• 제목/요약/키워드: 이진 분류

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GAN 기반의 악성코드 이미지 데이터 증강 분석 (Analysis of Malware Image Data Augmentation based on GAN)

  • 이원준;강창훈;강아름
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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    • pp.99-100
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    • 2024
  • 다양한 변종들의 존재와 잘 알려지지 않은 취약점을 이용한 공격은 악성코드 수집을 어렵게 하는 요인들이다. 부족한 악성코드 수를 보완하고자 생성 모델을 활용한 이미지 기반의 악성코드 데이터를 증강한 연구들도 존재하였다. 하지만 생성 모델이 실제 악성코드를 생성할 수 있는지에 대한 분석은 진행되지 않았다. 본 연구는 VGG-11 모델을 활용해 실제 악성코드와 생성된 악성코드 이미지의 이진 분류하였다. 실험 결과 VGG-11 모델은 99.9%의 정확도로 두 영상을 다르게 판단한다

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항공 초분광 영상으로부터 연안지역의 SAM 토지피복분류 (Land Cover Classification of Coastal Area by SAM from Airborne Hyperspectral Images)

  • 이진덕;방건준;김현호
    • 한국지리정보학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.35-45
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    • 2018
  • 항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.

The Study on The Identification Model of Friend or Foe on Helicopter by using Binary Classification with CNN

  • Kim, Tae Wan;Kim, Jong Hwan;Moon, Ho Seok
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.33-42
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    • 2020
  • 각종 감시체계에서 육안에 의존하여 물체를 식별해내는 것은 어렵고 실수하기 쉬우므로 군 감시체계에서 자동식별능력의 필요성은 더욱 높아지고 있다. 사회에 발표되는 모형들은 군 무기체계에 대한 데이터가 반영되지 않아 군에 바로 적용하는 것은 제한된다. 본 연구는 군용 헬기의 이미지에 합성곱 신경망을 적용하여 피아식별 모형을 구축한 연구이다. 제안하는 모형은 우리나라에서 주로 사용하고 있는 헬기인 AH-64 기종과 공산권 국가에서 주로 사용하고 있는 헬기인 Mi-17 기종의 이미지를 통해 학습시켜 구축되었다. 제안하는 모형의 성능을 살펴보면, 평가척도를 이용하여 평가한 결과 97.8%의 정확도, 97.3%의 정밀도, 98.5% 재현율과 97.9%의 F-measure의 성능을 보임을 확인하였다. 이런 분류 결과에 대해서 Feature-map을 통해 아군 헬기의 바퀴와 무장, 그리고 흡기구 주변이, 적군 헬기의 바퀴, 흡기구, 그리고 창문 부위가 피아식별 모형의 분류 기준임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CNN을 이용하여 군 무기체계 중 헬기의 영상정보에 대한 피아식별에 대한 분류를 처음으로 시도한 연구이며, 본 연구에서 제안하는 모형은 기존의 다른 무기체계에 대한 분류 모형보다 높은 정확도를 보인다.

형태학적 정규화 패턴 스펙트럼을 이용한 질감영상 분류 (Classification of Scaled Textured Images Using Normalized Pattern Spectrum Based on Mathematical Morphology)

  • 송근원;김기석;도경훈;하영호
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권1호
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    • pp.116-127
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    • 1996
  • 본 논문에서는 일반적인 환경인 카메라의 줌 기능(zoom-in, zoom-out)에 의해 임의로 크기 변화된 질감 영상들을, 크기변화에 무관한 형태학적 정규화(normalized) 패턴 스펙트럼에 기반하여 분류하였다. 정규화 패턴 스펙트럼은 질감영상으로부터 형태학적 패턴 스펙트럼을 구하고 이로부터 크기변화 성분을 구한 다음 크기 변화비에 따른 선형보간을 하여 같은 부류의 질감영상내에서 크기변화를 통합함을 뜻한다. 본 논문에서는 패턴 스펙트럼을 구할 때 기존의 방법과 달리 영상의 문턱값을 중심으로 두 부분으로 계산하였다. 즉 문턱값 이상을 가지는 화소들에 대해서는 opening방법으로 패턴 스펙트럼을 구하였고 문턱값 미만을 가지는 화소들에 대해서는 closing방법으로 패턴 스펙트럼을 구하여 효과적인 정보추출을 하였다. 또 본 논문에서는 각각 명암도 방법과 이진 방법에 대한 분류 정확도를 비교 검토하였다. 제안된 방법은 효과적인 정보추출, 높은 분류 정확도, 계산량 감소, 및 병렬처리 구현등의 여러 가지 장점이 있다. 특히 제안된 방법은 질감영상 학습단계에서 최근의 방법들과는 달리 다양하게 크기변환된 질감영상들을 사용하지 않고, 즉 기준크기(1:1) 질감영상만을 사용하였음에도 불구하고 높은 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

