• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.491-496
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• 2015

클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그러나 서비스 모델의 다양성으로 인하여 새로운 보안의 우려사항이 높아지고 있어, 이용자가 서비스를 이용 시 안전한 사용자 인증방법이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드 보안 영역 접근시 향상된 에이다부스트 알고리즘을 활용한다. 에이다부스트는 20도 이상 기울어진 얼굴을 인식 못 한다는 단점에도 불구하고, 속도와 신뢰성이 높다는 장점 때문에 많이 사용되고 있다. 제안된 방법을 이용하면, 실험결과에서 보듯 20도 이상 기울어진 얼굴도 인식함을 확인하였다. 연구용으로 이용할 수 있는 FEI Face Database를 이용하여 알고리즘 수행 결과 98%의 성공률을 얻었다. 실패한 2%는 안경을 쓴 사진이나 다른 객체로 인하여 인식이 제대로 안된 경우이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.57-65
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• 2010

본 논문은 스테가노그래피 알고리즘에 대한 블라인드 스테그분석 기법을 제안한다. 제안하는 스테그분석기법은 두 가지 형태의 특징 벡터를 추출한다. 첫 번째로, 영상에 정보를 은닉한 후 웨이블릿 부대역의 히스토그램 특성이 변한다는 것을 관찰하고 히스토그램의 위치 변화를 특징으로 이용한다. 두 번째로, 웨이블릿 특성 함수의 통계적 모멘트를 특징으로 이용한다. 첫번째 형태의 특징은 영상을 3-레벨 웨이블릿 변환하여 9개의 고주파 부대역에서 각각 하나의 특징을 추출하여 총 9개의 특징 벡터 얻는다. 두 번째 형태의 특징은 각 부대역별로 3차 모멘트까지 추출하여 39개의 특징 벡터를 얻는다. 총 48개의 특징 벡터를 교사학습을 이용하여 학습한 후 스테고 영상과 커버 영상을 분류한다. 다층 퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 두 가지 형태의 특징을 입력으로 하여 삽입 데이터의 존재유무를 판별한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위하여 CorelDraw 데이터베이스 영상이 사용되었고 LSB 방법과 SS방법, blind SS방법, F5방법으로 다양한 삽입률의 스테고 영상을 생성하여 실험한다. 민감도와 특이도, 에러율, ROC 커브 면적 등을 이용하여 제안 방법이 기존의 스테그분석 방법보다 삽입 정보 유무를 검출하는데 효과적임을 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.11-21
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• 2010

최근 웹페이지의 생성 및 웹이 가진 정보량이 기하급수적으로 늘면서 사용자의 검색 목적을 파악하여 효율을 높이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으며, 태깅 시스템이 하나의 대안으로 떠오르고 있다. 태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 함으로써 콘텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 이처럼 태그는 해당 페이지의 대표 키워드를 의미하므로 콘텐츠 분류의 기준을 마련할 수 있으나, 사용자에 의해 직접 입력되어야 하는 수고가 필요하고, 또한 무분별한 태깅으로 인해 오히려 분류에 방해가 되는 등의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 태깅의 문제를 해결하기 위한 방법으로 얼굴인식 알고리즘을 활용한 영상콘텐츠 내에서의 다중 얼굴 태깅 자동화 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 여러 얼굴검출 방법 중 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 얼굴 영역을 검출한다. 이후 PCA와 고유얼굴을 이용하여, 검출해 낸 얼굴을 데이터베이스에 미리 저장해 놓은 프로필 사진과 비교, 인식해냄으로써 해당 인물에 대한 정보를 불러와서 자동으로 태깅하는 시스템을 구현하였다. 이러한 새로운 방식의 태깅 기술은 현존하는 사진공유, 쇼핑, 검색 등의 수많은 웹서비스에 적용이 가능하며, 특히 소셜네트워크서비스에서의 사진 관리나 인물검색 등에서 활용할 때 큰 효과를 보일 것으로 기대된다.