• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1190-1193
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• 2012

본 논문에서는 공간 데이터를 기반으로 한 도시 정보를 알고리즘을 통해서 시각화하고 시각화된 데이터를 지도와 사상(Mapping)하여 볼 수 있게 할 뿐만 아니라 공간적 정보를 기반으로 의사 결정을 하는 경우 활용할 수 있는 문서를 사용자의 간단한 조작으로 프로그래밍 방식에 의해 작성해주는 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통해서 공간적 정보를 시각화를 한다면 지역의 공간적 정보를 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 또한 분석된 정보를 기반으로 제공되고 있는 문서 자동화를 활용한다면 공간적 정보의 문서화에 필요한 많은 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.157-160
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• 2022

딥러닝이 각광받기 시작하면서 인간의 자세와 행동을 인식하고 분류하기 위한 인공지능 기술 또한 급속도로 발전하게 되었다. 영상에서 인간의 자세를 디지털 데이터로 표현할 때 인체의 주요 관절점의 위치와 연결관계를 나타내는 스켈레톤 표현 방식을 주로 사용한다. 본 논문에서는 스켈레톤 데이터에 비밀 메시지를 은닉할 수 있는 스테가노그라피 알고리즘에 대해 소개하고, 스켈레톤을 구성하는 주요 관절점 키포인트를 조작했을 때 행동 인식 인공지능 모델이 어떻게 반응하는지 살펴봄으로써 스켈레톤 데이터에 대한 스테가노그라피 알고리즘의 특성과 보안성에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.1-2
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• 2022

현대인의 스마트폰 이용이 증가함에 따라 스마트 애플리케이션에 대한 관심도 같이 증가하였다. 특히 건강에 대한 관심이 커지면서 헬스케어 어플리케이션의 수요가 증가하고 있다. 본 연구는 사용자의 핸드폰 사용에 따른 데이터들을 데이터베이스에 저장하고 머신러닝 분류기법에 적용할 수 있는 1차 데이터 추출 모델을 제시한다. 스마트폰 앱에서 제공하는 핸드폰 사용 시간 정보를 통해 전체 사용 시간과 습관성 핸드폰 조작정보를 데이터베이스에 저장하여 핸드폰 중독 표준 데이터 세트와 비교할 수 있도록 사용한다. 핸드폰 중독 증세를 스스로 확인이 가능하게 함으로써 개인이 절제할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.6
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• pp.886-895
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• 2018

In this paper, we introduce a technique to detect the video forgery by using the regularity that occurs in the video compression process. The proposed method uses the hierarchical regularity lost by the video double compression and the frame deletion. In order to extract such irregularities, the depth information of CU and TU, which are basic units of HEVC, is used. For improving performance, we make a depth map of CU and TU using local information, and then create input data by grouping them in GoP units. We made a decision whether or not the video is double-compressed and forged by using a general three-dimensional convolutional neural network. Experimental results show that it is more effective to detect whether or not the video is forged compared with the results using the existing machine learning algorithm.

• Journal of Korea Game Society
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• v.12 no.6
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• pp.25-32
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• 2012

Due to the development of the digital technology, the digital broadcasting is changing to a multi-entertainment platform that can operate data (broadcasting) services (such as games, weather information, and stock trading services) as well as traditional broadcasting contents. Most of the data services, however, failed to get satisfactory results because of the inconvenience in operating the services using a TV remote controller and the failure of gaining the viewer's interests in the competition with the broadcasting contents. The paper introduces a survey on the viewer's modality of using a data service and, based on the survey result, proposes a design guideline that makes a data service minimally interrupt a viewer watching a broadcasting content.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.133-136
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• 2001

