Earticle

본 논문에서는 스마트폰의 개인 정보들 에서 가장 빈번하게 생성되는 SMS(Short Message Service)/MMS (Multimedia Messaging Service), 통화 기록, 인터넷 기록, 사진 목록 등의 4가지 종류의 데이터를 수집하여, 캘린더와 타임라인 형태로 시각화하여 정리하고, 그 사진을 반자동으로 색인하고, 유사한 사진을 검색할 수 있는 시스템을 개발하다. 기존에는 상처리를 통해 사진 내에 어떤 사물이 있는지 혹은 사진과 다른 데이터들 간의 계를 통해 상황정보를 추론하여 그것을 색인하는 방법에 한 연구가 주로 이루어졌다. 한, 어디에서 촬한 사진 인지를 색인하는 연구들도 종종 있었다. 하지만, 치 정보는 GPS(Global Positioning System)가 활성화 되어 있는 상태에서 촬하여 얻을 수 있는 EXIF(Exchangeable Image File Format) 정보를 통해 산출하는 경우가 부분이다. 그러나 부분의 사람들은 스마트폰의 배터리 리를 해 GPS를 항상 활성화 시키지 않기 때문에 실성에 맞지 않는다는 단이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 해 새로운 이미지 자동 색인 방법을 제안한다. 그리고 모바일 라이로그 데이터의 특성에 맞는 유사한 이미지 검색이 가능하도록 하다.

In this paper, we developed a system using four types of collected data, SMS(Short Message Service)/MMS (Multimedia Messaging Service), call log, internet history, image list from different kind of personal information. We arranged the data using calendar and timeline visualizations. And the images are semi-automatically indexed and search function is available to find similar images. Prior research focused on indexing through image processing, by analyzing situational information such as what kind of object is in the image or by analyzing the relationship with other data. Other prior research include indexing the location where the picture was taken. However, this method has to rely on EXIF (Exchangeable Image File Format) information from the picture when the GPS (Global Positioning System) is turned on. The downside is that most of the smartphone users usually turn off GPS to manage battery life making this method less attractive. To overcome this problem we introduce new way of automatic indexing method. It also enables search function to find similar image based on mobile lifelog data

최근 유포되는 악성코드에는 악성코드 분석을 방해하기 한 코드삽입, 난독화, 문자열 암호화 등 다양한 악성코드 분석회피 기술이 용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 분석회피 기술이 용된 악성코드의 분석을 해, 가상머신 에 악성코드를 구동시킨 후 악성코드가 특정 API를 호출하면 정확한 시에 가상머신의 메모리 이미지를 빠르게 추 출 할 수 있는 악성코드 분석 시스템을 구하다. 악성코드에서 특정 API가 호출된 정확한 시에 메모리 덤 일을 얻을 수 있다면, 메모리분석을 통해 악성코드가 사용한 함수의 매개변수나 암호화 된 데이터 난독화가 해 제된 코드 정보를 얻을 수 있게 된다. 실험결과 악성코드가 API호출한 정확한 시에 메모리 덤를 할 수 있었고, 메모리 분석을 통해 분석회피 기술이 용된 악성코드로부터 숨겨진 문자열과 API 매개변수를 추출 할 수 있었다.

As malware generation techniques have been advanced, malware authors utilize various malware analysis evasion techniques such as obfuscation, garbage code insertions and string encryption. To alleviate such problems, we designed and implemented a malware analysis system which is specialized in dumping memory of a virtual machine. Malware analysis based on memory dump is a promising way to deep dive into the obfuscated malwares. Our system makes it possible to take a memory snapshot at a time of a certain API called. Furthermore, it accelerated the memory dump. Consequently, users can extract hidden information such as encrypted data and functional parameters from the malware in a user friendly manner. According to our experiments, our system can detect such hidden strings and API arguments even with analysis evasion techniques.

