본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽 탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$ 또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하여 접근하며, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 기존 방법들의 문제점 이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산도를 상당히 개선시킬 수 있었다. 또한 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능 하였다.
본 논문은 프레임 단위의 영상을 탐색하기 위한 이미지 코드 생성 시스템으로, 이를 위해 시스템은 영상 내에 기계판독 및 식별 가능한 코드를 생성한 후, 생성된 코드를 이미지에 삽입한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 녹화일자, 녹화시간, 녹화장소 또는 촬영방향 등을 포함하는 녹화된 영상을 프레임 단위로 외부 노이즈에 상관없이 탐색할 수 있다. 시스템은 CCD 카메라와 전자나침반, GPS로부터 데이터를 입력받는 데이터 입력부와 GPS 위치값 및 방향값과 같은 연속된 값을 표현하기 위해 정해진 코드 생성 규칙을 적용하여 연속성을 갖는 데이터 영상코드를 생성하는 데이터 영상코드 생성부, 영상의 각 프레임에 데이터를 이미지로 삽입하는 이미지 삽입부로 구성된다. 또한 영상 내에 삽입된 이미지를 녹화과정, 복사과정 또는 보관과정에 있어서 외부로부터 추가된 노이즈에 대하여도 실시간으로 판독하며, 검색조건에 의해 영상 정보를 검색하는 영상 판독 검색부 및 제어부로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 디코더를 이용하여 구현되었으며, 이를 이용하여 영상내에 데이터 코드를 손쉽게 삽입하고 검색할 수 있는 시스템을 제공함으로써 영상 검색에 대한 정확성과 사용 만족도를 극대화 시킬 수 있다.
본 연구는 이미지 센서를 통한 입력 기술 중 칼라 코드 입력 기술을 기반으로 한 웨어러블 컴퓨터를 디자인 및 구현하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 실생활 응용 서비스 애플리케어션을 위해 도출된 컨셉 디자인으로부터 시작하여 실물 모델을 개발한 후 평가 및 수정 단계를 거쳐 최종 모델을 완성하였다. 이러한 일련의 과정을 거쳐 물리적 인터페이스와 의류로써의 가치를 고려한 칼라 코드 기반 '페트롤 재킷'형 웨어러블 컴퓨터가 디자인 및 구현되었으며 이러한 개발 과정은 의류학 및 인지과학의 이론을 근간으로 한 것이다. 본 연구에서 개발된 결과물은 기존의 하드웨어 중심의 웨어러블 컴퓨터를 의류에 접목 시키기 위한 초기 모형으로서 이는 앞으로 보다 인간 친화적인 웨어러블 컴퓨터를 개발하기 위한 초석이 될 것이라 전망된다.
본 논문은 한 가지 특징 요소로서 획 방향 코드들만을 사용하는 강건한 오프라인 필기체 숫자 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 입력된 숫자 이미지에 대하여 일반적인 8방향 코드를 생성하고 이 코드들의 조합을 다층 신경망에 학습하고 각 숫자를 인식하게 한다. 8방향 코드들은 다양하게 표현된 숫자들의 자기구성 그래프(SOG*:Improved Self-Organizing Graph) 세선화 결과에 의해 만들어지고 이 코드의 사용은 2개 이상의 특징점들을 처리하는 기존의 복합적인 단계들을 단순화시킨다. 실험결과는 모든 숫자 데이타베이스의 어떤 이미지들에 대해서도 인식률이 일관성 있게 98.85% 이상임을 보여준다.
최근 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기술은 고도화되는 IT 기술에 따라 한계점이 드러나고 있다. 이는 여러 아키텍처에 대한 호환 문제와 시그니처 및 패턴 탐지의 본질적인 문제이다. 악성코드는 자신의 정체를 숨기기 위하여 난독화, 패킹 기법 등을 사용하고 있으며 또한, 코드 재정렬, 레지스터 변경, 분기문 추가 등 기존 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기법을 회피하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 머신러닝을 통한 LLVM IR 코드 이미지 기반 악성코드 정적분석 자동화 기술을 제안한다. 바이너리가 난독화되거나 패킹된 사실에 불구하고 정적 분석 및 최적화를 위한 중간언어인 LLVM IR로 디컴파일한다. 이후 LLVM IR 코드를 이미지로 변환하여 CNN을 이용한 알고리즘 중 전이 학습 및 Keras에서 지원하는 ResNet50v2으로 학습하여 악성코드를 탐지하는 모델을 제시한다.
