인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.
인공지능 기술의 급격한 발전으로 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있으나, 이와 함께 인공지능 기반 시스템에 대한 공격 위협이 증가하고 있다. 특히, 딥러닝에서 사용되는 인공신경망은 입력 데이터를 고의로 변형시켜 모델의 오류를 유발하는 적대적 공격에 취약하다. 본 연구에서는 이미지에서 단 하나의 픽셀 정보만을 변형시킴으로써 시각적으로 인지하기 어려운 One-Pixel 공격으로부터 이미지 분류 모델을 보호하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방어 기법은 오토인코더 모델을 이용하여 분류 모델에 입력 이미지가 전달되기 전에 잠재적 공격 이미지에서 위협 요소를 제거한다. CIFAR-10 데이터셋을 이용한 실험에서 본 논문에서 제안하는 오토인코더 기반의 One-Pixel 공격 방어 기법을 적용한 사전 학습 이미지 분류 모델들은 기존 모델의 수정 없이도 One-Pixel 공격에 대한 강건성이 평균적으로 81.2% 향상되는 결과를 보였다.
본 논문은 그레이 명암도 변화와 HSl 컬러 모형의 Hue 정보를 함께 이용한 번호판 영역 추출 방법을 제안한다. 차량 이미지에서 차량 번호판 추출은 명암도 변화를 이용하여 번호판 후보 영역을 추출하고 후보 영역에 대해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 실제 번호판 영역을 결정한다. 추출된 번호판 영역으로부터 문자를 포함하는 특징 영역 추출은 각 문자들에 대한 히스토그램을 이용하여 추출한다. 그리고 Yager의 합접속 연산자를 이용하여 경계 변수 값을 동적으로 변화시키는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하고 번호판의 개별 문자 인식에 적용한다. 또한 개선된 ART2와 지도 학습 방법을 통합한 SOSL 알고리즘을 제안한다. 100개의 실제 차량 이미지를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 번호판 영역 추출 방법이 단일 컬러 모형을 적용한 기존 추출 방법보다 추출률이 향상되었고, 개선된 알고리즘들이 기존의 ART2 알고리즘과 오류 역전파 알고리즘 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.
현재 활용되는 영상 데이터가 고화질 고화소 추세이며, 정보통신기술의 발달로 인해 이미지 데이터의 사이즈와 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 영상데이터를 효율적으로 처리한다면 다양한 컨텐츠로 활용할 수 있지만 기존의 단일컴퓨터로 처리하기에는 늘어나는 데이터를 처리하기에는 한계가 있다. 본 논문은 분산 처리 프레임워크인 Hadoop을 이용하여 번호판 인식 시스템을 제안한다. SequenceFile 포맷을 이용하여 매퍼당 여러 개의 이미지 데이터를 가지고 있는 데이터 블록을 인풋으로 받아 번호판 인식을 수행한다. 실험결과 하둡의 데이터 노드 1개와 비교하여 데이터 노드 16개에서 최대 14.7배의 속도향상을 보였으며, 데이터 셋의 크기를 10배 증가하여도 데이터 노드가 점진적으로 늘어남에 따라 번호판 인식 속도의 강인함을 확인하였다.
최근 산업기밀보호센터의 기밀 유출 통계에 따르면 기술유출 주체는 전 현직원이 80.4%이고, 협력업체 직원에 의한 유출은 9.6%로 내부자에의한 고의 또는 실수로 발생하는 경우가 90%이다. 최근 발생한 카드사 개인정보유출 또한 내부시스템 컨설팅 프로젝트에 참여한 협력업체 직원이 정보유출을 감행한 것으로 밝혀져 사회적으로 큰 충격을 주었다. 이러한 내부정보유출 사고는 기관 및 기업의 이미지 손실뿐만 아니라 금전적인 손실을 발생시킬 수 있어, 다양한 보안솔루션을 도입하여 운영하고 있다. 하지만 보안솔루션들이 독립적으로 운영 및 관리되고, 보안솔루션에서 발생되는 대용량 로그와 다양한 형식의 이벤트를 보안 담당자가 식별하고 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 내부정보유출 방지를 위한 모니터링을 하기 위해 보안솔루션별로 정보유출 단일 시나리오를 도출하고, 솔루션별로 발생하는 로그 분석에 따라 이를 적용하기 위한 방안을 연구하고자 한다.
