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학

회

제46권 8호

2019년 8월호

www.theieie.org

The Magazine of the IEIE

vol.46. no.8

생체인식 및 위변조 검출 기술동향•딥러닝 기반 얼굴 인식 최신 기술 동향

•얼굴 위변조 검출에 관한 최신 기술 동향

•지문 인식 및 위변조 검출에 관한 최신 기술 동향

•동공 검출 기법의 최신 연구 동향

•걸음걸이 인식 기술의 소개

ISSN 1016-9288

8월호_레이아웃 1 19. 08. 22 오전 11:14 페이지 1

생체인식

및

위변조

검출

기술동향

http://www.iceic.org

International Conference on Electronics, Information, and Communication 2020

ICEIC2020Jan. 19 - Jan. 22

Sun Wed

Meliá Barcelona Sarrià, Barcelona, SpainOrganized by The Institute of Electronics and Information Engineers (IEIE)

Regular SessionsCommunicationsCommunication & Information Theories, Communication Networks & Systems, Microwave & Optics, Switching and Routing, Microwave, Antennas and Propagation, Intelligent Transportation System (ITS), Wireless PAN/BAN, Future Networks

Semiconductor and DevicesAnalog/Digital Circuits & Systems, RF Integrated Circuits, Computer-Aided Design & Modeling, SoC Design & Applications, Semiconductors, Materials and Components, Lightwave and Quantum Electronics, PCB & Packaging, Solar Cell & Semiconductor Devices

Computer and InformationComputer Systems & Applications, Software for Smart Systems, Human Computer Interaction (HCI), Convergence Computing, Multimedia, Graphics, Ubiquitous System, Information Security, Artificial Intelligence, Neural Networks, Machine Learning

Signal ProcessingComputer Vision, Digital Signal Processing, Digital Image/Video Processing, Audio, Speech & Acoustic Signal Processing

System and ControlVehicular Electronics, Instrumentation and Control, Power Electronics & Circuits

Emerging TechnologiesBiomedical Electronics and Bioengineering, Bioelectronics, IT-Convergence, Renewable Energy, Car & Aviation IT

Special SessionsSpecial session proposals are invited to ICEIC 2020, and inquiries regarding your submission should be directed to TPC Chair or Special Session Chairs. The proposal needs to be submitted by August 15, 2019. The proposal template can be found at the conference website.

Best Paper AwardsICEIC conference has the following two categories of conference awards:● Haedong Student Research Competition (Prize 5,000,000 KRW)

The first author must be the student pursuing an academic degree at the time of initial submission. Participants are required to submit the full paper (> 6-pages) for the review as well as the regular ICEIC manuscript (2-pages).

● Best Paper Award (Open to all regular papers presented at the conference.)The authors of the best papers will be presented Gold, Silver, and Bronze awards. Extended versions of selected papers from the Conference will be reviewed for publication in Special Issues of the Journal of Semiconductor Technology and Science (JSTS) and IEIE Transactions on Smart Processing and Computing.

Paper SubmissionThe prospective authors can submit their papers by selecting regular oral presentation or poster presentation. The regular papers are recommended to be in 2~4 pages according to the guidelines by the official website(http://www.iceic.org).

Important Dates- Submission of Paper : September 6, 2019 - Notification of Acceptance : October 25, 2019- Submission of Camera-Ready Paper : November 15, 2019

ICEIC 2020 is soliciting papers in the following areas, but not limited to:

Call for PapersThe 19th International Conference on Electronics, Information, and

Communication(ICEIC 2020) is a forum open to all the participants

who are willing to broaden professional contacts and to discuss the

state-of-the-art technical topics.

Regular sessions of ICEIC 2020 will include more than 300 oral

and poster presentations. In addition, the conference will offer

special sessions, invited talks, keynote speeches, and tutorials to

cover a broad spectrum of topics on electronics, information, and

communication technologies.

Call for PapersTOPICS OF IEEE/IEIE ICCE-ASIA 2020

AUTHOR’S SCHEDULE

CONTACT POINT

www.icce-asia2020.org

April 26th(Sun) - 28th(Tue), 2020Grand Hilton Hotel, Seoul, Korea

ICCE-Asia2020

IEEE/IEIE

The Fifth International ConferenceOn Consumer Electronics (ICCE) Asia

Organized by the IEEE Consumer Electronics Society and the Institute of Electronics and Information Engineers, ICCE-Asia 2020 which will be held in the Grand Hilton Hotel, Seoul, Korea is an event open to researchers and engineers from industry, research centres, and academia to exchange information and results related to consumer electronics (CE). The conference will feature outstanding keynote speakers, high quality tutorials, special sessions and peer-reviewed papers. It hopes to attract a global audience from industry and academia. It is a perfect opportunity to promote affiliated company/ organization to an audience of world-class researchers in the CE industry.

• Artificial Intelligence and Machine Learning for CE Applications (AIM)• Robotics, Drones, Automation Technologies and Interfaces (RDA)• Security and Privacy of CE Hardware and Software Systems (SPC)• Energy Management of CE Hardware and Software Systems (EMC)• Application-Specific CE for Smart Cities (SMC)• RF, Wireless, and Network Technologies (WNT)• Internet of Things and Internet of Everywhere (IoT)• Entertainment, Gaming, and Virtual and Augmented Reality (EGV)• AV Systems, Image and Video, and Cameras and Acquisition (AVS)• Automotive CE Applications (CEA)• CE Sensors and MEMS (CSM)• Consumer Healthcare Systems (CHS)• Enabling and HCI Technologies (HCI)• Smartphone and Mobile Device Technologies (MDT)• Semiconductor Devices for Consumer Electronics (SCE)• Other Technologies Related with CE (MIS)

Special session proposals are invited to IEEE/IEIE ICCE-Asia 2020, and inquiries regarding submission should be directed to the Special Session Chair. The proposals need to be submitted to the Special Session Chair (sckim7 @kookmin.ac.kr) by January 31, 2020. The proposal template is available on the conference webpage.

The authors of the best papers will be presented Gold, Silver, and Bronze awards. Selected top quality papers will be recommended to be published in the Journal of Semiconductor Technology and Science (JSTS) or a special issue of IEIE Transactions on Smart Processing and Computing.

Prospective authors can submit their papers by following the guidelines posted on the conference webpage (http://www.icce-asia2020.org). Accepted papers will be published in IEEE Xplore when the copyright transfer agreement is signed and returned by the authors.

• Submission due : December 10, 2019 • Accepted papers and special sessions notification : January 10, 2020• Final submission due : February 28, 2020

• General Chair, Jong-Moon Chung (IEEE CESoc VP) : [email protected]• Secretariat : [email protected]

SPECIAL SESSIONS

BEST PAPER AWARDS

PAPER SUBMISSION

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Contents제46권 8호

2019년 8월호

www.theieie.org


vol.46. no.8

생체인식 및 위변조 검출 기술동향•딥러닝 기반 얼굴 인식 최신 기술 동향

•얼굴 위변조 검출에 관한 최신 기술 동향

•지문 인식 및 위변조 검출에 관한 최신 기술 동향

•동공 검출 기법의 최신 연구 동향

•걸음걸이 인식 기술의 소개

ISSN 1016-9288

8월호_레이아웃 1 19. 08. 22 오전 11:14 페이지 1

제46권 8호 (2019년 8월)

■ 위원장 이채은(인하대학교교수)

■ 위 원 강동구(한국전기연구원선임연구원) 강상욱(상명대학교교수) 권종원(한국산업기술시험원책임연구원) 김상범(한국폴리텍대학교수) 김상완(아주대학교교수) 김수찬(한경대학교교수) 김원준(건국대학교교수) 김현(서울과학기술대학교교수) 김현(부천대학교교수) 박종선(고려대학교교수) 변영재(UNIST교수) 이흥노(광주과학기술원교수) 이희덕(충남대학교교수) 인치호(세명대학교교수) 정영주(숙명여자대학교교수) 정찬호(한밭대학교교수) 허준(고려대학교교수)

■ 사무국 편집담당 변은정차장(내선3) TEL:(02)553-0255(대) FAX:(02)552-6093

■ 학회 홈페이지 http://www.theieie.org

회지편집위원회

학회소식

12 학회소식/편집부

13 학회일지

특집 : 생체인식 및 위변조 검출 기술동향

14 특집편집기/김원준

15 딥러닝기반얼굴인식최신기술동향/황원준

23 얼굴위변조검출에관한최신기술동향/김은석,김원준

31 지문인식및위변조검출에관한최신기술동향/김원준

39 동공검출기법의최신연구동향/이강일,송병철

47 걸음걸이인식기술의소개/최석언,김종희,김창익

회원광장

61 논문지논문목차

63 박사학위논문초록

정보교차로

64 국내외학술행사안내/편집부

76 특별회원사및후원사명단

79 단체회원명단

※학회지8월호표지(vol46.No8)


회 장 최 천 원 (단국대학교 교수)

수석부회장 임 혜 숙 (이화여자대학교 교수)

고 문 구 원 모 (전자신문사 대표이사) 김 기 남 (삼성전자㈜ 부회장)

박 성 욱 (SK하이닉스㈜ 부회장) 백 만 기 (김&장법률사무소 변리사)

이 재 욱 (노키아티엠씨 명예회장) 이 희 국 (㈜LG 고문)

천 경 준 (㈜씨젠 회장)

감 사 백 흥 기 (전북대학교 교수) 정 교 일 (한국전자통신연구원 책임연구원)

부 회 장 강 문 식 (강릉원주대학교 교수) - 지부/교육/홍보 공 준 진 (삼성전자㈜ 마스터) - 사업/회원/표준화/산학연

안 승 권 (LG사이언스파크/LG기술협의회 대표/의장) - 산학연 유 창 동 (KAIST 교수) - 학술(하계, 추계)/국제협력

이 충 용 (연세대학교 교수) - 국문논문/JSTS/SPC/정보화/회지

산업체부회장 박 동 일 (현대자동차㈜ 부사장) 오 성 목 (KT 사장)

이 석 희 (SK하이닉스㈜ 사장) 조 승 환 (삼성전자㈜ 부사장)

소사이어티 회장 이 흥 노 (광주과학기술원 교수) - 통신 전 영 현 (삼성SDI 대표이사) - 반도체

정 용 규 (을지대학교 교수) - 컴퓨터 김 창 익 (KAIST 교수) - 신호처리

김 영 철 (군산대학교 교수) - 시스템 및 제어 이 병 선 (김포대학교 교수) - 산업전자

협동부회장 김 달 수 (㈜티엘아이 대표이사) 김 부 균 (숭실대학교 교수)

김 상 태 (한국산업기술평가관리원 본부장) 김 종 대 (한국전자통신연구원 책임연구원)

남 상 엽 (국제대학교 교수) 박 찬 구 (인피니언테크놀로지스파워세미텍 대표이사)

박 형 무 (동국대학교 교수) 서 승 우 (서울대학교 교수)

손 보 익 (㈜실리콘웍스 대표이사) 송 문 섭 ([전] (유)엠세븐시스템 대표이사)

엄 낙 웅 (한국전자통신연구원 소장) 이 강 현 (조선대학교 교수)

이 광 엽 (서경대학교 교수) 이 상 홍 ([전] 정보통신기술진흥센터 센터장)

이 상 회 (동서울대학교 교수) 이 승 훈 (서강대학교 교수)

이 윤 종 (㈜DB하이텍 부사장) 이 재 훈 (유정시스템㈜ 사장)

인 치 호 (세명대학교 교수) 임 혁 (광주과학기술원 교수)

장 태 규 (중앙대학교 교수) 전 병 우 (성균관대학교 교수)

정 은 승 (삼성전자㈜ 사장) 정 준 (㈜쏠리드 대표이사)

정 진 용 (인하대학교 교수) 조 상 복 (울산대학교 교수)

최 승 원 (한양대학교 교수) 허 영 (한국전기연구원 책임연구원)

호 요 성 (광주과학기술원 교수)

상 임 이 사 김 선 욱 (고려대학교 교수) - 재무 김 원 종 (한국전자통신연구원 실장) - 표준화

김 은 원 (대림대학교 교수) - 사업(산업전자) 김 훈 (인천대학교 교수) - 학술(추계)

노 원 우 (연세대학교 교수) - 사업(총괄) 동 성 수 (용인송담대학교 교수) - 교육

박 현 창 (동국대학교 교수) - 기획 백 광 현 (중앙대학교 교수) - 학술(하계)

송 민 규 (동국대학교 교수) - 산학연 송 상 헌 (중앙대학교 교수) - 기획

신 오 순 (숭실대학교 교수) - 국문논문 심 동 규 (광운대학교 교수) - SPC

윤 석 현 (단국대학교 교수) - 총무 이 정 우 (중앙대학교 교수) - 사업(통신)

이 채 은 (인하대학교 교수) - 회지 이 한 호 (인하대학교 교수) - 사업(반도체)

이 혁 재 (서울대학교 교수) - 회원 임 재 열 (한국기술교육대학교 교수) - 홍보

정 영 모 (한성대학교 교수) - 정보화 정 찬 호 (한밭대학교 교수) - 사업(신호처리)

황 성 운 (홍익대학교 교수) - 사업(컴퓨터) 황 인 철 (강원대학교 교수) - 국제협력

산업체이사 고 요 환 (㈜매그나칩반도체 전무) 김 태 진 (㈜더즈텍 사장)

김 현 수 (삼성전자㈜ 상무) 오 의 열 (LG디스플레이㈜ 연구위원)

윤 영 권 (삼성전자㈜ 마스터) 이 영 희 (현대자동차㈜ 상무)

조 영 민 (㈜스카이크로스코리아 사장) 조 재 문 (삼성전자㈜ 부사장)

최 승 종 (LG전자㈜ 부사장) 최 진 성 (도이치텔레콤 부사장)

함 철 희 (삼성전자㈜ 마스터) 홍 국 태 (LG전자㈜ 연구위원)

이 사 강 동 구 (한국전기연구원 선임연구원) - 회지 구 상 모 (광운대학교 교수) - 학술(하계)

2019년도 임원 및 각 위원회 위원

권 기 룡 (부경대학교 교수) - 학술(추계) 권 종 기 (한국전자통신연구원 책임연구원) - 사업

권 혁 인 (중앙대학교 교수) - 학술(하계) 김 동 규 (한양대학교 교수) - 학술(추계)

김 동 식 (인하공업전문대학 교수) - 학술(추계) 김 소 영 (성균관대학교 교수) - 정보화

김 수 찬 (한경대학교 교수) - 회원 김 승 천 (한성대학교 교수) - 산학연

김 영 선 (대림대학교 교수) - 회원 김 용 석 (성균관대학교 교수) - 산학연

김 재 준 (울산과학기술원 교수) - 학술(추계) 김 종 옥 (고려대학교 교수) - 정보화

김 준 모 (KAIST 교수) - 국제협력 김 지 훈 (이화여자대학교 교수) - 사업/재무

김 진 상 (경희대학교 교수) - 회원 김 진 영 (전남대학교 교수) - 홍보

김 현 (서울과학기술대학교 교수) - 회지/회원 남 일 구 (부산대학교 교수) - 국제협력/학술(하계)

노 정 진 (한양대학교 교수) - 산학연 노 태 문 (한국전자통신연구원 책임연구원) - 학술(하계)

민 경 식 (국민대학교 교수) - 학술(하계) 박 영 훈 (숙명여자대학교 교수) - 교육

박 인 규 (인하대학교 교수) - 정보화 박 종 선 (고려대학교 교수) - 사업

박 철 수 (광운대학교 교수) - SPC 배 준 호 (가천대학교 교수) - 표준화

범 진 욱 (서강대학교 교수) - 회원 변 대 석 (삼성전자㈜ Master) - 산학연

서 춘 원 (김포대학교 교수) - 산학연 송 병 철 (인하대학교 교수) - 회원

송 진 호 (연세대학교 교수) - 사업 심 정 연 (강남대학교 교수) - 정보화

연 규 봉 (자동차부품연구원 팀장) - 사업 유 창 식 (한양대학교 교수) - 산학연

윤 지 훈 (서울과학기술대학교 교수) - 국문논문 이 문 구 (김포대학교 교수) - 기획/홍보/교육

이 성 수 (숭실대학교 교수) - 학술(하계) 이 승 호 (한밭대학교 교수) - 학술(하계)

이 윤 식 (UNIST 교수) - 학술(하계) 이 창 우 (가톨릭대학교 교수) - 정보화

이 형 민 (고려대학교 교수) - 국제협력 장 익 준 (경희대학교 교수) - 회원

정 진 곤 (중앙대학교 교수) - 학술(하계) 조 도 현 (인하공업전문대학 교수) - 국문논문

차 철 웅 (전자부품연구원 팀장) - 표준화 채 관 엽 (삼성전자㈜ 수석연구원) - 산학연

최 재 혁 (KAIST 교수) - 사업 표 철 식 (한국전자통신연구원 본부장) - 학술(추계)

한 영 선 (경일대학교 교수) - SPC/재무 허 재 두 (한국전자통신연구원 본부장) - 산학연

협 동 이 사 강 석 형 (포스텍 교수) - 사업 강 윤 희 (백석대학교 교수)-호서지부

강 인 만 (경북대학교 교수) - 대구경북지부 권 건 우 (홍익대학교 교수) - 학술(하계)

권 구 덕 (강원대학교 교수) - 국제협력 김 기 연 (한국산업기술시험원 주임연구원) - 사업

김 대 순 (전주비전대학교 교수) - 전북지부 김 동 현 (ICTK 대표이사) - 산학연

김 상 범 (한국폴리텍대학 교수) - 회지 김 상 완 (아주대학교 교수) - 회지

김 수 연 (동국대학교 교수) - 학술(하계) 김 영 로 (명지전문대학 교수) - 학술(추계)

김 영 민 (광운대학교 교수) - 사업 김 영 희 (창원대학교 교수) - 부산경남울산지부

김 용 신 (고려대학교 교수) - 회원 김 원 준 (건국대학교 교수) - SPC

김 종 선 (홍익대학교 교수) - 산학연 남 기 창 (동국대학교 교수) - 회원

류 수 정 (삼성전자㈜ 상무) - 산학연 문 용 (숭실대학교 교수) - 산학연

박 기 찬 (건국대학교 교수) - 표준화 박 원 규 (한국나노기술원 팀장) - 표준화

선 우 경 (이화여자대학교 교수) - 국문논문 송 준 영 (인천대학교 교수) - 학술(추계)

안 태 원 (동양미래대학교 교수) - 국문논문 엄 우 용 (인하공업전문대학 교수) - 국제협력

유 호 영 (충남대학교 교수) - 사업 이 기 영 (인천대학교 교수) - 교육

이 우 주 (명지대학교 교수) - 학술(하계) 이 종 호 (숭실대학교 교수) - 국문논문

이 주 헌 (동아방송예술대학교 교수) - 홍보 정 승 원 (동국대학교 교수) - SPC/국제협력

정 영 주 (숙명여자대학교 교수) - 회지 제 민 규 (KAIST 교수) - 국문논문

조 성 현 (한양대학교 교수) - 총무 최 강 선 (한국기술교육대학교 교수) - 교육/홍보

최 욱 (인천대학교 교수) - 학술(추계) 하 정 우 (네이버 Tech Leader) - 홍보

한 태 희 (성균관대학교 교수) - 교육 함 범 섭 (연세대학교 교수) - 사업

홍 규 식 (서울대학교 교수) - 기획 황 진 영 (한국항공대학교 교수) - 총무

지부장 명단

강 원 지 부 김 남 용 (강원대학교 교수) 광주·전남지부 원 용 관 (전남대학교 교수)

대구·경북지부 최 현 철 (경북대학교 교수) 대전·충남지부 김 진 수 (한밭대학교 교수)

부산·경남·울산지부 이 상 훈 (경남대학교 교수) 전 북 지 부 김 변 곤 (군산대학교 교수)

제 주 지 부 장 경 훈 (제주관광대학교 교수) 충 북 지 부 최 영 규 (한국교통대학교 교수)

호 서 지 부 장 은 영 (공주대학교 교수) 일 본 백 인 천 (AIZU대학교 교수)

미 국 최 명 준 (텔레다인 박사)

러 시 아 지 부 Prof. Edis B. TEN (National University of Science and Technology)


위원회 명단

자문위원회위 원 장 이 문 기 (명예회장)

위 원 고 성 제 (고려대학교 교수) 구 용 서 (단국대학교 교수) 김 덕 진 (명예회장)

김 도 현 (명예회장) 김 성 대 (KAIST 교수) 김 수 중 (명예회장)

김 영 권 (명예회장) 김 재 희 (연세대학교 교수) 나 정 웅 (명예회장)

문 영 식 (한양대학교 교수) 박 규 태 (명예회장) 박 병 국 (서울대학교 교수)

박 성 한 (명예회장) 박 진 옥 (명예회장) 박 항 구 (소암시스텔 회장)

백 준 기 (중앙대학교 교수) 서 정 욱 (명예회장) 성 굉 모 (서울대학교 명예교수)

윤 종 용 (삼성전자 비상임고문) 이 상 설 (명예회장) 이 재 홍 (서울대학교 교수)

이 진 구 (동국대학교 석좌교수) 이 충 웅 (명예회장) 이 태 원 (명예회장)

임 제 탁 (명예회장) 전 국 진 (서울대학교 교수) 전 홍 태 (중앙대학교 교수)

정 정 화 (한양대학교 석좌교수) 홍 대 식 (연세대학교 교수) 홍 승 홍 (명예회장)

기획위원회위 원 장 박 현 창 (동국대학교 교수)

부 위 원 장 송 상 헌 (중앙대학교 교수)

위 원 김 동 식 (인하공업전문대학 교수) 이 문 구 (김포대학교 교수) 이 찬 호 (숭실대학교 교수)

임 성 빈 (숭실대학교 교수) 장 준 혁 (한양대학교 교수) 황 진 영 (한국항공대학교 교수)

학술연구위원회-하계위 원 장 백 광 현 (중앙대학교 교수)

위 원 구 상 모 (광운대학교 교수) 권 건 우 (홍익대학교 교수) 권 혁 인 (중앙대학교 교수)

김 수 연 (동국대학교 교수) 노 태 문 (한국전자통신연구원 책임연구원) 민 경 식 (국민대학교 교수)

이 성 수 (숭실대학교 교수) 이 승 호 (한밭대학교 교수) 이 우 주 (명지대학교 교수)

이 윤 식 (UNIST 교수) 이 형 민 (고려대학교 교수) 정 진 곤 (중앙대학교 교수)

학술연구위원회-추계위 원 장 김 훈 (인천대학교 교수)

위 원 권 기 룡 (부경대학교 교수) 김 동 규 (한양대학교 교수) 김 동 식 (인하공업전문대학 교수)

김 영 로 (명지전문대학 교수) 김 원 종 (한국전자통신연구원 실장) 김 재 준 (UNIST 교수)

송 준 영 (인천대학교 교수) 이 권 형 (LG전자 책임연구원) 이 호 원 (한경대학교 교수)

정 해 준 (인천대학교 교수) 최 욱 (인천대학교 교수) 표 철 식 (한국전자통신연구원 본부장)

한 상 욱 (에릭슨LG 책임연구원)

논문편집위원회위 원 장 신 오 순 (숭실대학교 교수)

위 원 권 종 원 (한국산업기술시험원 책임연구원) 김 상 효 (성균관대학교 교수) 김 선 용 (건국대학교 교수)

선 우 경 (이화여자대학교 교수) 손 일 수 (서울과학기술대학교 교수) 안 태 원 (동양미래대학교 교수)

윤 지 훈 (서울과학기술대학교 교수) 이 종 호 (숭실대학교 교수) 이 후 진 (한성대학교 교수)

제 민 규 (KAIST 교수) 조 도 현 (인하공업전문대학 교수) 최 영 준 (아주대학교 교수)

한 태 희 (성균관대학교 교수) 홍 민 철 (숭실대학교 교수)

국제협력위원회위 원 장 황 인 철 (강원대학교 교수)

위 원 권 구 덕 (강원대학교 교수) 김 종 옥 (고려대학교 교수) 남 일 구 (부산대학교 교수)

이 형 민 (고려대학교 교수) 정 승 원 (동국대학교 교수)

산학연협동위원회위 원 장 송 민 규 (동국대학교 교수)

위 원 김 종 선 (홍익대학교 교수) 노 정 진 (한양대학교 교수) 류 수 정 (삼성전자㈜ 상무)

문 용 (숭실대학교 교수) 변 대 석 (삼성전자㈜ Master) 서 춘 원 (김포대학교 교수)

유 창 식 (한양대학교 교수) 채 관 엽 (삼성전자㈜ 수석연구원) 허 재 두 (한국전자통신연구원 본부장)

회원관리위원회위 원 장 이 혁 재 (서울대학교 교수)

위 원 김 수 찬 (한경대학교 교수) 김 영 선 (대림대학교 교수) 김 용 신 (고려대학교 교수)

김 진 상 (경희대학교 교수) 김 현 (서울과학기술대학교 교수) 남 기 창 (동국대학교 교수)

범 진 욱 (서강대학교 교수) 송 병 철 (인하대학교 교수) 장 익 준 (경희대학교 교수)

회지편집위원회위 원 장 이 채 은 (인하대학교 교수)

위 원 강 동 구 (한국전기연구원 선임연구원) 강 상 욱 (상명대학교 교수) 권 종 원 (한국산업기술시험원 책임연구원)

김 상 범 (한국폴리텍대학 교수) 김 상 완 (아주대학교 교수) 김 수 찬 (한경대학교 교수)

김 원 준 (건국대학교 교수) 김 현 (서울과학기술대학교 교수) 김 현 (부천대학교 교수)

박 종 선 (고려대학교 교수) 변 영 재 (UNIST 교수) 이 흥 노 (광주과학기술원 교수)

이 희 덕 (충남대학교 교수) 인 치 호 (세명대학교 교수) 정 영 주 (숙명여자대학교 교수)

정 찬 호 (한밭대학교 교수) 허 준 (고려대학교 교수)

사업위원회 총괄 위원장 노 원 우 (연세대학교 교수)

위 원 장 김 은 원 (대림대학교 교수) 이 정 우 (중앙대학교 교수) 이 한 호 (인하대학교 교수)

정 찬 호 (한밭대학교 교수) 황 성 운 (홍익대학교 교수)

위 원 강 석 형 (POSTECH 교수) 강 필 용 (KISA 센터장) 고 병 철 (계명대학교 교수)

곽 수 영 (한밭대학교 교수) 권 종 기 (한국전자통신연구원 책임연구원) 김 기 연 (한국산업기술시험원 주임연구원)

김 동 식 (인하공업전문대학 교수) 김 승 일 (모두의연구소 소장) 김 영 민 (광운대학교 교수)

김 영 선 (대림대학교 교수) 김 지 훈 (이화여자대학교 교수) 민 경 식 (국민대학교 교수)

박 종 선 (고려대학교 교수) 반 태 원 (경상대학교 교수) 서 봉 상 (올포랜드 이사)

석 우 진 (KISTI 센터장) 송 진 호 (연세대학교 교수) 연 규 봉 (자동차부품연구원 팀장)

오 성 찬 (한국전자통신연구원 선임연구원) 오 주 형 (KISA 팀장) 유 상 철 (LG 히다찌 이사)

유 승 우 (퀄컴코리아 책임연구원) 유 호 영 (충남대학교 교수) 이 남 윤 (POSTECH 교수)

이 재 호 (현대자동차 책임연구원) 이 태 동 (국제대학교 교수) 장 석 호 (단국대학교 교수)

전 상 운 (한양대학교 교수) 조 일 구 (IITP사회문제 R&D 팀장) 최 재 원 (㈜다음소프트 이사)

최 재 혁 (KAIST 교수) 최 지 원 (삼성전자 책임연구원) 함 범 섭 (연세대학교 교수)

교육위원회위 원 장 동 성 수 (용인송담대학교 교수)

위 원 박 영 훈 (숙명여자대학교 교수) 이 기 영 (인천대학교 교수) 이 문 구 (김포대학교 교수)

이 주 헌 (동아방송예술대학교 교수) 이 찬 호 (숭실대학교 교수) 최 강 선 (한국기술교육대학교 교수)

홍보위원회위 원 장 임 재 열 (한국기술교육대학교 교수)

위 원 김 진 영 (전남대학교 교수) 이 문 구 (김포대학교 교수) 이 주 헌 (동아방송예술대학교 교수)

최 강 선 (한국기술교육대학교 교수) 최 유 주 (서울미디어대학원대학교 교수) 하 정 우 (네이버 Tech Leader)

표준화위원회위 원 장 김 원 종 (한국전자통신연구원 실장)

간 사 / 위 원 배 준 호 (가천대학교 교수)

위 원 강 성 원 (한국전자통신연구원 본부장) 권 기 원 (성균관대학교 교수) 김 동 규 (한양대학교 교수)

김 시 호 (연세대학교 교수) 박 기 찬 (건국대학교 교수) 박 원 규 (한국나노기술원 본부장)

변 지 수 (경북대학교 교수) 송 영 재 (성균관대학교 교수) 연 규 봉 (자동차부품연구원 센터장)

이 상 근 (성균관대학교 교수) 이 서 호 (한국기계전기전자시험연구원 과장) 이 성 수 (숭실대학교 교수)

이 종 묵 (SOL 대표) 이 하 진 (한국기초과학지원연구원 책임연구원) 이 해 성 (전주대학교 교수)

정 교 일 (한국전자통신연구원 책임연구원) 좌 성 훈 (서울과학기술대학교 교수) 차 철 웅 (전자부품연구원 책임연구원)

한 태 수 (전자부품연구원 전문연구위원) 홍 용 택 (서울대학교 교수)

정보화위원회위 원 장 정 영 모 (한성대학교 교수)

위 원 강 제 원 (이화여자대학교 교수) 김 소 영 (성균관대학교 교수) 박 인 규 (인하대학교 교수)

심 정 연 (강남대학교 교수) 이 창 우 (가톨릭대학교 교수) 이 후 진 (한성대학교 교수)

지부담당위원회위 원 장 강 문 식 (강릉원주대학교 교수)

위 원 김 남 용 (강원대학교 교수) 김 변 곤 (군산대학교 교수) 김 진 수 (한밭대학교 교수)

원 용 관 (전남대학교 교수) 이 상 훈 (경남대학교 교수) 장 경 훈 (제주관광대학교 교수)

장 은 영 (공주대학교 교수) 최 영 규 (한국교통대학교 교수) 최 현 철 (경북대학교 교수)

선거관리위원회위 원 장 성 굉 모 (서울대학교 명예교수)

위 원 김 선 욱 (고려대학교 교수) 박 현 창 (동국대학교 교수) 백 광 현 (중앙대학교 교수)

송 상 헌 (중앙대학교 교수) 윤 석 현 (단국대학교 교수) 이 혁 재 (서울대학교 교수)


포상위원회위 원 장 박 병 국 (서울대학교 교수)

간 사 / 위 원 윤 석 현 (단국대학교 교수)

위 원 김 선 욱 (고려대학교 교수) 백 광 현 (중앙대학교 교수) 신 오 순 (숭실대학교 교수)

임 혜 숙 (이화여자대학교 교수)

재정위원회위 원 장 최 천 원 (단국대학교 교수)

위 원 김 선 욱 (고려대학교 교수) 김 태 진 (더즈텍 사장) 문 영 식 (한양대학교 교수)

박 병 국 (서울대학교 교수) 박 찬 구 (인피니언테크놀로지스파워세미텍 대표이사) 이 재 훈 (유정시스템 사장)

임 혜 숙 (이화여자대학교 교수) 정 교 일 (한국전자통신연구원 책임연구원) 최 승 종 (LG전자 부사장)

인사위원회위 원 장 최 천 원 (단국대학교 교수)

위 원 김 선 욱 (고려대학교 교수) 노 원 우 (연세대학교 교수) 윤 석 현 (단국대학교 교수)

임 혜 숙 (이화여자대학교 교수)

SPC위원회위 원 장 백 준 기 (중앙대학교 교수) 심 동 규 (중앙대학교 교수)

부 위 원 장 박 철 수 (광운대학교 교수)

위 원 강 석 주 (서강대학교 교수) 김 영 민 (광운대학교 교수) 김 원 준 (건국대학교 교수)

신 원 용 (단국대학교 교수) 이 재 훈 (고려대학교 교수) 정 승 원 (동국대학교 교수)

조 성 현 (한양대학교 교수) 진 훈 (경기대학교 교수) 최 욱 (인천대학교 교수)

한 영 선 (경일대학교 교수) 황 원 준 (아주대학교 교수)

JSTS위원회위 원 장 Jong-Ho Lee (Seoul National Univ.)

