• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.493-497
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• 2016

적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.101-113
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• 2019

최근의 지능형 영상감시 기술은 인공지능 기반 영상분석을 통하여 기존에 제공하지 못했던 선제적 예측감시 등 다양한 서비스의 제공이 가능하게 되었다. 지능형 영상감시에 있어 보안성의 확보는 필수적이며, 원본 CCTV 영상 데이터에 대한 조작이 발생할 경우, 사회적으로 큰 문제로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 지능형 영상감시환경을 제안하였다. 제안한 방식은 CCTV 영상데이터의 위변조 방지를 보장하며, 엣지 블록체인을 통하여 ROI 프라이버시 보호가 가능하여 객체의 프라이버시 노출이 없다는 장점이 있다. 또한, 영상 중복제거가 가능하여 전송 효율을 높이고 스토리지를 절감할 수 있어 효율적이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.628-631
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• 2003

In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any cine. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using four pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.796-806
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• 2008

This paper presents a blind video watermarking algorithm that has the robustness against spatial, temporal, and SNR scalability and transcoding for the copyright protection of video contents in heterogeneous multimedia service. The proposed process of watermark embedding and detecting is accomplished on base layer for considering spatial scalability. The watermark consists of the string and the ordering number of string for considering temporal scalability. Thus, each of frames has the bitstream of one character and a ordering number of its character. To robust against FGS, the proposed algorithm quantizes low and middle frequency coefficients in ROI region of each of frames and embeds its watermark bitstream into the specific bits of the quantized coefficients. Experimental results verified that the proposed algorithm satisfies the invisibility of watermark and also has the robustness against spatial scalability, temporal scalability and FGS.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.634-640
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• 2018

본 논문에서는 방사선 영상을 기반으로 관심 영역의 자동 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 입력 영상에서 병변부위를 검출하기 위해 세그먼테이션, 특징 추출 및 참조 이미지 매칭을 이용한다. 추출된 영역은 참조 DB에서 일치하는 병변 이미지를 검색하고, 일치된 결과는 칼만 필터 기반의 적합성 피드백을 이용해 병변을 자동 추출한다. 제안 알고리즘은 왼손 x-ray 입력 영상을 기반으로 성장판을 추출하기 위해 왼손 이미지의 윤곽선을 추출하고, 이것은 다중 스케일 해시안 행렬 기반의 세션화를 이용해 후보 영역을 생성 한다. 그 결과, 제안 알고리즘은 관심영역 분할 단계에서는 0.02초로 빠른 분할이 가능하였고, 분할 영상을 기준으로 ROI 추출시 평균 0.53, 강화 단계에서는 0.49초로 매우 정확한 이미지 분할이 가능한 것을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.69-77
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• 2008

정보보호를 효율적이고 효과적으로 실천하는 방법으로 정보자산을 기준으로 위험관리를 수행하는 GMITS(ISO 13335)과 정보보호 관리체계 수립을 위한 ISMS(ISO 27001), 정보보호 능력성숙도 모델을 제시하는 SSE-CMM 등의 국제 표준이 존재한다. 그러나 각 표준은 위험관리를 위한 절차를 제시하거나 관리체계 수립방안, 그리고 능력성숙 수준을 제시하는 등 관리, 기술, 운영의 종합적인 보안방안을 제시하지는 못하고 있다. 또한 현 보안문제를 최고 관리자 수준에서 판단할 수 있는 종합적인 방안을 제시하지 못하고 있다. 본 논문에서는 정보시스템 보안평가를 통해 보안 기술, 관리, 운영측면의 문제점을 종합하여 위험관리가 가능하도록 하는 방안을 제안하고, 또한 제안한 위험관리를 통해 도출된 문제점을 최고관리자 수준에서 직관적으로 판단 할 수 있는 방안을 제시하여 정보보호 예산과 연계할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.142-144
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• 2023

