• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.69-72
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• 2024

모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.607-610
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• 2001

기존의 전자책 환경에서 종이책과 구별되는 특징은 네트웍을 통한 저자와 독자, 출판사간의 인터랙티브(interactive)한 정보 교환이 가능하다는 점이다. 이러한 교환은 기존의 종이책에서 사용하는 Annotation을 이용하면 가능하다. Annotation이란 원본 문서에 부가적으로 추가되는 정보를 의미한다. 그러므로 Annotation과 원본 문서는 밀접한 관계를 갖는데 기존의 Annotation 모델링은 원본 문서를 고려하지 않고 Annotation만을 별개로 모델링하였다. 이에 본 논문에서는 Annotation을 보다 효과적으로 활용하기 위하여 annotation과 원본 문서를 동시에 표현하는 모델링에 대해 제안한다. 그리고 본 모델링은 전자책 표준인 EBKS에 기반하며, 모델링 결과를 웹 자원을 기술하는 표준인 RDF를 이용하여 표현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.780-782
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• 2012

본 논문은 전자문서를 다중 계층적으로 운영하는 구조와 방법을 제시한다. 기존의 전자문서는 단일 계층에서의 작업으로만 이루어졌다. 이런 방식으로는 원본에 변경을 필요하기 때문에 원본을 변경할 수 없는 파일인 경우 (예: Adobe PDF), 전자문서를 보면서 줄을 긋고, 설명을 적는 것과 같은 작업은 전자문서를 출력해서 종이에 작업을 해야 하거나, 원본 문서를 내가 변경 시킬 수 있는 형태의 문서로 제작한 다음, 설명을 적거나, 줄을 긋는 방법을 택하여 왔다. 이런 방법은 원본을 다시 복사해야 하는 불편함과, 저장해야 하는 데이터 용량의 증가 등의 문제를 야기시켜왔다. 이에 본 논문은 위의 문제점들을 해결하기 위해, 전자문서를 다중 계층적으로 운영하는 구조를 제시한다. 즉 다중 계층을 적용시킨 전자문서로 원본에는 전혀 손상을 입히지 않으면서, 설명 자료 등을 첨부시키고, 강조하는 등의 작업을 가능하게 하여 전자문서의 효용성을 높이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.186-188
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• 2016

본 논문에서는 모바일 환경에서 동적서명인식에 관해 원본서명과 숙련된 위조서명의 구분을 검증하는 방법을 제안한다. 속도/거리 정보 실험(Data1)과 속도/거리정보와 가속도계를 추가 실험(Data2)을 원본 서명과 위조서명에 대한 테이블을 만들고, 비교하여 원본 서명의 인식률 확인한다. 제시한 방법은 각각 모바일 환경에서 10명이 20 번삑 손가락으로 테스트 하였다. 원본서명에서 딥 러닝중의 하나인 MLP를 실험한 결과 원본 서명에서 Data1은 92%, Data2는 95%의 정확도를 보였으며, 위조서명에서 Data1은 82%, Data2는 85%를 보였다. 그리고 AE에서 실험한 결과 Data1은 원본 서명에서 Data1은 95%, Data2는 97%의 정확도를 보였으며, 위조서명에서 Data1은 91.5%, Data2는 93%의 정확도가 보였다. 실험결과 위조서명에 대해서는 MLP로 위조서명을 분류하는 것보다 OAE에서 분류하는 것이 더 좋은 정확도를 보여준다.

• Journal for History of Mathematics
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• v.18 no.4
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• pp.1-16
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• 2005

Chosun dynasty mathematician Park Yul (1621 - ?) wrote San Hak Won Bon(算學原本) which was posthumously published in 1700 by his son Park Du Se (朴斗世). It is the first mathematics book whose publishing date is known, although we have Muk Sa Jib San Bub (默思集算法) by Gyung Sun Jing (慶善徵, 1616-?). San Hak Won Bon is the first Chosun book which deals with tian yuan shu (天元術) and was quoted by many Chosun authors. We do find it in the library in Korea University. In this paper, we investigate its contents together with its historical significance and influences to the development of Chosun dynasty Mathematics and conclude that Park Yul is one of the most prominent Chosun dynasty mathematicians.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.14 no.1
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• pp.15-23
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• 2004

