• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.459-464
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• 2003

본 논문에서 제안한 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 이용한 홍채 인식 방법은 영상 획득 장비에 의해 획득한 사용자의 눈 영상에 대하여 홍채 영역만을 추출하기 위한 전처리를 수행하고 전처리를 거친 홍채 영상에 의하여 사용자의 신원을 식별하는데 있어서 홍채 영상의 기울어짐 및 이동 문제를 해결하였다. 이를 위해서 일반적인 웨이블렛을 사용하는 대신, 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 통하여 최적의 특징값을 추출한후, 이를 코드화하여 저장한 후, 비교하여 본인 여부를 식별하였다. 실험결과 제안된 방법으로 생성된 특징 벡터와 기존에 등록된 특징 벡터의 일치도 측정에 있어서 종래의 웨이블렛 변환 홍채 인식 방법보다 오인식률(FAR) 및 오거부율(FRR)이 현저하게 감소하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.35-41
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• 2015

디지털 음악이나 영상을 식별하기 위한 핑거프린팅 기술과 사진식별 기술로는 북스캔 만화를 식별하기에 성능이 너무 떨어진다는 문제를 해결하고자 한국 저작권위원회에서는 2013년 "북스캔 어문/만화 저작물 식별 및 복제방지 기술" 개발과제를 통해 북스캔 만화 저작물 식별에 대한 기본적인 솔루션을 확보하였다. 1차년도(2013) 과제의 결과물은 정상적인 스캔 만화에 대한 식별 기술을 중심으로 이루어졌고, 2차년도(2014)에는 변형이나 왜곡이 발생된 비정상적인 북스캔 만화와 다양한 공격을 통해 식별 시스템의 기능을 무력화 하려는 시도에 대한 해결방안에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문은 비정상적스캔 및 변형공격에 대한 인식률을 높이기 위한 방안으로 비정상 북스캔 만화 저작물 식별 시스템에 대한 모델을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권3호
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• pp.282-290
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• 1999

본 논문에서는 영상 데이터베이스에서의 색인화를 위해 화소간의 엔트로피(inter-pixel entropy)측면에서 영상을 해석하여 특징을 추출하는 색인기법을 제안하였다. 엔트로피를 정량적으로 나타내기 위하여 PIM(picture information measure)에 기반한 특징을 각각의 영상들로부터 추출하여 색인으로 사용하였다. 엔트로피에 기반 하는 특징은 한 영상에 대하여 3가지를 추출하였다. 첫 번째 특징은 원 영상으로부터 직접 값들을 추출하였고 영상의 해상도와 그레이 레벨을 낮추어 가면서 얻어지는 영상들로부터 두 번째, 세번째 의 엔트로피 특징을 각각 추출하였다. 일반적으로 영상의 경우에 엔트로피가 높은 영역에 정보가 집중되는 경향이 있고 엔트로피가 낮은 영역에서는 배경 영역 등의 정보를 추출하게된다. 이러한 이유로 색채 특쟁은 엔트로피에 따라서 분리된 영역에서 추출하였다. 전역검색(global search)은 엔트로피 특징을 이용하였고 색채 특징을 이용하여 지역 검색(local search)을 시도하였다. 실험은 색채와 엔트로피로 식별이 유용한 꽃 영상을 사용하였는데 원치 않는 영상이 상위 단계에서 나타나는 빈도가 기존의 타 기법에 비해 줄어들었다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.37-43
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• 2019

딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.101-102
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• 2016

본 논문에서는 차량의 특징점들 사이의 간격과 크기의 비례식으로 자동차의 차종을 식별하는 방법을 제시한다. 자동차 관련 영상은 그 편의성을 위하여 기본 RGB모델에서 Gray색상 모델로 변환시켜 사용한다. 자동차의 배경 제거는 Canny Edge Direction을 통하여 수행하고 외곽선 검을을 통하여 원하는 특징 점을 얻는다.

• 한국음향학회지
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• 제12권2호
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• pp.51-59
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• 1993

본 논문에서는 입력으로 들어 온 레인지데이타에서 특징 추출을 통하여 3차원물체를 식별하는 방법을 제안하고자 한다. Z축 기울기를 이용하여 형상특징을 추출하고, 각 표면조각에서 법선벡터를 구해 기하학적 특징을 추출한다. 그 후 위에서 구한 특징들을 퍼지화데이타로 만들어 일치도 연산에 의해 표준 물체와 입력화상 물체 사이의 정합을 수행한다. 최종적으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.

• 정보보호뉴스
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• 통권138호
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• pp.58-59
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• 2009

사회가 발전함에 따라 개인정보의 의미는 인격권과 재산권이 혼재된 새로운 의미로 그 범위가 확대되고 있다. 개인정보의 범위에는 SMS, 음성통화 내역, 사진, 영상 등 개인을 식별해 프라이버시를 침해할 수 있는 정보를 비롯해 마케팅에 활용 가능한 주민등록번호, 계좌번호, 카드번호, 거래내역, 신용정보 즉, 경제적인 효용(편익)을 얻기 위해 기업에게 제공하는 식별정보 등이 모두 개인정보에 포함된다. 최근 발생한 일련의 개인정보 유출사고와 법적 공방은 개인과 관련된 다양한 정보를 보호하기 위해 기업이 추가적인 조치가 필요하다는 것을 의미한다. 하지만 기업이 개인정보를 보호하기 위해서는 기존 방화벽으로 대표되는 외부와 내부를 차단하는 보안에 대한 관점 및 체계로는 한계를 지닌다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.55-65
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• 2022

X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.151-153
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• 2017

해상 특성으로 야간에 항로표지 충돌사고가 빈번하게 발생함에 따라 야간에도 주간처럼 사물 식별이 가능한 영상정보를 확인할 수 있는 고성능 촬영장비 도입하고 부산항 주요항로에 운영되고 있는 항로표지시설의 주 야간 상태 정보를 감시하여 항로표지 고시기능 유지 여부를 확인하고 선박 충돌에 의한 등부표 사고 발생시 가해선박을 색출하여 원인자에게 피해시설을 복구토록 함.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.646-651
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• 1991

무인차량(ALV)이 옥외 주행시 자신의 위치를 알아내는 방법으로써 카메라 를 통한 입력 영상과 자신이 보유하고 있는 지도 정보를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 지도정보를 컴퓨터에 효율적 으로 표현하는 방법과 이 정보를 이용하여 필요한 투시도를 생성 시켜주는 "CAD-MAP" 시스템을 구현하였고 이를 이용하여 ALV의 위치를 계산하는 방법을 개발하였다. 개발된 방법의 유효성은 컴퓨터 모의실험을 통하여 검증 해 보였고, 실제 영상에 적용할 때 영상이 가지는 여러 가지 노이즈를 감안 위치 계산의 정확도를 높일 수 있는 방법에 대해서도 연구하였다.