• Title/Summary/Keyword: 컴퓨터 촬영

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Developing a Trojan Horse Application for Smartphone Data Hacking using Bluetooth (블루투스를 이용한 스마트폰 데이터 해킹 트로이목마 어플리케이션 개발)

  • Heo, June;Wee, Donghyun;Lee, Seongwon;Cho, Teanam
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.07a
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    • pp.470-473
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    • 2018
  • 본 논문에서는 스마트폰과 스마트폰이 블루투스로 연결할 때 페어링 진행을 최초 1회만 하는 것에 대한 위험성에 관하여 연구하였다. 본 연구를 통하여 구현한 트로이목마 어플리케이션은 희생자 스마트폰과 페어링이 되어 있을 경우, 실행과 동시에 공격자의 스마트폰과 블루투스로 연결되도록 하였다. 희생자 스마트폰의 어플리케이션은 스마트폰의 카메라를 작동시켜 사진을 촬영하고 스마트폰에 저장된 주소록 데이터를 추출하며, 촬영한 사진과 추출한 주소록 데이터를 공격자의 스마트폰으로 전송한다. 공격자는 희생자의 스마트폰에서 탈취한 정보를 확인할 수 있다.

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Implementation of Mobile Search Services based on Image Deep-learning (이미지 딥러닝 기반의 모바일 검색 서비스 구현)

  • Song, Jeo;Cho, Jung-Hyun;Kwon, Jin-Gwan;Lee, Sang-Moon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2017.07a
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    • pp.348-349
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    • 2017
  • 본 논문에서 제안하는 내용은 기존의 포털 검색의 키워드 입력 방식과는 달리, 검색하고자 하는 대상을 스마트폰과 같은 모바일 기기의 카메라로 촬영하면, 해당 촬영 이미지가 사용자 입장에서는 검색 키워드와 같이 동일한 역할을 할 수 있도록 이미지에 해당되는 검색 키워드를 추출 및 매칭하여 검색을 위한 질의어로 사용할 수 있도록 해주는 것을 목적으로 한다.

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Fatty Liver Classification of Ultrasonography Images using SOM Method (SOM 기법을 이용한 초음파 영상에서의 지방간 분류)

  • Park, Ha-Sil;Han, Min-Su;Kim, Young-Hoon;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.07a
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    • pp.419-422
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    • 2014
  • 본 논문에서는 환자와 검사자에게 초음파 영상의 객관화된 정보를 정확하게 제공하기 위해 간과 신장의 초음파 영상에 SOM 기법을 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여 제거한 Region Of Interest(ROI) 영상을 추출하고, 추출된 ROI 영상에서 명암대비를 강조하기 위해 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. Stretching된 영상에 Enhanced Average Binary와 Labeling 기법으로 적용하여 얻은 Contour 정보를 분석하여 잡음을 제거한 후, 지방간의 측정 영역을 추출한다. 추출된 간과 신장의 측정 영역에 SOM 기법을 적용하여 명암도 값을 분류한 후, 간과 신장의 실질 영역의 대표 명암도를 각각 추출하여 비교 분석한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용한 결과, 효율적이고 객관적으로 간의 지방도를 분류할 수 있는 가능성을 확인하였다.

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The Slanted License Plate Extraction Algorithm Using Bimodality (이원 양상을 이용한 기울어진 차량 번호판 영역 추출 알고리즘)

