인터넷의 확산과 정보 교환, 배포와 수집 기술에 대한 의존도의 증대로 과거와는 비교할 수 없는 대용량의 데이터가 생성되었다. 대용량 데이터를 식별하고 가려내는 작업은 가까운 미래에 오늘날의 컴퓨터 과학의 상당 부분을 새롭게 정의할 것으로 예상된다. 여러 관련 분야에서 반복되는 중요한 과제는 재식별의 문제이다. 광범위한 정의에서, 재식별 문제는 과거에 인식된 객체를 다시 식별하는 문제이다. 예를 들면, 여러 장소에 설치된 감시 카메라에 포착된 어떤 사람을 추적하는 문제가 이에 해당한다. 본 논문에서는 서로 다른 분야에서 이 과제를 어떻게 정의하고, 이 과제를 어떻게 해결하는가에 대해 비교 분석한다. 비디오 감시에서 사람 재식별, 텍스트 샘플에서 저자 식별, 사진 선호도에 따른 사용자 식별 등이 이에 포함된다. 본 논문은 또한 학제간 해결 방안이 장점을 지니는 상황에 대한 비전을 제시한다.
본 연구에서는 3차원 RGB-D Xtion2 카메라를 이용하여 보행자의 골격좌표를 추출한 결과를 바탕으로 동적인 특성(속도, 가속도)을 함께 고려하여 딥러닝 모델을 통해 사람을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문의 핵심목표는 RGB-D 카메라로 손쉽게 좌표를 추출하고 새롭게 생성한 동적인 특성을 기반으로 자체 고안한 1차원 합성곱 신경망 분류기 모델(1D-ConvNet)을 통해 자동으로 보행 패턴을 파악하는 것이다. 1D-ConvNet의 인식 정확도와 동적인 특성이 정확도에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 정확도는 F1 Score를 기준으로 측정하였고, 동적인 특성을 고려한 분류기 모델(JCSpeed)과 고려하지 않은 분류기 모델(JC)의 정확도 비교를 통해 영향력을 측정하였다. 그 결과 동적인 특성을 고려한 경우의 분류기 모델이 그렇지 않은 경우보다 F1 Score가 약 8% 높게 나타났다.
본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.
본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.
보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘은 주어진 영상 내에 존재하는 보행자들 중 특정 보행자를 검출해내는 방법이다. 최근까지 보행자 재 검출 알고리즘에 대한 여러 연구가 진행되어 오고 있지만 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 영상 데이터를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이나 조명의 조건, 보행자를 촬영한 방향 등에 따라 정확도가 떨어지는 현상이 발행한다. 이에 따라, 보행자 재 검출 알고리즘을 수행하는데 있어서, 조명 등의 조건에 구애 받지 않고 정확한 검출을 할 수 있도록 style transfer를 이용하여 영상을 변형하여 보행자 재검출을 수행하는 연구를 진행한다.
Manimaran, V.;Srinivasagan, K.G.;Gokul, S.;Jacob, I.Jeena;Baburenagarajan, S.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4456-4475
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2021
The system for re-identifying persons is used to find and verify the persons crossing through different spots using various cameras. Much research has been done to re-identify the person by utilising features with deep-learned or hand-crafted information. Deep learning techniques segregate and analyse the features of their layers in various forms, and the output is complex feature vectors. This paper proposes a distinctive framework called Integrated Level Feature Pattern (ILFP) framework, which integrates local and global features. A new deep learning architecture named modified XceptionNet (m-XceptionNet) is also proposed in this work, which extracts the global features effectively with lesser complexity. The proposed framework gives better performance in Rank1 metric for Market1501 (96.15%), CUHK03 (82.29%) and the newly created NEC01 (96.66%) datasets than the existing works. The mean Average Precision (mAP) calculated using the proposed framework gives 92%, 85% and 98%, respectively, for the same datasets.
