중국 자동차 번호판 인식

안영준,위규범,홍만표,Ahn, Young-Joon,Wee, Kyu-Bum,Hong, Man-Pyo 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지B Vol.14 No.2

도난차량 추적과 주차 관리 시스템 및 과속 차량 탐지 등에 광범위하게 사용되는 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 번호판을 추출하는 부분과 추출된 번호판을 인식하는 단계로 나뉘어진다. 번호판 추출 단계에서는 영상의 기울기를 측정하기 위해 수평 성분만을 추출하는 필터를 사용하여 차창과 번호판을 포함한 차량 전면부의 수평 성분만을 검출한 후 이것의 기울기를 측정하는 방법으로 번호판의 기울기를 구한다. 세그먼트 추출 과정에서는 신경화소 또는 배경화소가 연속하여 나타나는 블록의 계수의 변화를 감지하여 각 문자 또는 숫자를 추출한다. 각 문자 또는 숫자의 인식 단계에서는 잡음의 영향을 덜 받으며 높은 정확도를 보이는 비교템플렛 방법을 제안한다. 기존의 원형정합 방법과 히스토그램 방법과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 보인다. We implement automobile license plates recognition system. These days automobile license plate recognition systems are widely used for tracing stolen cars. managing parking facilities, ticketing speeding cars, and so on. Recognition systems largely consist of three parts plates extraction, segments extraction, and segment recognition. For plates extraction, we measure the degree of inclination of plate. We use filters that extract only the horizontal components of the front of an automobile to measure the degree of inclination. For segment extraction, we trace the change of the number of blocks that consist solely of foreground pixels or background pixels as the horizontal scanning line moves along upward. For recognition of each individual letter or digit, we devise a variant of template matching method, called comparative template matching. Through experiments, we show that comparative template matching is less prone misled by noises and exhibits higher performance compared to the traditional method of template matching or histogram based recognition.

유전자 알고리즘을 이용한 광상호 연결망에서 파장분할다중방식의 리스트 스케쥴링

정혜진,위규범,예홍진,홍만표,변광준,Jung, Hea-Jin,Wee, Kyu-Bum,Yeh, Hong-Jin,Hong, Man-Pyo,Byeon, Kwang-June 한국정보처리학회 1998 정보처리논문지 Vol.5 No.9

파장분할다중방식의 패킷 전송을 하는 광상호연결망에서 노드들 사이에 송수신하는 패킷의 수가 임의로 주어지는 일반적인 교통량의 스케쥴링은 NP-complete 문제이며, 이 경우에 대하여 리스트 스케쥴링이 좋은 성능을 보임이 알려져 있다. 리스트 스케쥴링은 각 시간 단위에 배치할 송신자를 고려하는 순서에 따라서 스케쥴 결과가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 송신자를 고려하는 순서를 다양하게 시도하여 효율적인 스케쥴을 구하는 방법을 제시한다. 다양한 순서를 탐색하는 방법으로서 유전자 알고리즘을 이용한다. The problem of scheduling general packet traffic on WDM optical interconnection networks is NP-complete, It is known that the list scheduling is a good approximation algurithm fur this problem, The resulting list schedules vary depending on the order of transmitters considered to be placed on each time slot We propose an improvement of the list scheduling that tries different orders of transmitters to obtain shorter schedule lengths, Genetic algorithms are used to explore various orders of transmitters.

침입탐지를 위한 유한상태기계의 생성 기법

임영환,위규범,Lim, Young-Hwan,Wee, Kyu-Bum 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.10 No.2

침입 탐지 기법에 있어서 유한상태기계(finite automata)를 통해 정상 행위를 프로파일링 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으나, 자동으로 간결한 형태의 오토마타를 생성하는 것이 매우 어려웠다. 이전 연구에서는 프로세스를 오토마타로 프로파일링 하기 위해 빈번한 시스템 콜 서열(system call sequence)을 매크로(macro)로 치환하고, 이러한 서열을 인식하는 오토마타를 수작업으로 생성하였다. 본 논문에서는 이러한 오토마타를 자동적으로 생성할 수 있도록, 서열 정합(sequence alignment)을 수행하고 스트링으로부터 반복되는 패턴들을 찾아내어 프로세스들로부터 매크로를 추출하고 오토마타를 생성해내는 방법을 제안한다. 생성된 오토마타가 침입탐지에 효과적으로 이용될 수 있음을 실험을 통하여 보였다. Although there have been many studies on using finite automata for intrusion detection, it has been a difficult problem to generate compact finite automata automatically. In a previous research an approach to profile normal behaviors using finite automata was proposed. They divided the system call sequence of each process into three parts prefix, main portion, and suffix, and then substituted macros for frequently occurring substrings. However, the procedure was not automatic. In this paper we present algorithms to automatically generate intrusion detection automata from the sequence of system calls resulting from the normal runs of the programs. We also show the effectiveness of the proposed method through experiments.

