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합성곱 신경망 기반 컬러 압축 이미지 다종 스테그어날리시스
장한얼(Haneol Jang) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.11
JPEG steganalysis detects JPEG stego images with messages embedded by steganographic algorithms. In this paper, I propose the steganalysis model using transfer learning and an unpooled layer. The proposed model is effective in detecting low-level stego signals and achieve better performance with lower learnable parameters than the fine-tuned models without network structure enhancement.
의미론적 분할을 이용한 X-ray 영상 기반 신생아 호흡곤란 증후군 진단 기법
장어진 ( Eojin Jang ),조한용 ( Hanyong Cho ),유선경 ( Sunkyoung You ),강미현 ( Mi Hyeon Gang ),장한얼 ( Haneol Jang ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
신생아 호흡곤란 증후군은 주로 미숙아에게 발생하는 호흡기 질환으로, 특징적 영상 소견 및 다른 검사 소견을 바탕으로 진단된다. 본 논문은 기계 장치 등 외부 요소의 영향을 최소화하고자 폐 영역을 분할하여 신생아 호흡곤란 증후군을 진단하는 기법을 제안한다. 분할에는 UNet 구조를 사용하고 진단에는 EfficientNet-B5를 사용하여 최종적으로 신생아 호흡곤란 증후군의 진단 정확도 0.852를 달성하였다.
민지민 ( Ji-min Min ),김지수 ( Ji-soo Kim ),김민지 ( Min-ji Kim ),장한얼 ( Haneol Jang ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
인공지능 기반의 딥페이크(Deepfakes) 기술이 사회적인 이슈로 대두되고 있다. 하지만 기존 딥페이크 탐지기는 sharpening, additive noise와 같은 간단한 이미지 변형만으로 탐지 우회가 가능한 문제점이 있다. 본 논문에서는 안티 포렌식에 강인한 딥페이크 탐지기를 개발하기 위해 이미지 편집 도구 기반의 안티 포렌식 데이터셋을 생성하고 적대적 학습을 수행하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 안티 포렌식에 취약한 기존 딥페이크 탐지기 성능이 제안한 적대적 학습 기법을 수행한 이후에 탐지율이 크게 개선된 것을 확인할 수 있었다.