• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1802-1808
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• 2003

본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(non­rigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.562-565
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• 2021

스타일 변환 모델은 이미지 전체나 이미지 내에서 사용자가 지정한 영역을 대상으로 스타일을 변환시킨다. 이런 방식은 이미지 내의 다수의 객체에 대해 스타일 변환을 시행할 때 일일이 영역을 지정해 줘야 한다는 불편함과 결과물의 전체 해상도가 떨어진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 한계들을 극복하기 위해 객체탐지 모델과 스타일변환 모델을 연동한 객체스타일변환모델을 제안하고 모델 간 연동방법에 대해 자세히 서술한다. 객체탐지모델인 Mask R-CNN 을 통해 필요한 객체를 탐지하고 탐지한 객체의 특징맵들을 스타일변환 모델인 zi2zi 의 입력 값으로 전달하여 이미지 내의 필요한 객체들만 스타일변환이 이루어지도록 모델이 동작한다. 이러한 모델은 기존에 있는 두 모델을 재사용함으로써 모델을 처음부터 새로 설계할 필요가 없다는 장점이 있으며, 공개된 다양한 모델들을 서로 융합하여 사용할 수 있는 방법을 제시하는데 도움을 줄 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.686-688
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• 2020

본 논문에서는 U-Net 모델을 이용하여 정교하고 반복되는 패턴을 가진 인쇄물에 대한 비지도 학습을 통한 딥러닝 기반 이상치탐지(Anomaly Detection) 방법을 제안하였다. 인쇄물(카드)의 비정상 패턴 검출을 위하여 촬영한 영상으로부터 카드 영역을 분리한 이미지로 구성된 Dataset을 구축하였고 정상 이미지와 동일한 이미지를 출력하기 위해, 정상 이미지와 마스크 이미지 쌍의 Training dataset을 U-Net으로 학습하였다. Test dataset의 이미지를 입력으로 넣어 생성된 마스크 결과를 원본 마스크 이미지와 비교하여 이상 여부를 판단하는 본 논문의 방법이 정상, 비정상 인쇄물을 잘 구분하는 것을 확인하였다. 또한 정상과 비정상 이미지 각각을 학습한 지도학습 기반 CNN 분류 방법을 입력 영상과 복원 영상 간의 복원 오차를 비교하여 객체의 이상 여부를 판별하는 본 논문의 방법과 비교 평가하였다. 본 논문을 통해 U-Net을 사용하여 별도로 데이터에 대한 label 취득 없이 이상치를 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.662-665
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• 2001

기존의 규칙기반 침입탐지 시스템은 사후처리시 규칙 추가로 인하여 새로운 변종의 공격을 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 규칙기반 시스템의 한계점을 극복하기 위하여, 시간지연 신경망(Time Delay Neural Network; 이하 TDNN) 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크강의 패킷은 바이트 단위를 하나의 픽셀로 하는 0에서 255사이 값으로 이루어진 그레이 이미지로 볼 수 있다. 이러한 연속된 패킷이미지를 시간지연 신경망의 학습패턴으로 사용한다. 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷 이미지를 학습하여 두 가지 클래스에 대한 신경망 분류기를 구현한다. 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.91-98
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• 2023

인간-객체 상호작용 탐지는 객체 탐지와 상호작용 인식을 함께 풀어야하는 분야로 탐지 모델의 학습을 위해서 많은 데이터를 필요로 한다. 현재 공개된 데이터셋은 규모가 부족하여 데이터 증강 기법에 대한 요구가 커지고 있으나, 대부분의 연구에서 기존의 객체 탐지, 이미지 분할분야에서 활용하는 증강 기법을 활용하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 인간-객체 상호작용 탐지 분야에서 활용하는 데이터셋의 특성을 파악하고, 이를 통해 인간-객체 상호작용 탐지 모델 성능 향상에 효과적인 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 증강 기법에 대한 검증을 위하여 실험 환경을 구축하고, 기존의 학습 모델에 적용하여 증강 기법을 적용할 경우에 탐지 모델의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.423-424
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• 2020

