• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.593-603
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• 2020

네트워크의 발전에 따라 악성코드 생성도구가 유포되는 등으로 인해 악성코드의 출현이 기하급수적으로 증가하였으나 기존의 악성코드 탐지 방법을 통한 대응에는 한계가 존재한다. 이러한 상황에 따라 머신러닝 기반의 악성 코드탐지 방법이 발전하는 추세이며, 본 논문에서는 머신러닝 기반의 악성 코드 탐지를 위해 PE 헤더에서 데이터의 feature를 추출한 후 이를 이용하여 autoencoder를 통해 악성코드를 더 잘 나타내는 feature 및 feature importance를 추출하는 방법에 대한 연구를 진행한다. 본 논문은 악성코드 분석에서 범용적으로 사용되는 PE 파일에서 확인 가능한 DLL/API 등의 정보로 구성된 549개의 feature를 추출하였고 머신러닝의 악성코드 탐지 성능향상을 위해 추출된 feature를 이용하여 autoencoder를 통해 데이터를 압축적으로 저장함으로써 데이터의 feature를 효과적으로 추출해 우수한 정확도 제공 및 처리 시간을 2배 단축에 성공적임을 증명하였다. 시험 결과는 악성코드 그룹 분류에도 유용함을 보였으며, 향후 SVM과 같은 분류기를 도입하여 더욱 정확한 악성코드 탐지를 위한 연구를 이어갈 예정이다.

• 대한산업공학회지
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• 제20권1호
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• pp.99-112
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• 1994

This paper describe the development of a systematic method of slicing solid parts based on a data structure called Sliced Profile Data Structure(SPDS). SPDS is an augmented polygon data structure that allows multiple layers of sliced profiles to be connected together. The method consists of five steps: (1) Selection of slicing directions, (2) Determination of slicing levels, (3) Creation of sliced profiles, (4) Connection of sliced profiles, and (5) Refinement. The presented method is aimed at enhancing the applicability of CSG for manufacturing by overcoming the problem of non-uniqueness and global nature. The SPDS-based method of feature extraction is suitable for recognizing broad scope of features with detailed information. The method is also suitable for identifying the global relationships among features and is capable of incorporating the context dependency of feature extraction.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.187-194
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• 2015

본 논문에서는 RGB-D 입력 영상들로부터 3차원 공간을 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 효과적으로 추적할 수 있는 시각 주행 거리측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징 기반의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 본 시스템에서는 보다 정확한 주행 거리 추정치를 얻기 위해, 카메라 이동 이전과 이동 이후의 영상에서 추출한 특징들을 정합한 뒤, 정합된 특징들에 대한 추가적인 정상 집합 정제 과정과 주행 거리 정제 작업을 반복한다. 또한, 정제 후 잔여 정상 집합의 크기가 충분치 않은 경우에도 잔여 정상 집합의 크기에 비례해 최종 주행 거리를 결정함으로써, 추적 성공률을 크게 향상시켰다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험과 3차원 장면 복원 응용 시스템의 구현을 통해, 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정 방법의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 디지털정책학회지
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• 제2권3호
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• pp.1-7
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• 2023

본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2607-2613
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• 2012

지식 기반의 포괄적 문서요약은 문장집합의 구성이 요약 결과에 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 의미특징에 의한 군집과 문장군집의 응집도를 이용하여 포괄적 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 비음수행렬분해에서 유도되는 의미특징을 이용하여 문장을 군집하고, 문서의 내부구조를 잘 표현하는 문장군집들로 문서의 주제 그룹을 분류할 수 있다. 또한 문장군집의 응집도와 재군집에 의한 군집의 정재를 이용하여 중요한 문장을 추출함으로써 요약의 질을 향상시킬 수 있다. 실험결과 제안방법은 다른 포괄적 문서요약 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.345-346
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• 2023

As the shape and size of detectable objects diversifying recognition and segmentation algorithms have been developed to acquire accurate shape information. Although a high density of data captured by the repetition of scanning improves the accuracy of algorithms the high dense data decreases the efficiency due to its large size. This paper proposes standardization algorithms using the feature of structural members on indoor point cloud data to improve the process. First of all we determine the reduction rate of the density based on the features of the target objects then the data reduction algorithm compresses the data based on the reduction rate. Second the data arrangement algorithm rotates the data until the normal vector of data is aligned along the coordinate axis to allow the following algorithms to operate properly. Final the data arrangement algorithm separates the rotated data into their leaning axis. This allows reverse engineering of indoor point clouds to obtain the efficiency and accuracy of refinement processes.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.103-106
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• 2004

Extrapolation off the boundaries of scattered data is an intrinsic feature of interpolation. However, extrapolation causes serious problems in stereo-vision and mapping, which has not been investigated carefully. In this paper, we present novel schemes to eliminate the extrapolation effects for the generation of a digital elevation model (DEM). As a first step, we devise point distribution criteria, namely COG (Center of Gravity) and ECI (Empty Center Index), and apply rigorous and robust elimination based on the criteria. Compared with other methods, the proposed schemes are computationally fast and applicable to a wide range of interpolation techniques.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.515-520
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• 2012

In brain computer interface (BCI) system, the most important part is classification of human thoughts in order to translate into commands. The more accuracy result in classification the system gets, the more effective BCI system is. To increase the quality of BCI system, we proposed to reduce noise and artifact from the recording data to analyzing data. We used auditory stimuli instead of visual ones to eliminate the eye movement, unwanted visual activation, gaze control. We applied independent component analysis (ICA) algorithm to purify the sources which constructed the raw signals. One of the most famous spatial filter in BCI context is common spatial patterns (CSP), which maximize one class while minimize the other by using covariance matrix. ICA and CSP also do the filter job, as a raw filter and refinement, which increase the classification result of linear discriminant analysis (LDA).

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2000-2003
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• 2003

This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm for robust face recognition. Given a 3D input image, we automatically extract several important 3D facial feature points based on the facial geometry. To estimate 3D head pose accurately, we propose an Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the initial 3D head pose of an input image using Singular Value Decomposition (SVD) method, and then perform a Pose refinement procedure in the normalized face space to compensate for the error for each axis. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately, therefore suitable for 3D face recognition.

• 소성∙가공
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• 제13권2호
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• pp.174-179
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• 2004

The effect of grain refinement on the plastic deformation behaviour of nanocrystalline metallic materials is investigated. A phase mixture model in which a single phase material is considered as an effectively two-phase one is discussed. A distinctive feature of the model is that grain boundaries are treated as a separate phase deforming by a diffusion mechanism. For the grain interior phase two concurrent mechanisms are considered: dislocation glide and mass transfer by diffusion. The proposed constitutive model was implemented into a finite element code (DEFORM) using a semicoupled approach. The finite element method was applied to simulating room temperature tensile deformation of Cu down to the nanoscale grain size in order to investigate the pre- and post-necking behaviour.