• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.429-431
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• 2008

생체 인식 기술이 사회 전반에 걸쳐 다양하게 사용되어짐에 따라 인식기술 중의 하나인 Face Recognition 은 하루가 다르게 발전하고 있다. 하지만, 그와 함께 해킹방법도 다양화되어지고 있다. 그럼에도 불구하고, 위, 변조 영상 판별(Liveness Detection) 분야에 관련된 연구들은 초기 단계를 벗어나지 못하고 있다. 본 논문에서는 적외선 영상을 이용하여 동공부분의 반사 정도를 이용하여 실제 이미지와 위, 변조 이미지를 판별하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.78-79
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• 2018

최근 가짜뉴스가 무분별하게 확산되면서 가짜뉴스로 인한 경제적, 사회적 비용이 커지고 있다. 하루에 발생하는 가짜뉴스는 방대하며, 실제 뉴스기사를 악의적으로 재생산 또는 언론사를 사칭하는 방식으로 유포되고 있다. 이를 구분하기 위한 연구가 많으나, 공인된 뉴스 기사인지에 대한 신뢰성 입증과 관련된 연구 논문은 매우 적은 상황이다. 본 논문에서는 가짜뉴스 문제를 해결하기 위해 뉴스 플랫폼에 블록체인을 적용, 공인된 뉴스 제공자가 기사 내용에 대한 Fingerprint를 블록체인에 기록하여 공인된 기사 내용에 대한 신뢰성을 검증하는 방안에 대해 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.165-166
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• 2007

특수 분장을 이용하여 매우 정교하게 제작된 가면을 쓴 얼굴 위변조의 경우 일반적인 밝기 영상으로는 검출이 용이하지 않다. 최근의 획기적인 특수 분장 기술 발전을 고려할 때 성공적인 얼굴 인식시스템 개발을 위해 가면을 쓴 얼굴 위변조 검출 연구는 매우 중요하다. 본 연구에서는 물질의 재질에 따른 반사율의 차이를 기반으로 가면을 착용하는 얼굴 위변조를 검출하는 방법을 제안한다. 우선 알비도(albedo)에 착안하여 여러 파장대의 조명에 대해 실험하였다. 실제 얼굴 인식 시스템의 적용 환경을 고려할 때 알비도를 단순히 빛의 반사량으로 간략화 할 수 있음을 보였고, 실험결과 850nm 적외선 조명이 적합하다는 결론을 얻었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.513-514
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• 2018

우리 정부는 신기술인 지능정보기술의 효과 실현을 극대화하고, 선진 기술 확보를 가속화하기 위해 기존 추격형을 넘어선 선도형 R&D 지원체계가 필수적인 상황을 인지하고 있다. 특히, 미국 등 선진국에서는 신기술 분야에 대한 효과 극대화와 R&D 촉진을 위해 도전 경쟁형 R&D 지원체계를 활용한 R&D 추진을 활발히 지원하고 있다. 세계적으로 첨단 미개척 인공지능 분야의 연구 진작을 위해 우리정부는 지난 '17년부터 도전형 경쟁형 개방형 R&D 지원 체계인 '인공지능 R&D 챌린지' 도입하여 지원하고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능 R&D 챌린지의 가짜뉴스 찾기를 통해 국내 R&D의 지원방향에 대해 검토해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.286-288
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• 2012

Facing the counterfeiting acts towards various products, many manufacturers implement ePedigree system to secure their supply chain. Using ePedigree, a distribution history including a valid product identifier from the manufacturer until the final retailer is recorded. And this ePedigree is signed by each involved supply chain party using digital signature. With this digital signature, any unauthorized alteration to the ePedigree document would generate a failed verification process. If there is a counterfeit product using a fake ePedigree document, it wouldn't be able to pass the verification process either. Hence, there wouldn't be any counterfeit product that could enter the legal supply chain and bought by the consumer. We are proposing to use ECDSA instead of RSA since it has faster performance and shorter key size. At a certain same security level, ECDSA only needs 163 bits, while RSA needs 1024 bits.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.384-387
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• 2018

