• ETRI Journal
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• 제29권2호
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• pp.243-245
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• 2007

This letter presents a new feature extraction method based on the private energy map (PEM) technique to utilize the energy characteristics of a facial image. Compared with a non-facial image, a facial image shows large energy congestion in special regions of discrete cosine transform (DCT) coefficients. The PEM is generated by energy probability of the DCT coefficients of facial images. In experiments, higher face recognition performance figures of 100% for the ORL database and 98.8% for the ETRI database have been achieved.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.25-26
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• 2015

본 논문은 무선통신 단말기를 이용한 무인 화재감지 시스템의 구현에 관한 것으로 무선통신 장비가 장착된 복합화재감지기 및 자동소화 장치와 이를 네트워크로 연결한 화재감지 및 화재 초기진화 시스템, 열 영상 카메라와 영상 카메라로 구성된 카메라 시스템, 화재상황을 모니터링 할 수 있는 화재감지 모니터링 시스템의 설계에 관한 것이다. 시스템의 주요 개발 기능은 무선통신을 이용한 화재감지 장치 및 자동소화 장치 시스템; 열 영상 카메라와 영상 카메라를 기반으로 하는 화재 탐지 카메라 시스템; 영상모니터링 및 Map Viewer 기능이 있는 Monitoring Viewer 시스템 등이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.75-82
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• 2022

Medical data is one of the data that must be kept in safe containers, far from intrusion, viewing and modification. With the technological developments in hospital systems and the use of cloud computing, it has become necessary to save, encrypt and even hide data from the eyes of attackers. Medical data includes medical images, whether they are x-ray images of patients or others, or even documents that have been saved in the image format. In this review, we review the latest research and the latest tools and algorithms that are used to protect, encrypt and hide these images, and discuss the most important challenges facing these areas.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.136-142
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• 2024

Haze is a very common phenomenon that degrades or reduces the visibility. It causes various problems where high quality images are required such as traffic and security monitoring. So haze removal from images receives great attention for clear vision. Due to its huge impact, significant advances have been achieved but the task yet remains a challenging one. Recently, different types of deep generative adversarial networks (GAN) are applied to suppress the noise and improve the dehazing performance. But it is unclear how these algorithms would perform on hazy images acquired "in the wild" and how we could gauge the progress in the field. This paper aims to bridge this gap. We present a comprehensive study and experimental evaluation on diverse GAN models in single image dehazing through benchmark datasets.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.101-107
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• 2007

본 논문에서는 간섭계와 직렬 위상 키를 이용한 안정한 광 보안 시스템을 제안하였다. 먼저 암호화를 위해 원영상을 재생할 수 있는 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 반복 알고리듬을 이용하여 설계하며, 이를 암호화할 영상으로 간주하여 랜덤하게 발생시킨 위상 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화한다. 홀로그램의 복호화 과정은 암호화된 영상과 암호화시에 사용된 무작위 위상 키 영상을 직렬 정합시킨 후, 기준파와의 간섭에 의해 수행된다. 그리고 복호화된 홀로그램 영상은 위상 변조한 후, 역푸리에 변환하여 최종적으로 구한다. 이 과정동안 간섭세기는 주위 진동에 상당히 민감하다. 그래서 광굴절매질의 자기 위상공액성질을 이용하여 안정된 간섭패턴을 얻는다. 제안된 암호화 시스템에서는 암호화시에 사용된 무작위 키 영상 정보가 없으면 원영상이 전혀 복원 되지 않고, 키 영상을 달리함에 따라 복원되는 홀로그램의 패턴을 달리할 수 있으므로 차별화된 인증 시스템에 활용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.759-766
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• 2017