부 위 원 장 Dim-Lee Kwong (Institute of Microelectronics)

위 원 Akira Matsuzawa (Tokyo Institute of Technology) Byeong-Gyu Nam (Chungnam National Univ.)

Byung-Gook Park (Seoul National Univ.) Cary Y. Yang (Santa Clara Univ.)

Chang sik Yoo (Hanyang Univ.) Chennupati Jagadish (Australian National Univ.)

Deog-Kyoon Jeong (Seoul National Univ.) Dong S. Ha (Virginia Tech)

Eun Sok Kim (USC) Gianaurelio Cuniberti (Dresden Univ. of Technology)

Hi-Deok Lee (Chungnam Univ.) Hong June Park (POSTECH)

Hyoung sub Kim (Sungkyunkwan Univ.) Hyun-Kyu Yu (ETRI)

Jamal Deen (McMaster University, Canada) Jin wook Burm (Sogang Univ.)

Jong-Uk Bu (Sen Plus) Jun young Park (UX Factory)

Kofi Makinwa (Delft Univ. of Technology) Meyya Meyyappan (NASA Ames Research Center)

Min-kyu Song (Dongguk Univ.) Moon-Ho Jo (POSTECH)

Nobby Kobayashi (UC Santa Cruz) Paul D. Franzon (North Carolina State Univ.)

Rino Choi (Inha Univ.) Sang-Hun Song (Chung-Ang Univ.)

Sang-Sik Park (Sejong Iniv.) Seung-Hoon Lee (Sogang Univ.)

Shen-Iuan Liu (National Taiwan Univ.) Shi ho Kim (Yonsei Univ.)

Stephen A. Campbell (Univ. of Minnesota) Sung Woo Hwang (Korea Univ.)

Tadahiro Kuroda (Keio Univ.) Tae-Song Kim (KIST)

Tsu-Jae King Liu (UC Berkeley) Vojin G. Oklobdzija (Univ. of Texas at Dallas)

Weileun Fang (National Tsing Hua Univ.) Woo geun Rhee (Tsinghua Univ.)

Yang-Kyu Choi (KAIST) Yogesh B. Gianchandani (Univ. of Michigan, Ann Arbor)

Yong-Bin Kim (Northeastern Univ.) Yuhua Cheng (Peking Univ.)

Society 명단

통신소사이어티회 장 이 흥 노 (광주과학기술원 교수)부 회 장 김 훈 (인천대학교 교수) 김 선 용 (건국대학교 교수) 김 재 현 (아주대학교 교수) 김 진 영 (광운대학교 교수) 오 정 근 (㈜ATNS 대표이사) 유 명 식 (숭실대학교 교수) 윤 석 현 (단국대학교 교수) 이 인 규 (고려대학교 교수) 이 정 우 (중앙대학교 교수) 허 준 (고려대학교 교수)감 사 이 재 진 (숭실대학교 교수) 이 호 경 (홍익대학교 교수)협동부회장 김 병 남 (에이스테크놀로지 연구소장) 김 연 은 (㈜브로던 대표이사) 김 영 한 (숭실대학교 교수) 김 용 석 (㈜답스 대표이사) 김 인 경 (LG전자 상무) 류 승 문 ((사)개인공간서비스협회 수석부의장) 박 용 석 (㈜LICT 대표이사) 방 승 찬 (한국전자통신연구원 부장) 연 철 흠 (LGT 상무) 이 승 호 (㈜하이게인 부사장) 이 재 훈 (유정시스템㈜ 대표이사 정 진 섭 (이노와이어리스 부사장) 정 현 규 (한국전자통신연구원 부장)이 사 김 광 순 (연세대학교 교수) 김 성 훈 (한국전자통신연구원 박사) 김 정 호 (이화여자대학교 교수) 노 윤 섭 (한국전자통신연구원 박사) 방 성 일 (단국대학교 교수) 서 철 헌 (숭실대학교 교수) 성 원 진 (서강대학교 교수) 신 요 안 (숭실대학교 교수) 신 오 순 (숭실대학교 교수) 윤 종 호 (한국항공대학교 교수) 윤 지 훈 (단국대학교 교수) 이 재 훈 (동국대학교 교수) 이 종 창 (홍익대학교 교수) 임 종 태 (홍익대학교 교수) 장 병 수 (이노벨류네트웍스 부사장) 조 인 호 (에이스테크놀로지 박사) 최 진 식 (한양대학교 교수) 최 천 원 (단국대학교 교수) 허 서 원 (홍익대학교 교수)간 사 김 중 헌 (중앙대학교 교수)연구회위원장 이 정 우 (중앙대학교 교수) - 통신 유 태 환 (한국전자통신연구원 팀장) - 스위칭 및 라우팅 조 춘 식 (한국항공대학교 교수) - 마이크로파 및 전파전파 이 철 기 (아주대학교 교수) - ITS 김 강 욱 (경북대학교 교수) - 군사전자

- 방송ㆍ통신융합기술 허 재 두 (한국전자통신연구원 본부장) - 무선 PAN/BAN 김 봉 태 (한국전자통신연구원 소장) - 미래네트워크

반도체소사이어티회 장 전 영 현 (삼성SDI 사장)자 문 위 원 임 형 규 (반소전임회장) 권 오 경 (한양대학교 교수) 신 윤 승 (반소전임회장) 신 현 철 (한양대학교 교수) 우 남 성 (반소 전임회장) 선우명훈 (아주대학교 교수) 정 항 근 (전북대학교 교수) 박 홍 준 (포항공과대학 교수) 김 재 석 (연세대학교 교수) 김 영 환 (포항공과대학 교수) 김 희 석 (청주대학교 교수) 최 기 영 (서울대학교 교수) 허 염 (실리콘마이터스 대표) 손 보 익 (실리콘웍스 대표)수석부회장 조 중 휘 (인천대학교 교수)연구담당부회장 조 경 순 (한국외국어대학교 교수)사업담당부회장 김 진 상 (경희대학교 교수)학술담당부회장 범 진 욱 (서강대학교 교수)산학담당부회장 장 성 진 (삼성전자 부사장)총 무 이 사 공 준 진 (삼성전자 마스터) 김 동 규 (한양대학교 교수) 박 광 일 (삼성전자 전무) 박 종 선 (고려대학교 교수) 이 한 호 (인하대학교 교수)편 집 이 사 인 치 호 (세명대학교 교수) 이 희 덕 (충남대학교 교수) 한 태 희 (성균관대학교 교수)학 술 이 사 강 진 구 (인하대학교 교수) 김 철 우 (고려대학교 교수) 노 원 우 (연세대학교 교수) 노 정 진 (한양대학교 교수) 변 영 재 (UNIST 교수) 송 민 규 (동국대학교 교수) 신 현 철 (광운대학교 교수) 유 창 식 (한양대학교 교수) 이 혁 재 (서울대학교 교수) 임 신 일 (서경대학교 교수) 정 연 모 (경희대학교 교수) 정 진 균 (전북대학교 교수) 차 호 영 (홍익대학교 교수) 최 우 영 (연세대학교 교수)사 업 이 사 강 성 호 (연세대학교 교수) 공 배 선 (성균관대학교 교수) 공 정 택 (성균관대학교 교수) 김 동 순 (전자부품연구원 센터장) 김 소 영 (성균관대학교 교수) 김 시 호 (연세대학교 교수) 김 종 선 (홍익대학교 교수) 김 형 탁 (홍익대학교 교수) 백 광 현 (중앙대학교 교수) 변 대 석 (삼성전자 마스터) 송 용 호 (한양대학교 교수) 엄 낙 웅 (한국전자통신연구원 소장) 이 강 윤 (성균관대학교 교수) 조 대 형 (스위스로잔연방공대 총장수석보좌관) 조 태 제 (삼성전기 전무) 최 윤 경 (삼성전자 마스터) 최 준 림 (경북대학교 교수)산 학 이 사 강 태 원 (넥셀 사장) 김 경 수 (넥스트칩 대표) 김 동 현 (ICTK 사장) 김 보 은 (라온텍 사장) 김 준 석 (ADT 사장) 송 태 훈 (휴인스 사장) 신 용 석 (케이던스코리아 사장) 이 도 영 (옵토레인 사장) 이 서 규 (픽셀플러스 대표) 이 윤 종 (동부하이텍 부사장) 이 장 규 (텔레칩스 대표) 이 종 열 (FCI 부사장) 정 해 수 (Synopsys 사장) 최 승 종 (LG전자 부사장)재 무 이 사 권 기 원 (성균관대학교 교수) 이 성 수 (숭실대학교 교수)회 원 이 사 조 상 복 (울산대학교 교수) 이 광 엽 (서경대학교 교수)감 사 문 용 (숭실대학교 교수) 최 중 호 (서울시립대학교 교수)연구회위원장 오 정 우 (연세대학교 교수) - 반도체소자및재료 이 상 신 (광운대학교 교수) - 광파및양자전자공학 이 한 호 (인하대학교 교수) - SoC설계 유 창 식 (한양대학교 교수) - RF집적회로 정 원 영 ((주)태성에스엔이 부본부장) - PCB&Package 김 동 규 (한양대학교 교수) - 정보보안시스템협 동 위 원 강 석 형 (포항공과대학 교수) 고 형 호 (충남대학교 교수) 김 수 연 (동국대학교 교수) 김 지 훈 (이화여자대학교 교수) 양 준 성 (성균관대학교 교수) 이 영 주 (포항공과대학 교수) 이 윤 명 (성균관대학교 교수) 장 익 준 (경희대학교 교수)


컴퓨터소사이어티회 장 정 용 규 (을지대학교 교수)명 예 회 장 신 인 철 (단국대학교 교수) 박 인 정 (단국대학교 명예교수) 박 춘 명 (한국교통대학교 교수) 김 형 중 (고려대학교 교수) 홍 유 식 (상지대학교 교수) 허 영 (한국전기연구원 본부장) 안 병 구 (홍익대학교 교수) 이 규 대 (공주대학교 교수) 안 현 식 (동명대학교 교수) 김 승 천 (한성대학교 교수) 강 문 식 (강릉원주대학교 교수)자 문 위 원 이 강 현 (조선대학교 교수) 정 교 일 (한국전자통신연구원 책임연구원) 남 상 엽 (국제대학교 교수)감 사 이 강 현 (조선대학교 교수) 심 정 연 (강남대학교 교수)부 회 장 김 도 현 (제주대학교 교수) 윤 은 준 (경일대학교 교수) 황 성 운 (홍익대학교 교수) 박 수 현 (국민대학교 교수)협동부회장 조 민 호 (고려대학교 교수) 권 호 열 (강원대학교 교수) 강 상 욱 (상명대학교 교수) 최 용 수 (성결대학교 교수) 김 영 학 (한국산업기술평가관리원 본부장) 우 운 택 (KAIST 교수) 진 훈 (경기대학교 교수)총 무 이 사 박 영 훈 (숙명여자대학교 교수)재 무 이 사 황 인 정 (명지병원 책임연구원)홍 보 이 사 이 덕 기 (연암공과대학교 교수)편 집 이 사 강 병 권 (순천향대학교 교수) 기 장 근 (공주대학교 교수) 김 진 홍 (한성대학교 교수) 변 영 재 (UNIST 교수) 이 석 환 (동명대학교 교수) 정 혜 명 (김포대학교 교수) 진 성 아 (성결대학교 교수)학 술 이 사 권 태 경 (연세대학교 교수) 김 병 서 (홍익대학교 교수) 김 선 욱 (고려대학교 교수) 김 종 대 (베스티안병원 과장) 김 천 식 (안양대학교 교수) 박 성 욱 (강릉원주대학교 교수) 성 해 경 (한양여자대학교 교수) 이 기 영 (인천대학교 교수) 이 문 구 (김포대학교 교수) 이 민 호 (경북대학교 교수) 이 찬 수 (영남대학교 교수) 이 후 진 (한성대학교 교수) 임 경 원 (대림대학 교수) 임 재 균 (명지병원 소장) 한 규 필 (금오공과대학교 교수) 한 태 화 (연세대의료원 연구팀장)사 업 이 사 김 홍 균 (다스파워 이사) 박 세 환 (한국산업기술진흥협회 전문연구위원) 박 승 창 (㈜유오씨 사장) 조 병 순 (㈜시엔시 인스트루먼트 사장)산 학 이 사 김 대 휘 (㈜한국정보통신 대표이사) 노 소 영 (월송출판 대표이사) 서 봉 상 (㈜올포랜드 이사) 송 치 봉 (웨이버스 이사) 오 승 훈 (주얼린 대표이사) 유 성 철 (LG히다찌 산학협력팀장) 조 병 영 (㈜태진인포텍 전무)연구회위원장 이 후 진 (한성대학교 교수) - 멀티미디어 진 훈 (경기대학교 교수) - 휴먼ICT 윤 은 준 (경일대학교 교수) - 융합컴퓨팅 이 민 호 (경북대학교 교수) - 인공지능/신경망/퍼지 김 도 현 (제주대학교 교수) - M2M/IoT 우 운 택 (KAIST 교수) - 증강휴먼 황 성 운 (홍익대학교 교수) - 인공지능및보안

신호처리소사이어티회 장 김 창 익 (KAIST 교수)자 문 위 원 김 정 태 (이화여자대학교 교수) 김 홍 국 (광주과학기술원 교수) 이 영 렬 (세종대학교 교수) 전 병 우 (성균관대학교 교수) 조 남 익 (서울대학교 교수) 홍 민 철 (숭실대학교 교수)부 회 장 심 동 규 (광운대학교 교수) 이 찬 수 (영남대학교 교수) 박 종 일 (한양대학교 교수)협동부회장 강 동 욱 (정보통신기술진흥센터 CP) 김 진 웅 (한국전자통신연구원 그룹장) 백 준 기 (중앙대학교 교수) 변 혜 란 (연세대학교 교수) 신 원 호 (LG전자 상무) 양 인 환 (TI Korea 이사) 오 은 미 (삼성전자 마스터) 이 병 욱 (이화여자대학교 교수) 지 인 호 (홍익대학교 교수) 최 병 호 (전자부품연구원 본부장)이 사 강 현 수 (충북대학교 교수) 권 기 룡 (부경대학교 교수) 김 남 수 (서울대학교 교수) 김 창 수 (고려대학교 교수) 김 해 광 (세종대학교 교수) 박 구 만 (서울과학기술대학교 교수) 박 인 규 (인하대학교 교수) 서 정 일 (한국전자통신연구원 선임연구원) 신 지 태 (성균관대학교 교수) 엄 일 규 (부산대학교 교수) 유 양 모 (서강대학교 교수) 이 상 근 (중앙대학교 교수) 이 상 윤 (연세대학교 교수) 이 창 우 (카톨릭대학교 교수) 임 재 열 (한국기술교육대학교 교수) 장 길 진 (경북대학교 교수) 장 준 혁 (한양대학교 교수) 정 찬 호 (한밭대학교 교수) 한 종 기 (세종대학교 교수)협 동 이 사 강 제 원 (이화여자대학교 교수) 구 형 일 (아주대학교 교수) 권 구 락 (조선대학교 교수) 김 기 백 (숭실대학교 교수) 김 기 백 (숭실대학교 교수) 김 상 효 (성균관대학교 교수) 김 용 환 (KETI 선임) 김 원 준 (건국대학교 교수) 김 원 준 (건국대학교 교수) 김 응 규 (한밭대학교 교수) 김 재 곤 (한국항공대학교 교수) 박 상 윤 (명지대학교 교수) 박 현 진 (성균관대학교 교수) 박 호 종 (광운대학교 교수) 서 영 호 (광운대학교 교수) 신 재 섭 (㈜픽스트리 대표이사) 신 종 원 (광주과학기술원 교수) 양 현 종 (UNIST 교수) 이 기 승 (건국대학교 교수) 이 상 철 (인하대학교 교수) 이 종 설 (KETI 책임) 임 재 윤 (제주대학교 교수) 장 세 진 (전자부품연구원 센터장) 전 세 영 (UNIST 교수) 최 강 선 (한국기술교육대학교 교수) 최 승 호 (서울과학기술대학교 교수) 최 준 원 (한양대학교 교수) 홍 성 훈 (전남대학교 교수)감 사 한 종 기 (세종대학교 교수) 이 영 렬 (세종대학교 교수)총 무 간 사 허 용 석 (아주대학교 교수)연구회위원장 - 음향및신호처리 김 종 옥 (고려대학교 교수) - 영상신호처리 고 병 철 (계명대학교 교수) - 영상이해 예 종 철 (KAIST 교수) - 바이오영상신호처리

시스템및제어소사이어티회 장 김 영 철 (군산대학교 교수)부 회 장 김 수 찬 (한경대학교 교수) 유 정 봉 (공주대학교 교수) 이 경 중 (연세대학교 교수) 주 영 복 (한국기술교육대학교 교수)감 사 김 영 진 (생산기술연구원 박사) 남 기 창 (동국대학교 교수)총 무 이 사 권 종 원 (한국산업기술시험원 책임연구원) 김 용 태 (한경대학교 교수)재 무 이 사 최 영 진 (한양대학교 교수) 김 준 식 (KIST 박사)학 술 이 사 서 성 규 (고려대학교 교수) 김 용 권 (건양대학교 교수)편 집 이 사 남 기 창 (동국대학교 교수) 이 수 열 (경희대학교 교수)기 획 이 사 최 현 택 (한국해양과학기술원 책임연구원) 이 덕 진 (군산대학교 교수)사 업 이 사 이 석 재 (대구보건대학교 교수) 고 낙 용 (조선대학교 교수) 양 연 모 (금오공과대학교 교수)산학연이사 조 영 조 (한국전자통신연구원 박사) 강 대 희 (유도㈜ 박사)홍 보 이 사 김 재 욱 (한국한의학연구원 박사) 김 호 철 (을지대학교 교수) 박 재 병 (전북대학교 교수) 여 희 주 (대진대학교 교수)회 원 이 사 권 오 민 (충북대학교 교수) 김 기 연 (한국산업기술시험원 주임연구원) 김 종 만 (전남도립대학교 교수) 김 지 홍 (전주비전대학교 교수) 문 정 호 (강릉원주대학교 교수) 박 명 진 (경희대학교 교수) 변 영 재 (UNIST 교수) 서 영 석 (영남대학교 교수) 송 철 규 (전북대학교 교수) 유 재 현 (한경대학교 교수) 이 상 준 (선문대학교 교수) 이 용 귀 (한국전자통신연구원 선임연구원) 이 태 희 (전북대학교 교수) 이 학 성 (세종대학교 교수) 정 재 훈 (동국대학교 교수) 최 수 범 (KISTI 연구원) 한 아 (한국산업기술시험원 선임연구원)자 문 위 원 박 종 국 (경희대학교 교수) 서 일 홍 (한양대학교 교수) 김 덕 원 (연세대학교 교수) 김 희 식 (서울시립대학교 교수) 허 경 무 (단국대학교 교수) 오 창 현 (고려대학교 교수) 오 상 록 (KIST 분원장) 오 승 록 (단국대학교 교수) 정 길 도 (전북대학교 교수)연구회위원장 김 규 식 (서울시립대학교 교수) - 전력전자 한 수 희 (포항공과대학교 교수) - 제어계측 남 기 창 (동국대학교 교수) - 의용전자 및 생체공학 정 재 훈 (동국대학교 교수) - 지능로봇 이 성 준 (한양대학교 교수) - 회로 및 시스템 이 석 재 (대구보건대학교 교수) - 국방정보및제어 연 규 봉 (자동차부품연구원 팀장) - 자동차전자 오 창 현 (고려대학교 교수) - 의료영상시스템 권 종 원 (한국산업기술시험원 선임연구원) - 스마트팩토리 정 범 진 (한국외국어대학교 교수) - 스마트미터링

산업전자소사이어티회 장 이 병 선 (김포대학교 교수)수석부회장 김 동 식 (인하공업전문대학 교수)명 예 회 장 원 영 진 (부천대학교 교수)자 문 단 강 창 수 (유한대학교 교수) 김 대 휘 (한국정보기술 대표) 김 용 민 (충청대학교 교수) 김 종 부 (인덕대학교 교수) 남 상 엽 (국제대학교 교수) 박 현 찬 (나인플러스EDA 대표) 윤 기 방 (인천대학교 명예교수) 윤 한 오 (경주스마트미디어센터 교수) 이 상 준 (수원과학대학교 교수) 이 상 회 (동서울대학교 교수) 이 원 석 (동양미래대학교 교수) 장 철 (우성정보기술 대표) 진 수 춘 (한백전자 대표) 최 영 일 (조선이공대학교 교수) 한 성 준 (아이티센 부사장)감 사 김 은 원 (대림대학교 교수) 이 시 현 (동서울대학교 교수)상 임 이 사 고 정 환 (인하공업전문대학 교수) 김 현 (부천대학교 교수) 김 상 범 (폴리텍인천 교수) 김 영 로 (명지전문대학 교수) 김 영 선 (대림대학교 교수) 김 태 용 (구미대학교 교수) 김 태 원 (상지영서대학교 교수) 서 춘 원 (김포대학교 교수) 성 해 경 (한양여자대학교 교수) 송 도 선 (우송정보대학교 교수) 안 태 원 (동양미래대학교 교수) 엄 우 용 (인하공업전문대학 교수) 우 찬 일 (서일대학교 교수) 윤 중 현 (조선이공대학교 교수) 이 문 구 (김포대학교 교수) 이 태 동 (국제대학교 교수) 정 재 필 (가천대학교 교수) 조 도 현 (인하공업전문대학 교수) 최 의 선 (폴리텍아산캠퍼스 교수)협동상임이사 강 현 석 (로보웰코리아 대표) 김 세 종 (SJ정보통신 부사장) 김 응 연 (인터그래텍 대표) 김 진 선 (청파이엠티 본부장) 김 태 형 (하이버스 대표) 서 봉 상 (올포랜드 이사) 성 재 용 (오픈링크시스템 대표) 송 광 헌 (복두전자 대표) 송 치 봉 (웨이텍 대표이사) 유 성 철 (LG히다찌 본부장) 이 영 준 (비츠로시스 본부장) 전 한 수 (세림티에스지 이사) 조 규 남 (로봇신문사 대표) 조 병 용 (영운시스템즈 대표이사) 조 한 일 (㈜하이제이컨설팅 상무) 최 석 우 (한국정보기술 상무)재 무 이 사 강 민 구 (경기과학기술대학교 교수) 강 희 훈 (여주대학교 교수) 곽 칠 성 (재능대학교 교수) 김 경 복 (경복대학교 교수) 문 현 욱 (동원대학교 교수) 안 성 수 (명지전문대학 교수) 이 용 구 (한림성심대학교 교수) 이 종 하 (전주비전대학교 교수) 주 진 화 (오산대학교 교수)학 술 이 사 구 자 일 (인하공업전문대학 교수) 김 덕 수 (동양미래대학교 교수) 김 용 중 (한국폴리텍대학(원주) 교수) 김 종 오 (동양미래대학교 교수) 이 동 영 (명지전문대학 교수) 이 영 종 (여주대학교 교수) 이 영 진 (을지대학교 교수) 이 종 용 (광운대학교 교수) 장 경 배 (고려사이버대학교 교수) 정 경 권 (동신대학교 교수)사 업 이 사 김 영 우 (두원공과대학교 교수) 김 윤 석 (상지영서대학교 교수) 박 진 홍 (혜전대학교 교수) 방 극 준 (인덕대학교 교수) 변 상 준 (대덕대학교 교수) 심 완 보 (충청대학교 교수) 오 태 명 (명지전문대학 교수) 장 성 석 (영진전문대학 교수)산 업 이 사 서 병 석 (상지영서대학교 교수) 성 홍 석 (부천대학교 교수) 원 우 연 (폴리텍춘천 교수) 이 규 희 (상지영서대학교 교수) 이 정 석 (인하공업전문대학 교수) 이 종 성 (부천대학교 교수) 정 환 익 (경복대학교 교수) 최 홍 주 (상지영서대학교 교수) 한 완 옥 (여주대학교 교수)협 동 이 사 고 강 일 (이지테크 대표) 김 창 일 (아이지 대표) 김 태 웅 (윕스 부장) 남 승 우 (상학당 대표) 박 정 민 (오므론 과장) 신 동 희 (대보정보통신 이사) 유 제 욱 (한빛미디어 부장) 이 요 한 (유성SDI 대표) 이 진 우 (글로벌이링크 대표)


강 동 구 (한국전기연구원 선임연구원) 강 문 식 (강릉원주대학교 교수) 강 석 형 (포항공과대학교 교수)

고 병 철 (계명대학교 교수) 고 성 제 (고려대학교 교수) 고 영 채 (고려대학교 교수)

