• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.179-194
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• 2012

디지털 합성 이미지는 이미지가 담고 있는 진정성을 왜곡하기 때문에 사회적인 문제가 되고 있다. 이러한 디지털 합성 이미지들은 인터넷, 잡지 또는 정치적 광고를 위한 이미지들에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 왜곡된 매체들은 이미지가 담고 있는 정보에 대한 신뢰도를 떨어트릴 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 대중에게 전달되는 정보의 혼란을 예방하기 위한 연구로써 디지털 합성 이미지를 판독하는데 목적이 있다. 대부분의 합성 이미지들은 이미지 크기 조절 및 회전을 이용하는 방법을 사용하기 때문에 합성 영역에 보간 (Interpolation)이 적용되게 된다. 본 논문은 보간의 흔적을 검출하는 연구로써 이미 보간이 적용된 영역과 그렇지 않은 영역에 재보간을 적용하여 두 영영간의 주파수 패턴을 검출하는 실험을 하였다. 이를 통해 합성에 사용된 보간 흔적을 검출하였으며 이미지 리터칭에 사용된 필터링 영역도 검출할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.39-47
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• 2005

본 논문에서는 전송되는 메시지의 무결성과 출처 인증을 위해 광범위하게 사용되는 메시지 인증 코드 (Message Authentication Code :MAC) 알고리즘을 제안하고 안전성을 분석한다. 제안된 MAC 알고리즘은 기본 블록 암호로 64-비트 블록과 56-비트 키를 가진 64비트 블록 암호 알고리즘을 이용하여 MAC 값의 길이를 64-비트와 32-비트를 사용하였을 경우의 안전성을 비교한다. 또한, 128-비트 블록과 128-비트 키를 가진 128비트 블록 암호 알고리즘을 이용하여, MAC 값의 길이를 128비트와 64-비트를 사용하였을 경우의 안전성을 비교한다 그래서 메시지의 길이와 MAC값의 길이에 따른 위장 공격의 안전성을 분석한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.136-144
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• 2022

Construction sites are characterized by dangerous situations and environments that cause fatal accidents. Potential risk detection needs to be improved by continuously monitoring site conditions. However, the current labor-intensive inspection practice has many limitations in monitoring dangerous conditions at construction sites. Computer vision technology that can quickly analyze and collect site conditions from images has been in the spotlight as a solution. Nonetheless, inspection results obtained via computer vision are still stored and managed in centralized systems vulnerable to tampering with information by the central node. Blockchain has been used as a reliable and efficient decentralized information management system. Despite its potential, only limited research has been conducted integrating computer vision and blockchain. Therefore, to solve the current safety management problems, the authors propose a framework for construction site inspection that integrates object detection and blockchain network, enabling efficient and reliable remote inspection. Object detection is applied to enable the automatic analysis of site safety conditions. As a result, the workload of safety managers can be reduced with inspection results stored and distributed reliably through the blockchain network. In addition, errors or forgery in the inspection process can be automatically prevented and verified through a smart contract. As site safety conditions are reliably shared with project participants, project participants can remotely inspect site conditions and make safety-related decisions in trust.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.77-85
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• 2015

본 논문에서는 컬러 패턴의 분해와 가설검정 기법을 이용하여 영상에서 조작된 컬러의 영역을 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 디모자이킹으로 보간된 화소는 원 화소보다 적은 분산을 가진다는 것에 착안하여, 통계적 검정을 이용하여 분산의 불일치성을 판단하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 컬러 패턴을 각각 디모자이킹 패턴에 따라 분해하는 방법을 도입하여 분산을 계산한다. 또한 보간된 화소와 원 화소의 분산의 차이를 크게 하기 위하여 고역통과 필터링을 적용한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 컬러 조작 영역을 찾는데 매우 유효하며 기존 방법과 비교하여 우수한 검출 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권2호
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• pp.132-146
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• 2020

