• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.275-280
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• 2021

With the development of communication networks, the processes of exchanging and transmitting information rapidly developed. As millions of images are sent via social media every day, also wireless sensor networks are now used in all applications to capture images such as those used in traffic lights, roads and malls. Therefore, there is a need to reduce the size of these images while maintaining an acceptable degree of quality. In this paper, we use Python software to apply K-mean Clustering algorithm to compress RGB images. The PSNR, MSE, and SSIM are utilized to measure the image quality after image compression. The results of compression reduced the image size to nearly half the size of the original images using k = 64. In the SSIM measure, the higher the K, the greater the similarity between the two images which is a good indicator to a significant reduction in image size. Our proposed compression technique powered by the K-Mean clustering algorithm is useful for compressing images and reducing the size of images.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.51-62
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• 2008

In this paper, the proposal system can achieve the more safety of RFID System with the 2-step authentication procedures for the enhancement about the security of general RFID systems. After authentication RFID Tag, additionally, the proposal system extract the characteristic information in the user image for acquisition of the additional authentication information of the user with the camera. In this paper, the system which was proposed more enforce the security of the automatic entrance and exit authentication system with the cognitive characters of RFID Tag and the extracted characteristic information of the user image through the camera. The RFID system which use the active tag and reader with 2.4GHz bandwidth can recognize the tag of RFID in the various output manner. Additionally, when the RFID system have errors, the characteristic information of the user image is designed to replace the RFID system as it compare with the similarity of the color, outline and input image information which was recorded to the database previously. In the result of experiment, the system can acquire more exact results as compared with the single authentication system when it using RFID Tag and the information of color characteristics.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.101-107
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• 2007

본 논문에서는 간섭계와 직렬 위상 키를 이용한 안정한 광 보안 시스템을 제안하였다. 먼저 암호화를 위해 원영상을 재생할 수 있는 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 반복 알고리듬을 이용하여 설계하며, 이를 암호화할 영상으로 간주하여 랜덤하게 발생시킨 위상 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화한다. 홀로그램의 복호화 과정은 암호화된 영상과 암호화시에 사용된 무작위 위상 키 영상을 직렬 정합시킨 후, 기준파와의 간섭에 의해 수행된다. 그리고 복호화된 홀로그램 영상은 위상 변조한 후, 역푸리에 변환하여 최종적으로 구한다. 이 과정동안 간섭세기는 주위 진동에 상당히 민감하다. 그래서 광굴절매질의 자기 위상공액성질을 이용하여 안정된 간섭패턴을 얻는다. 제안된 암호화 시스템에서는 암호화시에 사용된 무작위 키 영상 정보가 없으면 원영상이 전혀 복원 되지 않고, 키 영상을 달리함에 따라 복원되는 홀로그램의 패턴을 달리할 수 있으므로 차별화된 인증 시스템에 활용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.7-8
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• 2014

본 논문에서는 적외선 열 영상 카메라를 기반으로 한 스마트 화재 탐지 및 자동소화 시스템의 구현에 관한 것으로 스마트 화재감지 시스템 및 화재 발생 시 이를 초기에 진화 할 수 있는 자동소화 장치 인터페이스 플랫폼의 설계 및 구현에 관한 것이다. 시스템 개발의 주요 기능은 열 영상 카메라와 메가픽셀 카메라를 기반으로 하는 화재 탐지 영상 시스템 및 뷰어; 화재 발생 시 초기에 화재를 진화 할 수 있는 자동소화 장치시스템; 영상 시스템과 자동소화 장치 시스템을 연결해 주는 인터페이스 플랫폼이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.1-6
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• 2021

본 논문에서는 C# 언어를 이용하여 CCTV 영상보안 시스템의 효율적인 구현을 제안한다. 제안한 방법에서는 AES 알고리듬의 각 라운드 과정에서 요구되는 지연시간의 최소화를 위한 합성체 기반의 S-Box를 설계하고, 이를 기반으로 한 영상보안 시스템을 GF(((22)2)2) 상에서 구현한다. 또한, 메모리 공간의 최소화를 위해서 각 라운드 변환 및 키 스케쥴링 과정에서 필요한 S-Box를 공동으로 사용하도록 설계한다. 성능평가를 통하여 기존의 방법 보다 제안한 방법이 보다 효율적임을 확인하였다. 제안한 CCTV 영상보안 시스템은 Visual Studio 2010을 사용하여 C# 언어로 구현하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.163-177
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• 2024