  • Kim, Bo-Eun;Song, Wonseok;Lee, Seung-Rae
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.01a
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    • pp.339-342
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    • 2014
  • 현재 차량의 출입통제 및 주정차 단속 등이 차량 번호판 자동 인식 시스템을 통해 자동화 되고 있다. 본 논문은 촬영 각도에 따라 기울어지거나 왜곡된 번호판에 대해서도 잘 동작하는 번호판 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 번호판의 배경과 문자의 밝기 대비가 커서 그 분포가 이원 양상을 보인다는 점을 이용하여 번호판의 중심부와 대략적인 후보 영역을 추출한다. 이후 허프 변환을 통하여 번호판의 네 모서리에 해당하는 직선을 검출한다. 이들 네 직선의 교점이 번호판의 꼭짓점이 된다. 네 꼭짓점의 좌표를 이용하여 왜곡된 번호판을 실제 번호판의 가로와 세로 비율에 맞는 정규화 된 모양으로 변환한다. 차량의 측면 1m~3m 사이의 다양한 거리에서 촬영한 이미지로 실험한 결과 일반적인 실외 조명 아래에서 차체의 색에 관계없이 번호판 영역 추출에 성공하였다.

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Vehicle License Plate Recognition Using Neural Networks and Android Devices (안드로이드 기기와 신경망을 이용한 차량 번호판 인식)

  • Han, Jong-Woo;Kim, Yoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.41-44
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    • 2015
  • 본 논문에서는 안드로이드 기기를 활용하여 차량의 번호판을 인식하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 안드로이드 기기로 촬영한 차량의 이미지를 이용하여 번호판을 인식한다. 촬영한 이미지에서 번호판 영역을 추출한 후 번호판 영역 내에서 각각의 문자를 개별 추출한다. 추출된 각각의 문자에 대하여 세선화를 수행하고 세선화 후 얻은 이미지를 신경망의 입력으로 이용하여 최종적으로 개별의 문자를 인식하고 결과를 안드로이드 기기에 출력한다. 안드로이드 기기를 이용하여 바로 번호판을 인식할 수 있기 때문에 시, 공간에 대한 제약이 없으며 신경망을 사용하기 때문에 기존의 문자 인식 방법보다 우수한 인식률을 보인다.

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An Application for Checking Unauthorized Access User (비인가 접근 사용자 확인을 위한 앱)

  • Yong, SeungLim;Jo, Hye-Min;Lee, Min-Cheol
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.167-168
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    • 2015
  • 본 논문에서는 스마트폰 인증기법 중 연산기반 패스워드 기법을 통하여 사용자의 접근을 제어하고 비인가 접근자에 대해 얼굴을 촬영하여 비인가 접근 시도를 소유자가 확인할 수 있도록 한다. 우선적으로 사용자 접근 제어를 위해 연산기반 패스워드 기법을 이용하고, 비인가 접근이 확인되는 경우 잠금 기능과 함께 비인가자의 얼굴을 촬영하여 소유자가 비인가자를 확인할 수 있는 카메라 액션을 추가한다. 스마트폰 소유자는 사용자의 접근을 제어하고 비인가자의 접근에 대한 확인을 할 수 있으므로 안전성에 대한 향상을 기대할 수 있다.

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Accelerating Gaussian Hole-Filling Algorithm using GPU (GPU를 이용한 Gaussian Hole-Filling Algorithm 가속)

  • Park, Jun-Ho;Han, Tack-Don
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.79-82
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    • 2012
  • 3차원 멀티미디어 서비스에 대한 관심이 높아짐에 따라 관련 연구들이 현재 다양하게 논의되고 있다. Stereoscopy영상을 생성하기 위한 기존의 방법으로는 두 대의 촬영용 카메라를 일정한 간격으로 띄워놓고 피사체를 촬영한 후 해당 좌시점과 우시점을 생성하는 방법을 이용하였다. 하지만 이는 영상 대역폭의 부담을 가져오게 된다. 이를 해결하기 위하여 Depth정보와 한 장의 영상을 이용한 DIBR(Depth Image Based Rendering) Algorithm에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그중 Gaussian Depth Map을 이용한 Hole-Filling 방법은 DIBR에서 가장 자연스러운 결과를 보여주지만 다른 DIBR Algorithm들에 비해 속도가 현저히 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영상 생성의 고속화를 위해 GPU를 이용한 Gaussian Hole-Filling Algorithm의 병렬처리 구조를 제안하고 이를 이용한 DIBR Algorithm 생성과정을 제시한다.

