• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1671-1686
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• 2022

Face manipulation tools represented by Deepfake have threatened the security of people's biological identity information. Particularly, manipulation tools with deep learning technology have brought great challenges to Deepfake detection. There are many solutions for Deepfake detection based on traditional machine learning and advanced deep learning. However, those solutions of detectors almost have problems of poor performance when evaluated on different quality datasets. In this paper, for the sake of making high-quality Deepfake datasets, we provide a preprocessing method based on the image pixel matrix feature to eliminate similar images and the residual channel attention network (RCAN) to resize the scale of images. Significantly, we also describe a Deepfake detector named Cascaded-Hop which is based on the PixelHop++ system and the successive subspace learning (SSL) model. By feeding the preprocessed datasets, Cascaded-Hop achieves a good classification result on different manipulation types and multiple quality datasets. According to the experiment on FaceForensics++ and Celeb-DF, the AUC (area under curve) results of our proposed methods are comparable to the state-of-the-art models.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.109-115
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• 2015

신규 의료기기 개발 기술의 발전으로 다양한 형태로 손쉽게 생체 정보 및 의료 정보를 얻을 수 있는 기술이 증가하고 있다. 이러한 정보 수집 기술과 기기들의 증가로 생체 정보는 일상생활의 라이프로그와 함께 의료서비스의 주요 정보로 활용되고 있다. 그러나 다양한 생체신호의 활용성이 증가하고 있지만 보안적인 측면을 고려하지 않는 문제점을 갖고 있다. 또한, 의료현장에서 환자의 생체신호와 의료영상정보는 개별적인 디바이스에 의해 생성되며, 통합 관리되지 못하는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 생체신호와 의사의 소견정보를 포함하여 QR 코드화하고 이와 연계된 의료영상정보와 통합하고자 한다. 이를 위해, 의료영상정보 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)과 기존 생체신호 계측기들로부터 수집된 생체신호를 QR 코드화하여 의료영상정보에 통합한 이미지 파일 스킴을 제시한다. 그리고 시스템 구현 환경은 의료영상기기와 생체신호 수집을 위한 생체신호 계측기 그리고 스마트 디바이스와 PC로 구성하였다. 의료기기나 생체 신호 계측장치로부터 데이터를 전송 받기 위한 의료영상이미지 정보와 생체신호의 ROI 추출을 위하여 .NET Framework를 사용하여 QR 서버 모듈을 윈도우 서버 2008 운영체제에서 운영되도록 구현하였다. QR 서버 모듈의 주요기능은 의료영상기기로부터 생성된 DICOM파일을 파싱하고, 식별 ROI 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하여 관리한다. 또한, EMR, OCS와 같은 환자의 의료정보는 기본 정보 및 긴급상황 시 필요한 ROI 정보를 추출하여 QR코드화 하여 관리한다. 또한 생체 계측 기기로 환자 식별에 사용될 PID (patient identification) 와 함께 생체 정보를 전송 받을 경우 생체 정보의 크기에 따라 이를 해당 환자의 ROI와 함께 QR코드화 하여 관리하며, 생체 정보 파일 또한 저장하여 관리한다. 전송받은 생체정보가 QR코드로 변환할 최대 사이즈 이상일 경우 서버를 통해 생체정보에 접근할 수 있는 URL 정보를 QR코드화 한다. 또한 QR 코드 형태로 제공되는 정보는 .NET 프레임워크가 설치된 PC와 Android기반의 스마트 단말기상에 뷰어 프로그램을 통해 확인함으로 인증된 클라이언트만이 관련 정보를 확인할 수 있도록 하였다. 끝으로 응용 서비스의 수행결과를 통해 기존 의료영상정보와 생체신호 그리고 환자의 건강정보가 통합되어 의료현장에서 적용하는데 적합한 의료정보 서비스를 제공함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.53-59
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• 2011

