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- 저자 : 강봉수(Bongsu Kang) (검색결과 6 건)
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강봉수(Bongsu Kang),오승근(Seunggeun Oh),이종욱(Jonguk Lee),박대희(Daehee Park) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A
본 논문에서는 요주의 인물 식별 시스템의 서브시스템으로 SRC 기반의 실시간 정면 얼굴 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 개선된 피부색 탐지기를 통해 실시간으로 입력되는 영상의 이미지로부터 얼굴 탐지 범위를 축소하고, 단계형 분류기를 통해 얼굴 여부를 빠른 속도로 탐지함으로써 실시간 탐지가 가능케 하였다. 또한 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 이용하여 정면 얼굴, 비정면 얼굴, 그리고 비얼굴을 분류하여 정면 얼굴만을 출력함으로써 정면 얼굴 탐지율을 높힌다. 공인된 벤치마킹 데이터인 FEI Face Database을 사용하여 제안된 SRC 기반의 정면 얼굴탐지 시스템의 성능을 실험적으로 평가한다.
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강봉수(Bongsu Kang),오승근(Seunggeun Oh),박승진(Seungjin Park),박대희(Daehee Park) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
본 논문에서는 요주의 인물 식별 시스템에 직접적으로 적용이 가능한 실용적 차원의 정면 얼굴 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 개선된 피부색 탐지기를 통해 실시간으로 입력되는 영상의 이미지로부터 얼굴 탐지 범위를 축소하고, Viola 등의 단계형 분류기를 통해 얼굴 여부를 빠른 속도로 탐지함으로써 실시간 탐지가 가능케 하였다. 또한, 마스킹을 통하여 비 정면 얼굴들을 제거함으로써 정면 얼굴만을 보다 정확하게 탐지할 수 있으며, 정면 얼굴 데이터만으로 학습된 SVDD로 최종 출력을 검증하였다. 공인된 벤치마킹 데이터인 FEI Face Database을 사용하여 제안한 SVDD 기반의 정면 얼굴 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 평가한다.
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강봉수(Bongsu Kang),심재경(Jaekyung Shim) 한국자동차공학회 2005 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.2005 No.5_2
Analysis of vehicle spatial motion and its characteristics is difficult. In order to maintain the motion, stability analysis is a key point for a half car. In this paper, we propose a method of motion analysis using screw axis. The concept of the geometric roll center is described by screw axis theory. Roll motion of a vehicle can be determined by instantaneous screw axis and screw axodes. The shape of the screw axodes enables to predict the roll characteristics of a vehicle directly. This paper presents screw axodes of half car models with McPherson strut, double wishbone, 5-SS multi-link, and 4-link suspension system.
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감시 시스템에서 SVDD와 SRC를 이용한 범죄 용의자 얼굴 식별
이종욱(Jonguk Lee),강봉수(Bongsu Kang),이한성(Hansung Lee),정용화(Yongwha Chung),박대희(Daihee Park) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.2
본 논문에서는 비디오 서베일런스 시스템에서 탐지된 얼굴 이미지를 이용하여 범죄자 감시목록에 등록된 범죄 용의자를 식별하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 제안된 SVDD와 SRC를 혼합한 계층적 구조의 범죄 용의자 식별 시스템은 다음과 같은 시스템 설계 요구사항들을 모두 만족하는 차원에서 설계 및 구현되었다: 1) SVDD를 이용하여 범죄 용의자만을 빠르게 인식함으로써, 일반인에 대한 불필요한 범죄자 식별 연산을 수행하지 않는다; 2) 식별 성능을 저해하는 다양한 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 범죄 용의자 식별과정에 적용함으로써 안정적이고 정확한 식별 성능을 보장한다; 3) 동일 생체 특징의 반복적 사용을 통한 다수결 투표전략을 취함으로써 시스템의 신뢰도를 보장한다; 4) 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 범죄 용의자 감시목록 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다. 실제 KUFD(Korea University Face Database)를 자체 제작하고 캠퍼스 내에서 CCTV 환경의 범죄 용의자 얼굴 탐지 및 식별 시스템 환경을 모의 구축하여 실험적으로 제안된 프로토타입 시스템의 성능을 검증한다. In this paper, we propose a suspected criminal face identification on the watch list for video surveillance system via SVDD and SRC. Especially, the proposed criminal identification module is designed in a hierarchical manner via a mixture of support vector data description (SVDD) and sparse representation classifier (SRC). It has the following characteristics (system design requirements): 1) Since SVDD quickly recognizes only criminal suspects, it does not perform the unnecessary operation for the ordinary person; 2) Even in an inhibitory environment against face identification, it ensures a reliable and accurate identification performance via SRC that has been already proven as an excellent robust methodology for a face recognition; 3) Taking majority voting strategy with the repeated use of the same biological characteristics ensures the reliability of the system performance; 4) With the intrinsic incremental learning capability of SRC, this system can actively adapts itself according to the change of a watch list database. We carried out a feasibility experiment on the proposed prototype system with our KUFD (Korea University Face Database) collected from real experiments on Campus.
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연관관계규칙을 이용한 트래픽 폭주 공격 탐지의 심층 분석
유재학 ( Jaehak Yu ),강봉수 ( Bongsu Kang ),이한성 ( Hansung Lee ),박준상 ( Jun-sang Park ),김명섭 ( Myung-sup Kim ),박대희 ( Daihee Park ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
본 논문에서는 데이터의 전처리과정으로 SNMP MIB 데이터에 대한 속성 부분집합의 선택 방법(attribute subset selection)을 사용하여 특징선택 및 축소(feature selection & reduction)를 실시하였다. 또한 데이터 마이닝의 대표적인 해석학적 분석 모델인 연관관계규칙기법(association rule mining)을 이용하여 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 SNMP MIB 데이터에 내재되어 있는 특징들을 규칙의 형태로 추출하여 분석하는 의미론적 심층해석을 실시하였다. 공격유형에 대한 패턴 규칙의 추출 및 분석은 공격이 발생한 프로토콜에 대해서만 서비스를 제한하고 관리할 수 있는 정책적 근거를 제공함으로써 보다 안정적인 네트워크 환경과 원활한 자원관리를 지원할 수 있다. 본 논문에서 제시한 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 데이터로부터의 자동적 특징의 규칙 추출 및 의미론적 해석방법은 침입탐지 시스템을 위한 새로운 방법론에 모멘텀을 제시할 수 있다는 긍정적인 가능성과 함께 침입탐지 및 대응시스템의 정책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
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박승진(Seungjin Park),오승근(Seunggeun Oh),강봉수(Bongsu Kang),박대희(Daihee Park) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
감시카메라 환경에서의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지 및 인식하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 움직임 벡터를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 · 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지자로 설계하였다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
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