• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.685-687
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• 2023

최근에 이르러 인공신경망의 발전은 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 활용한 이미지 분석 및 검색 시스템에 비약적인 기여를 하고 있다. 이는 이미지를 입력으로 받아 유사한 이미지를 찾아내는 기능을 향상시키는 연구를 촉진시켰다. 이와 같은 기술의 실용화는 다양한 분야를 포괄하며, 대표적으로 쇼핑몰의 상품검색, 검색 엔진 등에 응용되어 사용자의 편의를 제고하고 있다. 이에 따라 상품명에 대한 정보가 없는 상황에서도 단순한 이미지 정보를 통해 원하는 상품을 검색하는 것이 가능해졌다. 그러나, 실제 세계의 이미지에는 다양한 객체들이 복잡하게 혼재하고 있어 CNN 알고리즘 단독으로는 이미지 내부의 객체를 정확히 분석하고, 그 객체가 포함된 다른 이미지들을 효과적으로 검색하는데 한계가 있음이 인지되고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하기 위해 객체 탐지 알고리즘을 적용하는 방안을 모색하였다. 본 논문에서는 객체 탐지 알고리즘을 통해 이미지 내부의 객체를 분석하고, 그에 따른 유사 객체를 포함하는 이미지를 찾아내는 전략을 제시한다. 이를 통해 이미지 분석 및 검색의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.101-104
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• 2024

최근 클라우드가 전 산업에 도입되면서 클라우드 네이티브 환경에 관한 관심이 증가하고 있다. 클라우드 서비스 개발자는 도커 (Docker) 이미지를 활용하여 개발 환경을 구축하고 배포한다. 그러나 종래의 이미지 스캐닝 도구들은 해시값 기반의 시그니처 탐지 방법론을 사용하기 때문에 제로데이 취약점을 탐지하지 못하거나, 이미 저장된 CVE DB에 있는 취약점만 탐지할 수 있었다. 본 논문은 도커 이미지의 계층성을 활용하여 다형성 도커 이미지 공격을 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 실험결과에 따르면 제안한 방법은 종래 방법 대비 다형성 도커 이미지 공격 탐지율을 28.6% 개선할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.239-241
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• 2021

2019 발생한 COVID-19로 인하여 전 세계 사람들의 여가 활동이 제한되면서 건강관리를 위해 홈 트레이닝에 많은 관심을 기울이고 있다. 뿐만 아니라 최근 컴퓨팅 기술의 발전에 따라 사람의 행동을 눈으로 직접 판단했던 작업을 컴퓨터가 키포인트 탐지를 통해 인간의 행동을 이해하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문은 Azure Kinect를 이용하여 촬영한 RGB 이미지와 Depth 이미지를 이용하여 3D 키포인트를 추정한다. RGB 이미지는 2D 키포인트 탐지기를 이용하여 2차원 공간에서의 좌표를 탐지한다. 앞서 탐지한 2D 좌표를 Depth 이미지에 투영하여 추출한 3D 키포인트의 깊이 값을 이용하여 3D 키포인트 탐지에 대한 연구 개발하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.40-41
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• 2023

본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.21-32
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• 2022

이미지에 레이블을 부착하는 레이블링은 객체 탐지를 수행하기 위해서는 반드시 선행되어야 하며 이러한 작업은 딥러닝 모델을 구축하는 데 있어서 큰 부담으로 여겨지고 있다. 딥러닝 모델을 훈련하기 위해서는 수 만장의 이미지가 필요하며 이러한 이미지에 인간 레이블러가 직접 레이블링을 진행하기에는 많은 한계가 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 전체 이미지가 아닌 일부 이미지에 대한 레이블링을 통해서도 큰 성능의 저하 없이 객체 탐지를 수행하는 방안을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 저품질 동양화 이미지의 객체 탐지를 위해 초고해상화 알고리즘을 이용하여 저해상도의 이미지를 고화질의 이미지로 변환하고, 이 과정에서 도출되는 SSIM과 PSNR이 객체 탐지의 mAP에 미치는 영향을 분석하여 객체 탐지 분석에 필요한 레이블링을 위한 최적의 샘플링을 수행하는 방안을 제안한다. 본 연구의 결과는 이미지 레이블링을 필요로 하는 이미지 분류, 객체 검출, 이미지 분할 등 딥러닝 모델 구축에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.101-125
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• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.562-564
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• 2002

최근 커널의 특정부분을 사용자 임의로 수정하여 시스템을 공격하는 여러 가지 기법들, 즉 커널 백도어가 늘어나고 있다. 이 커널 백도어의 문제점은 커널 자체를 수정하기 때문에 탐지 및 복구가 힘들다는 것이다. 이에 대응하여 커널 백도어를 탐지하는 대부분의 방법이 특정 주소를 검사하여 이루어지는데 이는 확실한 탐지에는 한계가 있다. 설사 탐지는 가능하다 하더라도 복구는 거의 불가능한 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 커널이 기동될 때 사용되는 순수한 부트 이미지와 커널에서 실행중인 이미지를 비교하여 커널의 무결성을 검사, 복구하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.862-863
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• 2024

기존의 딥러닝 모델을 활용한 얼굴 탐지 시스템은 영상을 처리할 때 이미지의 양이 과도하여 추론 속도가 영상 재생 속도보다 느려지게 되고, 이로 인해 지연 현상이 발생한다. 본 논문은 이미지 크기 조정 및 광학 흐름을 활용하여 얼굴 탐지에 필요한 추론량을 줄이는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 세 단계의 처리 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 프레임의 크기를 줄여 프레임 처리 속도를 효과적으로 향상시킨다. 두 번째 단계에서는 비탐지 구간이 아닌 프레임만을 배치 처리하여 딥러닝 모델로 추론하여 처리 시간을 단축시킨다. 세 번째 단계에서는 광학 흐름 알고리즘을 이용하여 비탐지 구간에서 얼굴 추적을 함으로써 정확도는 유지하면서 탐지 시간을 단축한다. 본 논문에서 제안하는 이미지 크기 조정 및 광학 흐름 알고리즘 기반 얼굴 탐지 시스템은 처리 시간을 수십 배 이상 단축하여 영상에서의 얼굴 탐지에 있어서 우수한 성능을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.54-57
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• 2022

대한민국은 산불의 위험으로부터 취약한 환경을 가지고 있으며, 이로 인해 매년 큰 피해가 발생하고 있다. 이를 예방하기 위해 많은 인력을 활용하고 있으나 효과가 미흡한 실정이다. 만약 인공지능 기술을 통해 산불을 조기 발견해 진화된다면 재산 및 인명피해를 막을 수 있다. 본 논문에서는 산불의 피해를 최소화하기 위한 오브젝트 디텍션 모델을 제작하는 과정에서 발생하는 데이터 수집과 가공 과정을 최소화하는 목표로 한 객체 이중 탐지 방법을 연구했다. YOLOv5에서 한정된 이미지를 학습한 단일 모델을 통해 일차적으로 원본 이미지를 탐지하고, 원본 이미지에서 탐지된 객체를 Crop을 통해 잘라낸다. 이렇게 잘린 이미지를 재탐지하는 객체 이중 탐지 방법을 통해 오 탐지 객체 탐지율의 개선 가능성을 확인했다.