고 요 환 (매그나칩반도체㈜ 전무) 공 배 선 (성균관대학교 교수) 공 준 진 (삼성전자㈜ 마스터)

구 상 모 (광운대학교 교수) 구 용 서 (단국대학교 교수) 구 자 일 (인하공업전문대학 교수)

권 구 덕 (강원대학교 교수) 권 기 룡 (부경대학교 교수) 권 기 원 (성균관대학교 교수)

권 순 철 (연세대학교 부원장) 권 오 경 (한양대학교 교수) 권 종 기 (한국전자통신연구원 책임연구원)

권 종 원 (한국산업기술시험원 책임연구원) 권 혁 인 (중앙대학교 교수) 권 호 열 (강원대학교 교수)

김 강 욱 (경북대학교 교수) 김 경 기 (대구대학교 교수) 김 경 연 (제주대학교 교수)

김 광 수 (한국과학기술원 교수) 김 광 순 (연세대학교 교수) 김 규 식 (서울시립대학교 교수)

김 기 남 (삼성전자㈜ 사장) 김 남 용 (강원대학교 교수) 김 달 수 (㈜티엘아이 대표이사)

김 덕 진 (명예회장) 김 도 현 (명예회장) 김 도 현 (제주대학교 교수)

김 동 규 (한양대학교 교수) 김 동 순 (전자부품연구원 센터장) 김 동 식 (인하공업전문대학 교수)

김 동 현 (ICTK 대표이사) 김 문 철 (한국과학기술원 교수) 김 변 곤 (군산대학교 교수)

김 봉 태 (한국전자통신연구원 본부장) 김 부 균 (숭실대학교 교수) 김 상 완 (아주대학교 교수)

김 상 태 (한국산업기술평가관리원 본부장) 김 선 용 (건국대학교 교수) 김 선 욱 (고려대학교 교수)

김 성 대 (한국과학기술원 교수) 김 성 철 (서울대학교 교수) 김 성 호 (한국산업기술평가관리원 팀장)

김 소 영 (성균관대학교 교수) 김 수 중 (명예회장) 김 수 찬 (한경대학교 교수)

김 수 환 (서울대학교 교수) 김 승 천 (한성대학교 교수) 김 시 호 (연세대학교 교수)

김 영 권 (명예회장) 김 영 선 (대림대학교 교수) 김 영 진 (한국생산기술연구원 수석연구원)

김 영 철 (군산대학교 교수) 김 영 학 (한국산업기술평가관리원 본부장) 김 영 환 (포항공과대학교 교수)

김 용 민 (충청대학교 교수) 김 용 석 (성균관대학교 교수) 김 용 신 (고려대학교 교수)

김 원 종 (한국전자통신연구원 실장) 김 은 원 (대림대학교 교수) 김 재 곤 (한국항공대학교 교수)

김 재 석 (연세대학교 교수) 김 재 준 (울산과학기술원 교수) 김 재 현 (아주대학교 교수)

김 재 희 (연세대학교 교수) 김 정 호 (이화여자대학교 교수) 김 종 대 (한국전자통신연구원 소장)

김 종 선 (홍익대학교 교수) 김 종 옥 (고려대학교 교수) 김 준 모 (한국과학기술원 교수)

김 지 훈 (이화여자대학교 교수) 김 진 상 (경희대학교 교수) 김 진 성 (삼성전자㈜ 전무)

김 진 수 (한밭대학교 교수) 김 진 영 (광운대학교 교수) 김 진 율 (수원대학교 교수)

김 창 수 (고려대학교 교수) 김 창 익 (한국과학기술원 교수) 김 태 욱 (연세대학교 교수)

김 태 원 (상지영서대학교 교수) 김 태 진 (㈜더즈텍 사장) 김 현 (부천대학교 교수)

김 현 (서울과학기술대학교 교수) 김 현 수 (삼성전자㈜ 상무) 김 형 중 (고려대학교 교수)

김 호 철 (을지대학교 교수) 김 홍 국 (광주과학기술원 교수) 김 훈 (인천대학교 교수)

김 휘 용 (한국전자통신연구원 책임연구원) 김 희 석 (청주대학교 교수) 나 정 웅 (명예회장)

남 기 창 (동국대학교 교수) 남 상 엽 (국제대학교 교수) 남 상 욱 (서울대학교 교수)

남 일 구 (부산대학교 교수) 노 원 우 (연세대학교 교수) 노 정 진 (한양대학교 교수)

노 태 문 (한국전자통신연구원 책임연구원) 동 성 수 (용인송담대학교 교수) 류 수 정 (삼성전자㈜ 상무)

문 영 식 (한양대학교 교수) 문 용 (숭실대학교 교수) 민 경 식 (국민대학교 교수)

박 규 태 (명예회장) 박 동 일 (현대자동차㈜ 부사장) 박 병 국 (서울대학교 교수)

박 성 욱 (SK하이닉스㈜ 부회장) 박 성 한 (명예회장) 박 수 현 (국민대학교 교수)

박 영 훈 (숙명여자대학교 교수) 박 인 규 (인하대학교 교수) 박 종 선 (고려대학교 교수)

박 종 일 (한양대학교 교수) 박 진 옥 (명예회장) 박 찬 구 (인피니언테크놀로지스파워세미텍 대표이사)

박 철 수 (광운대학교 교수) 박 춘 명 (한국교통대학교 교수) 박 항 구 (명예회장)

박 현 창 (동국대학교 교수) 박 형 무 (동국대학교 교수) 박 홍 준 (포항공과대학교 교수)

방 성 일 (단국대학교 교수) 배 준 호 (가천대학교 교수) 백 광 현 (중앙대학교 교수)

백 만 기 (김&장법률사무소 변리사) 백 준 기 (중앙대학교 교수) 백 흥 기 (전북대학교 교수)

범 진 욱 (서강대학교 교수) 변 대 석 (삼성전자㈜ 마스터) 변 영 재 (울산과학기술원 교수)

서 성 규 (고려대학교 교수) 서 승 우 (서울대학교 교수) 서 정 욱 (명예회장)

서 철 헌 (숭실대학교 교수) 서 춘 원 (김포대학교 교수) 선 우 경 (이화여자대학교 교수)

선우명훈 (아주대학교 교수) 성 굉 모 (명예회장) 성 원 진 (서강대학교 교수)

손 교 민 (삼성전자㈜ 마스터) 손 보 익 (㈜실리콘웍스 대표이사) 송 문 섭 ((유)엠세븐시스템 대표이사)

송 민 규 (동국대학교 교수) 송 병 철 (인하대학교 교수) 송 상 헌 (중앙대학교 교수)

송 용 호 (삼성전자㈜ 전무) 송 진 호 (연세대학교 교수) 송 창 현 (네이버 CTO)

신 오 순 (숭실대학교 교수) 신 요 안 (숭실대학교 교수) 신 현 철 (한양대학교 교수)

심 동 규 (광운대학교 교수) 심 정 연 (강남대학교 교수) 안 병 구 (홍익대학교 교수)

안 승 권 (LG사이언스파크 대표) 안 태 원 (동양미래대학교 교수) 안 현 식 (동명대학교 교수)

엄 낙 웅 (한국전자통신연구원 소장) 연 규 봉 (자동차부품연구원 센터장) 예 종 철 (한국과학기술원 교수)

오 성 목 (KT 사장) 오 승 록 (단국대학교 교수) 오 은 미 (삼성전자㈜ 마스터)

오 의 열 (LG디스플레이㈜ 연구위원) 오 정 우 (연세대학교 교수) 오 창 현 (고려대학교 교수)

우 운 택 (한국과학기술원 교수) 원 영 진 (부천대학교 교수) 원 용 관 (전남대학교 교수)

유 명 식 (숭실대학교 교수) 유 창 동 (한국과학기술원 교수) 유 창 식 (한양대학교 교수)

유 태 환 (한국전자통신연구원 책임연구원) 유 현 규 (한국전자통신연구원 책임연구원) 유 회 준 (한국과학기술원 교수)

윤 광 섭 (인하대학교 교수) 윤 기 방 (인천대학교 명예교수) 윤 석 현 (단국대학교 교수)

제22대 평의원 명단

윤 성 로 (서울대학교 교수) 윤 영 권 (삼성전자㈜ 마스터) 윤 은 준 (경일대학교 교수)

윤 일 구 (연세대학교 교수) 윤 종 용 (삼성전자㈜ 비상임고문) 윤 지 훈 (서울과학기술대학교 교수)

이 강 윤 (성균관대학교 교수) 이 강 현 (조선대학교 교수) 이 경 중 (연세대학교 교수)

이 광 엽 (서경대학교 교수) 이 규 대 (공주대학교 교수) 이 문 구 (김포대학교 교수)

이 문 기 (명예회장) 이 민 호 (경북대학교 교수) 이 병 선 (김포대학교 교수)

이 병 욱 (이화여자대학교 교수) 이 상 설 (명예회장) 이 상 신 (광운대학교 교수)

이 상 윤 (연세대학교 교수) 이 상 홍 ((전)정보통신기술진흥센터 센터장) 이 상 회 (동서울대학교 교수)

이 상 훈 (경남대학교 교수) 이 석 재 (대구보건대학교 교수) 이 석 희 (SK하이닉스㈜ 사장)

이 성 수 (숭실대학교 교수) 이 성 준 (한양대학교 교수) 이 성 철 (전자부품연구원 수석연구원)

이 승 호 (한밭대학교 교수) 이 승 훈 (서강대학교 교수) 이 영 희 (현대자동차㈜ 상무)

이 원 석 (동양미래대학교 교수) 이 윤 식 (울산과학기술원 교수) 이 윤 종 (㈜DB하이텍 부사장)

이 인 규 (고려대학교 교수) 이 장 명 (부산대학교 교수) 이 재 진 (숭실대학교 교수)

이 재 홍 (서울대학교 교수) 이 재 훈 (유정시스템㈜ 사장) 이 정 우 (중앙대학교 교수)

이 종 호 (서울대학교(반도체) 교수) 이 종 호 (숭실대학교 교수) 이 주 헌 (동아방송예술대학교 교수)

이 진 구 (명예회장) 이 찬 호 (숭실대학교 교수) 이 창 우 (가톨릭대학교 교수)

이 채 은 (인하대학교 교수) 이 천 희 (전임회장) 이 충 용 (연세대학교 교수)

이 충 웅 (서울대학교 명예교수) 이 태 원 (고려대학교 명예회장) 이 필 중 (포항공과대학교 명예교수)

이 한 호 (인하대학교 교수) 이 혁 재 (서울대학교 교수) 이 형 민 (고려대학교 교수)

이 호 경 (홍익대학교 교수) 이 후 진 (한성대학교 교수) 이 흥 노 (광주과학기술원 교수)

이 희 국 (㈜LG 상임고문) 이 희 덕 (충남대학교 교수) 인 치 호 (세명대학교 교수)

임 성 빈 (숭실대학교 교수) 임 신 일 (서경대학교 교수) 임 재 열 (한국기술교육대학교 교수)

임 제 탁 (명예회장) 임 형 규 (SK텔레콤 고문) 임 혜 숙 (이화여자대학교 교수)

장 경 훈 (제주관광대학교 교수) 장 동 의 (한국과학기술원 교수) 장 성 진 (삼성전자㈜ 부사장)

장 은 영 (공주대학교 교수) 장 익 준 (경희대학교 교수) 장 태 규 (중앙대학교 교수)

전 경 훈 (삼성전자㈜ 부사장) 전 국 진 (서울대학교 교수) 전 병 우 (성균관대학교 교수)

전 영 현 (삼성SDI㈜ 대표이사) 전 홍 태 (중앙대학교 교수) 정 교 일 (한국전자통신연구원 책임연구원)

정 길 도 (전북대학교 교수) 정 범 진 (한국외국어대학교 교수) 정 영 모 (한성대학교 교수)

정 용 규 (을지대학교 교수) 정 원 영 (㈜태성에스엔이 이사) 정 은 승 (삼성전자㈜ 사장)

정 재 훈 (동국대학교 교수) 정 정 화 (명예회장) 정 제 창 (한양대학교 교수)

정 종 문 (연세대학교 교수) 정 준 (쏠리드 대표이사) 정 진 곤 (중앙대학교 교수)

정 진 균 (전북대학교 교수) 정 진 용 (인하대학교 교수) 정 찬 호 (한밭대학교 교수)

정 항 근 (전북대학교 교수) 제 민 규 (한국과학기술원 교수) 조 경 록 (충북대학교 교수)

조 경 순 (한국외국어대학교 교수) 조 남 익 (서울대학교 교수) 조 도 현 (인하공업전문대학 교수)

조 상 복 (울산대학교 교수) 조 성 현 (한양대학교 교수) 조 승 환 (삼성전자㈜ 부사장)

조 영 민 (㈜스카이크로스코리아 사장) 조 재 문 (삼성전자㈜ 부사장) 조 중 휘 (인천대학교 교수)

주 영 복 (한국기술교육대학교 교수) 진 훈 (경기대학교 교수) 진 훈 (경기대학교 교수)

차 철 웅 (전자부품연구원 팀장) 채 관 엽 (삼성전자㈜ 수석) 채 영 철 (연세대학교 교수)

천 경 준 (㈜씨젠 회장) 최 강 선 (한국기술교육대학교 교수) 최 기 영 (서울대학교 교수)

최 성 현 (서울대학교 교수) 최 승 원 (한양대학교 교수) 최 승 종 (LG전자㈜ 전무)

최 영 규 (한국교통대학교 교수) 최 영 진 (한양대학교 교수) 최 재 혁 (KAIST 교수)

최 정 환 (삼성전자㈜ 마스터) 최 중 호 (서울시립대학교 교수) 최 진 성 (도이치텔레콤㈜ 부사장)

최 천 원 (단국대학교 교수) 최 해 철 (한밭대학교 교수) 최 현 철 (경북대학교 교수)

표 철 식 (한국전자통신연구원 본부장) 하 정 우 (네이버 Tech Leader) 한 동 석 (경북대학교 교수)

한 수 희 (포항공과대학교 교수) 한 영 선 (경일대학교 교수) 한 종 기 (세종대학교 교수)

한 태 희 (성균관대학교 교수) 함 철 희 (삼성전자㈜ 마스터) 허 경 무 (단국대학교 교수)

허 염 (㈜실리콘마이터스 대표이사) 허 영 (한국전기연구원 본부장) 허 재 두 (한국전자통신연구원 본부장)

허 준 (고려대학교 교수) 호 요 성 (광주과학기술원 교수) 홍 국 태 (LG전자㈜ 연구위원)

홍 규 식 (서울대학교 교수) 홍 대 식 (연세대학교 교수) 홍 민 철 (숭실대학교 교수)

홍 승 홍 (명예회장) 홍 용 택 (서울대학교 교수) 홍 유 식 (상지대학교 교수)

홍 인 기 (경희대학교 교수) 황 성 운 (홍익대학교 교수) 황 승 구 (한국전자통신연구원 소장)

황 승 훈 (동국대학교 교수) 황 인 정 (명지병원 책임연구원) 황 인 철 (강원대학교 교수)

황 진 영 (한국항공대학교 교수)

사무국 직원 명단

송기원 국장 - 대외업무, 업무총괄, 기획, 자문, 산학연, 선거, 지부

이안순 부장 - 국내학술, 총무, 포상, 임원관련, 시스템및제어소사이어티

배지영 부장 - 국제학술, 국문논문, 교육, 컴퓨터소사이어티, 산업전자소사이어티

배기동 부장 - 사업, 표준화, 용역, 회원관리, 홍보, 신호처리소사이어티

변은정 차장 - 재무(본회/소사이어티/연구회), 학회지, 통신소사이어티

김천일 차장 - 정보화, 반도체소사이어티

도홍비 서기 - 국제학술, 국제업무, SPC/JSTS영문지 발간

636 _ The Magazine of the IEIE 12

2019년 대한전자공학회 영상신호처리연구회 여름학교

신호처리소사이어티 영상신호처리연구회(위원장 : 김종옥 교수

(고려대))에서는 “2019년 대한전자공학회 영상신호처리연구회

여름학교” 를 7월 17일(수) ~ 18일(목), 이화여자대학교 이삼봉홀

에서 개최하였다.

이번 영상신호처리연구회 여름학교에서는 최근 영상처리 및 컴퓨

터 비전, 딥러닝 기술에 대한 산/학/연 관심이 높아짐에 따라 관련

분야의 입문자는 물론 중급자를 위한 기초 강좌를 마련하였으며,

영상신호처리/컴퓨터비전 분야에 입문하는 대학원생이나 연구원이

습득해야 하는 기초이론부터 응용사례까지 2일간 총 12개의 강의

로 구성하였다.

첫째 날에는 AI 및 컴퓨터비전을 위한 수학 기초 세션에서 영상 및

비전 기술에 필수적인 확률/통계 및 선형대수, 최근 딥러닝에서 주

목 받는 GAN 이론을 강의하였고, 적용 가능 딥러닝 세션에서는 딥

러닝 기술의 실용적 적용 기술 및 사례를 소개하였다. 둘째 날에는

영상미디어의 화질에 대하여 기초 이론뿐만 아니라 모바일 카메라

및 UHDTV에서의 최근 연구개발 동향 및 VR 세션에서는 라이트필

드 기반의 가상현실 및 비디오 스트리밍 기술 등을 강의 하였다.


The InsTITuTe of

elecTronIcs and InformaTIon

engIneers

www.theieie.org

2019년 7월 18일 ~ 2019년 8월 16일

전자공학회지 2019. 8 _ 63713

1. 회의 개최

회의 명칭 일시 장소 주요 안건

SPC 위원회의7.19(11:30)

학회 회의실 - SPC 논문 모집 및 활성화 방안 논의

ICCE-Asia 2020 조직위원회의8.7

(8:30)쉐라톤 팔래스 강남 호텔

- ICCE-Asia 2020 개최 장소 재논의 및 논문모집, 홍보방안 논의 외

ICEIC 2020 조직위원회의8.13

(17:00)수서 서래향

- ICEIC 2020 홈페이지 보안 및 프로그램 논의 외

제1차 추계학술대회 조직위원회의8.16

(17:00)학회 회의실 - 추계학술대회 프로그램 구성 및 진행 논의 외

표준화위원회의8.16

(17:00)학회 회의실 - 표준화 백서 발간 논의 외

2. 행사 개최

행사 명칭 일시 장소 주관


7.17~18 이화여자대학교 이삼봉홀 영상신호처리연구회

특·집·편·집·기

생체인식 및 위변조 검출 기술동향

638 _ The Magazine of the IEIE

김 원 준 편집위원

(건국대학교)

14

최근 급속히 확대되고 있는 모

바일 기기 사용으로 사용자 정보

보호에 대한 관심 또한 급증하고

있다. 그러나 기존의 비밀번호나

패턴을 이용한 잠금 방식은 분실

및 망각이 빈번히 발생하며, 유

출의 위험 또한 크다. 이러한 문

제점을 해결하기 위해 최근 다양

한 생체인식을 이용한 모바일 보

안 시스템에 대한 연구 개발이

활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 스마트폰 등에 널리 적

용되고 있는 얼굴, 지문 및 홍채 인식의 기술 동향과 위변조

여부 검출 기술에 대해 살펴본다. 또한, 고성능 보안을 위해

연구가 시작되고 있는 모바일 기기에서 동작 가능한 정맥

인식과 걸음걸이 기반 사용자 인증 방법의 기술 동향에 대

해서도 다루고자 한다.

첫째, “딥러닝 기반 얼굴 인식 최신 기술 동향(황원준)”에

서는 고성능 얼굴 인식에 적용되고 있는 손실함수 및 신경

망 구조를 심도 있게 다루었다. 또한, 최근 얼굴 인식의 연

구 방향 및 응용 분야, 향후 전망에 대해서도 살펴 보았다.

둘째, “얼굴 위변조 검출에 관한 최신 기술 동향(김은석 외)”

에서는 최근 산업계에서 많은 수요가 이어지고 있는 얼굴

위변조 검출 여부를 판별하는 다양한 알고리즘을 전통적인

주파수 성분 분석부터 최신 심층 신경망을 이용한 방법까지

소개하였다. 셋째, “지문 인식 및 위변조 검출에 관한 최신

기술 동향(김원준)”은 소형 지문 센서 기반 고성능 지문 인

식을 위한 특징점 및 패턴 기반 지문 인식 방법들을 소개하

고, 최근 연구되고 있는 위변조 검출 기법에 대한 동향도 함

께 살펴보았다. 넷째, “동공 검출 기법의 최신 연구 동향(이

강일 외)”에서는 다양한 동공 검출 기법을 두루 살펴보고,

심층학습 기법을 이용한 고성능 동공 검출 방법과 이를 시

선 추적 응용에 적용한 예도 소개하였다. 다섯째, “걸음걸이

인식 기술의 소개(최석언 외)”에서는 영상 및 센서를 이용한

걸음걸이 추출 방법부터 널리 사용되고 있는 데이터베이스

및 걸음걸이 정보를 이용한 다양한 응용, 예를 들어, 소프트

생체인식, 임상연구 분석, 스포츠 등에 대하여 소개하였다.

더운 여름 바쁜 일정 중에 본 특집호를 위하여 옥고를 보

내주신 집필진 여러분께 감사드리며, 본 특집호가 생체인식

및 위변조 검출 기술 개발을 위한 소프트웨어 전문가들의 교

류와 협력을 위한 새로운 계기가 되어 우리나라 모바일 기

기, 개인정보 보호 및 IT융합산업의 발전과 경쟁력 강화에

기여할 수 있기를 기원한다.

김 원 준 편집위원

(건국대학교)

전자공학회지 2019. 8 _ 639

딥러닝 기반 얼굴 인식

최신 기술 동향

특집 딥러닝 기반 얼굴 인식 최신 기술 동향

황 원 준아주대학교 컴퓨터공학과

15

Ⅰ. 서 론

딥러닝 기술의 발전과 더불어 물체 인식 기술이 소비자가 원하는 수

준으로 결과를 생성하고 있고 이와 함께 기존에는 매우 어려운 물체로

생각되어 오던 얼굴 인식 기술이 사람의 얼굴 인식 능력을 상회하게 된

지 [1] 오래가 되었다. 지문 인식이 스마트폰과 DoorLock등에 적용됨으

로써 보안성을 향상 시키면서 사용의 편의성을 증가 시키게 되자 비접

촉식 인증 방식인 얼굴 인식에 대한 관심도도 증가하게 되었다. 한국의

경우 자동 출입국 시스템에 이미 얼굴 인식 기능이 지문 인식과 함께

들어가서 활용되고 있다. 911 사태 이후에 미국의 출입국 과정에서도

웹캡을 이용해서 얼굴을 촬영한 후 지문과 함께 활용이 되어 오고 있었

다. 특히 이와 같은 얼굴 인식을 보안이나 상품 구매에 적극적으로 활

용하고 있는 곳은 중국으로 중국의 경우 이미 얼굴 인식만 활용해서 호

텔비를 납부하거나 자판기에서 물건을 구매할 수 있을 정도로 널리 활

용이 되고 있다. 이는 2004년도에 일부 일본 휴대폰에 얼굴 인식기가

PIN이후 추가 인증 기능으로 들어갔다가 소비자들의 불만으로 1년 만

에 기능이 빠졌던 것에 비하면 얼굴 인식 성능 자체가 딥러닝 기술로

인해서 급속도로 발전했기 때문에 가능한 것이라고 생각한다. 이와 같

은 얼굴 인식 기술의 상품화 및 적용처 확대는 딥러닝 기술이 지속적으

로 발전함으로써 더 강화될 것으로 예상된다. 이렇게 딥러닝 기술 발전

을 통해서 얼굴 인식 기능이 상품의 주요한 기능으로 들어가고 있음에

도 아이러니하게도 학문적으로는 2000년대 초반 보다 현재 얼굴 인식

자체에 대한 논문 출판 수는 상대적으로 줄어들었고 중국에서 지원 받

은 연구비로 대부분의 얼굴 인식 알고리즘들이 개발되고 있는 실정이

다. 이러한 불균형적인 연구 환경은 알고리즘 자체에 대한 검증이 힘든

딥러닝 기술의 특성과 함께 몇 년 후에 제2의 화웨이 사태를 불러 올 수

▶ ▶ ▶ 황 원 준


도 있을 것으로 예상된다.

기존의 얼굴 인식 방법론과는 확연하게 차이가 나는 얼

굴 인식 기법의 최신 동향을 본 고에서 살펴보고자 한다.

보통 얼굴 인식은 영상에서 얼굴을 찾아내는 얼굴 검출,

얼굴의 주요 특징을 찾아내는 랜드마크 검출, 그리고 얼

굴 영상에서 ID나 그 사람의 고유 특징을 판별하는 얼굴

인식 (혹은 분류)로 구성되어 있다. 딥러닝 기술이 발전함

에도 여전히 얼굴 인식은 물체 인식과 다르게 얼굴 검출,

랜드 마크 검출을 통한 얼굴 정규화 그리고 얼굴 인식 모

듈로 나누어져서 발전하고 있고 이에 대한 논문들도 상기

기술한 3분류의 기술로 발표가 되고 있다. 이는 얼굴 인

식 자체 성능 제고 외에도 각 모듈들이 고유한 사용처가

있기 때문이다. 구체적으로 얼굴 검출은 영상내에서 사

람 얼굴의 위치를 빠르게 알려주기 때문에 보안 상황에서

사람이 있는지 없는지 확인하거나 카메라 3A 조정시 사

람 얼굴 및 수를 활용하는 등의 용처에 활발하게 사용되

고 있고 얼굴의 랜드마크의 경우 촬영된 사진을 보정하는

스마트폰 App등에 사용되고 있다. 본 고에서는 하지만

얼굴 인식 자체에 대한 최신 논문만을 살펴보고자 한다.

특히 II장에서는 딥러닝 얼굴 인식기의 핵심 기술인 최신

Loss 함수 개발 동향을 소개한다. III장에서는 얼굴 인식

자체 네트워크 발전 동향을 살펴보고, IV장에서 특이한

형태의 얼굴인식 관련 딥러닝 네트워크를 살펴보고 V장

에서는 결론을 맺고자 한다.

Ⅱ. 딥러닝 얼굴 인식기 최신 Loss 함수

동향

얼굴 인식 기술은 과거와 다르게 딥러닝 기술 발전 이

후 다른 영상 기반 물체 인식 기술과 같이 많은 기술적 변

화를 가졌다. 하지만 최적의 성능 도출을 위해서 또는 서

로 다른 응용처(보안을 위한 고성능 얼굴 인식기 또는 얼

굴 변조를 통한 얼굴 사진 치장 등)를 위해서 얼굴 검출,

랜드마크 검출 (혹은 얼굴내 중요 특징점 검출), 그리고

얼굴 인식 기술로 나누어져서 연구 개발이 이루어지고 있

다. 딥러닝에 의해서 기술의 난이도 및 성능이 소비자가

원하는 수준에 이루었기 때문에 실제 응용 프로그램 위주

로 개발되기도 한다.

얼굴 인식기의 경우 가장 딥러닝 초기 Classification

Loss인 Softmax Loss를 기반으로 DeepFace [1],

DeepID [2] 등이 연구 되었으나 그 얼굴 인식 자체의 성능

을 높이기 위해서 일종의 Distance 기반으로 서로 다른

사람의 얼굴 특징 거리를 벌리는 Contrastive Loss [4] 등

이 개발되었다. 이후 Verification Loss에서 확장된 형태

로 Extra person을 Negative Sample로 Intra Person

을 Positive Sample로 보는 Triplet Loss [3]이 연구 되었

고 이는 얼굴 인식 뿐 아니라 다양한 물체 인식 및 검색에

도 활용이 되었다.

얼굴 인식용 신규 Loss Function으로는 Center

Loss [5]가 2016년 ECCV (European Conference on

Computer Vision) 학회에서 제안되었다. <그림 1>

에서도 볼 수 있듯이 개별적인 사람 ID의 특징 분포가

Softmax Loss와는 다르게 Intra-class의 분포를 최소

화 하는 방향으로 딥러닝 네트워크가 학습하게 된다. 이

는 기존의 얼굴 인식 분석에 많이 활용되던 LDA (Linear

Discrimant Analysis)의 개념을 딥러닝 Loss 함수로 확

장한 형태로 Softmax Loss는 Extra-class를 멀리 하게

<그림 1> Center Loss에 의해서 (a) 기존의 Softmax에 의해서 단순 구별

된 Latent Space의 얼굴 특징 분포가 (b) 각 얼굴 ID의 중심으

로 뭉쳐짐을 볼 수 있다.

