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딥러닝 기반 얼굴인식 모델에 대한 변조 영역 제한 기만공격

  • 류권상;박호성;최대선
    • 정보보호학회지
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    • 제29권3호
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    • pp.44-50
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    • 2019
  • 최근 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여주고 있어 많은 서비스에 적용되고 있다. 얼굴인식 또한 딥러닝 기술을 접목하여 높은 수준으로 얼굴인식이 가능해졌다. 하지만 딥러닝 기술은 원본 이미지를 최소한으로 변조시켜 딥러닝 모델의 오인식을 발생시키는 적대적 예제에 취약하다. 이에 따라, 본 논문에서는 딥러닝 기반 얼굴인식 시스템에 대해 적대적 예제를 이용하여 기만공격 실험을 수행하였으며 실제 얼굴에 분장할 수 있는 영역을 고려하여 설정된 변조 영역에 따른 기만공격 성능을 분석한다.

카메라 간의 연동에 의한 객체 추적 (Object Tracking by Interoperation of Dual Camera)

  • 김주희;고형준;신승중;류대현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.50-52
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    • 2011
  • 영상 관제 시스템을 구성할 때 카메라 감시영역 간의 중첩된 영역이 발생한다. 이러한 중첩된 영역을 설정해놓고 카메라를 서로 연동시킬 수 있다. 본 연구에서는 와이드뷰 카메라와 PTZ 카메라의 연동에 의한 실시간 오브젝트 트래킹 시스템을 구현하였다. 본 연구의 결과는 향후 다수의 카메라의 연동으로 확장될 수 있다.

통합정보검색시스템의 인터페이스 평가지표에 관한 연구 (A study on the Interface Evaluation Guidelines for Integrated Information Retrieval System)

  • 이두영;윤대진
    • 정보관리학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.177-197
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    • 2003
  • 본 연구의 목적은 객관적으로 측정가능한 이용자 중심의 통합정보검색시스템의 인터페이스 평가영역과 세부평가지표를 설정하는 데 있다. 이를 위하여, 국내외 인터페이스 평가모델을 종합하여 인터페이스 평가영역 및 지표를 도출하고 전무가 집단의 설문조사를 통해 타당성과 신뢰성을 검증한 인터페이스 평가지표를 설정하였다. 따라서 본 연구에서는 통합정보검색시스템의 인터페이스의 평가영역을 페이지 디자인, 컨텐츠 디자인, 사이트 디자인, 정보검색 및 출력, 사용편리성, 미적 표현 그리고 일반 및 기타의 영역으로 구분하였다. 도출된 평가영역은 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여, 신뢰성과 타당성 분석을 실시하였다. 그 결과 인지적${\cdot}$감성적 측면의 평가 관점에서의 페이지 디자인, 컨텐츠 디자인, 사이트 디자인, 정보검색 및 출력, 사용편리성, 미적 표현 그리고 일반 및 기타의 7개 평가영역이 신뢰성이 있었으며, 객관적 측면의 평가 관점에서는 페이지 디자인, 컨텐츠 디자인, 사이트 디자인, 정보검색 및 출력, 사용편리성의 5개 평가영역이 신뢰성이 있는 것으로 분석되었다.

깊이정보를 이용한 관심영역의 화질 제어 방법 (Picture Quality Control Method for Region of Interest by Using Depth Information)

  • 권순각;박유현
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.670-675
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    • 2012
  • 정지영상 및 동영상내의 화면에서 관심영역이 설정되고, 비관심영역에 비하여 관심영역에 높은 화질이 제공되면 전체적으로 주관적 화질이 증대하게 된다. 관심영역은 색상 카메라만을 이용하여 추출하게 되면 계산이 복잡해질 뿐만아니라 추출의 정확도도 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 관심영역을 설정하기 위하여 깊이 카메라를 이용하며, 카메라와 관심영역 객체별 거리를 산출하고, 거리에 따라 객체의 화질을 차별적으로 제어하는 방법을 제안한다. 즉, 거리가 먼 객체에는 높은 양자화 계단크기를 적용하지만, 상대적으로 거리가 가까운 객체에는 낮은 양자화 계단크기를 적용하여 화질을 좋게 한다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 객체의 거리별로 양자화계단의 크기를 차등적으로 적용함으로써 주관적 화질의 개선이 이루어졌으며 모의실험을 바탕으로 확인할 수 있다.

