최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.25 no.3, 2020년, pp.21 - 30
최도영 (한밭대학교 멀티미디어공학과) , 김진수 (한밭대학교 정보통신공학과)
With the widespread of smartphones, the Quick response (QR) code became one of the most popular codes. In this paper, a new type of QR code is proposed to increase the storage capacities and also to contain private information by changing the colors and the shape of patterns in the codes. Then, for ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
QR코드의 한계점은 무엇인가? | 스마트 폰의 대중적인 보급은 QR (Quick response) 코드를 통하여 다양한 정보에 간편하고 손쉽게 접근 가능하게 하고 있다. 그러나 QR코드는 저장되는 정보량이 유한하고, 또한, 보안이 요구되는 응용분야에는 매우 제한적으로 사용되고 있다. 이러한 제한적인 특성을 극복하기 위해 다양한 방안이 제시되고 연구되고 있다(Thompson and Lee, 2013). | |
VGGNet은 무엇인가? | 본 논문은 특정 제품에 컬러 QR 코드를 부착하여 제공하는 환경을 고려하여, 인쇄된 컬러 QR 코드의 진위 판정시스템을 제안하였다. 이를 위해 CMYK 컬러 모델에 기초하여 컬러 및 컬러 정보를 이용하여 새로운 컬러 QR 코드를 설계하는 방법을 제시하고, 기존의 합성곱 신경망 알고리즘인 VGGNet에 기초하여 진위 구분 방법을 구현하여 정품을 완벽히 구분함을 확인하였다. 또한, 컬러 QR 코드 내에 삽입된 특정 정보를 추출하기 위한 다양한 실험을 통해 블록 크기와 오류 보정 능력을 향상시킴으로써 실용화 가능함을 확인할 수 있었다. | |
CMYK 컬러 및 패턴 정보를 이용한 QR코드의 특징은? | 결합된 일련의 정보열에 대해 CMYK 컬러 및 패턴 정보를 이용하여 컬러 QR 코드를 생성하게 된다. 이때 컬러 및 패턴 정보를 표현하는 기본 블록은 N x N 크기의 화소 블록 형태를 가지는데, 이 블록의 크기가 클수록 안정적인 복호화가 예측되지만, 삽입되는 정보의 양은 감소하게 된다. |
Andre, P., and Ferreria, R. (2014). Colour Multiplexing of Quick-Response (QR) Codes, Electronics Letters (IET), 50(24), 1828-1830.
Choi, D., and Kim, J. (2018a). A Code Authentication System of Counterfeit Printed Image Using Multiple Comparison Measures, Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, 23(4), 1- 12.
Choi, D., and Kim, J. (2018b). An Effective Detection of Print Image Forgeries based on Modeling of Color Matrix: An Application to QR Code, The Journal of the Korea Contents Association, 18(10), 431-442.
Galiyawala, H., and Pandya, K. (2014). To Increase Data Capacity of QR Code using Multiplexing with Color Coding, 2014 Annual IEEE India Conference (INDICON), 1-6.
Kim, J. (2019). Recognition Performance Improvement of QR and Color Codes Posted on Curved Surfaces, Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering (JKI ICE), 267-275.
Nandhini, S. (2017). Performance Evaluation of Embedded Color or Codes on Logos, Third International Conference On Science Technology Engineering and Management (ICONSTEM), 1009-1014.
Ryu, J., and Kim, J. (2016). Performance Comparison of BCS-SPL Techniques against a Variety of Restoring Block Sizes, Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, 21(2), 21- 28.
Simonyan, K., and Zisseman, A. (2015). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, ICLR 2015, 1-14.
Thompson, N., and Lee, K. (2013). Information Security Challenge of QR Codes, Journal of Digital Forensics Security and Law, 8(2), 43-72.
Tkachenko, I., Puech, W., Strauss, O., Gaudin, J., Destruel, C., and Guichard, C. (2015). Rich QR Code for Multimedia Management Applications, Image Analysis and Processing (ICIAP ), 383-393.
Tkachenko, I., Puech, W., Strauss, O., Destruel, C., and Gaudin, J. (2016). Printed Document Authentication using Two Level QR Code, 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2149-2153.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.