• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.317-318
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• 2023

본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 자율주행 자동차가 각 국가별 교통 규칙 및 도로 표시를 이해하고 정확한 주행을 할 수 있도록, Deep Neural Network 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로는 한국도로교통공단(koroad)에서 제공하는 교통안전표지 일람표 이미지를 학습하여, 차량이 자율주행을 하기 위해 요구되는 표지판을 인식할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 학습 시스템으로 도로교통표지판의 인식에 성공했으며, 이를 통해 자율주행차량이 표지판을 인식할 수 있으며, 시각장애인 및 고령운전자를 위한 지원 역시 가능하다고 사료된다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.6
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• pp.339-346
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• 2024

This study examines how the media conveys issues related to AI, a new technology that is revolutionizing everyday life, by categorizing the news coverage into news content frames and profit and loss frames. Reflecting the trend of increasing independence between headlines and the body text of articles, the study separately analyzes the frames of headlines and the frames of the main content. Furthermore, by cross-analyzing the differences in direction frames according to content frames and the variations in coverage frames over different reporting periods, this research assesses the current state of the media. It also provides recommendations for the efforts that the media should make to enhance the value of journalism.

• Journal of Platform Technology
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• v.12 no.1
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• pp.128-140
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• 2024

'Deepfake' refers to a video synthesis technique that utilizes various artificial intelligence technologies to create highly realistic fake content, causing serious confusion to individuals and society by being used for generating fake news, fraud, malicious impersonation, and more. To address this issue, there is a need for methods to detect malicious images generated by deepfake accurately. In this paper, we extract and analyze saliency features from deepfake and real images, and detect candidate synthesis regions on the images, and finally construct an automatic deepfake detection model by focusing on the extracted features. The proposed saliency feature-based model can be universally applied in situations where deepfake detection is required, such as synthesized images and videos. To demonstrate the performance of our approach, we conducted several experiments that have shown the effectiveness of the deepfake detection task.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.439-442
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• 2021

가상현실은 제4차 산업혁명 시대 신산업으로 꼽히는 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 가상현실 공간설계의 교육적 가능성을 확인하고 교육적 활용을 위한 툴로서 3D 컴퓨터 그래픽 제작 소프트웨어인 블렌더와 3D 객체를 웹에서 쉽게 렌더링해주는 자바스크립트 라이브러리 three.js를 이용한 건축 내외장재 시뮬레이션 프로그램의 프로토타입을 개발 및 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방식으로 학습자들은 자유도 높은 가상공간 공간설계가 가능하여 조형놀이의 형태로 학습을 즐길 수 있을 것으로 기대된다. 후속 연구로는 본 연구에서 구현한 프로토타입과 같은 방식으로 가상현실 공간설계 시뮬레이션을 할 수 있는 교육 프로그램 개발 및 효과성 검토를 실시할 것을 제안하였다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.1
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• pp.7-12
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• 2023

현존 암호인프라에 대한 양자컴퓨터 위협이 가시화됨에 따라, 다각도의 양자리스크 대응 연구가 이루어지고 있다. 그 중에서 양자컴퓨터 상에서 주어진 암호를 해독하기 위해서 소요되는 양자자원량(큐비트수, 양자게이트수, 수행시간 등)을 계산하여 양자보안강도를 추정하는 양자안전성 검증 기술은 대규모의 큐비트를 컨트롤할 수 있는 범용 양자컴퓨터가 아직 없는 상태에서는 쉽지 않은 기술이라 할 수 있다. 이에, 본 고에서는 암호 양자안전성 검증을 위한 현실적이고 유일한 접근이라 할 수 있는 <Q|Crypton> 기술 개념을 설명하고, 이러한 개념을 바탕으로 개발되고 있는 <Q|Crypton> 플랫폼의 전반적인 설명을 제공하고자 한다. 이러한 <Q|Crypton> 기술은 향후, 효율적이면서 높은 양자 저항성을 가지는 암호를 선별하는 데 있어서 실제적인 기여를 할 것으로 예상되고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.215-216
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• 2022

본 논문에서는 대학의 지속 가능 경영을 위한 ESG 지수 측정 도구를 제안한다. ESG는 기업의 가치를 평가하고 투자 의사를 결정하는 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 그러나 대학의 ESG 경영에 대한 연구는 현재까지 매우 부족한 상황이다. 이에 본 논문에서는 대학의 지속 가능 경영을 위한 ESG 지수 측정 도구를 개발하고 샘플 데이터를 이용한 활용 예시를 제안하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.461-463
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• 2023

본 연구는 실시간 MOT(Multiple-Object-Tracking)의 성능을 향상시키기 위해 다양한 기법을 적용한 MOT 모델을 설계한다. 연구에서 사용하는 Backbone 모델은 TBD(Tracking-by-Detection) 기반의 Tracking 모델을 사용한다. Heatmap Detection을 통해 객체를 검출하고 Transformer 기반의 Feature를 연결하여 Tracking 한다. 제안하는 방법은 Anchor 기반의 Detection의 장시간 문제와 추적 객체 정보 전달손실을 감소하여 실시간 객체 추적에 도움이 될 것으로 사료된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.101-103
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• 2023

With the recent advances in communication technology and Internet of Things (IoT) infrastructure, home automation systems have emerged as a new paradigm for providing users with convenient smart home services. The IoT ecosystem has merged digital systems with the physical world, dramatically changing the way people live and work. However, at the same time, security remains one of the most significant research issues in IoT, as the deployment and application of high-availability systems come with various security risks that cause serious threats to users. Among them, the security issues arising from the interaction among devices/applications should not be underestimated. Attackers can exploit interactions among devices/applications to hack into the user's home. In this paper, we present a survey of research on detecting various types of interactions among devices/applications in IoT.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.200-202
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• 2023

SDN (Software Defined Networking) is an emerging networking system which differs from traditional network architecture. Moreover SDN has many advantages and special capabilities that traditional networks do not have. SDN and P4 are related in that they can be combined to create more advanced and intelligent networking systems. Additionally, Al has emerged as a transformative force in various fields, including SDN. By applying Al and P4 to SDN, network administrators can leverage the power of them to make impact on SDN security. We offer an overview of recent trend of SDN security integrating P4 a nd Al in this study.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.509-511
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• 2023

현대 컴퓨터 비전 분야에서는 객체 추적이 중요한 연구 주제 중 하나다. 기존 Tracking By Detection 방식은 실시간 추적 속도와 Tracklet을 유지할 수 있는 정보 전달의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 모듈을 기반으로 Tracking By Detection 모델을 설계하고자 한다. 탐지 모델은 Anchor를 사용하지 않는 CenterNet을 사용하고 탐지된 값에 유사도 비교 알고리즘을 적용하여 객체 탐지와 객체 추적을 동시에 수행하는 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 Occlusion으로 인한 객체 정보 손실을 완화하고, 새로운 객체 및 장애물에 대해 강건할 것으로 사료된다.