인체의 조인트와 움직임 정보를 이용한 인간의 행동패턴 인식

곽내정,송특섭,Kwak, Nae-Joung,Song, Teuk-Seob 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.6

본 논문에서는 인체의 조인트와 조인트의 움직임 정보를 이용하여 인간의 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력되는 비디오에서 객체를 추출하고 인체의 비율정보를 이용하여 조인트를 자동추출하며 각 조인트에 블록매칭 기법을 적용하여 조인트의 움직임 정보를 얻는다. 제안방법은 움직임이 있는 조인트, 조인트의 움직임의 방향벡터와 조인트의 x와 y좌표의 증가(+)와 감소(-)를 부호로 나타낸 것을 행동 인식을 위한 기본 파라메터로 사용한다. 제안된 방법은 웹카메라에서 입력되는 영상에서 8가지 행동에 대해 실험하였으며 인간의 행동 인식률에 있어 좋은 결과를 보였다. In this paper, we propose an algorithm that recognizes human activity patterns using the human body's joints and the information of the joints. The proposed method extracts the object from inputted video, automatically extracts joints using the ratio of the human body, applies block-matching algorithm for each joint and gets the motion information of joints. The proposed method uses the joints to move, the directional vector of motions of joints, and the sign to represent the increase or decrease of x and y coordinates of joints as basic parameters for human recognition of activity. The proposed method was tested for 8 human activities of inputted video from a web camera and had the good result for the ration of recognition of the human activities.

Review on Deep Learning Methods for Malware Detection

곽내정,이종섭,조성수 한국스마트치안학회 2023 스마트치안연구 Vol.4 No.1

With the advancement of information and communication technology (ICT) and the emergence of big data analysis, the analysis of malicious codes has become a crucial issue. The convergence of robot technology, artificial intelligence, and ICT has paved the way for innovative solutions in this domain. However, as the significance of information increases, so does the invasion of privacy due to the vast volume of data. Consequently, cybersecurity problems, including attacks by malicious codes, have become a severe concern. Malicious code refers to code written and executed with malicious intent, and it poses a significant security risk. Traditional approaches to defend against malicious code have relied on pattern-based and heuristic-based techniques. Although these methods have been effective, they often fall short in addressing variants of malicious codes or zero-day threats. To overcome these limitations, researchers have actively explored the application of deep learning techniques for the detection of malicious code. This paper aims to provide a comprehensive review of the recent research trends in the detection and classification of malicious codes using deep learning.

블록 내 움직임 정보를 이용한 다단계 움직임 예측 알고리즘

곽내정,윤태승,한재혁,안재형 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2001 컴퓨터정보통신연구 Vol.9 No.2

본 논문에서는 불록 내의 움직임 정도에 따라 다단계의 볼록레벨을 설정하고, 그 블록레벨에 따라 각기 다른 다단계의 움직임 예측을 수행하는 다단계 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 3단계의 블륵 레벨을 설정하고. 각 불록 레벨에는 서로 다른 크기의 고정 블록을 설정한다 또한 각 블록 레벨에서 수행되는 움직임 예측에는 탐색 단계와 탐색 범위를 차등적으로 적용하였다. 이는 움직임이 없거나 적은 영역에서의 잉여 탐색 과정을 제거하여 계산적 효율성을 중대하고, 움직임 정도가 큰 영역에 대해서는 움직임 예측 과정을 심화시켜 예측의 정확성을 향상시킨다 실험 결과 프레임당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 볼록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘보다 적은 예측 에러를 발생시켜 MSE를 20% 정도 감소시키며, 연산량을 95% 정도 절감하는 효과를 얻을 수 있었다. In this Paper. we Propose a multi-level block matching algorithm using motion information in blocks. In the Proposed algorithm, the block-level of a block is decided by the motion degree in the block before motion searching Procedure, and then adequate motion searching performs according to the block-level. The number of block-level is 3 step and different fixed-block sixte is assigned to each block-level. Also. in motion estimation of each block-level is differential applied search step and search area. Which imProves computational efficiency by eliminating an unnecessary searching Process in no motion or low motion regions. and brings more accurate estimation results by deepening motion searching process in high motien legions. Simulation results shew that the proposed algorithm brings the lower estimation error about 20% MSE(mean squared error) reduction with the fewer blocks per frame and the lower computational loading about 98% operational amount reduction than full search block matching algorithm with constant block size.

