• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.97-98
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• 2022

코로나바이러스-19 팬데믹 이후 매일 수만 명의 환자가 발생하고 있다. 보건당국은 사람들의 생활 안전을 보호하기 위해 공항, 정류장 등 공공장소에서는 반드시 마스크를 착용하라고 지시하고 있다. 마스크를 착용하는 목적은 감염으로부터 신체를 보호하고 바이러스 전파와 확산을 막기 위한 것이다. 공공장소에서는 많은 인원에 대한 일괄적인 마스크 착용 검사를 하기 어렵고, 육안으로 확인하는 마스크 착용 검사 방법은 인파가 몰리는 장소에서 검사 효율이 떨어지며 누락되는 경우도 많이 발생한다. 본 연구에서는 입력 이미지에 존재하는 얼굴 영역을 YOLOv4와 YOLOv5 모델을 통해 예측하여 마스크의 착용 여부를 판단하되, 앙상블 기법을 적용하여 보다 효과적인 BB(Bounding Box) 추출 및 마스크 착용 탐지 기법을 적용한다. 따라서 공공장소의 마스크 착용실태를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제25권2호
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• pp.78-87
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• 2006

본 논문에서는 알려지지 않은 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 위하여 missing-feature복구 기법을 다루며, 베이시안 분류기를 기반으로 하는 마스크 예측 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 마스크 예측 기법에서는 배경 잡음 종류에 독립적인 성능을 위해 전 주파수 대역을 분할하여 발생시킨 유색 잡음을 마스크 예측기의 훈련에 이용하였으나, 제한된 양의 훈련 데이터베이스 조건에서는 성능의 한계가 불가피하다. 보다 다양한 잡음 스펙트럼을 반영하면서 마스크 예측의 성능을 향상시키기 위해, 서로 다른 주파수 대역에 독립적인 구조를 가지는 베이시안 분류기를 제안하며, 훈련에 사용하는 유색 잡음의 생성 방식을 이에 맞게 수정한다. 각각의 주파수 대역을 분할하여 유색 잡음을 생성함으로써 다양한 잡음 환경을 반영하는 동시에 훈련 데이터베이스 부족 문제를 줄일 수 있다. 제안하는 마스크 예측 기법을 클러스터 기반의 missing-feature 복구 기법과 결합하여 음성 인식기에 적용함으로써 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안한 기법이 백색 잡음, 자동차잡음, 배경 음악환경에서 기존의 방법에 비해 향상된 성능을 가짐을 입증한다.

• 대한지리학회지
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• 제38권5호
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• pp.822-834
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• 2003

오늘날의 지형경관변화 분석은 그 규모와 시공간적 제한으로 말미암아 과거와 같이 연구자의 직접적인 참여관찰에 의해 취득된 정보만으로는 많은 한계를 가지게 된다. 이에 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 직접적인 참여관찰이 어려운 해안습지 지역의 대규모 지형경관변화를 분석하는 방법들을 비교, 평가하는 것을 주목적으로 하였다. 연구지역은 지난 10년간 국제공항의 건설로 대규모 지형경관변화를 경험한 영종도 북부 해안습지를 사례지역으로 하였다. 분석방법은 기존의 마스크 기법을 보완한 화소차이 마스크 기법. 화소표준화 마스크 기법, NDVI 마스크 기법을 이용하였다. 분석결과 해안습지의 지형경관변화를 구체적이고 정확하게 반영하는 기법은 NDVI 마스크 기법인 것으로 판단되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.165-170
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• 2015

