Kim, Young-Shin;Na, Jae-Keun;Yoon, Sung-Beak;Yi, June-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.45
no.6
/
pp.139-146
/
2008
Masked fake face detection using ordinary visible images is a formidable task when the mask is accurately made with special makeup. Considering recent advances in special makeup technology, a reliable solution to detect masked fake faces is essential to the development of a complete face recognition system. This research proposes a method for masked fake face detection that exploits reflectance disparity due to object material and its surface color. First, we have shown that measuring of albedo can be simplified to radiance measurement when a practical face recognition system is deployed under the user-cooperative environment. This enables us to obtain albedo just by grey values in the image captured. Second, we have found that 850nm infrared light is effective to discriminate between facial skin and mask material using reflectance disparity. On the other hand, 650nm visible light is known to be suitable for distinguishing different facial skin colors between ethnic groups. We use a 2D vector consisting of radiance measurements under 850nm and 659nm illumination as a feature vector. Facial skin and mask material show linearly separable distributions in the feature space. By employing FIB, we have achieved 97.8% accuracy in fake face detection. Our method is applicable to faces of different skin colors, and can be easily implemented into commercial face recognition systems.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.20
no.5
/
pp.933-939
/
2009
The bivariate data in clinical research fields often has two types of failure times, which are mark variable for the first failure time and the final failure time. This paper showed how to generate bootstrap data to get Bayesian estimation for the joint distribution of bivariate survival times. The observed data was generated by Frank's family and the fake date is simulated with the Gamma prior of survival time. The bootstrap data was obtained by combining the mimic data with the observed data and the simulated fake data from the observed data.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2022.01a
/
pp.411-412
/
2022
본 논문에서는 코로나19 뉴스와 코로나19 가짜뉴스의 데이터셋을 활용하여 입력 받은 뉴스가 가짜뉴스일 확률을 예측한다. 가짜 뉴스 본문에는 코로나19, 대통령, 정부, 가짜, 언론 등의 키워드의 빈도가 높았다. 위의 키워드를 토대로 나이브 베이즈 모델링을 하여 이를 적용해 가짜 뉴스를 가려내는 웹페이지를 개발하였다.
Kim, Weon-jin;Li, Qiong-xiu;Park, Eun-soo;Kim, Jung-min;Kim, Hak-il
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.26
no.5
/
pp.1259-1267
/
2016
With the growing use of fingerprint authentication systems in recent years, the fake fingerprint detection is becoming more and more important. This paper mainly proposes a method for fake fingerprint detection based on CNN, it will visualize the distinctive part of detected fingerprint which provides a deeper insight in CNN model. After the preprocessing part using fingerprint segmentation, the pretrained CNN model is used for detecting the liveness detection. Not only a liveness detection but also feature analysis about the live fingerprint and fake fingerprint are provided after classifying which materials are used for making the fake fingerprint. Our system is evaluated on three databases in LivDet2013, which compromise almost 6500 live fingerprint images and 6000 fake fingerprint images in total. The proposed method achieves 3.1% ACE value about the liveness detection and achieves 79.58% accuracy on LiveDet2013.
Fake news is a form of misinformation that has the advantage of rapid spreading of information on media platforms that users interact with, such as social media. There has been a lot of social problems due to the recent increase in fake news. In this paper, we propose a method to detect such false news. Previous research on fake news detection mainly focused on text analysis. This research focuses on a network where social media news spreads, generates qualities with DeepWalk, a network embedding method, and classifies fake news using logistic regression analysis. We conducted an experiment on fake news detection using 211 news on the Internet and 1.2 million news diffusion network data. The results show that the accuracy of false network detection using network embedding is 10.6% higher than that of text analysis. In addition, fake news detection, which combines text analysis and network embedding, does not show an increase in accuracy over network embedding. The results of this study can be effectively applied to the detection of fake news that organizations spread online.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
/
v.15
no.6
/
pp.179-191
/
2021
Social anxiety continues due to the emergence and spread of covid-19 infections. In this situation, false information related to the covid-19 infection is distributed through SNS in the form of fake news, which is a stumbling block to overcoming the national crisis. This study tried to present a theoretical basis for the establishment of policies for the regulation and eradication of fake news circulated through SNS by examining the effect of social anxiety on the fake news acceptance attitude by focusing on the use degree of SNS. For this study, a survey of 380 university students in the Seoul metropolitan area was conducted, and 336 data collected among them were analyzed as SPSS 25.0 and AMOS 23.0. According to the analysis results, social anxiety has a positive effect on the fake news acceptance attitude and the use degree of SNS, also the use degree of SNS has a positive effect on the fake news acceptance attitude. In addition, social anxiety has been confirmed to have a positive effect on fake news acceptance attitude through the use degree of SNS. These results empirically confirm the relationship between social anxiety, fake news acceptance attitude, and the use degree of SNS.
