• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.6
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• pp.585-592
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• 2003

In the spatial database systems, it is necessary to manage spatial objects that have two or more aspatial information with different security levels on the same layer. If we adapt the polyinstantiation concept of relational database system for these spatial objects, it is difficult to process the representation problem of spatial objects and to solve the security problem that is service denial and information flow by access of subject that has a different security level. To address these problems, we propose a polyinstantiation method for security management of spatial objects in this paper. The proposed method manages secure spatial database system efficiently by creating spatial objects according to user's security level through security-level-conversion-step and polyinstantiation-generation-step with multi-level security policy. Also, in case of user who has a different security level requires secure operations, we create polyinstance for spatial object to solve problems of service denial and information flow.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.28 no.1
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• pp.154-163
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• 2001

인터넷으로 연결된 다수의 참여자를 지원하는 대규모 분산 가상 환경을 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어 방식은 낙관적(optimistic) 방식과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공함과 동시에 비관적(pesimistic)방식과 같이 잠금 허가를 받은 사용자에게만 객체 조작을 허용하므로 충돌을 확실히 방지할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따른 확장성 있는 예측 알고리즘을 위하여 객체 중심 다중 전송그룹을 도입했다. 객체에 관심있는 객체주변의 사용자들만 객체에 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시지를 보냄으로써 소유자 후부가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시를 보냄으로써 소유자 후보가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 소유권 요청 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 가상환경의 전체 사용자의 수에 관계없이 상수값을 갖는다. 이는 소유자의 소유권 요청메세지 처리 시간을 줄여 보다 더 정확한 예측을 하고 사용자의 객체 조작 시간 전에 소유권이 전달되도록한다. 제안한 예측 알고리즘은 라이브러리로 구현되어 기존의 가상 환경 시스템에 적용되었고 실험을 통해 제안한 알고리즘이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.273-274
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• 2016

본 논문에서는 다중 랜덤 워커(multiple random walkers)에 기반한 객체 추적 기법을 제안한다. 우선 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 이용한 분류기 기반 객체 추적 기법을 소개한다. 다음으로 영상의 영역에 대한 특징 벡터 중 배경으로부터 추출된 특징 벡터를 억제하는 기법을 제안한다. 영역에서 배경 요소를 찾기 위해 다중 랜덤 워커를 이용한 전경 및 배경 추출 방법을 제시한다. 배경 요소를 억제하여 학습된 서포트 벡터 머신은 객체와 배경이 유사한 영상, 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 영상 등에서 객체와 배경을 확실하게 구분하여 객체를 잃지 않고 추적할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 우수한 추적 성능을 보임을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.516-518
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• 2012

본 논문은 Particle Filtering과 계층적인 Boosting 알고리즘을 이용한 다중 객체 추적 기법을 제안한다. Particle Filtering을 이용하여 각 객체를 단일 객체로 추적하고 Boosting 기반의 데이터 연관 알고리즘을 사용하여 영상에서 움직이는 물체들을 추적한다. 본 제안한 알고리즘에서는 객체들의 이동경로 정확한 감지를 위해 Particle Filtering을 통해 각 객체가 움직이는 예측 정보를 이용하고, Boosting 알고리즘을 계측적인 형태로 설계함에 따라 데이터 물체의 추적 정확도를 높일 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.64-66
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• 2001

객체지향 데이터베이스의 보안모델에서 사용되는 보안정책과 보안속성들은 새로운 보안 모델이 제시될때마다 그 개념과 적용범위가 다르게 정리되어왔다. 객체지향 데이터베이스는 객채지향 시스템의 특징과 데이터베이스의 특징을 만족해야 하는데, 객체지향 시스템의 중요한 요소 중의 하나인 상속 계층에 대해서 많은 연구가 진행되어왔다. 기존의 객체지향 데이터베이스 시스템 대부분은 슈퍼클래스와 서브클래스 사이의 단일상속만을 고려하였거나 또는 다중상속을 전혀 고려하지 않았다. 이로 인해, 클래스 사이의 다중상속을 정의할 경우 시스템을 설계할 때 만족되어져야 하는 보안속성의 위배가 일어날 수 있는 문제점이 있다. 따라서. 이 논문에서는 글래그 계층 사이의 다중상속을 정의할 때 기본적으로 충족되어져야 하는 보안속성에 대한 추가적인 정의를 제시한다

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.9
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• pp.139-147
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• 2014

