• 제목/요약/키워드: 특징 벡터 추출

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사례기반추론기법을 적용한 해킹메일 프로파일링 (Hacking Mail Profiling by Applying Case Based Reasoning)

  • 박형수;김휘강;김은진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.107-122
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    • 2015
  • 방어기법은 계속 진화하고 있지만, 여전히 이메일을 통한 APT 공격의 경우에는 탐지와 방어가 어렵다. 국내의 공공기관 및 많은 민간기업들이 지능적이고 지속적인 해킹메일 공격으로 인해 피해가 지속되고 있다. 본 논문에서는 최근 몇 년간 공공기관을 대상으로 유입된 실제 해킹메일들을 데이터베이스로 구축한 뒤, 해킹메일들의 특징을 추출한 뒤 해킹메일을 사례기반추론기법을 이용하여 유사한 사례들을 쉽게 탐색할 수 있도록 사례벡터를 설계하였다. 또한 해킹메일을 이용한 과거 공격사례들을 프로파일링 해 본 결과 특정 지역과 집단에 공격이 집중되었음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 사례추론기법이 신규 이메일이 유입될 경우, 과거 해킹메일과의 유사성을 비교하여 악성 여부를 탐지하는데 응용할 수 있을 뿐 아니라, 침해사고 대응에 있어서도 효율적으로 활용 가능함을 제시하였다.

퍼지 유한상태 오토마타를 이용한 화재 불꽃 감지 (Fire-Flame Detection using Fuzzy Finite Automata)

  • 함선재;고병철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권9호
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    • pp.712-721
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    • 2010
  • 본 논문에서는 화재 불꽃의 시각적 특징들을 확률적인 멤버십 함수로 모델링하고 이를 퍼지 유한상태 오토마타에 적용한 새로운 화재 불꽃 감지 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에서 배경모델을 이용하여 움직임 영역을 추출하고 불꽃 색상 모델을 적용하여 최종 화재 후보 영역을 결정한다. 불꽃영역은 일반적으로 연속적이며 불규칙한 패턴을 가지고 있으므로 명도와 웨이블릿 에너지의 왜도 값과 모션의 상승 방향성을 이용하여 확률모델을 생성하고 이를 퍼지 유한상태 오토마타에 적용한다. 퍼지 유한상태 오토마타는 오토마타의 성능과 퍼지 로직이 결합된 형태로 컴퓨터 시스템에서 불확실한 문제뿐 아니라 연속적인 공간에서 발생하는 문제를 처리하는 시스템적인 접근법을 제공한다. 제안된 알고리즘은 다양한 화재 영상에서 성공적으로 불꽃을 감지하였고 다른 알고리즘에 비해 더 좋은 성능을 보여주고 있다.

라만 스펙트럼에서 간 질병 분류를 위한 MAP과 MLP 적용 연구 (Application of MAP and MLP Classifier on Raman Spectral Data for Classification of Liver Disease)

  • 박아론;백성준;양병흠;나승유
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.432-438
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    • 2009
  • 본 연구에서는 마이크로 라만 스펙트럼을 이용한 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올 간섬유증의 진단을 위해, 전처리 과정을 거친 스펙트럼으로부터 변별력 있는 피크를 추출하여 자동 분류기를 이용한 진단하는 방법을 살펴보았다. 전처리 단계에서는 기준선의 왜곡을 제거한 후 피크 보존에 유용한 Savitzky-Golay 필터를 이용하여 smoothing하였다. 전처리 후 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증을 구분할 수 있는 변별력 있는 스펙트럼 피크를 확인하고 이를 이용하여 MAP과 신경망으로 분류하였으며 실험 결과에 의하면 제안한 전처리 방법과 자동 분류기로 만성 에탄올성 간섬유증과 급성 알코올성 간 손상을 80% 이상 분류할 수 있었고, 이는 특징 벡터로 사용한 피크가 간 질병 진단에 사용될 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다.

정규 거리에 기반한 시계열 데이터베이스의 유사 검색 기법 (Similarity Search in Time Series Databases based on the Normalized Distance)

  • 이상준;이석호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제31권1호
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    • pp.23-29
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    • 2004
  • 본 논문에서는 정규 거리에 기반 한 유사 시퀀스의 검색 기법을 제안한다. 시퀀스의 형태가 중요한 관심 사항인 응용에서 정규 거리는 단순한 Lp 거리에 비해 적합한 유사도라 할 수 있다. 이러한 정규 거리에 기반 한 질의를 처리하기 위한 기존의 기법들은 시퀀스의 평균을 구한 후 이를 이용하여 시퀀스를 수직 이동하는 전처리 과정을 가지고 있다. 제안된 기법은 시퀀스의 인접한 두 요소들 간의 변이가 정규화 과정에 불변이라는 속성을 이용하여 수직 이동의 전처리 과정 없이 특징 벡터를 추출한 후 이를 R-tree와 같은 공간 접근 기법을 이용하여 인덱싱한다. 제안된 기법은 비슷한 형태의 시퀀스를 검색할 수 있으며 착오 누락이 얼음을 보장한다. 실제 주식 데이타를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 확인하였다.

