분산체제 환경에서의 자원 공유 시스템 설계

오득환(Duk Hwan Oh),전길남(Kilnam Chon) 한국정보과학회 1985 정보과학회논문지 Vol.12 No.4

분산체제가 증가함에 따라 자원 공유의 문제는 중요한 연구과제가 되었다. 이에 따라 자원공유를 위한 분산 운영 체제의 한 부분인 Resource Sharing System을 본 논문에서 설계했다. 분산체제 환경에서의 Resource Sharing System은 하아드웨어, 소프트웨어, 데이타, 서어비스 등의 여러종 종류의 자원을 경영하는데 이러한 자원의 공유를 위해서 Resource Sharing System의 여러 기능의 Server를 설계했다. Resource Sharing System은 사용자에게 유용한 정보의 교환, load의 분산, 병렬계산의 작업 환경을 제공해 준다. As distributed systems proliferate, the resource sharing problems become the major research issue. To facilitate efficient resource sharing in networks, a distributed operating system component which is called the Resource Sharing System is designed in this paper. The Resource Sharing System in distributed system environments manages various types of resources including hardwares, softwares, data, and services. We designed several servers of the Resource Sharing System for the resource sharing of distributed systems. The Resource Sharing System permits a user to work with the environment which supports efficient information exchange, load distribution, and computational parallelism.

음원을 이용한 멀티미디어 휴대용 단말장치 판별

이명환(Myung Hwan Lee),장태웅(Tae Ung Jang),문창배(Chang Bae Moon),김병만(Byeong Man Kim),오득환(Duk-Hwan Oh) 한국산업정보학회 2014 한국산업정보학회논문지 Vol.19 No.2

다양한 오디오 편집 기술이 개발됨으로써 오디오 데이터의 변경이 보다 쉬워지고 그 결과로 위변조 같은 다양한 사회 문제가 발생하고 있다. 현재 이런 문제를 해결하기 위해 디지털 포렌식 기술이 활발히 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 디지털 포렌식 기술 중의 하나로 모바일 기기를 판별하는 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 사람에게는 들리지 않지만 기기의 디자인과 IC로부터 발생하는 노이즈 특징을 이용한다. 위너필터를 사용하여 기기의 노이즈 음을 추출하고 MIRtoolbox를 이용하여 특징들을 추출한 후 이를 다층 신경망에 학습시켜 기기를 판별한다. 총 6개의 모바일 기기를 사용하였으며 5-fold test를 통하여 99.9%의 판별 성능을 보였다. 또한 UCC 사이트에 업로드 된 데이터에서도 노이즈 음을 통한 판별이 가능한지 실험을 진행하였으며 99.8%의 판별 성능을 보였다. Thanks to the development of diverse audio editing Technology, audio file can be easily revised. As a result, diverse social problems like forgery may be caused. Digital forensic technology is actively studied to solve these problems. In this paper, a hand-held device identification method, an area of digital forensic technology is proposed. It uses the noise features of devices caused by the design and the integrated circuit of each device but cannot be identified by the audience. Wiener filter is used to get the noise sounds of devices and their acoustic features are extracted via MIRtoolbox and then they are trained by multi-layer neural network. To evaluate the proposed method, we use 5-fold cross-validation for the recorded data collected from 6 mobile devices. The experiments show the performance 99.9%. We also perform some experiments to observe the noise features of mobile devices are still useful after the data are uploaded to UCC. The experiments show the performance of 99.8% for UCC data.

크기 및 회전 불변 특징점을 이용한 파노라마 영상 합성 알고리즘

권기원,이해연,오득환,Kwon, Ki-Won,Lee, Hae-Yeoun,Oh, Duk-Hwan 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지B Vol.17 No.5