SNS가 급속도로 확산되며 거짓 정보를 언론으로 위장한 형태인 가짜뉴스는 큰 사회적 문제가 되었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 한글 가짜뉴스 탐지를 위한 딥러닝 모델을 제시한다. 기존 연구들은 영어에 적합한 모델들을 제시하고 있으나, 한글은 같은 의미라도 더 짧은 문장으로 표현 가능해 딥러닝을 하기 위한 특징수가 부족하여 깊은 신경망을 운용하기 어렵다는 점과, 형태소 중의성으로 인한 의미 분석의 어려움으로 인해 기존 오델들을 적용하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 얕은 CNN 모델과 음절 단위로 학습된 단어 임베딩 모델인 'Fasttext'를 활용하여 시스템을 구현하고, 이를 학습시켜 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.340-342
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• 2021

흔히 DeepFake로 불리는 GAN 기술은 소스 영상과 타겟 이미지를 합성하여 타겟 이미지 내의 사람이 소스 영상에서 나타나도록 합성하는 기술이다. 이러한 GAN 기반 영상 합성 기술은 2018년을 기점으로 급격한 성장세를 보이며 다양한 산업에 접목되어지고 있으나 학습 모델을 얻는 데 걸리는 시간이 너무 오래 소요되고, 감정 표현을 인지하는 데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 상기 두가지 문제를 해결하기 위해 Facial Action Coding System(FACS) 및 음성 합성 기술[4]을 적용한 가상 아바타 생성 방법에 대해 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.312-313
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• 2021

가짜뉴스가 사회연결망 상에서 빠르게 전파되면서 사회적 혼란을 야기하고 있어 가짜뉴스를 탐지하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 최근 가짜뉴스 탐지 연구에서 사회연결망의 전파 정보를 활용한 방법이 기존 뉴스 컨텐츠 기반 가짜뉴스 탐지 방법보다 효과적임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 기존 CoAID 데이터셋을 기반으로 사회연결망상의 전파 데이터를 포함하는 COVID-19 Cascade 데이터셋을 소개한다. COVID-19 Cascade 를 활용하면 전파 기반 가짜뉴스 탐지 방법에도 적용이 가능하다. 이후 간단한 분석을 통해 진짜뉴스와 가짜뉴스의 차이를 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.97-102
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• 2021

최근 급격한 정보기술의 발달로 가짜뉴스가 사회문제로 대두되고 있다. 한국어 가짜뉴스 문제를 딥러닝으로 해결하기 위해서 기존의 연구들은 본문 기반의 가짜뉴스 탐지를 진행하였으며 최근에는 기사 본문 외의 보조적 정보를 활용하는 방법으로 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 방식과 개선된 방식들 모두 적절한 가짜뉴스 탐지 방법을 제시하지 못하여 모델이 산출한 가짜뉴스 표현 벡터의 품질을 보장할 수 없었다. 또한 한국어 가짜뉴스 문제를 해결함에 있어서 적절한 공개 데이터셋 또한 제공되지 않았다. 따라서 본 논문은 한국어 가짜뉴스 탐지 문제에서 독자 반응정보를 추가하여 효과적인 학습을 할 수 있는 '사용자 그래프 기반 한국어 가짜뉴스 판별 방법'과 해당 모델이 적절히 학습할 수 있는 간이 데이터셋 구축 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.85-90
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• 2021

코로나바이러스감염증-19로 인한 팬데믹 상황이 지속되면서 감염증 정보의 불확실성으로 인해 코로나 관련 루머가 온라인상에서 빠르게 전파되고 있다. 이러한 코로나 관련 가짜 뉴스를 사전에 탐지하기 위해, 본 연구에서는 한국어 코로나 가짜 뉴스 데이터셋을 구축하고, 개체명과 사용자 재확산 정보를 이용한 한국어 가짜 뉴스 탐지 모델을 제안한다. 가짜 뉴스 팩트체킹 언론인 서울대팩트체크센터에서 코로나 관련 루머 및 가짜 뉴스에 대한 검증 기사를 수집한 후, 기사로부터 개체명 추출 모델을 통해 주제 키워드를 추출하고, 이를 이용해 유튜브 상의 사용자 재확산 정보를 수집하여 데이터셋을 구성하였다. BERT 기반의 제안 모델을 다양한 비교군과 비교하였고, 특성 조합에 따른 실험을 통해 각 특성 정보(기사 텍스트, 개체명 데이터, 유튜브 데이터)가 가짜 뉴스 탐지 성능에 미치는 영향을 알아보았다.