• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.246-248
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• 2019

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.41-42
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• 2018

텍스트 문서 영상으로부터 단어를 검출하고, LLAH(locally likely arrangement hashing) 알고리즘을 이용하여 이웃 단어 사이의 기하 관계를 표현하는 특징 벡터를 계산한 후, 특징 벡터를 비교함으로써 텍스트 문서를 효과적으로 인식하거나 검색할 수 있다. 그러나, 이는 문서 내 각 단어가 정확하고 강건하게 검출된다는 전제를 필요로 한다. 본 논문에서는 텍스트 내 각 라인을 검출하고, 각 라인 내에서 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 깊은 신경망(deep neural network)을 이용하여 학습하고 분류함으로써, 보다 카메라와 텍스트 문서 사이의 거리나 방향이 동적으로 변하는 조건에서 각 단어를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 모바일 환경에서 제안된 방법을 구현하였으며, 실험을 통해 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 92.5%의 정확도로 구별할 수 있으며, 이를 통해 동적인 환경에서 단어 검출의 강건성을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제41권5호
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• pp.599-607
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• 2019

Although iris recognition verification is considered to be the safest method of biometric verification, studies have shown that iris features may be illegally used. To protect iris features and further improve the security of iris recognition and verification, this study applies the Gaussian and Laplacian mechanisms and to hide iris features by differentiating privacy. The efficiency of the algorithm and evaluation of the image quality by the image hashing algorithm are selected as indicators to evaluate these mechanisms. The experimental results indicate that the security of an iris image can be significantly improved using differential privacy protection.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.514-517
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• 2010

이미지 해쉬는 기술자(Descriptor) 또는 구분자(Identifier)로서 영상의 유사성을 측정하는데 사용될 수 있다. 수많은 이미지 해쉬 기술들이 있지만, 그 중에서도 히스토그램 기반의 방법들이 일반적인 영상처리나 다양한 기하학적 공격들에 강인함을 보여준다. 이 논문에서는 강인한 히스토그램 기반 이미지 해쉬를 생성하기 위하여 영상의 양자화, 사용자 지정 윈도우를 적용하여 영상의 특성화 과정을 적용하며 해쉬 값 결정 알고리즘도 오류에 강하도록 설계하였다. 이러한 기술은 기존의 논문들이 보여주었던 성능을 향상시킨다. 특히, 통계적인 오류측정을 통해 수행결과를 설명함으로서 수행성능의 향상을 객관적으로 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1142-1145
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• 2008

This paper proposes a novel cluster-based lookup service in mobile ad hoc networks. By applying a self-adaptive multi-hop clustering, we avoid the empty region problem of grid system and omit the need of GPS device. The novelty of the proposed scheme is in its exploitation of hashing function for location querying to achieve low communication overhead. By varying different simulation parameters, we show that the proposed scheme is scalable and adaptive to many networks scenarios. Experiment results demonstrate that our scheme reduces the communication overhead significantly.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1134-1149
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• 2013

Pub/sub 기술은 메시지 기반으로 데이터 생성자의 위치, 시간, 동기화 등에 대한 데이터에 제한 없이 접근할 수 있게 하는 특징을 가지므로, 데이터 중심 서비스를 위한 미들웨어 구축 기술로 널리 활용되고 있다. 국제 표준화 기구인 OMG (Object Management Group)에서 정의한 DDS (Data Distribution Service)는 pub/sub 기반의 미들웨어 기술로서, 미국 군용 장비의 표준 미들웨어로 채택되는 등 그 유용성이 높이 인정받고 있다. 그러나 publisher와 subscriber가 밀집된 환경에서는, 시스템 초기 부팅 시에 시스템 내 data 생산과 소비 주체가 되는 Participant와 Endpoint들을 탐색하는 과정에서의 지연 시간이 길다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 지역적으로는 넓지 않지만 시스템 내의 Participant와 Endpoint의 수가 밀집된 환경에서의 탐색 시간을 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 기존의 DDS 표준에서 정의하고 있는 표준 탐색 단계인 Participant 탐색 단계와 Endpoint 탐색 단계를 통합하고 분산 해쉬 기법의 Successor 개념을 도입하여 각 Participant마다 메시지를 전달해야 하는 대상의 수를 줄였다. 메시지 전달대상의 수를 줄임으로써 전송 프로토콜로 TCP를 적용하는 것이 가능해져, 메시지 전달의 신뢰성을 높일 수 있었다. 네트워크 시뮬레이터를 통한 성능 평가에서 본 연구에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 10%의 탐색 시간으로 시스템 내 Participant와 Endpoint를 발견할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.88-95
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• 2009

본 논문에서는 고성능 네트워크 응용에서 사용하기 위한 트래픽 패턴 매칭 하드웨어를 제안한다. 제안하는 트래픽 패턴 매칭 하드웨어는 고속 망에서 다양한 종류의 정보 유출이나 침입을 차단하기 위한 콘텐츠 보안 시스템에서 사용 할 목적으로 설계되었다. 제안하는 하드웨어는 헤더 검색부와 스트링 패턴 매칭부로 구성되었다. 헤더 검색부의 하드웨어 구현에는, 흔히 TCAM(Ternary CAM) 구현이 사용되지만 하드웨어나 메모리 비용과 전력 소모 면에서 비효율적이므로, 본 논문에서는 비교기 배열과 HiCuts 트리에 기반을 둔 구현 기법을 채택하고 이를 수정하여 적용하였다. Xilinx FPGA XC4VSX55을 사용한 구현에서, 제안된 설계는 TCAM 구현에 비하여 FPGA 슬라이스 사용을 약 26%까지 그리고 블록 RAM의 사용을 약 58%까지 절약할 수 있었다. 스트링 패턴 매칭부의 설계에서는 하드웨어 면에서 효율적이며, 충돌 발생률을 감소시킬 수 있도록 구성을 바꿔 전력 소모를 감소시킬 수 있는 셀룰러 오토마타형 해싱 모듈을 설계하여 사용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12B호
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• pp.1022-1036
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• 2004