국부 평균과 공간 활성도를 이용한 에지 강조 오차확산법

곽내정,권동진,김영길,안재형 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.13 No.2

Digital halftoning is the technique to obtain a bilevel-toned image from continuous-toned image. Among halftoning methods, the error diffusion method gives better subjective quality than other halftoning ones. But it also makes edges of objects blurred. To overcome the defect, we proposes the modified error diffusion to enhance the edges using the property that human vision perceives the local average luminance and doesn’t perceive a little variation of the spatial variation. The proposed method computes a spatialactivity, which is the difference between a pixel luminance and the average of its 3x3 neighborhood pixels' luminance weighted according to the spatial positioning. The system also usesof edge enhancement (IEE), which is computed from the normalized spatial activitymultiplied by the average luminance. The IEE is added to the quantizer's input pixel and feeds into the halftoning quantizer. The quantizer produces the halftone image having the enhanced edge. The computer experimental results show that the proposed method produces clearer bilevel-toned images than conventional methodsand the edge of objects is preserved well. Also the performance of the proposed method is improved, compared with that of the conventional method by measuring the edge correlation and the local average accordance at some ranges of viewing distance. 디지털 해프토닝은 연속계조영상과 시각적으로 유사한 이진 영상을 얻기 위한 방법이다. 이러한 해프토닝 방법 중에서 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 시각이 국부 평균 밝기를 인식하고 공간적인 작은 변화량을 인식하지 못하는 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝을 제안한다. 제안 방법은 원 화소의 명암값과 3×3 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량을 구한다. 그 후 정규화된 공간 활성도(local activity)에 평균 명암도를 곱하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구하여 IEE를 양자화기 입력에 더하여 에지를 강조한다.컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성하며 물체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도에서도 기존의 방법에 비해 개선된 결과를 보여준다.

공포와 놀람 표정인식을 이용한 위험상황 인지

곽내정,송특섭,Kwak, Nae-Jong,Song, Teuk Seob 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.3

본 논문은 얼굴의 표정 인식을 이용한 위험상황 인지 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 인간의 다양한 감정 표정 중 위험상황을 인지하기 위한 표정인 놀람과 공포의 표정을 인식한다. 제안방법은 먼저 얼굴 영역을 추출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 눈 영역과 입술 영역을 추출한다. 각 영역에 유니폼 LBP 방법을 적용하여 표정을 판별하고 위험 상황을 인식한다. 제안방법은 표정인식을 위해 사용되는 Cohn-Kanade 데이터베이스 영상을 대상으로 성능을 평가하였다. 이 데이터베이스는 사람의 기본표정인 웃는 표정, 슬픈 표정, 놀란 표정, 화난 표정, 역거운 표정, 공포 표정 등 6가지의 표정영상을 포함하고 있다. 그 결과 표정 인식에 좋은 결과를 보였으며 이를 이용하여 위험상황을 잘 판별하였다. This paper proposes an algorithm for risk situation recognition using facial expression. The proposed method recognitions the surprise and fear expression among human's various emotional expression for recognizing risk situation. The proposed method firstly extracts the facial region from input, detects eye region and lip region from the extracted face. And then, the method applies Uniform LBP to each region, discriminates facial expression, and recognizes risk situation. The proposed method is evaluated for Cohn-Kanade database image to recognize facial expression. The DB has 6 kinds of facial expressions of human being that are basic facial expressions such as smile, sadness, surprise, anger, disgust, and fear expression. The proposed method produces good results of facial expression and discriminates risk situation well.

Edge-Enhanced Error Diffusion Halftoning using Local mean and Spatial Activity

곽내정,권동진,김영길,안재형,Kwak Nae-Joung,Kwon Dong-Jin,Kim Young-Gil,Ahn Jae-Hyeong Korea Information Processing Society 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.2

디지털 해프토닝은 연속계조영상과 시각적으로 유사한 이진 영상을 얻기 위한 방법이다. 이러한 해프토닝 방법 중에서 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 시각이 국부 평균 밝기를 인식하고 공간적인 작은 변화량을 인식하지 못하는 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝을 제안한다. 제안 방법은 원 화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량을 구한다. 그 후 정규화된 공간 활성도(local activity)에 평균 명암도를 곱하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구하여 IEE를 양자화기 입력에 더하여 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성하며 물체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도에서도 기존의 방법에 비해 개선된 결과를 보여준다. Digital halftoning is the technique to obtain a bilevel-toned image from continuous-toned image. Among halftoning methods, the error diffusion method gives better subjective quality than other halftoning ones. But it also makes edges of objects blurred. To overcome the defect, we proposes the modified error diffusion to enhance the edges using the property that human vision perceives the local average luminance and doesn't perceive a little variation of the spatial variation. The proposed method computes a spatialactivity, which is the difference between a pixel luminance and the average of its $3{\times}3$ neighborhood pixels' Iuminance weighted according to the spatial positioning. The system also usesof edge enhancement (IEE), which is computed from the normalized spatial activitymultiplied by the average luminance. The IEE is added to the quantizer's input pixel and feeds into the halftoning quantizer. The quantizer produces the halftone image having the enhanced edge. The computer experimental results show that the proposed method produces clearer bilevel-toned images than conventional methodsand the edge of objects is preserved well. Also the performance of the preposed method is improved, compared with that of the conventional method by measuring the edge correlation and the local average accordance at some ranges of viewing distance.

