기존의 키 교환 프로토콜은 암호학적 방법들을 사용하여 비밀 키를 전달해왔지만, 공격자들로 하여금 다양한 공격을 받아왔었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 스테가노그라피 기법을 이용한 키 교환 프로토콜을 제안하였다. 스테가노그라피 기법은 이미지, 문서, 동영상, MP3 파일 등에 비밀 정보를 숨겨 공격자가 비밀 정보가 전달되고 있다는 것을 모르게 하는 방법으로 비밀 키를 공격자의 의심을 받지 않고 효율적으로 전달할 수 있다. 또한, 최근에 많이 사용되고 있는 2차원 바코드인 QR코드를 비밀 키가 삽입되는 이미지로 사용하여 공격자가 QR 코드를 스캔하여도 QR코드 생성 시 사용되었던 URL로 접속하게 되며 QR 코드에 비밀 키가 삽입된 것을 인식하지 못하게 한다. 실험을 통해서 기존의 스테가노그라피에서 사용되었던 이미지와 QR코드의 이미지의 변형 정도를 측정하여 QR 코드 이미지를 사용했을 때 효율성을 검증해본다.
본 논문에서는 pattern recognition을 위하여 support vector fuzzy inference system을 제안하였다 Fuzzy inference system의 structure와 parameter를 identification 하기 위하여 Support vector machine을 이용하였으며 에러 최소화 기법으로는 gradient descent 방법을 사용하였다. 제안된 SVFIS 방법의 성능을 파악하고자 COIL 이미지를 이용한 3차원 물체 인식 실험을 수행하였다.
본 논문은 일회용 암호(OTP: One Time Password)와 같은 비밀번호의 입력 시 발생할 수 있는 비밀번호 훔쳐보기(Shoulder-Surfing)를 대비하고 비밀번호의 보안성을 높이기 위해 영상을 비밀번호로 대체하는 인식시스템을 개발하였다. 영의 인식율울 개선하기 위하여 영상처리 기술 중 하나인 모폴로지 기법을 사용하였다. 이미지의 인식율을 높이고 잡음을 제거하기 위하여 모폴로지 연산인 침식과 팽창 연산을 4회 실시하여 2진 영상의 잡음을 제거하였다. 도트매트릭스에 나타난 영상에서부터 비밀번호를 인식하는 앱을 개발하고 인식률을 측정하였다. 어두운 조명 환경(1 Lux이하)에서 2진 영상 비밀번호 인식율이 최소 90% 달성됨을 확인하였다.
4차 산업혁명으로 많은 산업 분야에 커다란 변화가 일어나고 있으며, 그중에서도 인공지능을 활용한 융합기술에 활발한 연구가 진행되고 있다. 그중에서도 인공지능을 활용한 객체 인식과 인식 결과를 활용한 디지털 전환(Digital Transformation) 분야에서 그 요구가 나날이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이미지내에 글자, 심볼, 선을 정확하게 인식하고 인식 결과를 시뮬레이션에 활용할 수 있도록 표준화 포맷의 파일로 저장하기 위해 최적의 학습모델 구축 방법을 제안하였다. 이미지내 글자, 심볼, 선을 인식하기 위하여 인식 대상별 특성을 분석한 후 최적의 인식 기법을 선택하였다. 그다음으로 인식 대상별 인식률을 향상시키기 위하여 최적의 학습 모델 구축 방안을 제안하였다. 글자, 심볼, 선 인식의 순서와 가중치를 다르게 설정하여 인식 결과를 확인하였으며, 인식 후처리에 대한 방안도 마련하였다. 최종적인 인식 결과는 시뮬레이션 등 다양한 처리에 활용될 수 있는 표준화 포맷으로 저장하였다. 본 논문에서 제안한 최적의 학습 모델 구축에 대한 우수한 성능은 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 얼굴, 홍채 등의 생채정보를 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 얼굴과 홍채의 특징데이터는 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 추출하였다. 워터마킹알고리즘은 Wavelet을 이용하여 생체이미지에 생체특징 삽입 이전의 생체 인식율과 워터마킹알고리즘을 거쳐 생체특징을 추출한 후의 인식률 비교를 통해 성능을 평가하였다. 또한 단일생체특징 삽입과 다중생체특징삽입을 통해 단일생체보안과 다중생체보안의 실험을 수행, 평가하였다.
인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.
