• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.77-84
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• 2021

본 논문에서는 영상 데이터, 비콘 데이터의 결합을 통해 집단시설에서 출입이 허용된 승인자와 비승인자를 구분하는 시스템을 제안한다. IP 카메라를 통해 수집된 영상 데이터는 YOLOv4를 사용하여 사람 객체를 추출하고, 애플리케이션을 통해 비콘의 신호 데이터(UUID, RSSI)를 수집하여 핑거프린팅 기반의 라디오 맵을 구성한다. 비콘은 신호의 불안전성을 보완해 위치 파악의 정확도를 향상하기 위하여 CNN-LSTM 기반의 학습을 진행한 후 사용자 위치 데이터를 추출한다. 이후 도출된 위치 데이터와 사람 객체가 추출된 영상 데이터를 매핑해 실시간으로 비승인자를 추적한다. 본 논문의 결과로 93.47%의 정확도를 보였으며, 향후 코로나19로 사용이 증가한 QR코드 등의 출입 인증 절차와 융합해 인증 절차를 거치지 않은 사람을 추적하는 확장성까지 기대할 수 있다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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• pp.142-146
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• 2007

Digital Rights Management (DRM) technology has been widely used for protecting the digital contents over the recent years. But the digital contents protected by DRM are vulnerable to various video memory capture programs when DRM packaged contents are decrypted on the consumers' multimedia devices. To make up for this kind of DRM security holes the Forensic Marking (FM) technology is being deployed into the content protection area. Most leading DRM companies as well as big electronics companies like Thomson and Philips already have commercial FM solutions. Forensic Marking technology uses the digital watermarking to insert the user information such as user id, content playing time and etc. into the decrypted and decoded content at the playback time on the consumer devices. When the content containing watermarked user information (Forensic Mark) is illegally captured and distributed over the Internet, the FM detection system takes out the inserted FM from the illegal contents and informs contents service providers of the illegal hacker's information. In this paper the requirements and test conditions are discussed for the commercial Forensic Marking systems.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.131-137
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• 2014

만화저작물은 웹하드 서비스의 급증과 스마트기기의 보급으로 인하여 불법 복제가 만연하고 있으나 음악, 동영상과 같이 저작물을 식별할 수 있는 핑거프린팅 기술 개발이 이루어지지 않아 무차별 복제에 따른 저작권자들의 피해 규모가 크게 발생하고 있다. 한국저작권위원회의 저작권 R&D 과제로 진행되고 있는 북스캔 만화 저작물 식별기술 연구(과제명 : 북스캔 어문/만화 저작물 식별 및 복제방지 기술 개발)는 불법으로 유통되는 북스캔 만화를 효과적으로 식별할 수 있는 기술 개발을 통하여 만화 저작권자들의 수익 기반 확대와 만화저작물의 건전한 생태계 조성 기반을 목적으로 진행되고 있다. 본 논문은 동영상 특징점 추출 알고리즘으로 기 연구된 계층적-대칭-차이-특징점 방식의 알고리즘을 기반으로 한 북스캔 만화 저작물 식별 시스템에 대한 구현 모델을 제시하고자 한다.