고주파 AC 에너지에 의한 가변블럭 변환 부호화법

곽내정,이승희,송영준,안재형 대한전자공학회 1994 대한전자공학회 학술대회 Vol.1994 No.1

고주파 에너지에 의한 가변블럭 변환 부호화법

곽내정,이승희,송영준,안재형 한국통신학회 1996 韓國通信學會論文誌 Vol.21 No.5

가변블록 변환부호화는 변환부호화에 적용되는 블럭의 크기를 다르게 하여 코딩의 효율을 좋게 한다. 변환블록의 크기는 블럭의 활성도에 따라 적응된다. 즉, 블럭의 활성도가 크면 블럭의 크기는 작아지고, 반대로 활성도가 작으면 블럭의 크기가 커진다. 본 논문에서는 블럭의 활성도로서 분산값 대신에 변환계수의 고주파 에너지를 이용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 분산값을 이용한 방법보다는 약 1~5dB, MAD를 이용한 방법보다는 약 0.5~3dB정도의 성능개선을 보여주었다. We propowe a variable block-size transform coding. The size of transform block is adapted by the activity of the block, If the activity is lower than the given threshold, then the block-size is enlarged. In this paper, we use the energy of the transformed cofficients with high frrequency instead of the block variance as the block activity. The computer simulation results show that the reconstruction image by the proposed activeity measure gives superior picture quality to that by the block variance and the mean absolute difference.

국부 적응 샤프닝 조절을 사용한 오차확산 해프토닝

곽내정,안재형,양운모,윤태승 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.41 No.04

Digital halftoning is to quantize a grayscale image to binary image. The error diffusion halftoning generates high quality bilevel image. But that also has some defects such as warms effect, sharpening and etc. To reduce these defects, Kite proposed the modified threshold modulation that has a parameter to control sharpening. Nevertheless some degradation left near edges with large luminance change. In this paper, we propose a method to control the parameter in proportional to local edge magnitude. The results of computer simulation show more reductions of the sharpening in the haftone image. Especially there are great improvement of quality near edges with large luminance change. 계조영상을 이진영상으로 변환하는 해프토닝 방법 중 오차확산법은 다른 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 웜 현상, 샤프닝 현상 등의 단점이 있다. 이런 단점을 보완하는 방법으로 Kite는 임계값 변조 방식에 샤프닝 조절 파라미터를 추가하는 방법을 제안하였다. 그러나 여전히 계조값의 변화가 큰 경계부근에서 뭉쳐짐 현상이 남아있다. 따라서 본 논문에서는 국부적으로 존재하는 경계부분의 에지성분의 크기에 따라 파라미터의 양을 조절하는 방법을 제안하였다. 제안방법을 컴퓨터 시뮬레이션으로 검사한 결과 해프톤 영상의 샤프닝이 감소하였으며, 특히 계조의 변화가 큰 경계부분에서 탁월한 화질 개선을 볼 수 있었다.

인간의 공간 지각 특성을 이용한 에지 강조 컬러 해프토닝

곽내정,김동우,장언동,송영준 한국콘텐츠학회 2005 한국콘텐츠학회논문지 Vol.5 No.3

Among the digital halftoning, the error diffusion halftoning gives better subjective quality than other halftoning techniques. But it also makes edges of objects blurred. To overcome the defect, this paper proposes the modified error diffusion halftoning algorithm to enhance the edges using the spatial perceptual properties of the human visual system.Using the properties that the human eyes perceive not the pixel's luminance itself but the local average luminance and the information that human eyes perceive spatial variation, the proposed method computes information of edge enhancement(IEE). The IEE is added to the quantizer's input pixel and feeds into the halftoning quantizer. The quantizer produces the halftone image having the enhanced edge. Also this paper proposes the technique that the coefficients of the error diffusion filter are adapted according to the correlation among color components.The computer simulation results show that the proposed method produces finer halftoning images than conventional methods due to the enhanced edges. And the proposed method also preserves similar in edges to original image and reduces some defects such as color impulse and false contours. 디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인간의 눈이 한 화소의 명암값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것과 공간적 변화량을 인간이 인식하는 정도를 이용하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구한다. 이 값을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 이때 컬러 성분 간의 상관관계를 고려하여 오차 확산 필터의 계수가 적응적으로 변화하는 방법을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성함을 보여주며 에지를 자연스럽게 표현하고 컬러 임펄스나 거짓 등고선과 같은 단점도 줄여줌을 보여준다.