Recently, artificial intelligence parking control systems have increased the recognition rate of vehicle license plates using deep learning, but there is a problem that they cannot determine vehicles with fake license plates. Despite these security problems, several institutions have been using the existing system so far. For example, in an experiment using a counterfeit license plate, there are cases of successful entry into major government agencies. This paper proposes an improved system over the existing artificial intelligence parking control system to prevent vehicles with such fake license plates from entering. The proposed method is to use the degree of matching of the front feature points of the vehicle as a passing criterion using the ORB algorithm that extracts information on feature points characterized by an image, just as the existing system uses the matching of vehicle license plates as a passing criterion. In addition, a procedure for checking whether a vehicle exists inside was included in the proposed system to prevent the entry of the same type of vehicle with a fake license plate. As a result of the experiment, it showed the improved performance in identifying vehicles with fake license plates compared to the existing system. These results confirmed that the methods proposed in this paper could be applied to the existing parking control system while taking the flow of the original artificial intelligence parking control system to prevent vehicles with fake license plates from entering.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.10
no.12
/
pp.569-578
/
2021
Thanks to web development today, we can easily access online news via various media. As much as it is easy to access online news, we often face fake news pretending to be true. As fake news items have become a global problem, fact-checking services are provided domestically, too. However, these are based on expert-based manual detection, and research to provide technologies that automate the detection of fake news is being actively conducted. As for the existing research, detection is made available based on contextual characteristics of an article and the comparison of a title and the main article. However, there is a limit to such an attempt making detection difficult when manipulation precision has become high. Therefore, this study suggests using a verifying article to decide whether a news item is genuine or not to be affected by article manipulation. Also, to improve the precision of fake news detection, the study added a process to summarize a subject article and a verifying article through the summarization model. In order to verify the suggested algorithm, this study conducted verification for summarization method of documents, verification for search method of verification articles, and verification for the precision of fake news detection in the finally suggested algorithm. The algorithm suggested in this study can be helpful to identify the truth of an article before it is applied to media sources and made available online via various media sources.
Fake fingersubmission to the sensor is a major problem in fingerprint recognition systems. In this paper, we introduce a novel liveness detection method using multi-static features. For convenience and usefulness of field application, static features are only considered to detect 'live' and 'fake' fingerprint images. Individual pore spacing, noise of image and first order statistics of image are analyzed as our static features to reflect the Physiological and statistical characteristics of live and fake fingerprint.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2020.01a
/
pp.37-39
/
2020
인터넷 상에서의 허위정보 생산과 유통은 주로 가짜 뉴스를 통하여 이루어진다. 과거에는 신문이나 공중파 TV등 뉴스 기사의 생산과 유통이 매우 제한적이었지만 지금은 인터넷의 발달로 누구나 쉽게 뉴스를 생산하고 유통할 수 있다. 뉴스 생산의 용이성은 정보 공유의 즉각성과 수월성이라는 장점을 제공하지만 반대로 불확실한 뉴스 남발로 인한 정보의 신뢰성 하락과 선량한 피해자를 양산하는 단점 또한 존재한다. 이는 가짜 뉴스가 사회적 문제로 대두되고 있는 이유이다. 에이전트나 스파이더 등의 소프트웨어를 통해 인터넷으로 급속도로 전파되는 가짜 뉴스를 전통 방식인 소수의 전문가가 수동으로 잡아내는 것은 불가능하다. 이에 기술발달로 잡아내기 힘들어진 가짜뉴스에 대해, 역으로 발달된 기술을 활용하여 잡아내려는 시도가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 판별하는 다양한 기법들을 탐색하고 해결방안을 제시하고자 한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.