• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
• /
• pp.371-374
• /
• 2014

현재 국내에서 사용되고 있는 신분 인증 시스템은 주민등록번호와 같은 개인 정보를 기반으로 인증을 수행하여, 프라이버시 침해 위협이 존재한다. 그 해결 방안으로 가상 ID를 이용하는 I-PIN과 e-ID 카드가 제안되었지만, 문제점은 ID와 패스워드만 알고 있다면 누구나 도용이 가능하고 오프라인에서 사용하는 플라스틱 카드의 경우 위 변조가 가능하다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 주민등록번호를 대체할 식별 데이터인 QR-ID를 생성하고, 이에 기반을 둔 QR-ID 카드를 제안한다. QR 코드는 인식기에 대한 제약이 적고 일부 데이터 조작만으로 새로운 QR 코드 생성이 가능하여 노출 시 새로운 ID로 갱신할 수 있으며, QR-ID는 소유자의 바이오메트릭 데이터로 암호화되어 타인이 복호화 할 수 없다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1190-1193
• /
• 2012

본 논문에서는 공간 데이터를 기반으로 한 도시 정보를 알고리즘을 통해서 시각화하고 시각화된 데이터를 지도와 사상(Mapping)하여 볼 수 있게 할 뿐만 아니라 공간적 정보를 기반으로 의사 결정을 하는 경우 활용할 수 있는 문서를 사용자의 간단한 조작으로 프로그래밍 방식에 의해 작성해주는 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통해서 공간적 정보를 시각화를 한다면 지역의 공간적 정보를 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 또한 분석된 정보를 기반으로 제공되고 있는 문서 자동화를 활용한다면 공간적 정보의 문서화에 필요한 많은 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.157-160
• /
• 2022

딥러닝이 각광받기 시작하면서 인간의 자세와 행동을 인식하고 분류하기 위한 인공지능 기술 또한 급속도로 발전하게 되었다. 영상에서 인간의 자세를 디지털 데이터로 표현할 때 인체의 주요 관절점의 위치와 연결관계를 나타내는 스켈레톤 표현 방식을 주로 사용한다. 본 논문에서는 스켈레톤 데이터에 비밀 메시지를 은닉할 수 있는 스테가노그라피 알고리즘에 대해 소개하고, 스켈레톤을 구성하는 주요 관절점 키포인트를 조작했을 때 행동 인식 인공지능 모델이 어떻게 반응하는지 살펴봄으로써 스켈레톤 데이터에 대한 스테가노그라피 알고리즘의 특성과 보안성에 대해 논의한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.1-2
• /
• 2022

현대인의 스마트폰 이용이 증가함에 따라 스마트 애플리케이션에 대한 관심도 같이 증가하였다. 특히 건강에 대한 관심이 커지면서 헬스케어 어플리케이션의 수요가 증가하고 있다. 본 연구는 사용자의 핸드폰 사용에 따른 데이터들을 데이터베이스에 저장하고 머신러닝 분류기법에 적용할 수 있는 1차 데이터 추출 모델을 제시한다. 스마트폰 앱에서 제공하는 핸드폰 사용 시간 정보를 통해 전체 사용 시간과 습관성 핸드폰 조작정보를 데이터베이스에 저장하여 핸드폰 중독 표준 데이터 세트와 비교할 수 있도록 사용한다. 핸드폰 중독 증세를 스스로 확인이 가능하게 함으로써 개인이 절제할 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.886-895
• /
• 2018

본 논문에서는 동영상의 압축 과정에서 발생하는 규칙성을 이용하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안방식은 동영상의 이중 압축과 일부 영상의 조작에 의해 잃어버린 계층적 규칙성을 이용한다. 이러한 불규칙성을 추출하기 위해 HEVC의 기본 단위인 CU와 TU의 분할정보를 이용한다. 성능 향상을 위해 지역적인 정보를 활용하여 CU와 TU의 분할 지도를 제작한 뒤, GoP 단위로 묶어 입력 데이터를 제작한다. 효과적인 분류를 위하여 3차원 합성곱 신경망을 이용하여 동영상의 이중 압축 및 조작 여부를 판단한다. 실험 결과, 기존의 기계학습 알고리즘을 이용한 연구 결과에 비해 더욱 효과적으로 동영상의 조작 여부를 판단함을 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.25-32
• /
• 2012

디지털 기술의 발달로 탄생하게 된 디지털방송은 기존 영상 중심의 방송 콘텐츠뿐만 아니라 게임, 날씨정보, 증권거래 등의 다양한 데이터방송 서비스 (디지털TV 상에 운용되는 응용소프트웨어)를 서비스하는 멀티 엔터테인먼트 플랫폼으로 발전하고 있다. 하지만 게임을 포함한 대부분의 데이터방송 서비스들이 리모컨 조작의 불편함과 시청자의 한정적인 시간을 대상으로 방송 콘텐츠와의 경쟁으로 인해 성공적인 효과를 거두지 못하고 있다. 본 논문은 디지털TV가 게임 플랫폼으로 발전하기 위한 전제 조건인 데이터방송 서비스의 활성화 문제를 해결하기 위해서 데이터방송 서비스 경험자를 대상으로 인터뷰 형식의 설문조사를 수행하여 데이터방송 서비스 이용의 저해 요인을 분석하고 이를 바탕으로 시청자의 시청활동을 저해하지 않고 방송 콘텐츠와의 경쟁도를 낮추는 데이터방송 서비스 기획 가이드라인을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.133-136
• /
• 2001

