• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1120-1127
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• 2009

게임 산업의 급격한 성장과 사회적 영향은 그에 비례하여 게임 서비스의 취약성을 공격하는 침해사고 건수는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 게임서비스 역기능 방지를 위한 차별화된 정보보안 기술연구는 아직 미진한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 현재 서비스되고 있는 온라인 게임서비스에 대한 침해현황을 조사하고, 가장 큰 보안 취약점으로 도출된 게임서비스 위변조에 기술적 대응 방안을 설계하였다. 게임 서비스의 위변조 방지를 위하여 실행파일을 암호화하고 실시간으로 복호화하며 게임서비스 역 분석 방지를 위하여 디버깅, 디스어셈블, 자체 메모리 덤프를 방지하고 모듈 의존성에 대한 정보를 은닉하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.55-64
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• 2013

디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고품질의 위 변조가 가능하게 되었다. 특히 화폐 위 변조 범죄가 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 위 변조 지폐를 발견하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조 지폐를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 위 변조 지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 인쇄 과정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 고유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위 변조 여부를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위 변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판별 기술을 이용한 것보다 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.889-898
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• 2013

고성능 영상 장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 지폐 및 유가 증권 등을 고품질로 위변조가 가능해졌다. 특히 컬러 레이저 프린터의 범용화로 인하여 화폐 위변조 범죄는 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 이를 판별하는 비율은 낮은 수준이며 판별 기기도 고가이다. 본 연구에서는 범용 스캐너와 컴퓨터 시스템을 활용하여 화폐의 위변조를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 먼저 지폐의 인쇄방식과 다른 컬러 프린터의 인쇄 특징을 계산하기 위하여 모폴로지 기술과 명암도 동시 발생 행렬을 활용하였다. 그 후 계산된 특징들을 지도학습 모델 분류기에 적용하여 훈련을 시켰다. 이렇게 훈련된 분류기에 판별을 위한 지폐를 입력하고 위변조 여부에 대한 분석을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 위변조 지폐의 판별률과 인쇄에 사용한 프린터의 판별률로 나누어 평가를 하였다. 또한 기존의 컬러 프린터 판별에 사용되었던 위너필터를 사용한 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위변조 지폐 식별에 있어서 91.92%, 위변조기기의 식별에 있어서 94.5% 이상 정확도를 보여 기존 컬러 프린터의 특징 추출 방법을 활용한 것보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.291-298
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• 2022

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 다른 객체로 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 전체적 스타일 전이(overall style transfer) 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 리스타일링(re-styling) 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.153-162
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• 2020

디지털 이미지 위조 탐지는 디지털 포렌식 분야에서 매우 중요한 분야 중 하나이다. 기술의 발전을 통해 위조된 이미지가 자연스럽게 바뀜에 따라 이미지 위조를 감지하기 어렵게 만들었다. 본 논문에서는 디지털 이미지에서 복사 붙여넣기 위조에 대한 수동적 위조 검출을 이용한다. 또한, L₀ Norm 기반 LE 연산자를 사용해 복사 붙여넣기 위조를 검출함과 동시에 기존에 존재하던 L₂, L₁ Norm 기반 LE 연산자를 이용한 위조 검출 정확도를 비교하였다. 제안한 하삼각 윈도우를 적용하고 L₂, L₁ 및 L₀ Norm 기반 LE 연산자를 통해 BAG 불일치를 검출하고 위조 검출률을 측정하였다. 검출률의 비교에서 제안한 하삼각 윈도우는 기존의 윈도우 필터보다 BAG 불일치 검출에 강인함을 볼 수 있었다. 또한, 하삼각 윈도우를 쓰는 경우 L₂, L₁, L₀ Norm LE 연산으로 갈수록 이미지 위조 검출의 성능이 점점 높게 측정되었다.