• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1333-1335
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• 2022

최근 딥러닝은 다양한 컴퓨터 비전에 적용되어 높은 성능을 제공하고 있고 이에 따라 중간 프레임을 생성하는 비디오 프레임 보간 기법에도 딥러닝이 적용되고 있다. 많은 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 기법은 크게 옵티컬 플로우를 추정하는 플로우 추정 네트워크와 합성 네트워크로 구성되며 본 논문에서는 합성 네트워크 부분의 성능향상을 위한 네트워크에 대하여 다룬다. 합성 네트워크에 주로 사용되는 UNet 구조와 GridNet 구조의 장단점과 네트워크에 따른 보간 결과의 차이에 대해서 알아보고 영상 복원에서 제안된 NAFNet 을 비디오 보간 기법에 맞게 변형시켜 합성 네트워크에 적용한 보간 결과의 차이를 보였다. 실험결과는 기존 네트워크 대비 Vimeo90K 데이터셋에 대하여 PSNR 값이 0.63dB 개선됨을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1322-1324
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• 2022

최근 딥러닝의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도 분야에 좋은 성과를 보여주고 있다. 그러나 보다 더 높은 성능을 획득하기 위해 네트워크의 깊이 및 파라미터의 수가 크게 증가하였고, 모바일 및 엣지 디바이스에 원활하게 적용되기 위하여 딥러닝 모델 경량화의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 초해상도 모델 중 하나인 EDSR(Enhanced Deep Residual Network)에 대조 학습 기반 지식 전이를 적용한 경량화 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 지식 전이 기법이 기존의 다른 지식 증류 기법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권1C호
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• pp.86-93
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• 2007

최근 들어, 국내외에서는 투표용지 대신에 전자적 투표 장치를 이용하는 전자투표 시스템들을 개발하고 있으나 이러한 전자투표 시스템은 전자투표의 초기 단계로서 온라인 투표시스템은 아니다. 따라서 많은 암호학자들은 암호기술을 기반으로 하는 온라인 전자투표에 대한 연구를 하고 있다. 기존의 1-out-of-L 전자투표는 E1Gamal 암호 기법을 기반으로 하고 있다. 본 논문에서는 계산복잡도를 줄이기 위해, r차 잉여암호를 이용하고, E1Gamal 암호 기반의 1-out-of-L 전자투표의 계산복잡도와 제안한 1-out-of-L 전자투표의 계산복잡도를 비교 분석하였으며, 제안한 전자투표 방식이 보다 효율적임을 보여준다. 또한, 새로운 형태의1-out-of-L 전자투표의 투표-취소 기법을 제안한다. 기존의 전자투표 시스템들은 투표 후의 투표-취소 기법에 대해서 간과해 왔다. 본 논문에서는 제안한 투표-취소 기법을 위해, 기존의 r차 잉여암호의 준동형성을 확장한다. 확장된 준동형성은 프라이버시와 전체검증성을 유지하면서 투표를 취소할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.411-414
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• 2001

목표물 인식(Target Recognition)에 사용되는 대표적인 특징 정보에는 밝기 (Intensity) 정보와 윤곽선(Boundary) 등의 모양(Shape) 정보가 있다. 그러나, 일반적으로 영상에서 바로 추출한 밝기 정보나 윤곽선 정보는 환경 변화에 의한 많은 오차 요인들을 포함하고 있기 때문에, 이들 특징 정보를 개별적으로 인식에 사용하는 것은 높은 인식 성능을 기대하기 어렵다. 따라서, 밝기 정보와 모양 정보를 인식에 함께 사용하는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 밝기 정보와 윤곽선 기반의 모양 정보를 합성하여 동시에 인식에 사용하는 3단계 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 밝기 정보 추출에 는 PCA (Principal Component Analysis)기법을 사용하고 , 윤곽선 정보 추출에는 PDM(Point Distribution Model) 에 기반한 영역 분할(Segmentation) 기법과 Algebraic Curve Fitting기법을 사용하였다 추출된 밝기 정보와 윤곽선 정보는 FLD(Fisher Linear Discriminant) 기법을 통해 결합(integration)되어 인식에 사용 된다. 제안한 기법을 적외선 자동차 영상을 인식하는 실험에 적용한 결과, 기존기법에 비해 인식 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.849-855
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• 2012

본 논문에서 제안하는 시스템은 기존 여권에서 가시적으로 확인이 가능한 개인정보 보호를 위하여 스크램블링 기법을 이용하여 안전성을 확보할 수 있게 되었다. 제안하는 시스템은 스크램블링 기법을 이용하여 개인정보 즉 여권번호와 사진을 스크램블링 기법을 이용하여 전자여권에 삽입된다. 제안하는 시스템에서 암 복호화를 하기 위해서는 사용자의 개인키와 발급인증기관의 개인키 모두가 있어야 암 복호화가 가능하므로 안전하며 처리속도 또한 전자여권 전체를 암 복호화 하지 않으므로 우수함을 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.97-98
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• 2018

