• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.27-36
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• 2004

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴과 퍼지 신경망을 이용한 얼굴인식 기법을 제안한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습 과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 각 얼굴 영상들은 전처리과정을 거치며 이 영상들을 이용하여 고유얼굴을 추출한다. 추출된 고유얼굴을 이용한 가숭치 135개에 대하여 비대칭 가우시안 함수를 응용한 퍼지 소속도 함수를 이용하여 퍼지 소속도가 부여되며 이 소속도들이 신경망의 입력으로 사용되어 학습과정을 거친다. 학습과정을 거친 후, 신경망의 출력은 현재의 얼굴 이미지가 데이터베이스의 얼굴 이미지와 유사한 정도를 나타내게 되어 인식을 수행한다. 제안하는 알고리즘으로 가중치의 개수와 퍼지 레벨의 개수에 대하여 기존의 얼굴 데이터 베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 특정 조건하에서 약 95% 이상의 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.325-336
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• 2020

비선형 불변 공격은 비교적 간단한 구조의 키 스케줄을 갖는 경량 블록암호에서 필수적으로 고려되어야 할 공격이다. 간단한 구조의 키 스케줄을 갖는 경량 블록암호가 비선형 불변 공격에 저항성을 보이는 방법으로 가장 잘 알려진 것은 라운드 키 간의 차분 중 알려진 것들의 집합에서 선형계층에 대해 불변인 최소의 선형공간의 크기가 블록 크기와 같은지를 확인하는 것이다. 본 논문에서는 다음과 같은 연구 결과를 제시한다. 설계자 관점에서 비트 순열을 선형계층으로 사용하는 SPN 구조 경량 블록암호는 라운드 키 간의 차분의 종류가 한가지여도 비선형 불변 공격에 안전할 수 있음을 증명하고, 그러한 비트 순열의 형태와 개수를 제안한다. 또한, PRESENT 구조 블록암호는 비선형 불변 공격에 저항성을 갖기 위해 적어도 두 종류의 라운드 키 간의 차분이 필요함을 전수조사를 통해 보이며, 두 종류의 라운드 키 간의 차분을 필요로 하는 비트 순열을 사용해도 차분 공격에 대한 저항성이 오히려 증가할 수 있음을 보인다. 마지막으로 GIFT의 S-box를 사용하면서 BOGI 설계 논리를 유지하는 모든 비트 순열의 불변 성분 분포를 통해, 변형된 GIFT 구조 블록암호는 비선형 불변 공격에 저항성을 갖기 위해 적어도 8종류의 라운드 키 간의 차분이 필요함을 보인다.