• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.152-155
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• 2019

클라우드가 대중화되어 많은 모바일 유저들이 자동 백업 기능을 사용하면서 민감한 개인정보가 포함된 사진들이 무분별하게 클라우드에 업로드 되고 있다. 개인정보를 포함한 클라우드가 악의적으로 해킹 될 시, 사진에 포함된 지문, 자동차 번호판, 카드 번호 등이 유출됨에 따라 대량의 개인정보가 유출될 가능성이 크다. 이에 따라 적절한 기준에 맞게 사진 속 개인 정보 유출을 막을 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재의 클라우드 시스템의 문제를 해결하고자 본 연구는 모바일 기기에서 클라우드 서버로 사진을 백업하는 과정에서 영역 검출과 블러링의 과정을 제안하고 있다. 클라우드 업로드 과정에서 사진 속의 개인 정보를 검출한 뒤 이를 블러링하여 클라우드에 저장함으로써 악의적인 접근이 행해지더라도 개인정보의 유출을 방지할 수 있다. 머신러닝과 computer vision library등을 이용하여 이미지 내에 민감한 정보를 포함하고 있는 영역을 학습된 모델을 통해 검출한 뒤, OpenCV를 이용하여 블러링처리를 진행한다 사진 속에 포함될 수 있는 생체정보인 지문은 손 영역을 검출한 뒤, 해당 영역을 블러링을 하여 업로드하고 카드번호나 자동차 번호판이 포함된 사진은 영역을 블러링한 뒤, 암호화하여 업로드 된다. 후에 필요에 따라 본인인증을 거친 후 일정기간 열람을 허용하지만 사용되지 않을 경우 삭제되도록 한다. 개인정보 유출로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 지금, 사진 속의 개인 정보를 보호하는 기술은 안전한 통신과 더불어 클라우드의 사용을 더 편리하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.666-683
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• 2021

유머는 일반적으로 긍정적이고 유용한 커뮤니케이션 기법으로 소개된다. 그러나 유머의 모호한 성격과 사용법은 장소와 시간에 따라서 다르게 해석될 수 있으며, 이는 특히 재택근무와 온라인 업무가 많아진 기업 상황에서 의도하지 않은 영향을 줄 수 있다. 본 연구의 목적은 기업 구성원의 공간 개념에 대한 유머의 영향을 알아보고자 하며, 총 62명의 참여자에 대한 질적 연구를 인터뷰와 참여적 관찰을 통해 진행하였다. 연구 참여자들은 유머를 업무와 관련이 없는 일탈적인 행동으로 인식했으며, 일부 사용되는 유머는 무례하고 부적절하다는 인식 또한 존재했다. 그러나 유머라는 일탈적 행위를 실행함으로써 업무의 시작 혹은 종료를 신호하는 의식으로도 사용했다. 참여자들의 유머는 다른 구성원들과 함께 사용함으로써 분위기 및 상황적 인식을 변화하는데 도움을 제공하며, 특히 유머를 통해 만들어지는 즐거운 기분이나 분위기가 기업 구성원의 관계를 (긍정적 혹은 부정적으로) 변화시키고, 업무와 개인적인 활동의 경계를 모호하게 만든다. 따라서, 유머는 사용자의 의도와 관계없이 업무적인 공간과 개인적인 공간의 인식 변화에 영향을 주는 것으로 보인다. 이를 통해 기업들은 변화하는 업무 공간과 관련된 이슈들을 이해하고 관리 방법을 찾는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1176-1182
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, AI 객체인식의 기반이 되는 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 영상의 잡음 수준을 고려하지 않아 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 잡음 수준을 판단하여 가중치를 결정하는 변형된 가우시안 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 쿼드트리 분할을 사용하여 영상의 AWGN에 대한 잡음추정치를 구하여 가우시안 가중치와 화소가중치를 정하며, 로컬마스크와 컨벌루션하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 방법과 비교하여 시뮬레이션하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 성능을 확인하였다.