현재 인공지능 기술은 세계으로 크게 이슈가 되고 있다. 인공지능은 다른 기술의 발으로 더욱 실에 가깝게 실 되어 정보통신 분야 뿐 아니라 유통, 제조 등 다양한 산업에 크게 향을 끼칠 것으로 기되며 국가 경쟁력을 결 정하는 주요 기술로 인식되고 있다. 따라서 한국의 기술 R&D에서도 인공지능은 반드시 고려해야 할 기술이다. 본 고에서는 세계 주요국들의 정부 지원 로벌 ICT 기업들의 인공지능 R&D 동향을 기술 분류 시장 분류에 따라 악하다. 세계 주요국들은 인공지능 기술에 용할 규모의 뇌 연구 새로운 패러다임의 컴퓨 기술 등 원천 연구 개발을 시행하고 있다. 다른 한 편으로 일본은 자국의 경쟁력 있는 로 자동차 산업과 연계한 국가 주도 인공지능 R&D를 수행 이다. 로벌 ICT 기업들은 주로 인공지능 분석 SW 새로운 SW랫폼 기술을 개발하고 련 서비스와 제품들을 시장에 내놓으며 새로운 시장 창출 효과를 기하고 있는 것으로 악되었다. 이 와 같은 주요국 로벌 ICT 기업들의 기술 R&D 사례 분석 결과를 바탕으로 한국의 인공지능 기술 R&D 략 수립이 가능할 것으로 기대된다.

The Artificial Intelligence (AI) is currently a controversial topic in tech circles worldwide. Additionally the recent advances in technology make AI even close to reality, therefore AI is expected to have a large impact on various industry, ICT as well as trade, manufacturing and is considered major technology field determines a country’s industrial competitiveness. This paper apprehends that global AI R&D trend including government funded projects and global company’s technologies by technology and market classifications. The fundamental technology development for example large-scale brain research and new computing research deriving computing paradigm shift has been organized by government in advanced countries. On the other hand, Japan planned cooperative strategies of AI technology and industries especially strong in the robot and automobile. Global ICT companies are starting to develop analysis SW and new SW platform technology. They tests AI’s market power through releasing AI related services and products and expects new market creation derived from AI technology. These case analysis of AI technology R&Ds by governments of advanced countries and global ICT companies can support establishment of a strategy for Korean’s AI technology R&D.

고령화 사회가 속화 됨에 따라 노인성 질환도 격하게 증가하고 있는 추세이다. 특히 치매는 나이가 들어감에 따 라 발병률이 높아지고 있는 질병이기 때문에 치매에 한 심이 높아지고 있다. 최근 치매증상을 조기 발견함으로 서 치료가 가능하다는 연구에 의하여 조기진단의 요성이 높아지고 있다. 치매 진단을 해 자기공명상(MRI)데 이터를 가지고 실험하다. 본 논문에서는 MRI의 특정 정보 데이터를 가지고 패턴인식 분야에서 자주 쓰이는 알고 리즘에 해 비교 평가해 보았다. 패턴인식 알고리즘인 주성분분석, 선형별분석, 서포트 벡터 머신, 딥러닝을 활 용하여 치매조기진단을 해 정상, 경도인지장애, 치매환자를 구분한다. 각 알고리즘에 한 특징을 알아보고 한 알고리즘을 선택하여 치매조기진단에 기여하도록 알고리즘을 비교 분석하다.

As the trend of aging in Korea grows rapidly, age-related diseases are also becoming more serious. In particular, dementia, especially, Alzheimer’s disease (AD), is one of the increasing concerns because the incidence rate is increasing with age. Depending on the recent researches that AD can be cured if it can be early diagnosed, the importance of early diagnosis of AD are getting more attention. For this purpose, we compared several classification algorithms in the field of pattern recognition using MRI-specific information. More specifically, for the classification of cognitively normal (CN), late mild cognitive impairment (LMCI), and AD subjects, we used Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), Support Vector Machine (SVM), Neural Networks (NNs), and Deep Learning. We briefly analyzed the characteristics of each algorithm, and compared them in the classification problem to find the suitable algorithm for assisting the diagnosis of AD progression.

기존의 보행자 경로 안내 시스템은 기본인 인터페이스만 제공되므로 특정한 감각 자극에만 심을 보이는 아동에 게는 하지 않을 수 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 해 다 감각 입출력 장치 설정 모드와 경로 안내 모드 를 포함하여 재구성 가능한 다 감각 입출력 장치를 지원하는 보행자 경로 안내 시스템을 제안한다. 보행자 경로 안내 시스템에 한 경로 안내 정확도 실험과 직 정교사를 상으로 문가 평가를 실시하으며, 평균 보행 속도 를 1.0 m/s로 설정하을 때, 경로 안내는 설정한 오차 허용 범인 5m 안에서 이루어지는 것으로 나타났고 문 가 평가 결과 아동의 보행에 있어서 활용 가능성이 높은 것으로 분석되었다.