제안 논문에서는 의료영상의 다양한 공격에 안전하고 견고하도록 의료 영상을 일정기간 압축 저장해 디지털 콘텐츠에 투명성을 유지한다. 제안논문은 오리지널 영상의 특징 값을 추출하고 사용자의 정보와 결합해서 암호화된 영상 인증코드를 생성한다. 인증코드는 은닉된 데이터를 추출하기 위해 먼저 암호화된 의료영상을 복호화하고 영상의 공간 특성을 이용해 은닉데이터를 추출한다. 따라서 워터마킹을 통해 콘텐츠 자체에 직접 삽입 후 영상의 인증을 위해 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행해 무결성을 보장하고 영상자료의 다양한 공격 안전함을 증명하고 인증률도 98.4%로 향상됨을 증명하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.153-166
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• 2008

현재 인터넷의 발달과 봇의 사용이 활발해짐에 따라 컴퓨터와 사람을 분류할 수 있는 수단인 캡차(CAPTCHA)가 많이 활용되고 있다. 글자를 이미지 형태로 출력한 후 이를 변형시키는 방법이 많이 사용되는 캡차는 많은 연구 활동에 의하여, 인공지능 기법을 사용하면 쉽게 무력화 될 수 있음이 알려져 있다. 이에 대한 대안으로 이미지를 활용하는 캡차가 주목받고 있고 그에 따라 여러 형태의 이미지 기반 캡차가 제안 및 구현되었다. 그러나 이미지를 활용하는 캡차 또한 각각의 여러 다른 문제가 있는 것도 사실이다. 이 논문에서는 이러한 문제점에 대해서 짚어보고 이를 해결하기 위한 방안으로 복수의 이미지를 합성하는 캡차를 제안하였다. 또한 안전한 캡차의 운용을 위하여 가상 세션을 사용하지 않는 통신 프로토콜을 제안하였으며, 이에 따른 세부 사항에 대해서 논의하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.17-22
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• 2021

Recently, image super-resolution techniques used in convolutional neural networks (CNN) have led to remarkable performance in the research area of digital image processing applications and computer vision tasks. Convolutional layers stacked on top of each other can design a more complex network architecture, but they also use more memory in terms of the number of parameters and introduce the vanishing gradient problem during training. Furthermore, earlier approaches of single image super-resolution used interpolation technique as a pre-processing stage to upscale the low-resolution image into HR image. The design of these approaches is simple, but not effective and insert the newer unwanted pixels (noises) in the reconstructed HR image. In this paper, authors are propose a novel single image super-resolution architecture based on synchronized depthwise separable convolution with Dense Skip Connection Block (DSCB). In addition, unlike existing SR methods that only rely on single path, but our proposed method used the synchronizes path for generating the SISR image. Extensive quantitative and qualitative experiments show that our method (SDCN) achieves promising improvements than other state-of-the-art methods.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1111-1123
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• 2023

최근 생성 모델이 발전함에 따라 생성 모델을 위협하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격을 위한 새로운 제안 방법을 소개한다. 기존의 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격은 쿼리 이미지의 caption으로 단일 이미지를 생성하여 멤버십을 추론하였다. 반면, 본 논문은 Textual Inversion을 통해 쿼리 이미지에 personalization된 임베딩을 사용하고, Adversarial Prompt 생성 방법으로 여러 장의 이미지를 효과적으로 생성하는 멤버십 추론 공격을 제안한다. 또한, Text-to-Image 모델 중 주목받고 있는 Stable Diffusion 모델에 대한 멤버십 추론 공격을 최초로 진행하였으며, 최대 1.00의 Accuracy를 달성한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.80-86
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• 2002

본 논문에서는 이진 위상 홀로그램과 간섭원리를 이용하여 기존의 광 암호화 방법보다 암호영상 마스크를 제작 하기는 쉽고 암호 해독은 어려운 영상 암호 기법과 복원 및 인증 시스템을 제안하였다. 제안한 암호화 방법은 원영상의 홀로그램을 암호화하므로 원영상을 이중으로 암호화한다. 또한 암호화된 위상패턴을 위상카드로 제작할 경우 광세기 검출기로 볼 수 없을 뿐만 아니라 복제할 수도 없어서 개인 정보보호 및 인증시스템에 매우 유용하게 사 용될 수 있다.