• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.153-162
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• 2020

디지털 이미지 위조 탐지는 디지털 포렌식 분야에서 매우 중요한 분야 중 하나이다. 기술의 발전을 통해 위조된 이미지가 자연스럽게 바뀜에 따라 이미지 위조를 감지하기 어렵게 만들었다. 본 논문에서는 디지털 이미지에서 복사 붙여넣기 위조에 대한 수동적 위조 검출을 이용한다. 또한, L₀ Norm 기반 LE 연산자를 사용해 복사 붙여넣기 위조를 검출함과 동시에 기존에 존재하던 L₂, L₁ Norm 기반 LE 연산자를 이용한 위조 검출 정확도를 비교하였다. 제안한 하삼각 윈도우를 적용하고 L₂, L₁ 및 L₀ Norm 기반 LE 연산자를 통해 BAG 불일치를 검출하고 위조 검출률을 측정하였다. 검출률의 비교에서 제안한 하삼각 윈도우는 기존의 윈도우 필터보다 BAG 불일치 검출에 강인함을 볼 수 있었다. 또한, 하삼각 윈도우를 쓰는 경우 L₂, L₁, L₀ Norm LE 연산으로 갈수록 이미지 위조 검출의 성능이 점점 높게 측정되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.389-395
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• 2015

디지털이미지는 인터넷환경에서 수많은 편리함을 제공해준다. 디지털 도서관, Stock Image, 개인 사진, 중요정보 등 수많은 응용에서 디지털 이미지를 필요로 하고 있다. 하지만 디지털 이미지는 파일로 되어있어 조작이 매우 쉽다는 치명적 결점을 가지고 있다. 디지털 이미지 위조는 영상 편집 소프트웨어의 쉬운 접근성과 높은 기능성 덕분에 심각한 문제들로 부상되고 있다. 복사-이동 위조는 영상의 일부를 복사하고 동일 영상 내의 다른 위치에 붙여넣기 하는 동작은 포함하는 가장 간단한 형태의 위조이다. 복사-붙여넣기 위조를 검출하는 많은 방법들이 있지만 대부분 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시각적, 비시각적 특성에 기반한 위조를 검출하는 방법들이 비교되었다. 분석의 결과는 위의 두 가지 방법이 서로 보환할 수 있는 장점과 단점이 있음을 보였다. 그러므로 시각적, 비시각적 특징에 기반한 하이브리드 위조 검출 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 각각의 기술의 단독 사용에 비해 향상된 성능을 보임을 증명하였다. 더욱이, 복사-복재 영역을 구분하는 것과 같은 위조 검출 기법에 대해 많은 정보들을 제공한다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.55-60
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• 2009

Drag&Drop 메커니즘의 전신은 마이크로소프트 윈도우즈의 클립보드이다. 클립보드를 사용하는 복사, 붙여넣기 기능이 마우스 이벤트를 통해 처리되는 것이 바로 Drag&Drop인 것이다. 요즘 PC, 노트북, 모바일 폰을 막론하고 터치 인터페이스가 각광을 받고 있다. 마우스와 터치 인터페이스는 눈에 보이는 상호작용을 통해 더욱 쉽고 직관적으로 작업할 수 있는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 Drag&Drop을 활용할 수 있는 웹 이미지 수집기를 구현하였다. 이를 통해 Drag&Drop의 적용 방법 및 활용 방안을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.111-121
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• 2021

정보의 주요 전달체로서 디지털 이미지는 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 이미지 획득 장비의 대중화와 이미지 편집 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해, 최근 몇 년간 디지털 이미지 위조 사건이 잇따라 발생해 이미지의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 사회와 개인에게도 큰 악영향을 미치고 있다. 이미지 복사-붙여넣기 변조(image copy-paste tampering)는 가장 일반적인 유형의 이미지 변조 중 하나이며, 조작이 쉽고 효과적이기 때문에 디지털 이미지 의미 정보 변경에 자주 사용된다. 본 논문에서는 이미지 복사 및 붙여넣기의 변조 탐지 방법을 연구하여 이미지 콘텐츠의 진정성과 무결성을 보호하는 방법이 제안되었다. 딥러닝의 우수한 학습과 분석능력을 감안해 영상처리작업이 남긴 흔적을 활용해 영상 속 원본 영역과 변조된 영역을 구분하는 딥러닝 기반 변조 검출법 2가지가 제안되었다. 또한 실험을 통해 이론적 근거의 합리성, 변조 탐지, 위치 및 분류의 정확성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.192-194
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• 2022

