• 제목/요약/키워드: Object grouping

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시각화 기법을 이용한 악성코드 분석 및 분류 연구 (A Study on Malicious Codes Grouping and Analysis Using Visualization)

  • 송인수;이동휘;김귀남
    • 융합보안논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.51-60
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    • 2010
  • 인터넷 기술의 급격한 발전으로 인한 편리함과 더불어 다양한 악성코드들이 제작되고 있다. 악성코드의 발생건수는 날이 갈수록 부지기수로 늘어나고 있으며, 변종 혹은 새로운 악성코드에 대한 유포는 매우 심각하여 악성코드에 대한 분석은 절실히 필요한 시점이다. 악성코드에 대한 판단기준을 설정할 필요가 있으며, 알고리즘을 이용한 악성코드 분류의 단점은 이미 발견된 악성코드에 대한 분류는 효율적이나 새롭게 생긴 악성코드나 변종된 악성코드에 대해서는 새로운 탐지가 어려운 단점이 있다. 이에 본 연구의 목적은 시각화 기법의 장점을 이용하여 기존의 다변량의 악성코드에 대한 측정 및 분석뿐만 아니라, 변종 혹은 새로운 악성코드에 대해서도 새로운 패턴 혹은 형태를 도출하여 새로운 악성코드와 변종들에 대해서 대처하는데 있다. 따라서 본 논문에서는 업체에서 제공되는 악성코드 속성을 시각화하여 분석하는 기법을 제안하고자 한다.

항공 LiDAR 데이터를 이용한 객체 기반의 변화탐지 연구 (A Study on Object-based Change Detection Using Aerial LiDAR Data)

  • 정지연;조우석;장휘정;정재욱
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.95-100
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    • 2008
  • 3차원으로 구성되어 있는 실세계를 보다 효과적이고 신속하게 모니터링하기 위해서는 변화된 지역의 정확한 위치정보 획득과 변화 결과의 빠른 도출을 위한 자동화 방안이 필요하다. 일반적으로 변화탐지를 위해 사용되어 온 항공사진이나 위성영상은 자료 획득에 있어 날씨와 같은 자연환경의 영향을 많이 받으며, 자동으로 변화탐지를 수행하는데 많은 문제점을 안고 있다. 반면에 항공 LiDAR 시스템은 영상시스템과는 달리 날씨 등에 영향을 상대적으로 적게 받으며, 지형지물에 대한 3차원 좌표 정보를 직접 획득하기 때문에 자동으로 처리하기에 매우 효율적이다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터만을 이용하여 도시지역의 시공간적 변화를 자동으로 탐지하는 방법을 연구 하였다. 변화탐지의 대상이 도시지역이므로 객체를 기반으로 다양한 변수를 사용하여 변화탐지를 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 서로 다른 시기에 획득된 항공 LiDAR 데이터이며, 두 데이터간의 변화탐지를 위해 먼저 상호정합을 수행하였으며, 개별 객체를 추출하기 위해 필터링과 Grouping 과정을 수행하였다. 마지막으로 Grouping된 객체를 대상으로 모양, 면적, 높이 변화를 비교하여 변화를 탐지하였다. 객체의 외곽선과 내부 영역의 모양을 표현하는 형상계수를 사용하므로 수평방향의 객체에 대한 기하학적인 모양 변화를 탐지할 수 있었으며, 객체의 높이값을 비교함으로써 수직방향으로의 변화도 탐지할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 객체 기반의 변화탐지 방법은 91.67%의 전체 정확도를 획득하였다.

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RFM에서 등급부여 방법에 관한 연구 (A study on proposing a method for grouping R, F, and M in RFM model)

  • 류귀열;문영수
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제24권2호
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    • pp.245-255
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    • 2013
  • 본 논문은 RFM (recency frequency monetary) 모델에서 등급을 매기는 방법을 정규분포를 이용하여 6등급모델을 제안하고 NDSL (national discovery for science leaders) 자료를 이용하여 현재 많이 사용되고 있는 5등급모델과 10등급모델을 비교하였다. 제안 모델이 5등급모델과 10등급모델에 비해 고객그룹들을 쉽게 세분화할 수 있다는 사실을 알 수 있었다. 제안된 모델은 대칭적으로 등급을 부여하고, 고객분포를 이용하기 때문에 고객특성을 잘 반영함으로써 경계값들이 명확하게 구분되는 특징을 가지고 있다. 또한 등급 값을 보면 쉽게 어느 위치에 속하고 있는 지 알 수 있으며, 고객세분화 후 고객의 RFM값들의 확인으로 고객의 특성을 쉽게 알 수 있는 장점이 있다. 향후 군집분석 등의 통계적 등급부여 방법들과 비교연구와 가중치 부여 방법에 관한 연구가 필요하다.