보안 시스템을 비롯한 많은 얼굴 인식의 응용들에서 수직 방향의 얼굴이 입력된다고 가정한다. 그러나 보다 일반적인 환경에서 인물에 대한 인식을 하려면 기울어진 얼굴의 검출이 가능해야 한다. 기존의 많은 방식들에서 영상 내에 존재하는 회전된 얼굴을 검출하기 위해 얼굴 검출을 위한 윈도우를 반복적으로 회전시키며 얼굴검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 구한다. 그러나 이러한 방식은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 점들의 집합이 주어질 때 그 점들의 대칭축을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 얼굴이 대칭이라는 점에 착안해서 얼굴검출 윈도우 내의 에지 포인트들로 부터 대칭축을 추출함으로써 검출된 대칭축 방향에 대해서만 얼굴 검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 빠르고 정밀하게 검출하는 방법을 제안한다. 실험에 사용된 데이터베이스의 경우 제안된 알고리즘이 평균 $0^{\circ}$, 표준편차 $3^{\circ}$의 오차 범위에서 얼굴의 대칭축을 검출함을 보였다.

• 교육녹색환경연구
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• 제14권2호
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• pp.37-44
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• 2015

2005년 "학교폭력 및 예방에 관한 법률"이 제정되면서 학교에 CCTV가 설치 운영되고 있다. 하지만 실제 학교현장에서는 CCTV 설치보다는 운영상의 모니터링 환경에 있어 문제점들이 발생하고 있다. 본 연구는 상기 문제점들 중 가장 큰 문제점인 CCTV 감시환경에 따른 적합한 모니터의 크기를 산정할 수 있는 모델을 제시함에 있다. 이를 위해 첫째, 선행연구를 통해 CCTV의 기본적 원리 및 적정 모니터링에 대한 기준을 분석한다. 둘째, 실태조사를 실시하여 실제 학교현장에서의 CCTV 모니터링 운영현황을 분석한다. 셋째, 국내 경비인력의 일반적인 시력을 기준으로 CCTV 사양 등에 따른 모니터의 출력크기를 산정할 수 있는 산정식과 적정한 모니터 크기를 산정할 수 있는 모델을 제시한다. 결론적으로 대부분의 학교현장에 설치된 CCTV를 고려하여 4개 분할화면의 모니터링을 적용하기 위해서는 최소 27인치의 모니터가 필요하다는 결과를 도출하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.197-202
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• 2021

지정맥을 이용한 생체인식기술은 높은 보안성, 편리성과 정확성으로 많은 관심을 받고 있으며 최근 딥러닝 기술의 발달로 인해 더욱 인증에 대한 인식 오류율 및 정확도가 향상되었다. 하지만 학습 데이터는 일정한 순서나 방법이 아닌 실제 데이터의 부분 집합으로, 결과가 일정하지 않아 데이터양과 인공신경망의 복잡도를 고려해야 한다. 본 논문에서는 지정맥 인식기의 높은 정확도와 인증 시스템 성능 향상을 위해 Inception-ResNet-v2의 딥러닝 모델을 활용하였으며 DenseNet-201의 딥러닝 모델과 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000과 직접 촬영한 지정맥 영상을 사용하고 지정맥 인증 시스템에 이미지를 가공하는 과정은 없으며 생체인증 척도인 EER을 추출하여 성능 결과를 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.60-68
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• 2012

최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 노드를 활용하여 음성 데이터나 영상 데이터 등과 같은 멀티미디어 데이터 수집을 바탕으로 고품질의 환경 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터를 기반으로 하는 기존의 분산 다중 경로 라우팅 기법들은 주로 Zigbee 기반 센서 네트워크의 낮은 대역폭의 한계를 극복하고 에너지 효율성과 데이터 전송률을 높이는 것에 초점이 맞춰졌다. 하지만 이러한 기법들은 대용량 멀티미디어 데이터 특성으로 인해 기존의 키 기반의 암호화 방식을 사용할 수 없기 때문에 보안성에 있어서는 매우 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 보안성 있는 비-중첩 다중 경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 멀티미디어 데이터를 픽셀 단위로 분할하여 다중경로로 전송함으로써 기존의 키 기반 방식을 사용하지 않고도 전체 네트워크에 대한 보안성을 제공한다. 성능 평가 결과, 기존 기법에 비해 소모되는 에너지가 평균 약 10% 감소하였으며, 악의적인 노드에 의해 손실되는 데이터 패킷의 수는 평균 약 65% 감소하였다.