본 논문은 동일한 대상물을 촬영한 영상을 합성하여 파노라마 영상을 생성하는 방법에 대하여 설명한다. 디지털 카메라의 보급으로 파노라마 영상에 대한 관심이 높아지면서 다양한 방법의 파노라마 영상의 제작 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 크기 및 회전 불변 특징점을 활용하여 파노라마 영상을 합성하는 방법에 대해서 제안한다. 먼저, 입력 영상들에 대해서 특징점을 추출하고, RANSAC 알고리즘을 통해 추출된 특징점을 정합한다. 정합점을 이용하여 투영 변환식을 모델링하고, 모델링된 변환식을 통하여 영상을 정렬하여 파노라마 영상을 생성한다. 제안한 알고리즘은 SURF 특징점 추출 알고리즘을 적용하여 영상의 크기 및 회전 등의 기하학적 변형에 강인하며, 처리 속도도 향상하였다. 실험에서는 기존 Harris corner 검출기나 SIFT 알고리즘을 통해 검출한 특징과 제안한 알고리즘에서 사용된 SURF 알고리즘을 비교 분석 하였고, $640{\times}480$ 크기의 영상을 이용하여 제안한 알고리즘을 통해 파노라마 영상을 합성하였다. 그 결과 파노라마 영상의 합성에 소요되는 시간은 평균0.4초로 나타났고, 기존 알고리즘에 비하여 효율적인 것으로 나타났다. This paper addresses the way to compose paronamic images from images taken the same objects. With the spread of digital camera, the panoramic image has been studied to generate with its interest. In this paper, we propose a panoramic image generation method using scaling and rotation invariant features. First, feature points are extracted from input images and matched with a RANSAC algorithm. Then, after the perspective model is estimated, the input image is registered with this model. Since the SURF feature extraction algorithm is adapted, the proposed method is robust against geometric distortions such as scaling and rotation. Also, the improvement of computational cost is achieved. In the experiment, the SURF feature in the proposed method is compared with features from Harris corner detector or the SIFT algorithm. The proposed method is tested by generating panoramic images using $640{\times}480$ images. Results show that it takes 0.4 second in average for computation and is more efficient than other schemes.

퍼지 방향코드를 이용한 온라인 한글인식

김찬우(Chan-Woo Kim),김병만(Byeongman Kim),오득환(Duk-Hwan Oh),장춘서(Choon-Seo Jang),김주연(Ju-Youn Kim) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2A

온라인 무제약 필기체 한글 문자 인식의 보편적인 특징벡터인 방향코드는 필기체 한글문자에서 자주 발생하는 기울기의 변형이나 국부적으로 발생한 문제패턴의 왜곡들에 대하여 인식률 저하를 보이는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 방향코드가 가진 결정적인 근사화를 인한 인식 성능 저하를 개선하기 위하여 문자데이터가 가진 방향성분을 결정적으로 근사화시키지 않고 방향성분의 특성을 그대로 보존하는 퍼지 방향 코드를 제안하고 온라인 문자 인식 분야에서 우수한 성능을 나타낸 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 확장하여 퍼지 방향 코드를 결합하였다. 퍼지 방향 코드와 은닉 마르코프 모델을 결합하여 구현된 문자인식기는 기존의 방향코드를 사용한 문자인식기에 비해 평균적인 인식률뿐만 아니라 기울기나 국부적인 왜곡에 대해 우수한 인식률을 나타냈다.

RF 네트워크 기반 보안등 양방향 제어 시스템에 관한 연구

최정원(Jeong-Won Choi),이호근(Ho-Geun Lee),오득환(Duk-Hwan Oh) 한국조명·전기설비학회 2013 조명·전기설비학회논문지 Vol.27 No.1

In this paper, Completely beyond the existing conventional Guard Light management system, introduced the 447Mhz band wireless sensor network Guard Light to manage efficiently the shape of the new system is proposed. In addition, about wireless sensor network technology, control server technology, application layer protocol technology etc which is core technology for the proposed system configuration, it was verified by the design and experiment. Especially studying wireless Guard Light System(about 1,700 node configuration) commercially installed in the Daegu area as a results of the study, I would like to prove the effectiveness of the study.

