• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.67-68
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• 2021

기존 객체탐지는 경계 상자 회귀방식을 적용하였지만, 문자는 왜곡과 변형이 심한 특성을 가진 객체로 U-net 구조의 이미지 분할 방식을 사용하는 경우가 많다. 따라서 최근 문자 탐지는 통계적 모델에 비해 높은 정확도를 보이는 심층 신경망 기반의 모델 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 이미지 분할을 통한 양방향 특징 결합 기법을 사용한 문자 탐지 모델을 제안한다. 이미지 분할 방식은 메모리의 효율이 떨어지기 때문에 이를 극복하고자 특징 추출 단계에서 경량화된 네트워크를 적용하였다. 또한, 객체 탐지에서 큰 성과를 보인 양방향 특징 결합 모듈을 U-net 구조에 추가하여 추출된 특징이 효과적으로 결합 되는 결과를 얻었다. 제안하는 모델의 문자 탐지 성능은 합성 문자 데이터셋을 이용한 실험을 통해 기존의 U-net 구조의 이미지 분할 방식보다 향상되었음을 확인하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.115-124
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• 2022

In this paper, YOLO and EAST models are tested to analyze their performance in text area detecting for real-world and normal text images. The earl ier YOLO models which include YOLOv3 have been known to underperform in detecting text areas for given images, but the recently released YOLOv4 and YOLOv5 achieved promising performances to detect text area included in various images. Experimental results show that both of YOLO v4 and v5 models are expected to be widely used for text detection in the filed of scene text recognition in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.583-586
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• 2023

대량 문자서비스를 통한 스팸 문자가 계속 증가하면서 이로 인해 도박, 불법대출 등의 광고성 스팸 문자에 의한 피해가 지속되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 연구되어 왔지만 기존의 방법들은 주로 사전 정의된 키워드나 자주 나오는 단어의 출현 빈도수를 기반으로 스팸 문자를 검출한다. 이는 광고성 문자들이 시스템에서 자동으로 필터링 되는 것을 회피하기 위해 비정상 문자를 조합하여 스팸 문자의 주요 키워드를 의도적으로 변형해 표현하는 경우에는 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 기반 객체 탐지 및 OCR 기술을 활용하여 스팸 문자에 사용된 변형된 문자열을 정상 문자열로 복원하고, 변환된 정상 문자열을 문장 수준 이해를 기반으로 하는 자연어 처리 모델을 이용해 스팸 문자 콘텐츠를 분류하는 방법을 제안한다. 그리고 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 키워드 기반 필터링, 나이브 베이즈를 적용한 방식과의 비교를 통해 성능 향상이 이루어짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.422-425
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• 2021

본 논문에서는 최근 다양한 분야에서 많이 활용되고 있는 YOLO와 EAST 신경망을 이미지 속 문자열 탐지문제에 적용해보고 이들의 성능을 비교분석 해 보았다. YOLO 신경망은 v3 이전 모델까지는 이미지 속 문자영역 탐지에 낮은 성능을 보인다고 알려졌으나, 최근 출시된 YOLOv4와 YOLOv5의 경우 다양한 형태의 이미지 속에 있는 한글과 영문 문자열 탐지에 뛰어난 성능을 보여줌을 확인하고 향후 문자 인식 분야에서 많이 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.61-71
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• 2011

In this paper, we proposed the method for detecting text region on image using DCT-coefficient and transition-map analysis. The detecting rate of traditional method for detecting text region using DCT-coefficient analysis is high, but false positive detecting rate also is high and the method using transition-map often reject true text region in step of verification because of sticky threshold. To overcome these problems, we generated PTRmap(Promising Text Region map) through DCT-coefficient analysis and applied PTRmap to method for detecting text region using transition map. As the result, the false positive detecting rate decreased as compared with the method using DCT-coefficient analysis, and the detecting rate increased as compared with the method using transition map.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.3
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• pp.693-700
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• 2016

Analyzing characteristics of spam text messages had limitations since spam datasets are typically difficult to obtain publicly and previous studies focused on spam email. Although existing studies, such as through the use of spam e-mail characterization and utilization of data mining techniques, there are limitations that influence is limited to high spam detection techniques using a single word character. In this paper, we reveal the characteristics of the spam SMS based on experiment and analysis from different perspectives and propose coward analysis based spam SMS detection scheme with a publicly disclosed spam SMS from the University of Singapore. With the extensive performance evaluations, we show false positive and false negative of the proposed method is less than 2%.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.15 no.5
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• pp.53-63
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• 2019

To provide a hand gesture interface through deep learning in mobile environments, research on the light-weighting of networks is essential for high recognition rates while at the same time preventing degradation of execution speed. This paper proposes a method of real-time recognition of written characters in the air using a finger on mobile devices through the light-weighting of deep-learning model. Based on the SSD (Single Shot Detector), which is an object detection model that utilizes MobileNet as a feature extractor, it detects index finger and generates a result text image by following fingertip path. Then, the image is sent to the server to recognize the characters based on the learned OCR model. To verify our method, 12 users tested 1,000 words using a GALAXY S10+ and recognized their finger with an average accuracy of 88.6%, indicating that recognized text was printed within 124 ms and could be used in real-time. Results of this research can be used to send simple text messages, memos, and air signatures using a finger in mobile environments.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.17 no.1
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• pp.41-50
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• 2021

Many game and financial apps have emulator detection functionality to defend against dynamic reverse engineering attacks. However, existing Android emulator detection methods have limitations in detecting the latest mobile game emulators that are similar to actual devices. Therefore, in this paper, we propose a method to effectively detect Android emulators for mobile games based on Houdini module and strings of a library. The proposed method detects the two emulators, Nox and LD Player through specific strings included in libc.so of bionic, and an analysis of the system call execution process and memory mapping associated with the Houdini module.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.683-684
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• 2023

웹페이지나 디지털 문서에는 특정 단어나 특정 문구를 검색하는 기능이 있다. 인쇄된 도서나 참고서 등과 같은 인쇄물에는 실시간으로 특정 단어나 특정 문구를 찾는 기능이 없어 어려움을 겪는 경우가 많다. 본 논문에서는 텍스트를 감지(Detection)하는 EAST 모델과 텍스트를 인식(Recognition)하는 EasyOCR을 활용한 실시간 문자 탐지 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이 시스템을 통해 사용자는 인쇄물에서 실시간으로 원하는 단어나 문구를 찾아 필요한 정보를 빠르게 읽는 것에 효과적일 것을 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.564-567
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• 2021

스미싱은 SMS 문자를 통해 피해자를 현혹시켜 개인정보나 금전 등을 갈취하는 범죄이다. 발전하는 스미싱 범죄 수법에 대응하기 위해선 새로운 스미싱 범죄 사례에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기존 시스템에 통합하여 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 빠른 스미싱 대응을 위해 전처리를 하지 않은 SMS 문자 텍스트에서 지식베이스를 자동으로 추출하고 저장하는 자동 지식베이스 추출 모듈을 제안하며, 추출 시스템 지식베이스를 바탕으로 입력된 SMS가 스미싱인지 판별하는 스미싱 SMS 탐지 모듈을 통합한 자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 시스템을 제시한다. 제시된 스미싱 SMS 탐지 모델은 UCI SMS Spam Collection Dataset을 기준으로 90.9 (F1 score)의 성능을 보여주었다.