• 한국전자파학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1165-1171
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• 2011

본 논문에서는 국내 전파 환경에서 DTV 서비스를 안전하게 보호하면서 동시에 TV 유휴 대역 기기를 효과적으로 운용하기 위해 은닉 노드에 의한 DTV 신호 감쇄 영향을 살펴본다. 이를 위해, 국내 전파 환경을 지리적 특성에 따라 해안형, 분지형, 도시형 지역으로 분류하고, 각 지역을 지형적 특징에 따라 다시 8개 지형으로 세분화하여 측정 지점을 선정한 후 DTV 신호의 은닉 노드 감쇄 정도를 측정하고 분석한다. 국내 대도시의 경우 빌딩 건물 지역과 주상 복합 지역이 다른 나라에 비해 상대적으로 밀집해 있기 때문에, 국내 DTV 서비스를 안전하게 보호하기 위해서는 은닉 노드 마진을 최소한 38 dB 이상 설정해야 한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.70-79
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• 2014

In this paper, I propose a method for detection of look-alike offenders by using hidden face information. For extraction of moving objects, PRA matching is used to extract moving components, and brightness changes can be dealt with by an adaptive threshold adjusting in the proposed method. Moving objects extracted in the territory of the face region is extracted using the complexion, facial area, eyes, nose, mouth. The extracted information detected by the presence of these characteristics were likely to help judge a person. Results of the extracted face makes the recognition rate of possible murderers 90% so the usefulness of the proposed method was confirmed.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1485-1494
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• 2015

기존 데이터 은닉은 대용량 멀티미디어 파일에 데이터를 삽입하는 방식으로 이루어졌다. 하지만 최근 Microsoft Office 2003 이하 버전 제품의 문서파일은 구조가 파일시스템과 유사하여 데이터 은닉이 비교적 용이해 커버데이터(Cover data)로 사용되고 있다. 데이터가 은닉된 문서파일을 MS Office 프로그램으로 실행할 경우 은닉 사실을 모르는 사용자는 은닉 데이터를 눈으로 쉽게 확인할 수 없다. 이에 본 논문에서는 Microsoft Office 2003 이하 버전과 한컴오피스 문서파일에서 사용되는 복합문서 파일 이진형식(Compound File Binary Format) 파일 포맷 구조를 분석하여 데이터 삽입이 가능한 공간을 살펴보고 이를 탐지하기 위한 방안을 제시하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12B호
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• pp.1058-1067
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• 2006

무선 인지 기술 환경에서 CR 기지국이 숨겨진 인컴번트 시스템의 등장으로 인해 CR 사용자와 통신이 불가하고 인컴번트 사용자가 간섭을 받을 때, 이를 해결하기 위한 시그널링 방법에 관한 것으로 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 프로토콜을 제안한다. 특히 아웃밴드 시그널링 검출 방법을 통해 상향링크 및 하향링크 프레임 구조를 이용하여 단말의 채널상태 보고 방법과 이에 대한 기지국의 확인방법 및 절차를 제안한다. 서로 다른 CR 기지국이 공존하는 방법으로 낮은 충돌 확률로 아웃밴드 시그널링 메시지를 전송할 수 있도록 하고 이 때 주파수 사용 효율을 높이기 위해 분할 주파수 대역을 사용한다. 이를 통해 무선 인지 기술에서의 신뢰성 있고 효율적인 아웃밴드 시그널링 프로토콜을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.705-717
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• 2001

이 논문에서는 카메라로 연속으로 촬영한 일련의 그레이레벨 영상으로부터 전방의 차량을 포착하기 위한 빠른 차선검출방법을 제안한다. 개별 영상에서 가려지지 않는 제한된 영역을 대상으로 차선의 위치를 검출하고, 에지 영상을 이용하여 차선의 기울기를 구한다. 이를 근거로 차량이 존재할 가능성이 있는 관심영역을 구하고 그 영역 내에서 에지 성분을 이용하여 구조적 방법으로 전방 차량의 위치를 포착한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차선검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.111-113
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• 2021