본 논문에서는 공간적 정보로 이미지검색을 하는 모양 특징정보 기반 이미지 검색 시스템에서 검색효율을 향상 시킬 수 있는 이진 영상 변환 및 유사도 검색에 대한 기법을 제안하였다. 모양특징정보의 좀더 정확한 값의 추출을 위해 이미지의 잡음이 윤곽선으로 인식되는 값이 최소화 될 수 있도록 하는 이진 영상 변환방법을 제안하였으며, 유사도 검색에서는 영역별 특징정보 간의 비교와 병행하여 영역을 다시 소그룹화한 다음 소그룹간의 평균 유사도 값의 비교방법을 적용하였다. 성능 평가를 통하여 제안된 이진 영상 변환 겐 유사도 검색 방법을 사용한 경우 기존의 방법보다 향상된 검색 효율성을 보임을 알 수 있었다.
이미지 처리에 관한 인공지능 모델의 발전에 따라 개인정보 유출 문제가 가속화되고 있다. 인공지능은 다방면으로 삶에 편리함을 제공하지만, 딥러닝 기술은 적대적 예제에 취약성을 보이기 때문에, 개인은 보안에 취약한 대상이 된다. 본 연구는 ResNet18 신경망 모델에 얼굴이미지를 학습시킨 후, Shadow Attack을 사용하여 입력 이미지에 대한 AI 분류 정확도를 의도적으로 저하시켜, 허가받지 않은 이미지의 인식율을 낮출 수 있도록 구현하였으며 그 성능을 실험을 통해 입증하였다.
이미지에서의 자동 객체 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴 분석을 포함한 많은 분야에서 아주 중요한 이슈중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰과 같은 개인용 이동형 단말기가 빠르게 보급되면서, 그러한 기술들을 지원할 필요성이 커지게 되었다. 이러한 단말기들은 대개 카메라, GPS, 가속도 센서 등과 같은 장치들을 갖추고 있으며 사용자들에게 다양한 서비스를 편리한 인터페이스를 통해 제공하고 있다. 하지만 제한된 시스템 자원 때문에 처리속도가 비교적 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 전처리 과정과 단순 지역 특징을 기반으로 한 객체 인식 성능 향상 기법을 제안한다. 전처리 단계에서는, 우선 객체 종류별 이미지로부터 각 객체의 특징이라고 생각되는 부분을 자동으로 판별하고 비슷한 부분끼리 분류한 다음 이들의 특징을 추출하고 학습한다. 질의 영상에 대해 우선 지역 특징 후보들을 파악한 다음 전처리 과정에서 학습된 정보와 비교하여 객체인식을 하게 된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 객체 인식 성능을 보인다.
기존의 전통적인 이미지 데이터로의 접근방식은 각 이미지를 기술하는 색인어 및 키워드들에 의하여 이루어졌다. 이러한 키워드에 의한 전통적인 방식은 색인의 객관성 및 이용자들의 적절한 탐색어 선택에 따르는 부담을 수반하는 것이어서 이미지 검색의 문제점으로 제시되어 왔다. 이 연구는 객관성 있는 이미지 기술의 어려움과 키워드 탐색의 한계성을 인식하고 색인어와 매칭되는 탐색어 선택에 따르는 이용자의 부담을 덜 수 있는 방법의 하나로 비주얼 브라우징 기법을 제시하였다. 키워드 탐색 방법과 비주얼 브라우징 방법, 그리고 이 두 가지를 혼합 사용하는 방법을 비교하는 실험을 통하여 각 방법의 효율성을 측정하고 장점 및 단점을 살펴보았다. 실험 결과 키워드 탐색 방식은 탐색의 효율적인 측면을 고려할 때에 적합한 것으로 나타났으며 비주얼 브라우징 방식은 탐색 결과의 포괄적인 측면을 기대할 때에 이용될 수 있는 것으로 드러났다. 이러한 결과는 한 방식이 다른 방식보다 절대 우위의 효율성을 가진다기보다는 이용자가 요구하는 정보의 양과 정확성에 따라 각 방식의 효율성이 달라진다는 것을 제시하고 있다. 이 연구는 비주얼 브라우징 방식을 통하여 현재의 키워드 중심의 이미지 탐색 방식의 문제점을 완화시키고 이용자 중심의 탐색 방식과 이미지 검색 시스템의 디자인을 위한 방향을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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