High-quality images and videos are being generated as technologies for deep learning-based image style translation and conversion of static images into dynamic images have developed. However, it takes a lot of time and resources to manually transform images, as well as professional knowledge due to the difficulty of natural image transformation. Therefore, in this paper, we study natural style mixing through a style conversion network using GAN and natural dynamic image generation using the First Order Motion Model network (FOMM).
본 논문에서는 우리나라 128 비트 블록 암호 알고리즘 표준인 SEED와 유사한 구조를 가지는 암호방식에서 최적화한 S 박스와 G 함수를 구성하는 방식을 제안한다. S 박스는 비선형 함수와 아편변환으로 구성한다. 비선형함수는 차분공격과 선형공격에 강한 특성을 가지며, '0'과 '1'을 제외하고 입력과 출력이 같은 고정점과 출력이 입력의 1의 보수가 되는 역고정점을 가지지 않는 GF(2$^{8}$ ) 상의 역수로 구성한다. 아핀변환은 입력과 출력간의 상관을 최저로 하면서 고정점과 역고정점이 없도록 구성한다. G 함수는 4개의 S 박스 출력을 GF(2$_{8}$ ) 상의 4$\times$4 행렬식을 사용하여 확산선형변환한다. G 함수는 MDS(Maximum Distance Separable) 코드를 생성하구 SAC(Strict Avalanche Criterion)를 만족하고, 고정점과 역고정점 및 출력이 입력의 2의 보수가 되는 약한 입력이 없으며, 하드웨어 구현이 용이하도록 구성한다. 본 논문에서 제안한 S 박스와 G 함수는 차분공격과 선형공격에 강하고, 약한 입력이 없으며, 하드웨어 구현이 용이하며, 확산 특성이 우수하므로 안전성이 높은 암호 방식의 구성 요소로 활용할 수 있다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 공간 데이터 셋에서 기하정보를 이용한 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 통하여 갱신 객체를 탐지하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 먼저 축척이 상이한 공간 데이터 셋의 매칭 관계를 분석하여 갱신 객체를 정의하였다. 다음으로 시멘틱 매칭을 통하여 추출된 기준점을 이용한 아핀변환을 수행하여 축척이 상이한 데이터간의 계통오차를 제거하고, 중첩 분석을 통하여 다수 면 객체를 단일 객체화 하였다. 각각의 단일 객체를 대상으로 형상유사도 기반의 면 객체 매칭을 적용하여 갱신 객체를 탐지하게 된다. 제안된 갱신 객체 탐지 방법을 우리나라의 수치지도 2.0과 도로명주소 전자지도에 적용한 결과 F-측정값이 0.958로 나타났으며, 시각적 평가에서 유의미한 갱신 객체가 탐지되는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 전역 변형을 갖는 활성 곡면을 사용하여 잡음으로 오염된 데이터를 곡면으로 적합하는 알고리즘을 제안하였다. 이것은 2차원 곡선 모델에서 이전에 연구 [11,12]된 알고리즘의 3차원 곡면으로의 확정이다. 제안된 방법에서는 유한 차분을 사용하며, 각 노드점에서 주위의 외부힘을 사용하여 부분적으로 수축 또는 팽챙을 허용하는 balloon 모델[2,3]에 기반으로 진행하는 동안 곡면의 모양을 전역 변형 후의 곡면으로의 전역 변환이 결정적 최소 자승법에 의하여 계산되고, 마지막으로 전역 변환을 변형 전의 곡면에 적용한다. 실험에서 아핀변형을 갖는 활성 곡면을 사용하여 잡음으로 오염된 데이터를 곡면(타원체, B스플라인)으로 적합하였다.
본 논문에서는 POSC 기반의 3D 메쉬 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 3D 메쉬를 두 가지의 제약 조건 집합으로 수렴 조건을 만족할 때까지 반복 투영한다. 이들 집합은 워터마크를 삽입하기 위한 강인성 집합 및 비가시성 집합으로 구성된다. 원 모델없이 워터마크를 추출하기 위하여 제안한 방법에서는 워터마크가 삽입되는 위치 정보 및 결정치를 이용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 메쉬 간단화, 절단, 아핀 변환, 및 랜덤 잡음 첨가 등의 공격에 우수한 강인성을 가짐을 확인하였다.
