컴퓨터 시스템 내부에 존재하는 악성행위를 탐지하는 기술은 보안전문가의 기술과 경험 등에 의해 미리 발견되고 분석된 보안취약성 및 악성행위 등을 분석대상 시스템에서 찾아낸 후, 발견된 사항을 데이터베이스화하여 분석대상 시스템에 그러한 사항들이 있는지를 비교 탐색하는 것이다. 그러나, 이러한 기술은 새로운 악성행위 및 악성기술에 대한 대응책으로는 사용할 수 없다. 본 연구는 주어진 소프트웨어 안에 악성행위가 은닉되어 있는지를 알아내는 기법에 대한 것이다. 악성행위의 종류와 구현기술에 관계없이 사용자의 데이터를 갈취하려는 대부분의 악성동작을 포착할 수 있도록 고안된 기법이다. 어떤 데이터의 액세스 및 이동이 데이터의 탈취인지 아닌지를 구분하는 게 큰 문제이지만, 본 연구에서는 그 문제에 대한 타당한 해결책을 제시하고자 한다. 현 단계에서는 기술의 타당성을 보이고 개발을 위한 검토를 한다. 궁극적으로는 아직 알려지지 않은 형태의 악성행위들을 찾아내고, 그에 포함된 알려지지 않은 악성기법들을 분석하는 과정을 자동화함으로써 소프트웨어 보안취약성 발견기술을 발전시키고자 한다.
본 논문에서는 카메라 영상으로 획득학기 어려운 화재나 살인 등의 뉴스 사건을 시청자들에게 효과적으로 전달하기 위해서 다수의 가상캐릭터가 등장하는 애니메이션을 신속하고 편리하게 제작할 수 있는 사건재연 시스템의 개발 기법을 소개한다. 본 시스템은 미리 구축된 다양한 동작 및 모델 라이브러리를 이용함으로써, 고가의 동작포착 장비와 연기자가 없어도 다수의 가상캐릭터 애니메이션을 신속하게 제어할 수 있다. 가상캐릭터의 움직임은 사용자가 정의한 경로에 따라 이동되며, 동작 사이의 자연스런 연결 기능이 제공되어진다. 또한 가상캐릭터와 가상환경의 상호작용을 보다 정확하게 제어하기 위해서 특정한 프레임에서의 가상캐릭터의 자세를 쉽게 조절할 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 사용자 편의를 위해서 대화형 또는 스크립트 기반(MEL: Maya Embedded Language)의 인터페이스 모두가 지원되어지며, 3차원 그래픽 소프트웨어인 Maya의 플러그인(Plug-in) 소프트웨어 형태로 개발디어졌으므로 Maya의 고성능 그래픽 기능의 활용이 가능하다.
최근 다양한 종류의 재난 발생이 증가와 그 피해로 인해 재난에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 재난이 발생 징후가 포착되었을 때나 재난이 발생하였을 때 그 정보를 신속하고 정확하게 전달하고자 국내에서는 각 재난의 특성에 맞는 다양한 종류의 경보시스템을 개발하여 운영하고 있다. 하지만 다양한 경보시스템들은 그 관리책임기관이 다르기 때문에 개별적으로 등장하였다. 그래서 하나의 경보를 전달하기 위해 여러 시스템을 각각 동작시켜야 하는 등의 비효율성의 문제가 발생하였다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 미국, 유럽등지에서는 재난관리 시스템을 통합하려는 연구를 진행하고 있으며, 국내에서도 통합경보시스템을 위한 연구가 진행되어 이 연구 결과로 "이기종 경보 시스템 서버와 통합 재난 경보 게이트웨이 연계 프로토콜" 표준이 제정되었다. 이에 본 논문은 통합재난경보네트워크(IDAN: Integrated Disater Alert Network)를 계층적으로 분석하고, 경보전달을 위한 국제 표준인 CAP(Common Alerting Protocol)과 비교 연구하여 IDAN의 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
동작 포착 시스템에 의해 기록된 동작 데이타를 재사용하는 것은 비용 절감이나 작업과정의 효율성 증대를 위해 매우 중요한 기술이다. 그러나 기록된 데이타의 동작 곡선이 제어점을 가지고 있지 않기 때문에 상호작용을 통한 동작 데이타의 편집이 쉽지 않아서 데이타의 재사용에 어려움이 있다. 기존 동작 데이타를 재사용하는 기술로서 많은 학자들은 조각 동작(Clip motion)들을 부드럽게 연결하여 새로운 동작을 만들어 내는 동작 전이 기술을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동작 전이 기술의 구현 방법으로 균등 자세 지도(Uniform Posture Map: UPM)알고리즘을 제안한다. 학습 단계에서 UPM은 다관절체의 다양한 자세들을 비감독 경쟁 학습을 통해 양자화한다. 이 단계에서 서로 유사한 자세를 나타내는 출력 뉴런을 기하학적으로 근접한 위치에 배치해서 다관절체의 전체 동작 지도를 생성한다. 생성된 UPM의 이러한 특징을 이용해서 적용된 두 동작의 중간 자세를 만들어 내고, 이 자세를 전체 중간 동작을 만들어 내는 키 프레임으로 사용한다. 많은 계산량이 요구되며, 결과 동작을 제어하기가 어려운 다른 동작 전이 알고리즘들과 비교하여 UPM 알고리즘은 중간 동작 생성에 상대적으로 적은 계산량을 요구하며, 하나의 변수를 이용하여 생성된 동작을 제어할 수 있어서 편리한 상호작용 작업 환경을 제공한다. 특히 자기 조직 지도(Self-Organizing Mpa: SOM) 알고리즘을 이용해 자세 지도를 생성할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 이로 인해 선형 보간법에 비해서 실제 동작에 가까운 동작 곡선을 생성함으로써 보다 자연스러운 동작을 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안된 동작 전이 기법은 삼차원 애니메이션 제작, 삼차원 게임, 가상 현실 등의 다양한 분야에 유용하게 적용될 수 있다.
