• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.281-288
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• 2017

금융위원회는 2019년도까지 금융기관 및 공공기관 등에서 보유하고 있는 문서에서 지문 정보를 폐기 조치하라고 통보했다. 이를 위해 문서 영상에서 지문 정보를 검출하고 마스킹하기 위한 상용 솔루션들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 문서 영상에 다양한 형태로 기록된 지문 후보들을 분할한 다음 인공신경망 분류기로 지문인지 여부를 판단할 때 지문의 특징이 잘 반영된 피처를 추출하기 위해 다중 LBP 피처를 설계하고 이를 이용해서 지문 정보를 마스킹하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 지문 정보 마스킹 알고리즘을 이용하여 금융권에서 보유하고 있는 3,497장의 문서 영상을 대상으로 지문 마스킹 실험을 수행한 결과 96.4%의 지문을 마스킹 할 수 있어서 본 알고리즘이 실제 지문 정보 마스킹 작업에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.60-64
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• 1998

음성인식 시스템의 실용화 과정에서 훈련환경과 테스트 환경의 불일치로 인한 인식성능의 저하는 반드시 극복되어야 할 문제이다. 본 논문에서는 잡음 tR인 입력음성의 비음성구간에서 잡음레벨을 추정하여 음성 스펙트럼에서 추정된 잡음레벨을 빼는 스펙트럼 차감법고 스펙트럼 영역에서 미리 정해진 마스킹 레벨보다 낮은 에너지 값을 마스킹 레벨로 올려주는 잡음 마스킹을 함께 사용함으로써 훈련 환경과 테스트환경의 불일치를 줄이는 방법을 제안한다. 그리고 복수의 마스킹 레벨에 대한 모델들을 미리 만들어 두고 추정된 잡음 레벨에 따라 적합한 마스킹 레벨의 보델을 사용하여 인식을 수해？는 다중 모델 방법을 적용하였다. 자동차 소음환경에서 두 가지 마스킹 레벨에 대한 모델을 이용한 화자독립고립단어 인식 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방식은 정차중 무시동 환경에서 95.8%, 정차중 시동 환경에서 95.6%, 한적한 도로환경에서 92.8%, 복잡한 시내도로 환경에서 89.6%, 고속도로 환경에서 74.4%의 인식성능을 나타내었으며, 평균 90.7%의 성능을 얻을 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.79-84
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• 2021

AGV에서 가장 중요한 부품은 가이드 센서이며, 이 센서의 대표적인 기능은 정밀한 주행경로 추출이다. 가이드 센서의 정밀도에 낮거나 잘못된 주행 경로를 추출한다면 AGV가 충돌하거나 AGV 제어에서 좌·우 흔들림이 발생되어 적재물이 낙하, 주행경로 이탈 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 다중 마스킹과 무게중심법을 이용한 가이드센서 신호처리 기법을 제안하고 구현하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 직진경로 및 좌/우 분기 경로 추출의 평균오차가 2.32[mm]를 보였으며, 특히 기존의 무게중심법 보다 27[%]이상의 성능개선을 보였다. 이와 같이 제안된 가이드 센서 신호 처리 기법을 적용한다면 AGV 자세 제어와 주행 안정성이 향상될 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.504-505
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• 2015

본 논문은 현재 이슈화 되고 있는 CCTV에서 광역 감시를 위한 지능형 영상보안중 프라이버시 보호기술에 대해 서술한다. 다중 영상 카메라에서는 단일 CCTV에서 일부 지역에 대한 감시를 벗어나 지역과 지역을 연계하여 보다 넓은 지역을 하나의 시스템으로 연동하여 개인 신변의 안전 서비스를 제공하는데 목적을 갖는다. 본 논문에서는 다중 영상 카메라에서 프라이버시 보호 방법으로써 마스킹 기술, 이벤트 탐지 기술, 그리고 연동 기반의 객체 추적 기술, 객체 검색 기술 및 증거영상 생성 기술을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권5호
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• pp.761-773
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 분야에서 사용되는 신경망 모델, 그중에서도 다중 계층 퍼셉트론 모델에 사용되는 지수함수 기반의 활성화 함수를 근사 함수로 대체하고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 신경망 모델의 추론 과정의 전력 분석 저항성을 높이는 방법을 제안한다. 이미 학습된 값을 사용하여 연산하는 인공 신경망의 추론 과정은 그 특성상 가중치나 편향 등의 내부 정보가 부채널 공격에 노출될 위험성이 있다. 다만 신경망 모델의 활성화 함수 계층에서는 매우 다양한 함수를 사용하고, 특히 지수함수 기반의 활성화 함수에는 마스킹 기법 등 통상적인 부채널 대응기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지수함수 기반의 활성화 함수를 단순한 형태로 근사하여도 모델의 치명적인 성능 저하가 일어나지 않음을 보이고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 전력 분석으로부터 안전한 순방향 신경망 모델을 제안하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.702-712
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• 2017