실생활에서 CCTV가 증가함에 따라 영상에서 개인정보 유출에 대한 관심도 증가하고 있다. CCTV로 녹화된 영상에서는 다양한 개인정보가 노출될 수 있기 때문에, 개인정보를 비식별화할 수 있는 영상 암호화 기술이 필요하다. 현재 다양한 영상녹화 장치에서 효율성을 위해 HEVC가 많이 사용되고 있으며, HEVC 영상에서 관심영역만을 암호화하는 실시간 관심영역 암호화 기술이 연구되고 있다. 기존의 HEVC 영상에서 관심영역 암호화 기법은 모든 프레임의 관심영역에 포함되는 타일을 암호화하므로 많은 연산자원을 필요로 한다. 본 논문에서는 선별된 일부 프레임에서 관심영역에 포함되는 타일을 선택적으로 암호화하여, 모든 프레임에서 관심영역의 비식별화를 유지하며 암호화 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 영상 암호화 시 전체 프레임에 대한 비식별화를 유지하면서 기존 방법보다 암호화에 걸리는 시간이 50.4% 감소하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.80-83
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• 2007

최근 들어 보안에 대한 피해의 급증으로 많은 기업들이 정보시스템에 막대한 기업 자원을 투입하고 있다. 뿐만 아니라, 다양한 ROI 평가 방법을 통해 투자대비 최대 수익률을 이끌어 내기 위해 끊임없이 시도하고 있다. 이는 많은 기업들이 정보시스템에 대한 투자를 유보하거나 정확한 평가 및 방법을 내리고 싶어한다는 증거이다. 이러한 기업의 추세는 최근 보안 분야에 있어 합리적인 보안 투자 방침을 세우는데 좋은 지침이 되어 지고 있다. 그러나. 지금의 대규모 정보 시스템 구축 및 웹기반의 인프라 환경에서는 적절한 보안 투자를 한다는 것은 쉽지 않다. 이러한 근본적인 이유 중 하나는 수익률을 측정하는 방법의 부재에서 찾을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 보안 분야에서 쓰이는 기존의 ROSI(Return On Security Investment)모델을 소개하고, 투자의 위험부담을 줄이기 위한 확률 기반의 개선된 ROSI(Probability based ROSI = PROSI) 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2003년도 창립학술대회
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• pp.251-261
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• 2003

최근 정보보호의 중요성에 대한 인식이 확산되고 있음에도 불구하고 정보보호에 관한 적절한 투자가 이루어지지 않아, 효과적인 정보보호 시스템 구현이 지연되고 있다. 이는 전 세계적인 경제불황이라는 원인도 있겠지만, 정보보호 투자에 대한 정당화 논리가 부족하여 최고 경영자의 의사결정에 적절히 반영되지 않은 이유가 더 크다고 할 수 있다. 정보보호는 조직의 업무 수행에 수반되는 부대비용 개념으로 인식되어 왔으며 이 결과 ROI 와 같은 정보보호 투자에 대 한 정당화 논리를 제공하지 못해 적절한 투자가 적절히 수행되지 못하였다. 따라서 최근에는 정보보호 투자에 대한 수익과 지출간의 관계를 통한 ROSI(Return on Security Investment) 분석을 통한 정당화 논리 전개에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 ROSI 산출에 대한 접근방법을 비교 분석하고 TCO(Total Cost of Ownership)를 이용한 ROSI 방법을 제시하고자 한다. TCO는 하드웨어 가격뿐만 아니라 기술지원 및 유지 지원 인력 등을 모두 고려한 총 소유비용이다. 즉 정보보호에 대한 정확한 총 비용을 구하는데 매우 적합하다고 할 수 있다. 본 연구의 결과는 기업들로 하여금 좀 더 효과적인 정보보호 투자 정당화 수단으로서 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.311-312
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 기반 욕창 감지를 위한 욕창 객체 탐지를 연구한다. 객체 탐지 딥러닝 기법으로 RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO 등 다양한 기법이 존재하며, 각 모델의 특징 또한 다르다. 욕창은 단계별로 피부, 조직에 손상의 정도가 다르다. 낮은 단계의 경우 일반적인 피부색과 유사하게 나타나며, 높은 단계의 경우 근육, 뼈, 지지 조직 등의 괴사로 인해 삼출물 또는 괴사조직이 나타난다. 논문에서는 One-Stage Detection 기법인 YOLO를 기반으로 욕창 이미지 내부에서 욕창 탐지를 진행한다. 현재 보유하고 있는 이미지 데이터 수가 많지 않아 데이터 증강기법을 통해 데이터를 증강하여 학습에 활용하였다.