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블러와 조명 변화에 강인한 k-means 클러스터링 기반 고속 바코드 정보 추출 방법 (Robust k-means Clustering-based High-speed Barcode Decoding Method to Blur and Illumination Variation)

  • 김근준;조호상;강봉순
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.58-64
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    • 2016
  • 본 논문에서는 블러와 조명 변화에 강인한 바코드 디코딩 방법을 제안한다. 제안하는 디코딩 방법은 블러에 강인 디코딩과 빠른 연산속도를 위해 블러 영역과 비블러영역을 나누어 임계값을 연산하는 부분 지역 임계값 이진화 방법을 사용하였다. 또한 노이즈 데이터에 의한 인식 실패를 막기 위해서 동일한 엘리먼트 개수를 가지는 라인의 픽셀 너비를 모두 합한 면적 데이터를 이용하여 군집분류를 수행하는 k-means 알고리즘 기반의 디코더를 구현하였다. 다양한 악조건 환경에서 촬영된 샘플을 이용하여 실험 결과, 평균 98.47%로 높은 성공률을 보였으며 3개의 비교 프로그램 보다 성공률이 높았다.

다중 언어로 작성된 문서 파일에 적용된 문자 인코딩 자동 인식 기법 (A Method for Automatic Detection of Character Encoding of Multi Language Document File)

  • 서민지;김명호
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.170-177
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    • 2016
  • 문자 인코딩은 문서를 컴퓨터에서 이용할 수 있도록 문자 코드 테이블을 이용하여 이진화하는 방법이다. 이진화된 문서를 읽기 위해서는, 문서에 적용된 문자 코드를 이용하여 문자 인코딩을 알아내야 한다. 본 논문에서는 문서의 문자 인코딩을 자동으로 판별하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 이스케이프 문자를 이용한 판별법, 문서에 나타난 코드 값 범위 판별법, 문서에 나타난 코드 값의 특징 판별법, 각 언어별 자주 사용하는 단어를 이용한 판별법과 같은 여러 단계를 걸쳐 문서에 적용된 문자 인코딩을 판별한다. 자주 사용하는 단어를 이용한 방법은 문서를 언어별로 분류하여 문자 인코딩을 판별하기 때문에, 다국어 문서에서 기존의 방법보다 높은 문자 인코딩 인식률을 보인다. 주로 표현하는 언어의 비중이 20% 미만일 경우, 기존의 방법은 약 50%의 문자 인코딩 인식률을 보였으나, 제안하는 방법은 문자 인코딩에서 표현하는 언어의 비중과는 상관없이 96% 이상의 문자 인코딩 인식률을 보였다.

기량수준 동등분할 문제의 상자 채우기 알고리즘 (Bin Packing Algorithm for Equitable Partitioning Problem with Skill Levels)

  • 이상운
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.209-214
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    • 2020
  • 동등분할 문제(EPP)는 학생이 특정 분야에 대한 경험 유무인 [0/1]이진수 형태를 갖는 경우와 [1,2,3,4,5]와 같은 정수형의 기량 수준을 갖고 있는 문제로 분류된다. 이진수형 EPP에 대해서는 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있다. 반면에, 정수형 기량 수준을 갖는 EPP에 대해서는 다항시간으로 해를 구하는 알고리즘이 존재하지 않아 아직까지는 메타휴리스틱의 일종인 타부탐색법만이 알려져 있는 난제이다. 본 논문은 NP-난제인 정수형 기량 수준을 갖는 EPP에 대해 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 분야의 기량 수준별 빈도수 내림차순으로 그룹 수를 충족하는 하한치(LB)를 구하고, LB 이상인 기량수준을 가진 학생들을 각 그룹 상자에 우선하여 채우고, LB 이하 기량수준을 가진 학생들을 추가로 각 상자에 배분하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 타부탐색법으로 구한 결과를 개선하는 효과도 얻었다.

