• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.786-792
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• 2007

비디오 감시 시스템에서 물체의 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 외부 환경에서 움직이는 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 움직이는 물체를 추적하기 위하여 먼저 가중치 차 영상을 구하여 움직이는 물체를 추출한 후 다시 닫힘 연산을 사용하여 잡음을 제거한다. 그리고 추출된 다양한 특징 정보로 매칭하여 움직이는 물체를 추적한다. 제안된 추적 방법은 가중치 차 영상을 사용하여 움직이는 물체를 추적하기에 정지된 물체가 갑자기 움직이거나 갑자기 멈출 때도 정확히 추적할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 공간위치, 형상과 명암도 특징을 종합하기에 움직이는 물체를 보다 더 효과적으로 추적할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1348-1353
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• 2007

본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.

• ETRI Journal
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• 제41권4호
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• pp.494-505
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• 2019

In this paper, we propose a new framework for detecting the unauthorized dumping of garbage in real-world surveillance camera. Although several action/behavior recognition methods have been investigated, these studies are hardly applicable to real-world scenarios because they are mainly focused on well-refined datasets. Because the dumping actions in the real-world take a variety of forms, building a new method to disclose the actions instead of exploiting previous approaches is a better strategy. We detected the dumping action by the change in relation between a person and the object being held by them. To find the person-held object of indefinite form, we used a background subtraction algorithm and human joint estimation. The person-held object was then tracked and the relation model between the joints and objects was built. Finally, the dumping action was detected through the voting-based decision module. In the experiments, we show the effectiveness of the proposed method by testing on real-world videos containing various dumping actions. In addition, the proposed framework is implemented in a real-time monitoring system through a fast online algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.9-23
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• 2019

In this paper, we propose a layer structure of a pest image classifier model using CNN (Convolutional Neural Network) and background removal image processing algorithm for improving classification accuracy in order to build a smart monitoring system for pine wilt pest control. In this study, we have constructed and trained a CNN classifier model by collecting image data of pine wilt pest mediators, and experimented to verify the classification accuracy of the model and the effect of the proposed classification algorithm. Experimental results showed that the proposed method successfully detected and preprocessed the region of the object accurately for all the test images, resulting in showing classification accuracy of about 98.91%. This study shows that the layer structure of the proposed CNN classifier model classified the targeted pest image effectively in various environments. In the field test using the Smart Trap for capturing the pine wilt pest mediators, the proposed classification algorithm is effective in the real environment, showing a classification accuracy of 88.25%, which is improved by about 8.12% according to whether the image cropping preprocessing is performed. Ultimately, we will proceed with procedures to apply the techniques and verify the functionality to field tests on various sites.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권6_2호
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• pp.1025-1032
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• 2020

In this paper, we propose a method to classify road weather conditions into rain, fog, and sun using a SVM (Support Vector Machine) classifier after extracting weather features from images acquired in real time using an optical sensor installed on a roadside post. A multi-dimensional weather feature vector consisting of factors such as image sharpeness, image entropy, Michelson contrast, MSCN (Mean Subtraction and Contrast Normalization), dark channel prior, image colorfulness, and local binary pattern as global features of weather-related images was extracted from road images, and then a road weather classifier was created by performing machine learning on 700 sun images, 2,000 rain images, and 1,000 fog images. Finally, the classification performance was tested for 140 sun images, 510 rain images, and 240 fog images. Overall classification performance is assessed to be applicable in real road services and can be enhanced further with optimization along with year-round data collection and training.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권3호
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• pp.38-46
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• 2012

심방세동은 발작성 심방세동 단계에서부터 검출 및 분석하여 적절한 치료를 실시하여야 하며, 홀터 심전계를 통해서만 측정할 수 있다. 현재 12채널 심전계를 통해서는 심방세동 신호를 추출할 수 있는 효과적인 방법들이 개발되어 있으나, 홀터 심전계를 위한 방법으로는 심실활동 템플릿을 단순 제거하는 ABS(averaged beat subtraction)방법이 사용되고 있다. 최근 단일 채널 심전도로부터 심방세동 신호를 추출하기 위한 PCA(principal component analysis) 또는 SVD(singular value decomposition) 기반의 알고리즘이 제안되기도 하였으나, 구현이 복잡하고 전문가의 개입이 필요한 한계가 있다. 본 논문에서는 주 입력인 심방세동 심전도에서 심실활동을 이벤트로서 검출한 뒤 이를 기준 입력으로 하는 이벤트 동기 적응필터(ESAF, event-synchronous adaptive filter)를 제안하고, 심방세동 신호 추출 성능을 평가해 보았다. 그 결과 기존 ABS 방법에 비해 우수할 뿐만 아니라, 전문가의 개입 없이도 PCA 또는 SVD 기반의 알고리즘과도 대등한 성능을 보였다. 나아가 이형성 심실활동이 있는 경우에도 효과적으로 대응할 수 있는 확장 ESAF 방법을 제안하였으며, 단형성 심실활동이 있는 경우와 유사한 수준의 성능을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 홀터 심전계에 적용하면 발작성 심방세동 심전도의 분석뿐만 아니라 항부정맥 약물의 치료효과를 실시간으로 보다 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1148-1152
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• 2012