• 식품과학과 산업
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• 제54권3호
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• pp.124-131
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• 2021

4차 산업혁명과 더불어 기술의 발전 속도는 더욱 빨라지고 있는 추세에 있다. 4차 산업혁명의 주요 핵심이 되는 기술들을 중심으로 산업구조, 사회환경과 메가트렌드가 변화하고 있다. 특히, 코로나 팬데믹의 상황은 혁신기술의 적용을 촉진하고 사회 모든 분야에 걸쳐 적용될 것을 요구하고 있다. 식품 산업은 노동집약적으로 이루어져 있고 사람 간 접촉이 불가피한 특성이 있기 때문에 코로나와 같은 상황에서는 기술의존도가 더욱 높아져 식품의 제조 및 가공에 기계 및 자동화 도입은 필수적이라고 볼 수 있다. 앞서 국내를 포함한 주요국들의 스마트 식품 안전관리 추진동향을 살펴본 결과, 인공지능이나 사물인터넷 등 사람이 아닌 스마트한 기술적 접근을 통해 사고예방 및 예측력을 강화하는 방향으로 발전해가고 있다. 빠르게 변화하고 있는 식품산업에 발맞춰 식품 안전관리에 있어서도 혁신기술을 빠르게 도입하려는 노력을 기울이고 있으므로 향후 몇 년 뒤에는 지금보다 빠른 식품사고 원인규명과 예측 및 분석능력 증대를 통해 사후관리가 아닌 사전적 대응체계로 전환해 나갈 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.63-68
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• 2021

최근 유튜브와 같이 영상 콘텐츠를 보거나 제작하는 것에 관한 관심이 급증하고 있습니다. 그러나 개인 정보 보호 기술이 없이 동영상을 제작하게 되면, 출연을 원하지 않는 사람들이 공개적으로 노출되어 개인 정보 보호권을 침해할 수 있습니다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 얼굴을 식별하여 특정한 얼굴만 화면에 나오고 그 외에 다른 얼굴들은 Gaussian blur filter를 이용하여 흐리게 하여서 초상권을 보호하는 기술을 제안합니다. 이 논문의 핵심은 실시간 비디오에서 인물의 초상권을 보호하기 위한 주요 기술인 얼굴 식별 기술의 정확도를 높이기 위한 노력입니다. 본 논문은 얼굴 식별의 정확도를 높이기 위하여 추적 알고리즘을 사용하였으며 실시간 비디오에 적용하기 위하여 알고리즘을 변경하였습니다. 이 논문에서는 추적 알고리즘이 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 결과를 보여줍니다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.898-910
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• 2020

컴퓨터 비전에서 단일 영상 기반의 초고해상도 영상 복원의 중요성과 확장성으로 관련 분야에서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 최근 딥러닝에 대한 관심이 증가하면서 딥러닝을 활용한 단안 영상 기반 초고해상도 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 딥러닝을 기반으로 하는 단안 영상 기반 초고해상도 복원 연구는 복원 성능을 향상시키기 위해 네트워크의 구조, 손실 함수, 학습 방법에 초점이 맞추어 연구가 진행되었다. 한편, 딥러닝 네트워크를 깊게 쌓지 않고 초고해상도 영상 복원 성능을 향상시키기 위해 추출된 특징 맵을 강조하는 Attention Module에 대한 연구가 다양한 분야에 적용되어 왔다. Attention Module은 다양한 관점에서 네트워크의 목적에 맞는 특징 정보를 강조 및 스케일링 한다. 본 논문에서는 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 구조의 Channel Attention과 Spatial Attention을 설계하고, 다양한 관점에서 특징 맵을 강조하기 위해 다중 Attention Module 구조를 설계하여 성능을 분석 및 비교한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1255-1261
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• 2020

