• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.201-209
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• 2000

기존의 리눅스 운영체제에서는 임의적 접근제어(DAC)에 의해서 자원의 접근을 통제하며, 이 때의 접근제어 정보를 로그 파일을 통한 정적인 감사 추적에 의존하고 있다. 따라서 본 논문에서는 DAC와 함께 강제적 접근통제(MAC) 기법을 구현하여 커널 수준에서 자원을 안전하고 강제적으로 통제할 수 있는 다중등급보안(MLS) 시스템을 설계, 구현하였으며, 동적이며 실시간으로 감사 정보를 수집, 분석, 추적할 수 있도록 데이터베이스 연동을 통한 감사 추적 시스템을 설계하고 구현하였다. 데이터베이스 연동을 통한 실시간 감사 추적 시스템은 보안 관리자로 하여금 불법적 침입 및 자료의 유출에 대하여 실시간으로 대처할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 리눅스 실시간 감사 추적 시스템을 설계하고 구현한 내용을 소개한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.229-232
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• 2006

단일 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 추적은 환경의 제약을 많이 받는다. 입력되는 영상에서의 움직임이 있는 객체는 단일하여야 하며, 동시에 많은 움직임이 발생하면 추적하고자 하는 객체를 구분하기 어려워진다. 본 논문에서는 동일공간을 감시하는 두 대의 카메라가 서로 데이터를 주고 받으며 추적하고자 하는 특정객체를 오류 없이 추적할 수 있는 방법을 제시하였다. 실시간 객체 추적은 입력되는 영상에서 객체의 위치를 가장 빠르게 검색하기 위한 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 각각 위치가 다른 두 대의 카메라가 상호 협력하면서 객체 추적에 대한 연산을 현저하게 줄일 수 있었다. 또한 객체의 움직임이 많은 공간에서도 추적하고자 하는 특정객체를 잃어버리지 않고 추적하였다. 실험결과, 제안한 방법은 97% 이상의 높은 객체 추적율을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04a
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• pp.135-138
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• 2001

증강현실 시스템을 구축하는데 있어 실시간 가상객체 위치 추적은 실세계와 가상객체를 정확하고 깊이감 있게 정합하고, 실세계 움직임에 따른 가상객체 위치변화 추적에 중요하다. 따라서 실시간 카메라 입력영상으로부터 가상객체의 위치를 추적하는데 있어 정확성과 함께 빠른 수행시간이 요구된다. 본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display)장비에 장착된 두 개의 카메라로부터 관찰자의 시점 이동에 따른 가상객체 정합위치 정보를 입력받아 그 위치를 정확하게 인식하고 빠르게 추적하기 위하여 인위적인 랜드마크 형태를 정의하였으며, 실시간 입력영상으로부터 랜드마크 중심점 위치를 실시간으로 추적하기 위해 일정시간 간격마다 입력받은 첫 영상으로부터 얻은 랜드마크 영역 정보를 이용하여 중심점의 위치를 추적함으로써 수행시간을 줄이고자 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05a
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• pp.647-650
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• 2003

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 실제로 실시간 영상내의 객체 추적은 빠른 처리와 많은 연산은 요구하고 고가의 장비가 필요하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 보안시스템에 적용될 수 있게 실시간으로 배경영상을 갱신하면서 객체를 추출 및 추적하고 추출된 객체에서 얼굴을 추출하는 방법을 제안한다. 배경영상과 입력영상의 차이를 이용하여 실시간으로 배경영상을 입력영상으로 대체하여 시간의 흐름에 의한 배경잡음을 최소화하도록 적응적 배경영상을 생성한다 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체의 크기와 위치를 탐지하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고 이를 통해 실시간 객체추적을 하였다. 또한 설정된 최소사각영역은 피부색의 RGB 영역에서 얼굴 영역을 추출하는데도 적용한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.7_8
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• pp.713-718
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• 2003

The CONDENSATION (Conditional Density Propagation) algorithm has a robust tracking performance and suitability for real-time implementation. However, the CONDENSATION tracker has some difficulties with real-time implementation for multiple people tracking since it requires very complicated shape modeling and a large number of samples for precise tracking performance. Further, it shows a poor tracking performance in the case of close or partially occluded people. To overcome these difficulties, we present three improvements: First, we construct effective templates of people´s shapes using the SOM (Self-Organizing Map). Second, we take the discrete HMM (Hidden Markov Modeling) for an accurate dynamical model of the people´s shape transition. Third, we use the competition rule to separate close or partially occluded people effectively. Simulation results shows that the proposed CONDENSATION algorithm can achieve robust and real-time tracking in the image sequences of a crowd of people.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.125-128
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• 2007

최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간 추적을 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.239-241
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• 2007

최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간으로 영상분활을 실험하였다.

• ICROS
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• v.3 no.5
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• pp.31-37
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• 1997

본 연구로부터 최종적으로 얻을 수 있는 성과는 비행중 표적 포착과 인식을 위한 실시간 표적 인식 및 추적 기법에 대한 기반 기술과 차세대 호밍 유도탄 개발을 위한 기반 기술 확보라 할 수 있다. 단계별로는 제 1단계에서 2차원 인식/추적 기법과 이의 실시간 구현을 위한 기초 소프트웨어 및 하드웨어에 관한 연구결과를 기반으로 하여, 2단계에서는 가리워짐이 있는 상황에서의 2차원 인식, 3차원 모델에 기반한 인식 및 추적, 센서 퓨전, 그리고 3단계에서는 인식과 추적의 통합, 인공지능의 기초 기술에 관한 결과를 얻을 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.497-500
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• 2003

본 논문은 계층적 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하고, PT(pan-tilt) 카메라를 통해 동적으로 얼굴을 추적할 수 있는 강인한 추적 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안된 알고리즘은 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출, 추적의 세 단계로 구성된다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 독특한 얼굴 특징을 추출하는 계층적 분류기를 생성한다. 계층적 분류기는 높은 정확도를 가진 분류기들이 단계적으로 결합됨으로써 우수한 검출 성능으로 수행된다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 계층적 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 추적은 PT 카메라를 통해 동적으로 검출 영역을 확장시키며, 이전 단계에서 추출된 얼굴 영역의 위치 정보를 이용하여 수행한다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 증가시키며, 얼굴 검출 수행은 2초당 약 15프레임을 실시간으로 처리한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05c
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• pp.2249-2252
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• 2003

역추적 기술은 해킹이 발생했을 때 해커의 실제적인 위치를 추적하는 기술이다. 해커의 위치를 추적하기 위해 현재 가장 널리 사용되는 방법은 시스템 관리자의 시스템 로그 분석과 시스템 관리자 사이의 상호 정보 교환을 통한 수동적인 역추적 방법이다. 그러나 수동적인 역추적 방법은 수작업으로 수행되는 시스템 로그 분석과 관리자의 개입으로 인하여 땀은 비용이 요구되고 추적 시간의 지연이 발생하기 때문에 이러한 수동적인 방법으로는 해커의 위치를 실시간으로 추적할 수 없다. 만약, 네트워크의 특정 패킷을 식별 가능한 형태로 가공할 수 있다면, 특정 패킷의 이동 경로를 효과적으로 추적할 수 있어 공격자의 위치를 실시간 역추적 하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크의 특정 패킷에 의미적인 워터마크를 삽입하여 워터마크 패킷을 생성하는 워터마크 패킷 생성 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 중간 경유지를 활용하여 우회 공격하는 공격자의 실제 위치를 실시간 역추적 하는 ACT 역추적 기법의 구현에 활용되었다.