최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상 분류 및 영상 내 객체 검출뿐만 아니라 CNN 기반의 segmentation 기술도 개발되어 다른 요소까지 포함한 직사각형 영역의 검출 영역이 아닌 경계까지 고려한 분리가 가능하게 되었다. 더불어 사람 영역을 신체부위나 의류 부분과 같은 세부 영역으로 나누어 분리하는 human parsing 기술까지 연구되고 있다. Human parsing은 의류스타일 분석 및 검색, 사람의 행동 인식 및 추적과 같은 분야에도 응용될 수 있다. 본 논문에서는 Spatial pyramid pooling layer를 이용하여 영상 전체에 대한 공간적 분포 및 특성 정보를 고려한 human parsing 기법을 제안한다. Look into person(LIP) dataset을 이용하여 기존의 다른 segmentation 및 human parsing 기법과 제안하는 기법을 비교하여 제안하는 기법의 human parsing 결과가 보다 정교한 분리가 가능한 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.701-704
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• 2010

본 논문에서는 블로그의 포스트로부터 주요 키워드를 추출하여 노래 가사 데이터와 유사도를 분석, 해당 블로그 포스트에 적합한 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 또한, 블로거가 포스트마다 제시한 태그들도 주요한 키워드로서 활용한다. 이를 위해서, 첫째로 TF-IDF 기법을 사용하여 텍스트로 구성된 포스트의 중요 키워드를 추출한다. 둘째로 포스트의 태그와 추출된 키워드를 기반으로 유사한 노래 가사를 LSA 기법으로 검색하여 가장 높은 유사도를 갖는 음악을 선택, 적합한 음악으로써 추천한다. 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법이 실제 추천에 적합한지 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1250-1252
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• 2009

Cellular 망에서의 무선통신은 일반적으로 하나의 송수신안테나를 사용하거나 둘 이상의 송수신 안테나를 사용한다. MRRC(Maximum Ratio Receiver Combining)기법의 경우 여러 안테나를 사용하여 신호룰 수신하는 시스템이며, 이 경우 각 안테나의 채널에 따른 이득과 손실을 고려한 수신기가 제안되었다. Cellular model에서의 SINR 값에 따른 추정을 통해 최적 결합 기법을 적용한 MRRC 수신기를 사용하는 경우, 이에 따른 Cellular modeling을 이용하여 시스템 레벨에서의 MRRC 기법과 Optimum-MRRC 기법을 도입으로 인한 성능의 개선을 알 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제33권3호
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• pp.85-96
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• 2023

LWE-like 암호는 지난 몇 년간 표준화 선정 대상 유력 후보로 주목받았다. 실제로 NIST가 선정한 양자내성암호 표준화 진행 대상 4종 중 2종이 LWE 기반 암호인만큼, LWE-like 암호는 많은 중요성을 가지고 있으며 이에 따라 LWE-like 암호에 대한 부채널 분석/대응 기술 연구가 활발히 진행되었다. 특히 전력/전자파를 이용한 분석과 이에 대한 마스킹 대응기법 연구가 많은 결실을 맺었다. 따라서 본 논문은 LWE-like KEM/전자서명에 대한 부채널 대응기술 중 마스킹 기법 동향을 서술한다. LWE-like KEM에 대한 1차 및 고차 마스킹 기법 연구 동향을 정리하고, LWE-like 전자서명에 대한 고차 마스킹 기법 동향을 정리한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.649-652
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 데이터 병합을 통해 통신 대역폭 사용을 용이하게 하며, 센서 노드들간의 송수신 전력 소비를 줄일 수 있고, 노드 증가에 따른 네트워크 확장성이 용이하므로 현재 많은 연구가 되고 있다. 클러스터링 기법은 클러스터 헤더를 선출하는 것으로부터 시작된다. 기존의 클러스터 헤더 선출 기법들은 에너지 잔여량, 센서 노드의 위치, 센서 노드들의 평균 에너지 등을 클러스터 헤더 선출값으로 하여 클러스터 헤더를 선정한다. 그러나 이 기법들은 악의 적인 노드가 다른 노드의 클러스터 헤더 선출값을 변경하고, 자신의 클러스터 헤더 선출값을 증가시켜 클러스터 헤더가 될 수 있는 보안 취약점을 가지고 있다. 이와 같은 보안 취약점을 개선하기 위해 클러스터 헤더 선출값에 대한 무결성과 클러스터 헤더 선출값을 전송하는 노드의 인증이 필요하다. 본 논문에서는 one-way key chain 기법을 사용하는 안전한 클러스터 헤더 선출 기법을 제안하고, 제안한 기법에 대한 안전성을 분석한다.