• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.130-132
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• 2001

이동 컴퓨팅 환청에서 이동 사용자는 언제, 어디서나 현재 자신의 지리적 위치에서 유효성을 갖는 위치 기반 데이터를 액세스 하고자 하는 이동 사용자의 요구가 증가하고 있다. 따라서, 이러한 위치기반의 데이타를 얻기 위한 위치 기반 질의를 표현하고, 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 위치 기반 질의를 효율적으로 처리 하기 위해 이동 사용자의 현재 위치를 중심으로 하는 원의 방정식을 이용하여 질의 탐색 공간을 표현하고, 질의 영역 분말 방법을 이용하여 탐색공간을 최적화하는 위치 기반 질의 처리 기법을 제안하였다. 또한 이동 사용자에게 적응하는 효율적인 부분 질의 통합 방안을 제시하였다.

• Review of KIISC
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• v.32 no.1
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• pp.19-29
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• 2022

2011 Jao와 De Feo에 의해 제안된 SIDH가 기존 타원곡선 사이의 isogeny를 이용한 암호보다 효율적인 성능을 제공하고, 그 후 2016년 Costello 등의 효율적인 연산 방법으로 SIDH 속도가 3배 이상 향상되면서, 타원곡선 사이의 isogeny를 이용한 암호가 양자 컴퓨팅 환경에서 RSA와 ECC를 대체할 암호로 주목을 받기 시작했다. 특히 isogeny 기반 암호는 다른 PQC 암호에 비해 작은 키 사이즈를 제공한다는 장점으로 현재까지 활발히 연구가 진행되고 있으며, SIDH를 기반으로 둔 SIKE는 NIST PQC 표준화 공모전 Round 3의 대체 후보이다. 다른 PQC 암호에 비해 속도가 느리다는 점이 isogeny 기반 암호의 단점인 만큼, isogeny 기반 암호는 처음 제안된 후 10년 동안 최적화를 중심으로 큰 발전을 이뤄왔다. 본 논문에서는 isogeny 기반 암호의 최신 연구 동향을 소개한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.135-138
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• 2001

본 논문에서는 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상에서 코의 특징 정보를 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 3차원 영상은 주변의 조명 변화에 크게 영향을 받지 않는 장점이 있다. 이러한 정보를 이용하여, 제안된 알고리즘에서는 얼굴에서 가장 두드러지게 보이는 코의 3차원 정보를 이용하여 인식하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 코를 추출한 다음, 회전된 3차원 영상에 대하여 정규화를 실시하고, 등고선을 이용한 영역기반의 방법과 특징기반의 방법을 이온하여 인식을 수행한다. 등고선을 이용한 영역기반은 3차원 얼굴 영상을 코끝의 좌표를 기준 점으로 등고선의 값이 10, 20, 30이 되는 영역을 추출 한 후 데이터 베이스 값들과 비교하여 각각의 차 영역에 대한 무게중심(X, Y), 픽셀 수, 분산을 구하여 순위가 가장 높은 것을 취한다. 특징 기반의 방법으로, 얼굴에 있어서의 실제의 코의 길이, 높이, 너비를 구하여 그 차가 가장 적은 것을 취한다. 위의 2가지 방법을 이용하여 인식을 수행 결과 100%의 인식률을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.441-446
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• 2000

본 논문은 웹 상에서 이미지검색 시스템을 구현하는데 검색방법은 영상의 영역과 넓이를 이용한 체인 코드에 기반 하여 복잡도와 영역 색상 정보를 이용하였고, 클라이언트와 서버간의 데이터베이스 연결은 JDBC를 이용하였다. 기존의 검색할 때마다 프로세스가 필요한 CGI를 이용한 방법보다 더 효율적이었다 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB신호를 256칼라로 양자화 하였다. 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제시하였다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징 과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.265-267
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• 2002

유선 인터넷 망의 Mail 서비스에는 POP3(Post Office Protocol 3)규약과 IMAP4 (Internet Message Access Protocol 4)규약을 기반으로 하는 Mail 등이 있다. 무선 인터넷을 이용한 모바일 메일 서비스를 위해서는, POP3 Mail의 경우 전용 모바일 메일 서버를 이용하거나 메일 변환을 거쳐야 하고. Web Mail로 이용되는 IMAP4 메일의 경우에는 원격 파일 서버와 같이 서버 측에 메일이 보관되므로 IMAP4 규약이 없는 모바일 클라이언트로는 모바일 메일 서비스의 이용이 곤란하다. 본 논문에서는 XML 기반의 마크업 언어 변환기를 설계하고. 최근 보편화되고 있는 IMAP4 기반의 Web Mail을 모바일에서 이용할 수 있도록 하는 모바일용 메일 추출 엔진을 구현함으로써, POP3 메일 서비스뿐만 아니라 IMAP4를 기반으로 하는 Web Mail을 모바일 환경에서 이용할 수 있도록 하는 모바일 메일 서비스 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.493-495
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• 2004