<그림 2> (a) 기존 Softmax Loss의 개념과 (b) L-softmax Loss의 개념

전자공학회지 2019. 8 _ 64117

▶ ▶ ▶ 딥러닝 기반 얼굴 인식 최신 기술 동향

하고 Center Loss는 Intra-class를 가깝게 하는 것과 유

사한 의미를 가지고 있다.

딥러닝 Loss의 개선 방향 가운데 Large Margin

Softmax Loss [6] (L-softmax)는 Latent Space내 분

포하는 특징들을 분리할 때 단순한 각도 정보 이외에 각

Class내 분포들의 Decision Boundary를 증가 시키려는

시도가 있어왔다. <그림 2>에서 볼 수 있듯이 서로 다른

Class의 특징을 분류할 때 Class 간의 Boundary Margin

을 최대화 하는 방향으로 분리가 된다. 이후 유사한 개념

이 얼굴 인식 Loss로 특화되어 발전 되었고 SphereFace

(또는 A-Softmax) [7]이 제안되었다. A-Softmax 방식

은 L-Softmax와 같이 Angular Constraints가 추가된

후 특징 분포의 가중치를 정규화 함으로써 <그림 3>과 같

이 같은 ID의 얼굴 특징이 뭉쳐지는 형태로 만들 수 있

다. 이와 같이 특징의 각도 분포가 서로 다르게 만들어지

고 이를 특정 Sphere space에 투영 시키는 형태로 특징

가중치를 줄여주면 Open-set 형태의 얼굴 인식 성능이

개선되는 것을 볼 수 있었다.

2018년 CVPR (IEEE Conference on Computer

Vision and Pattern Recognition) 학회에서 CosFace [8]이 발표되었다. <그림 4>에서 볼 수 있듯이 기존의

Softmax와 A-Softmax의 단점을 Cosine Loss를 이

용해서 극복을 하고 있다. 즉, A-Softmax와 같이

Angular Space에서 Decision Margin을 극대화 하는 방

향으로 Loss가 설계되어 있고 L2 Normalization을 이용

해서 특징과 특징 벡터의 가중치를 정규화 해주어서 기존

보다 더 좋은 얼굴 인식 성능을 도출하였다.

가장 최근 CVPR에서 발표된 UniformFace [9]에서는

A-Softmax (SphereFace)의 단점으로 단순히 얼굴 특

징간의 각도 정보만 분류하는 것을 넘어서 <그림 5>의

(a)에서 볼 수 있듯이 얼굴 ID간의 특징이 가장 동일한

각도로 분류되게 하는 신규 Loss를 제안하였다. 이를 통

해서 <그림 5> (b)에서 <그림 5> (c) 와 같이 서로 다른

Class또는 ID의 특징 분포가 유사한 각도 형태로 분류되

<그림 3> 다양한 형태로 Latent Space내에 얼굴 특징이 분포할 때

(a) Softmax에 의한 특징 분류와 (b) A-Softmax에 의해서 분류

된 특징 예제

<그림 5> (a) UniformFace 개념도, (b) 기존 A-Softmax의 얼굴 특징 분포도,

(c) 제안된 UniformFace에 의한 얼굴 특징 분포도

<그림 4> (a) Softmax 및 (b) A-Softmax 개념도 그리고 (c) CosFace에서

제안한 Large Margin Cosine Loss 개념도

<그림 6> (a) CosFace의 Loss 개념도, (b) AdaptiveFace에서 제안된

Loss 개념도

▶ ▶ ▶ 황 원 준


게 함으로써 ID간의 분별도를 높일 수 있었다.

앞선 UniformFace와 유사한 개념으로 동해 CVPR에

서 AdaptiveFace [10]가 제안되었다. <그림 6>에서 볼 수

있듯이 기존의 CosFace에서 ID간의 Margin만 넓히는 반

면에 AdaptiveFace의 Loss는 동일 ID의 특징 분산을 줄

여주는 방향으로 학습 데이터를 Sampling하고 AdaM-

Softmax Loss가 추가 설계되었다.

앞서 살펴본 것과 같이 얼굴 인식의 경우 물체 인식과

다르게 동일한 형태를 가진 얼굴 이라는 3D 물체에서 서

로 다른 ID를 추출 하는 개념이기 때문에 Fine-grain

Classification의 형태로 다양한 형태의 Loss가 개발되어

왔다. 이는 기존의 물체 인식의 경우 ImageNet과 같은

대용량 DB라 하여도 물체의 개수가 1,000개를 넘지 못

하지만 얼굴 인식 DB의 경우는 최소 만 명 (예. 10,000)

이상에서 얼굴의 특징을 분석하는 경우가 많기 때문에 일

반적으로 물체 인식용으로 설계된 Loss가 제대로 동작하

지 않을 수도 있다. 물론 기존 물체 인식의 경우 한 Class

당 다양한 형태의 Intra-Variation이 적은 반면 얼굴의

경우 한 Class 당 다양한 포즈 , 표정 그리고 나이에 따

른 노화, 화장에 따른 얼굴 변화 등이 존재 할 수 있는

Deformable Object일 수도 있다. 앞으로도 딥러닝 기반

얼굴 인식 기술의 Loss는 초창기 딥러닝 알고리즘에서

물체 인식용 Loss와 유사하던 것에서 벋어나서 독자적인

형태로 발전 해 날 것으로 예상된다.

III. 딥러닝 얼굴 인식기 네트워크 최신

동향

딥러닝 초창기인 2014년도에는 딥러닝 기반 얼굴 인

식기 네트워크는 DeepFace [1]와 같이 AlexNet을 기본

을 사용하거나 DeepID [2] 와 같이 극단적으로 Shallow

한 네트워크를 기반으로 딥러닝 기반 얼굴 인식기 네트

워크를 설계하였다. 특히, DeepID의 경우 지나치게 낮

은 Convolutional Neural Network 형태이기 때문에 네

트워크 중간 결과를 Fully Connected Layer에 정합하는

형태로 발전이 되었고 또한 단일 네트워크의 단점을 극

복하기 위해서 복수개의 Patch기반 네트워크를 생성해

서 Ensemble을 하는 형태로 발전했다. 이후 VGGFace [11] 얼굴 인식기에서는 VGGNetwork [12]를 그대로 차용

하여 단일 얼굴 인식기를 만들었다. 이후 일반적인 물체

인식용 딥러닝 네트워크 [13], [14] 등이 단순히 얼굴 인식용

Database로 학습되는 형태로 발전이 되었지 얼굴 인식에

특화된 네트워크는 주목을 받지 못했다. 최근에 Squeeze

and Excitation Network [15]가 일반적인 딥러닝 네트

워크의 성능을 높여 주고 있고 해당 컨셉과 동일하게

Channel쪽의 중요도를 강조하는 형태로 개선된 딥러닝

네트워크가 얼굴 인식쪽에 적용됨으로써 VGGFace2 [16]

이 발표가 되었다. 이와 같은 흐름은 <그림 7>에서 정리

하였다.

최근에는 얼굴 인식의 중요한 문제 중 하나인 포즈 변

화에 따른 얼굴 인식 성능 저하를 막기 위한 독자적인 딥

러닝 아키텍처 개발이 발표가 되었다. Deep Residual

EquivAriant Mapping (DREAM) [17] 네트워크는 <그

림 8> (a) 같이 동일 인물에 포즈가 다른 경우 얼굴 영상

이 정면 영상과 측면 영상이 충분히 많지 않을 경우 (대

부분의 경우 측면 영상은 많이 촬영되지 않는다) Latent

Space사에서 서로 떨어져 있을 확률이 높다. 이를 해

결하기 위해서 <그림 8>의 (b)와 같이 별도의 Residual

Network를 구성해서 입력 영상의 포즈를 예측하고

ResNet의 Residual Concept과 유사하게 Residual

Block을 추가하여서 정면과 측면을 이어줄 수 있는 네트

워크를 구성하였다. 이와 같은 네트워크 구조를 통해서

<그림 7> (a) DeepFace 딥러닝 네트워크 아키텍처, (b) VGGFace의 딥러닝

네트워크 아키텍처, (C) ResNet 네트워크 아키텍처 특징 및 (D)

Squeeze and Excitation 네트워크 아키텍처 특징

전자공학회지 2019. 8 _ 643


19

생성된 Residual 특징은 <그림 8> (a)의 복원 결과와 같

이 평균적으로 포즈에 대한 특성을 보유하고 있었다.

또 따른 방식으로 얼굴 포즈에 무관한 결과를 생성

하기 위해서 <그림 9>와 같은 Pose Invariant Model [18] 형태의 네트워크 구조가 제안되었다. Generative

Adversarial Network (GAN) 형태의 구조를 통해서 입

력 얼굴을 정면으로 돌리는 Face Frontalization Subnet

과 이렇게 생성된 정면 얼굴을 통해서 얼굴의 유사도

를 구별하는 Discriminative Learning Subnet을 구성

하고 이들이 End-to-End로 학습될 수 있게 Unified

Framework에서 학습될 수 있게 설계되었다. 특히, <그

림 9>와 같이 각각의 네트워크는 최종 얼굴 유사도 비교

Loss함수에서 나오는 결과가 각각 Back-propagation시

그 네트워크에 맞게 변화되어서 전파되고 있다.

앞서 사용된 GAN기반의 얼굴 인식기 이외에도

<그림 10>과 같이 GAN을 활용하여 얼굴의 ID를 분리

(Disentangle)하고 이를 이용해서 Conditional GAN

과 같이 Noise와 Pose Code를 입력으로 하여 동일한 사

람의 ID의 다른 Pose나 환경을 생성하는 Disentangled

Representation Learning GAN (DR-GAN) [19]가 제

안되기도 했었다. 이와 같은 GAN 기반의 방식은 <그

림 11>과 같이 발전을 해왔다. 일반적인 GAN에서 환경

에 대한 변화를 확실하게 주기 위해서 Class 입력과 랜

덤 Noise를 입력으로 동시에 준 뒤에 생성된 입력 영상을

Discriminator Network을 통해서 Real/Fake를 구별하

는 <그림 11> (a)의 Conditional GAN 방식과 더 확장된

형태의 <그림 11> (b)와 같이 Discriminator Network가

단순히 Real/Fake를 구별하면서 생성된 영상의 Class를

구별할 수 있게 확장된 형태의 Semi-supervised GAN

그리고 Autoencoder 형태로 입력 영상의 Latent space

에서 그 결과가 Real/Fake로 구별하는 <그림 11> (c)와

같은 Adversarial Autoencoder 형태 등으로 발전되어

왔다. 결국 DR-GAN의 경우 <그림 11> (d)와 같은 형태

<그림 8> (a) 동인 인물의 서로 다른 포즈가 Latent Space 상에서 떨어져

있을 때 이를 연결해 줄 수 있는 Residual 특징을 학습하는 개념,

(b) 실제 Deep Residual EquivAriant Mapping (DREAM) 네트워크

구조

<그림 9> Pose Invariant Model 개념도

<그림 10> Disentangled Representation Learning GAN 기반

얼굴 생성 기법

<그림 11> (a) Conditional GAN, (b) Semi-supervised GAN, (c) Adversarial

Autoencoder, 그리고 (d) 얼굴 인식에 활용 가능한 DR-GAN

▶ ▶ ▶ 황 원 준


로 이렇게 발전되어온 GAN 기반 방식의 네트워크에 얼

굴 특유의 고유값이 Pose 정보 분별하거나 추가함으로써

얼굴 인식에 가능한 GAN 방식으로 발전 될 수 있었다.

이처럼 얼굴 인식을 위한 딥러닝 네트워크는 일반적인

물체 인식 딥러닝 네트워크 개발 방향과 유사한 형태로

진화되어 왔고 앞으로 발전하는 방향도 이와 유사한 것으

로 예상된다.

IV. 얼굴 관련 최신 딥러닝 네트워크 동향

얼굴 관련 최신 딥러닝 네트워크 동향을 간단하게 살펴

보고자 한다. 딥러닝 기반 얼굴 검출의 경우 단일 네트워

크로 검출하는 범위에서 벋어나서 최근 <그림 12>와 같

은 형태로 검출과 Retargeting을 동시에 수행 하는 형태 [20]로 발전되고 있다. <그림 12>에서 볼 수 있듯이 기본

네트워크 아키텍처는 기존에 잘 알려진 방식을 사용해서

얼굴의 Bounding Box를 찾고 이렇게 찾아진 얼굴 영역

에 3D Model에 핵심 파라미터를 딥러닝으로 추정한 뒤

에 이를 실제 얼굴에 적용해 본 뒤에 얼마나 잘 매칭되는

지를 확인하고 있다.

3D 얼굴 모델 기반 얼굴 인식기의 경우 2D 얼굴 인식

DB와 다르게 많은 양의 DB 수집이 용의치 않아서 기존

의 FRGC 3D Model만 활용을 하였다. 최근 3D 얼굴 모

델을 생성하여서 큰 수준의 얼굴 DB를 구축하였고 이를

통해서 고유의 3D 얼굴 모델 기반 딥러닝 얼굴 인식기 [21]

를 제안하기도 했다.

학습 데이터 부족을 극복하기 위한 방식으로 최근 딥

러닝에서 Domain Adaptation (DA) 기법이 많이 발전

되어 왔다. 이러한 DA 기법을 얼굴 인식에 적용하려는

시도들도 있어왔고 대표적으로 <그림 14>와 같이 한 장

의 얼굴 영상을 가지고 나머지 영상은 3D Model을 이용

해서 가상으로 합성을 한 후에 DA 기법 중 하나인 GRL

(Gradient Reverse Layer)를 활용하는 기법 [22]이 소개

되기도 했다. 이와 같은 DA 기법을 이용할 경우 Source

Domain은 한 장의 영상만 가지고 제한된 환경에서 얼굴

영상을 생성할 수 있고, 임의의 환경에서 수집된 Target

Domain으로 확장함으로써 환경 변화에 강인한 얼굴 인

식기를 만들 수 있다.

이와 같이 얼굴 관련 딥러닝 네트워크들은 기존의 딥러

닝 기술에서 많이 활용되고 있는 기법이나 Backbone 아

키텍처를 활용하여서 연구가 수행되고 있다.

V. 전망과 결론

딥러닝 기술의 비약적인 발달로 인해서 물체 인식, 얼

굴 인식 등 다양한 인식기술들의 기본 성능이 소비자

또는 사용하는 사용자들이 원하는 수준 이상으로 높아

지고 있다. 특히 딥러닝 기술의 경우 학습에 사용하는

Database이 증가하면 증가할수록 기본적인 성능이 비약

적으로 증가할 수 있다. 과거에 비해서 얼굴 Database를

수집하기가 점점 더 쉬운 환경이 오고 있기 때문에 얼굴

인식에 대한 개발 및 적용은 더욱더 보편화 될 수 있을 것

으로 예상한다. 이에 따라서 얼굴 인식 분야에서는 과거

단순했던 얼굴 인식 방법 (예. 단순하게 두 얼굴 영상의

동일 여부)이나 시나리오에서 벋어서나서 얼굴 영상만으

<그림 12> 딥러닝 기반의 얼굴 검출과 3D Model을 활용한 Retargeting

기술 개념도

<그림 13> 3D 얼굴 모델 기반 딥러닝 얼굴 인식기

<그림 14> Domain Adaptation 기법을 활용한 얼굴 인식 네트워크

전자공학회지 2019. 8 _ 645


21

로도 가족 유무나 친인척 유무를 판별하는 영역으로까지

발전하고 있다. 또한 CSI나 SF 영화에서 보던 저해상도

나 가림이 심한 영상에서도 얼굴을 자동으로 복원하거나

확대하는 상상과 같은 일도 충분히 현실에서 적용 가능할

것으로 예상한다. 이와 함께 얼굴 인식 기술도 딥러닝 기

술과 함께 더 다양한 방향으로 발전하게 될 것으로 예상

하고 그 사용처 또한 더욱더 많아질 것으로 예상한다.

참 고 문 헌

[1]Y. Taigman,M. Yang,M. Ranzato, and L.Wolf, “Deepface:

Closing the gap to human-level performance in face

verification,”IEEEConferenceonComputerVisionandPattern

Recognition(CVPR),2014.

[2]Y. Sun, X. Wang, X. Tang, “Deep Learning Face

Representation from Predicting 10,000 Classes,” IEEE

Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

(CVPR),2014.

[3]F. Schroff, D. Kalenichenko, and J. Philbin, “Facenet: A

unified embedding for face recognition and clustering,” IEEE


(CVPR),2015.

[4]Y.Sun,Y.Chen,X.Wang,andX.Tang,“Deeplearningface

representationbyjointidentification-verification,”NIPS,2014.

[5]Y.Wen,K.Zhang,Z.Li,andY.Qiao,“Adiscriminativefeature

learning approach for deep face recognition,” European

ConferenceonComputerVision(ECCV),pp.499–515,2016

[6]W.Liu,Y.Wen,Z.Yu,andM.Yang,“Large-MarginSoftmax

Loss for Convolutional Neural Networks,” International

ConferenceonMachineLearning(ICML),2016

[7]W. Liu, Y. Wen, Z. Yu, M. Li, B. Raj, and L. Song,

“SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face

Recognition,” IEEE Conference on Computer Vision and

PatternRecognition(CVPR),2017.

[8]H.Wang,Y.Wang,Z.Zhou,X.Ji,D.Gong,J.Zhou,Z.Li,and

W.Liu,“CosFace:LargeMarginCosineLossforDeepFace

Recognition,” IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern


[9]Y. Daun, J. Lu, and J. Zhou, “UniformFace: LearningDeep

Equidistributed Representation for Face Recognition,” IEEE

Conf. onComputer Vision and Pattern Recognition (CVPR),

2019.

[10]H.Liu,X.Zhu,Z.Lei,andS.Z.Li,“AdaptiveFace:Adaptive

MarginandSampling forFaceRecognition,” IEEEConf. on

ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2019.

[11]O. M. Parkhi, A. Vaedaldi, A. Zisserman, “Deep Face

Recognition,”BritishMachineVisionConference,2015

[12]K. Simonyan andA. Zisserman, “Very deep convolutional

networks for large-scale image recognition,” International

ConferenceonLearningRepresentations(ICLR),2015.

[13]K.He,X. Zhang,S.Ren, J.Sun, “DeepResidual Learning

for ImageRecognition,” IEEEConf.onComputerVisionand


[14]G. Huang, Z. Liu, K. Q.Weinberger, “DenselyConnected

ConvolutionalNetworks,”IEEEConf.onComputerVisionand


[15]J. Hu, L. Shen, and G. Sun, “Squeeze and excitation

networks,”IEEEConferenceonComputerVisionandPattern


[16]Q. Cao, L. Shen, W. Xie, O. M. Parkhi, A. Zisserman,

“VGGFace2:A dataset for recognising faces across pose

andage,” InternationalConferenceonAutomaticFaceand

GestureRecognition,2018.

[17]K. Cao, Y. Rong, C. Li, X. Tang, andC. C. Loy, "Pose-

Robust Face Recognition via Deep Residual Equivariant

Mapping,"IEEEConferenceonComputerVisionandPattern


[18]J. Zhao, Y. Cheng, Y. Xu, L. Xiong, J. Li, F. Zhao, K.

Jayashree, S. Pranata, S. Shen, J. Xing, S. Yan, J. Feng,

"TowardsPoseInvariantFaceRecognitionintheWild," IEEE


(CVPR),2018.

[19]L.Tran,X.Yin,X.Liu,“DisentangledRepresentationLearning

GANforPose-InvariantFaceRecognition,”IEEEConference

▶ ▶ ▶ 황 원 준


onComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2017.

[20]B.Chaudhuri,N.Vesdapunt,B.Wang,“JointFaceDetection

and Facial Motion Retargeting for Multiple Faces,” IEEE


(CVPR),2019.

[21]S.Gilani, A.Mian, “Learning fromMillions of 3DScans for

Large-scale 3D Face Recognition,” IEEE Conference on

ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2018.

[22]S. Hong,W. Im, J. Ryu, H. S. Yang, “SSPP-DAN:Deep

DomainAdaptationNetworkforFaceReconigtionwithSingle

SampleperPerson,”IEEEInternationalConferenceonImage

Processing(ICIP),2017.

황 원 준

•1999년 2월 고려대학교 공과대학 전자공학과 학사

•2001년 2월 고려대학교 공과대학 전자공학과 석사

•2016년 2월 KAIST 전기및전자공학부 박사

•2001년 2월~2016년 8월 삼성종합기술원 전문연구원

•2016년 9월~현재 아주대학교 조교수

<관심 분야>

Computer Vision, Pattern Recognition, Deep

Learning, Face Detection and Recognition

전자공학회지 2019. 8 _ 647

얼굴 위변조 검출에 관한

최신 기술 동향

특집 얼굴 위변조 검출에 관한 최신 기술 동향

김 원 준건국대학교 전기전자공학부

김 은 석건국대학교 전기전자공학부

23

Ⅰ. 서 론

최근 스마트폰, 태블릿 PC, 스마트 워치 등 다양한 모바일 기기가 널

리 보급됨에 따라 개인 정보 접근을 위한 간편하고 정확한 사용자 인증

방법의 필요성이 점차 대두되고 있다. 기존에는 사용자가 직접 인증을

위한 키(Key)를 가지고 다니거나 비밀번호, 패턴, 주민등록번호 등을

이용하는 사용자 인증 방법이 주로 사용되었으나, 이러한 방식은 분실

및 망각의 우려가 있다는 단점이 있어 기업과 개인의 보안 수요를 충족

시키는 데 어려움이 있다. 따라서 이와 같은 기존의 사용자 인증 방법

의 단점을 보완하고, 고성능 보안 시스템을 구축하기 위하여 생체정보

를 기반으로 하는 사용자 인증 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고

있다.

<그림 1> 진짜 얼굴과 가짜 얼굴의 예 [17], [18]

▶ ▶ ▶ 김 은 석, 김 원 준


전통적인 사용자 인증 방법과는 달리 생체정보 기반의

인증 방법은 개개인의 고유한 신체적 특징을 이용하여 사

용자를 식별하기 때문에 별도의 휴대가 필요하지 않으므

로 분실 및 망각의 위험이 없다는 장점이 있어 최근 보안

영역에서 널리 사용되고 있다. 생체 기반의 인증 시스템

에서 이용되는 신체적 특징 중에는 지문, 얼굴, 홍채, 손

바닥 정맥 등이 있는데, 이 중에서도 얼굴은 지문, 홍채,

정맥 등과는 달리 센서와 같은 추가적인 하드웨어 장치

없이 카메라만을 이용하여 비접촉식으로 영상을 쉽게 획

득할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점으로 인하여 지

난 몇 년간 얼굴 인증 시스템에 관한 연구가 활발히 진행

되어 많은 성과를 거두었고, 금융 서비스를 비롯한 다양

한 모바일 서비스에 널리 적용이 되었다. 그러나 이와 같

은 장점에도 불구하고 얼굴 인증 시스템은 사용자의 얼굴

사진과 동영상을 기반으로 한 위변조 공격에 취약하다는

단점이 있다 (그림 1 참고). 특히 최근 다양한 소셜 미디

어의 발달로 인하여 개인의 사진과 동영상을 타인이 쉽게

접근할 수 있게 되면서 이를 이용한 위변조 공격이 더욱

빈번하게 발생하고 있다. 따라서, 더욱 높은 보안성을 갖

춘 얼굴 인증 시스템 구축을 위하여 다양한 방법으로 행

해지는 얼굴 위변조 공격으로부터 사용자의 정보를 안전

하게 보호할 수 있는 얼굴 위변조 검출 기술 개발이 매우

중요하다 할 수 있다.

본 고에서는 현재까지 연구된 다양한 얼굴 위변조 검출

방법에 대한 최신 기술 동향을 살펴보고자 한다. 또한, 연

구된 다양한 위변조 검출 방법의 강점, 단점, 및 향후 과제

를 제시하는 것을 목표로 한다. 먼저 II장에서는 여러 종류

의 얼굴 위변조 공격에 대해 살펴본다. 또, III장에서는 제

안된 얼굴 위변조 검출 기술 방법에 대해 자세히 설명하

고, 마지막으로 IV장에서 전망과 결론으로 마무리한다.

II. 얼굴 위변조 공격

얼굴 위변조 공격은 보안 시스템에 등록되지 않은 사용

자가 등록된 사용자의 얼굴 사진이나 동영상 등을 이용

하여 불법적으로 개인 정보에 접근할 수 있는 권한을 획

득하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 얼굴 위변조 공격

은 2차원 위변조 공격(2D Spoof Attack)과 3차원 위변

조 공격(3D Spoof Attack)으로 나눌 수 있다. (그림 3 참

고). 초기에는 사진 위변조 공격(Photo Attack), 동영상

위변조 공격(Video Attack), 2차원 마스크 위변조 공격

<그림 2> 하드웨어 기반과 소프트웨어 기반의 얼굴 위변조 검출 방법.

<그림 3> 얼굴 위변조 공격의 분류.

전자공학회지 2019. 8 _ 649

▶ ▶ ▶ 얼굴 위변조 검출에 관한 최신 기술 동향

25

(2D Mask Attack) 등과 같은 종류의 위변조 공격이 주

를 이루었으나, 최근에는 플라스틱, 실리콘 등을 포함한

다양한 소재를 이용하여 더욱 정교하게 만들어진 3차원

마스크 공격(3D Mask Attack)도 등장하여 얼굴 인증 시

스템을 위협하고 있다.

먼저, 사진을 이용한 위변조 공격은 얼굴 인증 시스템

에 등록된 사용자의 얼굴 사진을 종이로 출력하거나, 스마

트폰 혹은 태블릿 PC와 같은 디지털 기기의 화면에 표시

하여 인증 시스템을 공격한다. 2차원 마스크 공격은 일반

적인 사진 공격보다 더욱 진보된 형태의 위변조 공격이다.

즉, 눈 위치 혹은 입 위치에 구멍이 뚫린 등록자의 고해상

도 사진을 이용하는데, 인증 시스템을 속이기 위하여 공

격자가 마스크를 착용한 후 눈 깜빡임과 같은 특정한 얼굴

움직임을 재현한다. 또, 동영상 위변조 공격은 공격자가

움직이지 않는 사진을 사용하는 것이 아니라, 등록된 사

용자의 동영상을 이용하는데, 사진 공격이나 2차원 마스

크 공격보다 얼굴의 움직임과 같은 생체정보를 더 많이 포

함하고 있어 위변조 여부 판별이 더욱 어렵다. 한편, 최근

3D 모델링 기술과 3D 프린팅 기술이 발전하면서, 이를 이

용하여 제작한 3차원 마스크 기반의 위변조 공격도 빈번

하게 발생하고 있다. 이러한 공격 방식은 기존의 2차원 공

격에 비해 진짜 얼굴과 외관 및 기하학적 특성이 매우 유

사하여 얼굴 위변조 검출을 더욱 어렵게 하고 있다.

III. 얼굴 위변조 검출 방법 동향

얼굴 위변조 공격 문제를 해결하기 위해 지난 몇 년간

국내외에서 다양한 얼굴 위변조 검출 방법이 연구되었

다. <그림 2>와 같이 위변조 검출 방법은 얼굴 인증 시스

템에서 사용되는 카메라 이외에 추가적인 하드웨어 장치

의 필요 여부에 따라 하드웨어 기반(Hardware-based)

의 얼굴 위변조 검출 방법과 소프트웨어 기반(Software-

based)의 얼굴 위변조 검출 방법으로 구분할 수 있다. 표

1에서는 지금까지 제안된 다양한 얼굴 위변조 검출 방법

에 대한 요약을 확인할 수 있다.

1. 하드웨어 기반 얼굴 위변조 검출 방법

하드웨어 기반의 얼굴 위변조 검출 방법은 영상 외 추

가적인 정보 획득을 위하여 적외선 센서와 같은 별도의

하드웨어 장치를 필요로 한다. 예를 들어, 열화상 카메라

(Thermal Camera)는 사람 얼굴의 온도 정보를 획득할

수 있어 이를 이용한 위변조 검출 방법이 제안되었다 [1].

라이트 필드 카메라(Light Field Camera)를 사용하면 피

사체의 광분포(Light Distribution)를 알 수 있으므로, 라

이트 필드 카메라를 통해 촬영된 진짜 얼굴과 가짜 얼굴

의 광분포 차이를 이용하여 위변조 여부를 판별하는 방

법도 연구되었다 [2]. 또한, 스테레오 카메라 혹은 여러 대

<표 1> 다양한 얼굴 위변조 검출 방법에 대한 요약.

