• 정보처리학회논문지C
• /
• 제16C권5호
• /
• pp.555-562
• /
• 2009

악성코드 사고 조사에서 가장 중요한 것은 신속하게 악성코드를 탐지하고 수집하는 것이다. 기존의 조사 방법은 시그니쳐 기반의 안티바이러스 소프트웨어를 이용하는 것이다. 시그니쳐 기반의 탐지는 실행파일 패킹, 암호화 등을 통해 쉽게 탐지를 회피할 수 있다. 그렇기 때문에 악성코드 조사에서 패킹을 탐지하는 것도 중요한 일이다. 패킹탐지는 패킹 시그니쳐 기반과 엔트로피 기반의 탐지 방법이 있다. 패킹 시그니쳐기반의 탐지는 새로운 패킹을 탐지하지 못하는 문제가 있다. 그리고 엔트로피 기반의 탐지 방법은 오탐의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 진입점 섹션의 엔트로피 통계와 패킹의 필수적인 특징인 'write' 속성을 이용하여 패킹을 탐지하는 기법을 제시한다. 그리고 패킹 PE 파일을 탐지하는 도구를 구현하고 도구의 성능을 평가한다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제64권5호
• /
• pp.813-829
• /
• 2022

Internal and external defects of eggs should be detected to prevent cross-contamination of intact eggs by abnormal eggs during storage. Emerging detection technologies for abnormal eggs were introduced as an alternative to human inspection. The advanced technologies could rapidly detect abnormal eggs. Abnormal egg detection technologies using acoustic response, machine vision, and spectroscopy have been commercialized in the poultry industry. Non-destructive egg quality assessment methods meanwhile could preserve the value of eggs and improve detection efficiency. In order to improve detection efficiency, it is essential to select a proper algorithm for classifying the types of abnormal eggs. This review deals with the performance of the detection technologies for various types of abnormal eggs in recently published resources. In addition, the discriminant methods and detection algorithms of abnormal eggs reported in the published literature were investigated. Although the majority of the studies were conducted on a laboratory scale, the developed detection technologies for internal and external defects in eggs were technically feasible to obtain the excellent detection accuracy. To apply the developed detection technologies to the poultry industry, it is necessary to achieve the detection rates required from the industry.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.437-440
• /
• 2022

현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술 등의 발전으로 영상 처리 분야의 활용이 급증하고 있다. 특히, 에지 검출은 이미지 분류, 객체 검출 등 영상 처리 응용에서 필수적인 전처리 과정으로 여러 분야에서 널리 사용되고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detection filter), LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 명암도가 낮은 저조도 환경에서 에지 검출 특성이 다소 미흡한 성능을 보인다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 저조도 환경에서도 에지 검출 특성을 높이기 위해 명암도 분석에 기반한 에지 검출 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.136-138
• /
• 2022

에지 검출은 영상에 대하여 물체의 모양, 위치, 크기 및 재질 등과 같은 정보를 포함하고 있으며, 영상의 특징을 분석할 때 매우 중요한 요소이다. 기존의 에지 검출 방법에는 1차 미분을 이용한 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detect ion filter) 등이 있으며, 2차 미분을 이용한 LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 전체 영상 영역에 대해 고정된 가중치 마스크를 적용하기 때문에 에지 검출 결과가 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마스크 내의 중심 화소를 고려하여 에지 검출 특성을 높이는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 에지 검출 성능을 확인하기 위하여 시뮬레이션 결과 영상을 통해 비교하였다.

• Current Optics and Photonics
• /
• 제8권3호
• /
• pp.282-299
• /
• 2024

Target detection (TD) is a research hotspot in the field of hyperspectral imaging (HSI). Traditional TD methods often mine targets from HSIs under a single imaging condition, without considering the influence of imaging conditions. In fact, the spectra of ground objects in HSIs are uncertain and affected by the imaging conditions (weather, atmospheric, light, time, and other angle conditions including zenith angle). Hyperspectral data changes under different imaging conditions. Therefore, the detection result for a single imaging condition cannot accurately reflect the effectiveness of the detection method used. It is necessary to analyze the performance of various detection methods under different imaging conditions, to find a more applicable detection method. In this paper, we study the performance of TD methods under various land-based imaging conditions. We first summarize classical TD methods and evaluation methods. Then, the detection effects under various imaging conditions are analyzed. Finally, the concepts of the stability coefficient (SC) and effective area under the curve (EAUC) are proposed to comprehensively evaluate the applicability of detection methods under land-based imaging conditions, in terms of both detection accuracy and stability. This is conducive to our selection of detection methods with better applicability in land-based contexts, to improve detection accuracy and stability.

