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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 78 - 89 (12page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.11.78
이용수
초록· 키워드
본 논문에서는 출석 인증 시 인물의 안면 위변조를 방지하기 위해 딥러닝과 Nudge 이론을 이용한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 출석 인증 중 발생할 수 있는 안면 위변조 상황에서 딥러닝을 통하여 얼굴의 위변조 여부를 파악하고, Nudge 이론을 기반으로 사용자의 안면 인증 동기를 분석하여 최종적으로 출석 인증 중에 일어나는 안면 위변조 상황을 검출하고 예방한다. 기존의 통상적인 출석 인증 시스템은, 안면 위변조 기술이 적용되어 있지 않은 경우가 대부분이며 적용되어 있다고 하더라도 딥러닝만을 이용하여 인물 사진에서 추출한 특징을 기반으로 위변조 여부를 판단하기 때문에 화질 저하로 일어나는 분류 오류 혹은 학습 데이터량 부족으로 인한 오분류 발생 문제가 있다. 이러한 보안적인 문제들로 인하여 안면 인증 시스템의 수요가 높아짐에도 불구하고 AI 기반의 출석 인증 시스템의 보급에 현실적인 벽이 존재한다. 본 논문에서는 종래의 수동적인 안면 위변조 검출 기법을 개선하기 위해 기존 방식에 더불어 Nudge 이론과 딥러닝 기법을 활용한 인물의 동기 파악 알고리즘을 제안하였으며, 딥러닝 알고리즘의 결과 도출을 위해 신뢰성 있는 안면 데이터셋 활용에 더불어 제안된 시스템에서 필요한 데이터를 직접 수집하고 설계하였다. 그리고 학습된 모델에 새롭게 개발된 시선 분석 알고리즘을 추가하여 인물의 시선을 정확하고 효과적으로 검출하여 안면 위변조 여부를 검사한다. 제안된 방법은 실험을 통해 신뢰성 검증을 수행하였으며, 모델의 추정 결과를 활용하여, 최종적으로 출석 인증 시스템의 신뢰성 향상을 통한 시스템 보급의 가속화를 도모한다.
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목차
- 요약
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 기존 방식
- Ⅲ. 제안된 방법
- Ⅳ. 실험
- Ⅴ. 결론
- REFERENCES
참고문헌
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