최근, 광소자에서 공간 변조되는 wavefront profile 특성을 광소자의 표면 단차 변화 없이 단일 두께 박막 상에서 자유로이 구현할 수 있는 기하위상 홀로그램 (geometric phase hologram) 기반의 optical component에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히 이를 이용해 제작된 기하위상 렌즈 (geometric phase lens)는 dynamic phase의 공간적 차이에 의해 구현되던 기존 bulk optics 기반의 lens 대비 초박형으로 제작이 가능한 파장 선택적 flat optics 기술로써, 다초점 및 경량화를 요구하는 차세대 디스플레이 기술 (augmented reality 또는 AR, mixed reality 또는 MR) 및 광파변조 및 제어를 요구하는 홀로그래픽 카메라 분야에 대한 응용처로 많은 주목을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 해당 기하 위상렌즈에 대한 원리 및 이에 따른 개발이슈 및 해결법에 대해 연구 하였으며, 이에 대한 응용처로 기하위상 렌즈의 편광에 따른 이중초점특성을 이용해, 기존 단일 초점 형성이 가능한 AR기기 대비, 다초점 형성이 가능한 switchable dual-depth 3D AR device를 compact한 모듈과 함께 구현하였다. 또한, 기하위상렌즈의 광파 변조 및 분리특성을 이용한 기하위상 렌즈기반의 자가간섭 홀로그래픽 시스템(GP-self-interference incoherent digital holographic, GP-SIDH)에 편광 이미지센서 적용과 함께 맞춤형 설계/제작된 기하 위상렌즈를 적용함으로써, 기존 GP-SIDH 시스템대비 안정적으로 실시간 복소 홀로그램 획득이 가능한 실시간 공간영상정보 획득용 GP-SIDH을 동영상 프레임으로 구현하였다.
POFS는 SPAX 컴퓨터에서 운용될 병렬 파일 시스템이다. SPAX는 ETRI에서 개발중인 클러스터 SMP 구조를 가지는 다중 프로세서 컴퓨터이며 SPAX의 운영체제는 Chorus 마이크로커널에 기반한 MISIX이다. 마이크로커널 기반의 운영체제는 마이크로커널의 IPC를 기반으로 구현된 서버의 집합이며, 운영체제의 서브시스템들 혹은 서브시스템들과 사용자 프로그램은 클라이언트/서버 구조를 가지게 된다. 그러므로, 운영체제의 서브시스템을 위한 통신 모듈의 설계 방법은 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문은 MISIX의 병렬 파일 시스템인 POFS 개발함에 있어서 제기된 통신 모듈의 구조와 성능에 관해 기술한다. POFS는 높은 병렬성 및 확장성을 가지며, 단일 시스템 이미지를 제공하는 분산 환경의 파일 시스템이다. POFS의 통신 모듈은 클라이언트/서버 구조인 POFS의 특성을 효과적으로 지원한다.
본 논문에서는 CC-NUMA 시스템을 위한 진단 소프트웨어에 대한 구현 방법 및 결과를 소개하였다. CC-NUMA 구조는 두 대 이상의 SMP 시스템들에 캐쉬 일관성을 유지하기 위한 하드웨어를 장착하고, 이들을 고속 연결망으로 연결함으로써 시스템의 성능 및 확장성을 향상시켜 준다. 그러나, CC-NUMA 시스템은 운용체제 측면에서는 단일 시스템 이미지로서 보여지는 반면, 하드웨어 구조와 밀접한 진단 소프트웨어에서는 이를 별개의 시스템으로 고려해야 한다. 이와 같은 구조 때문에 기존의 상용 관리 소프트웨어로는 CC-NUMA 시스템에 대한 진단 및 관리를 하기 어렵다. 또한, TCO(Total Cost of Ownership) 절감 측면에서 최근 대두되고 있는 원격 진단 및 관리의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 CC-NUMA 구조에 적합한 진단 소프트웨어 모듈을 설계하였으며, 원격 진단 및 관리가 용이한 클라이언트-서버 구조의 진단 메커니즘을 제시하였다. 또한, 관리자가 어느 시스템에서도 서버에 접근할 수 있는 접근성을 향상시키기 위하여 자바 기반 사용자 인터페이스를 채택하였다.
최근 단일 프로세서의 성능 개선이 한계에 이르고, 이에 따라 데이터 병렬 처리를 통한 시스템 성능 개선에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 이러한 변화로 인해 영상처리 분야에서도 대규모 연산의 병렬 컴퓨팅 수행에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있으며 하드웨어 또한 발전하여 실시간 시스템에 영상처리 분야가 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 캐릭터의 감정 상태에 따른 표정을 영상처리 분야에서 많이 사용되고 있는 이미지 워핑 기법을 적용하여 변화시킨다. 인간이 표현할 수 있는 기본적인 감정에 따른 표정을 데이터베이스로 정리하여 캐릭터에게 임의의 감정값이 주어지면 그에 맞는 표정을 데이터베이스에서 선택하여 사용자가 설정한 프레임만큼 워핑을 수행한다. 하지만 매 프레임에 대해 정해져 있는 제어선에 따라 움직이는 픽셀들의 워핑 연산은 그 계산량이 너무 많아 실시간으로 처리하기에 여러 가지 제약이 뒤따른다. 따라서 이를 실시간으로 처리하기 위해 NVIDIA의 CUDA를 활용한 데이터 병렬처리를 수행하여 실시간 처리가 가능하게 하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 그 유용성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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