블록 암호화 알고리즘 RC6 및 Rijndael에서의 병렬성 활용

정용화(Yong-wha Chung),정교일(Kyo-il Chung),손승원(Sung-won Sohn) 한국정보보호학회 2001 정보보호학회논문지 Vol.11 No.2

SVM을 이용한 얼굴 검출 성능 향상 방법

지형근,이경희,정용화,Jee, Hyung-Keun,Lee, Kyung-Hee,Chung, Yong-Wha 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.1

실시간 자동 얼굴 인식 기술에 있어서 정확한 얼굴의 검출은 필수적이며, 얼굴 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 컬러 정보, 에지 정보 및 이진화 정보를 복합적으로 이용하여 입력 영상으로부터 두 눈의 영역을 검출하고 이를 이용해 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 눈 후보 영역과 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 검증과 눈 검증용으로 학습된 각각의 SVM을 이용하여 검증한다. 이러한 검증 과정을 거침으로써 잘못된 검출을 막아 빠르고 신뢰성 있는 얼굴 검출이 가능하다. 실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법이 99% 이상의 얼굴 검출 성공율을 보임을 확인하였다. In the real-time automatic face recognition technique, accurate face detection is essential and very important part because it has the effect to face recognition performance. In this paper, we use color information, edge information, and binary information to detect candidate regions of eyes from Input image, and then detect face candidate region using the center point of the detected eyes. We verify both eye candidate region and face candidate region using Support Vector Machines(SVM). It is possible to perform fast and reliable face detection because we can protect false detection through these verification process. From the experimental results, we confirmed the Proposed algorithm in this paper shows excellent face detection rate over 99%.

비디오 감시 시스템을 위한 멀티코어 프로세서 기반의 병렬 SVM

김희곤,이성주,정용화,박대희,이한성,Kim, Hee-Gon,Lee, Sung-Ju,Chung, Yong-Wha,Park, Dai-Hee,Lee, Han-Sung 한국정보보호학회 2011 정보보호학회논문지 Vol.21 No.6

최근 지능형 비디오 감시 시스템은 영상 분석 및 인식기술 등의 보다 진화된 기술 개발을 요구하고 있다. 특히, 비디오 영상에서 객체를 식별하기 위하여 Support Vector Machine(SVM)과 같은 기계학습 알고리즘이 이용된다. 그러나 SVM은 대용량의 데이터를 학습시키기 위하여 많은 계산량이 필요하기 때문에 수행시간을 효율적으로 감소시키기 위하여 병렬처리 기법을 적용할 필요가 있다. 본 논문에서는, 최근 사용이 증가하고 있는 멀티코어 프로세서를 활용한 SVM 학습의 병렬처리 방법을 제안한다. 4-코어 프로세서를 이용한 실험 결과, 제안 방법은 SVM 학습의 순차처리 방법과 비교하여 2.5배 정도 수행시간이 감소됨을 확인하였다. Recent intelligent video surveillance system asks for development of more advanced technology for analysis and recognition of video data. Especially, machine learning algorithm such as Support Vector Machine (SVM) is used in order to recognize objects in video. Because SVM training demands massive amount of computation, parallel processing technique is necessary to reduce the execution time effectively. In this paper, we propose a parallel processing method of SVM training with a multi-core processor. The results of parallel SVM on a 4-core processor show that our proposed method can reduce the execution time of the sequential training by a factor of 2.5.

자바 카드 기술 발전 동향 분석

김영진(Young-Jin Kim),정용화(Yong-Wha Chung),정교일(Kyo-Il Chung) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1A

현재 IC 카드는 통신, 금융, 교통 등의 여러 응용 서비스에서 널리 사용되고 있는데, 계속적인 하드웨어 기술의 발전으로 인한 메모리 증가, CPU 성능 향상과, 통합된 정보 가전을 위한 다양한 형태의 네트워크 연결 인터페이스 구축 노력이 다중 응용 프로그램(Multi-Application) 사용 요구 및 개방형 운영체제(Open-platform Operating System)와 맞물려 도약적인 기술 발전을 이루고 있다. 본 고에서는 널리 사용되고 있으며 향후 시장성이 가장 클 것으로 예측되는 자바 카드 플랫폼 탐재 IC 카드의 기술 현황을 H/W 및 S/W 측면에서 살펴보고, 자바 카드 기술의 발전 동향을 조망하고자 한다.

