블루투스(Bluetooth)는 별도의 기반 인증 시설없이 각 디바이스간의 독립적인 인증과정을 통해 데이타를 서로 전송하는 기술을 사용하고 있다. 이러한 특징 때문에 이전에 기반 인중시설을 이용하는 네트워크에서는 발생하지 않았던 취약점들이 발생할 수 있으며, 가장 대표적인 문제가 위치 추적 공격이다. 따라서 본 논문에서는 디바이스 위치추적공격에 대해 살펴보고 그에 대한 해결책으로 익명모드를 제안한다. 제안된 방법은 발생 가능한 공격시나리오에 대해 분석하고 성능을 평가하였으며, 이를 통해, 기존 방법에 비해 수행 시간과 메모리 소비 측면에서 큰 차이를 보이지 않으면서도 위치 추적 공격에 대해 더 강인하게 동작함을 보였다.
손 추적 기술은 인간과 기계와의 효율적인 의사소통을 위한 손동작 인식 기술의 핵심 기반 기술이다. 최근의 손 추적 연구는 3차원 손 모델을 이용한 연구 방향에 초점을 맞추고 있고, 기존의 2차원 손 모델을 이용한 방법보다 강인한 추적 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 결합된 파티클 필터에 기반한 새로운 3차원 손 추적 방법을 제안한다. 이는 전역적 손 형상과 지역적 손가락 움직임을 분리하여 추정하고, 각각의 추정 결과를 서로의 사전 정보로 이용하여 기존의 방법보다 빠르고 강인한 추적을 가능하게 한다. 또한, 추적 성능 향상을 위해 색상과 에지를 함께 고려한 다중 증거 결합 방법을 적용한다. 실험결과, 제안하는 방법은 복잡한 배경이나 동작에서도 강인한 추적 결과를 보였다.
능동형 감시 카메라를 이용한 감시 시스템은 기존의 소리나 센서를 이용하는 방법과 달리 거리의 제약이 없이 시스템을 구성할 수 있다는 장점을 가지지만 하드웨어 구현 시에 많은 연산량을 요구한다. 본 논문은 기존의 DSP나 임베디드 프로세서를 이용하는 방법과 달리 연속 영상의 차영상을 이용하는 방법을 통해서 간단하고 빠르게 객체의 움직임을 추출 및 추적할 수 있는 움직임 추적기를 제안하고 구현하였다. 제안하는 움직임 추적기는 하드웨어 크기가 작으면서도 시속 10km 이내의 사람 움직임을 효과적으로 감지할 수 있다. 차분의 절대값을 이용하는 방법을 사용하였기 때문에 동영상 압축 표준과 연동하여서 사용할 수 있다. 또한 화면 건너뛰기값을 조절함으로서 고속 물체와 저속 물체 모두를 효과적으로 감지할 수 있다. 차영상에 존재할 수 있는 잡음에 대해서 객체의 정보를 이용하는 방법을 통해서 잡음에 대한 내성을 강하게 하였다. 제안한 움직임 추적기는 NTSC급 영상을 충분히 처리할 수 있으며 약 13,000 게이트로 FPGA에서 구현되었으며 능동형 감시 카메라 시스템에 내장되어 실제로 원활히 동작하는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 기존에 개발한 움직임 추정기에 제안한 움직임 추적기를 내장하여 동영상 압축 코덱과 연동이 가능한 움직임 추적기 내장형 움직임 추정기를 구현하였다. 구현된 움직임 추정기는 $0.35{\mu}m$ 공정에서 약 17,000 게이트의 크기를 가진다.
전자전 상황에서 수신기의 수집 변수를 토대로 RF 위협체를 역추적함으로서 효율적인 전자공격을 수행하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양하고 구체적인 전자전 상황에서 위협체 역추적 알고리즘의 성능을 검증할 수 있도록 하기 위하여, 전자파 수집 변수를 바탕으로 레이더 위협체, 전자전 수신기, 전자파 전송환경과 같은 전자전 구성 단위들의 기능을 모델링하여 전자전 송수신 시뮬레이터를 구축한다. 시뮬레이터의 실험 결과는 수 m 정도의 거리 추적 오차와 소수점 이하 크기의 각도 추적 오차를 보이며, 모노펄스 빔폭과 편각의 변화에 따른 각도 추적 오차의 변화가 이론적인 모델링의 결과와 동일한 양상을 보임으로써 레이더 위협체의 거리 및 각도 추적의 동작 원리가 시뮬레이터에 적절하게 반영되었음을 확인할 수 있다. 구축한 전자전 송수신 시뮬레이터는 전자전 수집 시스템에서 추출된 위협체의 특성 변수가 실제 위협체의 특성 변수에서 어떻게 변형되었는지를 관찰하고, 다양한 전자전 상황에서 수집된 변수를 토대로 구성한 위협체 역추적 시스템의 성능을 평가하는 데에 활용될 수 있다.