본 논문은 이미지코드의 전처리 단계에서 노이즈 제거시 방향성을 다르게 하였을 때 그 노이즈 제거율을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 이미지코드에서 전처리단계는 코드를 인식을 결정하는 중요한 단계로서 원할한 서비스와 인식률을 높이기 위해서는 그 성능을 높일 필요가 있다. 기존에 제시되었던 단방향성을 가지는 노이제 제거 방식에서는 주변영역과 연결된 부분을 노이즈로 인식한다는데 있어서는 동일하지만 방향성을 가진 특성상 노이즈를 제거할 수 없는 부분이 있다는데서 착안되었다. 제시된 나선형 및 양방형 성 마스킹 방식을 가지고 노이즈 제거시 단방향으로는 제거할 수 없었던 부분의 제거율을 상당히 높일 수 있었고, 전처리 단계에서의 인식률도 높일 수 있게 되었다. 실험을 통해 제거된 노이즈의 픽셀을 단방향성, 나선형, 양방향성, 방식을 각각 비교 평가하였다. 단방향성 노이즈 제거방식에서는 노이즈 마스크가 방향성을 가지기 때문에 노이즈를 제거할 수 없는 부분이 있지만, 제안된 양방향성, 나선형 노이즈 마스크를 사용하면 단방향성보다 향상된 노이즈 제거율을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 JPEG(Joint Photographic Experts Group)영상 디코더에서 영상데이타를 디코딩하는 기술에 관한 것으로, 종래의 정지영상 처리기에서는 허프만 코드화 처리를 하여 제1영상을 부호화한후 분할기반 부호화 방식의 연속영상 처리기법을 사용하였으나 작은화면의 코드화시에도 많은 계산 알고리즘이 필요하고 이미지의 닮음정도를 객관적수치로 표현할 수 없어서 비슷한 이미지를 중복 코드화 및 전송 작업을 하는 결함이 있었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 이미지의 닮음정도를 수치화하고 기준값 이하의 영상은 코드화 작업을 하지않고 계산된 영상 변화값에 의해 구현된 영상으로 대체하여 저장 및 전송하도록 저장용량의 감축 및 시각적으로 전혀 거부감이 없는 정지영상을 구현하였다.
본 논문에서는 MPEG2(Moving Picture Expert Group 2)비디오 디코더에서 영상데이타를 디코딩하는 기술에 관한 것으로, 종래의 동여상 처리기에서는 허프만 코드화 처리를 하여 정지영상을 부호화한후 분할기반 부호화 방식의 동영상 처리기법을 사용하였으나 1프레임의 코드화시에도 많은 계산 알고리즘이 필요하고 이미지의 닮음정도를 객관적수치로 표현할 수 없으므로 비슷한 이미지를 중복 코드화 작업 및 전송 작업을 하는 결함이 있었다. 본 눈문에서는 이를 해결하기 위하여 이미지의 닮음정도를 수치화하고 기준값 이하의 영상은 코드화 작업을 하지않고 계산된 영상 변화값에 의해 구현된 영상으로 대체하여 저장 및 전송하도록 하여 시각적으로 전혀 거부감이 없는 동영상을 구현하였다.
본 논문에서는 바 코드리더로 그 정보를 읽어 낼 수 있지만, 시각적인 인쇄오류가 있는 바 코드를 고속으로 검출해 내는 방법을 제안한다. 바 코드는 해당 제품의 제품정보 및 키를 저장하기 위하여 주로 사용되어 왔다. 근래에 들어 바 코드의 활용범위가 점점 넓어지게 되면서 잘못 인쇄된 바 코드로 인하여 차후에 발생할 수 있는 시간적 경제적 손실을 줄이기 위하여 인쇄된 바 코드가 공장에서 나가기 전에 바 코드가 정확하게 인쇄되었는지를 검사하는 것이 중요하게 되었다. 특히 상품이 아니라 고객카드와 같이 바 코드 소유자의 정보를 저장하는 수단으로도 활용하는 경우는 개인이 자신의 카드를 소지하게 되므로 바 코드에 담겨있는 정보도 중요하지만 바 코드의 인쇄상태 또한 중요하다. 이는 바 코드리더로 제대로 읽혀진다 하더라도 시각적인 인쇄오류가 있는 경우 해당 고객으로부터 불만을 사게 되고 새 카드로 교체를 요구받게 되기 때문이다. 이 경우 회사의 이미지 실추는 물론 카드 교체에 따른 시간적 경제적 손실을 보게된다. 이에 본 논문에서는 바 코드의 높이가 모두 동일한 1차원(선형)바 코드를 대상으로 바 코드의 열 동질성을 이용한 시각적인 인쇄오류가 있는 바 코드를 검출해 내는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 API 호출을 은닉할 수 있는 새로운 유형의 유저모드 기반 루트킷으로 Cuckoo Sandbox를 회피하는 기법과 이를 탐지하기 위한 연구를 한다. Cuckoo Sandbox의 행위 분석을 회피하기 위해 잠재적으로 출현 가능한 은닉된 코드 이미지 기반의 신종 루트킷 원리를 연구하고 탐지하기 위한 방안을 함께 연구한다. 네이티브 API 호출 코드 영역을 프로세스 공간에 직접 적재하여 네이티브 API를 호출하는 기법은 Cuckoo Sandbox에서 여전히 잠재적으로 행위 분석 회피가 가능하다. 본 연구에서는 은닉된 외부주소 호출 코드 영역의 탐지를 위해 프로세스의 가상메모리 공간에서 실행 가능한 페이지 영역을 탐색 후 코사인 유사도 분석으로 이미지 탐지 실험을 하였으며, 코드 영역이 맵핑된 정렬 단위의 4가지 실험 조건에서 평균 83.5% 유사도 탐지 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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