이동식 저장매체로 대표되는 USB 저장장치는 클라우드 서비스가 일상화된 요즘에도 널리 사용되고 있다. 하지만 USB 저장장치에 은닉영역을 생성하여 악용하는 경우가 있기 때문에 안티 포렌식 관점에서도 이를 탐지하고 분석하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 은닉 파티션을 생성하고 이곳에 파일을 저장할 수 있어 안티 포렌식으로 악용 될 수 있는 프로그램과 이것으로 만들어진 파일 시스템을 디지털 포렌식 관점에서 분석한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.48-52
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• 2023

From the past to the present, banners are consistently used as effective advertising means. In the case of Korea, there are frequent situations in which hidden advertisements are installed. As a result, such hidden advertisement materials may damage urban aesthetics and moreover, incur unnecessary manpower consumption and waste of money. The proposed method classifies the detected banners into good banner and bad banner. The classification results are based on whether the relevant banners are installed in compliance with legal guidelines. In the process, YOLO and Open Computer Vision library are used to determine from various perspectives whether banners in CCTV images comply with the guidelines. YOLO is used to detect the banner area in CCTV images, and OpenCV is used to detect the color values in the area for color comparison. If a banner is detected in the video, the proposed method calculates the location of the banner and the distance from the designated bulletin to determine whether it was installed within the designated location, and then compares whether the color used in the banner is complied with local government guidelines.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.169-176
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• 2021

Maritime monitoring requirements have been beyond human operators capabilities due to the broadness of the coverage area and the variety of monitoring activities, e.g. illegal migration, or security threats by foreign warships. Abnormal vessel movement can be defined as an unreasonable movement deviation from the usual trajectory, speed, or other traffic parameters. Detection of the abnormal vessel movement requires the operators not only to pay short-term attention but also to have long-term trajectory trace ability. Recent advances in deep learning have shown the potential of deep learning techniques to discover hidden and more complex relations that often lie in low dimensional latent spaces. In this paper, we propose a deep autoencoder-based clustering model for automatic detection of vessel movement anomaly to assist monitoring operators to take actions on the vessel for more investigation. We first generate gridded trajectory images by mapping the raw vessel trajectories into two dimensional matrix. Based on the gridded image input, we test the proposed model along with the other deep autoencoder-based models for the abnormal trajectory data generated through rotation and speed variation from normal trajectories. We show that the proposed model improves detection accuracy for the generated abnormal trajectories compared to the other models.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2121-2128
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• 2012

본 논문은 Wavelet 변환을 이용한 실시간 얼굴 영역 검출을 제안하였으며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 검출된 얼굴 영상은 주성분 분석을 통해 저차원 얼굴 심볼로 구성하여 얼굴을 인식한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다. 또한 얼굴 인식 시 발생하는 잘못된 인식이나 인식 오차를 줄이기 위해 고유 공간상에 투영된 모델 특징 값을 군집화 알고리즘을 통해 특정한 기호로 구성하여 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 사용하였다. 이렇게 함으로써 임의의 입력 얼굴은 확률 값이 가장 높은 해당 얼굴 모델로 인식하게 된다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법 보다 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 우수한 인식 성능을 보였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1021-1024
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• 2001

Out of all metal-cutting processes, the hole-making process is the most widely used. It is estimated to be more than 30% of the total metal-cutting process. It is therefore desirable to monitor and detect drill wear during the hole-drilling process. In this paper, the vision system of the sensing methods of drill flank wear on the basis of image processing is used to detect the wear pattern by non-contact and direct method and get the reliable wear information about drill. In image processing of acquired image, median filter is applied for noise removal. The vision flank wear area of the drill was measured. Backpropagation neural networks (BPns) were used for no-line detection of drill wear. The neural network consisted of three layers: input, hidden and output. The input vectors comprised of spindle rotational speed, feed rates, vision flank wear, thrust and torque signals. The output was the drill wear state which was either usable or failure. Drilling experiments with various spindle rotational speed and feed rates were carried out. The learning process was peformed effectively by utilizing backpropagation. The detection of the abnormal states using BPNs achieved 96.4% reliability even when the spindle rotational speed and feedrate were changed.