디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
RANSAC 알고리즘을 활용한 효율적인 사용자 관심 영역 정합 방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.10.1025
최근 초고용량 무선 데이터 전송이 가능한 5G 기술이 등장하면서 360 VR 영상을 활용한 기술들이 주목 받고 있으며 이에 따른 이미지 정합에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘을 활용한 사용자 관심 영역의 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안하는 매칭 방법은 RANSAC 알고리즘을 활용하여 사용자가 선택하는 관심 영역에 높은 가중치를 부여하여 이미지 정합을 수행하며, 특히 자연스러운 정합이 요구되는 영역에 대해 선택적으로 수행할 수 있다. 관심영역에 포함되는 대응점들에 가중치를 높게 설정하고 RANSAC 알고리즘의 샘플 선택 시 필수적으로 포함시키되, 몇 개의 특징점을 필수적으로 포함할 것인지에 따라 해당 특정 영역의 매칭 정도를 조절할 수 있다. 관심 영역 매칭 방법은 관심 영역을 설정하는 단계와 관심 영역 안의 대응점의 가중치를 높이는 단계, RANSAC 알고리즘을 활용하여 모델을 생성하고 그 모델을 사용하여 특징점의 Inlier와 Outlier를 설정하는 단계로 나뉘게 된다. 실험 결과, 선택된 관심영역의 대응점 위주로 매칭을 수행함으로써 사용자가 원하는 영역이 좀 더 현실과 유사한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
역방향 인덱스 기반의 저장소를 이용한 이상 탐지 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.3.294
정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.
