• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.233-247
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• 2023

최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.382-386
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• 2009

Online or sequential learning is one of the most basic and powerful method to train neuron network, and it has been widely used in disease detection, weather prediction and other realistic classification problem. At present, there are many algorithms in this area, such as MRAN, GAP-RBFN, OS-ELM, SVM and SMC-RBF. Among them, SMC-RBF has the best performance; it has less number of hidden neurons, and best efficiency. However, all the existing algorithms use signal normal distribution as kernel function, which means the output of the kernel function is same at the different direction. In this paper, we use multi-variable normal distribution as kernel function, and derive EKF learning formulas for multi-variable normal distribution kernel function. From the result of the experience, we can deduct that the proposed method has better efficiency performance, and not sensitive to the data sequence.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권4호
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• pp.997-1018
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• 2015

Structural health monitoring along with damage detection and assessment of its severity level in non-accessible reinforced concrete members using piezoelectric materials becomes essential since engineers often face the problem of detecting hidden damage. In this study, the potential of the detection of flexural damage state in the lower part of the mid-span area of a simply supported reinforced concrete beam using piezoelectric sensors is analytically investigated. Two common severity levels of flexural damage are examined: (i) cracking of concrete that extends from the external lower fiber of concrete up to the steel reinforcement and (ii) yielding of reinforcing bars that occurs for higher levels of bending moment and after the flexural cracking. The purpose of this investigation is to apply finite element modeling using admittance based signature data to analyze its accuracy and to check the potential use of this technique to monitor structural damage in real-time. It has been indicated that damage detection capability greatly depends on the frequency selection rather than on the level of the harmonic excitation loading. This way, the excitation loading sequence can have a level low enough that the technique may be considered as applicable and effective for real structures. Further, it is concluded that the closest applied piezoelectric sensor to the flexural damage demonstrates higher overall sensitivity to structural damage in the entire frequency band for both damage states with respect to the other used sensors. However, the observed sensitivity of the other sensors becomes comparatively high in the peak values of the root mean square deviation index.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.449-455
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• 2021

본 논문에서는 기존의 웹애플리케이션 모니터링 시스템을 기반으로 한 암호화 웹트랜잭션 공격탐지 시스템을 제안한다. 기존의 웹트래픽 보안 시스템들은 클라이언트와 서버간의 암호화 구간인 네트워크 영역에서 암호화된 패킷을 기반으로 공격을 탐지하고 방어하기 때문에 암호화된 웹트래픽에 대한 공격 탐지가 어려웠지만, 웹애플리케이션 모니터링 시스템의 기술을 활용하게 되면 웹애플리케이션 서버의 메모리 내에서 이미 복호화 되어 있는 정보를 바탕으로 다양한 지능적 사이버 공격에 대한 탐지가 가능해 진다. 또한, 애플리케이션 세션 아이디를 통한 사용자 식별이 가능해지기 때문에 IP 변조 공격, 대량의 웹트랜잭션 호출 사용자, DDoS 공격 등 사용자별 통계기반의 탐지도 가능해 진다. 이와 같이 암호화 웹트래픽에 대한 비 암호화 구간에서의 정보 수집 및 탐지를 통하여 암호화 트래픽에 숨어 있는 다양한 지능적 사이버공격에 대한 대응이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.697-704
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• 2018

다양한 종류의 컬러 영상 콘텐츠에 포함되어 있는 사람의 얼굴 영역은 다른 사람들과 특정인을 구별해 줄 수 있는 개인의 정보에 해당하므로, 입력된 컬러 영상으로부터 가려지지 않은 사람의 얼굴 영역들을 정확하게 검출하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 입력되는 컬러 영상으로부터 기계 학습 알고리즘 중의 하나인 딥러닝 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 영역을 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 RGB 색상 모델로 입력되는 영상을 $YC_bC_r$ 색상 모델로 변경한 다음, 기 학습된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 활용하여 다른 영역들은 제거하고 사람의 피부 영역만을 먼저 분할한다. 그런 다음, CNN 모델 기반의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 이전 단계에서 검출된 피부 영역 내에서 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다양한 컬러 영상으로부터 사람의 얼굴 영역들을 기존의 방법에 비해 보다 효율적으로 분할한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 얼굴 영역 검출 방법은 영상 보안, 물체 인식 및 추적, 얼굴 인식 등과 같은 멀티미디어 및 형태 인식과 관련된 실제적인 응용 분야에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1491-1500
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• 2008

본 논문은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자 하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하여 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인했다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권1호
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• pp.1-8
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• 2002