RFID 시스템에서 Hash-Chain기반 Tag-Grouping을 이용한 안전하고 효율적인 데이터베이스 검색 (Secure and Efficient Database Searching in RFID Systems using Tag-Grouping Based on Hash-Chain)

  • 이병주;송창우;정경용;임기욱;이정현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권9호
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    • pp.9-17
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    • 2009
  • RFID(Radion Frequency Identification)는 바코드를 대체할 차세대 기술이다. RFID는 무선 주파수를 사용하여 RFID 태그 내부에 있는 ID를 읽어 물체를 식별할 수 있다. 하지만 RFID 태그는 어떤 리더의 요청에도 자신의 고유 ID를 무선 통신으로 응답하기 때문에 도청이나 불법 리더로부터 보안이나 프라이버시에 대한 공격에 취약하다. RFID 인증 프로토콜은 보안과 프라이버시 문제를 해결하기 위해 활발히 연구되고 있으며 태그 검색에도 사용되고 있다. 최근에는 RFID 시스템에서 태그의 수가 증가하고 데이터 수집 비용도 늘어나면서 효과적인 태그 검색에 대한 비중이 더 많아졌다. 본 논문에서는 보안과 프라이버시 보호를 위한 필요조건을 보장하는 Miyako Ohkubo의 hash-chain 메커니즘에서 데이터베이스 연산량이 많은 문제점을 Tag-Grouping을 통해 보완한 효율적인 검색 방법을 제안한다. 실험 결과 데이터베이스에서 10만개의 레코드 수를 기준으로 접근비율이 5이상인 태그 그룹의 우선 검색시 약 30%의 검색시간이 감소 하였다.

이동물체 탐지를 위한 레이다 데이터의 거리-도플러 클러스터링 기법 (Range-Doppler Clustering of Radar Data for Detecting Moving Objects)

  • 김성준;양동원;정영헌;김수진;윤주홍
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제17권6호
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    • pp.810-820
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    • 2014
  • Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance are reported. In near field, several hits per an object are generated after signal processing of Radar data. Hence, clustering is an essential technique to estimate their shapes and positions precisely. This paper proposes a method of grouping hits in range-doppler domains into clusters which represent each object, according to the pre-defined rules. The rules are based on the perceptual cues to separate hits by object. The morphological connectedness between hits and the characteristics of SNR distribution of hits are adopted as the perceptual cues for clustering. In various simulations for the performance assessment, the proposed method yielded more effective performance than other techniques.

영역분할을 사용한 동영상 데이터 장면 분할 기법 (Video Data Scene Segmentation Method Using Region Segmentation)

  • 염성주;김우생
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제8B권5호
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    • pp.493-500
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    • 2001
  • 동영상 데이터의 장면 분할은 내용기반 분석을 위해 필요한 기초작업이다. 본 논문에서는 동영상의 매 프레임을 워터쉐드 알고리즘을 통해 객체 중심의 작은 영역들로 나누어 각 영역이 연속적인 프레임 상에서 계속 존재하는가를 파악하는 방법을 통해 장면을 구분하는 새로운 영역기반 장면 분할 기법을 제안한다. 이를 위해 각 영역들에 대한 형태와 공간상의 유사도를 측정해 영역들의 움직임 정도에 따라 동영상 데이터를 동적 구간과 정적 구간으로 나누고 인접한 구간간의 유사도에 따라 그룹화 하는 방법을 통해 장면 분할을 시도한다. 제안하는 기법은 객체들을 표현하는 각 영역을 비교 대상으로 삼기 때문에 명암 변화나 변화에도 오검출 하지 않으면서 효과적으로 장면을 구분해낼수 있는 장점을 갖는다.

