Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1425-1428
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2013
이 기술은 CCTV의 본연의 목적인 범죄 예방을 좀 더 효과적이고 효율적으로 하기 위해 개발하였다. 먼저 사용 공간에 제약을 줄이기 위해 와이파이 기반의 CCTV를 사용하기로 하였다. 그리고 단순히 영상을 수집하는 것이 아니라 아래와 같은 알고리즘을 영상에 적용하여 범죄 예방을 위한 판단을 좀 더 빠르고 정확하게 할 수 있도록 하였다. 첫 번째로 배경에서 객체들을 분리한 뒤 각각의 객체들을 labeling하여 서로를 구분하였다. 그 후 특징점을 이용해 각 객체들을 추적한 뒤 객체마다 적당한 관심영역을 설정한다. 관심영역에서 색을 이용한 외부인 침입 감지기능과 객체의 속도와 방향을 이용한 폭력적인 행동 감지기능을 적용하였다. 더 나아가 사용자의 편의를 위해 서버/클라이언트 모델을 사용하여 외부인 침입이나 폭력이 감지되면 서버가 클라이언트에게 경고 메시지와 함께 현재 상태를 이미지로 보낼 수 있도록 하였고 클라이언트가 원한다면 언제든지 실시간 영상도 볼 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 2차원 평면상을 주행하는 이동 로봇의 목표물에 대한 상대 위치 및 방향각을 측정하는 방법에 대하여 제안한다. 측정을 위해 사용되는 센서는 스테레오 카메라로, 이동 로봇은 3DOF의 특징을 갖고 있으므로 두 개의 점을 이용하여 상대 위치 및 방향각을 측정하는 방법을 제안한다. 상대 위치를 측정하는 과정에서 외란에 의한 위치 오차가 발생하게 되며, 이에 대한 대책으로 칼만 필터를 적용하여 더욱 강건한 상대 위치 추정을 한다. 마지막으로 MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통하여 외란이 존재하는 환경 하에서 제안된 시스템의 성능을 확인한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.310-313
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2003
최근 들어 립리딩은 멀티모달 인터페이스 기술의 응용분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 동적영상을 이용한 립리딩 시스템에서 해결해야 할 주된 문제점은 상황 변화에 독립적으로 얼굴 영역과 입술 영역을 추출하고 오프라인이 아닌 실시간으로 입력된 입술 영상의 인식을 처리하여 립리딩의 사용도를 높이는 것이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 PC카메라를 사용하여 영상을 입력받아 학습과 인식을 실시간으로 처리하는 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 움직임이 있는 화자의 얼굴영역과 입술영역을 컬러, 조명등의 변화에 독립적으로 추출하기 위해 HSI모델을 이용하였다. 입력 영상에서 일정한 크기의 영역에 대한 색도 히스토그램 모델을 만들어 색도 영상에 적용함으로써 얼굴영역의 확률 분포를 구하였고, Mean-Shift Algorithm을 이용하여 얼굴영역의 검출과 추적을 하였다. 특징 점 추출에는 이미지 기반 방법인 PCA 기법을 이용하였고, HMM 기반 패턴 인식을 사용하여 실시간으로 실험영상데이터에 대한 학습과 인식을 수행할 수 있었다.