자연 재해로 인하여 낙과된 무채색 배 봉지 검출 (Detection of Fallen Pear Bags caused by Natural Disaster)

  • 최두현
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권1호
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    • pp.153-158
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    • 2016
  • 본 논문에서는 집중호우, 태풍, 허리케인과 같은 자연재해로 인한 낙과된 배 봉지를 자동으로 검출할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 검출 대상인 배 봉지는 글자가 인쇄된 회색 계열로, 수출용 배를 대량으로 생산하는 상주와 나주의 대규모 농원들에서 주로 사용한다. 제안한 알고리즘은 먼저 영상에서 관심영역을 설정하고, 설정한 관심 영역에 대해 유채색 영역을 제거한 후 형태학적 연산을 사용하여 잡음이나 이상 영역을 제거하여 낙과 영역을 검출한다. 이 낙과 영역을 분석하고 계수하여 낙과 피해 규모를 산정한다. 실험영상으로는 2014년 상주와 나주 배농원에서 촬영한 영상을 사용하였다. 제안한 기법은 실험영상에 대해 90% 이상의 검출 성능을 얻었으며, 알고리즘 구성이 간단해서 실시간 하드웨어 적용 및 모바일 디바이스를 활용한 구현도 가능하다.

내용기반 영상 검색을 위한 실시간 얼굴 영역 추출 (Real-time Face Extraction for Content-based Image Retrieval)

  • 이미숙;이성환
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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    • pp.169-174
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    • 1996
  • 객체 인식은 대용량의 영상 데이터를 분석, 탐색하고 재구성하기 위한 내용기반 영상 검색의 매우 중요한 분야이며, 특히 인간의 얼굴은 검색 영상 내에서 대부분 주요한 장면에 위치하고 있기 때문에 그 비중이 매우 크다. 본 논문에서는 내용기반 영상 검색을 위한 실시간 얼굴 영역 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다층 피라미드 구조와 간단한 형태의 머리 형판을 사용하여 얼굴의 후보 영역을 추출한 후, 보다 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위하여 후보 영역 내에서 눈의 위치를 탐색하고, 두 눈의 위치를 기준으로 최종적인 얼굴 영역을 추출하였다. 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 얼굴의 형태 정보를 포함하고 있는 모자이크 형판을 사용하여 머리와 턱을 포함한 얼굴 영역을 추출하였으며, 눈 위치 추출 단계에서는 눈의 위치 정보를 사용하여 눈의 탐색 영역을 결정하고, 탐색 영역 내에서 이진 영상 형판을 사용하여 눈의 위치를 추출한 후, 눈 영역의 무게 중심을 눈의 중심 위치로 설정하였다. 마지막 얼굴 영역 추출단계에서는 두 눈의 위치를 기준으로 사각형의 영역을 얼굴 영역으로 추출하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 1700장의 다양한 영상에 대하여 실험하였으며, 실험 결과 한 장의 영상에서 얼굴 영역을 추출하는데 있어서, Pentium 166Mz의 PC상에서 평균 3.2초의 처리 속도와 91.7%의 추출률을 보임으로써, 실시간 얼굴 영역 추출에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

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관심 영역에 기반한 저심도 이미지 후처리 구현 방법 (Depth-of-Field Image Post-Processing Method Based on Visual Attention)

