• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.23 no.6
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• pp.1001-1006
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• 2013

In this paper, Recently, we describe the distinction mechanism analysis and injurious distinction mechanism performance analysis in order to determine harmfulness of the injurious multimedia which is being rapidly spread in the smart phone and Intelligent Robots. Based on the injurious mechanism distinction technologies, We defined individual injurious characteristics elements of multimedia(images and videos). Also, We analyze harmfulness of the injurious multimedia content by the visual characteristics modeling.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.3
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• pp.197-206
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• 2010

High-quality and low-price digital printing devices are nowadays abused to print or forge official documents and bills. Identifying color laser printers will be a step for media forensics. This paper presents a new method to identify color laser printers with printed color images. Since different printer companies use different manufactural systems, printed documents from different printers have little difference in visual. Analyzing this artifact, we can identify the color laser printers. First, high-frequency components of images are extracted from original images with discrete wavelet transform. After calculating the gray-level co-occurrence matrix of the components, we extract some statistical features. Then, these features are applied to train and classify the support vector machine for identifying the color laser printer. In the experiment, total 2,597 images of 7 printers (HP, Canon, Xerox DCC400, Xerox DCC450, Xerox DCC5560, Xerox DCC6540, Konica), are tested to classify the color laser printer. The results prove that the presented identification method performs well with 96.9% accuracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1055-1058
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• 2011

본 논문은 IT분야의 다양한 융합 기술 분야 중에서 언제 어디서나 사용자의 건강상태를 실시간으로 확인 할 수 있는 u-Health 시스템(Ubiquitous Health System)을 구현하였다. 현재 서비스되고 있는 u-Health 시스템은 초기 단계로 사용자의 상태를 확인하는 센서 기기에 의존하여 센서로부터 측정된 데이터를 가족 및 의료기관 등이 직접 분석하여 대처 하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 기존에 개발된 u-Health 시스템은 센서 기기에 대한 오동작과 응급상황 발생 시 정확하고 신속한 대처를 할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 u-Health 시스템의 단점을 보완하고자 기존 u-Health 시스템에 질환판별 알고리즘을 적용하여 사용자의 상태를 진단하고 이상 징후나 응급상황을 판단 할 수 있도록 하여 신뢰성을 높인다. 또한 질환판별 결과가 응급상황으로 판정될 시 가족 및 의료기관에 실시간으로 문자 메시지를 전송하여 알림 역할을 하고, 스마트폰과 웹페이지를 이용하여 실시간으로 사용자의 상태를 확인할 수 있도록 하여 신속성을 높이는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.97-100
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• 2009

홈네트워크 환경에서 정보가전기기를 제어하는데 PLC(전력선통신)나 IR컬트롤러가 사용된다. PLC의 경우 가전기기동작이 명확하지만 IR컨트롤러 같은 경우에는 방향이나 여러 조건에 따라 가전기기동작이 불분명하여 사용자의 명령대로 수행되지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 상황을 해결하기 위해 가전기가의 상태를 모니터링하여 사용자에게 알려주는 방법을 제안하였다. 동작 상태와 대기 상태의 전류량이 다른점을 이용하여 동작 여부를 판별한다. 제안된 방법을 사용하면 IR 컨트롤러로 동작하는 가전기기의 상태 신뢰성 을 높일 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.12
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• pp.889-898
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• 2013

Due to the popularization of high-performance capturing equipments and the emergence of powerful image-editing softwares, it is easy to make high-quality counterfeit money. However, the probability of detecting counterfeit money to the general public is extremely low and the detection device is expensive. In this paper, a counterfeit money detection algorithm using a general purpose scanner and computer system is proposed. First, the printing features of color printers are calculated using morphological operations and gray-level co-occurrence matrix. Then, these features are used to train a support vector machine classifier. This trained classifier is applied for identifying either original or counterfeit money. In the experiment, we measured the detection rate between the original and counterfeit money. Also, the printing source was identified. The proposed algorithm was compared with the algorithm using wiener filter to identify color printing source. The accuracy for identifying counterfeit money was 91.92%. The accuracy for identifying the printing source was over 94.5%. The results support that the proposed algorithm performs better than previous researches.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.381-384
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• 2012