모바일 망에서는 지속적으로 변하는 개별 가입자의 위치 정보가 관리되어져야 한다. 이와 같은 분산 환경 속에서 위치 정보 관리의 핵심 역할을 수행하는 내장형 시스템인 HLR system은 table 관리 기능과 색인 관리 기능 그리고 백업 관리 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 현재 사용되고 있는 HLR system의 문제점을 철저한 분석을 통해 파악하여 그 문제의 해결 방안을 제시하고, HLR system을 위한 새로운 구조를 제시하였다. HLR system에서는 가입자 정보의 실시간 접근과 갱신을 제공하기 위해 주기억장치 데이터베이스 시스템이 사용되고 있다. 따라서, 더 나은 실시간 기능을 제공키 위해서, 가입자의 정보를 보다 신뢰성 있게 관리하기 위해서, 보다 많은 가입자에게 편의를 제공하기 위해서는 이의 성능 개선이 요구된다. 본 논문에서는, HLR database transaction의 특성을 고려한 효을적인 백업 방법을 제안한다. 이단계 색인 기법은 기존의 T 트리 색인 기법보다 검색 속도와 기억 공간 사용 효율 측면에서 우수하다. 버켓 연결 해슁 기법은 기존의 변형된 선형 해슁 기법보다 삽입과 삭제 시의 오버헤드가 적다. 제안한 백업 방법에서는, 빈번한 위치 등록 기능 수행으로 인해 야기되는 성능 저하 문제를 해결하기 위해 두가지 종류의 갱신 플래그를 사용하였다. 가입자 수용시, 제안 기법을 사용하게 되면 기존 기법보다 메모리 사용량 절감(62% 이상), 디렉토리 증가 작업제거, 백업 작업 감소(80% 이상)를 제공받게 된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권4호
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• pp.199-210
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• 2008

무선 인터넷 프록시 서버 클러스터링에서 저장공간을 최소화하기 위해서는 URL 해싱기법을 가진 Layer 7 부하분산기가 필요하다. 서버 클러스터 앞단에 위치한 Layer 4 부하분산기는 TCP 또는 UDP와 같은 트랜스포트 계층에서 컨텐츠 내용을 확인하지 않고 사용자 요청들을 똑같은 컨텐츠를 가진 서버들에게 분배한다. 서버 클러스터 앞단에 위치한 Layer 7 부하분산기는 응용계층에서 사용자 요청을 분석하여 요청 컨텐츠 유형에 따라 해당되는 서버들에게 분배한다. Layer 7 부하분산기를 이용하면 서버들이 배타적으로 각기 다른 컨텐츠를 가지게 할 수 있어서 서버들 저장공간을 최소화할 수 있으며 전체 클러스터 성능을 향상할 수 있다. 그러나 Layer 7 부하분산기는 응용계층에서 사용자 요청을 분석하는데 요구되는 큰 처리 부담으로 인해 Layer 4 부하분산기와 다르게 확장성이 제한된다. 본 논문에서는 그 확장성 제한을 극복하기 위해서 분산형 Layer 7 부하분산기를 제안한다. 종래의 방법에서는 한 대의 Layer 7 부하분산기 를 사용하는데 본 논문에서 제안한 방법에서는 서버 클러스터 앞에 한 대의 Layer 4 부하분산기를 설치하고 서버들에게 Layer 7 부하분산기들을 각각 설치한다. 클러스터 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에서 종래의 방법을 리눅스기반의 Layer 7 부하분산기인 KTCPVS를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법에서는 리눅스기반의 Layer 4 부하분산기인 IPVS를 사용하고 각 서버들에게 Layer 7 부하분산기인 KTCPVS를 설치하여 같이 동작하게 구현하였다. 실험은 16대의 컴퓨터를 사용하여 수행되었고, 실험 결과에 의하면 제안 방법이 종래 방법에 비해 서버 대수가 증가함에 따라 확장성 및 높은 성능 향상률을 가짐을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제32권6호
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• pp.871-880
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• 2010

Many applications dealing with image management need a technique for removing duplicate images or for grouping related (near-duplicate) images in a database. This paper proposes a concentric circle-based image signature which makes it possible to detect near-duplicates rapidly and accurately. An image is partitioned by radius and angle levels from the center of the image. Feature values are calculated using the average or variation between the partitioned sub-regions. The feature values distributed in sequence are formed into an image signature by hash generation. The hashing facilitates storage space reduction and fast matching. The performance was evaluated through discriminability and robustness tests. Using these tests, the particularity among the different images and the invariability among the modified images are verified, respectively. In addition, we also measured the discriminability and robustness by the distribution analysis of the hashed bits. The proposed method is robust to various modifications, as shown by its average detection rate of 98.99%. The experimental results showed that the proposed method is suitable for near-duplicate detection in large databases.