본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적으로 입력되는 영상에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 대표적으로 사용하는 SIFT와 SURF 알고리즘보다 성능이 좋은 Ferns 알고리즘을 사용하고 Optical Flow Tracker를 이용하여 차량의 위치를 추적한다. 신뢰도를 높이기 위해서 이전 프레임에서 학습되지 않은 특징에 대해 지속적으로 학습하여 새로운 학습결과를 도출하여 업데이트한다. 기존의 차량 검출 알고리즘보다 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 Ferns에 의한 학습과 Optical Flow Tracking의 상호작용으로 높은 매칭률과 효율성을 보였다.
여러 분야에서 각광받는 딥러닝은 학습시간이 오래 걸리고, 고가의 장비들이 요구된다. 이러한 이유로 저사양 머신들을 이용한 분산 러닝 시스템들이 연구되기 시작했다. 본 논문은 " PSO 알고리즘을 이용한 분산 딥러닝 시스템" 을 개선했고, 그 결과 개선한 시스템의 머신 개수가 1 대 일 때 정확도가 92.8%까지 향상되었고, 머신 개수가 10 대 일 때 정확도가 93.4%까지 향상되었다. 이를 기반으로 저사양의 머신들을 결합한 분산 러닝 시스템이 고가의 장비를 사용하지 않고도 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인했다.
악의적 목적을 가진 Hacker는 Google의 검색 기능과 키워드 사용을 이용해 인터넷 상에 존재하는 개인정보를 탈취하거나 웹페이지의 취약성, 해킹 대상에 대한 정보들을 수집할 수 있다. Google의 검색 결과 인터넷에서는 수많은 개인정보가 검색되고, 이중에는 타인에게 노출되지 않아야 하는 개인의 이력서, 기업의 기밀자료, 관리자의 ID, Password 등도 인터넷 상에서 보안되지 않은 상태로 존재하고 있다. 본 논문에서는 Google을 이용한 정보검색과 정보탈취에 대해 연구하고, 개인 탈취 정보를 이용한 침해사고와 포렌식 자료 생성에 관한 기술과 보안방안을 제안한다. 본 논문 연구를 통하여 인터넷 검색 결과에 대한 보안 취약성 보완의 기술 발전과 기초자료로 활용될 것이다.
2009년 7월 G8 확대정상회의에서 이태리와 공동으로 Smart Grid 선도국으로 한국이 지정되었다. 하지만 차세대 국가 성장 동력인 Smart Grid에 대한 사이버 공격 사례가 발생하고 있으며, 모의실험을 통해 보안 위협이 예측되고 있어, Smart Grid 공격을 분석하고, 안전성을 확보하기 위한 Smart Grid 보안기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 Smart Grid의 AMI, 네트워크 인프라, 시스템의 스마트 제어 및 스마트 서비스에 대한 보안성 분석과 램 공격, 주파수 크래킹, 악성코드 등의 공격과 취약점에 관한 연구를 한다. 그리고 Smart Grid 기술에 대한 공격을 방어 할 수 있는 보안 기술 및 보안 방법을 연구한다. 본 연구를 통해 Smart Grid에 대한 보안성을 강화하여 Smart Grid 보안기술 발전에 기여할 것이다.
본 연구는 실시간 영상에서 정면 얼굴을 가지고 있는 이미지를 탐지하는 방법에 대한 것이다. 모든 프레임마다 얼굴 인식 등의 연산을 수행한다면 계산량과 시간이 문제이다. 우리가 제안하는 방법은 동일인이 등장하는 영상 중 동일한 얼굴을 추적하여 움직임의 차이를 이용하여 정면 이미지를 판단하는 것이다. Gaussian Mixture Model 과 Motion template 을 이용하였으며, 실험을 통해 도출된 결과는 제안 알고리즘의 유용성을 어느 정도 증명할 수 있었다.
본 연구는 유해 동영상을 자동으로 판단하는 시스템에 대한 것이다. 연속된 영상을 특정 Frame별로 나누어 유해 영상을 분류하는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템의 정확성과 효율성을 검증하기 위해 다양한 영상과 상황에 대하여 실험 및 분석을 하였다. 실험 결과 제안된 시스템은 기존 연구에 비하여 시간과 효율성이 개선되었음을 보였다.
음성을 통한 자동화된 감정 인식은 편리하고 다양한 서비스를 제공할 수 있어 중요한 연구분야라고 할 수 있다. 기계학습의 다양한 알고리즘을 사용하여 감정을 인식하는 연구가 진행되어 왔지만 그 성능은 아직 초보적 단계를 벋어나지 못하고 있는 실정이다. 앞선 연구에서 우리는 비감독 학습 방법으로 감성을 그룹화 하고 이것을 이용하여 다시 감독 학습을 하는 시스템을 소개 하였다. 본 연구에서 우리는 감독 학습 방법에서 사용했던 오류 역전파 알고리즘을 support vector machine(SVM) 으로 변경하고 몇 가지 구조를 변경하여 기능을 개선하였다. 실험을 통하여 성능을 측정하였으며 어느 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
객체의 인식과 추적은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 얼굴을 인식하고 추적하는 기술은 많은 분야에서 응용될 수 있다. 기존에 연구되어 온 기준 프레임과 관찰 프레임 사이의 차를 이용하여 객체를 인식하고 추적하는 방식은 관찰 대상이 다수인 경우 동일성을 확보하기에는 어려움이 많다. 따라서 본 논문에서는 각각의 프레임에서 빠르게 얼굴 영역을 인식하고, 독립적으로 인지된 얼굴들의 동일성을 연결하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유용성은 실험으로 검증하였으며, 어느 정도 의미 있는 결과를 관찰할 수 있었다.
본 연구는 최근 개발된 다양한 저비용 센서와 기계 학습 알고리즘을 이용한 게임을 위한 사람 팔 제스처 인식에 관한 것이다. 게임의 입력으로 사용할 수 있는 동작 10개를 정의하고, 이러한 동작들을 센서에서 수집된 팔 관절의 좌표를 추적하여 전처리했다. 자료의 시간성을 고려하여 HMM(Hidden Markov Model)을 학습 알고리즘으로 사용하였으며 제안한 방법의 유용성은 실험을 통해 검증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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