차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 ...
박대경 ( Park Daekyeong ) , 류경준 ( Ryu Kyungjoon ) , 신동일 ( Shin Dongil ) , 신동규 ( Shin Dongkyoo ) , 박정찬 ( Park Jeongchan ) , 김진국 ( Kim Jingoog )한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학[2021] 제10권 제3호, 91~98페이지(총8페이지)
오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 지능형 지속 공격(Advanced Persistent Threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 사이버 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 사이버 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 사안으로, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 사이버 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 현재는 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 사이버 공격을 방어하는데 침입 탐지 시스템에서 생성된 데이터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 ...
김인경 ( Inkyung Kim ) , 김대희 ( Daehee Kim ) , 노송 ( Song Noh ) , 이재구 ( Jaekoo Lee )한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학[2021] 제10권 제3호, 85~90페이지(총6페이지)
본 논문에서는 고령자를 위한 개별 웨어러블(Wearable) 기기를 이용한 낙상 감지에 대해 논한다. 신뢰할 수 있는 낙상 감지를 위한 저비용 웨어러블 기기를 설계하기 위해서 대표적인 두 가지 모델을 종합적으로 분석하여 제시한다. 기계 학습 모델인 의사결정 나무(Decision Tree), 랜덤포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)과 심층 학습 모델인 일차원(One-Dimensional) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 사용하여 낙상 감지 학습 능력을 정량화하였다. 또한 입력 데이터에 적용하기 위한 데이터 분할, 전처리, 특징 추출 방법 등을 고려하여 검토된 모델의 유효성을 평가한다. 실험 결과는 전반적인 성능 향상을 보여주며 심층학...
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의...
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의...
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의...
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의...
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의...
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의...
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의...