클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그...

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2015
Korean
KCI등재후보
학술저널
491-496(6쪽)
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다운로드클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그...
클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그러나 서비스 모델의 다양성으로 인하여 새로운 보안의 우려사항이 높아지고 있어, 이용자가 서비스를 이용 시 안전한 사용자 인증방법이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드 보안 영역 접근시 향상된 에이다부스트 알고리즘을 활용한다. 에이다부스트는 20도 이상 기울어진 얼굴을 인식 못 한다는 단점에도 불구하고, 속도와 신뢰성이 높다는 장점 때문에 많이 사용되고 있다. 제안된 방법을 이용하면, 실험결과에서 보듯 20도 이상 기울어진 얼굴도 인식함을 확인하였다. 연구용으로 이용할 수 있는 FEI Face Database를 이용하여 알고리즘 수행 결과 98%의 성공률을 얻었다. 실패한 2%는 안경을 쓴 사진이나 다른 객체로 인하여 인식이 제대로 안된 경우이다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Cloud computing has emerged with promise to decrease the cost of server additional cost and expanding the data storage and ease for computer resource sharing and apply the new technologies. However, Cloud computing also raises many new security concer...
Cloud computing has emerged with promise to decrease the cost of server additional cost and expanding the data storage and ease for computer resource sharing and apply the new technologies. However, Cloud computing also raises many new security concerns due to the new structure of the cloud service models. Therefore, the secure user authentication is required when the user is using cloud computing. This paper, we propose the enhanced AdaBoost algorithm for access cloud security zone. The AdaBoost algorithm despite the disadvantage of not detect a face inclined at least 20, is widely used because of speed and responsibility. In the experimental results confirm that a face inclined at least 20 degrees tilted face was recognized. Using the FEI Face Database that can be used in research to obtain a result of 98% success rate of the algorithm perform. The 2% failed rate is due to eye detection error which is the people wearing glasses in the picture.
참고문헌 (Reference)
1 고석하, "프로그램 관리 관점에 기반을 둔 소프트웨어 아키텍처 생애주기 모델 : 확장된 나선형 모델" 한국데이타베이스학회 20 (20): 69-87, 2013
2 이주신, "자연 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘" 한국정보전자통신기술학회 7 (7): 55-60, 2014
3 김선집, "공공 IaaS 클라우드 인증제도에 적용할 위험분석 방법에 대한 연구" 한국융합보안학회 15 (15): 9-15, 2015
4 최수진, "TV 시청흐름 변화 및 채널 간 역학관계 분석 2009, 2012년 동일 패널 시청데이터를 중심으로" 한국방송학회 27 (27): 285-318, 2013
5 P. Viola, "Robust Real-Time Face Detection" 57 (57): 137-154, 2004
6 P. Viola, "Robust Real-Time Face Detection" 57 (57): 137-154, 2004
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8 P. Aishwarya, "Face recognition using multiple eigenface subspaces" 2 (2): 139-143, 2010
9 S. Hongtao, "Face Recognition using Multi-feature and Radial Basis Function Network" 22 : 51-57, 2003
10 J. Suo, "Design Sparse Features for Age Estimation using Hierarchical Face Model" 1-6, 2008
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학술지 이력
| 연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
|---|---|---|---|
| 2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
| 2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | ![]() |
| 2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | ![]() |
| 2016-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | ![]() |
| 2014-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | ![]() |
학술지 인용정보
| 기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
|---|---|---|---|
| 2016 | 0.32 | 0.32 | 0 |
| KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
| 0 | 0 | 0 | 0.1 |