• 제목/요약/키워드: multi-user detection

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비정규 영상의 개선을 위한 LAB 컬러조명보정 (LAB color illumination revisions for the improvement of non-proper image)

  • 나종원
    • 한국항행학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.191-197
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    • 2010
  • 많은 적용과 응용을 하더라도 얼굴 검출의 이미지 분석은 상당히 어렵다. 본 논문으로 불규칙한 조명의 영향으로 미검출되는 얼굴에 조명이 고루 분포되도록 얼굴영역을 검출하였으며, 기존의 정면 얼굴만을 검출하던 결과를 보완하였다. LAB 컬러조명보정으로 기존의 아다부스트 얼굴 검출에 비해 32% 향상된 얼굴검출 결과를 보였다. 입력된 두 영상의 차를 구해 Glassfire 라벨링을 실시했다. Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이 되면 제안한 LCFD시스템 알고리즘인 RGB평활화와 LAB영상보정을 하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴영역 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. 본 논문으로 기울어진 얼굴영역과 멀리 떨어져 있는 얼굴영역, Multi-view 얼굴영역 검출까지 가능하였다. 또한 조명의 방향에 관계없이 높은 검출률을 보였으며, 사용자 인증 분야 등에 일반 PC만으로 적용 가능함이 입증되었다.

An efficient ship detection method for KOMPSAT-5 synthetic aperture radar imagery based on adaptive filtering approach

  • Hwang, JeongIn;Kim, Daeseong;Jung, Hyung-Sup
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.89-95
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    • 2017
  • Ship detection in synthetic aperture radar(SAR)imagery has long been an active research topic and has many applications. In this paper,we propose an efficient method for detecting ships from SAR imagery using filtering. This method exploits ship masking using a median filter that considers maximum ship sizes and detects ships from the reference image, to which a Non-Local means (NL-means) filter is applied for speckle de-noising and a differential image created from the difference between the reference image and the median filtered image. As the pixels of the ship in the SAR imagery have sufficiently higher values than the surrounding sea, the ship detection process is composed primarily of filtering based on this characteristic. The performance test for this method is validated using KOMPSAT-5 (Korea Multi-Purpose Satellite-5) SAR imagery. According to the accuracy assessment, the overall accuracy of the region that does not include land is 76.79%, and user accuracy is 71.31%. It is demonstrated that the proposed detection method is suitable to detect ships in SAR imagery and enables us to detect ships more easily and efficiently.

다중 사용자 컴퓨팅 환경에서 SSH 무작위 공격 분석 및 대응 (Analysis and Response of SSH Brute Force Attacks in Multi-User Computing Environment)

  • 이재국;김성준;우준;박찬열
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제4권6호
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    • pp.205-212
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    • 2015
  • SSH 서비스는 공개키를 이용하여 두 시스템 사이의 안전하고 암호화된 통신 채널을 제공한다. 그러나 이 서비스를 악용한 SSH 무작위 공격(SSH brute force attack)과 같은 해킹 시도가 지속적으로 발생하고 있다. SSH 무작위 공격은 사용자의 계정과 패스워드 조합을 추측하여 SSH 서버에 지속적으로 로그인을 시도한다. 본 논문에서는 2014년 국가 슈퍼컴퓨터를 대상(Target)으로 발생한 SSH 무작위 공격을 분석하고 이와 같이 공격을 탐지하고 대응하기 위한 실패로그 기반의 방법을 기술한다.

U-헬스케어를 위한 퍼지추론과 다중 하위대역 필터를 기반한 맥파 최대치 검출 (Peak Detection of Pulse Wave Based on Fuzzy Inference and Multi Sub-Band Filters for U-Healthcare)

  • 이주원;이병로
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권12호
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    • pp.2159-2164
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    • 2008
  • 유비쿼터스 헬스케어 시스템은 사용자의 건강 정보를 감독하고 관리하는 시스템이며, 이 헬스케어 시스템에서 가장 중요한 점은 측정된 건강 데이터의 정확성이다. 그러나 실생활에서는 사용자의 움직임 에 따라 그 정확성이 현저하게 달라진다. 따라서 건강 정보 정확성을 향상시키기 위해 본 연구에서는 심박수 추출에 있어 새로운 맥파 최대점 검출 알고리즘을 제안하였고, 제안된 알고리즘은 다중 하위 대역 필터와 퍼지 추론기를 이용하여 동잡음이 포함된 PPG 신호에서 맥파의 최대점을 검출하기 위한 것이다. 제안된 알고리즘에 대한 성능평가 실험에서 복잡한 동잡음에서도 맥파 최대점 추출이 가능함을 보였다.

