• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.367-370
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• 2003

최근 급속하게 증가하는 멀티미디어 정보를 효율적으로 다루기 위하여 멀티미디어 데이터에 대한 표현을 표준화하는 MPEG-7 표준안이 제정되었다 본 논문에서는 표준안의 Visual Descriptor 중 Edge Histogram Descriptor(EHD)에 기반한 효과적인 내용기반 이미지 검색 시스템을 설계한다. EHD의 경우 질의 이미지와 데이터베이스의 이미지 간의 유사도 연산을 통해 검색을 하는데 모든 이미지에 대해 연산을 수행하는 것은 비효율적이다. 저장된 에지 히스토그램 정보를 ‘이미지 당 빈 값’에서 ‘빈 값 당 이미지’ 정보로 매핑하는 Lookup Table를 이용하여 유사도 연산을 수행할 이미지 범위를 한정함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 검색 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.707-709
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• 2003

본 논문에서는 유사도(similarity) 기반 이미지 클러스터링 기법에 대하여 논하고자 한다. 비트맵 이미지의 특징을 추출하고 이러한 특징에 기반한 유사도 측정 함수들을 소개하고 이미지 클러스터링 알고리즘과 구현을 통한 실험 예제들에 대해서 설명한다. 이 실험에서 우리는 유사도에 따라 이미지들이 계층적(Hierarchical)으로 집단화 되는 계층적 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 이미지의 특징 표현을 위해서는 HSV 기반의 히스토그램을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과는 이미지 데이터베이스에서 유사한 이미지를 검색하는데 높은 효율성이 있는 것을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.43-46
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• 2014

CMOS 이미지 센서는 모바일 디바이스, 특히 스마트 폰에 내장된 카메라에 가장 광범위하게 사용된다. 이러한 이미지 센서의 정상 동작을 검사하기 위해서는 불량화소 검출과 같은 테스트가 수행되어야 하며, 테스트를 위해서는 센서에 의해서 캡처된 이미지를 대상으로 이미지 처리를 할 수 있는 함수제공이 필수적이다. 이 논문에서는 CMOS 이미지 센서의 동작을 효율적이고 엄격하게 판단할 수 있는 자동 검사 시스템을 구축하고 이미지 센서로부터 캡처되는 이미지 데이터에 대해서 목적에 맞는 테스트를 수행 할 수 있도록 이미지 처리 함수를 구현하고 실험하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.35-36
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• 2016

본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2007년도 춘계학술대회 및 국제감성 심포지엄
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• pp.31-34
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• 2007

본 연구에서는 동일한 이미지에서 유도되는 감성적 반응이 색채의 변화에 영향을 받는가에 대하여 살펴보았다. 특히, 이미지의 어의(semantic) 내용에 전형적으로 연상되는 색채와 상반되는 색(보색)이 색조로 적용될 경우, 이미지에 대한 감성적 반응에 변화가 나타나는가에 중점을 두어 진행하였다. 이를 위해 기쁨(Pleasure)과 각성(Arousal)으로 이루어진 감성 축의 각 사분면에 해당하는 감성 이미지들을 International Affective Picture System(IAPS)에서 5장씩 추출하여 이 미지 자극으로 활용하였다. 선택된 이미지는 내용과 전형적으로 연상되는 색, 보색, 그리고 무채색 톤으로 실험에 사용하였으며 각 이미지에 대한 기쁨과 각성에 대한 감성적 반응은 Self Assessment Manikin(SAM)을 활용하여 측정하였다. 실험 결과 이미지의 내용에서 전형적으로 연상되는 색채의 보색이 이미지의 색조로 적용될 경우 감성적 반응이 소극적으로 나타나는 결과가 관찰되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.15-24
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• 2010

본 논문에서는 대용량 온라인 이미지 공유 사이트를 적용 도메인으로 하여 이미지 검색의 만족도를 높이고자 태그의 의미적 연관성과 이미지 자체의 내용 정보를 결합하는 이미지 분류 방법을 제안한다. 이미지 검색 및 분류 알고리즘이 플리커와 같은 대용량 이미지 공유 사이트에서 활용될 수 있으려면 실제 웹상의 태깅된 이미지를 대상으로 한 적용이 가능해야 한다. 제안된 알고리즘은 'bag of visual word'기반의 이미지 내용으로 웹 이미지를 분류하기 위한 것으로서, 의미적 연관태그를 이용해 일차 검색된 이미지들을 훈련 데이터로 사용하여 카테고리 모델을 훈련하고, PLSA를 적용하여 평가 이미지들을 분류하는 것이다. 제안된 방법으로 플리커의 웹 이미지들을 대상으로 실험한 결과, 태그 정보를 이용한 기존의 방법에 비해 우수한 검색 정확도 및 재현율을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.1053-1056
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• 2008

통신에서 이미지의 보안을 유지하는 일이 점점 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 기존의 여러 암호화 기법 통신상의 다양한 보안요구를 충족하지 못하고 있는 것이 현실이다. 이 논문에서는 새로운 암호화 전략이 제안되고 구현된다. 이는 통상적으로 카오스라 하는 암화 이미지와 원 이미지 간에 관계가 카오스적인, 패턴이 없는 무질서와 혼합적 구조를 가지고 있으나 그럼에도 불구하고 원래의 이미지로 돌아 올 수 있다. 여기에서는 이러한 카오스적 형태의 암호화 전략을 제안하고 구현하여 향후 나아간 연구를 자극하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.74-77
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• 2022

본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.82-95
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• 2016

본 연구는 다양한 채널을 통해 알려져 있는 화천산천어축제를 대상으로 방문객들의 매체별 정보탐색이 축제에 대한 이미지 형성에 어떠한 영향을 미치는지 파악하고, 이러한 축제 이미지가 방문객들이 축제를 경험하며 느끼는 감정과 재방문의도, 정보공유의도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 파악해보았다. 축제이미지는 인지적 이미지, 정서적 이미지, 고유 이미지 세 가지로 구분하여 파악하였으며, 감정반응도 긍정감정과 부정감정 두 가지 차원으로 파악하였다. 그 결과, 주위사람의 구전과 SNS 등 인터넷이 산천어축제의 고유이미지에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 인지적 이미지에는 공식 홈페이지의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 그리고, 정서적 이미지에는 SNS 등 인터넷 탐색이 가장 중요한 것으로 나타났다. 세 가지 이미지요인과 참가자의 긍정감정 간 영향관계에 있어서 정서적 이미지가 가장 높은 영향을 미치며, 고유이미지, 인지적 이미지 순으로 세 가지 요인 모두가 유의한 영향력을 갖는 것으로 나타났다. 또한, 긍정감정과 부정감정이 재방문의도 및 정보공유의도에 미치는 영향에 있어서, 긍정감정만이 유의한 영향을 미쳤다.