• Spatial Information Research
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• 제19권6호
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• pp.43-54
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• 2011

본 연구는 위성영상 자료(2000-2009)를 이용하여 성남-용인 인근지역의 지표변화를 시계열 분석하기 위해 규칙기반 영상분류 방법을 제안하였다. 도시지역의 연도별 변화 패턴을 파악하기 위해 통계적/수학적 기반의 규칙에 따라 11개 클래스로 구분하였다. 훈련지역을 설정하지 않는 무감독분류 방법으로서 규칙을 적용할 수 있도록 알고리즘을 일반화 하였다. 분석 결과, 택지개발 등에 의하여 연구범위 내 도시지역면적이 약 1.45배 증가하였으며, 2009년 영상의 분류정확도는 98%로 나타났다. 방법 검증을 위하여 선분류 후비교법을 이용한 토지피복 변화분석 결과와 비교하였다. 다중영상 내 가용한 데이터를 최대한 이용할 수 있었고, 목적에 최적화된 분류가 가능해져, 분류정확도의 향상을 기대할 수 있었다. 본 규칙기반 영상분류 방법은 향후 도시개발 주제도 제작 및 도시개발, 환경변화 모니터링 등 영상 시계열 분석에 다양하게 적용될 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.31-40
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• 2024

최근 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기술은 고도화되는 IT 기술에 따라 한계점이 드러나고 있다. 이는 여러 아키텍처에 대한 호환 문제와 시그니처 및 패턴 탐지의 본질적인 문제이다. 악성코드는 자신의 정체를 숨기기 위하여 난독화, 패킹 기법 등을 사용하고 있으며 또한, 코드 재정렬, 레지스터 변경, 분기문 추가 등 기존 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기법을 회피하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 머신러닝을 통한 LLVM IR 코드 이미지 기반 악성코드 정적분석 자동화 기술을 제안한다. 바이너리가 난독화되거나 패킹된 사실에 불구하고 정적 분석 및 최적화를 위한 중간언어인 LLVM IR로 디컴파일한다. 이후 LLVM IR 코드를 이미지로 변환하여 CNN을 이용한 알고리즘 중 전이 학습 및 Keras에서 지원하는 ResNet50v2으로 학습하여 악성코드를 탐지하는 모델을 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권10호
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• pp.3490-3507
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• 2014

License plate detection (LPD) is one of the most important aspects of an automatic license plate recognition system. Although there have been some successful license plate recognition (LPR) methods in past decades, it is still a challenging problem because of the diversity of plate formats and outdoor illumination conditions in image acquisition. Because the accurate detection of license plates under different conditions directly affects overall recognition system accuracy, different methods have been developed for LPD systems. In this paper, we propose a license plate detection method that is rapid and robust against variation, especially variations in illumination conditions. Taking the aspects of accuracy and speed into consideration, the proposed system consists of two stages. For each stage, Haar-like features are used to compute and select features from license plate images and a cascade classifier based on the concatenation of classifiers where each classifier is trained by an AdaBoost algorithm is used to classify parts of an image within a search window as either license plate or non-license plate. And it is followed by connected component analysis (CCA) for eliminating false positives. The two stages use different image preprocessing blocks: image preprocessing without adaptive thresholding for the first stage and image preprocessing with adaptive thresholding for the second stage. The method is faster and more accurate than most existing methods used in LPD. Experimental results demonstrate that the LPD rate is 98.38% and the average computational time is 54.64 ms.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권4호
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• pp.239-245
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• 2010

기존의 회화적 렌더링은 영상 기울기(image gradient) 정보를 사용해 스트로크의 방향, 크기, 길이 등을 결정하였다. 영상 기울기는 객체의 모양을 표현하는데 있어서 유용한 정보이지만 풍경화에서 표현되는 객체(물, 나무 등)의 현재 움직임이나 흐름을 나타낼 수 없는 한계를 가진다. 실제 화가들의 그림에서, 객체의 실제 움직임에 기반한 브러시 스트로크는 관찰자에게 객체의 움직임을 보다 쉽게 인지할 수 있게 하며, 그림이 그려질 당시의 느낌을 보다 생동감 있게 전달할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 풍경화의 주 대상이 되는 객체들의 움직임 정보를 기반으로 동적인 객체의 움직임을 효과적으로 표현할 수 있는 회화적 스트로크 생성에 관한 연구를 제안한다. 이를 위해 동일한 시점을 가진 순차영상 집합으로부터 표현하고자 하는 장면의 움직임 정보(크기, 방향, 편차)을 추출한다. 그리고 움직임의 크기가 큰 영역은 움직임의 방향에 기반하여 스트로크를 생성하며 움직임의 정보가 작은 영역은 영상 기울기 값을 기반으로 방향을 결정한다. 우리의 알고리즘은 사실적인 움직임의 방향을 표현하는데 유용하며 이는 풍경화영상을 렌더링 하는데 유용하다.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권5호
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• pp.499-504
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• 2003