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Web-based Photo Classification using EXIF Metadata (EXIF 메타데이터를 활용한 웹 기반 사진 자동분류)

  • Choi, Hong-Seon;Lee, Kang-Hee;Im, Kwang-Hyuk;Kim, Soo-Kyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.301-302
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    • 2012
  • 본 논문에서는 웹 서버에 사진을 등록(upload)하면 서버에서 자동으로 사진의 메타데이터(EXIF)의 GPS정보를 추출하여 미리 정이된 정보와 비교하여 사진이 촬영된 장소를 표시하고, 좌표 값을 활용하여 구글 지도(google map)과 연계되는 방법을 제안한다. 사진등록으로 사용되는 서버 웹페이지로는 php를 사용하여 그림을 등록하고, exif_read_data함수를 사용하여 메타데이터에 접근하고 메타데이터 안의 GPS의 값을 추출하여 정의된 분류표에 의해 사진을 분류하고, 구글지도와 연계하여 촬영된 위치를 지도상에서도 확인할 수 있도록 하였다.

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The Compression of Left Main Bronchus Caused by Dilated Descending Aorta After Ligation of PDA (동맥관 개존증 결찰 후 확장된 하행대동맥에 의한 좌측 주기관지 협착)

  • 강정한;박영환;윤영남;김부연;김시호;홍유선;조범구
    • Journal of Chest Surgery
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    • v.33 no.12
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    • pp.974-977
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    • 2000
  • 유아에서 흔치 않지만, 선천적 혹은 후천적 원인으로 혈관에 의해 기도가 눌릴 수 있다. 8개월 남자 환아가 승모판 성형술, 동맥관 개존증 결찰 후 좌측 폐의 무기폐가 발생하였다. 흉부 컴퓨터 단층 촬영상 동맥관 개존증 결찰 후 남은 비대해진 하행대동맥에 의해 좌측 폐의 무기폐가 발생하였다. 흉부 컴퓨터 단층 촬영상 동맥관 개존증 결찰 후 남은 비대해진 하행대동맥에 의해 좌측 주기관지가 눌리는 소견이 관찰되었다. 결찰 부위를 완전히 분리하고 하행대동맥을 봉합하여 크기를 줄여 기관지 압박을 해결할 수 있었다. 술 후 환자는 특별한 합병증 없이 퇴원하였으며 외래 추적 관찰 중이다.

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Developement of Bio-Signal Measurement S/W using Skin Image (피부 영상을 이용한 생체신호 측정 S/W 개발)

  • Park, Jin-Soo;Hong, Kwang-seock
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2021.05a
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    • pp.551-552
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    • 2021
  • 본 논문에서는 촬영한 피부 영상(얼굴, 손 등)을 이용한 생체신호(맥박, 호흡, 혈압, 체온 등) 측정 S/W 기술을 제안한다. 기존의 생체신호 측정 기술은 다양한 센서(PPG, 압력 센서, 혈압계, 체온계 등)가 탑재된 측정 장치를 이용하여 상태를 측정하고 이를 진단하는 연구들이 진행되어 왔다. 각 각의 생체신호를 측정하기 위해서는 별도로 구비된 측정 장치들을 이용하여 개별적으로 생체신호를 측정하고 확인하여야 한다. 제안된 기술은 스마트 디바이스에 생체신호 측정 S/W의 설치만으로 카메라로 촬영한 피부 영상의 피부 관심 영역에서 계산된 색상 데이터를 이용하여 다양한 생체신호를 언제 어디서나 실시간으로 측정할 수 있으며, 생체신호 측정 성능 평가 결과 맥박수 2.63%, 호흡수 5.98%, 이완기 혈압 2.48%, 수축기 혈압 5.23% 및 체온 0.25%의 오차율이 계산되었다.