  • 이유경;허정환;정제창
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.124-127
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    • 2019
  • 본 논문에서는 단일 이미지의 관심 영역에 기반한 저심도 후처리 방법을 제안한다. 저심도 이미지란 사진에서 초점이 선명하게 포착되는 깊이의 범위가 좁은 이미지를 말한다. 기존의 광학적 특성을 이용한 저심도 이미지를 만드는 과정은 물리적인 구조 설계비용 문제가 존재한다. 또한, 이미지의 후처리 보정을 통한 방법은 이미지상의 사물 깊이 정보를 알기 어렵기 때문에 이미지의 심도를 후처리하기 어려웠다. 이에 따라 본 논문에서는 슈퍼 픽셀 군집화 방법을 통해 관심 영역을 찾고, 이에 기반하여 관심 영역이 부각될 수 있는 저심도 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 슈퍼픽셀 군집화 방법을 통해 관심영역을 설정하여 배경 영역을 분리하고 블러 과정을 수행한다. 관심 영역을 제외한 부분을 확장 한 뒤 배경 블러를 거치기 때문에 후광효과가 현저히 줄어든 저심도 효과가 적용된 이미지를 얻을 수 있었고 MSRA-1000 데이터 셋 이미지에서 우수한 주관적 화질 결과를 보였다.

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눈영역 추출과 개폐상태 인식에 관한 연구 (A Study on The Extraction of the Region and The Recognition of The State of Eyes)

  • 김도형;이학만;박재현;차의영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.532-534
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    • 2001
  • 본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 얼굴 영상에서 눈의 위치를 추출하고 누의 개폐 상태를 인식하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 특징을 나타내는 주 요소이며, 눈의 개폐 상태 인식은 인간의 물리적, 생체적 신호 감지 및 표정인식에도 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 후부영역을 강조하기 위한 전처리 과정을 수행하고 템플릿 매칭 방법을 사용하여 후부 영역을 추출한다. 추출된 1차 후부 영역들은 설정된 병합식을 사용하여 병합되며, 기하학적 사전지식과 Matching Value를 기반으로 최종 눈후보 영역을 추출한다. 검출된 눈 후보 영역은 검출영역 전처리와 특징점 산출 과정을 거쳐 최종적으로 개폐 판별식을 통해 눈의 개폐상태를 인식하게 된다. 제안한 방법은 눈위치 추출과 개폐인식에서 모두 높은 인식률을 보였으며 향후 운전자의 졸음인식 및 환자 감시장치 등 여러 응용에서 사용될 수 있다.

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효율적인 간 인식을 위한 R2-map 기반의 특징점 검출 방법 (Feature Points Detection based on R2-map for Efficiency Liver Recognition)

  • 은성종;황보택근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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    • pp.385-387
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    • 2012
  • MR 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 이러한 일반적인 간의 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. IT분야에서의 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력 정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리되어 진다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map맵의 일부 특징점을 Region growing의 Seed point로 설정하여 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과 8.5%의 평균 오차로 일반적인 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.

우리나라와 일본의 초등학교 수학과 교육과정 체제 비교 -요소, 영역, 목표, 시수를 중심으로- (A comparison between Korean and Japan elementary school mathematics curriculum format: centered on elements, areas, objectives, and lesson time numbers)

  • 박교식
    • 한국학교수학회논문집
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    • 제17권1호
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    • pp.123-137
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    • 2014
  • 본 논문에서는 우리나라의 2011 초등학교 수학과 교육과정과 일본의 2008 초등학교 수학과 교육과정의 체제를 요소, 영역, 목표, 시수를 중심으로 비교한다. 이러한 비교를 통해, 우리나라의 초등학교 수학과 교육과정의 개선을 위해 얻을 수 있는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 초등학교 수학교육의 실제와 부합하지 않는 학년군제의 설정을 재고할 필요가 있다. 둘째, 영역의 이름인 '수와 연산'을 '수와 계산'으로 환원할 필요가 있다. '연산'은 초등학교 수학과에서 전혀 사용하지 않는 용어이다. 셋째, 영역의 이름으로 '규칙성'을 사용하는 것을 재고할 필요가 있다. '규칙성' 영역의 대부분의 내용은 '수량관계'에 해당한다. 넷째, 영역 이름으로 '확률'을 사용하는 것을 재고할 필요가 있다. 어떤 사건이 일어날 '가능성'을 비율로 보면, 그것은 앞에서 설정한 '수량관계'에 포함시킬 수 있다. 다섯째, 수학과의 목표에 수학과의 성격을 포함시키는 것을 재고할 필요가 있다. 수학과의 목표가 수학과의 성격을 포괄한다고 보기 어렵다. 여섯째, 초등교육에서 수학의 위상에 대한 제고가 필요하다.

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