사이버 공간에서 미래 최대 위협 중 하나로 인식되고 있는 봇넷의 공격이 점차 증가함에 따라, 봇넷 공격에 기반한 피해가 증가하고 있으며, 금전적인 피해 유발로 그 심각성이 점차 증대되고 있는 실정이다. 특히, 봇넷은 좀비 PC를 활용하는 측면에서 제 2차, 3차 피해가 우려되고 있다. 따라서 봇넷의 탐지를 1차적으로 끝나는 것이 아니라 지속적인 관찰과 관리를 통해 변종 봇넷을 탐지 하고 이에 기반한 악성행위를 탐지하는 것이 무엇보다도 중요하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 봇넷을 능동적으로 탐지하기 위한 능동형 봇넷 탐지 및 관리를 위한 단계적 마이닝 프로세스를 제안하고 기존 탐지 알고리즘과의 비교 평가를 하여 향후 적용을 위한 고려사항들을 논의 하고자 한다.
이 논문에서는 20,000 단어급의 대어휘를 대상으로 실시간 연속음성 인식을 수행할 수 있는 탐색 방법을 제안한다. 기본적인 탐색 방법은 토큰 전파 방식의 비터비 (Viterbi) 디코딩 알고리듬을 이용한 1 패스로 구성된다. 언어 모델 네트워크를 도입하여 다양한 언어 모델들을 일관된 탐색 공간으로 구성하도록 하였으며, 프루닝(pruning) 단계에서 살아남은 토큰들로부터 동적으로 탐색 공간을 재구성하였다. 용이한 후처리를 위해 워드그래프 및 N개의 최적 문장을 출력할 수 있도록 비터비 알고리듬을 수정하였다. 이렇게 구성된 디코더는 20,000 단어급 데이터 베이스에 대해 테스트하였으며 인식률 및 RTF측면에서 평가되었다.
손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.
본 논문에서는 반도체의 Wafer ID 문자인식을 위해 기존의 오류 역전파 학습알고리즘을 개선하여 최적의 학습 학습 조건에 관해 연구하였다. 결과, 오류 역전파 학습알고리즘의 학습 최적 조건은 은닉층수는 1층, n값은 0.6 이상, 은닉층 노드수는 10개일 때 99%의 높은 인식률을 보였다 본 논문에서 제안하는 최적조건물 사용함으로써 기존의 오류역전파 학습 알고리즘이 가진 문제점을 해결할 수 있었다.
본 논문에서는 반도체의 Wafer ID 문자인식을 위해 기존의 오류 역전파 학습알고리즘을 개선하여 최적의 학습 조건에 관해 연구하였다. 결과, 오류 역전파 학습알고리즘의 학습 최적 조건은 은닉 층수는 1층, n값은 0.6 이상, 은닉층 노드수는 10개일 때 99%의 높은 인식률을 보였다. 본 논문에서 제안하는 최적조건을 사용함으로써 기존의 오류역전파 학습 알고리즘이 가진 문제점을 해결할 수 있었다.
선박용 레이더 주파수 대역에서 운영되고 어떤 레이더 물표의 탐지와 식별을 향상시키기 위한 송수신 겸용 장치(일종의 마이크로파 송수신기)로 해상의 선박에서 발사된 레이더 펄스를 수신한 후, 이 신호를 분석하여 분석된 신호에 대응되는 인식신호를 수신된 신호와 동일한 주파수의 전파에 변조시켜 응답하는 장치를 국산화 개발하였다.
로봇의 동작제어 기술에는 다양한 방법이 있다. 그 중 대부분은 수학적으로 자세를 계산하여 로봇을 제어한다. 본 논문에서는 Kinect를 이용한 휴머노이드의 동작제어 제안한다. Kinect로부터 실시간으로 영상을 입력받아 영상에서 인식된 사람의 각 관절의 좌표값을 추출한다. 추출한 좌표값으로 각 관절의 각도를 계산하고 사람의 행동을 따라하도록 로봇을 제어한다.
본 논문은 패턴인식을 위해 사용할 수 있는 감독학습을 이용한 supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2를 제안하였다 Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2는 LVQ(Learning Vector Quantization)를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습법칙을 사용하고 있다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙은 기존의 학습률 대신에 퍼지화된 학습률을 사용하고 있는데, 이 퍼지화된 학습률은 조건 확률을 퍼지화 한 것에 근간을 두고 있다. Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2의 성능과 오류역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데, 실험결과 supervised IAFC neural network 2 의 성능이 오류역전파 신경회로망의 성능보다 우수함이 입증되었다.
본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고, 추출된 이미지의 인식을 위해 오류 역전파 학습알고리즘을 적용한 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판의 후보영역을 추출한다. 후보영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 영역을 분할하고, 교통표지판 인식은 학습이 가능한 오류역전파 학습알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험결과 제안된 시스템은 다양한 크기의 입력영상과 조명의 차이에 영향을 받지 않고 후보영역 추출과 인식에 우수한 성능이 입증되었다.
문자 인식이란 시각 정보를 통하여 문자를 인식하고 의미를 이해하는 것으로 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하는 패턴인식의 한 분야이다. 본 논문에서는 문자 인식 중 가장 많이 사용되고 있는 숫자 검출과 인식을 소개하고자 한다. 또한 숫자 인식을 위해서 인간의 두뇌를 모델로 하여 만들어진 신경망에 대한 기본적인 원리와 신경망의 학습을 위한 역 전파(Back propagation) 알고리즘에 대하여 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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