오디오 비디오 데이터의 활용이 증가함에 따라 멀티미디어 데이터의 내용에 대해 표현하려는 연구와 함께 멀티미디어 데이터의 내용이나 메타데이터를 저장하고, 검색하고, 조작하는 연구의 필요성이 증가하였다. 멀티미디어 데이터의 표현은 사용자가 원하는 내용만을 쉽게 검색하고, 접근한 수 있도록 표현되고 저장되어야 한다. 그러나 기존의 멀티미디어 검색 시스템들은 특정 객체에 중점을 두고 색상, 위치, 모양 등의 정보를 가지고 유사 객체를 찾는 방식을 취하고 있으므로 특정 사건이나 구체적인 인물 정보나 에피소드의 정보를 검색하고자 한 때는 키워드에 의한 검색을 해야하므로 불필요한 정보가 다량으로 검색되며 여러 번의 검색이 이루어져야 하는 단점이 있다. 또한 일반 사용자들은 주로 특정 장면에서 특정 객체의 특징이나 행동, 장소, 사건 등의 정보에 대해 관심을 갖고, 이에 따른 질의를 하는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 "장면"이라는 계층 구조에 중점을 두고 멀티미디어 데이터의 내용 정보와 구조 정보를 표현 및 저장을 하며, 사용자는 특정 사건이나 객체들의 특징 정보를 가지고 장면이나 전체 구조를 검색찬 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 멀티미디어 데이터의 표현 및 저장 검색의 모든 과정은 데이터의 재사용성과 접근 용이성을 위해 XML을 기반으로 하여 처리된다. 이렇게 XML로 표현된 데이터는 사용자들에게 구조 정보나 내용 정보에 있어서 다양한 검색 결과를 제공할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.202-204
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• 2013

Nowadays, owing to the development of hardware, most of enterprises should operate and manage bigger amount of data than they used to do in the past. For this reason, the enterprises ceaselessly and urgently need systemized tools, platforms, and analysis methodologies in order to collect, store, and handle explosively increasing data. In this paper, we firstly understand key elements of Big Data, and secondly define critical factors for Big Data application with these elements. Thirdly, we research on various analysis techniques for Big Data analysis. Lastly, we propose an infrastructure to analyze bid data.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.179-186
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• 2021

Manipulation of complex objects with an anthropomorphic robot hand like a human hand is a challenge in the human-centric environment. In order to train the anthropomorphic robot hand which has a high degree of freedom (DoF), human demonstration augmented deep reinforcement learning policy optimization methods have been proposed. In this work, we first demonstrate augmentation of human demonstration in deep reinforcement learning (DRL) is effective for object manipulation by comparing the performance of the augmentation-free Natural Policy Gradient (NPG) and Demonstration Augmented NPG (DA-NPG). Then three DRL policy optimization methods, namely NPG, Trust Region Policy Optimization (TRPO), and Proximal Policy Optimization (PPO), have been evaluated with DA (i.e., DA-NPG, DA-TRPO, and DA-PPO) and without DA by manipulating six objects such as apple, banana, bottle, light bulb, camera, and hammer. The results show that DA-NPG achieved the average success rate of 99.33% whereas NPG only achieved 60%. In addition, DA-NPG succeeded grasping all six objects while DA-TRPO and DA-PPO failed to grasp some objects and showed unstable performances.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.3
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• pp.411-422
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• 2021

The autonomous driving system mounted on the unmanned vehicle recognizes the external environment through several sensors and derives the optimum control value through it. Recently, studies on physical level attacks that maliciously manipulate sensor data by performing signal-injection attacks have been published. signal-injection attacks are performed at the physical level and are difficult to detect at the software level because the sensor measures erroneous data by applying physical manipulations to the surrounding environment. In order to detect a signal-injection attack, it is necessary to verify the dependability of the data measured by the sensor. As so far, various methods have been proposed to attempt physical level attacks against sensors mounted on autonomous driving systems. However, it is still insufficient that methods for defending and detecting the physical level attacks. In this paper, we demonstrate signal-injection attacks targeting MEMS sensors that are widely used in unmanned vehicles, and propose a method to detect the attack. We present a signal-injection detection model to analyze the accuracy of the proposed method, and verify its effectiveness in a laboratory environment.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.25 no.1
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• pp.52-59
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• 2021

According to the International Air Transport Association (IATA), 61% of the accidents occurred during the approach and landing phase of the flight, with 16% of the accidents caused by unstable access of the commercial aircraft. It was identified that the pilot's unstable approach and poor manipulation of correction led to accidents by continuing the excessive approach without go-around manuever. The causes of unstable access may vary, including airport approach procedures, pilot error, misplanning, workload, ATC (Air Traffic Contol) congestion, etc. In this study, we use the flight data analysis system to select domestic case airports and aircraft type where unstable approach events occur repeatedly. Through flight data analysis, including main events, airport approach procedures, pilot operations, as well as various environmental factors such as weather and geographical conditions at the airport. It aims to identify and eliminate the tendency of unstable approach events and the causes and risks of them to derive implications for mitigating unstable approach events and for developing navigation safety measures.