언샤프 마스크 기법은 입력 영상에 그 영상의 경계를 추출 한 결과 영상을 더하여 영상의 경계를 강조하는 기법이다. 이 기법은 영상의 경계를 강화하여 화질을 개선시키지만 전체적인 대비 강화에 취약하고 잡음에 민감하여 영상을 거칠게 만든다는 단점이 있다. 멀티 채널 언샤프 마스크는 두 개 이상의 언샤프 마스크 채널을 적용하여 전체 영상에 대한 대비 강화가 가능하고 영상의 거친 느낌을 완화 할 수 있다. 그러나 이 기법은 스케일을 강하게 적용해도 경계가 약한 부분에 대한 강화에 한계가 있다는 단점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 기존 멀티 채널 언샤프 마스크의 선형적인 스케일링 방법에 지수함수를 도입하여 비선형적인 스케일링을 가능하도록 하였다. 실험결과 기존 언샤프 마스크 기법에 비해 영상강화에 세부적인 제어가 가능해서 원하는 영역에 대한 대비를 강화할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.944-947
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• 2022

최근 코로나바이러스로 인한 마스크 착용이 급증함에 따라 마스크 착용에 대응할 수 있는 기술의 중요성이 증가하고 있다. 얼굴 자세 추정 분야는 운전자 주의, 얼굴 정면화, 시선 감지 등의 다양한 활용성에도 불구하고 마스크 착용에 따른 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 연구가 거의 수행되지 않았다. 본 논문은 마스크 착용 유무에 따른 얼굴 자세 추정의 성능 저하에 대한 분석을 토대로, 마스크가 없는 얼굴 이미지의 크기 및 자세를 분석하여 마스크 이미지를 합성할 수 있는 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안하는 얼굴에 특화된 증강 기법을 활용한 학습은 마스크 착용 여부와 관계없이 얼굴 자세 추정 벤치마크 데이터 세트인 BIWI에서 강인한 성능을 보이며, 특정 모델에 국한되지 않기 때문에 다양한 얼굴 자세 추정 모델에 적용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권2호
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• pp.127-138
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• 2007

본 논문에서는 최대길이 의사무작위 이진 시퀀스(m-시퀀스)의 쉬프트-덧셈 특성에 근거한 위상천이를 이용하여 회로 출력에 나타나는 X-값을 효과적으로 마스크 함으로써 내장된 자체 테스트를 실현할 수 있는 기법을 제안한다. 이 기법은 패턴생성기인 LFSR의 출력을 적절하게 위상천이 하여 마스크 패턴을 생성할 수 있는 위상천이 네트워크를 이용한다. 테스트 절차 동안에 각 스캔 체인에 인가되는 마스크 패턴의 위상 천이 수는 재구성 가능하다. LFSR의 출력을 적절하게 위상 천이하여 모든 스캔 체인 마스크 패턴을 생성할 수 있는 위상천이 네트워크 합성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 X-마스크 회로는 각 스캔 체인 마스크 패턴을 생성할 수 있는 후보 위상천이 수가 많기 때문에 하드웨어 오버헤드를 효과적으로 감축할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 위상천이를 이용한 X-마스크 회로는 기존의 연구 결과보다 훨씬 적은 저장공간과 하드웨어 오버헤드를 필요로 함을 증명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.93-98
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• 1999

본 논문에서는 영상 내 존재하는 의미 있는 객체단위로 초상권을 보호하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 초상권 보호 객체선택 단계와 객체에 마스크를 적용하는 단계 그리고 마스크가 적용된 객체를 추적하는 단계로 나누어진다. 초상권 보호 객체선택 단계에서는 블록분류(block classification) 및 워터쉐드(watershed) 알고리듬을 이용하여 분할된 결과영상을 얻고 이를 이용하여 사용자가 원하는 객체를 마우스로 클릭함으로써 손쉽게 초상권 보호법을 적용시킬 객체를 추출할 수 있다. 이렇게 정의된 객체는 다음 단계에서 마스크를 적용 받게 된다. 첫 번째 프레임에서 마스크가 적용되면 다음 프레임부터는 객체추적과정에서 연된 화면사이의 움직임 및 밝기정보에 의해 객체를 추적, 계속 마스크를 적용함으로써 초상권을 보호할 수 있다. 제안된 알고리듬은 초상권 보호를 위한 모자이크 처리 시 화질 저하에 따른 시청자의 화면 거부감을 최소화시키고, 반자동영상분할 알고리듬을 사용하여 객체 단위로 초상권 마스크를 적용하여 초상권 보호대상물을 놓치지 않고 추적할 수 있어 신뢰도를 높일 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.214-217
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• 2020