본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 지능형 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 주로 침입자 탐지를 위한 것으로 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction 기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 큰 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화 한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM 기법을 적용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실제 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2610-2630
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• 2021

The aim of this paper is to propose the alternative algorithm to finish the process in public key cryptography. In general, the proposed method can be selected to finish both of modular exponentiation and point multiplication. Although this method is not the best method in all cases, it may be the most efficient method when the condition responds well to this approach. Assuming that the binary system of the exponent or the multiplier is considered and it is divided into groups, the binary system is in excellent condition when the number of groups is small. Each group is generated from a number of 0 that is adjacent to each other. The main idea behind the proposed method is to convert the exponent or the multiplier as the subtraction between two integers. For these integers, it is impossible that the bit which is equal to 1 will be assigned in the same position. The experiment is split into two sections. The first section is an experiment to examine the modular exponentiation. The results demonstrate that the cost of completing the modular multiplication is decreased if the number of groups is very small. In tables 7 - 9, four modular multiplications are required when there is one group, although number of bits which are equal to 0 in each table is different. The second component is the experiment to examine the point multiplication process in Elliptic Curves Cryptography. The findings demonstrate that if the number of groups is small, the costs to compute point additions are low. In tables 10 - 12, assigning one group is appeared, number of point addition is one when the multiplier of a point is an even number. However, three-point additions are required when the multiplier is an odd number. As a result, the proposed method is an alternative way that should be used when the number of groups is minimal in order to save the costs.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.127-132
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• 2003

Cryptosystems have received very much attention in recent years as importance of information security is increased. Most of Cryptosystems are defined over finite or Galois fields GF($2^m$) . In particular, the finite field GF($2^m$) is mainly used in public-key cryptosystems. These cryptosystems are constructed over finite field arithmetics, such as addition, subtraction, multiplication, and multiplicative inversion defined over GF($2^m$) . Hence, to implement these cryptosystems efficiently, it is important to carry out these operations defined over GF($2^m$) fast. Among these operations, since multiplicative inversion is much more time-consuming than other operations, it has become the object of lots of investigation. Recently, many methods for computing multiplicative inverses at hi호 speed has been proposed. These methods are based on format's theorem, and reduce the number of required multiplication using normal bases over GF($2^m$) . The method proposed by Itoh and Tsujii[2] among these methods reduced the required number of times of multiplication to O( log m) Also, some methods which improved the Itoh and Tsujii's method were proposed, but these methods have some problems such as complicated decomposition processes. In practical applications, m is frequently selected as a power of 2. In this parer, we propose a fast method for computing multiplicative inverses in GF($2^m$) , where m = ($2^n$) . Our method requires fewer ultiplications than the Itoh and Tsujii's method, and the decomposition process is simpler than other proposed methods.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.57-62
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• 2009

목적 : 기존의 fan-beam을 이용한 triple detector system에서 parallel collimator를 이용한 dual detector system으로 변화에 있어 acquisition과 processing 부분에서 발생할 수 있는 여러 가지의 변수를 phantom과 volunteer test를 통하여 실험해 보았다. 1 day protocol brain spect를 위하여 parallel collimator에서만 적용되는 OSEM2D와 OSEM3D의 비교 분석을 중점으로 하였고, 모든 연구는 동등한 검사시간으로 fan-beam을 사용하였던 Triple gamma camera보다 parallel을 사용한 dual camera에서 보다 우수한 영상을 구현하고자 하는 목표를 지향하였다. 실험재료 및 방법 : Normal time scan과 short time scan을 실시하였고, collimator 변화에 따른 영상의 변화도 알아보았다. Jaczack performance phantom과 Body IEC phantom을 이용하여 SNR과 contrast를 평가해보았고 Hoffman 3D phantom의 실험을 거쳐 volunteer test를 실시하였다. 결과 : Normal time과 short time의 비교에서는 FLASH3D를 제외한 OSEM2D와 FBP는 분석방법으로 부적합하였다. LEAP는 resolution과 sharpness 등 전체적인 영상의 질이 기존의 fan-beam을 이용한 영상과 유사하였고, LEUHR은 감도의 저하로 1 day protocol을 적용하기 위한 scan time에는 부적합하였다. 재구성법의 비교에서는 Flash-3D를 이용한 결과들이 기존의 FBP와 OSEM-2D보다 월등히 정확함을 정성적으로 확인하였다. 결론 : OSEM3D 재구성법으로 Dual detector system에서의 1 day protocol brain SPECT 시 Fan-beam보다 sensitivity가 떨어지는 parallel collimator의 단점을 보완하면서 영상의 질 또한 de-noising과 scatter correction, resolution recovery 등의 효과를 얻을 수 있으므로 1 day protocol brain SPECT의 검사의 적용에 유용할 것으로 사료된다. 그러나 이러한 half-time method라 제공되는 다양한 프로그램의 임상적용에 대한 광범 위한 연구가 현실적으로 필요하며 향후 계속적인 연구가 기대되는 바이다.