• Journal of Broadcast Engineering
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• v.11 no.1 s.30
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• pp.15-27
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• 2006

In this paper, a novel approach is addressed to facilitate the browsing of large collection of digital photos associated with specified person(s) in the photos. The goal of the proposed method is to exploit additional person-identity features as incorporating facial regions and peripheral clothes region associated with them. For more effective incorporation of the clothes and facial features, situation-based photo clustering is also proposed. To evaluate the efficacy of the proposed method experiment was performed with 1120 generic home photos. The experiment results showed that the proposed method outperformed the conventional method us El.g only face feature as showing the average performance of about 92% contrary to the average performance of about 70% in the conventional method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.36-38
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• 2021

스마트폰의 다양한 사진들은 현재 대부분 저장 일자를 기준으로 표시되기 때문에 특정 사진을 검색할 경우 많은 노력이 필요하다. 이를 해결하기 위하여 몇몇 앨범형 앱들이 개발되었지만 실제 사용자가 직접 사진을 선택해야 하는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 사진들의 특징을 이용하여 사진의 자동으로 분류가능한 앱의 개발에 대하여 설명한다. 개발된 앱은 위치 및 인물에 따라 현재 사진들을 자동으로 분류하고 폴더에 저장함으로써 보다 쉽게 사진을 관리 할 수 있다. 제안된 기능은 안드로이드 기반으로 개발되었고 각 기능이 정상적으로 동작함을 실험을 통하여 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.659-662
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• 2021

국내에서는 매년 많은 수의 자격시험이 치러지고 있다. 현재 대부분의 시험장에서 응시자 본인 확인 절차는 감독관이 응시자의 얼굴과 신분증 사진을 비교하는 방식으로 이루어진다. 하지만 이 방식은 사람에 따라 오차가 클 수 있으며, 사진과 눈에 띄는 차이가 없으면 동일인물로 판단하기 쉽다. 최근까지도 대리응시 이슈가 발생하고 있어 근절을 위한 보다 강력한 조치가 필요하다. 본 논문에서는 지문과 오토인코더, SGAN을 이용하여 대리응시방지를 강화할 수 있는 본인 확인 시스템을 제안한다. 이때 응시자의 지문정보가 그대로 인증 서버에 저장되면 응시자의 생체정보가 노출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 오토인코더를 통해 지문의 특징점만 추출하여 인증용 이미지를 생성하고 이 이미지를 서버에 저장하여 학습시키도록 한다. 적은 학습데이터 환경에서 분류기로써 좋은 성능을 갖는 SGAN을 통해 인증 이미지와 응시자가 동일인물인지 확인할 수 있다. 서버가 공격을 받더라도 응시자의 지문데이터가 그대로 노출되지 않게 되어 보안 취약점을 극복할 수 있다.