▶ ▶ ▶ 김 은 석, 김 원 준


의 카메라를 이용하여 사람 얼굴의 3차원 모델을 생성하

여 진짜 얼굴과 가짜 얼굴을 구별하는 방법이 제안되었다 [3]. 하드웨어 기반의 얼굴 위변조 검출 방법은 한 대의 카

메라만을 이용할 때에 비해 더 많은 정보를 획득할 수 있

어, 소프트웨어 기반의 방법보다 대체로 더 뛰어난 성능

을 보이지만, 추가적인 하드웨어 장치의 설치 및 유지 비

용이 높다는 단점이 있다. 따라서, 최근에는 소프트웨어

기반의 얼굴 위변조 검출 방법에 대한 연구가 활발히 진

행되고 있다.

2. 소프트웨어 기반 얼굴 위변조 검출 방법

소프트웨어 기반의 얼굴 위변조 검출 방법은 현재 가장

보편적으로 사용되고 있는 방법이다. 추가적인 장치를 필

요로 하는 하드웨어 기반의 얼굴 위변조 검출 방법과는

달리, 소프트웨어 기반의 방법은 얼굴 인증 시스템에서

사용되는 한 대의 카메라만을 요구하므로, 설치 비용과

유지 비용이 적어 다양한 서비스에서 널리 사용되고 있

다. 이 방식은 주로 카메라를 통해 획득된 영상으로부터

얼굴 위변조 검출에 유의미한 특징을 추출하는 것에 초

점을 맞춘다. 소프트웨어 기반의 얼굴 위변조 검출 방법

은 크게 연구자가 직접 설계한 특징 기반(Hand Crafted

Feature-based)의 방법과 심층학습(Deep Learning-

based) 기반의 방법으로 나눌 수 있고, 연구자가 직접 설

계한 특징 기반의 방법은 다시 움직임 기반의 방법, 질감

(Texture) 차이 기반의 방법, 그리고 영상 화질 기반의

방법으로 나눌 수 있다.

초기에는 주로 움직임을 기반으로 한 얼굴 위변조 검출

방법이 연구되었다. 이러한 방법은 진짜 얼굴과 가짜 얼

굴을 구별할 수 있는 움직임 차이를 추출하여 얼굴 위변

조 검출을 수행한다. 예를 들어, 눈 깜빡임을 이용한 방

법 [4], 입술 움직임을 이용한 방법 [5], 머리 회전 움직임

을 이용한 방법 [6] 등이 제안되었다. <그림 4>는 눈 깜빡

임을 검출하여 얼굴 위변조 여부를 판별하는 방법의 예

이다. 또한, 얼굴의 움직임뿐만 아니라 배경의 움직임 정

보 역시 얼굴 위변조 여부를 판별하기 위해 사용되었다 [7]. 움직임 기반의 방법은 사진 공격 등 움직임이 없는 위

변조 공격 등을 효과적으로 검출할 수 있으나, 움직임 정

보를 포함하고 있는 동영상 위변조 공격에는 제대로 대응

하지 못하고, 또 시스템의 지시에 따라 사용자가 눈을 깜

빡이는 등 사용자의 협조를 필요로 하므로 편의성이 다소

떨어진다는 단점이 있다. 그리고 움직임 정보를 추출하기

위하여 상당한 시간이 소요되므로, 컴퓨팅 환경에 제한이

있는 모바일 기기 등에 적용되기에 많은 어려움이 있다.

<그림 4> 눈 깜빡임을 이용한 얼굴 위변조 검출 [7].

<그림 5> 영상 화질 평가 결과를 이용하여 얼굴 위변조 여부를 판별하는 방법의 예 [8].

전자공학회지 2019. 8 _ 651


27

영상 화질 기반의 방법은 카메라를 통해 획득된 영상

의 화질 평가 결과를 이용하여 진짜 얼굴과 가짜 얼굴

을 구별한다. 즉, 가짜 얼굴 영상이 진짜 얼굴 영상 대

비 영상 화질이 낮을 것이라는 가정을 바탕으로 얼굴 위

변조 검출을 수행한다. 예를 들어, 25개의 영상 화질 평

가 매트릭(Image Quality Assessment, IQA)에 대한

결과 값을 특징 벡터로 사용하여 위변조 여부를 판별하

는 방법이 제안되었다 (그림 5 참고) [8]. 또, 반사 정보

(Specular Reflection), 블러 정보(Blurriness), 채도 정보

(Chromatic Moment), 색상 정보(Color Diversity) 등 4

가지의 지표를 통해 영상의 왜곡 정도를 판별하여 위변조

검출을 수행하는 방법도 연구되었다 [9]. 영상 화질 기반의

방법도 움직임 기반의 방법과 마찬가지로 위변조 검출 성

능을 효과적으로 향상 시켰으나, 카메라의 성능에 따라 검

출 결과가 크게 달라질 수 있고, 고화질의 가짜 얼굴 영상

을 이용한 위변조 공격에 취약하다는 문제점이 있다.

한편으로, 얼굴의 질감(Texture)의 차이를 이용하는

질감 기반의 위변조 검출 방법도 제안되었다. 이 방식은

주로 질감 표현자(Texture Descriptor)를 이용하여 영

상의 질감 정보를 표현하고, 진짜 얼굴과 가짜 얼굴의 질

감 특징을 비교하여 얼굴 위변조 여부를 판별한다. 질

감 기반의 위변조 검출 방법은 구현 비용이 적게 들고 검

출 시간이 짧다는 장점이 있어 최근까지도 연구가 활발

히 진행되어왔다. 가장 먼저, 이차원 푸리에 스펙트럼 분

석(Two Dimensional Fourier Spectrum Analysis)을

통해 얼굴의 질감 정보를 표현하여 위변조 여부를 검출

하는 방법이 제안되었다 [10]. 또, 가짜 얼굴 영상은 카메

라를 두 번 통과하여 만들어지므로 진짜 얼굴 영상에 비

해 왜곡이 더 심할 것이라는 가정에 근거하여 가우시안

분포의 차이를 이용한 필터링(Difference of Gaussian,

DoG)을 통해 주파수 정보를 추출하여 위변조 여부를 판

별하는 방법도 연구되었다 [11]. 최근에는 국부 이진 패턴

(Local Binary Pattern, LBP) [12]과 같은 국부 영상 표

현자(Local Image Descriptor)를 이용하여 진짜 얼굴

과 가짜 얼굴의 질감 특성 차이를 나타내는 방식이 가

장 많이 연구되었다 [19]. <그림 6>은 국부 이진 패턴을

이용하여 얼굴 위변조 여부를 판별하는 과정을 보여주

고 있다. 또한, 국부 이진 패턴을 다중 스케일 영역으로

확장하여 가짜 얼굴 영상과 진짜 얼굴 영상 미세 질감

(Micro Texture) 특성을 비교하여 위변조 검출을 수행

하는 방식도 제안되었다 [13]. 이외에도 Scale-Invariant

Feature Transform(SIFT), Speed-Up Robust

Feature(SURF), Local Phase Quantization(LPQ) 등

의 다양한 국부 영상 표현자가 얼굴 위변조 검출에 이용

되었다 [14]. 질감 기반의 방법은 이론적으로 간단하고 구

현이 쉬워 많은 서비스에 적용이 되어왔으나, 다양한 환

경에서 획득되는 잡음이나 위변조 과정에서 발생하는 불

균일한 영상 변화에 취약한 단점이 있다.

다른 컴퓨터 비전의 분야에서와 마찬가지로 최근 얼

굴 위변조 검출 분야에서도 심층 신경망(Deep Neural

Network, DNN), 특히 합성곱 신경망(Convolutional

Neural Network, CNN)을 적용하려는 시도가 활발히 진

<그림 6> 국부 이진 패턴을 이용하여 얼굴 위변조 여부를 판별하는 방법의 예 [13].

▶ ▶ ▶ 김 은 석, 김 원 준


행되고 있다. 연구자가 직접 설계한 특징을 이용하는 방

법과는 달리 심층 신경망을 이용하면, 얼굴 영상으로부

터 위변조 검출에 핵심적인 특징을 학습을 통하여 추출할

수 있어 다양한 위변조 공격 시나리오에 더욱 잘 대응할

수 있다는 장점이 있다. 먼저, 합성곱 신경망을 이용하여

얼굴 영상으로부터 특징을 추출하고, 서포트 벡터 머신

(Support Vector Machine, SVM)을 이용하여 진짜 얼굴

과 가짜 얼굴을 구별하는 분류기를 학습시키는 방법이 연

구되었는데, 기존의 질감 기반의 위변조 검출 방법 대비

향상된 성능을 보여주었다 [15]. 또한, 영상 분류(Image

Classification)를 위하여 선 학습된 신경망 구조를 이용

한 방법도 제안되었는데, 미세 조정(Fine-Tuning) 과정

없이 얼굴 위변조 검출 문제에 그대로 적용되어도 뛰어난

성능을 나타내었다 [16]. 최근에는 <그림 7>에서 볼 수 있

듯이 한 장의 사진만을 이용하는 것이 아니라, 연속된 여

러 장의 사진을 이용하여 동적인 정보까지 학습을 통해

추출함으로써 위변조 검출 성능을 향상 시키는 방법도 제

안되었다 [17]. 이처럼 다양한 연구를 통해 심층 신경망을

이용한 얼굴 위변조 검출 방법의 우수성이 입증되면서,

최근 이를 이용한 기술 개발이 더욱 활발하게 이루어지고

있다. 그러나 심층 신경망 기반의 방법은 학습 모델을 저

장하기 위해 많은 메모리를 필요로 하므로 모바일 기기에

그대로 탑재되기 어려워 경량화 구조에 관한 연구의 필요

성도 점차 증가하고 있다.

V. 전망과 결론

4차 산업 혁명 시대가 도래함에 따라 다양한 모바일 기

기가 기업과 개인에게 급속히 보급되면서, 이제 모바일 기

기의 사용은 선택의 영역이 아닌 필수의 영역에 들어서고

있다. 다양한 모바일 서비스의 발전은 사용자에게 편의성

을 제공하고 있지만, 다른 한편으로는 악의적 사용자에 의

한 불법적인 개인 정보 접근 문제 또한 증가시키고 있다.

따라서, 개인과 기업의 보안 요구를 충족시키기 위한 고성

능 사용자 인증 시스템 개발의 필요성이 대두되고 있다.

생체 인증 시스템은 지문, 홍채, 얼굴, 정맥 등 생체의

특징을 사용자 인증을 위한 키로 사용하여 분실 및 망각

의 위험이 없고 간편하게 인증을 할 수 있어 최근 보안 영

역에서 많이 사용되고 있다. 생체특징 중에서도 얼굴은

여러 편의성을 가지고 있어 얼굴을 이용한 인증 시스템이

많은 모바일 기기에 탑재되고 있다. 그러나 얼굴 인증 시

스템은 사용자의 사진이나 동영상을 기반으로 한 가짜 얼

굴을 이용하는 악의적 사용자에게 쉽게 공격받을 수 있

어, 얼굴 위변조 검출 방법은 사용자의 정보를 안전하게

보호하는데 필수적인 알고리즘이라 할 수 있다.

지금까지 얼굴 위변조 검출 분야에서 많은 연구가 이루

어졌고, 수많은 발전을 거두었다. 그러나 이에 맞추어 위

변조 공격 방법 또한 점점 더 정교하게 진화하고 있다. 따

라서 이러한 흐름에 따라 얼굴 위변조 검출 연구는 앞으

로도 더욱 활발히 이루어져야 할 것이다.

<그림 7> 연속된 사진으로부터 동적인 정보를 추출하는 딥러닝 기반 방법의 예 [17].

전자공학회지 2019. 8 _ 653


29

참 고 문 헌

[1]T.I.Dhamecha,A.Nigam,R.Singh,andM.Vasta,“Disguise

detection and face recognition in visible and thermal

spectrums,”inProc.Int.Conf.Biometrics(ICB),Jun.2013,pp.

1-8.

[2]S. Kim, Y. Ban, andS. Lee, “Face livenessdetection using

a light field camera,” Sensors, vol. 14, no. 12, pp. 22471-

22499,Jan.2014.

[3]A. Lagorio, M. Tistarelli, M. Cadoni, C. Fookes, and S.

Sridharan, “Liveness detection based on 3D face shape

analysis,” in Proc. 1st Int.Workshop Biometrics Forensics

(IWBF),Apr.2013,pp.1–4.

[4]J.-W. Li, “Eye blink detection based on multiple Gabor

responsewaves,” in Proc. Int. Conf.Mach. Learn. Cybern.

(ICMLC),Jul.2008,pp.2852–2856.

[5]G. Chetty andM.Wagner, “Multi-level liveness verification

for face-voice biometric authentication,” in Proc. Biometrics

Symp.,SpecialSessionRes.BiometricConsortiumConf.,Sep.

2006,pp.1–6.

[6]K.Kollreider,H.Fronthaler,andJ.Bigun,“Evaluatingliveness

by face imagesand the structure tensor,” inProc. 4th IEEE

WorkshopAutomat. Identificat.Adv.Technol.,Oct.2005,pp.

75–80.

[7]G. Pan, L. Sun, Z.Wu, and S. Lao, “Eyeblink-based anti-

spoofing in face recognition fromagenericWebcamera,” in

Proc.Int.Conf.Comput.Vis.(ICCV),Oct.2007,pp.1–8.

[8]J. Galbally, S. Marcel, and J. Fierrez, “Image quality

assessment for fake biometric detection: application to iris,

fingerprint,andfacerecognition,”IEEETrans.ImageProcess.

vol.23,no.2,pp.710–724,Feb.2014.

[9]D.Wen,H.Han,andA.K. Jain, “Facespoofdetectionwith

imagedistortionanalysis,” IEEETrans. Inf.ForensicsSecurity,

vol.10,no.4,pp.746–761,Apr.2015.

[10]J.Li,Y.Wang,T.Tan,andA.K.Jain,“Live facedetection

basedontheanalysisofFourierspectra,”inProc.SPIE,vol.

5404,pp.296–303,Aug.2004.

[11]X.Tan,Y.Li,J.Liu,andL.Jiang,“Face livenessdetection

from a single image with sparse low rank bilinear

discriminativemodel,” inProc.11thEur.Conf.Comput.Vis.

(ECCV),Sep.2010,pp.504–517.

[12]T. Ojala,M. Pietikainen, and T.Maenpaa, “Multiresolution

gray-scale and rotation invariant texture classificationwith

localbinarypatterns,”IEEETrans.PatternAnal.Mach.Intell.,

vol.24,no.7,pp.971–987,Jul.2002.

[13]J. Maatta, A. Hadid, andM. Pietikäinen, “Face spoofing

detection from single images usingmicro-texture analysis,”

inProc.Int.JointConf.Biometrics(IJCB),Oct.2011,pp.1–7.

[14]D. Gragnaniello, G. Poggi, C. Sansone, and L. Verdoliva,

“An investigation of local descriptors for biometric spoofing

detection,”IEEETrans.Inf.ForensicsSecurity,vol.10,no.4,

pp.849–863,Apr.2015.

[15]J. Yang, Z. Lei, and S. Z. Li, "Learn convolutional neural

network for face anti-spoofing," arXiv preprint arXiv:

1408.5601,Aug.2014.

[16]O. Lucena, A. Junior, V. Moia, R. Souza, E. Valle, and

R. Lotufo, “Transfer learning using convolutional neural

networks for face antispoofing,” in Proc. Int. Conf. Image

Anal.Recognit.,Jun.2017,pp.27–34.

[17]R.Shao,X,Lan,P.C.Yuen,"JointDiscriminativeLearningof

DeepDynamic Textures for 3DMask FaceAnti-Spoofing,"

IEEETrans.Inf.ForensicsSecurity,vol.14,no.4,pp.923–

938,Apr.2019.

[18]Z. Zhang, J. Yan, S. Liu, Z. Lei, D Yi, S. Z. Li. “A Face

Antispoofing Databasewith Diverse Attacks." in Proc. Int.

Conf.Biometrics(ICB),Mar.2012,pp.26–31

[19]I.Chingovska,A.Anjos,andS.Marcel,”Ontheeffectiveness

of local binary patterns in face anti-spoong,” in Proc. Int.

Conf.BiometricsSpecialInterestGroup(BIOSIG),Sep.2012,

pp.1-7.

▶ ▶ ▶ 김 은 석, 김 원 준


김 은 석

•2018년 2월 건국대학교 전기전자공학부 학사

•2018년 3월~현재 건국대학교 전기전자공학부 석사 과정

<관심 분야>

Computer Vision, Biometrics, Machine Learning,

Pattern Recognition

김 원 준

•2006년 8월 서강대학교 공과대학 전자공학과 학사

•2008년 8월 KAIST 정보통신공학과 석사

•2012년 8월 KAIST 전기및전자공학과 박사


•2016년 3월~현재 건국대학교 조교수

<관심 분야>

Computer Vision, Image Understanding, Biometrics,

Machine Learning, Pattern Recognition

전자공학회지 2019. 8 _ 655

지문 인식 및 위변조 검출에

관한 최신 기술 동향

특집 지문 인식 및 위변조 검출에 관한 최신 기술 동향

김 원 준건국대학교 전기전자공학부

31

Ⅰ. 서 론

최근 다양한 모바일 기기의 사용이 급증하면서 고성능 보안 시스

템 구축 및 운용의 필요성도 크게 부각되고 있다. 특히, 스마트폰의 경

우 얼굴, 지문, 홍채 등 사용자의 다양한 생체 정보를 이용하여 시스템

을 언락(Unlock)할 수 있으며, 이를 기반으로 금융 거래 등 상위 단계

응용프로그램을 이용할 수 있기 때문에 고강도 보안 체계가 필수적이

다. 그러나 기존 보안 시스템과 달리, 스마트폰과 같은 모바일 기기에

서는 센서의 소형화, 메모리 제한 등으로 기존 인식 기술을 그대로 적

용하기에 많은 어려움이 있다. 모바일 기기 사용자 보안을 위한 다양

한 생체 정보 중 지문은 간단한 접촉으로 고성능 인식을 가능하게 하

여 가장 널리 적용되고 있다. 그러나 홈버튼 크기로 축소된 센서 면적

으로 인해 지문 인식 알고리즘은 극소 부분의 지문(예를 들어, 4mm x

4mm)만을 이용하여 사용자를 인식해야 하며, 최근 초음파 센서로부

터 획득한 새로운 화질의 영상에서 또한 고성능 동작이 가능해야 한다 [1]. 또한, 최근 이슈가 되고 있는 실리콘, 젤라틴 등을 이용한 지문 제작

(Fabrication)으로부터 사용자 정보를 보호 할 수 있는 위변조 검출 기

술 개발이 매우 중요하다 할 수 있다.

소형 지문 센서로부터 획득한 지문 영상을 기반으로 사용자 인증을

수행하는 방법은 크게 특징점을 이용하는 방법과 지문 패턴을 이용하는

방법으로 나눌 수 있다. 먼저 특징점을 이용하는 방법은 지문 인식 초

기에 가장 보편적으로 사용되어 왔던 방법으로 지문 산등성이(Ridge,

즉, 융기된 부분)와 골짜기(Valley, 즉, 침강된 부분)의 끝점과 분기점

의 위치 및 각도를 이용한다. 지문 전체 영역을 획득하여 사용하는 기

존 보안 시스템에서는 이러한 방법을 이용하여 고성능 사용자 인증이

가능하였으나, 소형 지문 센서를 통해 획득한 이미지에는 충분한 수의

▶ ▶ ▶ 김 원 준


특징점이 존재하지 않기 때문에 인식 성능이 급격히 저하

되는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지문

의 융기 및 침강 부분의 패턴 정합(Matching)을 통해 사

용자를 인증하는 방법이 제안되었다. 지문은 기본적으로

방향 구조(Directional Structure)를 기반으로 하고 있기

때문에 영상 내 그레디언트(Gradient) 정보를 이용하여

방향성을 비교하는 방식을 통해 등록된 사용자를 효과적

으로 인식 할 수 있다. 그러나, 다양한 방향으로 입력되는

지문의 방향성을 알 수 없기 때문에 동일한 시간 내 사용

자를 인식하기 위한 어려움이 존재한다.

지문 위변조 검출 방법은 영상 내 텍스처(Texture) 차

이를 이용하는 방법이 대부분이다. 특히, 지역 국부 패

턴(Local Binary Pattern, LBP)[2] 및 이에 대한 변

형 방법들을 이용하여 국소 영역의 텍스처 패턴을 압축

(Encoding) 효과적으로 압축하고 학습을 통해 지문의

위변조 여부를 판별한다. 최근에는 심층 신경망(Deep

Neural Network)을 이용하여 고유 특징을 추출하고 이

를 위변조 검출 여부를 판별하는데 사용하는 방법 또한

소개 되고 있다.

본 고에서는 다양한 생체 정보 중 모바일 기기의 보안

시스템을 위해 가장 널리 사용되고 있는 지문인식 및 위

변조 검출 기술의 최신 동향에 대해 살펴보고자 한다. II

장에서는 모바일 기기를 위한 지문인식 기술동향을 소개

한다. III장에서는 지문 위변조 검출 기술 동향을 살펴보

고, IV장에서 결론을 맺는다.

<그림 1> 지문 특징점(분기점(Bifurcation) 및 끝점(Ridge Ending))을 이용한 인식 알고리즘의 전체적인 흐름도.

<그림 2> 특징점 정합 기반의 사용자 인식 과정의 예.

전자공학회지 2019. 8 _ 657

▶ ▶ ▶ 지문 인식 및 위변조 검출에 관한 최신 기술 동향

33

Ⅱ. 모바일 기기를 위한 지문인식 기술

이미 공공 장소에서 본인 인증을 위해 상용화가 된 지

문 인식 기술은 진부한 기술로 간주되어 왔으나, 정전 센

서(Capacitive Sensor)를 이용한 지문 인식이 모바일 기

기에 널리 사용되기 시작하면서 지문 인식 기술이 재조명

되고 있다. 소형 센서 보급으로 지문을 취득할 수 있는 면

적이 매우 작아지면서 이미 상용화가 진행된 특징점 정합

기반의 방법이 인식 성능 달성에 어려움을 겪게 되었으

며, 이를 극복하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다.

특징점 기반 지문 인식 방법의 전체적인 흐름도

를 <그림 1>에 나타내었다. 먼저, 지문의 방향 구조

를 모델링하기 위해 에지(Edge) 검출기를 이용하여 방

향 지도(Orientation Field)를 구축한다 [3]. 이진화

(Binarization)을 통해 지문 융기 영역(Ridge)을 검출하

고 이에 대한 세밀화(Thining) 작업을 진행한다. 한 픽

셀 굵기로 표현된 지문 융기 영역을 기반으로 분기점

(Bifurcation)과 끝점(Ridge Endings)의 위치 및 상대적

각도를 룩업(Look-up) 테이블 형태로 저장한다. 입력되

는 다양한 지문 정보는 주 방향 조정을 거친 후 저장된 사

용자 정보와의 고속 테이블 정합을 통해 인증 과정을 거

치게 된다. 특징점 기반 지문 인식 방법의 상세 과정을 그

림 2에 나타내었다. 접촉식 인증으로 인해 비교적 형태

변형이 발생하지 않아 고성능 인증이 가능하나, 특징점(

즉, 분기점과 끝점)의 수가 충분하지 않은 경우 성능이 급

<그림 3> 부분 지문 이미지를 이어붙여 전체 지문 이미지를 생성하는

과정의 예 (Precise Biometric社).

<그림 4> 지문 패턴 지도 생성 과정의 예.

<그림 5> 합성곱 신경망을 이용하여 지문 방향 특징을 추출하는 과정의 예.

▶ ▶ ▶ 김 원 준


격히 저하되는 문제점이 있다. 예를 들어, 스마트폰에 탑

재된 지문 센서의 좁은 면적에서 획득한 지문 이미지에는

매우 적은 수의 특징점 만이 존재한다. 이를 극복하기 위

해 Precise Biometric에서는 사용자 등록 시 획득한 부분

지문 영상을 모두 이어 붙여(Image Stitching) 전체 지문

이미지를 생성하고 이를 바탕으로 인식하는 방법을 제안

하였다 (그림 3 참조) [4]. 해당 전략은 특징점 기반의 방

법을 그대로 적용할 수 있는 장점이 있지만, 인식 성능 또

한 생성된 전체 지문 영상의 화질에 의존하게 된다는 문

제점이 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 지문의 패턴 정합을 이

용하여 사용자 인증을 수행하는 방법이 연구되어 오고 있

다. 대표적으로 방향 특성을 정확하게 모델링하기 위해

다중 방향 Gabor 필터를 적용하여 방향 지도를 생성하는

방법이 있다 [5]. 자세히 살펴보면, 여덟 방향의 Gabor 필

터를 부분 지문 영상에 적용하여 초기 방향 지도를 생성

하고 이에 대한 가중치 적용을 통해 각 방향 특성을 효과

적으로 학습할 수 있도록 한다. <그림 4>는 각 방향 별 지

문 패턴의 예를 보여주고 있다. 이러한 방법은 특징점의

개수와 관계없이 동작하는 장점이 있으나, 지역적 구조

를 세밀하게 표현하지 못하는 취약점이 있다. 한편으로,

심층 학습망을 이용하여 지문 방향 구조 특징을 추출하는

방법도 최근 연구되고 있다. 예를 들어, 영상 인식 분야에

서 널리 사용되는 합성곱 신경망(Convolutional Neural

Network, CNN)을 이용하여 압축된 특징을 미리 정의한

방향 지도와 비교하여 사용자 인증을 시도하는 방법 등이

제안되었다 [6]. <그림 5>는 합성곱 신경망을 이용하여 지

문 방향 특징을 추출하는 과정의 예를 보여주고 있다.

모바일 기기에서 취득되는 지문은 대부분 부분 지문으

로 기존 지문 인식 기술을 그대로 적용하기에는 많은 어

려움이 존재한다 (그림 6 참조). 취득된 영상 내 특징점

이 없을 수 도 있으며 불균일한 압력으로 방향 구조가 정

확하게 추출되지 않는 경우가 빈번하게 발생한다. 따라

서, 모바일 기기에서 효과적으로 지문인식을 수행하기 위

해서는 영상 화질 개선이 필수적이다. 영상 처리 분야에

서 널리 사용되는 저대역 필터링 기법[7]이나 다양한 잡음

제거 방법들이 적용될 수 있다. 또한, 산업계를 중심으로

이미지 스티칭(Stitching)[8]이나 고정밀 패턴 정합 방법

을 활발하게 연구하고 있으며 현재 상용화된 제품들에 실

<그림 6> 모바일 기기에서 획득한 지문 영상의 예.

<그림 7> 실제 지문을 통해 획득한 이미지 (위),

제작된 지문을 통해 획득한 이미지 (아래).

<그림 8> 국부 이진 패턴을 이용하여 지문 위변조를 검출하는 방법의 예.

전자공학회지 2019. 8 _ 659


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제 적용 중이다. 그러나 여전히 사용자의 높은 보안 요구

수준을 만족시키기에 인식 성능이 부족한 상태이며, 특히

최근 적용되고 있는 화면 내 지문 인식 기술의 경우 정전

방식이 아닌 초음파 방식으로 지문 영상이 획득되기 때문

에 최적의 인식 알고리즘 개발이 여전히 요구되고 있다.

III. 지문 위변조 검출 기술

지문 인식 기술이 모바일 기기에 보편적으로 사용되기

시작하면서 악의적으로 사용자의 지문 정보를 탈취하여

가짜 지문을 만들고, 이를 이용하여 보안을 위협하는 경

우가 늘고 있다. 예를 들어, 화면에 남아 있는 사용자의

지문은 주변에서 흔하게 사용하는 스카치 테이프로도 그

형태를 획득할 수 있으며 이를 기반으로 제작한 가짜 지

문을 통해 실제 사용자의 스마트 기기에 접속이 가능하

다. 지문 위변조에 사용되는 재질로는 실리콘, 젤라틴 등

이 있으며, <그림 7>은 제작된 지문을 이용하여 실제 센

서에서 취득한 이미지의 예를 보여주고 있다 [9]. 그림에

서 알 수 있듯이 최근 제작된 지문은 완성도가 매우 높아

실제 지문과 획득된 이미지에서 거의 차이를 느낄 수 없

다. 따라서, 별도의 장비 없이 위변조 여부를 검출하는 알

고리즘 개발이 매우 중요하다.