다양한 환경 변화에 따라 적용 가능한 최적의 위장무늬 개발의 필요성이 증대됨에 따라 위장무늬 성능 평가를 위한 포토시뮬레이션 기술 또한 주목받고 있으나 포토시뮬레이션 저작에 관한 연구는 미비하다. 본 논문에서는 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 배치 및 기 배치된 위장무늬의 탐지 시간을 측정하는 소프트웨어인 포토시뮬레이션 기술 개발에 대해 서술한다. 개발된 포토시뮬레이션은 작전환경 및 위장무늬 이미지 로드, 사용자 입력도구를 통한 대상 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 배치 및 저작, 저작 된 작전 환경 이미지 상 위장무늬 이미지를 모니터에 출력, 사용자 입력도구를 통한 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 탐지 및 탐지 시간 측정 기술을 포함한다. 결과에서는 개발 포토시뮬레이션 기술을 통한 위장무늬 이미지 배치 및 저작, 그리고 위장무늬 이미지의 평균 시간 측정 결과 예시를 보여준다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.137-142
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• 2021

인터넷의 발달로 많은 편리와 이익을 얻었지만 반대로 지능화되는 악성코드로 인하여 사용자의 경제적, 사회적 피해를 주고 있다. 이를 탐지하고 방어하기 위해 대부분 시그니처 기반의 탐지나 방어 프로그램을 사용하지만 지능화된 악성코드의 변종을 막기에는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 쏟아져 나오는 지능화된 악성코드를 탐지하고 방어할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 악성코드의 특성을 이미지화하여 딥러닝을 이용한 학습을 통해 만들어지며 새롭게 탐지된 악성코드와 악성코드 변종들은 이미지화를 수행한 다음 만들어진 모델에 적용하여 탐지한다. 제안된 모델을 사용하면 기존에 탐지되었던 악성코드와 더불어 유사한 변종도 대부분 탐지됨을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.422-425
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• 2021

본 논문에서는 최근 다양한 분야에서 많이 활용되고 있는 YOLO와 EAST 신경망을 이미지 속 문자열 탐지문제에 적용해보고 이들의 성능을 비교분석 해 보았다. YOLO 신경망은 v3 이전 모델까지는 이미지 속 문자영역 탐지에 낮은 성능을 보인다고 알려졌으나, 최근 출시된 YOLOv4와 YOLOv5의 경우 다양한 형태의 이미지 속에 있는 한글과 영문 문자열 탐지에 뛰어난 성능을 보여줌을 확인하고 향후 문자 인식 분야에서 많이 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.104-107
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• 2022

오토인코더 딥러닝 모델은 이상 데이터도 정상 데이터로 복원하는 능력이 우수하여 이상탐지에 적절하지 못한 경우가 발생한다. 그리고 데이터의 일부를 가린(마스킹) 후 가린 데이터를 복원하는 방식인 Inpainting 방식은 잡음이 많은 이미지에 대해서는 복원능력이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MLP-Mixer 모델을 수정·개선하여 이미지를 일정 비율로 마스킹하고 마스킹된 이미지의 압축된 정보를 모델에 전달해 이미지를 재구성하는 방식을 사용하였다. MVTec AD 데이터 셋의 정상 데이터로 학습한 모델을 구축한 뒤, 정상과 이상 이미지를 각각 입력하여 재구성 오류를 구하고 이를 통해 이상탐지를 수행하였다. 성능 평가 결과 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 이상탐지 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.975-986
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• 2022

딥러닝은 이미지 처리에 있어 우수한 성능을 보여주며 큰 주목을 받고 있지만, 입력 데이터에 대한 변조를 통해 모델이 오분류하게 만드는 적대적 공격에 매우 취약하다. 적대적 공격을 통해 생성된 적대적 예제는 사람이 식별하기 어려울 정도로 최소한으로 변조가 되며 이미지의 전체적인 시각적 특징은 변하지 않는다. 딥러닝 모델과 달리 사람은 이미지의 여러 특징을 기반으로 판단하기 때문에 적대적 예제에 속지 않는다. 본 논문은 이러한 점에 착안하여 이미지의 색상, 모양과 같은 시각적이고 상징적인 특징인 Symbolic Representation을 활용한 적대적 예제 탐지 방법을 제안한다. 입력 이미지에 대한 분류결과에 대응하는 Symbolic Representation과 입력 이미지로부터 추출한 Symbolic Representation을 비교하여 적대적 예제를 탐지한다. 다양한 방법으로 생성한 적대적 예제를 대상으로 탐지성능을 측정한 결과, 공격 목표 및 방법에 따라 상이하지만 specific target attack에 대하여 최대 99.02%의 탐지율을 보였다.