오디오 비디오 데이터의 활용이 증가함에 따라 멀티미디어 데이터의 내용에 대해 표현하려는 연구와 함께 멀티미디어 데이터의 내용이나 메타데이터를 저장하고, 검색하고, 조작하는 연구의 필요성이 증가하였다. 멀티미디어 데이터의 표현은 사용자가 원하는 내용만을 쉽게 검색하고, 접근한 수 있도록 표현되고 저장되어야 한다. 그러나 기존의 멀티미디어 검색 시스템들은 특정 객체에 중점을 두고 색상, 위치, 모양 등의 정보를 가지고 유사 객체를 찾는 방식을 취하고 있으므로 특정 사건이나 구체적인 인물 정보나 에피소드의 정보를 검색하고자 한 때는 키워드에 의한 검색을 해야하므로 불필요한 정보가 다량으로 검색되며 여러 번의 검색이 이루어져야 하는 단점이 있다. 또한 일반 사용자들은 주로 특정 장면에서 특정 객체의 특징이나 행동, 장소, 사건 등의 정보에 대해 관심을 갖고, 이에 따른 질의를 하는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 "장면"이라는 계층 구조에 중점을 두고 멀티미디어 데이터의 내용 정보와 구조 정보를 표현 및 저장을 하며, 사용자는 특정 사건이나 객체들의 특징 정보를 가지고 장면이나 전체 구조를 검색찬 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 멀티미디어 데이터의 표현 및 저장 검색의 모든 과정은 데이터의 재사용성과 접근 용이성을 위해 XML을 기반으로 하여 처리된다. 이렇게 XML로 표현된 데이터는 사용자들에게 구조 정보나 내용 정보에 있어서 다양한 검색 결과를 제공할 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.202-204
• /
• 2013

요즘에는 하드웨어의 발달 덕분에, 많은 기업들이 과거에 사용했던 데이터보다 훨씬 많은 양의 데이터를 조작하고 관리해야만 한다. 이런 이유에서, 기업들은 폭발적으로 증가하는 데이터를 수집하고 저장하고 다루기 위해서, 체계화된 도구, 플랫폼, 분석 방법론을 끊임없이 긴급하게 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 우선 빅 데이터의 주요 요소를 이해하고, 둘째로 이러한 요소들을 활용한 빅 데이터 애플리케이션을 위한 주요 요소를 정의한다. 셋째로, 빅 데이터 분석을 위한 다양한 분석 기법에 대해 연구하고, 마지막으로 빅 데이터 분석을 위한 인프라를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권5호
• /
• pp.179-186
• /
• 2021

로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서는 휴먼형 로봇 손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇 손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합한 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합한 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient (DA-NPG)와 NPG의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 작업을 수행한다. 학습 후 DA-NPG와 NPG를 비교한 결과, NPG의 물체 파지 성공률은 평균 60%, DA-NPG는 평균 99.33%로, 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG는 DA-TRPO와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하였고 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO와 DA-PPO는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권3호
• /
• pp.411-422
• /
• 2021

무인이동체에 탑재되는 자율주행 시스템은 여러 센서를 통해 외부 환경을 인식하고 이를 통해 최적의 제어값을 도출한다. 무인이동체의 자율주행 시스템은 최근들어 사이버공격의 타겟이 되고 있다. 예를 들어, 무인이동체의 센서를 대상으로 신호오류 주입공격을 수행함으로써 센서 데이터를 악의적으로 조작하는 PHY 레벨 (Physical level) 공격과 관련한 연구 결과들이 발표되고 있다. PHY 레벨에서 수행되는 신호오류 주입공격은 주변 환경에 물리적 조작을 가하여 센서가 잘못된 데이터를 측정하게 하므로 소프트웨어 레벨에서 공격을 탐지하기 어렵다는 특징을 갖고 있다. 신호오류 주입공격을 탐지하기 위해서는 센서가 측정하는 데이터의 신뢰성을 검증하는 과정이 필요하다. 현재까지 자율주행 시스템에 탑재되는 센서들을 대상으로 PHY 레벨 공격을 시도하는 다양한 방법이 제시되었으나 이를 탐지하고 방어하는 연구는 아직까지는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 널리 쓰이고 있는 MEMS 방식의 센서를 대상으로 신호오류 주입공격을 재연하고, 이러한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 정확도를 분석하기 위해서 신호오류 주입 탐지 모델을 구축하였으며, 실험실 환경에서 유효성을 검증하였다.