현재 모바일 기기의 보급이 점차 확대되어 지고 있다. 그에 따라 영상이나 사진을 활용한 다양한 기술들이 활발히 연구되어지고 있다. 하지만 영상 데이터는 복합적인 이유로 잡음이 발생하게 되며, 잡음의 제거 성능에 따라 영상처리의 정확도가 높아진다. 따라서 전 처리 과정으로 잡음의 제거는 필수불가결한 단계중 하나이다. 영상의 대표적인 임펄스 잡음으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 알고리즘의 경우 고주파 영역에서 잡음제거 성능이 떨어지고, 평균 필터의 경우 블러 현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피를 이용하여 저주파영역 뿐만 아니라 고주파 영역에서도 효과적으로 Salt and Pepper 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 객관적이고 정확한 판단을 위해 MSE 및 PSNR을 이용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.351-360
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• 2022

영상 흐려짐은 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림 등의 요인으로 발생하는 현상이다. 최근 합성곱 심층신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 활용하여 흐려짐 현상을 복원하는 연구가 활발하게 진행되었으며, 원본과 정답 영상의 차이를 이용하여 복원 과정을 가이드하는 방법이 뛰어난 성능을 보였다. 본 논문에서는 왜곡 정보를 기반으로 흐려진 영상 복원 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해 학습 시, 원본과 정답 영상 차이에 대한 이진화를 수행하여 복원 과정을 가이드 할 수 있도록 하는 트랜스포머(Transformer) 기반 신경망 모듈을 설계하였다. 제안하는 방법은 학습 과정에서 잠재 특징을 기반으로 전역적 추론을 통해 예측한 왜곡 위치 정보 분포를 흐려짐 복원 과정에 반영한다. 다양한 영상 흐려짐 복원 신경망에 제안하는 모듈을 적용하여 복원 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.11-20
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• 2022

현재 광고 분야 등에 널리 사용되고 있는 흑백 QR코드의 정보 저장 용량을 증가시키기 위해 칼라 QR코드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 칼라 QR코드는 프린팅 또는 스캐닝 과정에 의해 복재가 될 수 있으며, 이 과정에서 불충분한 조도에 의한 색상 왜곡과 잡음, 카메라의 낮은 해상도와 기하학적 변형의 가능성이 있다. 이러한 일련의 복합적인 과정들은 품질 저하와 인식률 저하를 초래한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 칼라 QR코드에 패턴 삽입을 고려하고, 이를 위한 효과적인 인식 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법을 통해 기존에 다루어진 대표적인 패턴을 도입하고, 인식률 측면에서 실험을 수행하여 그 결과를 비교 분석한다. 즉, 인식과정에 있어서 쉽게 초래되는 가우시안 잡음과 블러링, 기하학적 변형 등의 잡음을 고려하여 성능을 비교 분석한다. 다양한 실험을 통해 가우시안 잡음과 블러 측면에서 단순한 패턴의 칼라 QR코드가 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.468-474
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 실시간 화재경보 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 화재경보를 위한 딥러닝 학습 이미지 데이터셋은 인터넷을 통하여 1500장을 취득하였다. 일상적인 환경에서 취득된 다양한 이미지를 그대로 학습하게 되면 학습 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 학습 정확도 향상을 위해 화재 이미지 데이터 확장 방법을 제안한다. 데이터증강 방법은 밝기 조절, 블러링, 불꽃사진 합성을 이용해 학습 데이터 600장을 추가해 총 2100장을 학습했다. 불꽃 이미지 합성방법을 이용하여 확장된 데이터는 정확도 향상에 큰 영향을 주었다. 실시간 화재탐지 시스템은 영상 데이터에 딥러닝을 적용하여 화재를 탐지하고 사용자에게 알림을 전송하는 시스템이다. Edge AI시스템에 적합한 YOLO V4 TINY 모델을 custom 학습한 모델을 이용해 실시간으로 영상을 분석해 화재를 탐지하고 그 결과를 사용자에게 알리는 웹을 개발하였다. 제안한 데이터를 사용하였을 때 기존 방법에 비하여 약 10%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.