Westfeld analyzed a sequential LSB embedding steganography effectively through the $\chi$$^2$statistical test which measures the frequencies of PoVs(pairs of values). Fridrich also proposed another statistical analysis, so-called RS steganalysis by which the embedding message rate can be estimated. This method is based on the partition of pixels as three groups; Regular, Singular, Unusable groups. In this paper, we propose a new steganographic scheme which preserves the above two statistics. The proposed scheme embeds the secret message in the innocent image by randomly adding one to real pixel value or subtracting one from it, then adjusts the statistical measures to equal those of the original image.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.731-734
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• 2001

본 논문에서는 2단계 참조를 통하여 원본 워터마크에 보다 근접한 워터마크를 추정해내는 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크 추출시 원본 영상을 필요로 하지 않으며 워터마크는 이진 신호가 된다. 여기서 참조 워터마크는 워터마크의 왜곡 정도를 알려주는데 이것을 가지고 좀 더 정확한 워터마크를 추정 해낼 수 있게 된다. 본 논문에서는 또한 추출된 워터마크와 원본 워터마크를 비교할 때 좀 더 정확한 비교를 위해서 국부 상관성을 이용한 방법을 제안한다. 실험 결과 공격의 특성에 구애받지 않고 일정한 성능을 보여줌을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.133-135
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• 2004

신경 회로망에서 연상 메모리(Associative Memory)는 주어진 자료에 대해 정보를 저장하고 복원하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 학습된 영상의 정확한 분류와 왜곡된 영상의 복원 및 분류를 위해 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하였다. 기존의 퍼지 연상 메모리는 학습 데이터와 학습 원본과 같은 입력에 대해 우수한 복원 성능을 보이나 학습 데이터의 수가 증가할수록 그리고 왜곡된 입력에 대해 정확히 출력할 수 없고 복원 성능도 저하된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하여 왜곡된 입력에 대해서도 원본 학습 데이터를 정확히 출력하고 복원하는 개선된 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.17-20
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• 2004

최근 용이한 이동성등의 장점으로 기존의 유선랜을 대체하고 있는 무선랜은 AP(Access Point)와 단말기 사이의 보안상 많은 취약성을 갖고 있다. 예를 들어, 동일한 AP에 접속한 공격자에 의해 스니핑된 패킷에서 원본 데이터를 추출 할 수 있는 문제점이 제기되었다. 본 논문에서는 무선랜 환경에서 세밀한 보안이 요구되는 서버/클라이언트 통신 시 스니핑에 의한 원본 데이터의 유출을 방지하여, 안전한 서버/클라이언트 통신이 가능한 보안 통신모듈을 설계하였다. 이 모듈을 사용할 경우 스니핑에 의해 패킷 데이터가 유출되어도 키 없이는 원본 데이터의 내용을 볼 수 없는 장점이 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.99-101
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• 2008

시청각기록물은 기존 문서기록물과 달리 생생한 현장감을 전달할 수 있고 사용자들의 관심을 끌 수 있는 장점이 있다. 그러나 전자시청 각기록물은 원본과 똑같은 품질의 사본들이 많이 만들어지게 되어 위변조가 쉽고 불법복제 및 배포가 가능하기 때문에 기록물관리에 주의를 기울여야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안들로서 DRM과 워터마킹기술이 주목을 받게 되었다. 본 논문에서는 시청각기록물 중에서 동영상 시청각 기록물에 적용 가능한 워터마킹 기술을 제안한다. 본 논문에서 제시한 워터마킹 기술은 원본영상신호의 복제신호를 추출하여 워터마크 정보를 삽입하는 방법을 취했다. 전자시청각 기록물 출처확인 및 무단배포에 따른 저작권 권리 추적을 위한 기술로서 다양한 실험을 통하여 가능성을 점검하였다. 원본 신호에서 추출된 신호를 이용하여 워터마크 정보를 삽입하기 때문에 화질훼손이 적고 압축알고리즘에 강인한 특성을 갖고 있다. 실험결과를 통해서 원본보존을 중요시하는 시청각기록물관리 분야에서 적용 가능성을 제시하였다.