움직임 벡터와 SVDD를 이용한 영상 감시 시스템에서 한우의 특이 행동 탐지

오승근 ( Seung Geun Oh ),박대희 ( Dai Hee Park ),장홍희 ( Hong Hee Chang ),정용화 ( Yong Wha Chung ) 한국정보처리학회 2013 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.2 No.11

한우 발정기의 조기 탐지는 축산 농가의 경제성을 향상시키는 매우 중요한 연구 과제 중 하나이다. 이를 위한 다양한 방법들이 제안되었으나, 현재까지도 시스템의 경제성 문제를 포함한 조기 발정 탐지 및 탐지 정확도 등에 여전히 취약한 점이 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 축사내 승가 행동을 포함하는 한우의 특이 행동들을 탐지하는 다중 객체의 특이 행동 탐지 프로토타입 시스템을 제안한 다. 다중 객체의 특이 행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황 혹은 비정상적인 행동들을 신속하고 정 확하게 탐지하는 분야를 말한다. 제안된 시스템은 한우 축사에 고정 설치된 카메라의 입력 동영상으로부터 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상 내의 움직임 정보를 추출?표현하였으며, 특이 행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대 표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 실제로 진주에 위치한 한 축사에서 취득한 한우 암소의 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다. Early detection of oestrus in Korean cows is one of the important issues in maximizing the economic benefit. Although various methods have been proposed, we still need to improve the performance of the oestrus detection system. In this paper, we propose a video surveillance system which can detect unusual behavior of multiple cows including the mounting activity. The unusual behavior detection is to detect the dangerous or abnormal situations of cows in video coming in real time from a surveillance camera promptly and correctly. The prototype system for unusual behavior detection gets an input video from a fixed location camera, and uses the motion vector to represent the motion information of cows in video, and finally selects a SVDD (one of the most well-known types of one-class SVM) as a detector by reinterpreting the unusual behavior into an one class decision problem from the practical points of view. The experimental results with the videos obtained from a farm located in Jinju illustrate the efficiency of the proposed method.

USB를 이용하는 보안 토큰 시스템의 구현

김영진(Young-Jin Kim),반성범(Sung-Bum Pan),정용화(Yong-Wha Chung) 대한전자공학회 2002 대한전자공학회 학술대회 Vol.2002 No.6

3차원 기하학적 해싱을 이용한 퍼지볼트에서의 지문 정합

이성주(Sung-ju Lee),문대성(Dae-sung Moon),김학재(Hak-jae Kim),정용화(Yong-wha Chung),이옥연(Ok-yeon Yi) 한국정보보호학회 2008 정보보호학회논문지 Vol.18 No.1

바이오정보를 이용한 사용자 인증은 일반적인 패스워드 기반 시스템에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 또한, 바이오정보를 이용한 인증 시스템은 높은 보안성과 사용자의 편리성을 제공하기 위하여 암호학과 바이오정보 분야를 암호-바이오(crypto-biometric)시스템으로 통합하여 연구되고 있다. 최근 퍼지볼트라 불리는 암호-바이오 시스템이 보고되고 있다. 이것은 사용자의 중요한 비밀키와 바이오정보를 통합하여 정당한 사용자만이 비밀키를 획득 할 수 있도록 안전하게 보관하는 방법이다. 하지만 기존 연구들에서는 바이오정보를 안전하게 보호하기 위해 추가되는 거짓 특징점의 개수가 제한되어 높은 보안성을 제공하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 3차원 기하학적 해쉬 테이블을 이용하여 보안성을 개선하고 추가적인 정보 없이 보호된 지문 템플릿에서 자동으로 지문 정렬을 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 3차원 지문 퍼지볼트 기법이 추가적인 정보 없이 역변환이 불가능한 변환된 영역상에서 자동으로 지문 정렬을 수행가능하다는 것을 확인하였다. Biometrics-based user authentication has several advantages over traditional password-based systems for standalone authentication applications. This is also true for new authentication architectures known as crypto-biometric systems, where cryptography and biometrics are merged to achieve high security and user convenience at the same time. Recently, a cryptographic construct, called fuzzy vault, has been proposed for crypto-biometric systems. This construct aims to secure critical data(e.g., secret key) with the fingerprint data in a way that only the authorized user can access the secret by providing the valid fingerprint, and some implementations results for fingerprint have been reported. However, the previous results had some limitation of the provided security due to the limited numbers of chaff data for hiding real fingerprint data. In this paper, we propose an approach to provide both the automatic alignment of fingerprint data and higher security by using a 3D geometric hash table. Based on the experimental results, we confirm that the proposed approach of using the 3D geometric hash table with the idea of the fuzzy vault can perform the fingerprint verification securely even with more chaff data included.