로그 데이터는 네트워크 및 보안장비, 서버시스템, DBMS, 서비스 등에서 사용자의 행위를 기록하여 보관하며 있으며, 이를 통해 시스템의 안정적인 운영을 지원하거나, 해킹 등의 불법 침해를 당하였을 때 침입경로 추적과 취약점을 찾아내어 보완할 수 있는 중요한 자료이다. 하지만 로그 데이터는 여러 시스템에 각각 다른 형태로 산재하며 일시적인 기간 동안 저장되어 있거나, 해커에 의해 고의적으로 삭제되기도 하며, 저장 용량 문제로 인해 필요시에 없을 경우가 많다. 본 연구에서는 네트워크 장비와 보안장비의 표준로그인 syslog와 유닉스/리눅스 시스템과 윈도우즈서버의 로그에 대한 특성을 고찰하였으며, 특히 서비스로그로서 아파치 웹서버와 IIS서버의 로그에 대한 특징을 정리하였다. 여러 종류의 시스템에서 발생되는 로그를 통합하여 관리하기 위해서는 이기종 로그 데이터의 생명주기 방법론을 제시하였다. 또한, 최근에 IT보안 사고에 대응하여 규제준수를 요구하고 있는 국내외의 IT컴플라이언스에서 로그에 대한 관련 내용을 살펴보고, 그 준수할 방안을 제시한다. 결론으로 IT 인프라의 보안강화적인 측면과 IT컴플라이언스 준수를 위해, 효율적인 로그에 대한 수집과 보관 및 활용성 측면에서의 이기종의 통합로그관리도입 필요성, 생명주기, 기술적 준비사항, 컴플라이언스 요구사항을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.1463-1466
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2005
상황인지로부터 알아 낼수 있는 여러가지 정보들 중에 하나가 위치정보이다. 위치인지는 어떠한 대상의 위치를 알아내는 것으로서 가장 대표적인 위치인지 시스템으로는 GPS 가 있다. 그러나 GPS 는 건물 내부에서 사용될 수 없는 단점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문은 센서 네트워크 기반의 저전력 실내 위치인지 시스템 설계에 대해 기술한다. 구현된 실내 위치인지 시스템은 센서 네트워크 기반으로 설계되었다. 하드웨어 플랫폼은 모트를 기반으로 하고 있으며 운영체제는 Tiny OS 를 사용한다. 거리측정 방식은 RF 신호와 초음파 신호 사이의 시간차를 이용하고 위치측정은 삼각측량법을 이용하였다. 초음파를 이용한 다른 위치인지 시스템에 비해 저전력으로 동작한다는 점이 특징이며 위치추적이 정확하고 속도가 빠른 장점을 지니고 있다. 현재까지의 실내 위치인지 시스템은 몇가지 극복해야할 문제점들이 남아있지만 지속적인 연구를 통해 문제점들을 해결하면 홈 시큐리티나 오토메이션, 헬스케어 등과 연동하여 실내 환경에서 인간의 삶의 질 향상에 기여 할 수 있을 것이다.
This paper presents a hand motion tracking method for hand gesture interface using a camera in mobile devices such as a smart phone and PDA. When a camera moves according to the hand gesture of the user, global optical flows are generated. Therefore, robust hand movement estimation is possible by considering dominant optical flow based on histogram analysis of the motion direction. A continuous hand gesture is segmented into unit gestures by motion state estimation using motion phase, which is determined by velocity and acceleration of the estimated hand motion. Feature vectors are extracted during movement states and hand gestures are recognized at the end state of each gesture. Support vector machine (SVM), k-nearest neighborhood classifier, and normal Bayes classifier are used for classification. SVM shows 82% recognition rate for 14 hand gestures.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.11
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pp.179-186
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2009
In this paper, we propose a head detection method based on vertical and horizontal pixel histogram analysis in order to overcome drawbacks of the previous head detection approach using Haar-like feature-based face detection. In the proposed method, we create the vertical and horizontal foreground pixel histogram images from the background subtraction image, which represent the number of foreground pixels in the same vertical or horizontal position. Then we extract feature points of a head region by applying Harris corner detection method to the foreground pixel histogram images and by analyzing corner points. The proposal method shows robust head detection results even in the face image covering forelock by hairs or the back view image in which the previous approaches cannot detect the head regions.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.4
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pp.399-405
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2010
In this paper, the movement faces the problem of the difficult points upon the gaze of the user that corrective action is needed to solve the identification system offers a new perspective. Using the Kalman filter using the position information of the current head position estimated the future. In order to determine the authenticity of the face features of the face structural element information and the processing time is relatively fast horizontal and vertical histogram analysis method to detect the elements of the face. and people grow and infrared bright pupil effect obtained by constructing a real-time pupil detection, tracking and pupil - geulrinteu vectors are extracted.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.6
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pp.973-980
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2011
In this paper, we gaze upon the movement faces the problem points are difficult to identify a user based on points and that corrective action is needed to solve the identification system is proposed a new eye. Kalman filter, the current head of the location information was used to estimate the future position in order to determine the authenticity of the face facial features and structural elements, the information and the processing time is relatively fast horizontal and vertical elements of the face using the histogram analysis to detect. And an infrared illuminator obtained by constructing a bright pupil effect in real-time detection of the pupil, the pupil was tracked - geulrinteu vectors are extracted.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.3
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pp.331-338
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2016
In this paper, we propose a GRNN(: Generalized Regression Neural Network) algorithms for new eyes and face recognition identification system to solve the points that need corrective action in accordance with the existing problems of facial movements gaze upon it difficult to identify the user and. Using a Kalman filter structural information elements of a face feature to determine the authenticity of the face was estimated future location using the location information of the current head and the treatment time is relatively fast horizontal and vertical elements of the face using a histogram analysis the detected. And the light obtained by configuring the infrared illuminator pupil effects in real-time detection of the pupil, the pupil tracking was - to extract the text print vector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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