모바일 기기에서 연속적으로 입력되는 영상을 파노라마 합성을 하여 사용자에게 실시간으로 결과를 보여주는 기존의 실시간 파노라마 기법은 트래킹을 기반으로 하고 이미 채워진 영역은 재투영 하지 않기 때문에, 정렬 오류가 누적되고 누적된 정렬 오류가 결과 영상에 그대로 반영되는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간으로 합성된 파노라마 결과에서 정렬 오류가 존재하는 부분과 장면에서 움직이는 물체가 투영된 부분을 판별하고 이 부분만을 다시 투영하는 방법을 제안한다. 정렬 오류가 발생한 부분을 판별하기 위하여, 시간차가 존재하는 여러 장의 영상을 정렬한 후 같은 위치의 픽셀에 속하는 컬러 값을 큐에 저장한다. 정렬 오류가 발생하거나, 움직이는 물체가 존재하는 경우 큐에 저장된 컬러 값의 차이가 커지게 되고 이러한 부분은 다시 투영하여 파노라마 결과 영상에서 오류를 보정하게 된다. 또한 정렬 오류를 최대한 보정하기 위하여 두 단계로 이루어진 블렌딩 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 실시간으로 동작하연서 정렬 오류가 발생한 부분을 효과적으로 판별하여 기존의 방법에 비하여 정렬 오류가 줄어듦을 확인하였다.

• 전기의세계
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• v.27 no.6
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• pp.9-13
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• 1978

유도기의 사용환경이나 기기응용범위의 확대에 따라 수요자의 요구사양이 다양화하며 전용화하는 경우가 뚜렷하여 지고 있다. 그로인하여 극수변환을 하는 유도전동기에 있어서도 동일철심에 극수가 다른 두개 이상의 권선을 삽입하는 경우가 많다. 이때 운전중인 한쪽 권선에 의한 자속이 다른 권선에 쇄교되어 전압이 유기될 경우가 있다. 이 유기전압은 두 코일의 권선극수비에 따라 권선재에서 상살되던가 아니면 상살하고자 권선내에 순환전류가 흐른다. 이 순환전류의 흐름을 판별하려면 개개의 코일유기전압을 vector합성하여 검토하여 보면 알 수 있다. 이 vector합성 결과에 따르면 유기전압 상살여부는 권선의 종류가 정하여 지면 일반적으로 극수비에 따라 일의적으로 정하여 지는 성질을 가지고 있다. 그러므로 극수변환유도전동기를 다각도로 분석검토하여 각종권선에 따른 순환전류의 문제를 이론적으로 해석한 결과로 순환전류판별법을 설명하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.905-908
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• 2014

악성댓글은 인터넷 상에서 상대방이 올린 글에 대한 비방, 험담 등을 하는 악의적인 댓글을 의미한다. 사용자에게 스마트 모바일 기기, 소셜 네트워크 서비스 등의 편리한 서비스를 제공함에 따라 악성댓글에 대한 피해도 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 댓글로부터 간단한 형태소 분석과 패턴 추출 과정을 거쳐 단어장을 형성한다. 단어장을 바탕으로 댓글에 포함된 단어가 악성댓글과 비악성댓글에서 나타날 확률을 구하고 이를 기반으로 주어진 댓글이 악성댓글인지 아닌지를 판별한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 악성댓글을 판별하는 방법을 평가한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.1-9
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• 2023

In this paper, we propose a method to recognize the braille blocks for embedded devices in real time through deep learning. First, a deep learning model for braille block recognition is trained on a high-performance computer, and the learning model is applied to a lightweight tool to apply to an embedded device. To recognize the walking information of the braille block, an algorithm is used to determine the path using the distance from the braille block in the image. After detecting braille blocks, bollards, and crosswalks through the YOLOv8 model in the video captured by the embedded device, the walking information is recognized through the braille block path discrimination algorithm. We apply the model lightweight tool to YOLOv8 to detect braille blocks in real time. The precision of YOLOv8 model weights is lowered from the existing 32 bits to 8 bits, and the model is optimized by applying the TensorRT optimization engine. As the result of comparing the lightweight model through the proposed method with the existing model, the path recognition accuracy is 99.05%, which is almost the same as the existing model, but the recognition speed is reduced by 59% compared to the existing model, processing about 15 frames per second.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2474-2476
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• 2004

지폐 인식 자동화기기가 여러 분야에 보편화되면서 다양한 지폐를 고속으로 처리할 수 있는 고속지폐 인식 자동화 기기가 요구되고 있다. 하지만 대부분의 지폐 인식 자동화 기기가 고속화에 적합하지 않은 구조로 설계되어 있고 신권 추가가 용이하지 않다. 본 논문은 고속 Paper Currency 인식 시스템에 적합한 범용 하드웨어 시스템과 Bayes Rule 기반의 고속 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 범용 하드웨어 구조는 고속의 CIS(Contact Image Sensor)와 DSP(Digital Signal Processor) 그리고 Dual Memory System으로 구성되었다. Bayes Rule에 기초한 고속 인식 알고리즘은 기존의 Paper Currency 인식 시스템에 사용되었던 기계학습 방법에 비해 신권 추가가 쉽고 적은 연산으로 권종을 판별할 수 있어 고속 지폐 인식 자동화기기에 적합하다. 본 논문에서는 제안된 방법들을 실제 자동화기기로 구현하여 그 유용성을 검증한다.