엔트로피 거리와 SVM를 이용한 SNP 군집분석과 천식 유형 예측

이중섭,신기섭,위규범,Lee, Jung-Seob,Shin, Ki-Seob,Wee, Kyu-Bum 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지B Vol.18 No.2

Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are a very important tool for the study of human genome structure. Cluster analysis of the large amount of gene expression data is useful for identifying biologically relevant groups of genes and for generating networks of gene-gene interactions. In this paper we compared the clusters of SNPs within asthma group and normal control group obtained by using hierarchical cluster analysis method with entropy distance. It appears that the 5-cluster collections of the two groups are significantly different. We searched the best set of SNPs that are useful for diagnosing the two types of asthma using representative SNPs of the clusters of the asthma group. Here support vector machines are used to evaluate the prediction accuracy of the selected combinations. The best combination model turns out to be the five-locus SNPs including one on the gene ALOX12 and their accuracy in predicting aspirin tolerant asthma disease risk among asthmatic patients is 66.41%. 단일염기다형성은 인간 게놈 구조 연구의 중요한 도구이다. 대량의 유전자 표현형 데이터에서의 군집 분석은 생물학적으로 연관이 있는 유전자 군을 발견하거나 유전자간 상호작용 네트워크를 생성하는데 유용하다. 본 논문에서는 엔트로피 거리를 기반으로 계층적 군집 분석 방법을 사용하여 천식환자군과 정상대조군의 군집을 형성하고 비교하였고 5개짜리 군집에서 두 군의 의미 있는 차이점이 나타남을 보였다. 천식환자군의 각 군집에서의 대표 SNP들의 조합의 질병 예측 정확도를 지지벡터기계를 이용하여 측정하여, 천식의 두 유형을 진단할 수 있는 최상의 조합을 찾았다. 최상의 조합은 유전자 ALOX12에 있는 단일염기다형성을 포함한 5개로 구성된 모델이며 66.41%의 아스피린 내성 천식 질병에 대한 예측 정확도를 갖는다.

집합 결합과 신경망을 이용한 복합질환의 예측

최현주,김승현,위규범,Choi, Hyun-Joo,Kim, Seung-Hyun,Wee, Kyu-Bum 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.4

복합질환은 다수의 유전자들이 상호작용하여 유발되는 질병으로서, 여러 유전자들이 관여한다는 복잡성 때문에 전통적인 분석 방법을 적용하는데 한계가 있다. 최근에는 기계학습 기법을 이용한 새로운 분석 방법들이 제안되고 있다. 신경망은 이처럼 복잡한 데이터에서 일정한 패턴을 찾아 이를 분류하는데 적합한 모델이다. 그러나 다량의 데이터가 입력으로 들어오는 경우에 학습에 오랜 시간이 걸리고 패턴을 찾기가 어려워지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다량의 SNP 데이터로부터 질병에 연관된 소수의 중요 SNP을 찾기 위한 통계학적인 방법인 집합결합(set association)과 신경망을 결합한 모델을 제시한다. 이 모델을 천식 관련 SNP 데이터에 적용하여 천식 발병 여부를 예측한 결과, 신경망만 사용했을 때보다 실행 시간도 빠르고 예측 정확도도 높았다. 이 모델은 다른 복합질환의 예측에도 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다. Since complex diseases are caused by interactions of multiple genes, traditional statistical methods are limited in its power to predict the onset of a complex disease. Recently new approaches using machine learning techniques are introduced. Neural nets are a suitable model to find patterns in complex data. When large amount of data are fed into a neural net, however, it takes a long time for learning and finding patterns. In this study we suggest a new model that combines the set association, which is a statistical technique to find important SNPs associated with complex diseases, and neural network. We experiment with SNP data related to asthma to test the effectiveness of our model. Our model shows higher prediction accuracy and shorter execution time than neural net only. We expect our model can be used effectively to predict the onset of other complex diseases.