The fingerprint image quality relies on the clearness of separated ridges by valleys and the uniformity of the separation. The condition of skin still dominate the overall quality of the fingerprint. However, the identification performance of such system is very sensitive to the quality of the captured fingerprint image. Fingerprint image quality analysis and enhancement are useful in improving the performance of fingerprint identification systems. A fuzzy technique is introduced in this paper for both fingerprint image quality analysis and enhancement. First, the quality analysis is performed by extracting four features from a fingerprint image which are the local clarity score (LCS), global clarity score (GCS), ridge_valley thickness ratio (RVTR), and the Global Contrast Factor (GCF). A fuzzy logic technique that uses Mamdani fuzzy rule model is designed. The fuzzy inference system is able to analyse and determinate the fingerprint image type (oily, dry or neutral) based on the extracted feature values and the fuzzy inference rules. The percentages of the test fuzzy inference system for each type is as follow: For dry fingerprint the percentage is 81.33, for oily the percentage is 54.75, and for neutral the percentage is 68.48. Secondly, a fuzzy morphology is applied to enhance the dry and oily fingerprint images. The fuzzy morphology method improves the quality of a fingerprint image, thus improving the performance of the fingerprint identification system significantly. All experimental work which was done for both quality analysis and image enhancement was done using the DB_ITS_2009 database which is a private database collected by the department of electrical engineering, institute of technology Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia. The performance evaluation was done using the Feature Similarity index (FSIM). Where the FSIM is an image quality assessment (IQA) metric, which uses computational models to measure the image quality consistently with subjective evaluations. The new proposed system outperformed the classical system by 900% for the dry fingerprint images and 14% for the oily fingerprint images.

• 융합보안논문지
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• 제7권4호
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• pp.23-28
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• 2007

본 연구는 수집된 training 패킷을 패킷이미지 생성모듈을 통해 적절히 가공하여 SVM에 학습을 시키고 학습된 SVM에 testing 패킷이미지를 테스트 시킨 후 분류해내는 것을 제안한다. 서포트 벡터 머신[Support Vector Machines]을 이용한 미확인 침입탐지 시스템은 보안의 안정성 및 효율성면에서 기존의 시스템들보다 훨씬 우수하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1433-1447
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• 2022

Recently, as the demand for physical security technology to prevent leakage of technical and business information of companies and public institutions increases, the high tech companies are operating X-ray security checkpoints at building entrances to protect their intellectual property and technology. X-ray security checkpoints are operated to detect cameras and storage media that may store or leak important technologies in the bags of people entering and leaving the building. In this study, we propose an X-ray security checkpoint system that automatically detects a storage medium in an X-ray image using a deep learning based object detection method. The proposed system consists of an edge computing unit and a cloud-computing unit. We employ the RetinaNet for automatic storage media detection in the X-ray security checkpoint images. The proposed approach achieved mAP of 95.92% on private dataset.

• 융합보안논문지
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• 제9권2호
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• pp.85-89
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• 2009

본 연구에서는 검색의 정확도가 떨어지는 문제들을 해결하기 위해, meaning-based 검색과 meaning-based 검색을 결합하여 검색 시스템을 설계하였다. 설계된 검색 시스템은 임베디드 시스템에 적용할 수 있도록 했으며, 휴대용 PDA 및 스마트 폰과 같은 휴대용 장치로 이미지 데이터를 검색하고 관리가 가능하다. 아울러 검색 시스템은 멀티미디어 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.786-791
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• 2007

보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시되고 있다. 본 논문에서는 wide-area를 감시하기 위해 음원과 Pan-Tilt 카메라를 이용하여 침입자 추적 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 음원추적 센서를 이용하여 음원의 방위를 검출한 후 Pan-Tilt 카메라를 방위 방향으로 이동시키고 이동된 Pan-Tilt 카메라로부터 기준영상을 추출한 후 일정 기준 시간마다 영상을 다시 획득하여 차 영상과 검출결과를 얻어 침입자를 추적하여 감시 시스템을 구현한다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 흠 네트워크 보안 시스템과 연동을 하여 가정이나 공공시설 보안에 대한 인터페이스 역할을 할 수 있다.