Conventional pedestrian navigation systems may be inappropriate for children because they usually express their attention to specific sensory stimulation. To address this, we developed a pedestrian navigation system supporting reconfigurable multisense I/O devices which are divided into two phases: multisense I/O devices configuration mode and navigation mode. we performed in terms of navigation accuracy about developed a pedestrian system and conducted expert survey that targets current teachers. Navigation is run within a set tolerance in the range of 5 when it is set to 1.0 m/s for the average waking speed and the result of survey shows that developed pedestrian navigation system have higher utilization in children’s walking.

최근 클라우드 컴퓨에 한 심이 고조됨에 따라, 클라우드에 아웃소싱된 암호화 데이터베이스 상에서의 역 질 의처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구 데이터 근 패턴 보호를 지원하는 연구는 무하다. 따 라서 본 논문에서는 데이터 보호, 사용자 질의 보호 데이터 근 패턴 보호를 모두 지원하는 암호화 데이터베이 스 상에서의 역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정보보호를 지원하는 동시에 효율인 처리 성능을 제공함을 보인다.

As the cloud computing has attracted much interests recently, the study on a range query processing on encrypted databases outsourced in the cloud have been actively performed. However, there is no existing work that hides data access patterns. Therefore, in this paper we propose a new range query processing algorithm on the encrypted database that not only preserves the confidentiality of data and user query but also conceals the data access patterns. Through the performance analysis, we show that the proposed range query processing algorithm can efficiently process a range query while preserving privacy.

인간과 컴퓨터의 상호작용에서 손을 이용하는 응용기술은 사람과 기계 사이의 계를 표하는 가장 자연이고 직 인 방법이다. 손을 검출하고 그 모양을 인식하는 기술은 수화인식, 가상실, 내비게이션, 컴퓨터 게임을 포함 하는 다양한 분야에 응용 가능하기 때문에 컴퓨터비의 요한 연구 분야로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 ToF 깊이상 에서 손을 검출하고 손 모양을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 크게 상획득, 처리 손 역 검출, 손가락 검출, 손 모양 인식의 네 단계로 구성된다. 상획득을 해 키넥트 버2를 사용하고, 처리 손 역 검출 단계에서는 정보와 Z축 검출, 이진화를 사용하다. 손가락 검출 단계는 손바닥 역 설정, 세 선화 볼록 껍질 계산 그리고 볼록 결함 계산의 차로 진행된다. 손 모양 인식 단계에서는 손가락의 개수를 기 으로 손의 심과 손 끝 사이의 치를 사용한 벡터내연산으로 각도를 계산해서 최종으로 손 모양을 인식하 다. 실험결과는 제안한 방법이 평균 97.2%의 인식율과 17.16ms의 연산속도로 11개의 손 모양을 빠르고 정확하 게 인식하는 것을 보여다.

Applications that use the human hands are one of the most natural and intuitive methods to communicate between people and machines in Human Computer Interaction. Technology of hands detection and posture recognition is of great importance for computer vision, because of its extensive applications in sign language recognition, virtual reality, navigation and computer games, including HCI. In this paper, we propose a method of hands detection and hands posture recognition in ToF(Time of Flight) depth image. These suggested methods consist of four parts: image acquisition, pre-processing and hand detection, finger detection, and hands posture recognition. In the image acquisition stage, we use kinect version 2. Also we apply Z-direction cut and binarization of image in pre-processing and hand segmentation stage. The next step is processed in distance transform, palm region setting, skeleton algorithm and convex hull. From this, finger tips are obtained by calculating convex defects. Finally, we judge the location between palm center point and finger tip point, and calculate finger angle by dot product of vector. Experimental results show that the methods we proposed can recognize 11 hand postures as 97.2% recognition ratio and 17.16ms process time.

볼륨 더링은 물체의 내부까지 표 할 수 있어서 의료 상과 같은 분야에 많이 활용된다. 볼륨 데이터의 사실 인 표을 해서는 조명 효과가 필수이다. 역 조명은 빛의 직인 향과, 산란과 소멸의 향을 고려하여 결과 상의 픽셀값을 계산한다. 이러한 모든 연산을 수행하기 해서는 많은 자원과 연산이 필요하기 때문에 몇 가 지 근사 방법이 제안 되었다. 본 연구에서는 이러한 근사 과정에서 자원의 소모를 빛-분포 템릿을 통해 감소시키 고 원의 치에 종속이지 않은 역 조명을 제안하고자 한다. 볼륨 데이터 체에 한 자맵을 만들어 쓰는 신에 상의 물성으로부터 은 자원을 소모하는 빛-분포 템릿을 생성 용하여 음과 빛의 산란을 표한 볼륨 더링 방법을 제안 한다.