P2P 환경에서 협업 필터링을 이용한 음악 추천 시스템에 대한 연구 (A Study of Music Recommendation System in P2P Network using Collaborative Filtering)

  • 원희재;박규식
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권10호
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    • pp.1338-1346
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    • 2008
  • 본 연구에서는 P2P 네트워크 기반의 음악 추천 시스템을 새로이 제안하였다. 제안 시스템은 기존 Client-Server 환경의 추천 시스템과 달리 P2P 구조에서 사용자 peer들 간에 실시간으로 선호 음악 정보를 공유함으로써 보다 정확한 음악 추천을 할 수 있는 장점을 가진다. 추천 알고리즘으로는 협업 필터링 기술을 사용하였다. Peer 사용자의 음악 선호도 특성을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 모든 합법적 음악파일이 포함하고 있는 고유 KID장르 색인을 사용하였기 때문에 기존 연구와 같이 부정확한 특징벡터 추출로 인한 시스템 성능 저하와 연산 부하를 줄일 수 있는 장점이 있다. 제안 시스템의 성능 평가는 국내 음악포탈 회사인 S사의 약 16주 분량 실제 사용자 음악 청취 기록과 유료 다운로드 기록을 바탕으로 다양하게 수행하였으며 그 실용성을 입증하였다.

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액체의 특성 분류를 위한 스펙트럼 분석 방법 (Spectral Analysis Method for Classification of Liquid Characteristics)

  • 이종길
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권12호
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    • pp.2206-2212
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    • 2016
  • 액체의 특성을 분류하기 위해서는 액상 물질의 유전율의 차이 등에 따른 특징적인 현상들을 파악하여야 한다. 이러한 현상들을 원격으로 탐지하여 추출할 수 있다면 폭발 가능성이 있는 위험물질의 검색이나 액체의 종류 등을 파악하는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 광대역 전자파 신호를 이용하여 액체의 반사 및 투과신호를 하나의 송신 안테나와 2개의 수신 안테나에서 획득하여 분석하였다. 반사 또는 투과신호는 액체의 종류에 따라 주파수별 응답특성이 다르게 나타난다. 그러나 기존의 FFT 스펙트럼 추정방식은 주파수 해상도 문제 및 윈도잉에 의한 왜곡 때문에 적용하기 어렵다. 따라서 이러한 문제들을 최소화할 수 있는 고유벡터 해석 기법을 이용한 고해상도 스펙트럼 추정 및 분석 방법을 적용하였다. 이렇게 얻어진 결과들로부터 투과 또는 반사경로 들에 따른 액체의 종류별 첨두치 주파수들 및 대응전력 값들을 비교함으로서 다양한 액체들의 분류가 가능함을 보였다.

얼굴 영상을 이용한 감정 인식 시스템 개발 (Development of Emotion Recongition System Using Facial Image)

  • 김문환;주영훈;박진배;이재연;조용조
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.191-196
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    • 2005
  • 칼라 영상을 이용한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아있다. 특히, 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 얼굴 영상을 이용하여 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서, 이를 설계하기 위해서는 얼굴 영상 분석, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서 이전에 연구된 얼굴 영상 기법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 분석에 적합한 퍼지 이론을 바탕으로 한 퍼지 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 평가하였다.

효율적인 하드웨어 구조의 Viterbi Scorer를 이용한 실시간 격리단어 인식 시스템의 구현 (A Real-Time Implementation of Isolated Word Recognition System Based on a Hardware-Efficient Viterbi Scorer)

  • 조윤석;김진율;오광석;이황수
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제13권2E호
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    • pp.58-67
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    • 1994
  • HMM을 이용한 알고리즘은 대용량 음성인식 시스템을 비롯하여 많은 시스템에 적용되어 왔다. 음성인식 시스템을 범용의 프로세서들을 가지고 구현할 경우 많은 계산량과 데이터들로 말미암아 실시간의 성능을 얻을 수 없다. 따라서 실시간 음성인식을 위해서는 인식을 가속화 시키기 위한 전용 하드웨어를 개발하는 것이 요구되어진다. 본 논문에서는 HMM을 이용한 격리단어 인식 시스템을 구현하는 내용을 다루고 있다. 음성인식 시스템은 호스트 컴퓨터와 DSP 보드 그리고 프로토타입 Viterbi scoring 보드로 이루어져 있다. 음성신호로부터 특징 벡터를 추출하는 과정은 DSP 보드에서 이루어지고, Viterbi scoring 보드는 세 개의 field-programmable gate array 칩들을 사용하여 설계되었다. Viterbi scoring 보드는 하드웨어적으로 효율적인 Viterbi scoring 구조를 채택하고 있고 음성인식을 위한 Viterbi 알고리즘을 수행한다. 제작된 시스템은 10MHz로 동작하고, 한 프레임 즉 10ms 동안에 100.000 스테이트를 처리할 수 있다.

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밝기, 명암도, 크기, 회전, 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 (Face Recognition Robust to Brightness, Contrast, Scale, Rotation and Translation)

  • 이형지;정재호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제40권6호
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    • pp.149-156
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    • 2003
  • 본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법, Hu 모멘트 및 선형 판별 분석(linear discriminant analysis, LDA)를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 제안한 변형 Otsu 이진화를 사용하여 밝기 및 명암도에 불변한 이진 영상들을 만든다. 그런 후 생성된 얼굴 영상의 경계 영상 및 다단계 이진영상으로부터 총 17개의 Hu 모멘트를 계산한 다음 LDA 방법을 적용하여 최종 특징 벡터를 추출한다. 특히 제안하는 얼굴 인식 방법은 Hu 모멘트를 이용함으로써 크기, 회전 및 위치 변화에도 강인한 특성을 갖고 있다. Olivetti research laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스의 총 100명의 얼굴 영상에 대해 기존의 주요 성문 분석(Principal component analysis, PCA) 방법 및 PCA와 LDA를 결합한 얼굴 인식 방법과 비교 실험한 결과, 제안한 얼굴 인식 방법은 대체적으로 기존 방법보다 뛰어난 인식 성능을 보였다.

문자출력 무선호출기를 위한 음성인식 시스템 (Speech Recognition in the Pager System displaying Defined Sentences)

  • 박규붕;박전규;서상원;황두성;김현빈;한문성
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.158-162
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    • 1996
  • 본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.

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