본 연구는 선박용 레이더로부터 디지털 신호처리보드를 통하여 영상신호를 획득하고, 일련의 디지털 신호처리 및 영상신호 분석을 통하여 선박에서 실시간으로 파향 및 파장 등의 파랑정보를 측정하기 위한 기법을 개발하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 영상신호 분석영역 을 사용자가 직접 설정하는 기존의 방법을 개선하여 분석영역을 자동으로 설정하는 기법 및 2차원 이산 푸리에 변환을 이용한 파향분석 알고리즘에 대하여 논하였다. 그리고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 파향분석 알고리즘의 유효성을 검증하였고, 기초실험으로 다양한 해상환경에서 X밴드 레이더로 획득한 13개의 영상신호에 대하여 파향정보 분석 결과를 예시하였다.

• 대한지리학회지
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• 제43권5호
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• pp.761-774
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• 2008

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.19-26
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• 2009

본 논문은 PCA기반 얼굴인식 알고리즘에서 조명 변화에 따른 인식율의 변화 및 Cumulative Match Characteristic을 이용한 누적 식별 값 측정을 통해 알고리즘의 신뢰도를 확인하였다. 이를 위해 본 논문에서는 한 사람당 하나의 학습 영상만을 사용하는 경우뿐만 아니라 조명 조건이 다른 다중 학습 영상을 사용하여 실험하였고, 입력 영상 또한 다양한 조명 조건의 영상을 사용함으로서 학습 영상의 선택과 입력 영상의 조명 변화에 따른 알고리즘의 신뢰도에 관해 연구하였다. 실험 결과, 한사람 당 하나의 정면조명조건 학습 영상을 사용한 방식에 비하여 다중 학습 영상 사용 시 인식율은 떨어졌다. 그러나 학습 영상의 개수와 입력 영상의 조명 변화 범위에 관계없이 상위 유사도군에 들어가는 비율은 높은 양상을 보임으로서 조명 변화 환경에서 PCA 알고리즘의 인식 결과에 대한 신뢰도를 확인 할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권2호
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• pp.183-194
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• 2011

합성 개구면 레이다(SAR: synthetic aperture radar)는 날씨 및 주/야간에 관계없이 고해상도의 영상을 형성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 영상 형상 및 품질 평가, 분석을 위한 Spotlight SAR 시뮬레이터를 제안한다. SAR 영상 품질의 예측은 초기 개념 설계 단계부터 최종적인 비행 검증 및 보정 단계에 걸쳐 필수적이다. 제안된 SAR 시뮬레이터는 시스템 설계 변수들에 기반을 두고 있어 전체 시스템 개발과정에서 SAR 영상의 품질을 예측 분석할 수 있다. 이를 위해 영상 획득 기하구조와 다양한 SAR 시스템 설계변수들을 고려하여 이상적인 점표적에 대한 시뮬레이션 원시 데이터를 생성하고 Spotlight 영상 형성 알고리듬을 구현함으로서 점표적 응답특성을 추정한다. 마지막으로 공간 해상도, 최대 부엽 수준, 누적 부엽 수준 등의 주요 품질변수들을 중심으로 생성된 원시 데이터의 영상 품질을 분석한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.81-91
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• 2005

본 논문에서는 칼라와 에지 정보를 이용한 내용기반 영상검색 기법을 제안하였다. 기존의 RGB 공간 정보를 이용하기 보다는, 시각적 인식에 보다 중점을 둔 HSI칼라 공간에서 고찰하였다. 비슷한 류의 색을 대표색으로 통합 표현하여, 개선된 칼라 정보 이용법을 본 연구에서 제안하였다. 또한 칼라 정보만을 이용했을 때의 시스템 성능상의 결점을 보완하기 위하여, 효율적인 에지 디텍션 기법을 함께 사용하였다. 칼라와 에지 기법을 통합함에 있어서, 각각의 기법에 적절한 가중치를 배분함으로써 시스템 성능을 실험적으로 향상시켰다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.109-115
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• 1994

본 논문에서는 영상처리 방법을 이용하여 정자의 운동 특성을 분석하는 자동화된 방법을 개발하였다. 시스템의 구성은 별도의 전용 프로세서를 사용하지 않고 PC와 간단한 영상처리 보드로 이루어진다. 영상 처리 보드는 영상을 받아들이는 데 사용되며 PC는 영상을 처리한 다음 분석해서 정자의 운동 특성을 나타내 주는 특성 변수의 값을 계산한다. 분석 알고리듬으로서 중요한 것은 정자의 위치 검출 알고리듬과 정자의 운동 경로를 추적하는 Match matrix 방법이다. 분석한 결과를 수작업 방법 그리고 전용 프로세서를 이용하는 방법과 비교하여 신뢰할 만한 결과를 얻었다.