• ETRI Journal
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• 제35권3호
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• pp.448-458
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• 2013

This paper presents a generalized post-processing technique for enhancing the pseudorandomness of digital chaotic oscillators through a nonlinear XOR-based operation with rotation and feedback. The technique allows full utilization of the chaotic output as pseudorandom number generators and improves throughput without a significant area penalty. Digital design of a third-order chaotic system with maximum function nonlinearity is presented with verified chaotic dynamics. The proposed post-processing technique eliminates statistical degradation in all output bits, thus maximizing throughput compared to other processing techniques. Furthermore, the technique is applied to several fully digital chaotic oscillators with performance surpassing previously reported systems in the literature. The enhancement in the randomness is further examined in a simple image encryption application resulting in a better security performance. The system is verified through experiment on a Xilinx Virtex 4 FPGA with throughput up to 15.44 Gbit/s and logic utilization less than 0.84% for 32-bit implementations.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.1156-1162
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• 2013

Face verification has been widely studied during the past two decades. One of the challenges is the rising concern about the security and privacy of the template database. In this paper, we propose a secure face verification system which generates a unique secure cryptographic key from a face template. The face images are processed to produce face templates or codes to be utilized for the encryption and decryption tasks. The result identity data is encrypted using Advanced Encryption Standard (AES). Distance metric naming hamming distance and Euclidean distance are used for template matching identification process, where template matching is a process used in pattern recognition. The proposed system is tested on the ORL, YALEs, and PKNU face databases, which contain 360, 135, and 54 training images respectively. We employ Principle Component Analysis (PCA) to determine the most discriminating features among face images. The experimental results showed that the proposed distance measure was one the promising best measures with respect to different characteristics of the biometric systems. Using the proposed method we needed to extract fewer images in order to achieve 100% cumulative recognition than using any other tested distance measure.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.375-385
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• 2012

지문은 바이오매트릭스를 이용한 대표적인 신분인증 방법이다. 패스워드 방법에 비하여 도용이나 분실의 위험성이 적은 특징이 있다. 이러한 특징으로 OTP 생성에 지문을 이용한 시도를 하게 되었다. 본 논문은 개발된 OTP 시스템의 프로토타입을 소개하며, 지문을 이용한 OTP 시스템은 와상형 지문의 특징점이 적게 추출된다는 단점을 극복하는 방법을 제안한다. 적은 특징점은 OTP 세션을 위한 많은 암호화 키를 생성하지 못한다. 제안된 방법은 간단하게 동일한 지문을 겹침으로써, 편의를 갖는 중첩된 지문의 많은 특징점이 추가된다. 이로 인하여, 지문을 이용한 OTP의 보안성과 패스워드 추측에 대한 임의성이 강화된다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권5호
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• pp.231-238
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• 2014

텍스트 기반 패스워드 인증의 문제점을 해결하기 위해서 이미지를 사용하는 그래픽 패스워드가 발전 하였다. 기본적으로 그래픽 패스워드는 화면에 보이는 이미지 위의 정확한 점의 위치를 순서대로 선택(클릭)하여 인증을 처리하는 방식이다. 이러한 기존의 그래픽 패스워드 방식은 화면상의 정확한 지점을 선택하여 클릭하지 못하면 인식에 실패한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 신 개념의 그래픽 패스워드 방식인 PassPositions를 소개한다. PassPositions는 지금까지의 그래픽 패스워드 방식에서 사용하지 않았던 상대위치를 패스워드 생성에 사용한 신개념의 그래픽 패스워드 기법이다. PassPositions는 유니버설 디자인에 기반을 둔 그래픽 패스워드 기법으로 사용자의 신체적 조건에 관계없이 모두가 편리하게 사용할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.314-321
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• 2005

In this paper an intelligence embedding quadruped pet robot is described. It has 15 degrees of freedom and consists of various sensors such as CMOS image, voice recognition and sound localization, inclinometer, thermistor, real-time clock, tactile touch, PIR and IR to allows owners to interact with pet robot according to human's intention as well as the original features of pet animals. The architecture is flexible and adopts various embedded processors for handling sensors to provide modular structure. The pet robot is also used for additional purpose such like security, gaming visual tracking, and research platform. It is possible to generate various actions and behaviors and to download voice or music files to maintain a close relation of users. With cost-effective sensor, the pet robot is able to find its recharge station and recharge itself when its battery runs low. To facilitate programming of the robot, we support several development environments. Therefore, the developed system is a low-cost programmable entertainment robot platform.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.558-572
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• 2019

