• 제목/요약/키워드: 이미지차감분석

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히스토그램 학습 기반 태양광발전소 고장 판독 시스템 (Histogram Learning-based Solar Power Plant Failure Reading System)

  • 염성관;신광성
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.572-573
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    • 2021
  • 지능형 경로 이동 기능을 갖춘 드론을 이용하여, IoT형 열화상 기반 태양광 고장 검출 장비의 개발 및 드론과의 연동을 최적화하여 취득된 이미지 데이터의 실시간 분석을 통해 태양광 발전소의 고장 판독을 용이하게 함으로써, 태양광발전소의 발전율 향상과 효율적인 유지관리 모델을 만들 수 있는 기반 기술의 제시와 이미지 차감 분석기법을 이용하여 태양광 패널의 고장을 판독할 수 있는 시스템을 설계한다.

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위너 필터와 명암도 동시발생 행렬을 통한 컬러 레이저프린터 포렌식 기술 (Color Laser Printer Forensics through Wiener Filter and Gray Level Co-occurrence Matrix)

  • 이해연;백지연;공승규;이흥수;최정호
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권8호
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    • pp.599-610
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    • 2010
  • 고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.