• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.322-325
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• 2003

리눅스는 오픈 소스로서 관련 소프트웨어 비용이 거의 들지 않아 여러 대의 서버를 구축하는 데도 많은 비용 부담 없이 적기 때문에 리눅스를 이용한 다중 서버 사용이 점차 증가하고 있다 그러나, 다중 서버 사용 시 최적화된 서버관리와 인터넷상의 서버 노출에 따른 보안 등의 문제가 고려되어야 한다. 본 논문에서는 리눅스 커널(Kernel) 2.4 기반의 다중 리눅스 서버 구성에서 발생할 수 있는 부하분산(Load Balancing)과 보안상의 문제를 iptables의 패킷 필터링 및 방화벽 기능을 이용하여 효율적으로 운영할 수 있는 방법을 제시하고, 또한 공개용 침입탐지시스템인 snort를 이용한 통합 보안 시스템을 구현하고 그 활용방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1-4
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• 2004

사용자 고유번호와 패스워드 기반의 사용자 인증 매커니즘을 수행하는 네트워크 시스템 환경에서는 스니퍼 프로그램 등을 이용하여 불법 도청함으로써 쉽게 사용자의 패스워드를 알아낼 수 있다. 이러한 불법적인 도청에 의한 패스워드 노출 문제를 해결하는 방법으로서는, 일회용 패스워드, Challenge-Response 인증 방식이 유용하게 사용되며, 클라이언트/서버 환경에서는 별도의 동기가 필요 없는 시간을 이용한 일회용 패스워드 방식이 특히 유용하게 사용될 수 있다 안전성은 Square root problem에 기초를 두고 있고, 프리 플레이 공격, 오프라인 사전적 공격 그리고 서버 등을 포함하여 지금까지 잘 알려진 공격들에 대해서 안전성을 높이기 위한 OPI을 제안한다. OPI는 패스워드를 생성하는데 특별한 키를 생성할 필요가 없다는 것이다. OPI는 승인된 자를 확인하는데 걸리는 시간이 적게 소요되면서도 특출하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.19 no.8
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• pp.1386-1394
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• 2016

Pyramid fusion usually adjusts the Laplacian weights of pixels of the input images by evaluating predefined criteria. This has advantages that it can selectively express intense color and enhance the contrast when applied to HDR exposure fusion. But it may cause noise because the weights are determined by pixel importance without considering the interdependent pixel relationship that constitutes a scene. This paper proposes a fusion method using simple weight criteria generated from the gray pixel values, which is expected to preserve the interdependent relationship and improve execution speed. In order to evaluate the performance of the proposed method we examine a homogeneity measure, H and compare the execution time for both methods. The proposed method is found to be more advantageous with respect to homogeneity and execution speed.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.22 no.10
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• pp.1160-1167
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• 2019

Because of the dynamic range limitation of digital equipment, it is impossible to obtain dark and bright areas at the same time with one shot. In order to solve this problem, an exposure fusion technique for fusing a plurality of images photographed at different exposure amounts into one is being studied. Among them, Laplacian pyramid decomposition based fusion method can generate natural HDR image by fusing images of various scales. But this requires a lot of computation time. Therefore, in this paper, we propose an approximation technique that achieves similar performance and greatly shortens computation time. The concept of vanishing point image for approximation is introduced, and the validity of the proposed approach is verified by comparing the computation time with the resultant image.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.24 no.11
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• pp.1461-1471
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• 2021

This paper presents a light exposure correction algorithm for less pleasant images, acquired with a light metering failure. Since conventional tone mapping and gamma correction methods adopt a function mapping with the same range of input and output, the results are pleasurable for almost symmetric distributions to their intensity average. However, their corrections gave insufficient outputs for asymmetric cases at either bright or dark regions. Also, histogram modification approaches show good results on varied pattern images, but these generate unintentional noises at flat regions because of the compulsive shift of the intensity distribution. Therefore, in order to sufficient corrections for both bright and dark areas, the proposed algorithm calculates the gamma coefficients using primary parameters extracted from the global distribution. And the fusion weights are adaptively determined with complementary parameters, considering the classification information of a binary segmentation. As the result, the proposed algorithm can obtain a good output about both the symmetric and the asymmetric distribution images even with severe exposure values.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.192-193
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• 2019