표준 웹 환경 디바이스 핑거프린트를 활용한 이용자 인증모델 연구 (A Study on User Authentication Model Using Device Fingerprint Based on Web Standard)

  • 박소희;장진혁;최대선
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권4호
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    • pp.631-646
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    • 2020
  • 편리한 인터넷 이용환경을 조성하기 위해 정부에서는 공공·민간 웹사이트의 플러그인 제거 정책을 추진하고 있다. 일반적으로 금융서비스를 제공하는 금융기관 웹사이트는 전자금융거래 안정성 강화를 위해 이상금융거래 탐지시스템을 운영 중이며 이용자의 정보를 수집 및 분석하기 위해 설치형 소프트웨어를 사용하고 있다. 따라서 플러그인 제거 정책에 따라 별도의 소프트웨어 설치 없이 이용자의 정보를 수집할 수 있는 대체 기술 및 대응정책이 필요하다. 본 연구는 표준 웹 환경에서 사용 가능한 디바이스 핑거프린팅 기술들을 소개하고 다양한 기법 중 선택할 수 있는 가이드라인을 제시한다. 그리고 디바이스 핑거프린트를 활용한 머신러닝 기반 이용자 인증모델을 제안한다. 실제로 크롬과 익스플로러 이용자로부터 디바이스 핑거프린트를 수집하여 머신러닝 알고리즘 기반 Multi-class 인증모델을 생성하였으며 실험 결과, 크롬 기반 모델은 약 85%~89%의 성능을 보였으며 익스플로러 기반 모델은 약 93%~97%의 성능을 보였다.

CT Angiography 영상에서 대동맥 추출을 위한 혈관 분할 알고리즘 성능 평가 (Performance evaluation of vessel extraction algorithm applied to Aortic root segmentation in CT Angiography)

  • 김태형;황영상;신기영
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.196-204
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    • 2016
  • 세계보건기구협회에의 통계에 따르면 심장 혈관 질환의 발병률이 가장 높은 것으로 알려져 있다. CTA영상을 사용하여 관상동맥 및 대동맥 질환을 치료 및 검사할 수 있다. 혈관을 3차원으로 복원하는 과정이 의사의 숙련도에 따라 결과가 상이하며 복원 시간이 길다는 단점이 있으며 이를 극복하고자 자동으로 정확한 혈관을 추출하는 연구들이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동 및 반자동 분할 기법인 Region Competition, Geodesic Active Contour(GAC), Multi-atlas based segmentation, Active Shape Model(ASM) 알고리즘을 CTA영상에 적용하여 대동맥 기부를 추출하였으며 하우스도르프 거리, 볼륨, 영상처리속도, 사용자 관여 여부, 그리고 관상동맥 심문 검출률을 비교 및 분석하였다. 추출된 3차원 대동맥 모델 중 가장 높은 정확도를 나타낸 알고리즘은 GAC인 반면 사용자 관여가 가장 높았기 때문에 실제 시술에 적용하기 위해서는 자동 분할 알고리즘 개선이 필요하다

MMORPG 게임 내 계정도용 탐지 모델에 관한 연구 (A study on the identity theft detection model in MMORPGs)