Biometric technologies have become widely available in many different fields. However, biometric technologies using existing physical features such as fingerprints, facial features, irises, and veins must consider forgery and alterations targeting them through fraudulent physical characteristics such as fake fingerprints. Thus, a trend toward next-generation biometric technologies using behavioral biometrics of a living person, such as bio-signals and walking characteristics, has emerged. Accordingly, in this study, we developed a bio-signal authentication algorithm using electrocardiogram (ECG) signals, which are the most uniquely identifiable form of bio-signal available. When using ECG signals with our system, the personal identification and authentication accuracy are approximately 90% during a state of rest. When using fingerprints alone, the equal error rate (EER) is 0.243%; however, when fusing the scores of both the ECG signal and fingerprints, the EER decreases to 0.113% on average. In addition, as a function of detecting a presentation attack on a mobile phone, a method for rejecting a transaction when a fake fingerprint is applied was successfully implemented.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.250-255
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• 2000

This paper is concerning off-line signature verification using a density function which is obtained by convolving the signature image with twelve-directional 5$\times$5 gradient masks and the weighted fuzzy mean classifier. The twelve-directional density function based on Nevatia-Babu template gradient is related to the overall shape of a signature image and thus, utilized as a feature set. The weighted fuzzy mean classifier with the reference feature vectors extracted from only genuine signature samples is evaluated for the verification of freehand forgeries. The experimental results show that the proposed system can classify a signature whether genuine or forged with more than 98% overall accuracy even without any knowledge of vaned freehand forgeries.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1885-1888
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• 2003

본 논문에서는 인쇄물의 위조방지를 위해 에러에 강한 디지털 워터마킹을 제안한다. 제안한 알고리즘은 워터마크 삽입을 위해 먼저 원영상을 웨이브릿 변환하여 근사(approximation) 이미지를 얻고, 워터마크는 근사 이미지의 DC계수를 제외한 중요한 DCT계수에 삽입된다. 워터마크의 강건도 향상을 위해 에러정정코드와 반복을 적용하고, 디지털 기기사이의 변환에 의한 차이를 줄이기 위해 CIE Lab 칼라 공간을 사용하였다. 표준 칼라 영상을 사용하여 실험한 결과, 기존 방법에 비하여 적은 반복으로도 비트에러가 발생을 감소하였으며, 알고리즘은 1차의 프린트 스캔에서는 robust 하고 2차의 프린트 스캔에서는 fagile 한 성격을 나타내었다, 본 알고리즘은 여권, 지폐, 신분증, 면허증등과 같은 인쇄물의 위조방지에 이용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.65-71
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• 2019

IAs smart device penetration rate is more than 90%, mobile transaction ratio using smart device is increasing. Smart contracts are used in various areas of real life including smart trading. By applying smart contracts to the platform for smart transactions through block-chain technology, the threat of hacking or forgery can be reduced. However, various threats to devices in smart transactions can pose a threat to the use of block chain Etherium, an important element in privilege and personal information management. Smart contract used in block chain Ethereum includes important information or transaction details of users. Therefore, in case of an attack of privilege elevation, it is very likely to exploit transaction details or forge or tamper with personal information inquiry. In this paper, we propose a detection and countermeasure method for privilege escalation attack, which is especially important for block chain for secure smart transaction using block chain Ethereum. When comparing the results of this study with the results of similar applications and researches, we showed about 12~13% improvement in performance and suggested the future countermeasures through packet analysis.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1118-1121
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• 2010

With the advent of cell phone digital cameras, and sophisticated photo editing software, digital images can be easily manipulated and altered. Although good forgeries may leave no visual clues of having been tampered with, they may, nevertheless, alter the underlying statistics of an image. Most digital camera equipped in cell phones employ a single image sensor in conjunction with a color filter array (CFA), and then interpolates the missing color samples to obtain a three channel color image. This interpolation introduces specific correlations which are likely to be destroyed when tampering with an image. We quantify the specific correlations introduced by CFA interpolation, and describe how these correlations, or lack thereof, can be automatically detected in any portion of an image. We show the efficacy of this approach in revealing traces of digital tampering in lossless and lossy compressed color images interpolated with several different CFA algorithms in test cell phones.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1024-1027
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• 2011

본 논문은 HD (High-definition) video, SD (Standard-definition) video, low quality video, handset video, 4 가지 Imaging Device 에 대한 프로파일 분석을 통해 비디오 프레임 상에 나타나는 위 변조를 검사하는 방법을 제안한다. High-definition video, Standard-definition video, low quality video, handset video 에 대한 분석을 하고 각 영상의 특이 점을 파악 하여 분류한 클래스에 대한 프로파일검사를 통해 EM Algorithm 을 이용하여 영상의 위 변조를 검사 하고 영상의 신뢰성을 높인다.