Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.600-602
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1998
본 논문은 정면과 측면 얼굴 이미지의 특성을 살린 3차원 개인 아바타 합성에 관한 연구이다. 표준 얼굴 메쉬를 얼굴 이미지의 특징점에 맞추려는 힘을 특징점 이외의 점들까지의 거리에 대한 가우스 분포를 따라 부드럽게 전달시켜 매쉬를 탄성있게 변형하는 힘으로 작용시켜 메쉬를 얼굴 이미지의 윤곽선을 중심으로 매칭시키고, 매칭된 메쉬가 매칭 이전의 메쉬의 기하학적 특성을 유지할 수 있도록 메쉬에 동적 피부 모델을 적용한다. 이렇게 생성한 3차원 메쉬에 이미지를 텍스춰 매핑하여 개인 특성을 살린 3차원 개인 아바타를 생성한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.69-72
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2024
모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.5
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pp.1-8
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2017
Recently, with the development of ICT technology such as cloud and mobile, image utilization through social networks is increasing rapidly. These images contain personal information, and personal information leakage accidents may occur. As a result, studies are underway to recognize and mask personal information in images. However, optical character recognition, which recognizes personal information in images, varies greatly depending on brightness, contrast, and distortion, and Korean recognition is insufficient. Therefore, in this paper, we design and implement a personal information identification and masking system based on image recognition through deep learning application using CNN algorithm based on optical character recognition method. Also, the proposed system and optical character recognition compares and evaluates the recognition rate of personal information on the same image and measures the face recognition rate of the proposed system. Test results show that the recognition rate of personal information in the proposed system is 32.7% higher than that of optical character recognition and the face recognition rate is 86.6%.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.46-51
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1998
최근에 일반인의 영상과 자신의 이미지에 대한 대중적 관심은 새로운 멀티미디어 응용 서비스를 모색하게 한다. 그러므로, 컴퓨터 그래픽스 기술 및 다양한 멀티미디어 관련기술을 이용해서 기존의 영상 소프트를 재가공하고, 이를 이용자에게 서비스한다면 고부가가치를 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이용자의 개인 이미지와 기존의 영상 소프트를 이용해서 이용자가 원하는 내용의 영상 소프트를 제공하기 위한 멀티미디어 응용시스템인 주문형 개인 이미지(PIOD; Personal Image On Demand) 시스템을 제안하고, 이를 위해서 필요한 기술 및 문제점에 대해서 고찰하도록 한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.3
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pp.91-101
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2011
Internet is becoming increasingly popular due to the rapid development of information and communication technology. There has been a convenient social activities such as the mutual exchange of information, e-commerce, internet banking, etc. through cyberspace on a computer. However, by using the convenience of the internet, the personal IDs(identity card, driving license, passport, student ID, etc.) represented by the electronic media are exposed on the internet frequently. Therefore, this study propose a feature extraction method to analyze the characteristics of image files containing personal information and a image retrieval method to find the images using the extracted features. The proposed method selects the feature information from color, texture, and shape of the images, and the images as searched by similarity analysis between feature information. The result which it experiments from the image which it acquires from the web-based image DB and correct image retrieval rate is 89%, the computing time per frame is 0.17 seconds. The proposed method can be efficiently apply a system to search the image files containing personal information and to determine the criteria of exposure of personal information.
Electrocardiogram (ECG) signals cannot be counterfeited and can easily acquire signals from both wrists. In this paper, we propose a method of generating a coupling image using direction information of ECG signals as well as its usage in a personal recognition method. The proposed coupling image is generated by using forward ECG signal and rotated inverse ECG signal based on R-peak, and the generated coupling image shows a unique pattern and brightness. In addition, R-peak data is increased through the ECG signal calculation of the same beat, and it is thus possible to improve the recognition performance of the individual. The generated coupling image extracts characteristics of pattern and brightness by using the proposed convolutional neural network and reduces data size by using multiple pooling layers to improve network speed. The experiment uses public ECG data of 47 people and conducts comparative experiments using five networks with top 5 performance data among the public and the proposed networks. Experimental results show that the recognition performance of the proposed network is the highest with 99.28%, confirming potential of the personal recognition.