지문 위변조 검출 방법은 크게 텍스처(Texture) 정보

를 이용하는 방법과 영상의 화질을 이용하는 방법으로 나

눌 수 있다. 영상 텍스처를 표현하기 위해 가장 널리 사용

되고 있는 지역 국부 패턴(Local Binary Pattern, LBP)[2]는 얼굴 인식[10] 뿐만 아니라, 지문 인식 및 위변조 검

출에도 폭넓게 적용되고 있다. 실제 지문과 제작된 지문

의 미묘한 차이는 국부 텍스처 패턴을 기반으로 효과적

으로 표현 가능함이 알려지면서 이를 변형한 다양한 방

법 또한 제안되고 있다 [11]. 예를 들어, 잡음에 취약한 단

점을 보완하기 위해 위상(Phase)의 패턴을 압축하여 지

문 위변조에 사용하는 방법(Local Phase Quantization)[11], 불균일한 압력으로 인한 영상 변이(Deformation)에

강인하도록 밝기 차이를 압축할 때 세 가지 조건을 사용

하는 방법(Local Tenary Pattern)[12], 이를 다중 스케일

영역으로 확장하여 성능을 향상 시키는 방법 [13]등이 제안

되어 왔다. 가장 최근에는 실제 지문과 제작된 지문의 구

<그림 9> 이미지 그레디언트(Gradient)를 이용한 방향의 일관성 정도

(왼쪽 : 실제 지문, 오른쪽 : 제작된 지문)

<그림 10> 화질 평가 결과를 지문 위변조 검출에 이용하는 과정의 예.

▶ ▶ ▶ 김 원 준


조적 방향성의 특징을 모델링하여 위변조 여부 검출에 사

용한 방법도 제안되었다 [14]. 즉, 제조된 지문의 경우 지

문 내 융기 및 침강 부분의 방향 일관성이 실제 지문에 비

해 떨어진다는 관찰 결과를 바탕으로 일관성 지도를 생

성하고 이에 대한 학습을 통해 위변조 여부를 검출한다.

<그림 9>는 실제 지문과 제작된 지문 이미지에 대하여

그레디언트(Gradient)를 계산하고 그 결과를 기반으로

방향의 일관성 정도의 차이를 보여주고 있다.

한편으로, 영상의 화질 평가 결과를 특징 벡터로 이용

하여 위변조 여부를 검출하는 방법 또한 활발히 진행되어

왔다. 이 방법은 이미 많은 연구가 진행되어 온 영상 화

질 평가 분야의 다양한 알고리즘을 그대로 적용하여 획득

한 점수(Score) 자체를 해당 영상의 특징으로 간주하는

방식으로, 생체 정보 형태에 관계없이 동일하게 적용 가

능하다는 장점이 있다. 가장 대표적으로 25개의 화질 평

가 메트릭(Visual Quality Assessment, VQM)을 적용하

여 계산된 점수를 위변조 검출에 이용한 방법이 있다 [15].

그 과정을 <그림 10>에 나타내었으며, 제작된 지문 이미

지의 주된 화질 저하 원인을 블러링(Blurring)으로 가정

하고 있다. 전역적인 화질 평가에서 더 나아가 제작 시 압

력의 불균형으로 인한 지역적 불균일성을 효과적으로 반

영하기 위해 확장된 방법 또한 제안되었다 [16]. 획득한 영

상 내 지역적 영역에서 화질 평가를 각각 수행하고 그 결

과를 함께 이용하여 위변조를 판별함으로써 성능이 효과

적으로 향상 되었다.

지문 인식과 마찬가지로 위변조 검출 분야에서도 심층

신경망을 이용하여 성능을 향상 시키려는 시도가 활발히

진행되고 있다. 지문 위변조 여부 검출 문제는 이진 문제

(Binary Problem, 즉, Live or Fake 판변 문제)로 합성

곱 신경망 적용에 매우 유리하며, 기존 신경망 구조를 그

대로 적용할 수 있다. 예를 들어, 영상 인식에 가장 널리

사용되는 AlexNet[17]과 VGGNet[18]을 그대로 지문 위변

조 검출 문제에 적용한 방법이 최근 소개되었으며, 기존

텍스처를 이용한 방법 대비 성능 향상이 뛰어남을 보여주

고 있다 [19]. <그림 11>은 심층 신경망을 이용한 지문 영

상 내 특징 추출 과정을 보여주고 있다. 이와 같이 영상

인식 분야에서 심층 신경망을 이용한 방법의 우수성이 입

증되면서 생체 인식 및 위변조 검출 분야에도 빠르게 적

용되기 시작하고 있는 상황이다. 따라서, 모바일 기기에

탑재 가능한 경량화 구조에 대한 연구의 중요성이 부각되

고 있다.

IV. 전망과 결론

통신 환경의 발전과 모바일 기기의 급속한 보급 확대로

스마트폰은 단순히 개인 전화가 아닌 정보 저장의 또 다

른 형태로 폭넓게 사용되기 시작하고 있다. 따라서, 사용

자는 고강도 보안 솔루션으로 스마트폰을 보호하고자 하

며 산업계는 이에 발맞추어 다양한 생체 정보 기반 보안

시스템을 개발하고 상용화하고 있다.

최근 지문 센서의 소형화가 급격하게 진행되면서 다양

한 모바일 기기에 손쉽게 적용이 가능해지고 이에 발맞추

어 지문 인식 알고리즘 또한 활발히 연구가 진행되고 있

다. 지문은 최소한의 접촉으로 고강도 보안 유지가 가능

하며 사용의 편의성으로 인해 가장 널리 사용되고 있는

생체 정보의 형태라고 할 수 있다. 그러나 센서 크기의 소

형화로 기존 지문 인식 알고리즘 적용이 어렵기 때문에

최근 부분 지문 인식에 최적화된 많은 알고리즘이 개발되

고 상용화 되었다. 그럼에도 불구하고 지문 인식 알고리

즘 개발에 꾸준한 관심이 필요한 이유는 센서가 새롭게

개발됨에 따라 획득되는 영상의 특징 또한 달라지게 되고

이에 알맞은 고성능 인식 알고리즘이 필요하기 때문이다.

예를 들어, 최근 초음파 센서를 이용하여 화면 내 지문 인

식이 가능한 제품이 출시되면서 기존 정전 방식 센서로부

<그림 11> 합성곱 신경망 기반 지문 위변조 검출 여부를 위한 특징 추출

과정의 예.

전자공학회지 2019. 8 _ 661


37

터 획득되는 이미지와 특징이 많이 달라지게 되었다. 따

라서, 지문 인식 알고리즘은 앞으로도 꾸준한 개발과 유

지 및 보수가 필요하다고 할 수 있다.

더 나아가, 지문 위변조 검출 여부 솔루션 탑재가 시급

히 요구되어 지고 있다. 지문 인식 기반 보안 및 거래 등

이 활발히 진행되면서 사용자의 정보를 보다 강력하게 보

호해야 할 필요성 또한 증가하고 있다. 별도의 장비를 탑

재하는 방식은 정확도는 보장될 수 있으나 추가 비용이

필요하기 때문에 영상만을 이용한 고성능 위변조 검출 방

법 개발이 매우 중요하다. 스마트폰이 점점 일상생활의

중심이 되어가는 시대에 지문 위변조 여부 검출 방법은

반드시 함께 탑재가 되어야할 중요 알고리즘이라고 할 수

있다. 따라서 이에 대한 꾸준한 개발과 선제적 적용이 필

요하다고 할 수 있다.

참 고 문 헌

[1]ht tp: //www. k inews. net/ news/ ar t ic leView.

html?idxno=208470

[2]T. Ojala, M. Pietikainen, and T. Maenpaa, “Multiresolution

gray-scale and rotation invariant texture classificationwith

localbinarypatterns,” IEEETrans.PatternAnal.Mach. Intell.,

vol.24,no.7,pp.971–987,Jul.2002.

[3]A.Jain,L.Hong,andR.Bolle,“On-linefingerprintverification,”

IEEE Trans. PatternAnal.Mach. Intell., vol. 19, no. 4, pp.

302-314,Apr.1997.

[4]https://precisebiometrics.com/best-user-experience-for-

smartphones/

[5]A. Ross, A. Jain, and J. Reisman, “A hybrid fingerprint

matcher,”PatternRecognition,vol.36,pp.1661-1673,2003.

[6]K.CaoandA.K.Jain,“Latentorientation fieldestimationvia

convolutionalneuralnetwork,”inProc.Int’l.Conf.onBiometrics

(ICB),pp.349–356,May2015.

[7]Gottschlich,“Curved-region-basedridgefrequencyestimation

andcurvedGabor filters for fingerprint imageenhancement,”

vol.21,no.4,pp.2220-2227,Apr.2012.

[8]R.Szeliski, "Imagealignment and stitching,"Retrieved2008-

06-01.

[9]G. L.Marcialis et al., “First international fingerprint liveness

detection competition LivDet 2009,” in Proc. IAPR Int. Conf.

ImageAnal.Process.,vol.5716,pp.12–23,2009.

[10]T.Ahonen,A.Hadid, andM.Pietikainen, "Facedescription

with local binary patterns: application to face recognition,"

IEEETrans.PatternAnal.Mach. Intell., vol. 28, no. 12, pp.

2037–2041,Dec.2006.

[11]L. Ghiani, G. Marcialis, and F. Roli, “Fingerprint liveness

detectionbylocalphasequantization,”inProc.IEEEInt.Conf.

PatternRecognit.,pp.537–540,Nov.2012.

[12]X. Tan andB. Triggs, "Enhanced local texture feature sets

for face recognition underDifficult lighting conditions," IEEE

Trans. on ImageProcess., vol. 19, no. 6, pp. 1635-1650,

Jun.2010.

[13]X. Jia, X. Yang, Y. Zang, N. Zhang, R. Dai, and J. Tian,

“Multi-scaleblocklocalternarypatternsforfingerprintsvitality

detection,” inProc. IEEEInt.Conf.Biometics,pp.1–6,Jun.

2013.

[14]W.Kim,"Fingerprintlivenessdetectionusinglocalcoherence

patterns,"IEEESig.Process.Lett.,vol.24,no.1,pp.51-55,

Jan.2017.

[15]J. Galbally, S. Marcel, and J. Fierrez, “Image quality

assessment for fakebiometric detection: application to iris,

fingerprint,andfacerecognition,”IEEETrans.ImageProcess.

vol.23,no.2,pp.710–724,Feb.2014.

[16]W. Kim, S. Suh, Y. Kim, and C. Choi, “Fingerprint

liveness detection using ensemble of local image quality

assessments,” in Proc. Electronic Imaging, vol. 6, pp. 1-6,

Feb.2016.

[17]A. Krizhevsky, I. Sutskever, andG. E. Hinton, "ImageNet

classification with deep convolutional neural networks," in

Proc.NIPS,pp.1-9,Dec.2012.

[18]K. Simonyan andA. Zisserman, "Very deep convolutional

networks for large-scale image recognition," 2014 ILSVRC

(ImageNetLarge-ScaleVisualRecognitionChallenge).

[19]R. F. Nogueira, R. Lotufo, and R. Machado, “Fingerprint

▶ ▶ ▶ 김 원 준


livenessdetectionusingconvolutionalneuralnetwork,” IEEE

Trans.onInform.ForensicsSecur.,vol.11,no.6,pp.1206-

1213,Jun.2016.

김 원 준

•2006년 서강대학교 공과대학 전자공학과 학사

•2008년 8월 KAIST 정보통신공학과 석사

•2012년 8월 KAIST 전기및전자공학과 박사


•2016년 3월~현재 건국대학교 조교수

<관심 분야>

Computer Vision, Image Understanding, Biometrics,

Machine Learning, Pattern Recognition

전자공학회지 2019. 8 _ 663

동공 검출 기법의

최신 연구 동향

특집 동공 검출 기법의 최신 연구 동향

송 병 철인하대학교 전자공학과

이 강 일인하대학교 전자공학과

39

Ⅰ. 서 론

2018년 가장 뜨거운 인기를 얻었던 스마트폰 어플리케이션 중 하나

는 포켓몬 고(Pokemon Go)였다. 증강현실(Augmented Reality)을 활

용한 어플리케이션으로 사용자의 GPS 정보를 받아 사용자의 환경에

맞는 포켓몬 세계를 스마트폰을 통해 사용자에게 보여준다.이 어플리

케이션의 누적 매출액은 2조 8천억원으로 증강현실과 훌륭한 컨텐츠가

만났을 때 그 가치가 무궁무진함을 보여준 한 사례라고 볼 수 있다. 한

편, 가상현실(Virtual Reality)을 활용한 어플리케이션 시장도 최근들

어 딥러닝의 도래로 인해 크게 발달하고 있는 컴퓨터비전, 영상처리 기

술에 의해서 그 시장이 점점 커져가고 있다. 대표적인 VR 어플리케이

션 중 하나는 HUD 장비를 착용하고 사용자의 시선정보와 사용자의 조

작에 따라 세계를 들여다 볼 수 있도록 하는 GOOGLE EARTH VR이

있다. 2019년에 기대되는 VR관련 소프트웨어 수익은 12억 달러 규모

로 아직 발전될 여지가 큰 시장임을 감안하면 선점해야하는 주요 시장

으로 그 가치가 크다고 볼 수 있다.

AR과 VR을 위한 상당수의 기기들은 HCI(Human Computer

<그림 1> 시선 추적을 활용한 어플리케이션 [24]

(좌 : 시장 조사에 활용, 우 : 리듬게임에 활용 )

▶ ▶ ▶ 이 강 일, 송 병 철


Interaction)을 기반으로 한다. 따라서 사용자의 행동 혹

은 다양한 신호들을 입력받아 작동하게 되는데 그 중 시

선정보는 매우 중요한 데이터이며 이를 활용한 예시가

<그림 1>에 제시되어 있다. 게다가 VR 어플리케이션 중

하나인 GOOGLE EARTH VR의 경우 사용자의 시선정

보를 받아 이를 활용하는데 이처럼 시선정보 처리를 위한

시선추정 기술은 최근 다양한 어플리케이션에서 요구가

되고 있다.

지금까지 연구되어온 시선 추정 기술은 크게 2가지로

나눌 수 있다. 첫 번째는 모델 기반 기법으로 기하적인 눈

모델링을 통한 접근으로 사전에 정의된 필터와 눈에 대

한 모델링을 통해서 획득한 데이터에 대해 기계학습을 기

반으로 회귀문제를 푸는 형태의 기술이며 사용자 눈의

Perspective Projection에 대해 취약하여 보통 머리 자세

를 추정하는 모듈을 함께 사용한다. 두 번째는 외형 기반

기법으로 IR광원을 사용하거나 다른 장비를 통해 눈의 외

형적 특징을 잘 추출하여 이를 특징으로 삼아 문제를 푸

는 접근 방식이다. 이 방법은 반사나 글레어(Glare)와 같

은 빛으로 인한 아티팩트와 속눈썹과 눈꺼풀에 의한 눈

영역 가려짐에 취약한 모습을 보인다. 최근 이런 문제점

을 완화하고자 영상 분할 기반의 외형 기반 기법이 CNN

과 함께 등장하고 있다. 2012년 AlexNet[1]의 등장 이래

로 컴퓨터 비전 기술에 막대한 영향을 주고 있는 CNN을

활용한 접근으로 앞서 언급한 두 가지 전통적인 기법의

틀 하에 CNN의 좋은 임베딩 성능을 이용하는 방식이다.

기존의 최고 성능 대비 높은 성능과 경량화 기술의 발달

로 인해 휴대 기기에 내장될 수 있을 정도로 가벼운 네트

워크도 개발 되는 등 상용성도 크며 성능적 측면에서 기

존 대비 상당히 개선 됐으나 아직도 외형 기반 기법이 갖

고 있는 문제를 완벽히 푼 상황은 아니기 때문에 연구할

여지는 남아있다.

시선 추정은 크게 보았을 때 두 가지 기반 기술인 동공

위치검출 기술과 좌표시스템 변환 기술을 통해서 구성되

는데 동공 검출 기술은 시선 추정의 기반이 되는 위치 정

보를 추출하는 기술로서 시선 추정 결과의 정확도에 막대

한 영향을 주기 때문에 단일 영상을 입력으로 받아 별도

의 모델링 없이 완전히 학습을 통해서 시선까지 추정하는

알고리즘을 구성하지 않는 이상, 정확한 시선 추정에 있

어 매우 중요한 기술이라고 볼 수 있다. 따라서 본 논문에

서는 동공검출 기술과 최근 연구 동향, 그리고 결과에 대

해 논의하려 한다.

Ⅱ. 동공 검출 기술 개요

전통적으로 동공 검출 기술은 크게 두 가지로 나눌 수

있다. 사전에 눈을 모델링하여 들어오는 입력 영상에 따

라 동공위치를 추정하는 모델 기반 기법과 광원을 사용하

는 외형 기반 기법이다.

1. 모델 기반 기법

모델 기반 기법은 사전에 2D 혹은 3D 형태의 눈 모델

링을 하고 각 모델링 형태에 따라 적합한 장비를 사용해

입력을 받는다. 그리고 그 입력을 모델링한 방식에 따라

동공의 위치를 추정한다. 고전적인 방식 중 대표적인 방

<그림 2> [19]의 획득 영상 형태 (좌측 : 명 영상, 중간 : 암 영상, 우측: 차 영상)

<식 1> Daugman’s operator [14]

전자공학회지 2019. 8 _ 665

▶ ▶ ▶ 동공 검출 기법의 최신 연구 동향

41

식 중 하나는 Daugman’s method[14]로서 다음 수식을 통

해 정의될 수 있다.

<식 1>의 는 각각 동공의 반경과 2D 동공 중심

좌표를 의미하며 전반적인 기법을 설명하자면 다음과 같

다. 우선 입력 영상은 사전에 정의된 필터를 통해 <식 1>

의 선적분에 대응하는 연산을 수행하고 편미분 기호에 해

당하는 연산을 통해 Gradient를 계산하여 눈 영역의 에

지(Edge)를 구한다. 그리고 가우시안 필터 과 에

지 영상을 합성곱하여 출력을 얻는다. 이 과정을 반복하

여 최댓값에 수렴하면 반복을 멈춘다. 그리고 이 출력은

<식 2>와 같은 변환을 통해Quadrature of 2D Gabor

wavelets에 사상시켜 인코딩하여 학습에 활용한다. 이

때 인코딩 된 코드들은 복소평면에 사상되므로 복소수 값

을 갖게 되며 크기 값은 밝기에 민감하게 변하기 때문에

위상 성분만 활용한다.

2. 외형 기반 기법

외형 기반 기법은 이름에서 드러나듯 동공이나 홍채에

어떤 특징으로 삼을만한 것을 발생시켜 동공 위치를 추정

하는 방법이다. 대표적인 두 가지 방식은 명동공법과 암

동공법이다. 이에 대해 설명하자면 다음과 같다.

우선 명동공법의 경우 검출하고자 하는 눈으로부터 어

느 정도 떨어진 거리에서 IR광원을 눈의 동공중심 축과

평행하게 쏘게 되면 빛은 망막으로부터 반사되어 나오고

동공의 중심이 밝게 빛나게 되며 이를 사전에 모델링한

눈에 적용하여 동공의 중심을 추정하도록 회귀모델을 학

습시킨다.

반면에 암동공법의 경우 동공을 밝게 만드는 것이 아니

라 IR광원의 각도를 조정하여 홍채를 밝게 만들고 동공을

어둡게 해 동공 중심을 추정하는 방식이다.

대표적인 외형 기반의 고전 기법은 Antonio Haro 등

이 제안한 기법[19]이다. 이 기법은 IR LED를 카메라 모듈

에 설치하고 LED를 껐을 때 획득한 영상을 암 영상, 켰

을 때 획득한 영상을 명 영상이라 하여 획득한다. 그리

고 획득한 두 영상을 사용해 차 영상을 획득한다. 이에 대

한 예시는 <그림 2>에 나타난다. 그 다음 얻어진 차영상

을 통해 눈을 감았는지 떴는지에 대한 확률 값을 계산한

다. 만일 이 수치를 통해 눈을 뜨고 있다고 판단될 경우

획득한 차영상에 대해 확률적 주성분 분해(Probabilitic

Principal Component Analysis)를 사용해 눈이 있을 후

보영역에 대한 확률 지도를 얻는다. 그런데 이 확률 지도

는 대상의 움직임에 취약하기 때문에 이 후보군들로부터

바로 동공 영역을 찾게 될 경우 잘못 추정할 확률이 높다.

후보군 영상의 경우 <그림 3>의 좌측과 같이 나타나기 때

문에 <그림 3>의 우측과 같은 결과를 얻기 위해 <식 3>을

적용하여 오검출률을 낮춘다.

는 i라는 시간에 후보군 t 에 대한 동공 영역일

확률이고 와 는 각각 t 라는 영역에 대

해 눈 영역일 조건부 확률과 눈이 아닐 조건부 확률이

다. 는 검출기의 전체 시스템 상에서 눈을 감았을

경우와 떴을 경우에 따라 조정되는 변수다. 최종적으로

값이 0.5 이상일 경우 동공영역으로 분류하게 된다.

지금까지 모델 기반 기법과 외형 기반 기법에 대해 각

각의 고전적인 기법들을 살펴보았고 최근에는 어떻게 연

구되고 있는지 다음 절에서 소개하려 한다.

Ⅲ. 최신 연구동향

최근에는 컴퓨터비전 업계의 진보를 앞당긴 Deep

<그림 3> [19]에서 얻어진 후보군 영상(좌측)과

최종 추정한 결과 영상(우측)

<식 2> Quadrature of 2D Gabor wavelets[18] 변환 식

<식 3> 오검출률을 낮추기 위한 적응적 식

▶ ▶ ▶ 이 강 일, 송 병 철


Learning 기반의 접근들도 등장하고 있으며 CNN을 활

용한 모델 기반과 외형 기반 기법들도 개발되고 있다. 최

근 발표된 Andoni Larumbe 등이 제안한 기법[20], Yuk-

Hoi Yiu 등이 제안한 기법[2] 그리고 Cai 등이 제안한 기

법[3]은 각각 외형 기반기법과 모델 기반 기법에 대응되는

기법들로 본고에서 논의해보려 한다.

외형 기반의 기법 중 하나로 Andoni Larumbe 등이

제안한 기법[20] 은 기계학습을 기반으로 하는 기법으로

Z.Feng 등이 제안한 기법[21]에 의해 개선된 Supervised

Descent Method(SDM)[22]과 본래의 [22]를 활용한다.

이 기법은 크게 3단계에 걸쳐서 학습을 진행한다. 먼저,

[22]에서 제안된 Cascade Regressor를 사용해 얼굴 검

출기를 학습한다.

그리고 Landmark 추출기의 학습을 위해 학습영

상으로부터 얼굴 특징을 얻기 위해 Histogram of

Oriented Gradients(HOG)[23]를 사용해 얼굴 특징을 얻

고 Landmark 추출기에서 얻은 Landmark정보를 함께

합성해 특징을 추출한다. 그리고 추출한 특징을 [22]에서

제안된 Cascade Regressor를 학습 데이터들로 사용해

학습하며 이에 대한 식은 <식 4>와 같다. 식의 표현들에

대해 설명하자면 는 레이블링 된 Landmark 벡터 데이

터를 뜻하며 는 (k-1) 반복에서 추정된 Landmark

이다. 는 [22]에서 제안된 Regressor의 Descent map

이며 쉽게 말하자면 학습 가중치(weight)라 볼 수 있다.

그리고 는 편향(bias)이며 가장 우측의 항은 정규화 항

으로 는 사용자에 의해 정의되는 상수다. 마지막으로 동

공 중심점은 [22]에서 제안된 Regressor를 사용하여 <식

4>와 유사한 방법으로 학습을 진행한다. 최종적으로 얻

은 3개의 Regressor를 통해 얼굴검출 → Landmark 추

출 → 동공 검출 순서로 이 기법이 작동하게 된다.

[2]는 의료 영상처리와 관련된 연구 분야에서 사용됐던

영상 분할 네트워크인 U-Net[4]을 차용해서 전반적인 기

법을 구성해 동공의 중심 위치를 추정한다. 영상 분할 기

법을 도입하게 된 배경에 대해 설명하자면, 외형 기반의

기법은 속눈썹과 눈꺼풀에 의한 눈 영역 가려짐과 빛에

의한 반사와 같은 아티팩트들에 의해 쉽게 악영향을 받는

경향이 있었다. 이에 [2]는 영상의 맥락을 기반으로 문제

를 풀고자 영상 분할 기법을 활용해 동공검출 알고리즘을

구성하였다.

<그림 5>는 전형적인 U-Net[4] 구조에 각 Layer의 필

터 수와 Padding의 형태를 확률적인 형태의 영상 분할

출력을 얻기 위해 적절히 수정한 네트워크다. 이 때 얻게

되는 출력은 눈 영역에 대한 확률 지도 형태로 <그림 6>

<식 4> [20]에서 제안한 Cascade Regressor 학습 목적 함수

<그림 4> [20]의 학습 단계별 영상

a : Landmark 학습 초기 상태 b : Landmark 모델 학습 상태 　　　c : 동공 위치 추정 모델 학습 초기 d : 최종 학습 완료 시 출력

<그림 5> DeepVOG[2]의 U-Net 기반 영상 분할 네트워크

전자공학회지 2019. 8 _ 667


43

에서 입력과 출력 형태를 확인 할 수 있다. 그리고 확보한

동공의 중심 위치를 활용해서 사전에 설계한 시선 추정

모델에 적용해 최종적으로 시선까지 추정한다.

[3]은 CNN을 활용하기 보다는 고전적 방법을 더 진보

시킨 형태의 방법이다. <그림 7>은 [3]의 전반적인 알고

리즘 구조를 보인다. 앞서 언급했던 [14]의 Daugman’

s operator를 적절히 활용하기 위해 전체적인 기법을 구

성하였다. 각 단계별로 기법에 대해 설명하자면 다음과

같다. 우선, 입력 영상으로부터 얼굴을 검출한 후 검출

된 얼굴로부터 머리의 자세와 얼굴의 Landmark를 추

정한다. 머리의 자세는 POSIT[16] 알고리즘을 사용하여

추정하였고 얼굴의 Landmark는 Supervised Descent

Method(SDM)[17] 를 사용해 추정하였다. 그 다음 획득

한 Landmark 정보를 활용해 눈 영역에 해당하는 관심

영역을 추출하고 제안된 Hierarchical kerenel 을 추정

된 머리의 자세에 따라 적응적으로 선택한다. 그리고 선

택된 Hierarchical kernel 과 관심영역인 눈 영역을 활

용해서 [14]에서 제시된 연산 중 합성곱에 해당하는 연

산을 진행한다. 최종적으로 출력된 Integro Map들은 각

인접한 Integro Map 간의 차를 통해 Response Map 들

을 추출하고 추출 된 Integro Map들로부터 각각의 최댓

값을 추리고 그 중 가장 높은 최댓값을 갖는 Map을 최종

Response Map으로 선택하고 해당 Response Map의 최

댓값의 위치를 동공 중심위치로 추정한다.

한편, 동공 검출 연구를 할 때 정량적 평가 지표로 활용

하는 주 데이터셋은 GI4E, BioID로 최근 몇 년간 다양한

기법들로부터 획득한 정량적 결과는 다음 <표1>과 같다.

GI4E는 상대적으로 쉬운 정면의 영상들이 주를 이루기

때문에 BioID 대비 성능이 높게 측정된다. 반면에 BioID

<표 1> BioID, GI4E 데이터셋에 대한 정량적 결과표

Method error ≤ 0.025 error ≤ 0.05

BioID database

Araujo2014 [7] 31.5%* 88.3%

George2016 [8] 48.0%* 85.1%

Gou2017 [9] - 91.2%

Kang Wang2018 [10] - 92.1%

Cai2018 [3] - 92.8%

Gou2019 [13] - 92.3%

GI4E database

Villanueva2013 [12]42.0%* 93.9%

Baek2013 [11] 59.0%* 81.4%

George2016 [8] 72.0%* 89.3%

Gou2017 [9] - 94.2%

Cai2018 [3] 85.7% 99.5%

Gou2019 [13] - 98.3%

<그림 6> 왼쪽 : 입력 영상,

오른쪽 : 확률 지도 형태의 영상 분할 출력 (DeepVOG[2])

<그림 7> [3]의 전반적인 알고리즘의 흐름도

: 추정된동공중심과 와의 오차,

: 데이터로부터 계산 된 양눈의 동공중심 간 거리

▶ ▶ ▶ 이 강 일, 송 병 철


의 경우 IR로 획득한 영상이고 다양한 머리의 자세와 조

도 변화가 존재하여 어려운 데이터셋이기 때문에 대부분

의 성능 지표들이 GI4E데이터셋 대비 낮은 성능을 보인

다. 그리고 <표1>의 error에 대한 정의는 다음 수식과 같

으며, error의 수치가 0.05 이하라는 표현은 추정된 동공

중심의 위치가 동공반경 이내에 존재한다는 의미이다.