• 한국사회정책
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• 제25권1호
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• pp.45-70
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• 2018

이 글은 기존 복지국가의 사회보장의 유용성에 의문을 제기하며, 기본소득을 대안으로 제시하는 일련의 주장에 대한 비판적 검토이다. 기본소득론의 기저에 깔려 있는 과학기술혁명이 몰고 올 사회경제적 변화에 대한 진단이 정확한지, 또한 정확하다 하더라도 그에 대한 해법으로 기본소득이 타당한 대안인지에 대해 검토가 이루어질 것이다. 다시 말해, i) 기술결정론자들이 주장하듯 '일자리가 부족한 사회'가 되고 있는지, ii) 기본소득이 이러한 일자리 없는 사회로 가는 전환기의 대책으로 타당한지, iii) 설혹 일자리가 없는 사회가 실제로 도래했을 때에 기본소득이 사회복지적 대안이 될 수 있을지를 검토해 보고자 하는 것이다. 본고는 기본소득이 현재의 사회문제, 전환기의 문제, 그리고 앞으로 도래할 미래사회의 문제에 대한 대안으로 타당하지 않다고 본다. 특히, 복지수요의 진폭이 커지고 편재성이 커질 미래사회에서 복지수요의 유무와 차이를 따지지 않고 급여를 원칙으로 하는 기본소득은 사회보장에 효과적이지 못함을 주장한다. 본론에서는 기본소득의 부상 배경과 다양한 유형에 대해서 간략히만 언급하고, 사회보장 강화론의 입장에서 기본소득의 타당성을 비판적으로 조명한다. 사회보장의 강화와 더불어 교육훈련, 일자리 나누기 그리고 산업경쟁력의 중요성도 함께 논의될 것이다. 결론에서는 노동의 사회적 가치를 상기시키고, '보편적 보장, 위험발생시 충분한 보상'이라는 사회보장의 원칙이 미래사회에도 유효함을 재확인 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1099-1110
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• 2023

자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1009-1015
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• 2017

최근 범죄, 테러, 교통, 보안등의 이유로 카메라의 설치가 더욱 많아짐에 따라 비디오 감시가 점점 일반화 되어가고 있다. 설치된 카메라로부터 입력된 비디오는 중앙관제센터에서 멀티스크린으로 모니터링 되고 있고, 처한 상황이나 위험 등으로부터 빠르게 대응하기 위해 실시간으로 여러 화면을 동시에 감시는 것이 필수 요소가 되고 있다. 그러나 멀티스크린 화면으로 스마트폰과 같은 모바일 환경에서 모니터링할 때, 하드웨어 스펙이나, 네트워크 대역폭의 문제로 적용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 실시간으로 멀티스크린화면을 감시할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자가 원하는 멀티스크린 화면을 트랜스코딩을 통해 재구성하였고, 스마트폰 환경에서 끊김 없이 복수의 카메라를 모니터링하여, 이동하면서도 감시할 수 있는 장점을 가질 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.27-32
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• 2020

드론이 촬영한 고해상도 영상은 모니터링 등 여러 정보로 활용되고 있다. 농업용 시설물 관리는 아직까지도 대부분 사람에 의한 조사방식을 사용하고 있다. 농업시설 측량, 농업시설 외관조사, 수면환경 등은 사람이 접근하기 힘든 법적·환경적 제약이 있다. 또한, 3D 지도나 위성 지도 등 정보가 오래 되거나 제공하지 않는 지역에서는 사람에 의한 조사가 불가피하여 많은 시간과 비용이 투자되고 있다. 본 논문에서는 농업시설물 유지·관리를 위한 AR스마트안경 기술을 접목한 현장 지원용 드론시스템을 설계하여 기존 드론 활용 시 애로사항을 개선하는데 목적이 있다. 아울러 영상촬영으로 발생할 수 있는 개인정보 노출로 인한 피해를 해소하기 위한 개인정보보호에 대한 안전성 확보 방안도 제시하고자 한다.