• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.5
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• pp.629-634
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• 2009

In real-time system application, the feature extraction and scoring algorithm for classification of the passive sonar target has the following problems: it requires an accurate and efficient feature extraction method because it is very difficult to distinguish the features of the propeller shaft rate (PSR) and the blade rate (BR) from the frequency spectrum in real-time, it requires a robust and effective feature scoring method because the classification database (DB) composed of extracted features is noised and incomplete, and further, it requires an easy design procedure in terms of structures and parameters. To solve these problems, an intelligent feature extraction and scoring algorithm using the evolution strategy (ES) and the fuzzy theory is proposed here. To verify the performance of the proposed algorithm, a passive sonar target classification is performed in real-time. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves sonar classification problems in real-time.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.5
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• pp.632-637
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• 2008

In real system application, the propeller shaft rate (PSR) estimation algorithm for the feature extraction of the sonar target operates with the following problems: it requires both accurate and efficient the fundamental finding method because it is essential and difficult to distinguish harmonic family composed of the fundamental and its harmonics from the multiple spectral lines in the frequency spectrum-based sonar target classification, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an evolutionary PSR estimation algorithm using an expert knowledge and the evolution strategy, is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, a sonar target PSR estimation is performed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems in the realtime system application.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.149-150
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• 2008

Generally, the propeller shaft rate (PSR) estimation algorithm for the classification of the sonar target has the following problems: it requires both accurate and efficient the fundamental finding method because it is essential and difficult to distinguish harmonic family from the frequency spectrum, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an evolutionary PSR estimation algorithm using an expert knowledge and the evolution strategy, is proposed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems in the realtime system application.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.164-167
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• 2019

모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 본 논문에서는 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 활용하여 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 통해 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97퍼센트로 정확도가 개선되었고 오탐률도 1.6%로 성능이 개선되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.574-576
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• 2002

2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.3
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• pp.281-288
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• 2004

In order to extract and analyze complex features of the behavior of animals in response to external stimuli such as toxic chemicals, we implemented an adaptive computational method to characterize changes in the behavior of chironomids in response to treatment with the insecticide, diazinon. In this paper, we propose an energy minimization model to extract the features of response behavior of chironomids under toxic treatment, which is applied on the image of velocity vectors. It is based on the improved active contour model and the variations of the energy functional, which are produced by the evolving active contour. The movement tracks of individual chironomid larvae were continuously measured in 0.25 second intervals during the survey period of 4 days before and after the treatment. Velocity on each sample track at 0.25 second intervals was collected in 15-20 minute periods and was subsequently checked to effectively reveal behavioral states of the specimens tested. Active contour was formed around each collection of velocities to gradually evolve to find the optimal boundaries of velocity collections through processes of energy minimization. The active contour which is improved by T. Chan and L. Vese is used in this paper. The energy minimization model effectively revealed characteristic patterns of behavior for the treatment versus no treatment, and identified changes in behavioral states .is the time progressed.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.11
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• pp.427-432
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• 2019

In this paper, we propose three approaches to modeling Android malware. The first method involves human security experts for meticulously selecting feature sets. With the second approach, we choose 300 features with the highest importance among the top 99% features in terms of occurrence rate. The third approach is to combine multiple models and identify malware through weighted voting. In addition, we applied a novel method of eliminating permission information which used to be regarded as a critical factor for distinguishing malware. With our carefully generated feature sets and the weighted voting by the ensemble algorithm, we were able to reach the highest malware detection accuracy of 97.8%. We also verified that discarding the permission information lead to the improvement in terms of false positive and false negative rates.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.10-13
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• 2007

모티프는 진화과정을 거치면서 단백질 서열상에서 부분적으로 높게 보존된 지역을 의미한다. 이러한 모티프는 단백질의 기능과 구조를 예측하거나 생물학적으로 관련성이 있는 단백질의 공통적인 특성을 기술하는데 사용된다. 또한, 모티프와 단백질 서열의 상관관계는 생물학적 기능 예측에 필수적이며, 이러한 예측 문제는 모티프 검색을 통해 서열에 존재하는 빈발한 서열패턴과 구조패턴을 통해 단백질 서열에 대한 분석이 가능하다. 이 논문에서는 단백질 서열에 존재하는 2차 구조 특성과 빈발패턴을 검색하고 추출된 정보를 이용하여 단백질 기능 분류에 활용하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.5
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• pp.136-144
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• 2010

Two types of informations are used for content-based video copy detection: spatial information and temporal information. The spatial information means content-based image fingerprint. This image fingerprint must have following characteristic. First, Extraction is simple. Second, pairwise independence for random selected two images. At last, Robust for modifications. This paper proposed image fingerprint method for contents based video copy detection. Proposed method's extraction speed is fast because this method's using block average, first order differentiation and second order differentiation that can be calculated add and minus operation. And it has pairwise independence and robust against modifications. Also, proposed method feature makes binary by comparisons and using coarse to fine structure, so it's matching speed is fast. Proposed method is verified by modified image that modified by VCE7's experimental conditions in MPEG7.

• Review of KIISC
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• v.25 no.4
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• pp.43-50
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• 2015

바이오인식기술은 사람의 지문 얼굴 홍채 정맥 등 신체적 특징(Physiological characteristics) 또는 음성 서명 자판 걸음걸이 등 행동적 특징(Behavioral characteristics)을 자동화된 IT 기술로 추출 저장하여 다양한 IT 기기로 개인의 신원을 확인하는 사용자 인증기술이다. 2001년 미국의 911 테러사건으로 인하여 전 세계 국제공항 항만 국경에서 지문 얼굴 홍채 등 바이오정보를 이용한 출입국심사가 보편화됨과 동시에 ISO/IEC JTC1 SC37(바이오인식) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 급속도로 진행되어 왔다. 최근 들어 스마트폰 테블릿 PC 등 모바일기기에 지문 얼굴 등 바이오정보를 탑재하여 다양한 모바일 응용서비스를 가능하게 해주는 모바일 바이오인식 응용기술이 전 세계적으로 개발 보급되고, 삼성전자 페이팔 중심으로 바이오인식기술을 이용한 모바일 지급결제솔루션에 대한 사실표준화협의체인 FIDO, ITU-T SG17 Q9(텔레바이오인식) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 진행되고 있다. 특히 이러한 모바일 바이오인식기술은 스마트폰을 통한 비대면 인증기술 수단으로서 핀테크의 중요한 요소기술로 작용될 전망이다. 한편, 위조지문 등 전통적인 바이오인식 기술의 위변조 위협으로 인한 우려도 증폭됨에 따라 스마트워치 등 웨어러블 디바이스에서 살아있는 사람의 심박수(심전도), 뇌파 등의 생체신호를 측정하여 스마트폰을 통하여 개인을 식별하는 차세대 바이오인식기술로 진화중에 있다. 본고에서는 바이오인식기술의 변천사와 함께 국내외 모바일 바이오인식기술 동향과 표준화 추진현황을 살펴보고, 지난 2015년 5월 29일 발족한 KISA "모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"를 통하여 뇌파 심전도 등생체신호를 이용한 차세대 바이오인식 기술 및 표준화 계획을 수립하여 향후 바이오인식기반의 비대면 인증기술에 대한 추진전략을 모색하고자 한다.