Anthropomorphism is the attribution of human traits, emotions, or intentions to non-human entities. Anthropomorphic animal face masking is the process by which human characteristics are plotted on the animal kind. In this research, we are proposing a compact system which finds the resemblance between a human face and animal face using Deep Convolutional Neural Network (DCNN) and later applies morphism between them. The whole process is done by firstly finding which animal most resembles the particular human face through a DCNN based animal face classification. And secondly, doing triangulation based morphing between the particular human face and the most resembled animal face. Compared to the conventional manual Control Point Selection system using an animator, we are proposing a Viola-Jones algorithm based Control Point selection process which detects facial features for the human face and takes the Control Points automatically. To initiate our approach, we built our own dataset containing ten thousand animal faces and a fourteen layer DCNN. The simulation results firstly demonstrate that the accuracy of our proposed DCNN architecture outperforms the related methods for the animal face classification. Secondly, the proposed morphing method manages to complete the morphing process with less deformation and without any human assistance.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.169-176
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• 2021

Maritime monitoring requirements have been beyond human operators capabilities due to the broadness of the coverage area and the variety of monitoring activities, e.g. illegal migration, or security threats by foreign warships. Abnormal vessel movement can be defined as an unreasonable movement deviation from the usual trajectory, speed, or other traffic parameters. Detection of the abnormal vessel movement requires the operators not only to pay short-term attention but also to have long-term trajectory trace ability. Recent advances in deep learning have shown the potential of deep learning techniques to discover hidden and more complex relations that often lie in low dimensional latent spaces. In this paper, we propose a deep autoencoder-based clustering model for automatic detection of vessel movement anomaly to assist monitoring operators to take actions on the vessel for more investigation. We first generate gridded trajectory images by mapping the raw vessel trajectories into two dimensional matrix. Based on the gridded image input, we test the proposed model along with the other deep autoencoder-based models for the abnormal trajectory data generated through rotation and speed variation from normal trajectories. We show that the proposed model improves detection accuracy for the generated abnormal trajectories compared to the other models.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.137-145
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• 2004

본 논문은 평행식 스테레오 영상감시 시스템을 이용하여 3차원 공간에서 다중 이동물체를 검출하고, 카메라에서 이동 물체까지의 거리를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 영상감시 시스템의 좌, 우측 영상을 입력을 받아 적응형 임계값과 화소귀납 알고리즘(PRA, pixel recursive algorithm)을 사용하여 다중 이동물체 영역을 추출하였다. 그리고 각각의 물체영역을 윈도우 마스크로 검출하고, 다중 이동물체 각각의 위치좌표와 스테레오 시차를 구하였다. 이 시차와 스테레오 비전 시스템의 특성 및 삼각 함수를 이용하여 다중 이동물체의 거리를 측정하였다. 실험결과 거리측정 오차도 7.28％이내에 존재하였으며, 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 자율 이동로봇 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.853-862
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• 2002

얼굴 검출은 디지털화 된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 제스쳐 등의 기초 기술로서해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 등의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 오류-역전파 신경망을 사용하여 몇가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표정과 포즈, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 신경망을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 신경망 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 검색 영역의 축소는 영상 내 피부색 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 백터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 또, 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다. 얼굴 검출 실험은 마할라노비스 거리를 사용하여 검출된 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률과 시간을 측정하였다. 정지 영상과 동영상에서 모두 실험하였으며, 피부색 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 다른 검출 성공률의 차를 보였다. 포즈 실험도 같은 조건에서 수행되었으며, 눈 영역의 검출은 안경의 유무에 다른 실험 결과를 보였다. 실험 결과 실시간 시스템에 사용 가능한 수준의 검색률과 검색 시간을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.627-630
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• 2009

해상용 Multi Sensor Surveillance System은 다양한 기술의 복합체로서 본 과제에서 개발하고자하는 Gyro Sensor based Servo Motion Control 알고리즘은 선박의 6자유도운동을 분석하여 그에 대응할 수 있는 Motion Control 동요안정화제어장치를 개발하는 것이며, Nano Driving Precision Pan-Tilt/Gimbal System은 초정밀 초고속으로 감시용 디바이스를 적시에 정확한 동작을 수행하게 해주는 필수적인 장비이다. 최종적으로 개발하고자 하는 분야는 해상용 Nano Driving Multi Sensor Surveillance System 중 Nano Driving Precision Pan-Tilt/Gimbal의 최적설계 및 제작, 3-axis Gyro Sensor based Servo Motion Control 알고리즘 개발, 영상추적 Video Tracking Software 및 Hardware의 개발 및 각 세부주관에서 개발한 각각의 장비를 하나의 시스템으로 통합하는 시스템 Integration 및 시험인증으로 하나의 시스템을 완성 하였다.