• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.6
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• pp.493-497
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• 2016

Infrared (IR) imaging is capable of detecting targets that are not visible at night, thus it has been widely used for the security and defense system. However, the quality of the IR image is often degraded by low resolution and noise corruption. This paper addresses target segmentation with the IR image. Multiple regions of interest (ROI) are extracted by the multi-level segmentation and targets are segmented from the individual ROI. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering algorithm initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM) and the EM algorithm iteratively estimates those parameters. Each pixel is assigned to one of clusters during the decision. This paper proposes the selection and the merging of the extracted ROIs. ROI regions are selectively merged in order to include the overlapped ROI windows. In the experiments, the proposed method is tested on an IR image capturing two pedestrians at night. The performance is compared with conventional methods showing that the proposed method outperforms others.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.10
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• pp.101-113
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• 2019

Recently, the intelligent video surveillance technology has become able to provide various services such as predictive surveillance that have not been provided previously. Securing the security of the intelligent video surveillance is essential, and malicious manipulation of the original CCTV video data can lead to serious social problems. Therefore, in this paper, we proposed an intelligent video surveillance environment based on blockchain. The proposed scheme guarantees the integrity of the CCTV image data and protects the ROI privacy through the edge blockchain, so there is no privacy exposure of the object. In addition, it is effective because it is possible to increase the transmission efficiency and reduce storage by enabling video deduplication.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09a
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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.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.6
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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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.634-640
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• 2018

In this paper, we propose an automatic extraction algorithm of region of interest(ROI) based on medical x-ray images. The proposed algorithm uses segmentation, feature extraction, and reference image matching to detect lesion sites in the input image. The extracted region is searched for matching lesion images in the reference DB, and the matched results are automatically extracted using the Kalman filter based fitness feedback. The proposed algorithm is extracts the contour of the left hand image for extract growth plate based on the left x-ray input image. It creates a candidate region using multi scale Hessian-matrix based sessionization. As a result, the proposed algorithm was able to split rapidly in 0.02 seconds during the ROI segmentation phase, also when extracting ROI based on segmented image 0.53, the reinforcement phase was able to perform very accurate image segmentation in 0.49 seconds.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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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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• 2003.12a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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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.