야간 도심환경에서 객체 검출을 위한 데이터 셋 검증에 관한 연구

김지원(Geewon Kim),신주석(Juseok Shin),강현우(Hyunwoo Kang) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2022 No.6

사물인터넷 장치내 경량 자바스크립트 엔진의 힙 메모리 할당 방식 최적화 연구

박은수(Eunsoo Park ),이혜민(Hyemin Lee),신동군(Dongkun Shin) 한국정보과학회 2016 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2016 No.12

분광영상을 이용한 배추잎의 수분스트레스 반응 측정

박은수(Eunsoo Park),김문성(Moon S. Kim),조병관(Byoung-Kwan Cho) 한국원예학회 2015 한국원예학회 학술발표요지 Vol.2015 No.10

그림자 제거와 색도 히스토그램 비교를 이용한 배회행위 검출

박은수(Eunsoo Park),이형호(Hyungho Lee),윤명규(Myoungkyu Yun),김민규(Mingyu Kim),곽종훈(Jonghoon Kwak),김학일(Hakil Kim) 한국정보보호학회 2011 정보보호학회논문지 Vol.21 No.6

본 논문에서는 감시영역을 벗어난 후 다시 돌아온 객체에 대한 배회행위를 효과적으로 인식 할 수 있는 지능형 배회행위 검출 시스템을 제안한다. 전경과 배경을 가우시안 혼합 모델을 이용하여 분리하고 그림자를 제거하여 객체를 인식한 후, 객체의 색도 히스토그램을 이용하여 감시영역을 벗어난 후 돌아온 객체들을 판단하고 감시영역에 존재하는 시간을 보전한다. 배회행위를 판단하기 위해 카메라 캘리브레이션을 통해 실세계 배회패턴과 같은 행태의 매크로 블록을 영상좌표에 도입한 후 배회궤적을 추출하고, 감시영역에 객체가 존재하는 시간을 함께 고려하여 배회행위를 판단한다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 모든 배회행위 프레임에서 정확하게 배회행위를 검출하여 그 효과를 입증하였다. Proposed in this paper is the intelligent video surveillance system to effectively detect multiple loitering objects even that disappear from the out of camera"s field of view and later return to a target zone. After the background and foreground are segmented using Gaussian mixture model and shadows are removed, the objects returning to the target zone is recognized using the chromaticity histogram and the duration of loitering is preserved. For more accurate measurement of the loitering behavior, the camera calibration is also applied to map the image plane to the real-world ground. Hence, the loitering behavior can be detected by considering the time duration of the object"s existence in the real-world space. The experiment was performed using loitering video and all of the loitering behaviors are accurately detected.

SSE 명령어를 이용한 영상의 고속 전처리 알고리즘

박은수(Eunsoo Park),최학남(Xuenan Cui),김준철(Junchul Kim),임유청(Yucheong Im),김학일(Hakil Kim) 대한전자공학회 2009 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.46 No.2

본 논문에서는 SSE (Streaming SIMD Extensions) 명령어를 이용한 고속 영상처리 알고리즘을 제안한다. SSE 명령어를 지원하는 CPU는 128비트 크기의 XMM 레지스터를 보유하고 있으며 이에 속한 데이터는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 방식으로 한 번에 병렬로 처리 될 수 있다. 영상처리에서 폭넓게 활용되는 평균 필터, 소벨 수평방향 외곽선 검출, 이진침식 알고리즘을 SIMD 방식으로 효과적으로 처리 할 수 있는 알고리즘을 제시하였고, 수행 시간을 측정하였다. 보다 객관적인 수행 속도 평가를 위해 현재 많이 사용되고 있는 영상처리 라이브러리와의 수행 속도를 비교하였다. 비교에 사용된 라이브러리는 SISD(Single Instruction Single Data)방식으로 동작하는 OpenCV 1.0, SIMD 방식을 지원하는 고속 영상처리 라이브러리인 IPP 5.2와 MIL 8.0에서 각각 수행 시간을 측정하고 제안하는 알고리즘의 처리 속도와 비교하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 SISD방식의 영상처리 라이브러리에 비해 평균 8배의 성능향상을 보였으며, SIMD 방식의 고속 영상처리 라이브러리와 비교 하였을 때 평균 1.4배의 성능향상을 보였다. 따라서 제안하는 알고리즘은 고가의 영상처리 라이브러리와 추가적인 하드웨어의 구입 없이도 고속으로 동작해야 하는 실제 영상 처리 어플리케이션에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다. This paper proposes fast image processing algorithms using SSE (Streaming SIMD Extensions) instructions. The CPU's supporting SSE instructions have 128bit XMM registers; data included in these registers are processed at the same time with the SIMD (Single Instruction Multiple Data) mode. This paper develops new SIMD image processing algorithms for Mean filter, Sobel horizontal edge detector, and Morphological erosion operation which are most widely used in automated optical inspection systems and compares their processing times. In order to objectively evaluate the processing time, the developed algorithms are compared with OpenCV 1.0 operated in SISD (Single Instruction Single Data) mode, Intel’s IPP 5.2 and MIL 8.0 which are fast image processing libraries supporting SIMD mode. The experimental result shows that the proposed algorithms on average are 8 times faster than the SISD mode image processing library and 1.4 times faster than the SIMD fast image processing libraries. The proposed algorithms demonstrate their applicability to practical image processing systems at high speed without commercial image processing libraries or additional hardwares.