In this paper, we present a novel method for simultaneous detection and tracking of multiple objects using dual-layer particle filtering. The proposed dual-layer particle sampling (DLPS) algorithm consists of parent-particles (PP) in the first layer for detecting multiple objects and child-particles (CP) in the second layer for tracking objects. In the first layer, PPs detect persons using a classifier trained by the intersection kernel support vector machine (IKSVM) at each particle under a randomly selected scale. If a certain PP detects a person, it generates CPs, and makes an object model in the detected object region for tracking the detected object. While PPs that have detected objects generate CPs for tracking, the rest of PPs still move for detecting objects. Experimental results show that the proposed method can automatically detect and track multiple objects, and efficiently reduce the processing time using the sampled particles based on motion distribution in video sequences.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.2
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• pp.49-58
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• 2020

In this study, we solve an online multi-object problem which finds object states (i.e. locations and sizes) while conserving their identifications in online-provided images and detections. We handle this problem based on a tracking-by-detection approach by linking (or associating) detections between frames. For more accurate online association, we propose novel online appearance learning with discrete fourier transform and partial least square analysis (PLS). We first transform each object image into a Fourier image in order to extract meaningful features on a frequency domain. We then learn PLS subspaces which can discriminate frequency features of different objects. In addition, we incorporate the proposed appearance learning into the recent confidence-based association method, and extensively compare our methods with the state-of-the-art methods on MOT benchmark challenge datasets.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.8
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• pp.1121-1129
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• 2022

Object recognition is carried out using RGB images in various object recognition studies. However, RGB images in dark illumination environments or environments where target objects are occluded other objects cause poor object recognition performance. On the other hand, IR images provide strong object recognition performance in these environments because it detects infrared waves rather than visible illumination. In this paper, we propose an RGB-IR fusion model, high-frequency interchange network (HINet), which improves object recognition performance by combining only the strengths of RGB-IR image pairs. HINet connected two object detection models using a mutual high-frequency transfer (MHT) to interchange advantages between RGB-IR images. MHT converts each pair of RGB-IR images into a discrete cosine transform (DCT) spectrum domain to extract high-frequency information. The extracted high-frequency information is transmitted to each other's networks and utilized to improve object recognition performance. Experimental results show the superiority of the proposed network and present performance improvement of the multispectral object recognition task.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.12
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• pp.1468-1481
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• 1999

didates.본 논문은 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학하기 위한 다단계 절차중 첫 절차인 객체 추출 절차에 대하여 기술한다. 사용한 객체 추출 방법은 전처리, 기본 분할 및 결합, 정제 결합, 결정 및 통합의 다섯 단계로 이루어진다 : 1) 전처리 과정에서는 객체 추출을 위한 FTV(Function, Type, Variable) 그래프를 생성/분할 및 클러스터링하고, 2) 기본 분할 및 결합 단계에서는 다중 객체 추출을 위한 그래프를 생성하고 생성된 그래프의 정적 객체를 추출하며, 3) 정제 결합 단계에서는 동적 객체를 추출하며, 4) 결정 단계에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가가 하나의 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하며, 5) 통합 단계에서는 전처리 과정에서 분리된 그래프가 여러 개 존재할 경우 각각의 처리된 그래프를 통합한다. 본 논문에서는 클러스터링 순서가 고정된 결정론적 방법을 사용하였으며, 가능한 경우의 수에 따른 다중 객체 후보, 객관적이고 의미가 있는 객체 추출 방법으로의 정제와 결정, 영역 모델링을 통한 의미적 관점에 기초한 방법 등을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 전문가는 객체 추출 단계에서 좀더 다양하고 객관적인 선택을 할 수 있다.Abstract This paper presents an object extraction process, which is the first phase of a methodology to transform procedural software to object-oriented software. The process consists of five steps: the preliminary, basic clustering & inclusion, refinement, decision and integration. In the preliminary step, FTV(Function, Type, Variable) graph for object extraction is created, divided and clustered. In the clustering & inclusion step, multiple graphs for static object candidate groups are generated. In the refinement step, each graph is refined to determine dynamic object candidate groups. In the decision step, the best candidate group is determined based on the highest similarity to class group modeled from domain engineering. In the final step, the best group is integrated with the domain model. The paper presents a new clustering method based on static clustering steps, possible object candidate grouping cases based on abstraction concept, a new refinement algorithm, a similarity algorithm for multiple n object and m classes, etc. This process provides reengineering experts an comprehensive and integrated environment to select the best or optimal object candidates.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.6
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• pp.89-97
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• 2011

When examining current process of object tracking and search, objects were tracked by extracting them from image that was inputted through fixed single camera and objects were recognized through Zoom function to know detailed information on objects tracked. This study proposed system that expresses information on area that can seek and recognize object tracked as augmented reality by recognizing and seeking object by using multi camera. The result of experiment on proposed system showed that the number of pixels that was included in calculation was remarkably reduced and recognition rate of object was enhanced and time that took to identify information was shortened. Compared with existing methods, this system has advantage of better accuracy that can detect the motion of object and advantage of shortening time that took to detect motion.