본 논문에서는 신호 구조에 가중치 맵으로써 Laplacian을 이용한 언샤프 마스킹과 평균 밝기에 가중치 맵으로써 영상의 평균 밝기를 이용한 감마 변환 알고리듬을 제안하고자 한다. 패치를 기반으로 한 기존의 가중치 맵은 신호 구조 및 평균 밝기 영역에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 본 논문에서는 패치 단위의 언샤프 마스킹을 이용하여 세부정보를 향상시켰고, 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합한 기법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 영상 내 윤곽선과 같은 세부 정보를 보존시키고 빛의 밝기 조절을 통해 주관적 화질을 향상시켰다. 실험 결과를 통해 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.723-725
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• 2016

본 논문에서는 프로젝션 기반 증강현실의 초기 캘리브레이션 단계에서 수동화 작업 절차를 줄이기 위하여 위치가 변화하는 다중 물체의 위치를 자동으로 추출하여 가상이미지를 투사하기 위한 실시간 마스킹 기반 프로젝션 매핑 기법을 제안하다. 이를 위하여 카메라 영상으로부터 실재하는 여러 개의 3차원 물체의 영역을 인식하고, 프로젝션 되는 가상 이미지의 디스플레이 영역을 자동으로 계산하는 절차를 제시한다. 제안 방법을 적용한 프로젝션 매핑 프로토타입 시스템을 설계 구현하고, 동적 배경이 결합된 프로젝션 매핑 콘텐츠 제작 결과를 제시한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1349-1355
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• 2018

최근 인터넷을 통한 다양한 콘텐츠 서비스가 일반화 되고 있으며, 그 중에서 다중채널네트워크 플랫폼 서비스는 스마트 폰의 일반화와 함께 인기가 높아지고 있다. 다중채널네트워크 플랫폼은 스트리밍을 기본으로 하면서, 서비스 향상을 위하여 다양한 요소를 추가하고 있다. 그중 얼굴인식을 이용한 증강현실 스티커 서비스가 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 기존 서비스보다 흥미 요소를 더욱 증가 시킬 목적으로 얼굴 감정인식을 통하여 증강현실 스티커를 얼굴에 마스킹 하는 다중채널네트워크 플랫폼을 구현하였다. 얼굴감정인식을 위해 딥러닝 기술을 이용하여 7가지 얼굴의 감정을 분석하였고, 이를 기반으로 감정 스티커를 얼굴에 적용하여, 사용자들의 만족도를 더욱 높일 수 있었다. 제안하는 다중채널네트워크 플랫폼 구현을 위해서 클라이언트에 감정 스티커를 적용하였고, 서버에서 스트리밍 서비스 할 수 있는 여러 가지 서버들을 설계하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권3호
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• pp.262-271
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• 2001

디지털 컨텐츠의 저작권 보호와 위변조 탐지를 위해 사용되는 비가시적인 워터마킹 기법은 워터마킹된 영상의 화질저하를 최소로 하면서 화질이 현격히 저하되기 전에는 워터마크가 제거되지 않는 견고성을 갖도록 해야한다. 본 논문에서는 워커마킹된 영상에서 원영상을 사용하지 않고 저작권자를 탐지할 수 있는 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 기법은 크게 내장단계와 탐지단계로 나뉜다. 내장단계에서는 워터마킹된 영상의 화질이 크게 저하되지 않도록 시각적 마스킹 효과를 고려한다. 워터마크 탐지과정은 원 영상을 사용하지 않고 저작권 분쟁이 발생한 영상과 저작권 주장하는 사람이 제시한 해당 워터마크만을 사용하여 이루어진다. 본 논문에서 제안된 디지털 워터마킹 방법은 일반적인 영상의 변형에 상당히 견고한 특성을 가지며, 변형이 가해지지 않은 워터마킹된 영상을 저작자가 보관함으로써 다중 소유권 주장 문제에 대해서도 저작권 주장이 가능하다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.497-504
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• 2020

화자 검증에서 화자 임베딩 구축은 중요한 이슈이다. 일반적으로, 화자 임베딩 인코딩을 위해 자기주의 메커니즘이 적용되어졌다. 이전의 연구는 마지막 풀링 계층과 같은 높은 수준의 계층에서 자기 주의를 학습시키는 데 중점을 두었다. 이 경우, 화자 임베딩 인코딩 시 낮은 수준의 계층의 영향이 감소한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 잔차 네트워크를 사용하여 Masked Cross Self-Attentive Encoding(MCSAE)를 제안한다. 이는 높은 수준 및 낮은 수준 계층의 특징 학습에 중점을 둔다. 다중 계층 집합을 기반으로 각 잔차 계층의 출력 특징들이 MCSAE에 사용된다. MCSAE에서 교차 자기 주의 모듈에 의해 각 입력 특징의 상호 의존성이 학습된다. 또한 랜덤 마스킹 정규화 모듈은 오버 피팅 문제를 방지하기 위해 적용된다. MCSAE는 화자 정보를 나타내는 프레임의 가중치를 향상시킨다. 그런 다음 출력 특징들이 합쳐져 화자 임베딩으로 인코딩된다. 따라서 MCSAE를 사용하여 보다 유용한 화자 임베딩이 인코딩된다. 실험 결과, VoxCeleb1 평가 데이터 세트를 사용하여 2.63 %의 동일 오류율를 보였다. 이는 이전의 자기 주의 인코딩 및 다른 최신 방법들과 비교하여 성능이 향상되었다.