  • 김하나;곽병일;김휘강
    • 정보보호학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.627-637
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    • 2015
  • 온라인 게임시장의 성장으로 아이템 거래시장이 활성화됨에 따라 아이템 현금 거래시장은 1조 6,000억원 규모로 성장하였으며, 활성화된 시장으로 인해 아이템 및 게임머니의 현금화가 용이하게 되었다. 이러한 특성으로 악의적인 사용자들은 온라인 게임에서 계정도용을 통해 금전적인 가치가 높은 희귀 아이템 및 게임머니를 탈취하여 현금화하는 사례가 빈번히 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 MMORPG(Massive Multi-user Online Role Playing Game)내에서의 계정도용자들의 행위분석을 통한 계정도용 탐지모델을 제안한다. 계정도용의 경우 현금화 시킬 수 있는 아이템 및 게임머니를 탈취해야하기 때문에 게임 행동상에서 경제활동에 치중되어 있으며 아이템 생산, 아이템 판매, 게임머니 획득 이라는 특정 시퀀스를 가지고 있다. 이를 기반으로 계정도용 탐지모델을 제안하였으며, 본 논문의 탐지모델을 활용하여 분류한 결과 84%의 정확도를 보였다. 더불어 거래 네트워크 분석을 통해 계정도용 시 발생하는 거래특성에 대해 분석하였다.

Forest Fire Monitoring System Using Remote Sensing Data

  • Hwangbo, Ju-Won;Yu, Ki-Yun
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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    • pp.747-749
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    • 2003
  • For forest fire monitoring in relatively cool area like Siberia, design of Decision Support System (DSS) is proposed. The DSS is consisted of three different algorithms to detect potential fires from NOAA AVHRR image. The algorithm developed by CCRS (Canada Center for Remote Sensing) uses fixed thresholds for multi-channel information like one by ESA (European Space Agency). The algorithm of IGBP (International Geosphere Biosphere Program) involves contextual information in deriving fire pixels. CCRS and IGBP algorithms are rather liberal compared to more conservative ESA algorithm. Fire pixel information from the three algorithms is presented to the user. The user considers all these information in making decision about the location fire takes place.

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Enhancing cloud computing security: A hybrid machine learning approach for detecting malicious nano-structures behavior

  • Xu Guo;T.T. Murmy
    • Advances in nano research
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    • 제15권6호
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    • pp.513-520
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    • 2023
  • The exponential proliferation of cutting-edge computing technologies has spurred organizations to outsource their data and computational needs. In the realm of cloud-based computing environments, ensuring robust security, encompassing principles such as confidentiality, availability, and integrity, stands as an overarching imperative. Elevating security measures beyond conventional strategies hinges on a profound comprehension of malware's multifaceted behavioral landscape. This paper presents an innovative paradigm aimed at empowering cloud service providers to adeptly model user behaviors. Our approach harnesses the power of a Particle Swarm Optimization-based Probabilistic Neural Network (PSO-PNN) for detection and recognition processes. Within the initial recognition module, user behaviors are translated into a comprehensible format, and the identification of malicious nano-structures behaviors is orchestrated through a multi-layer neural network. Leveraging the UNSW-NB15 dataset, we meticulously validate our approach, effectively characterizing diverse manifestations of malicious nano-structures behaviors exhibited by users. The experimental results unequivocally underscore the promise of our method in fortifying security monitoring and the discernment of malicious nano-structures behaviors.

A Comparison of Spectrum-Sensing Algorithms Based on Eigenvalues

  • Ali, Syed Sajjad;Liu, Jialong;Liu, Chang;Jin, Minglu
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제13권4호
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    • pp.241-247
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    • 2015
  • Cognitive radio has been attracting increased attention as an effective approach to improving spectrum efficiency. One component of cognitive radio, spectrum sensing, has an important relationship with the performance of cognitive radio. In this paper, after a summary and analysis of the existing spectrum-sensing algorithms, we report that the existing eigenvalue-based semi-blind detection algorithm and blind detection algorithm have not made full use of the eigenvalues of the received signals. Applying multi-antenna systems to cognitive users, we design a variety of spectrum-sensing algorithms based on the joint distribution of the eigenvalues of the received signal. Simulation results validate that the proposed algorithms in this paper are able to detect whether the signal of the primary user exists or not with high probability of detection in an environment with a low signal-to-noise ratio. Compared with traditional algorithms, the new algorithms have the advantages of high detection performance and strong robustness