시스템 콜 시퀀스를 이용한 침입탐지 오토마타의 자동생성

문병은(Byung-Eun Moon),위규범(Kyu-Bum Wee) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅰ

침입 탐지 시스템 연구에서 정상 행위와 비정상 행위를 구별하기 위한 방법으로 시스템 콜 시퀀스를 이용하는 방법들이 많이 소개되었다. 그 중에서도 정상적인 시스템 콜 시퀀스를 프로파일링 하는데 있어서 오토마타를 이용하는 방법들이 제안되었다. 그러나 정상적인 시스템 콜 시퀀스의 오토마타를 생성하는 데 있어서 수동적으로 생성하는 방법이 대부분이었고, 자동적으로 생성하는 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 시스템 콜 시퀀스에 대한 오토마타를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다.

유전자 알고리즘을 이용한 Passive Star 네트워크의 가상위상설계

정혜진(Hea Jin Jung),위규범(Kyu Bum Wee),예홍진(Hong Jin Yeh),홍만표(Man Pyo Hong) 한국정보처리학회 2000 정보처리학회논문지 Vol.7 No.3

We can consider the interconnection structure using WDM from two different levels, physical and virtual topologies. In the virtual topology, various channels on physical links can be established between transmitters and the receivers of the nodes. It is important to design efficient virtual topologies, because they have a benefit of performance improvement in interconnection networks depending on traffic matrices without changing physical topologies. In this paper we suggest a way to design virtual topologies that minimize average packet delays for given traffic matrices using genetic algorithms.

상호정보와 부울대수를 이용한 복합질환의 SNP 상호작용 예측

임상섭(Sang-Seob Leem),위규범(Kyu-Bum Wee) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.11

대부분의 만성질환은 다수의 유전자-유전자 사이의 상호작용에 의해서 발병하는 복합질환이다. 복합질환의 발병에 관여하는 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism; SNP)과 유전자 사이의 상호작용을 찾아내는 연구는 질환의 예방과 치료에 기여한다. 기존의 연구 방법은 주로 특정 유전자 내 SNP 조합을 찾아내는 데 그치고 있다. 본 연구에서는 SNP 조합의 구성원 사이에 일어나는 구체적인 상호작용을 나타내는 부울식을 찾는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다. 제 1 단계에서는 엔트로피에 기반한 상호정보를 이용하여 발병에 관여하는 SNP 조합을 찾는다. 제 2단계에서는 제 1 단계에서 찾은 SNP 조합으로 이루어지는 부울식 중에서 발병 예측정확도가 가장 높은 부울식을 찾는다. 제안한 방법을 임상자료에 적용하여 그 효율성을 실험하였으며 기존 연구들과 장단점을 비교하였다. Most chronic diseases are complex diseases which are caused by interactions of several genes. Studies on finding SNPs and gene-gene interactions involved in the development of complex diseases can contribute to prevention and treatment of the diseases. Previous studies mostly concentrate on finding only the set of SNPs involved. In this study we suggest a way to see how these SNPs interact using boolean expressions. The proposed method consists of two stages. In the first stage we find the set of SNPs involved in the development of diseases using mutual information based on entropy. In the second stage we find the highest accuracy boolean expression that consists of the SNP set obtained in the first stage. We experimented with clinical data to demonstrate the effectiveness of the proposed method. We also compared the differences between our method and the previous results on the SNP associations studies.

정상 스크립트 패턴에 기반한 비정상 스크립트 탐지

백성규(Sung-Kye Baek),위규범(Kyu-Bum Wee) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅰ

본 논문은 악성 스크립트를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 정보검색 기법을 이용하여 정상 스크립트들을 기능별로 구분하여 정상 행위를 정의함으로써, 정상 행위에서 벗어나는 경우에 악성이라고 판정한다. 소스 기반의 빠른 검색이 가능하며, 실시간 모니터링을 통한 비정상 스크립트의 탐지가 가능하다. 또한 새로운 악성 스크립트가 생성되는 경우에도 탐지가 가능하다는 장점을 가지고 있다.

광 통신 네트워크에서 Ants System을 이용한 파장 라우팅

문창곤(Chang-Gon Moon),위규범(Kyu-Bum Wee),예홍진(Hong-Jin Yeh),홍만표(Man-Pyo Hong) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1A

본 논문에서는 광 네트워크에서 파장(Wavelength)의 라우팅(Routing)문제와 파장할당(Wavelength Assignment)문제 해결에 필요한 파장의 개수를 찾아내는데 있어서 Ants System의 적용이 기존의 다른 방법과 유사하거나 일부 더 좋은 결과를 나타냄을 보인다. 또한, 광 네트워크에서 각 링크가 균등하게 사용되도록 함으로써 광경로(lightpath)의 개수를 최소화하여, 주어진 네트워크에서의 파장의 최소 개수를 찾아내는데 Ants System이 효과적으로 적용될 수 있음을 보인다.