Ⅳ. 이질적인 CNN 기반 모델

최근 컴퓨터비전과 영상처리 연구 영역에서 CNN이 갖

고 있는 뛰어난 특징 사상능력은 연구의 진보를 앞당겼

다. 한편, 점차 사용자 친화적인 장비를 개발하는 것이 일

반적인 추세로 사용자에게 시선을 추적하기 위한 장비를

장착하도록 하기보단 원격 형태의 카메라 모듈을 사용하

여 사용자의 시선을 추적하는 것이 더 일반적인 상황이

다. 이런 상황에서 전통적인 기법들은GI4E 데이터셋과

같은 쉬운 환경이 아닌 움직임이 많고 조도의 편차가 심

한 데이터에 대해서는 불안정한 성능을 보여왔다. 최근들

어 기계학습 기반의 기법인 [9],[13]은 좋은 성능을 보였지만

기계학습 특성상 강인하게 작동하기 위해서는 많은 데이

터를 필요로 하는 것이 일반적이다. 따라서 많은 데이터

를 확보해야하는 작업이 필수적으로 수반된다.

그럼에도 불구하고 CNN을 활용한 기법은 기존 기법들

대비 좋은 성능을 보이기 때문에 CNN 기반 기법은 계속

해서 개발되고 있다. 본 절에서는 외형 기반 기법 중 하

나인 CNN 기법을 예시로 간단히 설명한다. 이 기법은 본

연구팀이 개발하였으며, 오는 9월 IEEE 학술대회 ICIP

2019에서 발표될 예정이다.

본 기법은 각각의 모듈별로 대응하는 다양한 CNN을

사용하여 기법을 구성하였다. 전반적인 기법의 흐름은

<그림 8>와 같다. 각 모듈별로 설명하자면 다음과 같다.

먼저, IR 카메라로부터 전체적인 영상을 입력으로 받고

SSD[5]의 기반 네트워크를 ResNet[6]으로 활용한 얼굴 검

출기를 사용해 얼굴을 검출한다. 그리고 검출 된 얼굴로

부터 사용자의 얼굴 착용 여부를 확인 한다. 안경을 착용

한 경우 CycleGAN[15]을 기반으로 하는 안경제거 모듈을

통해 안경이 제거한 후 얼굴의 Landmark를 추출하며,

안경을 착용하지 않은 경우 바로 얼굴의 Landmark를 추

출한다. 그 다음에는 추출한 Landmark를 활용해서 눈

영역을 추출한다. 마지막으로 영상 분할 기반의 동공 검

출기를 통해 최종적인 출력을 얻게 되며 이 출력은 확률

지도 형태의 출력을 갖으며 동공의 중심위치는 최댓값을

갖는 위치를 동공중심 위치로 추정한다.

제안한 기법은 외형 기반에 가까운 알고리즘이기 때문

에 DeepVOG[2]와 같이 고전적인 외형 기반 동공검출 기

법이 갖는 단점인 눈 영역 가려짐과 아티팩트에 취약하다

는 점을 영상 분할 기법을 통한 접근을 통해 완화했다. 그

리고 통상적인 동공검출 기법이 안경착용자에 대해 대응

하는 상황은 가정하지 않는 반면에, 본 기법은 안경 검출

모듈과 CycleGAN[15]을 통한 안경제거 모듈을 구성함으

로써 더욱 일반적인 사용자에 대해 본 기법의 구성이 적

용될 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 전체적인 모듈들이

경량화 된 형태로 구성되어 있기 때문에 안경 착용여부에

상관없이 실시간으로 작동할 수 있다. 게다가 기존 최고

성능을 내는 기법에 대비해 더 좋은 성능을 냄과 동시에

경량화 된 모델로서 그 가치가 매우 크다 볼 수 있겠다.

Ⅴ. 결론

점차 커져가는 증강현실, 가상현실 시장과 동시에 그

<그림 8> 이질적인 CNN 기반 모델의 전체 알고리즘 흐름도

전자공학회지 2019. 8 _ 669


45

에 상응하는 기술적 요구로서 정확한 시선추정 기술에 대

한 요구도 높아져만 가고 있다. 이에 따라 시선추정 기술

의 주요한 제반 기술 중 하나인 동공검출의 기술 발전에

대해 그 귀추가 주목된다.

참 고 문 헌

[1]A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton. Imagenet

classificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.InNIPS,

2012

[2]Yuk-Hoi Yiu et al “DeepVOG: Open-Source pupil

segmentationandgazeestimationinneuroscienceusingdeep

learning.”, Journal ofNeuroscienceMethods, vol.324,Article

108307,2019

[3]H.Caietal "Accurateeyecenter localizationviahierarchical

adaptive convolution," British Machine Vision Conference,

2018.

[4]O.Ronneberger,P.Fischer,andT.Brox.U-net:Convolutional

networks for biomedical image segmentation. In MICCAI,

pages234–241.Springer,2015

[5]W.Liu,D.Anguelov,D.Erhan,C.Szegedy,andS.Reed.SSD

:Singleshotmultiboxdetector.InECCV,2016

[6]K.He,X.Zhang,S.Ren,andJ.Sun.Deepresidual learning

forimagerecognition.InCVPR,2016

[7]G.M.Araujoetal "Fasteye localizationwithouta facemodel

usinginnerproductdetectors,"ICIP,pp.1366-1370,2014.

[8]A.George andA.Routray, "Fast and accurate algorithm for

eye localisation for gaze tracking in low-resolution images,"

IETComputerVision,vol.10,pp.660-669,2016.

[9]C.Gouetal"Ajointcascadedframeworkforsimultaneouseye

detection and eye state estimation," PatternRecognition, vol.

67,pp.23-31,2017.

[10]KangWangetal,“AHierarchicalGenerativeModel forEye

ImageSynthesisandEyeGazeEstimation.”InCVPR,2018

[11]S. Baek et al, "Eyeballmodel-based iris center localization

for visible image-based eye-gaze tracking systems," IEEE

TransactionsonConsumerElectronics,vol.59,pp.415-421,

2013

[12]A. Villanueva et al "Hybridmethod based on topography

for robust detection of iris center and eye corners," ACM

TransactionsonMultimediaComputing,Communications,and

Applications(TOMM),vol.9,pp.25,2013.

[13]ChaoGouetal,“Cascadelearningfromadversarialsynthetic

images for accurate pupil detection,” Pattern Recognition

vol.88,pp.584-594,2019

[14]J. G. Daugman, “How iris recognitionworks,” IEEE Trans.

CircuitsSyst.VideoTechnol.,vol.14,no.1,pp.21–30,Jan.

2004

[15]J.-Y.Zhuet al, “Unpaired image-to-image translationusing

cycle-consistentadversarialnetworks,”inICCV,2017

[16]DanielFDementhonandLarrySDavis.Model-BasedObject

Posein25LinesofCode.InternationalJournalofComputer

Vision,15(1-2):123–141,1995

[17]Xuehan Xiong et al, “Supervised descentmethod and its

applicationstofacealignment,”InCVPR2013

[18]Tai Sing Lee, “Image Representation Using 2D Gabor

Wavelets” IEEE TRANSACTIONSON PATTERNANALYSIS

ANDMACHINEINTELLIGENCE,vol18,pp.959-971,1996

[19]A.Haro et al, “Detecting and tracking eyes by using their

physiological properties, dynamics, and appearance” in

CVPR2000

[20]A. Larumbe et al. “Supervised descent method (SDM)

applied to accurate pupil detection in off-the-shelf eye

tracking systems.” In Proceedings of the 2018 ACM

Symposium on Eye Tracking Research and Applications

(ETRA’18).ACM,Warsaw,Poland,7:1–7:8

[21]Zhen-Hua Feng, Patrik Huber, Josef Kittler, William

Christmas,andXiao-JunWu“Randomcascaded-regression

copse for robust facial landmark detection.” IEEE Signal

ProcessingLetters22,1(2015),76–80

[22]Xuehan Xiong and Fernando De la Torre. “Supervised

descentmethod and its applications to face alignment.” In

CVPR2013.

[23]N.DalalandB.Triggs.Histogramsoforientedgradients for

humandetection.InCVPR,2005

▶ ▶ ▶ 이 강 일, 송 병 철


[24]Mobile Eye Tracking – Tobii Glasses Shopping

research, 2010, 2019, https://www.youtube.com/

watch?v=SQxrsUXqKCM

이 강 일

•2018년 8월 인하대학교 전자공학과 학사

•2019년 7월~현재 인하대학교 공과대학 전자공학과

석사 과정 중.

<관심 분야>

패턴인식, 영상처리, 딥러닝.

송 병 철

•1994년 2월 KAIST 전기 및 전자공학부 학사

•1996년 2월 KAIST 전기 및 전자공학부 석사

•2001년 2월 KAIST 전기 및 전자공학부 박사

•2001년 3월~2008년 2월 삼성전자 삼성리서치

(구 디지털미디어 연구소)

책임연구원

•2008년 3월~현재 인하대학교 전자공학과 정교수

•1998년~현재 대한전자공학회 정회원

•2008년 8월~현재 IEEE Senior Member

<관심 분야>

영상처리, 컴퓨터비전, SoC.

전자공학회지 2019. 8 _ 671

걸음걸이 인식 기술의 소개

특집 걸음걸이 인식 기술의 소개

김 창 익KAIST 전기 및 전자공학부

김 종 희KAIST 전기 및 전자공학부

최 석 언KAIST 전기 및 전자공학부

47

Ⅰ. 서 론

걸음걸이 인식(Gait recognition)은 사람의 걸음걸이 패턴을 식별하

는 방법으로, 그의 유용성과 희귀성으로 인해 생체인식으로써의 가치

를 인정받고 있다. 대부분의 생체인식 기술(얼굴, 홍채, 지문 등)은 신

뢰할 만한 데이터를 얻기 위해서 고화질의 영상이나 물리적 접촉을 필

요로 한다. 그 외에도 이러한 생체인식 기술 기반의 보안 감시 시스템

은 출력된 사진이나 인공적인 물체에 의해 보안이 무너질 가능성이 있

다. 이와 대조적으로 걸음걸이 패턴은 인식 대상자의 협조 없이도 먼

거리에서 획득할 수 있으며[1], [2], 걸음걸이는 개개인이 보유한 고유 특

성인 것과 동시에 모방하기 힘들다[3]는 점에서 보안상 허점을 예방할

수 있다. 더불어 걸음걸이는 얼굴[4], 홍채[5], 지문[6] 등 다른 생체인식

정보와 융합해서 사용한다면 비디오 감시 분야에서 더욱 보안을 강화할

수 있다는 점에서 발전 가능성이 크다.

걸음걸이 인식 기술은 크게 두 가지 방식으로 나눌 수 있다. 첫 번째

는 비전 기반 걸음걸이 인식방법으로 카메라에서 촬영된 영상을 이용하

여 걸음걸이를 식별하는 방법이다. 두 번째는 바닥에 설치하는 발바닥

압력 센서나 몸에 장착하는 센서 그리고 심지어 핸드폰에 내장된 가속

도계를 통해 걸음걸이를 인식하는 방법으로, 이를 센서 기반 걸음걸이

인식방법이라고 부른다. 이에 대해 2장과 3장에서 명확히 구분하고 각

방법에는 어떤 기술들이 연구되었는지 소개한다.

더불어 걸음걸이 인식 기술에 대한 전반적인 설명과 이 기술을 처

음 접하는 연구자들을 위해 4장에서는 존재하는 방대한 데이터 세트를

분류한다. 또한, 걸음걸이 인식시스템은 식별(Identification)과 증명

(Verification) 시스템으로 나누어 기술하고, 각각에 대한 평가방법을 5

장에 간략히 설명한다. 6장에서 걸음걸이를 활용한 다양한 응용들에 대

해서 살펴보고, 7장에서 결론을 맺는다.

▶ ▶ ▶ 최 석 언, 김 종 희, 김 창 익


Ⅱ. 비전 기반 걸음걸이 인식방법

비전 기반 걸음걸이 인식방법은 영상으로부터 추출한

데이터를 이용하여 걸음걸이를 인식하는 방법으로 크게

세 단계로 진행된다. 먼저, 획득한 걸음걸이 정보에서 특

징을 추출하고 가공 후에 인식 및 분류를 진행한다. 그리

고, 이렇게 획득한 걸음걸이 특징은 상황에 따라서 일부

중복되거나 불필요한 정보가 포함될 수 있기 때문에 걸음

걸이 특징을 가공하여 사용한다. 마지막으로 가공한 걸음

걸이 특징들을 매칭 및 분류하는 방법으로 걸음걸이를 인

식한다.

2.1. 걸음걸이 특징 추출방법

2.1.1 모델 기반 방법

모델 기반 걸음걸이 특징 추출방법은 관절이 시간의

흐름에 따라서 어떻게 움직이는지 운동학적 특징을 분석

하기 위해서 2D 혹은 3D의 구조적인 모델을 사용하는 방

법이다. 센서 기반 걸음걸이 특징 추출 방법도 걸음걸이

특성을 매개 변수화한다는 관점에서 모델 기반 방법으로

볼 수 있다.

초기에는 사람의 실루엣에서 모델을 추출하는 방식으

로 연구가 진행되었다. [7]에서는 정면 윤곽, 후면 윤곽

및 2개의 다리 윤곽을 획득하기 위한 4개의 스플라인을

사용하여 측면 윤곽을 추출하였다. [8]에서는 광학 흐름

기법(Optical flow)을 사용하여 걷는 사람의 움직임을 2

개의 타원으로 규정하였다. 또한 [9]는 이를 발전시켜 7

개의 타원을 이용하여 사람의 형태를 모형화하였다.

하지만, 실루엣에서 특정 모델을 추출하는 방법은 실

루엣을 추출하는 알고리즘에 의존적이고 영상마다 정확

한 모형화가 힘들다는 단점이 있다. 따라서, 이 방식은 마

커를 통한 움직임 획득 시스템(MOCAP)과 깊이 카메라

를 이용한 관절 정보 추정 시스템(Kinect)으로 발전했다.

먼저, MOCAP 환경에서는 매우 높은 정확도로 걸음걸이

모형화가 가능하였다[10], [11]. 하지만 이 방식은 마커를 사

용하기 힘든 실제 비디오 감시 상황에서 적용하기 어렵다

는 실용적인 한계점이 존재한다. 반면, Kinect 센서에 의

해 관절을 추정하는 것은 마커를 이용한 방법보다는 부정

확하지만, 마이크로소프트에서 제공하는 Kinect SDK 소

프트웨어를 이용해 손쉽게 모형화가 가능하다는 장점이

있다 <그림 1(a)>.

이에 최근에는 관절 정보 기반 모델이 실루엣 기반 모

델에 비해 더 활발하게 연구되고 있다.. 대부분의 관절

정보 기반 방법들은 관절 사이의 거리와 각도를 이용하

여 사람의 걸음걸이를 모형화하였다. [12]에서는 각 다

리의 관절로부터 3개의 각도를 이용하였다. [13]에서는

관절 정보로부터 총 7개의 정적인 특징과 2개의 동적인

특징을 추출하였다. [14]는 여러 개의 관절 쌍을 분석하

(a) 오일러 각도 [16] (b) 위치벡터의 조합 [17]

<그림 2> 모델 기반 걸음걸이 특징 추출방법의 예시

(a) 관절 정보(모델 기반 방법) (b) 실루엣 (모델 프리 방법)

<그림 1> 걸음걸이의 특징을 추출하기 위해 입력되는 비전 데이터 예시

전자공학회지 2019. 8 _ 673

▶ ▶ ▶ 걸음걸이 인식 기술의 소개

49

여 걸음걸이 패턴을 보다 효과적으로 묘사할 수 있는 관

절 상대 거리(JRD, Joint Relative Distance)와 관절 상

대 각도(JRA, Joint Relative Angle)를 제안하였다. 또

한 [15], [16]에서는 팔다리의 각도를 두 개의 오일러 각

도로 표현하였고 <그림 2(a)>, [17]에서는 팔다리의 거리

나 각도 대신 관절 사이의 위치 벡터의 조합으로 걸음걸

이 모형화를 수행하였다 <그림 2(b)>.

2.1.2 모델 프리 방법 (외형 기반 방법)

모델 프리 방법은 외형 기반 방법이라고도 하며 배경

제거 기법을 통해 얻은 실루엣 정보를 모델링 과정을 거

치지 않고 걸음걸이 특징으로 이용하는 직관적인 방법

이다. 가장 대표적인 방법은 걸음걸이 에너지 영상(GEI,

Gait Energy Image)으로 한 주기의 걸음걸이 영상을 하

나로 합쳐 시공간적으로 표현한 것이다[18].

그 이후에도 GEI의 다양한 변형 방법들이 연구되었다.

[19]에서는 프레임 차이를 고려한 프레임 차이 에너지 영

상(FDEI, Frame Difference Energy Image)을, [20]

에서는 자세 정보를 고려한 자세 에너지 영상(PEI, Pose

Energy Image)을, 그리고 [21]에서는 히스토그램을 이

용하여 HOFEI(Histogram Of Flow Energy Image)를

고안하였다. 이 외에도 GEnI(Gait Entropy Image)[22],

CGI(Chrono Gait Image)[23] 등이 제안되었다. <그림 3>

은 가장 대표적인 GEI 방법과 CGI 방법을 표현한다.

2.2. 걸음걸이 특징 가공방법

2.2.1 특징 선택 방법

특징 선택 방법은 특징 전체 집합에서 가장 관련 있는

특징 부분집합을 선택하는 특징 가공 방법이다. [24]에서

는 순차적 순방향 선택 알고리즘이 사용되었고, [25]에서

는 KL-발산 알고리즘을 통해 특징이 선택되었다. 그 외

에도 고차원의 특징을 저차원의 주요 특징으로 차원을 감

소시키는 방식으로는 주성분분석(PCA)을 사용한 방법

[26]이 대표적이며, 그의 다양한 변형들이 여러 논문에서

적용되었다.

2.2.2 특징 융합방법

특징을 융합방법은 다양한 특징을 결합하여 걸음걸

이 인식 성능을 높이는 특징 가공 방법이다[27]. [28]에서

는 색상 특징인 HSV 히스토그램과 보행 특징인 시공간

HOG(Hitogram of Oriented Gradient)를 융합했다. 또

한, 걸음걸이에서 다양한 특징 추출방법을 적용하고 융합

성능을 향상하기 위해 특징의 융합과 점수의 융합을 동시

에 적용하는 방법도 시도되었다 [26].

2.3. 걸음걸이 특징 분류 및 인식방법

2.3.1 학습기반 방법

패턴 인식의 대표적인 학습기반 방법은 서포트 벡터 머

신(SVM)[29]이다. 이는 의사 결정 평면의 개념을 기반으

로 분류작업을 수행하는 것이다. 이를 더 발전시켜, [26]

에서는 MLR(Metric Learning to Rank) 방식이 거리 함

수를 훈련하는 데 사용되었다. [25]에서는 시험 대상자를

식별하기 위해 특정 클래스 또는 사람에 대한 최우수 분

류체계 방식이 적용되었다. 또한 [28]에서는 선형 로지스

틱 회귀 방식을 기반으로 하는 점수 단위 융합 방법이 제

안되었다. 이 외에도 최근에는 걸음걸이 인식 관련해서

딥러닝 기반 알고리즘들이 컴퓨터 비전 분야 최상위권 학

회 및 저널에서 공개되고 있다[30], [31], [32].

2.3.2 비 학습기반 방법

(a) GEI [22] (b) CGI [23]

<그림 3> 외형기반 걸음걸이 특징 추출방법의 예시

▶ ▶ ▶ 최 석 언, 김 종 희, 김 창 익


걸음걸이 인식을 위해 사용되는 대표적인 비 학습기반

방법은 k-nearest neighbor(kNN)이다. 이는 가장 가

까운 훈련 예제의 레이블에 따라 테스트 특징의 클래스

를 예측하는 인스턴스 기반 분류 방식이다. 많은 방법이

걸음걸이 인식을 위해 간단한 이 알고리즘을 선택하였다[21], [24], [25], [33], 34]. 또한 kNN 방식의 변형으로 [35]에서

LMNN(Large Margin Nearest Neighbor) 방식을 적용

하였다.

Ⅲ. 센서 기반 걸음걸이 인식방법

센서 기반 걸음걸이 인식방법은 센서의 종류에 따

라서 나뉜다. 크게 세 가지로 발바닥 힘/압력 센서

(underfoot force/pressure sensor), 가속도 측정기

(accelerometer), 근전도 센서(electromyograph)로 구

분하여 설명한다 <그림 4>. Kinect 센서는 깊이 카메라

에서 획득한 관절 정보를 이용하기 때문에 비전 기반 걸

음걸이 인식방법으로 분류하였다.

3.1. 발바닥 힘/압력 센서

사람의 보행은 하체, 그중에서도 발바닥이 땅을 밀면

서(작용) 동시에 저항을 받는(반작용) 과정이다 [36]. 이 저

항력은 걷는 과정에서 발이 땅바닥을 떠나기 전에 발바

닥에 되돌려주는 힘이며, 지면 반발력(ground reaction

force)이라고 부른다. 이러한 힘은 일반적인 보행뿐만 아

니라 역도나 높이뛰기와 같은 광범위한 스포츠 분야에서

더 나은 성능을 얻기 위해 사용된다. 이 정보를 생체인식

으로 사용하는 것은 바닥 센서 기반 보행 인식[37] 또는 발

판 인식[38]이라고 정의한다.

지면 반발력은 force-plate <그림 4(a)>라고 부르는 센

서에 의해서 측정할 수 있으며 이를 통해 수직, 전후 및

중간-외측 방향에 대한 3D 운동학 해석이 가능하다[39].

또한, 지면 반발력의 이동 측정을 실현하기 위해서 신발

에 센서를 내장하는 방법들이 연구되었다[40], [41]. [42],

[43]에 따르면 최대 수직 지면 반발력은 다리에 힘이 실

리는 과정 동안 체중의 약 120%이고, 전후방 지면 반발

력의 최대치는 체중의 약 25%이다. 중간-외측 지면 반발

력은 진폭이 가장 낮고 외측 방향으로 향한다.

지면 반발력을 통한 생체인식은 [44]에서 맨발의 잉크

형상이 사람마다 다르다는 특성을 발견한 이후로 여러 가

지 형태로 발전되었다. 직관적이고 대중적인 접근 방식

은 지면 반발력 프로파일에 대한 주요 특징점을 추출하

고 통계적인 수치를 측정하는 것이다. [45]는 수직 지면

반발력에 대한 10가지 특징을 사용했다. 이는 평균 프로

파일 값, 프로파일의 표준편차, 프로파일의 길이, 프로파

일 곡선 아래의 총면적, 최대 뒤꿈치 힘 및 시간, 최소 힘

및 시간, 최대 누름 힘 및 시간을 포함한다. 그 이외에도

[46]에서는 지면 반발력 프로파일에 대한 적합한 은닉 마

르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 사용했

고, [47]에서는 3차원 지면 반발력에 대해 웨이블릿 패킷

(Wavelet packet) 기능을 추출하였다.

3.2. 가속도 측정기

가속도는 속도나 위치와는 달리 보행 생성에 관련된 힘

과 질량의 직접적인 함수다(F=ma). 이에 따라 가속도에

서 걸음걸이의 분별력 있는 특징을 추출한 연구가 널리

진행되었다. 정적 및 동적 가속도는 모두 가속도 측정 장

치로 획득할 수 있다[48]. 가속도 측정 장치는 피부에 직접

부착하는 장비부터 최신 모바일 핸드폰까지 다양하게 존

재한다. 가속도 측정 장치는 보통 자이로 스코프와 같은

장비와 결합해서 사용되곤 한다[49].

가속도계를 통해 걸음걸이를 인식하는 방법 중에서 가

장 간단하고 직관적인 방식은 걸음걸이 주기 내에서 가

속도의 흐름을 비교하는 것이다[50]. [51]에서는 전후방 및

수직 차원의 가속도 신호를 취득하여 좌-우측 평균 발걸

음을 구성한 뒤 교차 상관 기법을 통해 걸음걸이 인식을

(a) 발바닥 힘/압력 센서 (b) 가속도 측정기 (C) 근전도 센서

<그림 4> 센서 기반 걸음걸이 인식을 위해 사용되는

다양한 센서들의 예시

전자공학회지 2019. 8 _ 675


51

수행하였다. [52]에서는 3차원 가속도 정보에 대해서 동

적 시간 굽힘(DTW, Dynamic Time Warping)을 통해

가장 비슷한 걸음걸이를 가진 대상을 찾았다. 보행주기

신호의 직접적인 비교 외에도 걸음걸이 주기 신호의 푸

리에 계수와 히스토그램을 사용한 연구가 진행되었지만

[51], [52]에서는 푸리에 계수를 통한 걸음걸이 인식이

직접적인 걸음걸이 주기를 비교하는 것과 다르지 않다고

주장했다.

3.3. 근전도(EMG) 센서

근전도(Electromyography, EMG)란 근육의 활동전위

를 말한다. 근전도 센서를 이용하면 근육의 이완, 수축한

정도를 수치로 확인해볼 수 있다. 특히, 근전도 신호는 근

육 동작의 타이밍과 상대 강도를 인식하는 데 사용된다.

걷는 동안 발생하는 근육 동작의 타이밍은 걸음걸이 인식

관점에서 근전도 센서에서 얻을 수 있는 가장 유용한 신

호라고 볼 수 있다[53], [54], [55]. 그렇지만 근전도 센서는 측

정을 위해 피부에 직접 표면 전극을 접촉시켜야 하고,수

량화하기 힘든 신호 주파수를 감지해야 한다는 단점이 있

어 주로 제한된 실험 환경에서만 사용된다[56].

Ⅳ. 데이터 세트

이전 장에서 분류했던 방식대로 비전 기반 방법과 센서

기반 방법으로 데이터 세트를 분류하여 소개한다.

4.1. 비전 기반 데이터 세트

4.1.1 모델 기반 방법

Clevelandstateuniversityhumanmotion&control

Lab: 10개의 Osprey 카메라와 47개의 마커를 이용하여

총 15명의 피실험자로부터 걸음걸이 데이터를 획득했다.

트레드밀에서 걸음걸이 패턴을 촬영했으며 서로 다른 5

개의 걸음걸이 상황이 부여되었다[57].

KIST: 총 8개의 카메라와 15개의 마커를 이용하여 113

명의 피실험자로부터 보행 패턴을 획득했다. 속도의 변화

는 주지 않았으며 총 8개의 카메라는 서로 다른 시점변화

를 제공한다[58].

IndonesianGaitDatabase: 이 데이터 세트는 LED 마커

와 1대의 비디오카메라로 무려 212명의 걸음걸이 패턴을

포함한다. 시점변화, 들고 있는 물건, 바닥, 신발, 및 시간

에 변화를 주어 더 어려운 데이터 세트를 구성했다[59].

UPCVgait: Kinect 센서를 이용하여 총 30명의 피실험

자로부터 150개의 걸음걸이 비디오가 촬영되었다. 각 비

디오는 55~120프레임 정도로 구성되어 있으며 피실험

자는 Kinect 센서로부터 30도를 유지하면서 직진한다.

Kinect 센서로부터 획득한 가장 기본적인 데이터 세트

중에 하나이다[15].

UPCVgaitK2: UPCVgait에 이어서 두 번째 버전을 발

표했다. 이전에는 Kinect V1 센서를 이용했지만 새롭게

Kinect V2 센서를 이용했고, 이에 따라 추정된 관절의

수는 프레임당 20개에서 25개로 증가했다. 피실험자 수

는 30명으로 같으며 사람별 비디오의 수는 5개에서 10개

로 두 배 증가했다[16].

SDUgait: 2개의 Kinect 센서를 이용하여 촬영되었고,

총 52명의 피실험자와 1,040개의 영상이 포함되어있다.

피실험자는 총 7개의 직진 방향 시나리오로 구성된 길로

이동한다[60].

CILgait: Kinect 센서를 이용하여 촬영되었으며, 그림

5에서 볼 수 있듯이 등록과정과 식별과정에 사용되는 시

<그림 5> CILgait 데이터 세트 예시

▶ ▶ ▶ 최 석 언, 김 종 희, 김 창 익


나리오가 서로 다르다[17]. 등록과정에서는 Kinect를 기준

으로 8개의 서로 다른 방향으로 걸어가는 시나리오이고,

증명 과정에서는 더 혹독한 상황들이 많이 추가되었다.

평범하게 직진으로 걸어가는 상황과 걸으면서 방향을 바

꾸는 상황, 마지막으로 예외적인 걸음걸이 상황(핸드폰을

보고 걷기, 전화를 받으며 걷기, 및 중간에 멈추기)이 포

함되어있다.

