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- 저자 : 김철홍(Myeongsu Kang) (검색결과 3 건)
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실시간 화재 특징 추출을 위한 임베디드 매니코어 프로세서의 디자인 공간 탐색
서준상(Jun-Sang Suh),강명수(Myeongsu Kang),김철홍(Cheol-Hong Kim),김종면(Jong-Myon Kim) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.10
본 논문에서는 많은 연산량이 요구되는 화재 특징 추출 알고리즘을 위한 최적의 매니코어 프로세서에 대한 디자인 공간을 탐색한다. 최적의 매니코어 디자인 공간을 선택하기 위해 매니코어를 구성하는 프로세서 엘리먼트 (PE)의 개수와 로컬 메모리 사이즈를 변화시키면서 시뮬레이션을 수행하여 성능, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율에서 최적인 매니코어 구조를 결정한다. 본 논문에서는 256×256 해상도의 30 프레임으로 구성된 화재/비화재 비디오 영상을 대상으로 하여 움직임 검출, 색상 분할 및 이산 웨이블릿 변환으로 구성된 화재 특징 추출 알고리즘을 여섯가지 매니코어 구조(PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096, 16,384)를 사용하여 모의 실험한 결과, 모든 화재/비화재 비디오 영상에 대해1,024개와 4,096개의 PE를 갖는 매니코어 구조가 각각 최적의 시스템 면적 효율과 에너지 효율을 보였다. 또한, 실험에서 사용한 여섯가지 매니코어 구조 모두가 실시간 비디오 처리에서 요구되는 초당 30 프레임 처리 기준을 만족하였다. This paper explores design space of many-core processors for a fire feature extraction algorithm. This paper evaluates the impact of varying the number of cores and memory sizes for the many-core processor and identifies an optimal many-core processor in terms of performance, energy efficiency, and area efficiency. In this study, we utilized 90 samples with dimensions of 256×256 (60 samples containing fire and 30 samples containing non-fire) for experiments. Experimental results using six different many-core architectures (PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096, and 16,384) and the feature extraction algorithm of fire indicate that the highest area efficiency and energy efficiency are achieved at PEs=1,024 and 4,096, respectively, for all fire/non-fire containing movies. In addition, all the six many-core processors satisfy the real-time requirement of 30 frames-per-second (30 fps) for the algorithm.
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Fire Detection Approach using Robust Moving-Region Detection and Effective Texture Features of Fire
트룩 뉘엔(Truc Kim Thi Nguyen),강명수(Myeongsu Kang),김철홍(Cheol-Hong Kim),김종면(Jong-Myon Kim) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.6
본 논문은 그레이레벨히스토그램을 이용한 움직임 영역검출, 퍼지 클러스터링을 이용한 칼라 분할, 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용한 특징 추출 및 서포터 벡터 머신을 이용한 화재 분류 등과 같은 다중 이종 알고리즘을 포함하고 있는 효과적인 화재 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 움직임 영역을 검출하기 위해그레이레벨히스토그램에 기초한 최적의 임계값을 결정하고 난 후, CIE LAB 칼라 공간에서 퍼지 클러스터링을 적용하여 칼라 분할을 수행한다. 이러한 두 단계는 화재의 후보 영역을 기술하는데 도움이 된다. 다음으로 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용하여 화재의 특징을 추출하고, 이러한 특징들은 화재인지 아닌지를 분류하기 위해 서포터 벡터 머신의 입력으로 사용된다. 제안한 방법을 평가하기위해 기존의 두 알고리즘과 화재 검출율 및 오류 화재 검출율에서 비교하였다. 모의실험결과, 제안한 방법은 97.94%의 화재 검출율 및 4.63%의 오류 화재 검출율을 보임으로써 기존의 화재 감지 알고리즘보다 우수성을 보였다. This paper proposes an effective fire detection approach that includes the following multiple heterogeneous algorithms: moving region detection using grey level histograms, color segmentation using fuzzy c-means clustering (FCM), feature extraction using a grey level co-occurrence matrix (GLCM), and fire classification using support vector machine (SVM). The proposed approach determines the optimal threshold values based on grey level histograms in order to detect moving regions, and then performs color segmentation in the CIE LAB color space by applying the FCM. These steps help to specify candidate regions of fire. We then extract features of fire using the GLCM and these features are used as inputs of SVM to classify fire or non-fire. We evaluate the proposed approach by comparing it with two state-of-the-art fire detection algorithms in terms of the fire detection rate (or percentages of true positive, PTP) and the false fire detection rate (or percentages of true negative, PTN). Experimental results indicated that the proposed approach outperformed conventional fire detection algorithms by yielding 97.94% for PTP and 4.63% for PTN, respectively.
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Color-Texture Image Watermarking Algorithm Based on Texture Analysis
강명수(Dinh Van Nguyen),트룩 뉘엔(Cheol-Hong Kim),딘 뉘엔(Jong-Myon Kim),김철홍(Myeongsu Kang),김종면(Truc Kim Thi Nguyen) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.4
텍스처 이미지가 다양한 산업 애플리케이션 분야에 널리 사용됨에 따라, 이러한 이미지들의 저작권 보호는 중요한 이슈가 되어왔다. 이러한 이유로, 본 논문은 이미지에 내재한 텍스처 특성을 이용한 칼라 텍스처 이미지 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 퍼지 클러스터링을 위한 입력으로써 그레이 레벨 동시발생 행렬의 에너지와 동질성 특징을 사용하여 워터마크를 삽입하기 위한 적당한 블록들을 선택한다. 워터마크를 삽입하기 위해 먼저 선택된 블록들에 이산 웨이블릿 변환을 수행하고, 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 하나를 선택한다. 그런후에 이 워터마크를 중간 대역의 이산 코사인 변환 계수에 삽입한다. 또한, 본 논문은 워터마크 삽입 후 비인지성과 다양한 형태의 워커마킹 공격에 대해 강인성이 뛰어난 이득 계수들과 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 효과를 탐색한다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 이득 계수가 42이고 HH 밴드에 워터마크를 삽입하였을 때 높은 PSNR 값 (47.66 dB to 48.04 dB) 및 낮은 M-SVD 값 (8.84 to 15.6)을 얻었다. 또한 제안한 알고리즘은 노이즈 첨가, 필터링, 잘라내기 및 JPEG 압축과 같은 다양한 이미지 처리 공격에서도 높은 상관 값 (0.7193 to 1)을 보였다. As texture images have become prevalent throughout a variety of industrial applications, copyright protection of these images has become important issues. For this reason, this paper proposes a color-texture image watermarking algorithm utilizing texture properties inherent in the image. The proposed algorithm selects suitable blocks to embed a watermark using the energy and homogeneity properties of the grey level co-occurrence matrices as inputs for the fuzzy c-means clustering algorithm. To embed the watermark, we first perform a discrete wavelet transform (DWT) on the selected blocks and choose one of DWT subbands. Then, we embed the watermark into discrete cosine transformed blocks with a gain factor. In this study, we also explore the effects of the DWT subbands and gain factors with respect to the imperceptibility and robustness against various watermarking attacks. Experimental results show that the proposed algorithm achieves higher peak signal-to-noise ratio values (47.66 dB to 48.04 dB) and lower M-SVD values (8.84 to 15.6) when we embedded a watermark into the HH band with a gain factor of 42, which means the proposed algorithm is good enough in terms of imperceptibility. In addition, the proposed algorithm guarantees robustness against various image processing attacks, such as noise addition, filtering, cropping, and JPEG compression yielding higher normalized correlation values (0.7193 to 1).
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