Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.344-347
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2012
디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고화질의 위 변조지폐를 누구나 쉽게 제조 가능하게 되었다. 그러나 일반인의 위 변조지폐 발견비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조지폐를 판별할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 위 변조지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 작용길이 행렬을 계산하여 지폐의 특성을 추출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 위조지폐 이미지로 실험하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 92% 이상을 보임을 확인하였다.
The commensurate number of the attacks and infringement targeting a vulnerability of the game service has been increasing constantly, due to the dramatic growth and expansion of the impact of the game industry. However, there exist no subsequent researches for the differentiated technology, which is to prevent the reverse function of the game service. Therefore, in this study, we examined the current status of infringement toward online game services which are provided in the market currently and designed the proper technical measures for a manipulation of the game service which is the most vulnerable part. We have encrypted an execution file and decrypted it in real time process. Furthermore, we conducted debugging, disassemble, and prevented a its own memory dump, also concealed the information to overcome the module dependency to preclude a manipulation.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.1
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pp.55-64
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2013
Due to the popularization of digital high-performance capturing equipments and the emergence of powerful image-editing softwares, it is easy for anyone to make a high-quality counterfeit money. However, the probability of detecting a counterfeit money to the general public is extremely low. In this paper, we propose a counterfeit money detection algorithm using a general purpose scanner. This algorithm determines counterfeit money based on the different features in the printing process. After the non-local mean value is used to analyze the noises from each money, we extract statistical features from these noises by calculating a gray level co-occurrence matrix. Then, these features are applied to train and test the support vector machine classifier for identifying either original or counterfeit money. In the experiment, we use total 324 images of original money and counterfeit money. Also, we compare with noise features from previous researches using wiener filter and discrete wavelet transform. The accuracy of the algorithm for identifying counterfeit money was over 94%. Also, the accuracy for identifying the printing source was over 93%. The presented algorithm performs better than previous researches.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.12
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pp.889-898
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2013
Due to the popularization of high-performance capturing equipments and the emergence of powerful image-editing softwares, it is easy to make high-quality counterfeit money. However, the probability of detecting counterfeit money to the general public is extremely low and the detection device is expensive. In this paper, a counterfeit money detection algorithm using a general purpose scanner and computer system is proposed. First, the printing features of color printers are calculated using morphological operations and gray-level co-occurrence matrix. Then, these features are used to train a support vector machine classifier. This trained classifier is applied for identifying either original or counterfeit money. In the experiment, we measured the detection rate between the original and counterfeit money. Also, the printing source was identified. The proposed algorithm was compared with the algorithm using wiener filter to identify color printing source. The accuracy for identifying counterfeit money was 91.92%. The accuracy for identifying the printing source was over 94.5%. The results support that the proposed algorithm performs better than previous researches.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.330-331
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2023
의료정보의 클라우드화는 허용되었지만 정작 의료현장에서의 영향력은 매우 낮은 상황이다. 이에 따라 통합전자의무기록 시스템을 제안해 전자의무기록의 클라우드화와 QR코드를 활용해 주민등록증의 노출 및 위변조 될 우려를 낮출 수 있으며 사용자의 중복검사를 막아 비용과 시간을 절약할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.328-329
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2023
현재의 전자의무기록 시스템은 타 병원에서 진료를 볼 때, 중복 검사를 피하기 위해서는 기존 병원에서 검사 또는 진료 기록을 받아 제출해야 하는 번거로움이 있다. 이에 본 논문에서는 기존 시스템의 클라우드화를 통해 타 병원 진료 시 비용과 시간 단축이 예상되며, QR코드를 주민등록증 대신 사용하여서 주민등록번호 노출과 주민등록증 위변조를 통한 불법적인 활용이 불가하다고 생각한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.809-812
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2019
소프트웨어 크래시 분류를 개선하기 위해 호출 스택 정보를 기반한 많은 연구들이 있다. 본 연구에서는 크래시 직전 이미지를 수집하여, 기존 호출 스택 기반의 분류에서 발생하는 문제를 개선하고자 한다. 또한 이미지 자체의 직관성으로 개발자뿐만 아니라 개발 지식이 없는 실무자도 크래시 정보를 활용할 수 있고, 문제 해결을 위한 재현 루트 파악, 위변조 여부와 같은 추가 정보를 확인할 수 있을 것으로 기대한다. 비지도 학습 기반인 딥러닝 클러스터링 N2D 알고리즘을 통하여 이미지를 자동 분류하고 순위화하는 시스템을 구축하여, 특정 소프트웨어에 특화되지 않고 다양한 소프트웨어의 크래시 이미지 자동 분류에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.2
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pp.291-298
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2022
A generative adversarial network (GAN) is a network in which two internal neural networks (generative network and discriminant network) learn while competing with each other. The generator creates an image close to reality, and the delimiter is programmed to better discriminate the image of the constructor. This technology is being used in various ways to create, transform, and restore the entire image X into another image Y. This paper describes a method that can be forged into another object naturally, after extracting only a partial image from the original image. First, a new image is created through the previously trained DCGAN model, after extracting only a partial image from the original image. The original image goes through a process of naturally combining with, after re-styling it to match the texture and size of the original image using the overall style transfer technique. Through this study, the user can naturally add/transform the desired object image to a specific part of the original image, so it can be used as another field of application for creating fake images.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.523-526
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2012
영상의 위변조를 탐지하거나 무결성을 인증하기 위해서는 가역 워터마킹 기법은 유용하다. 기존 워터 마킹 연구들은 원본 복원이 불가능하였으나, 가역 워터마킹은 워터마크를 검출한 후, 아무런 손상없이 영상을 원본 상태로 복원할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 차이값 히스토그램에 기반한 가역 워터 마킹을 통해 위변조된 영역을 탐지하는 블록단위 인증 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상 각 블록에 대하여 영상의 특징값을 추출하고, 사용자의 정보와 결합하여 인증 코드를 생성한다. 생성된 인증코드는 가역 워터마킹을 통하여 콘텐츠 자체에 직접 삽입한다. 영상의 인증을 위해서는 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행한다. 다양한 영상들에 대하여 비교 분석하였고, 그 결과 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 97% 이상 인증률을 얻을 수 있었다.
Digital image forgery detection is one of very important fields in the field of digital forensics. As the forged images change naturally through the advancement of technology, it has made it difficult to detect forged images. In this paper, we use passive forgery detection for copy paste forgery in digital images. In addition, it detects copy-paste forgery using the L0 Norm-based LE operator, and compares the detection accuracy with the forgery detection using the existing L2, L1 Norm-based LE operator. In comparison of detection rates, the proposed lower triangular(Ayalneh and Choi) window was more robust to BAG mismatch detection than the conventional window filter. In addition, in the case of using the lower triangular window, the performance of image forgery detection was measured increasingly higher as the L2, L1 and L0 Norm LE operator was performed.
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