패치기반 컨볼루션 뉴럴 네트워크 특징을 이용한 위조지문 검출

박은수(Eunsoo Park),김원진(Weonjin Kim),이경수(Qiongxiu Li),김정민(Jungmin Kim),김학일(Hakil Kim) 한국정보보호학회 2017 정보보호학회논문지 Vol.27 No.1

최근 모바일 기기에서의 생체인증 시스템의 증가와 출입관리 시스템에서의 위조지문을 이용한 출입 기록 조작으로 인해 위조 지문 검출에 대한 논의가 다시 활발해지고 있다. 본 논문에서는 입력 지문영상을 패치들로 나누고, 각 패치들에 CNN을 적용하여 위조, 생체, 배경의 세 가지로 분류한다. 이 중 배경으로 분류된 패치들을 제외하고 위조와 생체로 분류된 패치들의 수를 세어서 더 많은 패치가 인식된 쪽으로 위조여부를 판단하게 된다. CNN에 배경 클래스를 추가하여 분류하기 때문에, 제안하는 방법은 영상분할과 같은 추가적인 전처리 과정이 필요하지 않다. 제안하는 방법은 LivDet2011, LivDet2013, LivDet2015에 대하여 실험을 진행하였으며 분류결과 3.06%의 평균 오검출을 보여 매우 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. Nowadays, there have been an increasing number of illegal use cases where people try to fabricate the working hours by using fake fingerprints. So, the fingerprint liveness detection techniques have been actively studied and widely demanded in various applications. This paper proposes a new method to detect fake fingerprints using CNN (Convolutional Neural Ntworks) based on the patches of fingerprint images. Fingerprint image is divided into small square sized patches and each patch is classified as live, fake, or background by the CNN. Finally, the fingerprint image is classified into either live or fake based on the voting result between the numbers of fake and live patches. The proposed method does not need preprocessing steps such as segmentation because it includes the background class in the patch classification. This method shows promising results of 3.06% average classification errors on LivDet2011, LivDet2013 and LivDet2015 dataset.

SSE 명령어를 이용한 고속 Sobel Edge Detector 구현

박은수(Eunsoo Park),최학남(Xuenan Cui),김준철(Junchul Kim),김학일(Hakil Kim) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.10

본 논문에서는 SSE(Streaming Sigle instruction multiple data Extensions)명령어를 이용한 고속 Sobel edge detection 알고리즘을 제안한다. SSE를 지원하는 CPU는 128bit의 SSE 레지스터를 보유하고 있으며 이에 속한 데이터는 한 번에 병렬적으로 처리 될 수 있다. 실험은 Sobel 연산에 대하여 순차처리 코딩, 이미지 처리 라이브러리인 OpenCV, MIL 8.0, IPP 5.2를 이용한 코딩, shift 알고리즘을 사용한 SSE 코딩, 제안하는 방법을 이용한 SSE 프로그램 코eld에 대해 각각의 수행 시간을 측정하고 이를 비교하였다. 실험결과 제안하는 방법은 순차코딩에 비해 약 12배. OpenCV에 비해 13배, MIL에 비해 2배 정도 빨랐으며, IPP에 대해선 약간 빠른 성능 향상을 보였다. 또한 일반적인 shift를 이용한 방법보다 제안하는 방법은 대략 1.5배 정도의 성능 향상이 있었다. 이를 통해 제안하는 방법은 라이브러리를 구입하는 비용을 들이지 않으며 추가적 하드웨어의 구입 없이도 PC에서 빠른 Sobel 연산을 수행 할 수 있음을 보였다.

