• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권2호
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• pp.160-168
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• 2001

목표물의 위치 정보를 알아내고 그것을 추적하기 위한 대표적인 방법 중의 하나로 차영상을 이용한 움직임 영역 검출 기법이 지금까지 많이 사용되어 왔다. 이 방법은 배경이 고정되어 있는 상황이라는 가정이 필요하며, 카메라가 움직이는 경우에는 전역 움직임 보상 기법이 반드시 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 카메라가 움직이는 경우에도 차영상 정보를 이용하여 실제 이동하는 목표물을 포함하는 최소 사각형을 정확하게 찾는 방법을 제안한다. 전역 움직임 보상을 위해서 움직임 계수를 구할 때, 오류 벡터로 인해서 전역 움직임 계수를 잘못 추정하게 되면 이동 목표물의 검출에 실패하는 결과를 낳는다. 이러한 문제점으로 인하여 여기에서는 배경 영상의 신뢰성 있는 움직임 벡터를 선별하여 보다 정확한 전역 보상이 이루어지는 알고리즘을 제안하여, 결과적으로 정확한 이동 목표물의 위치를 얻는 방법에 대해서 기술하고 있다. 제안된 기법으로 다양한 영상에 적용한 결과, 배경을 효과적으로 제거하고 목표물의 위치를 대체로 정확하게 찾을 수 있다는 것을 보여 주었다. 특히 움직이는 카메라에서 얻은 영상에 대해서는 기존의 방법보다 매우 우수한 결과를 얻는다는 것을 확인할 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.87-95
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• 2007

본 논문에서는 영역기반의 MAD(Mean Absolute Difference) 알고리즘과 변형된 PID(Proportional Integral Derivative) 기반의 팬/틸트 제어기를 이용하여 적응적인 스테레오 물체추적을 수행함으로써 물체추적 시스템의 오류검출 및 안정도를 분석하였다. 즉 순차적인 스테레오 입력영상에 영역기반의 MAD 알고리즘과 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용하여 좌, 우측 표적물체의 위치정보를 추출해 낸 다음, 이 값으로 변형된 PID 제어기에 사용하여 잡음들이 존재하는 환경에서도 스테레오 카메라의 팬/틸트를 효과적으로 제어할 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용할 경우 3D 로봇비전과 같은 정밀시스템에서 이동하는 추적물체에 대한 적응적인 제어와 실질적인 로봇 시각 시스템의 구현 가능성을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1069-1086
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• 2013

최근에 발생하는 웹 사이트 해킹은 기업의 이미지와 평판에 악영향을 끼치는 큰 위협이 되고 있다. 이러한 웹 사이트 변조 행위는 해커의 정치적인 동기나 성향을 반영하기도 하므로, 행위에 대한 분석은 해커나 해커 그룹을 추적하기 위한 결정적인 단서를 제공할 수 있다. 웹 사이트에 남겨진 특정한 메시지나 사진, 음악 등의 흔적들은 해커를 추적하기 위한 단서를 제공할 수 있고, 인코딩 방법과 해커가 남긴 메시지에 사용된 폰트, 트위터나 페이스북 같은 해커의 SNS ID 또한 해커의 정보를 추적하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 zone-h.org의 웹 해킹 사례들로부터 특성들을 추출하고, CBR(Case-Based Reasoning) 알고리즘을 적용하여 침해사고 프로파일링 시스템을 구현하였다. 해커의 흔적과 습관에 관한 분석 및 연구는 추후 사이버 수사에 있어 공격 의도를 파악하고 그에 따른 대응책을 마련하는 데 있어 IDSS(Investigation Detection Support System)로써 중요한 역할을 기대 할 수 있으리라 본다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.209-214
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• 2018

도시철도인 지하철은 대중교통 수단 중의 핵심이라고 할 수 있다. 도시 철도는 항상 많은 승객들이 이용하다 보니 도난, 범죄, 테러 등의 심각한 문제에 늘 노출되어 있다. 특히 도시철도 환경 특성상 감시 범위가 넓게 분산되어 있고 감시 대상 범위가 급증하고 있어 기존 CCTV와 같은 수동적인 감시만으로는 종합적인 관리가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 도시철도내 지능형 객체인식 시스템을 구성, 설계 방법 및 객체 인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 객체 인식시스템은 역사내 카메라 영상을 분석하여 승강장 및 대합실에서 제한구역내 접근이나, 방치 혹은 일정 시간 이상 움직이지 않는 물체가 있는 경우를 위험 상황으로 인지하고 신속하게 대응 할 수 있도록 하고자 하였다. 제안된 알고리즘은 기존 Kalman 필터를 이용한 객체 인식율 84.62%에 비해 지정지역 감지에 대해서는 100%, 방치된 물체 감지는 최소 82% 이상, 움직임이 없는 물체 감지에서는 94% 이상의 감지율을 나타내어 실효성을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.819-830
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• 2017