디지털 이미지 워터마킹(digital image watermarking)은 이미지 소유자의 정보를 디지털 이미지 속에 삽입시켜 이미지 소유자의 저작권을 보호하는 것을 목적으로 하는 기법이다. 저작권 보호를 위한 디지털 이미지 워터마킹 기법은 기존의 스테가노그라피(steganography)보다 워터마킹 공격에 대한 견고성과 육안적 비구별성을 동시에 추구해야 하고, 워터마킹 알고리즘의 은닉성 대신 키의 은닉성이 보장되어야 하며, 암호학과 마찬가지로 키의 사용으로 허가받지 않은 사용자의 워터마크 검출을 방지할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 암호학 함수인 ElGamal함수를 사용하는 워터마킹 기법을 제안한다. 일방향 해쉬 함수를 구현하기 위해 ElGamal일방향 함수와 모듈라 연산을 사용한다. 제안하는 워터마킹 기법은 LSB(least significant bit)공격과 감마 보정 공격에 대해 견고하며 육안적 비구별성(perceptual invisibility)이 높다. 제안하는 워터마킹 기법의 실제 구현 및 실험을 통한 실험 결과를 분석하여 견고성과 육안적 비구별성의 특징을 확인한다 향후 과제로, 키생성을 위한 의사난수성과 비대칭키의 생성을 동시에 달성시키는 알고리즘 연구가 요구된다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.12-19
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• 2009

현대 정보전에서 테러 및 전쟁, 그리고 재난사고 등에 대한 자료 수집, 목표물 추적 등의 임무수행에 탁월한 능력을 보이고 있는 무인 시스템의 중요성이 점점 증대되는 추세이다. 본 논문에서는 Satellite Tool Kit(STK)를 사용하여 UAV의 임무수행에 대한 가상의 궤도 시나리오를 작성하고 레이다 센서를 활용하여 목표물을 식별하는 과정을 제시한다. 무인 시스템의 전체적인 동작은 STK를 이용하여 가상의 UAV 항로를 설정한 후, UAV에 탑재된 SAR센서를 이용하여 지형, 지물 및 목표물에 대한 스캔을 수행한다. 또한 스캔 센서를 합성개구레이다(Synthetic Aperture Radar : SAR)로 가상 구현하여 무인기탑재 레이더에서 수신한 반사 신호로부터 목표물에 대한 모델을 확립하기 위해서 레이다 원시데이터를 추출한다. 가상 시나리오에서 추출된 목표물의 점표적을 생성하기 위해 SAR 신호 처리를 수행하는 과정을 보이고 마지막으로 링크 버짓 설계 및 분석한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.97-105
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• 2015

내용 적응적 스테가노그래피는 복잡한 텍스쳐 또는 잡음 영역과 같이 통계적 모델로는 기술하기 어려운 영역에 비밀 메시지를 은닉한다. 이러한 메시지를 검출하기 위해서는 인접 화소간의 국부적인 의존성을 정교하게 모델링해야 하기 때문에 종종 고차원의 특징벡터 추출이 필요하다. 이러한 스테그분석 방법은 계산량이 많을 뿐만 아니라 비밀 메시지의 검출 정확도가 은닉 영역과 사용된 왜곡 척도에 의존한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 적은 수의 특징 벡터를 이용하여 비밀 메시지의 검출율을 높일 수 있는 개선된 내용 적응적 스테가노그래피의 스테그분석 방법을 제안하고자 한다. 먼저 이산 코사인 변환 계수의 차이를 이용한 특징이 내용 적응적 스테가노그래피의 분석에 유용함을 보이고, 이에 대한 1차 마코프 확률을 특징으로 사용하는 방법을 제시한다. 추출된 특징 벡터는 앙상블 분류기로 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 분류하기 위해 학습된다. 실험 결과 내용 기반 적응적 스테고 영상들에 대해 적은 수의 특징 벡터를 사용함에도 불구하고 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.157-163
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• 2013

본 논문에서는 손가락 마디 추정을 이용한 비전 및 깊이 정보 기반 손 인터페이스 방법을 제안한다. 먼저 비주얼 영상 및 깊이 정보 영상을 매핑한 후 왼손과 오른손의 영역의 레이블링 및 윤곽선 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 중심점 및 회전각을 구현한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격의 원을 확장하여 손 경계 교차점의 중간 지점을 계산하여 손가락 끝점과 마디를 추정하여 사용자의 손가락 동작을 인식한다. 본 방법을 실험한 결과 손의 회전 및 손가락 시작점 및 끝점을 정확하게 추정하여 다양한 손동작 인식 및 제어가 가능함을 보였다. 왼손과 오른손을 사용하여 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과, 본 논문의 제안 방법은 평균 90% 이상의 정확도로 초당 25프레임 이상의 처리 성능을 보였다. 제안 방법은 컴퓨터간의 HCI 제어, 게임, 교육 등의 비접촉식 인터페이스 응용분야에 적용될 수 있다.