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깊이 카메라를 이용한 움직임 추정 방법 (Motion Estimation Method by Using Depth Camera)

  • 권순각;김성우
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.676-683
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    • 2012
  • 동영상 부호화에서 움직임 추정은 구현 복잡도에 가장 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 깊이 카메라와 색상 카메라를 동시에 이용하여 움직임 추정의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 깊이 카메라로부터 얻어진 거리 정보로 동영상내 객체 정보를 얻고, 비슷한 거리에 있는 화소들을 그룹화하여 동일한 객체로 라벨링을 수행한다. 라벨링된 현재 및 참조 화면내에서 움직임 추정 블록을 세부분(배경, 객체내부, 경계)의 탐색영역으로 구분하여 적응적으로 판단한다. 현재 블록이 객체내부영역이면 참조 화면에서 객체내부영역에만 움직임 추정을 탐색하고, 배경영역이면 블록은 참조 화면에서 배경영역에만 탐색한다. 모의실험을 바탕으로 전역탐색방법에 비하여 제안된 방법은 움직임 추정 차신호가 동일하게 유지되면서 탐색 복잡도가 크게 줄어듬을 확인할 수 있다.

효과적인 실시간 배경 모델링을 위한 환경 변수 결정 방법 (Determining Method of Factors for Effective Real Time Background Modeling)

  • 이준철;류상률;강성환;김승호
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권1호
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    • pp.59-69
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    • 2007
  • 다양한 환경을 포함하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 이러한 객체 인식을 위한 전처리 과정인 배경 모델링을 위한 여러 방안이 제안되었다. 그중 큐 기반 배경 모델링으로 대표되는 Kumar의 방법이 있다. 하지만 이는 프레임의 갱신검사 주기가 고정되어 있어 여러 시스템에 적용시키는데 한계점이 있다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링 기법을 이용하고 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 크기 및 영상의 자기 단계에 따른 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 배경 모델에 따라 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다. 배경 모델에 따른 환경변수를 결정하기 위해 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 배경 모델링 방법을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

Delaunary 삼각화에 의한 그룹화 및 외형 탐지 (Edge Grouping and Contour Detection by Delaunary Triangulation)

  • 이상현;정병수;정제평;김정록;문경일
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.135-142
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    • 2013
  • 본 외곽선 탐지는 모양 판별 및 객체 인식과 같은 많은 컴퓨터 시각 분야에 있어서 중요한 문제이다. 대부분의 경우에 지역적인 휘도 변화가 객체 윤곽선에서 보다는 무늬 영역에서 보다 강하게 나타나는 것으로 판명되고 있다. 따라서 각 화소의 가까운 인접된 부분에서만 볼 수 있는 지역적인 에지 특징들은 하나의 윤곽선 존재의 믿을만한 정보가 될 수 없기 때문에 전체적인 분석이 요구되고 있다. 본 연구에서는 형태심리학적 원리를 바탕으로 가상 연산자의 변형된 형태로서 적응성을 갖는 확대 연산자에 의한 지역적인 윤곽선 탐지 기법을 제안한다. 제안 방식의 새로운 점은 확대 방식에 있어서 각 윤곽선 화소에 관해 계산 기하학의 관점에서 Delaunary 다이어그램을 사용한다는 것이다. 윤곽선 그룹화와 관련하여 다중 임계 알고리즘이 도입되고, 각 임계 단계에서 작은 크기의 윤곽선 그룹들은 삭제되며, 자연 3차 스플라인 보간법을 통해 재구축되는 방식의 외형을 나타낸다. 또한, 상이한 임계들의 학습을 통해 입력 인자들의 값에 제안된 알고리즘이 민감하지 않은 견고한 성질을 유지하도록 한다. 본 연구의 구현에서는 기존 접근방식과의 비교를 통해 제안된 외형 결정 방식이 이미지에서 제거된 많은 텍스처들이 있음에도 불구하고 견고하고, 낮은 대비의 외형을 쉽게 감지하는데 효과적임을 보인다.

다수의 영상간 효율적인 스티칭을 위한 카메라 센서 정보 기반 영상 그룹핑 기술 (Images Grouping Technology based on Camera Sensors for Efficient Stitching of Multiple Images)

  • 임지헌;이의상;김회정;김규헌
    • 방송공학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.713-723
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    • 2017
  • 파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.