FM 신호 기반 PCL 시스템은 FM 송신탑에서 송신되는 신호를 이용하여 이동하는 표적의 위치를 추적하는 수동형 레이더 기술로서, 송신탑에서 수신기에 LOS (line-of-sight)로 입사되는 직접경로 신호와 표적으로부터 반사된 표적반사 신호의 상호 상관 함수를 유도하여 표적의 위치를 추적한다. 하지만, 직접경로 신호와 지형 및 지표면 등에서 반사되는 간섭 신호가 표적반사 신호 획득을 위한 감시 채널에 동시에 측정되며, 이에 따라 표적의 위치를 정확하게 탐지하지 못하는 문제가 발생한다. 간섭 신호 제거에는 적응 필터가 효과적인 것으로 알려져 있지만, 기존 연구에서는 상호 상관 함수나 적응 필터 입출력 신호의 전력 비율로부터 간섭 신호의 제거 성능을 유도하기 때문에, 정확한 성능 분석이 어려운 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 필터 계수의 각 성분이 특정한 간섭 신호를 제거하기 위해 유도된다는 특징을 활용하여, 각 간섭 신호 제거 성능을 적응 필터 계수에 대한 함수로 정리한다. 제안한 성능 분석 방법을 기반으로 적응 필터 기법의 성능을 비교 및 분석하여, 제안한 방법이 간섭 신호 제거 성능 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.80-90
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• 2006

본 논문에서는 한 대의 카메라와 푸르킨예 영상을 이용한 간편한 2차원 시선 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자의 한쪽 눈 영상을 얻기 위해 적외선 필터가 장착된 카메라와, 사용자가 모니터 상에 바라보고 있는 응시 점을 알아내기 위해 각 막의 표면에 반사점을 만들기 위한 두 개의 적외선 광원이 사용되었다. 카메라나 적외선 광원, 사용자의 머리는 자유롭게 움직일 수 있다. 따라서 본 시스템은 여타 불편한 고정된 장치나 사용자의 머리 고정이 필요 없는 간단하고 유연성 있는 시스템이다. 본 시스템은 또한 간편하고 정확한 사용자 캘리브레이션 과정을 포함하고 있다. 시스템을 사용하기에 앞서, 각 사용자는 각 사용자는 시스템이 시선 추적 알고리즘 상의 개인 요소들을 초기화할 수 있도록 두 개의 점을 잠시 바라보기만 하면 된다. 제안된 시스템은 XGA $(1024{\sim}768)$ 해상도에서 10 fps 이상 실시간으로 동작된다. 3명의 피 실험자와 9개의 실험 물체로 진행된 실험 결과는 시스템이 평균 l도의 시선 추적 오차를 보여 주고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권3호
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• pp.227-244
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• 2015

최근 위성 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상의 해상도가 개선됨에 따라 이에 대한 수요가 증가할 것으로 보이며 향후 새로운 응용시장으로 성장할 것으로 예측되고 있다. 특히, 화산이나 지진과 같은 자연 재해에 대한 예측이나 지형의 미세한 변화를 탐지하기 위한 용도로 SAR 영상의 활용도가 증가하고 있다. 기존의 변화탐지 알고리즘을 고해상도 SAR 영상에 적용할 경우, 영상간의 기하학적 구조, 스펙클의 영향 등으로 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 또한, SAR 영상의 경우 지형적 특성에 따라 영상의 통계적 분포가 다르므로 영상의 통계분포를 반영한 임계값 추정이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 SAR 영상의 통계적 분포특성을 반영하여 임계값을 이용하는 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 시험하기 위해 SAR 영상 시뮬레이션을 수행하여 성능을 시험하고 검증하였다. 마지막으로 Cosmo-Skymed과 다목적실용위성-5 영상에 각각 적용하여 검증하고 비교한 결과를 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.174-192
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• 2021

카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권3호
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• pp.132-138
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• 2009

호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다.