본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 제스처 인식 방법을 개발하고, 이를 이용한 격투액션 제어 인터페이스를 제안한다. 제스처의 패턴 특징을 추출하기 위해서는 단순한 절대 위치 정보를 이용하는 것이 아닌, 어깨를 중심으로 한 신체 비율 특성을 고려하여 특징을 추출하는 방법을 이용한다. 하지만 동일한 제스처를 수행하더라도 키넥트 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표값들은 팔의 길이와 방향에 따라 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 그래서 논문에서는 제스처를 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로서 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원축약의 효과를 얻을 수 있게 된다. 또한 동작 인식 시스템의 동작 제약을 줄이기 위한 방법으로 수정된 매칭 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 칼라 동영상에서 물체 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 이동방향을 추적하는 시스템을 제안한다. 비디오 동영상에서 포착된 물체의 영역을 color invariance 의 분석을 통해 추출하고, 추출된 영역에서 radial homogeneity 정도를 영역의 특징값을 추출하여 대응되는 물체 영역을 추적함으로써 물체의 제적을 확인한다.
증강 현실 기술이 발전함에 따라서 사용자의 편의성을 위한 객체의 제어 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 본 논문에서는 마커가 붙어 있는 손가락의 움직임의 특징을 카메라로 포착하여 그 동작과 맞는 적절한 이벤트를 실행함으로 증강 현실 시스템을 보조해주는 기술을 제안하고 있다. 제안하는 방식의 가장 큰 장점은 카메라가 인식할 수 있는 정도까지의 근거리에서 3D 객체나 웹 화면을 사용자가 원하는 대로 제어하는 작업을 수행할 수 있도록 한 것이다. 핵심적인 프로토타입을 구현하여 손가락 움직임에 대하여 객체 제어가 되는지 실험을 하였으며 저속으로 움직이는 경우에 대부분 처리가 가능함을 알 수 있었다. 손가락의 모양이 빠르게 변화하는 경우에는 이벤트 처리에 오류가 많이 발생하였다.
일반적인 영상감시시스템은 비디오 녹화 및 전송 방식을 채택하고 있기에 특성상 다량의 데이터를 전송하고 저장하여 시스템의 부담이 크다. 하지만, 쓰레기 불법투기나 불법 주차현장의 포착 및 기록을 같은 용도에서는 비디오가 아닌 정지영상을 이용하는 감시가 충분할 것이다. 본 논문에서는 움직임 센서와 정지 영상을 이용한 영상감시시스템을 제안한다. 우리의 시스템에서는 움직임 이벤트의 발생을 센서값 변화로 인식한 후, 현장을 기록하는 정지영상을 캡처하고 원격지의 데이터베이스에 저장하는 하는 기능을 제공한다. 따라서 제안된 시스템은 기존 비디오 기반의 감시 시스템과 비교해서 감시 상황의 발생을 보다 신속하면서도 정확하게 인식할 뿐만 아니라 처리하는 데이터의 양을 현저히 줄이는 장점이 있다. 또한, 우리의 시스템은 에이전트 기반으로 동작하기에, 이후 새로운 모듈을 추가하거나 기존 모듈을 수정하는 작업을 쉽게 할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 Inmarsat M4 시스템의 수신기의 실제 구현에 적합한 16-QAM (Quadrature Amplitude Modulation) carrier recovery loop를 제안한다. Inmarsat M4 시스템 규격에서 권고하는 frequency tolerance는 ${\pm}924\;Hz$ (Signal bandwidth: 33.6 kHz) 로서 이러한 상대적으로 큰 주파수 옵셋 환경에서 안정된 동작이 가능한 carrier recovery loop 설계가 요구된다. 일반적인 PLL(Phase Locked Loop) 만을 이용한 carrier recovery loop는 상대적으로 큰 주파수 옵셋 환경에서 안정적인 성능을 보장할 수 없으며, 이에 따라 본 논문에서는 상대적인 주파수 옵셋이 큰 환경에서도 안정적이 동작이 가능한 Inmarsat M4 시스템을 위한 carrier recovery loop 루프를 제안한다. 제안된 carrier recovery loop는 우선 carrier recovery 이전에 UW 신호 detection 을 위해 주파수 옵셋에 강인한 differential filter 기반의 noncoherent 방식의 detector를 이용하여 UW detection을 수행하였으며, 이후 초기 주파수 옵셋 포착을 위해 UW(Unique Word) 신호를 이용한 차동 방식의 CP(Cross Product)-AFC를 적용하였다. 또한 일반적으로 알려진 16-QAM NDA (Non Data Aided) 방식 대신 안정적인 jitter 성능을 위하여 16-QAM DD(Decision Directed) 방식의 PLL 을 적용하여 위상 추적을 수행하였으며, 성능 검증을 통해 제안된 16-QAM carrier recovery loop가 만족스러운 성능과 신뢰성 있는 동작이 가능함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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