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.
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.
최근 클라우드, 모바일 등 ICT 기술의 발전으로 소셜 네트워크를 통한 이미지 활용이 급증하고 있다. 이러한 이미지는 개인정보가 포함되어 있어, 개인정보 유출 사고가 발생될 수 있다. 이에 이미지에서 개인정보를 인식하고 마스킹하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 이미지에서 개인정보를 인식 하는 방법인 광학 문자 인식은 이미지의 밝기, 명암, 왜곡에 따라 인식률의 변화가 심하여 한글 인식이 미흡한 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 광학 문자 인식 방법을 기반으로 CNN 알고리즘에 딥러닝을 적용하여 이미지 인식 기반 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 구현된 제안 시스템을 동일한 이미지를 가지고 광학 문자 인식과 개인정보 인식률을 비교평가를 진행하고, 제안 시스템의 얼굴 인식률을 측정하였다. 테스트 결과 제안 시스템의 개인정보 인식률은 광학 문자인식에 비해 32.7% 향상되었으며 얼굴 인식률은 86.6%로 확인되었다.
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.
정보통신 기술의 급격한 발전으로 인해 인터넷이 대중화됨에 따라 인터넷을 이용한 사이버 공간상에 정보의 상호교환, 전자 상거래, 인터넷뱅킹 등의 사회 활동이 활발해지고 있다. 하지만, 인터넷 사용의 편리함을 추구하는 경향에 의해 개인식별용 증명서(주민등록증, 운전면허증, 여권, 학생증 등)들이 전자적인 매체로 표현되어 인터넷상에서 노출되는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷상에 노출된 개인정보가 포함된 이미지들을 효율적으로 검색하기 위한 방안을 제안한다. 제안한 방안은 이미지의 색상과 질감, 그리고 모양 특징정보들 중에서 개인식별정보가 포함된 이미지들에서 고유한 특징정보들을 분석하여 추출한 후 이를 이용하여 개인식별정보가 포함된 이미지들을 검색한다. 제안한 방안을 실험한 결과, 전체 개인 식별정보가 포함된 이미지들 중에서 약 89%이상의 검색 성공률과 이미지 파일 당 수행시간은 약 0.17초가 소모되었다. 이러한 결과를 바탕으로 실제 인터넷상에서 개인식별정보가 포함된 이미지 파일들의 검색과 노출 여부 판단을 위한 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.
심전도 신호는 위조가 불가능하며 양쪽 손목에서 신호를 간편히 취득할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 방향 정보를 이용해 커플링 이미지를 생성하고, 이를 이용한 개인 인식 방법을 제안한다. 제안하는 커플링 이미지는 정방향 심전도 신호와 R-peak를 기준으로 회전된 역방향 심전도 신호를 이용해 생성하며, 생성한 커플링 이미지는 개인별로 고유한 패턴과 명암을 나타낸다. 또한 같은 주기의 심전도 신호 연산을 통해 R-peak 영역 데이터가 증가하여 개인 인식 성능 향상이 가능하다. 생성한 커플링 이미지는 제안한 합성곱 신경망을 이용해 패턴 및 명암에 대한 특징을 추출하며, 네트워크 속도 향상을 위해 다수의 풀링층을 사용해 데이터 크기를 축소한다. 실험은 47명의 공개된 심전도 데이터를 이용하며, 공개된 네트워크 중 top-5 성능이 상위권인 5개 네트워크와 제안한 네트워크를 이용해 비교 실험을 진행한다. 실험 결과 제안한 네트워크의 개인인식 성능이 99.28%로 가장 높게 나타남에 따라, 제안한 커플링 이미지를 이용한 개인 인식 방법이 유효함을 확인하였다.
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.
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.
본 연구는 방사선과 대학생을 대상으로 개인병원에 근무하는 방사선사의 이미지에 대한 유형을 파악하고, 범주화된 유형에 따라 개인병원 방사선사의 이미지 향상을 위한 전략을 제시하고자 수행되었다. 본 연구목적을 달성하기 위해 인간의 주관성 연구에 적합한 Q방법론을 적용하였다. 방사선과 대학생 31명을 P 표본으로 하여, 이들의 20개의 Q표본을 강제분포하도록 하였다. 연구결과 방사선과 대학생이 생각하는 개인병원에 근무하는 방사선사의 이미지는 3가지 유형으로 발견되었으며, '미래 불안정형', '업무 분위기 긍정형', '조직체계 불만족형'으로 확인되었다. 본 연구는 각 유형별 특징을 파악하여 개인병원에 근무하는 방사선사의 이미지를 향상시키기 위한 기초자료로 활용할 수 있다고 생각한다.
본 논문에서는 통신 판매사에서 사용하는 문서와 이미지 파일에서 개인 정보의 유출을 방지할 수 있는 개인 정보 자동 검색(PIAD, Personal Information Auto Detection) 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 개인 정보를 포함하는 신분증과 계약서 이미지를 자동으로 검색하고 그 결과를 사용자에게 전달하고, 문서상의 개인 정보 또한 검출할 수 있다. 본 시스템은 빠르고 정확한 검색을 위하여 선별 과정과 분석 과정으로 나뉘고, 분석 과정은 SURF, 침식과 팽창, FindContours 알고리즘들을 사용한다. 제안하는 PIAD 시스템은 272장의 입력 이미지들 중 267장을 선별 및 검출함으로써 98% 이상의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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