탑뷰 카메라 기반의 돼지 체중 추정을 위한 돼지 자세 결정

최원석 ( Won-seok Choi ),안한세 ( Han-se Ahn ),이한해솔 ( Han-hae-sol Lee ),정용화 ( Yong-wha Chung ),박대희 ( Dai-hee Park ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1

양돈 업계에서 돼지의 무게는 생산성 측면에서 매우 중요한 요인 중 하나이다. 탑뷰 카메라를 통해 획득된 이미지에서 돼지의 무게를 추정할 때 오차가 적고 신뢰도 있는 결과를 보이기 위해, 오차의 주요 원인인 돼지의 머리를 제거하여야 한다. 우선, 돼지의 머리를 제거하기 위해서는 귀를 탐지하여야 한다. 그러나 돼지의 자세가 바르지 못한 경우 겹침으로 인해 돼지의 귀와 머리가 구분되지 않는 경우가 발생하고, 귀 탐지 과정에서 고려해야 할 변수가 많아지므로 연산량과 수행 시간이 증가한다. 따라서 돼지의 무게 추정을 위해서 돼지의 머리를 제거할 때 돼지의 자세 판정은 필수적이다. 본 논문에서는 돼지의 중점으로부터 돼지의 경계선을 연결한 선분의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하였다. 이를 통해 자세가 바른 돼지의 머리를 제거하여 돼지의 무게를 측정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 7.8 ms의 수행 시간과 0.97 이상의 정확도로 돼지머리 제거를 위한 자세를 결정할 수 있음을 확인하였다.

지문 인증을 이용한 보안 토큰 시스템 구현

문대성(Dae-Sung Moon),길연희(Youn-Hee Gil),안도성(Do-Sung Ahn),반성범(Sung-Bum Pan),정용화(Yong-Wha Chung),정교일(Kyo-Il Chung) 한국정보보호학회 2003 정보보호학회논문지 Vol.13 No.4

돼지 머리 제거를 위한 영상 처리

안한세 ( Han-se Ahn ),최원석 ( Won-seok Choi ),이한해솔 ( Han-hae-sol Lee ),정용화 ( Yong-wha Chung ),박대희 ( Dai-hee Park ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1

돈사에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이다. 이에 따라 돈사에서 돼지의 무게를 측정하는 것은 중요한 문제이다. 돼지의 무게 측정을 위해 Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 정확히 측정하기 위해서는 돼지의 머리 부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 Convex-hull을 이용하여 돼지 모양에서의 오목 점과 돼지의 중심으로부터의 거리 정보를 이용함으로써 돼지의 머리를 효과적으로 탐지 및 제거하는 방법을 제안한다. 먼저, 이진화된 돼지의 이미지에서 Convex-hull 알고리즘을 수행 후, 돼지의 중심점 좌표로부터 일정 굴곡 이상의 오목 점 중 가장 가까운 점의 좌표를 획득한다. 이후 앞서 획득한 점의 좌표와 중점의 좌표 사이 일정 길이와 각도를 가지는 또 다른 점의 좌표를 획득하고, 두 점을 기준으로 돼지의 몸통과 머리를 분리하였다. 실험결과, 높은 정확도와 적은 수행시간으로 돼지의 머리를 탐지하고 제거할 수 있음을 확인하였다.