얼굴 표정을 애니메이션하는 것은 얼굴 구조의 복잡성과 얼굴 표면의 섬세한 움직임으로 인해 컴퓨터 애니메이션 분야에서 가장 어려운 분야로 인식되고 있다. 최근 3D 애니메이션, 영화 특수효과 그리고 게임 제작시 모션 캡처 시스템(Motion Capture System)을 통하여 실제 인간의 동작 및 얼굴 표정을 수치적으로 측정해내어 이를 실제 애니메이션에 직접 사용함으로써 막대한 작업시간 및 인력 그리고 자본을 획기적으로 줄이고 있다. 그러나 기존의 모션 캡처 시스템은 고속 카메라를 이용함으로써 가격이 고가이고 움직임 추적에서도 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 저가의 카메라와 신경회로망 및 영상처리기법을 이용하여 얼굴 애니메이션용 모션 캡처 시스템에 적응할 수 있는 경제적이고 효율적인 얼굴 움직임 추적기법을 제안한다.
블루투스(Bluetooth)는 별도의 인증시설 없이 각 디바이스간의 독립적인 인증과정을 통해 데이터를 서로 전송하므로, 이러한 특징 때문에 기존 네트워크에서는 발생하지 않았던 취약점들이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이들 취약점 중 하나인 디바이스 위치추적공격에 대해 살펴보고 그에 대한 해결책으로 익명모드를 제안하였다. 제안된 방법은 발생 가능한 공격시나리오에 대해 분석하고 성능을 평가하였으며, 분석과 평가에 있어서 기존 방법에 비해 수행 시간과 메모리 소비 측면에서 큰 차이를 보이지 않으면서도 위치 추적 공격에 대해 더 강인하게 동작함을 보였다.
자연환경에 노출된 센서기반의 제어장치는 센서오류가 발생하게 된다. 본 논문에서는 센서의 오류 보정기능을 갖는 고정밀 태양추적장치를 개발하였다. 다항식회귀분석 (Polynomial Regression)과 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 응용하였으며 태양추적장치의 센서를 모델링하고 자체 진단하고 복구하는 방법을 연구하였다. 시스템의 정상동작시의 센서간의 상호관계를 이용한 모델링과 센서 표본값의 주분포 모델인 PCA 모델이 이루어지면 이를 기준으로 센서의 여러 가지 오류를 점검하고 오류센서 신호를 재건을 한다.
본 논문에서는 영상에서 연속적인 얼굴 표정 변화 인식 방법에 대하여 제안하였다. 제안된 방법은 가중 결합으로 정합 된 분류 그래프를 이용한 얼굴 특징점 추적과 특징 궤도와 표정 변화 모델의 비교에 의한 얼굴표정 인식의 두 가지 부분으로 구성된다. 표정 변화 모델은 얼굴 특징 동작과 표정의 변화사이의 연관 관계를 표현한 B-spline 곡선을 이용하여 구성된다. 유형뿐만 아니라 표정의 변화 단계까지 인식 할 수 있다. 더욱이 획득된 표정 정보는 다음 프레임의 추적의 지침으로 피드백 됨에 따라 추적의 검색 시간을 감소시킴으로서 교점 확산 구간을 최소화 할 수 있다.
본 논문에서는 정책기반의 네트워크 보안 프레임워크 내에서 동작하는 침입자 역 추적 방안을 제안하고, 필요한 기능 구성요소에 대해 논한다. 제안한 역 추적 방안에서는 라우터, 스위치 등과 같은 기존의 네트워크 노드에서 tracing 기능을 직접 수행하지 않고도 위조된 유해 패킷의 송신 근원지 파악이 가능하다. 특히 정책기반의 네트워크 보안 프레임워크 내의 구성요소(보안제어서버, 보안게이트웨이)만으로 근원지 주소를 파악할 수 있기 때문에 망 구성 환경에 영향을 받지 않으며 네트워크 서비스 성능에 영향을 끼치지 않고도 침입 근원지를 파악하여 대응 할 수 있는 능동적인 보안 기능이 가능하다.
본 논문에서는 칼라 동영상에서 물체 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 이동방향을 추적하는 시스템을 제안한다. 비디오 동영상에서 포착된 물체의 영역을 color invariance 의 분석을 통해 추출하고, 추출된 영역에서 radial homogeneity 정도를 영역의 특징값을 추출하여 대응되는 물체 영역을 추적함으로써 물체의 제적을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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