• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.8-14
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• 2020

Recently, there was an increasing demand for an integrated access control system which is capable of user recognition, door control, and facility operations control for smart buildings automation. The market available door lock access control solutions need to be improved from the current level security of door locks operations where security is compromised when a password or digital keys are exposed to the strangers. At present, the access control system solution providers focusing on developing an automatic access control system using (RF) based technologies like bluetooth, WiFi, etc. All the existing automatic door access control technologies required an additional hardware interface and always vulnerable security threads. This paper proposes the user identification and authentication solution for automatic door lock control operations using camera based visible light communication (VLC) technology. This proposed approach use the cameras installed in building facility, user smart devices and IoT open source controller based LED light sensors installed in buildings infrastructure. The building facility installed IoT LED light sensors transmit the authorized user and facility information color grid code and the smart device camera decode the user informations and verify with stored user information then indicate the authentication status to the user and send authentication acknowledgement to facility door lock integrated camera to control the door lock operations. The camera based VLC receiver uses the artificial intelligence (AI) methods to decode VLC data to improve the VLC performance. This paper implements the testbed model using IoT open-source based LED light sensor with CCTV camera and user smartphone devices. The experiment results are verified with custom made convolutional neural network (CNN) based AI techniques for VLC deciding method on smart devices and PC based CCTV monitoring solutions. The archived experiment results confirm that proposed door access control solution is effective and robust for automatic door access control.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.282-294
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• 2017

본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.847-857
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• 2018

악성코드의 수가 가파르게 증가하면서 기업 및 공공기관, 금융기관, 병 의원 등을 타깃으로 한 사이버 공격 피해 사례가 늘어나고 있다. 이러한 흐름에 따라 학계와 보안 업계에서는 악성코드 탐지를 위한 다양한 연구를 진행하고 있다. 최근 들어서는 딥러닝을 비롯해 머신러닝 기법을 적용하는 형태의 연구가 많이 진행되는 추세다. 이 중 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), ResNet 등을 이용한 악성코드 분류 연구의 경우에는 기존의 분류 방법에 비해 정확도가 크게 향상된 것을 확인할 수 있다. 그러나 타깃 공격의 특징 중 하나는 사용된 악성코드가 불특정 다수를 상대로 광범위하게 퍼뜨리는 형태가 아닌, 특정 대상을 타깃으로 한 맞춤형 악성코드라는 점이다. 이러한 유형의 악성코드는 그 수가 많지 않기 때문에 기존에 연구되어온 머신러닝이나 딥러닝 기법을 적용하기에 한계가 있다. 본 논문은 타깃형 악성코드와 같이 샘플의 양이 부족한 상황에서 악성코드를 분류하는 방법에 대해 다루고 있다. 메모리가 추가된 신경망(MANN: Memory Augmented Neural Networks) 모델을 이용하였고 각 그룹별 20개의 소량 데이터로 구성되어 있는 악성코드 데이터셋에 대해 최대 97%까지 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1422-1432
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• 1993

HCNN(Hidden Control Neural Network)은 신경회로망에 의한 비선형 예측과 HMM의 segmentation 기능을 접합시킨 신경회로망 모델로서, 시간에 따라 입출력 사상 함수를 변화시킴으로써 음성 신호를 잘 모델링할 수 있도록 되어 있다. 본 논물에서는 첫째, HCNN의 성능이 HMM보다 우수함을 보이고, 둘째로, HCNN에서의 예측 오차 측정에 적절한 거리 측도를 이용하기 위해 가중거리가 도입된 HCNN을 제안하여, 화자 독립 음성 인식에 있어 그 성능이 우수함을 보였다. 여기서 가중거리는 음성 특징 벡터 각 구성 성분의 분산도 차이를 고려한 거리이다. 화자 독립 숫자음 인식 실험 결과, 유클리드 저리를 이용한 HCNN에 대해 95%의 인식율을 얻었는데, 이는 HMM에 비해 1.28% 높은 결과로서, 확률적인 제한이 가해진 HMM에 비해 시스템의 동작인 모델링을 이용한 HCNN이 더 우수함을 알 수 있다. 또한 가중거리를 이용한 CNN에 대해서는 97.35%의 인식율을 얻었는데, 이는 유클리드 거리를 이용한HCNN에 비해 2.3%가 향상된 결과이다. 가중 거리를 도입한 HCHN의 경우에 더 높은 인식율을 얻은 이유는, 오인식이 많이 되는 화자의 인식율을 높임으로써 화자간의 인식율차가 감소하게 되기 때문임을 알 수 있었고, 따라서 화자 독립 음성인식에 가중거리를 도입한 HCNN이 보다 적합합을 알 수 있다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.18-28
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• 2020

컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.193-200
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• 2023

암호 분석은 알려진 평문 공격, 차분 분석, 부채널 분석 등과 같이 다양한 기법으로 수행될 수있다. 최근에는 딥러닝을 암호 분석에 적용하는 연구들이 제안되고 있다. 알려진 평문 공격(Known-plaintext Attack)은 알려진 평문과 암호문 쌍을 사용하여 키를 알아내는 암호 분석 기법이다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 사용하여 경량 블록 암호 PRESENT의 축소 버전인 S-PRESENT에 대해 알려진 평문 공격을 수행한다. 축소된 경량 블록 암호에 대해 수행된 최초의 딥러닝 기반의 알려진 평문 공격이라는 점에서 본 논문은 의의가 있다. 성능 향상 및 학습속도 개선을 위해 Skip connection, 1x1 Convolution과 같은 딥러닝 기법을 적용하였다. 암호 분석에는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 1D, 2D 합성곱 신경망 모델을 사용하여 최적화하였으며, 세 모델의 성능을 비교한다. 2D 합성곱 신경망에서 가장 높은 성능을 보였지만 일부 키공간까지만 공격이 가능했다. 이를 통해 MLP 모델과 합성곱 신경망을 통한 알려진 평문 공격은 공격 가능한 키 비트에 제한이 있음을 알 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1321-1330
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• 2023

본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제54권1호
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• pp.81-91
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• 2024

Purpose: The objective of this study was to propose a deep-learning model for the detection of the mandibular canal on dental panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 2,100 panoramic radiographs (PANs) were collected from 3 different machines: RAYSCAN Alpha (n=700, PAN A), OP-100 (n=700, PAN B), and CS8100 (n=700, PAN C). Initially, an oral and maxillofacial radiologist coarsely annotated the mandibular canals. For deep learning analysis, convolutional neural networks (CNNs) utilizing U-Net architecture were employed for automated canal segmentation. Seven independent networks were trained using training sets representing all possible combinations of the 3 groups. These networks were then assessed using a hold-out test dataset. Results: Among the 7 networks evaluated, the network trained with all 3 available groups achieved an average precision of 90.6%, a recall of 87.4%, and a Dice similarity coefficient (DSC) of 88.9%. The 3 networks trained using each of the 3 possible 2-group combinations also demonstrated reliable performance for mandibular canal segmentation, as follows: 1) PAN A and B exhibited a mean DSC of 87.9%, 2) PAN A and C displayed a mean DSC of 87.8%, and 3) PAN B and C demonstrated a mean DSC of 88.4%. Conclusion: This multi-device study indicated that the examined CNN-based deep learning approach can achieve excellent canal segmentation performance, with a DSC exceeding 88%. Furthermore, the study highlighted the importance of considering the characteristics of panoramic radiographs when developing a robust deep-learning network, rather than depending solely on the size of the dataset.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.295-304
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• 2022

본 연구는 수수의 수확량 추정을 위해 무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용하여 수수 이삭 탐지 모델을 개발하였다. 이삭이 가장 잘 식별되는 9월 2일의 영상 중 512×512로 분할된 2000장을 이용하여 모델의 학습, 검증 및 테스트하였다. YOLOv5의 모델 중 가장 파라미터가 적은 YOLOv5s에서 mAP@50=0.845로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 파라미터가 증가한 YOLOv5m에서는 mAP@50=0.844로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 두 모델의 성능이 유사하나 YOLOv5s (4시간 35분)가 YOLOv5m (5시간 15분)보다 훈련시간이 더 빨라 YOLOv5s가 수수 이삭 탐지에 효율적이라고 판단된다. 개발된 모델을 이용하여 수수의 수확량 예측을 위한 단위면적당 이삭 수를 추정하는 알고리즘의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 추가적으로 아직 개발의 초기 단계를 감안하면 확보된 데이터를 이용하여 성능 개선 및 다른 CNN 모델과 비교 검토할 필요가 있다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.