노지 인삼 고온스트레스 측정을 위한 초분광 영상 측정 시스템 개발

박은수 ( Eunsoo Park ),모하메드아크바파퀴르자다 ( Mohammad Akbar Faqeerzada ),김윤수 ( Yun-soo Kim ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2

여름철 온도의 급격한 증가는 노지에서 생산되는 인삼에 큰 피해를 입힌다. 인삼의 생육 온도는 21~25℃로, 30℃ 이상의 기온에 지속적으로 노출되면 생리장해로 잎이 고사하여 황화가 진행되거나 조기 낙과하는 현상이 발생한다. 이러한 증상이 육안관찰이 될 때는 이미 작물의 생산성과 품질이 회복할 수 없는 수준으로 손상을 입어 후속 조치로는 회복이 어렵다. 따라서 고온 스트레스를 통한 피해를 최소화하기 위해서는 조기 대응이 필요하며 이를 위해 작물의 고온 스트레스 상태를 확인할 수 있는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 실험실 내부에서 연구된 초분광 영상을 이용한 인삼 작물의 고온 스트레스에 검출 결과를 기반으로 실제 필드 표현형 검정용 초분광 영상장치를 제작하였다. 인삼 재배지에는 두둑에 따라 차광막 구조물이 낮게 설치되어 있다. 또한, 구조물 사이를 이동할 수 있는 공간이 매우 협소하므로 관련 공간을 이동할 수 있도록 영상 측정부와 거치부로 나누어 장치를 제작하였다. 영상 측정부는 1000 ~ 1800 nm 파장을 측정할 수 있는 초분광 카메라와 할로겐 광원으로 구성하였다. 거치부는 인삼둑 위에 설치하여 영상 측정부를 고정할 수 있도록 제작하였으며, 농장 안에 들어갈 수 있도록 폴더형으로 제작하였다. 제작된 초분광 영상 장비를 활용하여 실제 농가의 인삼밭을 측정하였으며, 인삼의 고온 스트레스 상태를 확인할 수 있는지 테스트하였다.

부채널 공격에 대응하는 마스킹 기반의 블록 암호 LEA

박은수(Eunsoo Park),오수현(Soohyun Oh),하재철(Jaecheol Ha) 한국정보보호학회 2017 정보보호학회논문지 Vol.27 No.5

스마트카드와 같은 정보보호용 디바이스에서 평문 데이터를 직접 암호화할 경우 누설되는 부채널 정보에 의해 사용되는 비밀 키가 노출될 수 있다. 특히, IoT 환경을 고려하여 설계된 LEA와 같은 경량 암호 알고리즘에서도 부채널 공격의 취약점이 발견되었다. 본 논문에서는 부채널 공격에 대응하기 위한 마스킹 기법을 소개하고 LEA 알고리즘에 적용할 수 있는 효율적인 마스킹 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 산술-부울 마스킹 변환 기법은 256바이트 정도의 메모리가 필요하지만 연산 시간을 크게 감소시킴으로써 전체 암호 알고리즘의 수행 속도를 기존 알고리즘에 비해 약 17%정도 향상시킬 수 있다. When a cryptographic device such as smart card performs an encryption for a plain text, an attacker can extract the secret key in it using side channel information. Especially, many researches found some weaknesses for side channel attack on the lightweight block cipher LEA designed to apply in IoT environments. In this paper, we survey several masking countermeasures to defeat the side channel attack and propose a novel masking conversion method. Even though the proposed Arithmetic-to-Boolean masking conversion method requires storage memory of 256 bytes, it can improve the LEA encryption speed up to 17 percentage compared to the case adopted the previous masking method.

운전자 안전보조 시스템을 위한 실시간 태양의 상대적 위치추정 방법

박은수(Eunsoo Park),최흠(Xin Cui),김학일(Hakil Kim) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.11

This paper proposes a method to estimate relative position of the Sun for Advanced Driver Assistance System (ADAS) in real-time. The video images captured from cameras mounted in vehicles are affected by relative position of the Sun. If an ADAS can calculate the relative position of the Sun, image processing method to reduce the Sun effects can be applied based on the information. The proposed method calculate relative position of the Sun using GPS values, current time and vehicle"s heading angle. Using KITTI dataset, the result shows that the proposed method can be applicable in real ADAS for estimating relative position of the Sun.