본 연구에서는 카페 비즈니스에서 중요한 서비스 품질의 여러 요인 중 카페의 사회문화성이 새로운 커피 비즈니스의 주요 특성으로 대두됨을 인식하여 이를 통해 카페의 이미지와 브랜드 충성도의 향상방안을 모색해보고자 함에 본 연구의 목적이다. 커피 전문점 중 전문브랜드와, 지역브랜드, 개인카페를 중심으로 설문을 통해 이를 분석한 결과, 카페 서비스품질 중 사회문화성은 전국 프랜차이즈는 브랜드 충성도를 도리어 낮추는 결과를 주지만 개인카페는 브랜드 충성도를 높이는 요인으로 작용하는 차별된 효과가 나타나 개인카페나 지역프랜차이즈의 카페 비즈니스에서는 전문성이 기반이 되어야만 브랜드 충성도를 향상시킬 수 있으며, 개인카페는 지역 프랜차이즈보다는 더욱 덜 복잡한 서비스 전략이 필요한 것으로 나타났다. 또한 개인카페의 특수한 사항들이 사회문화성을 통한 브랜드 이미지를 향상시키고 이를 통해 브랜드 충성도를 높이는 것을 알 수 있다. 결과적으로 전국 프랜차이즈는 서비스 품질 중 접근성과 확신성을 통해 브랜드 이미지와 브랜드 충성도가 높아지는 전략이 우선적으로 대두되며, 그 외의 서비스 품질들은 충분히 현재의 상태로도 매우 만족스러운 결과인 것으로 나타났다. 반면, 지역 프랜차이즈의 경우는 서비스 품질 중 확신성이 강화되고, 서비스 전문성과 접근성을 통해서 더욱 브랜드 이미지와 브랜드 충성도를 향상시킬 수 있는 전략이 마련되어야 전국 프랜차이즈화 될 수 있는 고객의 인지력을 향상할 수 있는 전략이 모색된다. 반면, 지역기반의 개인카페들은 전국단위의 프랜차이즈보다 전국단위의 프랜차이즈로 나아가기 위해서는 지역기반의 지역프랜차이즈 카페들보다도 전문성 강화가 중요하며, 사회문화성을 강조하는 서비스 전략을 통해 고객들로 하여금 브랜드 충성도를 높이도록 전략화 방안이 필요하다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.01a
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pp.209-212
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2017
최근 정보통신기술의 비약적 발전에 따라 문서 제작 과정 또한 디지털 방식의 형태가 주를 이루게 되었다. 하지만 이와 더불어 문서를 통한 개인 정보 유출의 문제 또한 대두되게 되었다. 본 논문에서는 이미지 형식의 문서의 유출 방지를 위해 광학문자인식(OCR)을 활용한 문자인식 기능과 개인정보 검출 기능을 통합적으로 수행 한하여 기존 OCR엔진과의 차별점을 두었다. 또한 원하는 경로의 파일 탐색을 가능하도록 하고, 선택한 경로에 저장되어 있는 이미지파일 내의 검출 문자들을 정규표현식을 사용해 특정한 개인정보 패턴과 매칭하여 문서 내 포함된 개인정보를 반환하여 출력한다. 이러한 개인정보 검출 결과 중요 개인정보가 포함된 파일을 사용자에게 별도로 통보하도록 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개인정보 검출 과정의 번거로움을 극복하여 사용자의 편의 향상과 더불어 문서를 통한 개인정보의 유출을 사전에 방지 할 수 있도록 하였다.
This study was conducted aiming at understanding types of the image of radiological technologists in private hospitals targeting university students majoring in radiology, and suggesting a strategy for improving the image of radiological technologists in private hospitals according to the categorized types. To achieve the foregoing objectives, this study applied Q methodology which is suitable for research of human subjectivity. With 31 university students majoring in radiology as a P-sample, this study employed forced distribution method with 20 Q-samples. Results show that the image of radiological technologist in private hospitals perceived by university students majoring in radiology was divided into three types as 'Unstable future type', 'Affirmative working atmosphere type' and 'Dissatisfied organizational system type'. This study understood characteristics of each type and is expected to be used as basic data for improvement of radiological technologists in private hospitals.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.5
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pp.183-192
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2015
This paper proposes Personal Information Auto Detection(PIAD) System to prevent leakage of Personal informations in document and image files that can be used by mobile service provider. The proposed system is to automatically detect the images and documents that contain personal informations and shows the result to the user. The PIAD is divided into the selection step for fast and accurate retrieval images and analysis which is composed of SURF, erosion and dilation, FindContours algorithm. The result of proposed PIAD system showed more than 98% accuracy by selection and analysis steps, 267 images detection of 272 images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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