착용자의 실시간 정보 전송에 기반한 사고 예방 스마트 안전모 개발

안형욱 ( Hyeong-wook Ahn ),박노일 ( No-il Park ),김선명 ( Sunmyeng Kim ),오득환 ( Duk-hwan Oh ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1

착용자의 정보를 실시간으로 전송하여 사고 예방 및 빠른 대처가 가능한 스마트 안전모를 개발한다. 전모 내부에는 라즈베리파이와 아두이노, 보조배터리, 각종 센서 모듈들이 내장되어 있다. 라즈베리파이는 카메라 모듈과 통신 모듈을 갖고 있다. 아두이노에는 소리센서와 도어락센서, 충격센서가 장착되어 있다. 카메라 모듈을 통해 작업자의 주변 상황에 대해 실시간으로 촬영하고 관리자 서버로 전송한다. 또한 각 센서들은 여러 정보를 수집하고 관리자 서버로 전송한다. 관리자 서버는 수집된 정보를 용하여 작업자의 상황을 파악하고 분석하여 위험 상황에 대해 적절한 대처를 수행한다. 이러한 여러기능을 통해 스마트 안전모는 무선통신 환경에서 상황에 따른 센서들의 동작에 의해 착용자의 안전을 모할 수 있다.

차량 헤드라이트 불량검사 방법

김근홍(Kim Kun Hong),문창배(Moon Chang Bae),김병만(Kim Byeong Man),오득환(Oh Duk Hwan) 한국산업정보학회 2018 한국산업정보학회논문지 Vol.23 No.1

본 논문에서는 차량 헤드라이트의 불량 유무를 판별하기 위하여 생산된 헤드라이트 이미지를 위치 및 회전 보정 후 검사이미지의 ROI(Region of Interest)와 표준 이미지의 ROI와의 유사도를 이용하여 불량 유무를 판단하는 방법을 제안하였다. 유사도 판별은 OpenCV에서 제공하는 템플릿매칭 유사도 판별방법을 응용하여 히스토그램 기반에서 유사도를 판별하는 방법을 사용하였고, 성능 분석을 목적으로 기존 OpenCV의 기본 방법과 비교하였다. 분석결과, OpenCV의 기본 방법보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었고, 제안 방법의 경우 불량 판별율 100%에 근접함을 알 수 있었다. In this paper, we propose a method to determine whether there is a defect by using the similarity between ROIs (Region of Interest) of the standard image and ROIs of the image which is corrected in position and rotation after capturing the vehicle headlight. The degree of similarity is determined by the template matching based on the histogram of image, which is a some modification of the method provided by OpenCV where template matching is performed on the raw image not the histogram. The proposed method is compared with the basic method of OpenCV for performance analysis. As a result of the analysis, it was found that the proposed method showed better performance than the OpenCV method, showing the accuracy close to 100%.

스마트폰 기반 하의 주차안내 및 관리 시스템에 관한 설계 및 구현

김덕훈(Deok Hoon Kim),한성진(Sung Jin Han),이도예(Do Ye Lee),김시관(Si-Gwan Kim),오득환(Duk-hwan Oh) 한국정보과학회 2017 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2017 No.06

실시간 패킷 분석 시스템 개발

홍승표(Seung-Pyo Hong),김규완(Kyu-Wan Kim),김재민(Jae-Min Kim),우민정(Min-Jeong Woo),오득환(Duk-Hwan Oh),이해연(Hae-Yeoun Lee) 한국정보기술학회 2018 Proceedings of KIIT Conference Vol.2018 No.6

모듈라 신경망을 이용한 자동차 번호판 문자인식

박창석(Chang Seok Park),김병만(Byeong Man Kim),이광호(Kwang Ho Lee),최조천(Jo Cheon Choi),오득환(Duk Hwan Oh) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅱ

최근, 분류기 쪽에서는 모듈라 학습을 이용한 방법들에 대해서 상당한 관심이 모아지고 있다. 모듈라 학습 방법은 divide and conquer 개념에 바탕을 두고 있기 때문에 복잡한 문제에 대해서 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 단일 분류기에 비해 좋은 결과들을 나타내고 있다. 인공신경망을 이용한 분류 방법 쪽에서도 이러한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 간단한 형태의 모듈라 신경망을 제안하고 이의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 일반적인 차량 번호판의 영상에서 성공적인 결과를 보였으며, 잡음에 의한 훼손된 번호판도 좋은 인식 결과를 보였다. 또한 인식률 측면 뿐만 아니라 학습 속도 면에서도 상당한 이득이 있었다.