최근 우리나라는 대형 산불 화재, 지진 및 복합 재난등 많은 위험에 노출이 되어 있는 상태이다. 대형 초고층 화재 및 산불 발생시 국민들에게 상황을 전달할 수 있는 시스템이 미비하여 신속하고 효과적으로 상황을 전파하고자, 현재 운영중에 있는 재난경보방송시스템과 화재플랫폼을 연계하여 상황을 신속하게 전파하고자 연구하였다. 본 논문에서는 초고층 빌딩화재와 재래시장화재 그리고 터널화재와 산불화재 가능성이 혼재되어 있는 테스트베드를 선정하여 화재 유형별로 전파되는 장소에 맞춰서 대비요령과 안내방송을 전파하는 것을 중점적으로 연구하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.24 no.8
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• pp.1059-1067
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• 2021

In this paper, a HDR algorithm for a single image is proposed using the exposure fusion, that adaptively calculates gamma correction coefficients according to the image distribution. Since typical HDR methods should use at least three images with different exposure values at the same scene, the main problem was that they could not be applied at the single shot image. Thus, HDR enhancements based on a single image using tone mapping and histogram modifications were recently presented, but these created some location-specific noises due to improper corrections. Therefore, the proposed algorithm calculates proper gamma coefficients according to the distribution of the input image and generates different exposure images which are corrected by the dark and the bright region stretching. A HDR image reproduction controlling exposure fusion weights among the gamma corrected and the original pixels is presented. As the result, the proposed algorithm can reduce certain noises at both the flat and the edge areas and obtain subjectively superior image quality to that of conventional methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.325-327
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• 2021

코로나19 전염병 예방을 위한 공공장소에서의 마스크 착용이 의무화되고 있다. 그러나 사람들이 다양한 이유로 마스크를 제대로 착용하지 않아 감염에 노출되는 위험이 발생하고 있다. 이러한 방역 문제를 해결하고 본 논문은 영상을 인식하여 마스크를 쓴 얼굴과 쓰지 않은 얼굴을 검출하는 방식을 제안한다. 제안 방법은 마스크 착용자와 비착용자 얼굴 영상을 딥러닝 기반의 YOLO 네트워크로 학습하여, 마스크 착용 유무를 판별한다. 동일 YOLO 네트워크에 대해 여러가지 조건으로 학습을 수행하고, 학습에 사용되지 않은 검증 데이터를 이용해 정확도가 가장 높은 네트워크의 가중치를 선택하였다. 실험결과, 마스크 착용자는 67.2%, 미착용자는 39.8%의 판별 정확도를 보였다. 미착용자에 대해 낮은 정확도를 보인 이유는 학습 데이터의 부족으로 판단되며, 이를 보완하기 위하여 더 많은 학습데이터를 제작하여 성능을 개선시키고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.12-14
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• 2020

코로나와 같은 전파력이 높은 감염병의 확산을 감소하기 위해서는 광역적으로는 방역 및 위생 수칙에 대한 정보 제공이 요구되며, 개개인별로는 접촉 등 전파 위험에 노출된 상황이나 장소 등에 대한 신속한 정보가 필요하다. 이러한 기능을 부합하는 재난경보 매체로는 개인이 보유한 휴대폰 단말을 통해 재난정보를 제공하는 긴급재난문자 서비스를 들 수 있다. 브로드캐스팅 방식을 통해 필요한 지역 및 시간에 일괄적으로 정보를 제공할 수 있다는 장점이 있으며, 이에 코로나 대응을 위해 국내를 비롯한 각국에서의 활용이 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 코로나 시대에 따른 여러 나라의 긴급재난문자 활용에 대해 분석하고 앞으로의 긴급재난문자의 활용방안에 대해 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.43-44
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• 2020

IoT 산업과 인공지능 기술의 발전으로 다양한 데이터를 분석하여 서비스에 쉽게 활용할 수 있게 되었다. 이에 대해 클라우드 기반으로 된 분석 기술이 주로 발전하였으나, 개인 정보 노출 위험성 및 네트워크 종속성 문제를 해결하기 위해 최근에는 엣지 기반으로 분석하고 클라우드와 협업하는 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 리소스가 제한적인 엣지 디바이스 기반 환경에서 원활한 서비스를 제공하기 위해서는 서비스의 기능을 목적별로 최소화하여 독립적이고 경량화된 어플리케이션을 엣지에 배포하고 실행되게 해야 한다. 마이크로서비스 설계 기법은 이를 해결 할 수 있는 대표적인 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 여러 마이크로 서비스의 결과를 전달 받아 최종적으로 적합한 결과를 재생하는 컨텐츠 제공 서비스 구조를 제안하고 구현 결과를 소개하였다. 높은 데이터 처리 성능을 요구하는 영상 처리 서비스를 제공함에 있어 제안하는 방법을 활용하여 엣지 디바이스 활용 효율성을 높이고 보다 만족도 높은 컨텐츠 제공 서비스를 제공할 수 있다.