• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1072-1075
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• 2017

최근 국내 제품 성분의 안전과 관련된 사건들이 발생하여 국민들 사이에 많은 불안감을 불러일으켰다. 안전 정보의 분산과 용어의 어려움으로 쉽게 유해성을 확인하기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 실시간 데이터베이스와 데이터 바인딩 기술을 이용한 유해성분 탐지 서비스 시스템의 연구 개발을 보고한다. 개발 시스템은 이미지 및 바코드를 통해 정보 검색하기 쉽고 빠르게 유해성분을 탐지하여 빠른 속도로 출력할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.724-726
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• 2017

국내 축산 농가에서는 효율적인 가축관리를 위하여 이유 자돈들을 따로 합사하여 관리한다. 이 과정에서 생기는 돼지들의 공격적인 행동은 다른 돼지들에게 물리적인 상처를 발생시킨다. 따라서 이를 방지하기 위해서는 실시간으로 돼지들의 행동을 분석하는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 돼지들의 행동분석 시스템 이전에 필수적으로 선행되어야만 하는 개별 돼지 탐지에 초점을 두었으며, 연구에 필요한 영상은 조명변화에 강인한 키넥트 카메라를 이용하여 취득하였다. 취득한 영상은 전처리과정을 거치게 되고, 전처리가 끝난 이미지는 YOLO에 적용되어 개별 돼지를 실시간으로 탐지한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 영상을 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.101-104
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• 2009

기후 시스템에서 지구온난화는 세계적으로 매우 중요한 문제이고 이는 기후변화, 이상기온, 폭우, 가뭄 등의 문제를 초래한다. 특히 사막화는 전 세계적으로 10억 명 이상의 사람들에게 영향을 미치고 있다. 건조한 상태의 식생은 사막화되기 쉽기 때문에 식생의 수분상태는 사막화의 중요한 지표이다. 본 논문에서는 중국과 몽골 사막 주변영역에 대해 식생의 수분상태를 탐지하였다. 식생의 수분상태를 탐지하기 위해 1999년부터 2006년까지의 SPOT/VEGETATION 위성 이미지를 이용하여 정규화 수분지수(NDWI: Normalized Difference Water Index)를 산출하였다. 그 결과 1999년부터 2006년까지의 NDWI는 사막주변영역에서 감소하는 경향을 보였고, 그 영역은 몽골 고비사막 북동지역과 중국 타클라마칸 사막의 남동지역에 위치해 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.183-186
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• 2022

최근 인공지능 기반 객체 탐지 기술이 발전함에 따라 영상 감시, 얼굴 인식, 로봇 제어, IoT, 자율주행, 제조업, 보안 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이에 본 논문은 발전된 객체 탐지 알고리즘을 이용하여 비전문가에겐 생소한 컴퓨터나 전기 장치 등의 '단자(terminal)' 모양을 구별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 객체 탐지 프로그램인 You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 이용하여 입력한 단자들의 모양을 검출하는 알고리즘을 구성하였다. 일상에서 쉽게 볼 수 있는 단자들의 이미지(VGA, DVI, HDMI, DP, USB-A, USB-C)를 라벨링하여 데이터셋을 구축하였고, YOLOv4와 YOLOv5 두 버전의 알고리즘을 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 mean Average Precision(mAP) 기준 최대 92.9%의 정확도를 얻을 수 있었다. 전기 장치에 따라 단자의 모양이 다양하고, 그 종류 또한 많기 때문에 본 연구가 방송 기술 등의 여러 분야에 응용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.920-921
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• 2023

미디어 공유 활성화에 따라 개인정보 노출의 위험성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 통해 학습한 모델을 바탕으로 이미지에서 개인정보가 담긴 물체를 탐지하는 연구를 진행하였다. 모델로 탐지된 객체에는 광학 인식 기술(OCR)을 적용하여 객체 내의 텍스트 속 개인정보 영역을 마스킹한다. 설계된 알고리즘은 여러 분야에 활용되어 개인정보에 대한 서비스 강화를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.835-837
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• 2004

사랑시각은 입력되는 전체영상을 한 번의 필터링으로 처리하기 보다는, 여러 단계의 필터링을 통해 현저함이 두드러지는 지역을 탐지한다. 본 논문에서는 동물의 시각정보처리 과정에 기반을 두고 주의 지역을 찾아내기 위해 다중 해상도의 복수의 필터를 사용하여 선별된 각 후보지정의 이미지를 처리하는 것을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.1
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• pp.117-125
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• 2019

Deep Learning, which is being used in various fields recently, is being threatened with Adversarial Attack. In this paper, we experimentally verify that the classification accuracy is lowered by adversarial samples generated by malicious attackers in image classification models. We used MNIST dataset and measured the detection accuracy by injecting adversarial samples into the Autoencoder classification model and the CNN (Convolution neural network) classification model, which are created using the Tensorflow library and the Pytorch library. Adversarial samples were generated by transforming MNIST test dataset with JSMA(Jacobian-based Saliency Map Attack) and FGSM(Fast Gradient Sign Method). When injected into the classification model, detection accuracy decreased by at least 21.82% up to 39.08%.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.2
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• pp.121-130
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• 2020

This paper suggests evaluating the military closed network data as an image which is generated by Generative Adversarial Network (GAN), applying an image evaluation method such as the InceptionV3 model-based Inception Score (IS) and Frechet Inception Distance (FID). We employed the famous image classification models instead of the InceptionV3, added layers to those models, and converted the network data to an image in diverse ways. Experimental results show that the Densenet121 model with one added Dense Layer achieves the best performance in data converted using the arctangent algorithm and 8 * 8 size of the image.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.199-202
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• 2015

본 논문에서는 비문(鼻紋) 이미지를 이용한 개의 개체인식 시스템에서 정확도를 높이는 방법을 논하고자 한다. 비문 이미지에는 개 코의 특성상 반사로 인한 다수의 잡음이 생기게 되는데 이는 전체 시스템의 인식률을 낮추는 주요 원인이다. 본 알고리듬에서는 반사광으로 인해 비문 이미지에서 탐지된 잘못된 특징점을 제거하고 RANSAC 알고리듬을 적용하여 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 알고리듬은 종이에 비문을 찍어내지 않고도 충분한 정확도를 가지는 시스템을 구축 할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.388-390
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• 2011

인터넷에서 정보의 쉬운 접근성으로 청소년들에게 무방비로 노출되어 있는 음란물을 자동으로 제어하는 연구는 다양하게 진행되고 있다. 본 연구는 음란 이미지를 자동으로 판단하는 방법에 대한 것으로, 특히 좌우로 누워있는 음란 이미지를 감지하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 유용성 검증을 위해 실험을 통해 분석하였다. 실험결과는 만족스러운 성능을 보여주지 않았고 몇 가지 추가적인 문제도 도출 되었다.