실내 측위 분야에서는 사용할 수 없는 GPS 의 한계를 극복하기 위해 대두되고 있는 기술들은 대부분 사설 무선 통신망(Private Wireless Network)를 이용한 방법이다. 그러나 이러한 방법들은 설치 및 유지 보수비용이 많이 들고 측위 오차가 수 미터로 실내 주차장 등 정밀한 측위가 필요한 장소에서 사용하기에 부적합하다. 본 논문에서는 QR 코드 인식 기반 차량용 실내 측위 방법을 제안하였다. QR 코드 스캔을 통해 절대 좌표를 얻고 아핀 변환(affine transform)을 통한 기울기(Tilt) 및 회전(Roll) 보정과 스케일 변환 및 삼각함수를 이용한 카메라의 위치 정보(상대좌표)를 획득하여 정밀한 위치 좌표를 계산한다. 결과적으로 13.79cm 의 평균 오차를 달성해 기존 무선 네트워크 기반 기술의 오차 50cm 대비 단지 27.6% 정도 오차율에 해당함을 확인하였다.
구분선형 파라미터화의 특성 중 파라미터 평면상에서 중복되는 삼각형이 발생하지 않도록 하는 일대일 맵핑이 특히 강조된다. 일대일 맵핑은 아핀변환식의 비음수 계수 값으로 보장된다. Floater는 3차원 메쉬를 geodesic polar-mapping으로 평면화한 후 무게중심 좌표를 이용, 비음수 계수 값을 산출하였다. 그러나 평면화 된 삼각형은 이미 3차원상의 원형이 왜곡된 상태로 이 계수를 사용한 파라미터화는 원형왜곡을 심화시킨다. 본 논문에서는 기존의 Floater 방법을 개선한, 새로운 구분 선형 파라미터화 방법을 제안하고자 한다. 메쉬상의 직선형 측지선 길이를 이용하여 무게중심 좌표를 간단히 산출할 수 있는 새로운 방법으로 계산의 과부하 없이 비음수 계수 값을 3차원 메쉬상에서 직접 계산한다. 위의 비음수 계수로 구성된 선형시스템을 사용하여 삼각형의 중복이 없이 일대일 맵핑이 보장되는 구분선형 파라미터화를 제공한다. 본 방법은 기존 Floater방법의 평면화 단계를 제거함으로써, 이로 인한 원형왜곡을 감소시키고 파라미터화 전체 과정도 단순화하였다.
본 논문에서는 워터마크된 영상이 일부 손상되었다 할지라도 기하학적 공격에 강인한 다중 비트 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 임의의 영상을 기 정의된 표준 영상으로 변형하는 표준 영상 정규화 과정과 표준 정규화 영상의 DCT 영역에 대역 확산(spread spectrum) 기법을 이용하여 워터마크를 삽입하는 과정으로 구성되어있다. 제안한 표준 영상 정규화 방법은 기존의 영상 정규화 방법을 개선한 것으로써 부분 손상과 임의 기하학적 공격에 강인한 특성을 가지고 있으며, 대역 확산 기법을 이용한 워터마크 삽입과정은 블러링, 샤프닝, 압축 등과 같은 영상 손실에 강인한 특성을 가지고 있다. 또한 제안한 워터마킹 방법은 워터마크 검출을 위해 원영상이 필요하지 않기 때문에 공개 워터마킹(public watermarking) 응용에 적합하다. 몇 가지 실험을 통해 제안한 워터마킹 방법이 부분 손상 및 기하학적 변형을 포함한 여러 가지 공격에 강인하다는 것을 보여준다.
최근 모바일 및 핀테크(fin-tech) 분야의 최신 트렌드로 지문인식, 홍채인식과 같은 생체인식을 통한 사용자 본인인증이 주목 받고 있다. 특히 지문인식을 이용한 인증 방식은 전통적인 생체인식 방식으로써 사용자들이 사용하는데 발생하는 거부감이 다른 생체인식에 비해 현저히 낮아 현재 가장 보편적으로 이용되는 방식이다. 이와 동시에 지문을 이용한 인증 시 보안에 대한 중요성이 부각되어 지문의 위조 여부 판별의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 특징을 이용한 위조 여부 판별 방법에 있어 판별률을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 학습데이터에 영향을 많이 받는 CNN 특성 상 기존에는 판별률을 향상시키기 위해 아핀 변환(affine transformation) 또는 수평 반전(horizontal reflection)을 사용하여 학습데이터의 양을 증가 시키는 것이 일반적인 방법이었으나 본 논문에서는 위조지문 판별 난이도를 기반으로 한 효과적인 학습데이터 증강(data augmentation) 방법을 제시하며 실험을 통해 제안하는 방법의 타당성을 확인하였다.
사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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