Volume rendering is utilized in many fields such as medical imaging since it can represent the inside of the object. Illumination is essential for a realistic representation of the volume data. Global illumination techniques compute pixel values by considering the effects of direct lighting, scattering and termination light. Computing all of these optical phenomena requires a lot of resources and operation, so several approximation methods have been proposed. We propose a global illumination method that reduces resource consumption with light-distribution templates in approximation process. Also it is not dependent on the light source position. Since it exploits the low cost light-distribution templates by considering the material properties of target objects rather than photon map for entire volume data, our method can produce high-quality images representing light scattering and shade.

본 논문에서는 하나의 팬-틸트-(PTZ) 카메라를 사용한 2m 내외의 원거리에 있는 사람의 시선을 추하는 방법 을 제안한다. 제안된 방법에서는 사람의 치에 따라 카메라를 각모드 는 각모드로 환하여 시선추을 한 상을 획득한다. 각모드에서 카메라 FOV(Field of View) 내에 존재하는 얼굴을 탐지하면 얼굴의 치를 계산 하여 각모드로 환한다. 각모드에서 획득한 상은 원거리에 있는 사람의 시선방향 정보를 담고 있다. 시선의 방향을 계산하기 한 방법은 얼굴포즈 추정과 시선방향 산출 단계로 구성된다. 얼굴포즈 추정은 얼굴에서 과 코 의 치정보를 이용하여 추정한다. 그리고 시선방향은 먼 가변템릿을 통해 동공을 분할하고, 의 양 끝과 얼 굴포즈 정보를 이용하여 안구 심을 추출하는 과정으로 산출한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 시선추 알고리 즘이 원거리에 있는 사람의 시선방향을 효과으로 산출하는 것을 거리별 실험을 통해 보여다.

This paper suggests a method for tracking gaze of a person at a distance around 2 m, using a single pan-tilt-zoom (PTZ) camera. In the suggested method, images are acquired for gaze tracking by turning the camera to the wide angle mode, or the narrow angle mode, depending on the location of the person. The face that is present in the field of view (FOV) of a camera, is detected in the wide angle mode. Once the location of the face is calculated, the camera turns to the narrow angle mode. The images, which have been acquired in the narrow angle mode, contain information on the direction of gaze of the person, who is at a distance. The method for calculating the direction of gaze is comprised of the head pose estimation, and gaze direction calculation steps. The head pose estimation is performed, by using the location information on the eyes and nose in the face. And the direction of gaze is generated using the process of partitioning the pupil, through a deformable template, and extracting the center of an eye using the end points of both eyes and head pose information. This study shows that the proposed gaze tracking algorithm can effectively track the direction of a person's gaze, at varying distances.

VREscapeSim은 가상 실 공간에서 지하철 화재를 체험하면서 재난상황에서 스스로 탈출하는 방법을 배우는 체 감형 재난 안 훈련을 한 기능성 게임이다. 본 논문에서는 체감형 재난 탈출 기능성 게임을 구성하기 하여 필 요한 사용자 인터페이스와 센서들을 포함하는 시스템 구성을 제안하고 구하으며, 시나리오와 게임 구성에 해 서 소개하다. 기능성 게임의 훈련 효과를 입증하기 하여 20명의 사용자 설문을 통하여 얻은 체험 실험 결과를 피드백 받았으며, 사용자의 체험 경험은 제안하는 안교육 콘텐츠가 재난 탈출 요령 체득에 실성 있고, 재난 피요령의 교육에 한 효과가 있다는 결과를 얻었다.

We proposed and implemented a self-training simulator named VREscapeSim, which is an immersive serious-game aiming to educate how to escape from a fire disaster in a subway situation by experiencing fire disasters in cyber-space. This paper describes system configuration composed of wearable motion sensors and VR HMD for providing serious game environment of user interface for the immersive virtual reality self-training seriousgame. Any player’s motions are synchronized with corresponding motions of user’s Avatar in the VR contents. The experimental results obtained from selected 20 voluntary players show the efficacy of the proposed serious game in training effects learning evacuation skills in a subway fire disaster.