최근의 많은 컴퓨터 기술의 발전과 센서 기술의 발전의 결합으로 매우 다양한 형태의 사용자 경험에 기반한 사용자 인터페이스(User interface) 기술들이 출현하고 있다. 본 연구에서는 적외선 영상을 이용한 스마트 터치 프로젝터 시스템 기술에 관한 연구와 그 결과를 소개한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 빔 프로젝터를 사용할 때 적외선 펜을 이용하여 이벤트를 발생시키면 적외선 영상센서를 통하여 그 이벤트를 인식하여 마우스 이벤트를 발생시키는 기법을 제안한다. 입력되는 펜의 움직임 추출과 추적을 기반으로 움직임 이벤트 패턴을 설계하였으며, 입력 영상 화면과 실제 사용하는 하드웨어의 해상도에 차이가 있기 때문에 이 오차를 최소화 하기 위해서 화면 좌표보정 알고리즘을 제안한다. 이러한 기술은 빔 프로젝터에 간단한 프로세서만 장착이 된다면 다른 이동식 노트북 등이 필요 없이 언제든지 회의나 발표 등을 진행할 수 있는 차세대 휴먼-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction) 기술이다.
SURF는 영상의 특징점을 추출하고 서술자를 생성하는 알고리즘으로 객체인식 및 추적, 파노라마 이미지 생성 등 여러 영상처리 시스템에 응용되고 있다. SURF 알고리즘은 영상의 크기, 회전, 시점 등의 변화에 강인한 특징을 갖지만 복잡하고 반복적인 연산이 많아 실시간 처리가 어렵다. 실제 PC(Pentium, 3.3GHz) 환경에서 1000개 정도의 특징점이 추출되는 VGA($640{\times}480$) 해상도의 영상을 이용하여 실험한 결과 특징점 추출 및 서술자 생성에 총 240ms 이상이 걸려 약 4frame/sec로 실시간 처리가 불가능한 것을 확인하였다. 본 논문에서는 SURF 알고리즘의 메모리 접근 패턴을 분석하여 라인 메모리를 효율적으로 구성해 메모리 사용을 최소화하고 반복적으로 수행되는 연산을 병렬처리 하는 방법으로 하드웨어를 설계하였다. 하드웨어 설계 검증 결과 Xilinx사의 Virtex5LX330 FPGA를 타겟으로 합성 시 101,348LUTs(66%)와 1,367KB의 내부 메모리를 사용하고, 100MHz 동작 클록에서 30 frame/sec로 실시간 처리가 가능함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 광학방식 헤드 트랙커를 위한 맵 생성 알고리즘과 초기자세 추정기법을 제안한다. 제안한 광학방식 헤드 트랙커는 적외선 스테레오 카메라와 특징점으로 사용되는 적외선 다이오드가 부착된 헬멧으로 구성된다. 광학방식 헤드 트랙커의 경우 발광된 특징점의 중심점을 추적하여 조종사 머리의 자세 및 위치를 추정하기 때문에 이를 고려한 특징점의 정확한 위치정보가 요구된다. 제안한 맵 생성 알고리즘은 적외선 다이오드의 방사 형태를 고려하여 정밀한 특징점의 위치 정보가 포함된 맵 데이터와 머리 좌표계를 생성한다. 또한 초기자세 추정 기법은 헬멧에 부착된 특징점의 패턴을 이용하여 카메라와 머리 사이의 초기 자세와 위치를 빠르게 추정하며 이를 바탕으로 동체인 전투기를 기준으로 하는 머리 움직임을 정확하게 추정할 수 있다.
본 논문에서는 VoIP서비스의 취약점 중에서 파급 효과가 가장 큰 스팸공격과 차단에 대한 연구를 하였다. VoIP 서비스에 대한 스팸공격의 시나리오를 작성하고, 콜 스팸, 인스턴트 메시징 스팸, 프레즌스 스팸 공격을 실시한다. 실험실에서 스팸 공격이 성공됨을 증명하고, 사용자의 피해 사실을 확인한다. VoIP서비스의 스팸 차단 방법의 제안에서 1) 인바이트 리퀘스트 플루드 공격의 차단 2) 블랙/화이트 리스트, 3) 역추적, 4) Black Hole-Sink Hole, 5) 콘텐츠 필터링, 6) 동의 기반 통신, 7) 콜 행위 패턴 조사, 8) 레퓨테이션 시스템을 제안하고 실험한다. 각각의 제안된 차단 방안을 VoIP 네트워크에서 실험하여 스팸차단의 보안 등급을 확인한다. 본 논문의 연구결과를 통하여 VoIP 서비스의 정보보호가 WiBro, BcN에서 확대되어 유비쿼터스 보안을 실현하는데 이바지 할 수 있도록 하겠다.
본 논문에서는 영화나 소설과 같이 스토리를 갖는 콘텐츠에 대해 스토리를 가시화해서 보여주는 시스템에 대해 제안하고 설명한다. 스토리를 가시화 해주기 위해 등장인물들 간의 관계를 모형화 하는 Character-net 방법론을 스토리 모형으로 적용하였다. 하지만 Character-net은 전체 스토리를 누적된 형태로 표현하기 때문에 스토리 진행에 따른 변화를 보여주기 한계가 있다. 이의 개선을 위해 Character-net의 변화와 등장인물들의 변화를 분석하여 보여주는 시스템을 개발하였다. 시스템은 Character-net 변화 실행 및 분석창과 등장인물 중심성 변화 시계열 그래프 창으로 구성하였다. 두 가지 창을 통해 주요 등장인물들이 처음 등장하거나 처음 만나는 장면과 같은 등장인물들 사이에서 나타나는 주요 변화지점을 찾는 기능과 인디그리와 아웃디그리의 변화 패턴을 통해 등장인물의 성향이나 성향의 변화를 추적할 수 있도록 지원하는 기능을 구현하였다. 본 논문에서는 이러한 스토리 가시화 시스템에 대해 설명하고 추가적으로 필요한 사항들에 대해 논의한다.