• 디지털융복합연구
• /
• 제14권10호
• /
• pp.271-276
• /
• 2016

본 논문에서는 조명 및 Pose 등의 다양한 환경변화에 강인한 얼굴 및 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 눈 검출은 얼굴검출과 동시에 수행되며 조명 및 Pose의 변화에 따라 검출 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 Modified Census Transform 알고리즘 사용하여 환경변화에 강인한 얼굴검출을 수행한다. 눈은 얼굴영역의 중요한 특징으로 주변의 조명 변화 및 안경 등의 다양한 요인으로 검출 성능의 저하 요인이 된다. 이러한 문제점의 해결을 위하여 Gabor transformation과 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘 기반의 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴검출 알고리즘은 27.4ms의 검출속도와 98.4%의 검출율을 보이며, 눈 검출 알고리즘의 경우 36.3ms의 검출속도와 96.4%의 검출율을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
• /
• pp.161-164
• /
• 2005

As the power of influence of the Internet grows steadily, attacks against the Internet can cause enormous monetary damages nowadays. A worm can not only replicate itself like a virus but also propagate itself across the Internet. So it infects vulnerable hosts in the Internet and then downgrades the overall performance of the Internet or makes the Internet not to work. To response this, worm detection and prevention technologies are developed. The worm detection technologies are classified into two categories, host based detection and network based detection. Host based detection methods are a method which checks the files that worms make, a method which checks the integrity of the file systems and so on. Network based detection methods are a misuse detection method which compares traffic payloads with worm signatures and anomaly detection methods which check inbound/outbound scan rates, ICMP host/port unreachable message rates, and TCP RST packet rates. However, single detection methods like the aforementioned can't response worms' attacks effectively because worms attack the Internet in the distributed fashion. In this paper, we propose a design of distributed worm detection system to overcome the inefficiency. Existing distributed network intrusion detection systems cooperate with each other only with their own information. Unlike this, in our proposed system, a worm detection system on a network in which worms select targets and a worm detection system on a network in which worms propagate themselves cooperate with each other with the direction-aware information in terms of worm's lifecycle. The direction-aware information includes the moving direction of worms and the service port attacked by worms. In this way, we can not only reduce false positive rate of the system but also prevent worms from propagating themselves across the Internet through dispersing the confirmed worm signature.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제6권4호
• /
• pp.439-443
• /
• 2008

It is shown that even if the modulating frequency of the light is too high for direct detection the signal can be extracted by frequency conversion at the same time as the detection by means of the nonlinearity of the APD. When this frequency conversion detection is applied to an optical receiver, the detection bandwidth can be increased while the configuration of the optical detection circuit and the signal processing in the subsequent stages are simplified. A fundamental analysis is carried out with an APD which is confirmed experimentally.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
• /
• pp.2216-2219
• /
• 2003

Accurate speech region detection and automatic syllable segmentation is important part of speech recognition system. In automatic speech recognition system, they are needed for the purpose of accurate recognition and less computational complexity, In this paper, we Propose improved syllable segmentation method using ramp edge detection method and residual signal Peak energy. These methods were used to ensure accuracy and robustness for endpoint detection and syllable segmentation system. They have almost invariant response to various background noise levels. As experimental results, we obtained the rate of 90.7％ accuracy in syllable segmentation in a condition of accurate endpoint detection environments.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(5)
• /
• pp.55-58
• /
• 2001

본 논문에서는 해석적인 모델에 기초한 고장 검출 기법의 하나인 fault detection filter를 적용한 고장 검출 알고리듬을 개발하고 이를 적용하여 고장검출 필터의 유효성을 보이고자 한다. Fault detection filter는 특수한 형태의 observer로써 특정한 고장의 발생시 잔차가 출력 공간에서 일정한 방향을 유지함으로써 고장 개소의 판별이 가능하다. 이에 본 논문에서는 fault detection filter에 기초한 고장 감지 시스템을 적용하기 위한 다이나믹 시스템 모델링과 고장감지 시스템의 설계과정 및 이를 적용 모의시험 결과를 수록하였다. 결과를 통하여 fault detection filter가 갖는 방향성에 대한 sensitivity 효과를 고장 감지 목적에 유효하게 적용할 수 있음을 보였다.