본 논문에서는 미국, 영국, 일본, 중국, 한국의 비식별화 정책비교를 통하여 향후 비식별화 규제의 방향과 빅데이터 산업 활성화 방안을 제시한다. 비식별화 기술과 적정성 평가기준을 효율적으로 활용할 경우, 개인의 사생활을 침해하지 않고 개인정보보호법 제약을 피하면서 개인정보를 산업적으로 활용하여 서비스와 기술을 발전시킬 수 있다. 역작용으로는 비식별화 된 데이터들의 집합체로서 개인을 재식별 할 수 있는 재식별화 문제가 발생할 수 있다. 비즈니스 관점에서는 빅데이터 산업이 활성화되기 위해서 규제의 해소와 빅데이터 활용 등을 위한 제도완화가 필요하며 정보보호 측면에서의 보안강화 조치와 제도정비도 필요하다.
본 연구는 지난 2006년부터 2011년 약 6년 동안 저자가 강의한 과목을 수강한 224명 수강생들이 사용한 4자리 숫자 비밀번호 자료들을 수강 학생 개인별로 수집하여 재사용 실태를 분석한 결과물이다. 6년 동안 총 224명의 조사대상자들 중에서 1313개의 번호들이 관측되었고, 일인당 적게는 3~4개, 많게는 12~13개를 사용하였으며 평균은 5.86개 이었다. 조사대상자들 중 87%, 즉 195명이 재사용을 하고 있었으며 이들 중 하나의 번호로 재사용한 경우는 64%, 두 개의 번호로 재사용한 경우는 20%, 약 3%정도는 3~4개의 번호를 이용하여 각각 재사용 한 사실을 알 수 있었다. 1313개 중 64.3%에 해당하는 844개의 번호들이 재사용되고 있었으며, 완전일치는 아니지만 자리위치나 숫자 크기를 일부만 수정, 변경시킨 번호들을 부분 일치라 정의하였고 부분일치에 사용되는 번호 비율 10.4%가 더해지면 약 75%의 번호들이 넓은 의미에서 재사용되어지고 있었다. 남학생들의 재사용 비율이 여학생들보다 높게 나타났다. 이러한 본 연구의 결과가 날로 진화하는 패스워드 해킹에 대비하는 보안정책을 입안할 시에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
In this paper, we propose a new algorithm that can enhance the speed of template matching of hand vascular pattern person verification or recognition system. Various template matching algorithms have advantages in the matching accuracy, but most of the algorithms suffer from computational burden. To reduce the computational amount, with accuracy maintained, we propose following template matching scenario as follows. firstly, original hand vascular image is re-sampled in order to reduce spatial resolution. Secondly, reconstructed image is projected to vertical and horizontal direction, being converted to two one dimensional (1D) data. Thirdly, converted data is used to estimate spatial discrepancy between stored template image and target image. Finally, matching begins from where the estimated order is highest, and finishes when matching decision function is computed to be over certain threshold. We've applied the proposed algorithm to hand vascular pattern identification application for biometrics, and observed dramatic matching speed enhancement. This paper presents detailed explanation of the proposed algorithm and evaluation results.
페이스북과 트위터 한국인 이용자 계정 934만개를 조사하여 개인정보 노출 현황을 분석해보니 다양한 개인정보가 많이 노출되어 있었다. 이메일, 전화번호 같은 식별정보는 1% 미만으로 많이 노출되어 있지 않았지만, 이름, 학교같은 비식별 정보를 통해 개인을 특정할 수 있는 경우가 많았는데, 이름이 유일하여 개인을 특정할 수 있는 계정이 35만개에 달했으며, 2개 이상의 정보를 조합하여 개인을 특정할 수 있는 경우는 297만 명에 달했다. 또한, 동일인이 소유한 페이스북과 트위터 계정의 연결 가능성을 분석하였는데, 동일인일 가능성이 있는 계정 쌍 34만개를 찾을 수 있었다. 계정을 연결할 수 있다는 것은 개인을 식별하고 특정했음을 의미한다. 비식별정보를 통한 특정 가능성과 연결가능성을 통해 식별정보만을 필터링하는 기존 개인정보보호방안에 한계가 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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