산업용 방사선영상으로부터 신뢰할만한 용접부위를 추출하는 것은 용접부의 결함을 검출하기 이전에 수행해야할 선행과제이다. 이 논문은 강판튜브 CR영상으로부터 용접특징 부위의 검출과 추출을 시도한다. 먼저 용접부위와 비용접부위로 구분된 샘플영상 160(개)를 통계 분석하여 두 부류 사이의 차이를 식별한다. 그 후 군집화 파라미터 결정을 위한 패턴분류 작업을 실시한다. 이 파라미터들은 간격, 함수부합정도 및 연속성이다. 관측된 용접영상을 선(線)별로 처리하되 각 선데이터군(群)에 가변 이동창을 적용하여 구역을 선점한다. 각 창을 구성하는 데이터의 직접 및 비용접부위 귀속여부는 국부확률선군집화 방식을 적용하여 분류한다. 순차적 과정을 거쳐 매 단계마다의 경계치 산출에 의해 두 영역 사이의 경계선을 추적하며 그 결과 용접 특징부위를 추출한다. 그리고 CR용접영상 실험을 통해 그 효과를 입증한다.
본 논문은 스크린과 레이저 발사장치의 이격거리 변화에도 복수 개의 레이저 영상을 안정적으로 인식할 수 있는 최근접 각도 계산 방법을 제안하였다. 이 방법은 레이저 패턴 각도의 거리를 이용하여 사로를 인식하는 방법으로 레이저의 각도 추출은 레이블링 알고리즘을 이용하여 획득된 영상으로부터 레이저 영상을 검출하고, 허프 변환을 수행하여 직선의 각도를 추출한다. 유사성 척도 중 유클리드 거리를 이용하여 추출한 레이저 영상의 각도와 기준 각도의 거리를 계산하고, 계산된 거리 결과값을 이용하여 사로를 인식한다. 이격 거리를 "200cm~400cm"로 변경하면서 실험한 결과, 모든 이격 거리에서 개별 사로를 100% 인식했다. 실험을 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.
본 논문에서는 직선을 판별하는 판별방법과 또한 직선으로 판정되는 경우 직선의 8가지 방향에 대한 판정을 위하여 좌표정보와 삼각함수 성질을 이용하여 직선 8반향 알고리즘을 제안하였다. 본 실험은 각 동작 별로 100회씩 총 800회를 실험 하였으며, 본 논문에서 제안한 알고리즘을 통한 정확도는 왼쪽 위로의 대각선 방향이 92%로 가장 높았으며 왼쪽 방향, 오른쪽 위로의 대각선 방향과 오른쪽 아래로의 대각선 방향이 모두 82%로 가장 낮은 인식률을 나타내었다. 이 방법은 기존 방법과는 다르게 학습과정 없이 이미지 처리를 통해 얻은 좌표 정보만으로 손 제스처 인식이 가능하다는 것을 보여준다.
빅데이터는 막대한 경제적 기회뿐만 아니라 공적 가치를 낳을 것으로 예상된다. 하지만 공공기관은 물론 민간기업의 빅데이터 사용은 프라이버시 침해에 대한 우려를 지속적으로 제기하고 있다. 행위패턴의 프라이버시 등 기존에는 없었던 새로운 위험을 유발함으로써 빅데이터는 프라이버시에 대한 기존 논의의 틀을 와해시킬 우려가 크다는 것이다. 반면, 빅데이터는 쿠키 등 행위추적에 근거한 개인정보의 부작용을 불식시키는 대안으로 인식되기도 한다. 본 논문은 빅데이터가 행위정보를 기반으로 하는 개인정보와는 어떻게 다른지를 밝히는데 초점을 둔다. 나아가, 개인정보로부터 파행되는 기존의 프라이버시 문제를 해결하기 위해 빅데이터에 대한 정책이 어떠한 대안을 가질 수 있는지도 제시할 것이다.
프로그램 내 바이러스 코드 패턴을 탐색하는 현재의 백신 프로그램은 암호화 바이러스나, 다형성 바이러스를 탐지하는 데 어려움이 있다. 다형성 바이러스는 암호를 해제하는 코드 부분이 감염된 때마다 변형된다. 그래서, 이 바이러스를 탐지하기 위해서는 바이러스 본체를 해제하는 암호해제 코드의 행동을 추적해보아야 하며, 코드 분석시 많은 시간이 소요되는 것이 일반적이다. 특히, 바이러스 제작자가 바이러스 암호 해제 코드의 반복 실행 수를 늘려 놓았다면 기존의 방식으로는 이를 발견하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다형성 바이러스를 탐지하기 위해서 개선된 알고리즘을 이용한 에뮬레이터를 제안한다. 이론 이용하여 다형성 바이러스를 탐지해본 결과, 기존의 에뮬레이터에 비해 다형성 바이러스 진단율이 약 2%정도 향상되었다. 또한, 제안된 다형성 바이러스 진단 시스템은 MS-Windows 뿐만 아니라 Linux 등 Unix 계열 플랫폼에서도 동작할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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