최근, 디지털 카메라와 디지털 캠코더처럼 디지털 장비가 대중화됨에 따라, 이미지 데이터가 급증하게 되었다. 이와 함께, 이미지 검색에 대한 요구도 증가하게 되었으며, 단순한 텍스트 검색이 아닌 이미지의 특징에 기반한 검색이 요구되고 있다. 특징 기반의 검색은 색상, 질감, 모양 등과 같은 특성에 기반한 검색으로 사람이 일일이 주석을 입력하는 방식보다 자동화가 가능하며, 빠르게 인덱싱할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 모양을 이용하여 이미지를 인덱싱 하였으며, 스케치된 식물의 잎 모양의 이미지를 이용 하였다. 또한, 식물의 잎에 뻗어있는 잎맥의 모양을 이용하여 검색의 정확도를 높였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.52-60
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• 2020

최근 생체 정보를 이용한 사용자 인증 기술이 발전하면서 이를 모바일 기기에 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 특히, 얼굴 기반 인증 방식은 비접촉식이며 사용이 편리하여 적용 범위가 점점 확대되고 있는 추세이다. 그러나, 사용자의 얼굴 사진이나 동영상 등을 이용한 위변조가 용이하기 때문에 모바일 기기 내 보안 유지에 어려움을 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 심층신경망 기반 얼굴 위변조 검출 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 기본 합성곱 신경망 구조부터 생성모델 기반의 위변조 검출 방법까지 다양한 신경망 구조를 이용한 위변조 검출 방법에 대해 설명한다. 또한, 심층신경망 학습을 위해 사용되는 얼굴 위변조 데이터셋에 대해서도 간략히 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.251-254
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• 2004

인터넷의 보편화와 더불어 인터넷을 이용한 다양한 연구가 시도되고 있다 본 측정 시스템은 웹을 기반으로 하여 원격 측정 환경을 제공한다. 측정 시스템은 내장된 웹서버를 통해 원격 인터페이스를 제공하고, 사용자는 이를 통해 실시간으로 측정 진행 상황을 파악할 수 있다. 본 시스템은 임베디드 리눅스 기반에서 동작되며, 원격 인터페이스를 위해 TCP/IP를 이용한 인터넷과 JAVA환경에서 수행되도록 설계되었다.

• Review of KIISC
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• v.30 no.6
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• pp.107-115
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• 2020

다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.808-815
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서, 위치인식기술의 중요성이 대두 되고 있다. 기존에 많이 이용되어 왔던 위치인식기술에는 인공위성을 이용한 GPS, 초음파를 이용한 Cricket, 적외선을 이용한 Active Badge, RF를 이용한 RFDAR등이 있다. 하지만 이러한 기술들은 시스템을 위해 기반 시설을 전제 조건으로 하기 때문에 이용에 어려움이 따른다. 기존의 위치인식기술의 단점을 보안하기 위한 방법으로 제시된 것이 GSM과 무선 LAN을 이용한 위치인식기술들이다. 현재는 차량용 네비게이션, 물류시스템의 상품 운반 현황 추적 등 위치인식기술을 바탕으로 한 다양한 서비스들이 상용화되어 가고 있다. 상용화된 서비스들의 특성에 따라 개인화된 위치 정보를 필요로 하는 것들이 많아 지고 있으며, 개인화된 정보를 획득하고 이를 서비스에 적용하려는 시도가 여러 곳에서 진행 중이다. 개인화된 정보를 얻기 위해서는 사람이 이해하고 사용할 수 있는 장소라는 개념을 확보해야 하며, 인공지능적인 기술들을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 기반시설(AP: Access Point)이 충분한 무선 LAN을 이용하여 위치인식 기술애 대해 연구하였다. 기존의 무선 LAN 장비를 통하여 얻어진 위치 데이터를 가공하여 검색 기술의 고전적인 방법인 벡터 유사도와 확률 기반 유사도를 적용하여 인식률의 추이를 실험해 보고, 인식률 증가를 위한 방법들을 모색해 보겠다. 또 위치기반 알리미를 통하여 개인화 정보에 대한 적용 방향에 대해 연구해 보고자 한다.