2020년 1월 국내에 신종 코로나 바이러스의 확산으로 인해 보건 마스크의 수요가 급증하고 이에 따라 마스크의 가격이 폭등하자 정부가 건강보험정보를 기반으로 보건용 마스크 판매에 관여하는 공적 마스크 5부제를 시행해 왔다. 하지만 건강보험 가입정보에 의존적인 신원 인증 시스템으로 인해 유학생 등 건강보험 미가입자의 경우 마스크의 구입이 어렵고 개인정보 접근 문제 등으로 판매채널의 확장이 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 건강보험과 같은 특정 신원정보 시스템에 의존하지 않고 중앙기관이 발행하는 신뢰할 수 있는 모든 신원정보(여권, 외국인등록증 등)에 기반하여 사용자가 스스로 자신의 신원정보 속성을 블록체인을 통해 관리하는 방법을 제안한다. 또한 제안 방법에 대해 디지털신원 기법을 평가할 수 있는 지표를 기반으로 자체 평가를 수행한다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.164-170
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• 2015

본 논문에서는 잡음 환경에서 취득된 음성 신호에서 잡음을 제거하기 위한 방법으로 사용되는 이진 마스크 분류 모델의 적응과정에 대해 다루고자 한다. 기존 연구결과에 의하면, 잡음 환경 데이터에 이진 마스크 기법을 적용하면 음성 명료도를 향상시킬 수 있다고 알려져 있다. 하지만 이진 마스크 분류 모델 학습 시 테스트 환경 데이터가 포함되어야 한다는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 새로운 잡음 환경에서 이진 마스크 분류 모델을 적응하기 위해, 음성 인식에서 널리 사용되는 화자 적응 기법인 eigenvoice 방법을 적용하고자 한다. 실험결과에서는 모델 적응에 사용되는 데이터량에 따른 성능을 정검출율과 오검출율 관점에서 평가하였고, 그 결과 새로운 잡음 환경에서 데이터량을 증가시켜 모델을 적응함으로써 향상된 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권11호
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• pp.8-15
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• 2009

암호 시스템을 구현할 경우 차분 전력 분석 공격법 등과 같은 부채널 공격법에 대한 안전성은 반드시 고려되어야 한다. 현재까지 부채널 공격법에 대한 다양한 방어 기법이 제안되었으며, 본 논문에서는 그러한 방어 기법 중의 하나인 마스킹 기법을 주로 다루게 된다. 특히 본 논문에서는 이러한 마스킹 기법의 구현에 수반되는 불 마스크와 산술 마스크 사이의 변환 문제에 대한 효율적인 해법을 제시한다. 새로 제안된 방법의 기본적인 아이디어는, ripple adder에 사용되는 carry 비트와 sum 비트를 계산하는 과정 중에 랜덤 비트를 삽입함으로써 공격자가 상기 비트들과 원 데이터 사이의 상관관계를 알아내지 못하게 하는 데에 있다. 새로 제안된 방법은 어떠한 여분의 메모리 사용 없이 단지 6n-5개의 XOR 게이트와 2n-2개의 AND 게이트만을 사용하여 n-비트 이진열에 대한 마스크 변환을 수행하며 변환 수행 시 3n-2 게이트 시간 지연을 필요로 한다. 새로 제안된 방법은 특히 비트 단위의 연산만을 사용하기 때문에 불 연산과 산술 연산을 동시에 사용하는 암호 알고리즘을 차분 전력 분석 공격에 안전하게 하드웨어로 구현하는 경우 효과적으로 사용될 수 있다. 예를 들어 본 논문은 새로 제안된 방법을 SEED 블록 암호 알고리즘의 안전한 구현에 적용하였으며 그 상세한 구현 결과는 본문에 제시된다.