본 논문은 페이스트재킹(Pastejacking) 공격 방식을 분석하고, 효과적으로 방어할 수 있는 방법인 클립 토스터를 제안한다. 컴퓨터 프로그래밍을 할 때 깃허브(GitHub), 스택 오버플로(Stack Overflow) 혹은 블로그의 코드를 복사하여 붙여넣기 하는 경우가 많다. 페이스트재킹은 사용자가 웹에 게시된 코드를 복사할 때 클립보드에 악성 데이터가 주입되는 공격으로 사용자가 의도하지 않은 악성 명령어를 실행시킬 수 있으며 위험한 코드 스니펫이 소프트웨어 내에 삽입되어 보안 위협이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 개발자의 단말기와 프로그램 코드의 보안성 모두를 위협하는 페이스트재킹을 방어하기 위해 사용자에게 보안 위협 상황을 시각화하여 경고하는 방안인 클립 토스터를 제안한다. 클립 토스터는 보안 위협 알림을 시각화하고 사용자 동작에 방해 없이 사용자가 공격 여부를 효과적으로 탐지 및 대응할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.43-52
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• 2017

패턴 분석은 신호 및 영상 처리와 텍스트 마이닝 분야에서 가장 중요한 기술 중 하나이다. 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)은 일반적으로 신호와 영상의 패턴을 분석하는데 사용된다. 본 논문에서는 DFT가 텍스트 패턴 분석에도 적용될 수 있음을 가정하고 문서의 텍스트 패턴이 다른 문서에서도 존재하는지를 탐색하는 표절 문장 탐색에 세계 최초로 적용하였다. 이를 위해 텍스트를 ASCII 코드로 변환하여 신호화하고 복사/붙여넣기, 용어의 재배치 등 단순한 표절 형태의 탐색은 Cross-Correlation(상호상관)을 이용하였다. 또한 유의어를 사용하거나 번역 및 요약 등의 표절 형태를 탐색하기 위해 워드넷(WordNet) 유사도를 사용하였다. 실험을 위해 표절 탐색 분야의 저명한 워크숍인 PAN에서 제공하는 공식적인 데이터 셋(2013 Corpus)을 사용하였으며, 실험 결과 11개의 표절 문장 탐색 기법 중 4번째로 우수한 성능을 보였다.

• 구강회복응용과학지
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• 제36권2호
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• pp.128-137
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• 2020

지난 30년동안, CAD/CAM 시스템을 이용한 수복 시스템은 눈부시게 발전하였다. 구치부 수복에서 널리 쓰이던 것과는 달리, 환자와 임상가의 심미적인 요구를 충족해야 하는 전치부 수복 증례에서는 CAD/CAM 시스템을 이용하는데 다소 한계가 있었다. 단일 색조를 가지는 CAD/CAM 수복물에 다양한 색조를 부여하기 위해, A2 lithium disilicate (LS2) 블록에 staining kit를 이용하여 색조 개별화를 시행하여 다양한 색조를 표현하는 예비실험을 시행하였다. 색조 개별화를 진행한 시편을 spectrophotometer를 이용하여 CIE L^*a^*b^* 값을 측정한 후, 임상에서 널리 사용되고 있는 shade guide와 비교하였다. 예비 실험 결과를 바탕으로 2명의 환자의 전치부 수복시, 치아의 부위별 색조 재현과 표면 특성의 개별화를 진행한 증례를 소개한다. 수복물의 해부학적 형태는 CAD/CAM 시스템에서 '복사 및 붙여넣기 기능'과 '거울상 획득 기능'을 이용하여 디자인하였으며, 이 연구에서 소개하는 모든 임상 및 수복물의 기공과정은 진료실 내에서만 이루어졌다.