개선된 신경망과 사진 인증을 이용한 여권 인식 (Recognition of Passports using Enhanced Neural Networks and Photo Authentication)

  • 김광백;박현정
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.983-989
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    • 2006
  • 현재의 출입국 관리는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 여권의 정보를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법으로 동작하는 RBF 네트워크를 적용한다. 사진 영역은 코드의 문자열 영역을 추출한 후에 코드의 문자열 영역이 시작되는 좌표를 중심으로 사진 영역을 추출한 후, Luminance, Edge, Hue 정보를 이용하여 사진 부분을 검증한다. 검증된 사진 부분 영상은 ART2 알고리즘을 적용하여 사진의 특징들을 분류하고, 이를 이용하여 사진 인증을 하게 된다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

영상 처리 기법을 이용한 콘크리트 표면 균열의 폭 및 길이 추출 (A Length and Width Extraction of Concrete Surface Cracks using Image Processing Technique)

  • 허주용;김경란;임은경;안상호;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.346-351
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    • 2006
  • 본 논문은 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징을 추출하기 위해, 영상 처리 기법을 적용하여 균열의 특징(길이, 폭, 방향)을 자동으로 추출 및 처리 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 적용된 영상 처리 기법으로는 균열 영상의 빛을 보정하기 위하여 모폴로지 기법인 채움(Closing)기법을 적용한다. 균열의 경계를 명확히 추출하기 위하여 고주파 강화 필터링을 적용한 후, 8가지 색상(검정, 빨강, 파랑, 초록, 노랑, 자주, 주황, 하늘)으로 명암 값을 분류하고 그 중 빈도수가 가장 높은 색상을 가진 명암 값을 제거한 후에 추출한 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에서 콘크리트 표면 균열의 실거리 측정을 위한 임의의 선을 제거하기 위하여 위치 히스토그램을 적용하여 임의의 선을 제거한다. 임의의 선이 제거된 균열 영상에서 $5\times5$ 마스크를 적용하여 균열을 확대시키고, 3차례에 걸쳐 잡음 제거연산을 수행하여 균열의 후보 영역을 선택한 후, 후보 영역으로부터 특정 균열들을 추출한다. 추출된 특정 균열을 모폴로지 기법인 제거(Opening) 연산을 수행하여 균열의 특징이 일정하게 유지되게 하고 미세하게 끊어진 부분을 보정하여 균열의 특징(길이, 방향, 폭)을 측정한다. 실제 콘크리트 표면 균열영상을 대상으로 실험한 결과, 특정 균열이 효율적으로 추출되었고, 특정 균열의 길이, 방향, 폭의 등이 정확히 추출 및 계산되었다.

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Multiple Binarization Quadtree Framework for Optimizing Deep Learning-Based Smoke Synthesis Method

  • Kim, Jong-Hyun
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.47-53
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    • 2021
  • 본 논문에서는 초해상도(Super-Resolution, SR)을 계산하는데 필요한 물리 기반 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 분류하고 분할하여 빠르게 SR연산을 가능하게 하는 쿼드트리 기반 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터로 사용하는 연기 시뮬레이션 데이터를 다운스케일링(Downscaling)하여 쿼드트리 연산 소요 시간을 대폭 감소시킨다. 이 과정에서 연기의 밀도를 이진화함으로써, 다운스케일링 과정에서 밀도가 수치 손실되는 문제를 완화하며 쿼드트리를 구축한다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터 셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual) 보완 방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습을 진행한다. 실험결과가 연기의 경우 제안된 방법은 이전 접근법에 비해 약 15~18배 정도의 속도향상을 얻었다.