Others: DGait는 Kinect 센서로 촬영되었고 총 53명의

피실험자로부터 획득한 583개의 걸음걸이 비디오를 포함

한다[61]. 마찬가지로 Kinect 센서로 촬영된 Vislab KS20

은 20명의 피실험자로부터 획득한 자세 정보로 구성되어

있고 여러 가지 시점변화를 포함한다[62].

4.1.2 모델 프리 방법

CASIA: CASIA 데이터 세트는 여러 가지 버전이 존재

한다. CASIA A는 RGB 카메라에서 촬영되었으며 세 방

향으로 걷는 20명의 사람으로 구성된 실외 보행 데이터

세트이다 [63]. CASIA B는 11대의 카메라에서 촬영되어

11개의 시점변화가 있으며 옷이나 들고 있는 물건이 다

양하게 변화하는 실내 보행 데이터 세트이다. 피실험자

는 총 124명이지만 다양한 변화를 주어 비디오의 수는

무려 13,640개로 시각적 변화에 강인한 실험을 할 수 있

다[64]. CASIA C는 적외선 카메라로 촬영되었고 한 사람

마다 다양한 걷는 속도가 포함되었다는 특징이 있다[65].

<그림 6>은 CASIA B에 대한 데이터 세트 실험 환경을

보여준다.

OUISIR: CASIA와 마찬가지로 여러 가지 종류의 데이

터 세트가 공개되었다. 피실험자의 걷는 속도를 도중에

변화를 준 GaitST[66]와 트레드밀에서 속도변화와 여러 가

지 공변량(Covariate)을 추가한 OUTD[67] 및 총 4,007명

의 피실험자가 참여한 OULP[68] 데이터 세트가 연구에 활

발히 이용된다.

USF: 이 데이터 세트[69]는 총 122명의 피실험자로부터

획득한 1,870개의 비디오를 가지고 있다. 피실험자는 카

메라 앞에서 타원형으로 걸었으며, 신발 유형, 가방, 바

닥 표면, 시점, 촬영 날짜 차이까지 5개의 공변량이 조작

되었다.

KY4D: 16개의 카메라를 가지고 3가지 방향으로 촬영

을 했는데, 직선으로 걷는 데이터 세트[33]와 곡선으로 걷

는 데이터 세트[70]가 존재한다. 그 이외에도 카메라와 적

외선 전등 2개를 이용하여 그림자에 관한 데이터 세트를

공개했다[71].

Others: 그 이외에도 다중 시점 조건을 부여한

AVAMVG[72], 느리게 걷기, 빠르게 걷기, 오르막 오르기,

및 공과 함께 걷기와 같이 걷는 패턴에 변화를 준 CMU-

MoBo[73] 등이 존재한다.

4.2. 센서 기반 데이터 세트

CASIA: 비전 기반 데이터 세트인 CASIA-A,B,C와 다

르게 CASIA-D는 RScan USB 압력 센서를 이용하여

121명의 피실험자로부터 획득한 13,000개의 데이터를

포함한다<그림 7>. 걸음걸이 속도와 신발 종류에 변화를

<그림 6> CASIA B 데이터 세트 예시

<그림 7> CASIA D 데이터 세트 예시

전자공학회지 2019. 8 _ 677


53

주어 실험했다[74].

OUISIR: OUISIR는 착용 가능한 3개의 IMUZ 센서를

이용하여 몇 가지의 데이터 세트를 공개했다. OUISIR-

IS는 744명의 피실험자로부터 걸음걸이 정보를 획득했

고 센서 위치, 땅바닥 조건 등을 변화시켜 실험했다[49].

OULP-Bag-β에서는 가방의 종류를 변화시켰으며[75],

OUISIR-SA는 바닥 조건을 변화시키며 460명의 피실험

자에 대한 데이터를 획득했다[76].

MAREA: 걸음걸이 정보를 획득하기 위해서 트레드밀,

특수 제작 신발, 및 가속도계를 이용하며, 20명의 피실험

자는 걷는 속도를 변화시키며 실험했다[77].

GaitAcc: ADXL330 3축 가속도계를 이용했고 다섯 가

지의 걸음걸이 가속 실험을 통해 175명에 대한 데이터를

획득했다[78].

Ⅴ. 평가방법

걸음걸이 인식시스템은 크게 두 가지 형식으로 구분된

다. 하나는 식별(identification)이고 다른 하나는 증명

(verification)이다[79].

5.1. 걸음걸이 식별 시스템

먼저 걸음걸이 식별 시스템은 새로 입력된 대상이 미

리 등록된 다수의 사용자 중에서 어떤 사람과 가장 비슷

한지 판단하는 목적이 있다. 이때 가장 대표적으로 평가

하는 방법은 순위-1(Rank-1) 식별 확률이다. 이 평가방

법은 새로 입력된 대상이 미리 등록된 그 대상으로 식별

될 확률이며, 값이 클수록 걸음걸이 인식시스템의 보안성

이 높다고 할 수 있다. 보다 일반화하여 순위-n 식별 확

률도 사용하곤 하는데, 이는 등록된 사람 중에서 상위 n

명안에 입력된 대상이 포함될 확률이다. 이러한 순위를 x

축에 높고 그 순위에 해당하는 인식률을 y축으로 놓아 그

래프를 그리면 CMS(Cumulative Match Score)-커브가

생성된다.

5.2. 걸음걸이 증명 시스템

걸음걸이 증명 시스템에서는 기존에 등록된 하나

의 인증 정보와 새롭게 입력된 대상이 같은 인물인지

아닌지를 판단하는 목적이 있다. 증명 시스템의 평가

는 ROC(Receiver Operating Characteristic)-커브

를 통해 표시된다. ROC-커브는 유형-1 오류라고 하는

FAR(False Acceptance Ratio) 또는 FMR(False Match

Rate)과 유형-2 오류라고 하는 FRR(False Reject

Ratio) 또는 FNMR(False Non-Match Rate)을 기반으

로 하며, 미리 정해진 임곗값에 따라서 다양한 FAR 및

FRR 쌍에 의해 그려진다. 증명 시스템에서 걸음걸이 인

식 모델의 효율성을 평가하기 위해 ROC는 FAR와 FRR

간의 균형을 암시한다. 또한, FAR와 FRR이 같을 때를

EER(Equal Error Rate)라고 하며 인식시스템 정확도의

간결한 척도로 사용되곤 한다.

Ⅵ. 걸음걸이를 이용한 응용

걸음걸이는 사람을 인식하는데 사용되는 것 이외에도

다양한 응용에서 활용된다. 특히, 이 장에서는 소프트 생

체인식, 임상연구 분석, 및 스포츠에서 어떻게 이용되는

지 간략하게 소개한다.

6.1. 소프트 생체인식

소프트 생체인식은 사람 개개인을 판별하는 것이 아닌

사전에 정의된 신체적, 행동적 특징으로 인해 분류 가능한

카테고리로 나누는 것을 의미한다. 가장 대표적으로 여성

과 남성의 카테고리로 나누는 것을 예로 들 수 있다. 이러

한 성별 분류(gender classification)는 고객 통계 측면에

서 관리자가 어떤 성별의 고객이 관심이 있는지 알 수 있

고 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움을 줄 수 있다.

이와 관련해서 다양한 알고리즘들이 연구되어왔다.

[80]에서는 성별 분류를 위해서 평균 걸음걸이 영상을 적

용하였고 그들은 사람 실루엣을 7개(머리, 어깨, 몸통, 허

벅지, 앞쪽 다리, 뒤쪽 다리, 발)의 구성으로 나누어 각각

의 움직임을 분석하였다. [81]에서는 기존 방법들이 사전

에 정해진 실험적 경로(특히, 직선)로만 이동한다는 가정

에 문제점을 지적하며, 임의의 걷는 방향에서도 성별을

인식할 수 있는 군집 기반 평균 걸음걸이 영상과 희소 재

▶ ▶ ▶ 최 석 언, 김 종 희, 김 창 익


건(Sparse reconstruction)기반 학습 방식을 제안했다.

그 외에도 [82]는 시공간적인 접근법, [83]는 다중 시점

의 융합방법을 제시하였다.

소프트 생체인식은 성별 분류 외에도 나이를 추정하는

방법(age estimation)도 존재한다. [84]는 가버(Gabor)

크기와 페이즈 정보를 추출하여 특징을 융합하는 방식을

제안했고, [85]는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov

Model, HMM)을 이용하여 나이를 추정하였다.

6.2. 임상연구 분석

걸음걸이 패턴에 관한 연구는 처음에 의학/행동학적 관

점에서 시도되었다[86], [87]. 최근에는 인체에 착용 가능한

장비를 부착하여 관절의 편 정렬 및 불안정성의 원인을

밝혀내는 걸음걸이 분석 연구가 보편화되었다[88], [89]. 몇

몇 연구들은 무릎 골관절염 환자의 보행특성을 밝혀냈으

며 이는 어느 정도 신뢰성을 제공하여 임상적으로 사용하

기에 적합하다는 것을 증명하였다[90], [91].

그 외에도 [92]에서는 류마티스성 관절염(RA,

Rheumatoid Arthritis) 환자와 정상적인 사람의 보행 패

턴을 분석한 결과 RA 환자의 하반신이 건강한 사람과 비

교하여 기구학적 및 운동학적 보행 매개 변수가 감소한

것으로 나타났다. [93]에서는 파킨슨병 환자의 걸음걸이

를 다중 센서 장치를 이용하여 분석했고, 가우시안 신경

망 기술을 통해 파킨슨병 환자가 가지고 있는 걸음걸이의

동결 현상(freezing of gait, FOG)을 탐지하였다.

6.3. 스포츠

달리기, 골프, 수영 등 다양한 스포츠에서 운동선수의

자세를 분석하기 위해서 걸음걸이를 이용하는 방법들이

많이 적용되고 있다[94], [95]. 또한, 기구학적 분석을 위해

인체에 착용 가능한 장치를 장착하는 것은 이동 장애 탐

지에 있어서 최적의 기술로 간주되었다[96], [97]. 인체에 연

결된 센서와 운동학 모델을 결합하여 무게 중심 이동을

추정할 수 있고, 이에 동역학을 도입함으로써 힘과 토크

를 계산할 수 있다[98], [99]. 이외에도 비접촉 방식 기반인

고속 카메라를 이용하여 여러 방면으로 스포츠 측정을 시

도하였다[100]. 시각 시스템은 일반적으로 연수생이 강사의

동작을 모방하기 위해 사용된다. 이러한 시각 자료와 착

용 가능한 감시 장치의 결합은 연수생에게 지침자료를 제

공한다.

Ⅷ. 결론

최근 보안에 관련된 이슈가 많아지면서 얼굴인식, 지문

인식 및 홍채인식과 같은 흔히 사용되는 생체인식 기술

이 아닌 걸음걸이 인식시스템에 관한 관심이 높아지고 있

다. 걸음걸이를 개별적으로 사용하기에는 높은 성능을 보

유하고 있는 기존의 생체인식 기술에 못 미치지만, 다른

생체인식 정보와 융합함으로써 보안을 강화할 수 있다는

점에서 장래가 유망한 연구주제이다. 본 고에서는 이러한

걸음걸이 인식 분야에 관한 연구 동향, 데이터 세트, 평

가방법, 및 응용 분야 등을 전반적으로 살펴보았다. 걸음

걸이 인식의 중요성에 따라서 앞으로 다양한 연구를 통해

걸음걸이 인식성능이 더욱 향상될 것이라고 기대한다.

참 고 문 헌

[1]Bashir, Khalid, Tao Xiang, and Shaogang Gong. "Gait

recognitionwithout subject cooperation." PatternRecognition

Letters31.13(2010):2052-2060.

[2]Feng,Yang,YunchengLi,andJieboLuo. "Learningeffective

gaitfeaturesusingLSTM."201623rdInternationalConference

onPatternRecognition(ICPR).IEEE,2016.

[3]Gafurov, Davrondzhon, Einar Snekkenes, and Patrick

Bours. "Spoof attacks on gait authentication system." IEEE

Transactions on Information Forensics and Security 2.3

(2007):491-502.

[4]Xing, Xianglei, KejunWang, and Zhuowen Lv. "Fusion of

gait and facial featuresusingcoupledprojections forpeople

identification at a distance." IEEE Signal Processing Letters

22.12(2015):2349-2353.

[5]Shekhar, Sumit, et al. "Joint sparse representation for robust

multimodal biometrics recognition." IEEE Transactions on

PatternAnalysisandMachine Intelligence36.1(2013):113-

전자공학회지 2019. 8 _ 679


55

126.

[6]Zhang, Qing, et al. "A novel serial multimodal biometrics

framework based on semisupervised learning techniques."

IEEE transactions on information forensics and security 9.10

(2014):1681-1694.

[7]Niyogi,SourabhA.,andEdwardH.Adelson. "Analyzingand

recognizingwalkingfiguresinXYT."CVPR.Vol.94.1994.

[8]Little, Jim, and Jeffrey Boyd. "Describing motion for

recognition." Proceedings of International Symposium on

ComputerVision-ISCV.IEEE,1995.

[9]Lee,Lily,andW.EricL.Grimson."Gaitanalysisforrecognition

and classification." Proceedings of Fifth IEEE International

Conference on Automatic FaceGesture Recognition. IEEE,

2002.

[10]Josiński,Henryk,etal."Heuristicmethodoffeatureselection

for person re-identification based on gaitmotion capture

data." Asian Conference on Intelligent Information and

DatabaseSystems.Springer,Cham,2014.

[11]Balazia, Michal, and Petr Sojka. "You are how you

walk: UncooperativeMOCAP gait identification for video

surveillance with incomplete and noisy data." 2017 IEEE

International Joint Conference on Biometrics (IJCB). IEEE,

2017.

[12]Ball, Adrian, et al. "Unsupervised clustering of people from

‘skeleton’data."20127thACM/IEEEInternationalConference

onHuman-RobotInteraction(HRI).IEEE,2012.

[13]Preis, Johannes, et al. "Gait recognition with kinect." 1st

international workshop on kinect in pervasive computing.

NewCastle,UK,2012.

[14]Ahmed,Faisal,PadmaPolashPaul,andMarinaL.Gavrilova.

"DTW-based kernel and rank-level fusion for 3D gait

recognition using Kinect." The Visual Computer 31.6-8

(2015):915-924.

[15]Kastaniotis, Dimitrios, et al. "Gait-basedgender recognition

usingposeinformationforrealtimeapplications."201318th

InternationalConferenceonDigitalSignalProcessing (DSP).

IEEE,2013.

[16]Kastaniotis, Dimitris, et al. "A framework for gait-based

recognition using Kinect." Pattern Recognition Letters 68

(2015):327-335.

[17]Choi, Seokeon, et al. "Skeleton-based Gait Recognition

via Robust Frame-level Matching." IEEE Transactions on

InformationForensicsandSecurity(2019).

[18]Han, Ju, and Bir Bhanu. "Individual recognition using gait

energy image." IEEE transactions on pattern analysis and

machineintelligence28.2(2005):316-322.

[19]Bedagkar-Gala,Apurva,andShishirK.Shah."Gait-assisted

person re-identification in wide area surveillance." Asian

ConferenceonComputerVision.Springer,Cham,2014.

[20]Roy, Aditi, Shamik Sural, and Jayanta Mukherjee. "A

hierarchicalmethodcombininggaitandphaseofmotionwith

spatiotemporalmodel for person re-identification." Pattern

RecognitionLetters33.14(2012):1891-1901.

[21]Nambiar, Athira, et al. "Person re-identification in frontal

gait sequences via histogramof optic flow energy image."

International Conference on Advanced Concepts for

IntelligentVisionSystems.Springer,Cham,2016.

[22]Bashir, Khalid, Tao Xiang, and Shaogang Gong. "Gait

recognitionusinggaitentropyimage."(2009):2-2.

[23]Wang,Chen, et al. "Chrono-gait image:A novel temporal

template for gait recognition." European Conference on

ComputerVision.Springer,Berlin,Heidelberg,2010.

[24]Nambiar,Athira,etal."Context-awarepersonre-identification

in thewild via fusion of gait and anthropometric features."

201712thIEEEInternationalConferenceonAutomaticFace

&GestureRecognition(FG2017).IEEE,2017.

[25]John, Vijay,Gwenn Englebienne, andBenKrose. "Person

re-identification using height-based gait in colour depth

camera." 2013 IEEE International Conference on Image

Processing.IEEE,2013.

[26]Liu, Zheng, et al. "Enhancing person re-identification by

integrating gait biometric." Neurocomputing 168 (2015):

1144-1156.

[27]Nambiar, Athira, Alexandre Bernardino, and Jacinto C.

▶ ▶ ▶ 최 석 언, 김 종 희, 김 창 익


Nascimento. "Gait-based Person Re-identification: A

Survey."ACMComputingSurveys(CSUR)52.2(2019):33.

[28]Kawai, Ryo, et al. "Person re-identification using view-

dependent score-level fusion of gait and color features."

Proceedingsofthe21st InternationalConferenceonPattern

Recognition(ICPR2012).IEEE,2012.

[29]Cortes, Corinna, and Vladimir Vapnik. "Support-vector

networks."Machinelearning20.3(1995):273-297.

[30]Babaee,Maryam,LinweiLi,andGerhardRigoll."GaitEnergy

ImageReconstructionfromDegradedGaitCycleUsingDeep

Learning." Proceedings of the European Conference on

ComputerVision(ECCV).2018.

[31]Zhang, Ziyuan, et al. "Gait Recognition via Disentangled

Representation Learning." Proceedings of the IEEE

Conference onComputer Vision and Pattern Recognition.

2019.

[32]Gadaleta,Matteo, andMichele Rossi. "Idnet: Smartphone-

based gait recognitionwith convolutional neural networks."

PatternRecognition74(2018):25-37.

[33]Iwashita, Yumi, et al. "Person identification from spatio-

temporal 3D gait." 2010 International Conference on

EmergingSecurityTechnologies.IEEE,2010.

[34]Wei, Lan, et al. "Swiss-systembased cascade ranking for

gait-based person re-identification." Twenty-ninth AAAI

conferenceonartificialintelligence.2015.

[35]Chattopadhyay,Pratik,ShamikSural,andJayantaMukherjee.

"Information fusion frommultiple cameras for gait-based

re-identificationandrecognition."IETImageProcessing9.11

(2015):969-976.

[36]Budsberg, Steven C. "Long-term temporal evaluation of

groundreactionforcesduringdevelopmentofexperimentally

induced osteoarthritis in dogs." American Journal of

VeterinaryResearch62.8(2001):1207-1211.

[37]Liu, Ling-Feng,Wei Jia, and Yi-Hai Zhu. "Survey of gait

recognition." International Conference on Intelligent

Computing.Springer,Berlin,Heidelberg,2009.

[38]Rodriguez,RubenVera,NicholasWDEvans,andJohnSD

Mason. "Footstep recognition." Encyclopedia of Biometrics

(2009):550-557.

[39]Yang,Gelan,etal."Reviewwearablesensingsystemforgait

recognition."ClusterComputing(2018):1-9.

[40]Hessert,Mary Josephine, et al. "Foot pressure distribution

duringwalkinginyoungandoldadults."BMCgeriatrics5.1

(2005):8.

[41]ŠanticĆ, Ante, VedranBilas, and Igor LackoviĆ. "A system

formeasurement forces in feetandcrutchesduringnormal

na pathological gait." Periodicumbiologorum104.3 (2002):

305-310.

[42]Vaughan,C.,B.L.Davis,andJ.C.O'Connor."Dynamicsof

HumanGait, KibohoPublishers." Cape Town, SouthAfrica

(1999).

[43]Perry, Jacquelin, and JonR.Davids. "Gait analysis:normal

andpathological function."JournalofPediatricOrthopaedics

12.6(1992):815.

[44]Kennedy, Robert B. "Uniqueness of bare feet and its use

as a possible means of identification." Forensic science

international82.1(1996):81-87.

[45]Orr,RobertJ.,andGregoryD.Abowd. "Thesmart floor:A

mechanismfornaturaluseridentificationandtracking."CHI'00

extendedabstractsonHumanfactorsincomputingsystems.

ACM,2000.

[46]Addlesee,Michael D., et al. "TheORL active floor [sensor

system]."IEEEPersonalCommunications4.5(1997):35-41.

[47]Moustakidis, SerafeimP., JohnB. Theocharis, andGiannis

Giakas."Subjectrecognitionbasedongroundreactionforce

measurementsofgaitsignals."IEEETransactionsonSystems,

Man, andCybernetics, Part B (Cybernetics) 38.6 (2008):

1476-1485.

[48]Parikesit, E., T. L. R.Mengko, andH. Zakaria. "Wearable

gait measurement system based on accelerometer and

pressure sensor." 2011 2nd International Conference on

Instrumentation, Communications, Information Technology,

andBiomedicalEngineering.IEEE,2011.

[49]Ngo,ThanhTrung,etal. "The largest inertialsensor-based

전자공학회지 2019. 8 _ 681


57

gait database and performance evaluation of gait-based

personal authentication." Pattern Recognition 47.1 (2014):

228-237.

[50]Connor, Patrick, andArunRoss. "Biometric recognition by

gait:Asurveyofmodalitiesand features."ComputerVision

andImageUnderstanding167(2018):1-27.

[51]Mantyjarvi, Jani, et al. "Identifyingusersofportabledevices

from gait pattern with accelerometers." Proceedings.

(ICASSP'05). IEEE International Conference on Acoustics,

Speech,andSignalProcessing,2005..Vol.2.IEEE,2005.

[52]Rong,Liu,etal."Awearableaccelerationsensorsystemfor

gait recognition." 2007 2nd IEEEConference on Industrial

ElectronicsandApplications.IEEE,2007.

[53]Gronley, JoAnne K., and Jacquelin Perry. "Gait analysis

techniques: Rancho los amigos hospital gait laboratory."

PhysicalTherapy64.12(1984):1831-1838.

[54]Rosen, Jacob, et al. "A myosignal-based powered

exoskeleton system." IEEE Transactions on systems,Man,

andCybernetics-partA:Systemsandhumans31.3(2001):

210-222.

[55]Perry, JoelC., JacobRosen, andStephenBurns. "Upper-

limbpowered exoskeleton design." IEEE/ASME transactions

onmechatronics12.4(2007):408-417.

[56]Lenzi, Tommaso, et al. "Intention-based EMG control for

powered exoskeletons." IEEE transactions on biomedical

engineering59.8(2012):2180-2190.

[57]Moore, JasonK., SandraK.Hnat, andAntonie J. vanden

Bogert."Anelaboratedatasetonhumangaitandtheeffect

ofmechanicalperturbations."PeerJ3(2015):e918.

[58]Yun, Youngmok, et al. "Statisticalmethod for prediction of

gaitkinematicswithGaussianprocessregression."Journalof

Biomechanics47.1(2014):186-192.

[59]Mahyuddin,AndiIsra,etal."DevelopmentofIndonesiangait

databaseusing2Dopticalmotionanalyzersystem."ASEAN

EngineeringJournal2.2(2012):62-72.

[60]Wang, Yufei, et al. "Gait recognition based on 3D skeleton

jointscapturedbykinect."2016IEEEInternationalConference

onImageProcessing(ICIP).IEEE,2016.

[61]Borràs, Ricard,àgata Lapedriza, and Laura Igual. "Depth

informationinhumangaitanalysis:Anexperimentalstudyon

genderrecognition."InternationalConferenceImageAnalysis

andRecognition.Springer,Berlin,Heidelberg,2012.

[62]Nambiar, AthiraM., et al. "Towards View-point Invariant

Person Re-identification via Fusion of Anthropometric and

Gait Features fromKinectMeasurements." VISIGRAPP (5:

VISAPP).2017.

[63]Wang, Liang, et al. "Silhouette analysis-based gait

recognition for human identification." IEEE transactions on

pattern analysis andmachine intelligence 25.12 (2003):

1505-1518.

[64]Yu, Shiqi, Daoliang Tan, and Tieniu Tan. "A framework for

evaluating the effect of view angle, clothing and carrying

condition ongait recognition." 18th InternationalConference

onPatternRecognition(ICPR'06).Vol.4.IEEE,2006.

[65]Tan,Daoliang,etal."Efficientnightgaitrecognitionbasedon

templatematching."18thInternationalConferenceonPattern

Recognition(ICPR'06).Vol.3.IEEE,2006.

[66]Mansur, Al, et al. "Gait recognition under speed transition."

ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionand

PatternRecognition.2014.

[67]Makihara, Yasushi, et al. "The OU-ISIR gait database

comprising the treadmill dataset." IPSJ Transactions on

ComputerVisionandApplications4(2012):53-62.

[68]Iwama,Haruyuki,etal."Theou-isirgaitdatabasecomprising

the largepopulationdatasetandperformanceevaluationof

gaitrecognition." IEEETransactionson InformationForensics

andSecurity7.5(2012):1511-1521.

[69]Sarkar,Sudeep,etal."Thehumanidgaitchallengeproblem:

Datasets,performance,andanalysis." IEEE transactionson

patternanalysisandmachineintelligence27.2(2005):162-

177.

[70]Iwashita, Yumi, Koichi Ogawara, and Ryo Kurazume.

"Identification of peoplewalking along curved trajectories."

PatternRecognitionLetters48(2014):60-69.

▶ ▶ ▶ 최 석 언, 김 종 희, 김 창 익


[71]Iwashita, Yumi, Ryo Kurazume, and Adrian Stoica. "Gait

identification using invisible shadows: robustness to

appearancechanges."2014FifthInternationalConferenceon

EmergingSecurityTechnologies.IEEE,2014.

[72]López-Fernández,David,etal."TheAVAmulti-viewdataset

for gait recognition." International Workshop on Activity

Monitoring byMultipleDistributedSensing. Springer,Cham,

2014.

[73]Gross, Ralph, and Jianbo Shi. "The cmumotion of body

(mobo)database."(2001).

[74]Zheng, Shuai, Kaiqi Huang, and Tieniu Tan. "Evaluation

framework on translation-invariant representation for

cumulativefootpressureimage."201118thIEEEInternational

ConferenceonImageProcessing.IEEE,2011.

[75]Makihara, Yasushi, et al. "Joint intensity and spatialmetric

learningforrobustgaitrecognition."ProceedingsoftheIEEE

Conference onComputer Vision and Pattern Recognition.

2017.

[76]Ngo,TrungThanh,etal."Similargaitactionrecognitionusing

an inertial sensor."PatternRecognition48.4 (2015):1289-

1301.

[77]Khandelwal,Siddhartha,andNicholasWickström."Evaluation

of the performance of accelerometer-based gait event

detection algorithms in different real-world scenarios using

theMAREAgaitdatabase."Gait&posture51(2017):84-90.

[78]Zhang, Yuting, et al. "Accelerometer-basedgait recognition

by sparse representation of signature pointswith clusters."

IEEEtransactionsoncybernetics45.9(2014):1864-1875.

[79]Singh,JasvinderPal,etal."Vision-BasedGaitRecognition:A

Survey."IEEEAccess6(2018):70497-70527.

[80]Li,Xuelong,etal. "Gaitcomponentsand theirapplication to

genderrecognition."IEEETransactionsonSystems,Man,and

Cybernetics,PartC(ApplicationsandReviews)38.2(2008):

145-155.

[81]Lu, Jiwen,GangWang, andPierreMoulin. "Human identity

and gender recognition fromgait sequenceswith arbitrary

walking directions." IEEE Transactions on information

ForensicsandSecurity9.1(2013):51-61.

[82]Sudha, L.R., andR.Bhavani. "Anefficient spatio-temporal

gaitrepresentationforgenderclassification."AppliedArtificial

Intelligence27.1(2013):62-75.

[83]Yu,Shiqi,etal."Astudyongait-basedgenderclassification."

IEEETransactionsonimageprocessing18.8(2009):1905-

1910.

[84]Lu, Jiwen, and Yap-Peng Tan. "Gait-based human age

estimation." IEEETransactions on Information Forensics and

Security5.4(2010):761-770.

[85]Zhang, De, Yunhong Wang, and Bir Bhanu. "Age

classification base on gait using HMM." 2010 20th

InternationalConferenceonPatternRecognition.IEEE,2010.

[86]Cutting, James E., and Lynn T. Kozlowski. "Recognizing

friendsbytheirwalk:Gaitperceptionwithoutfamiliaritycues."

Bulletinofthepsychonomicsociety9.5(1977):353-356.

[87]Johansson,Gunnar. "Visual perception of biologicalmotion

and amodel for its analysis." Perception& psychophysics

14.2(1973):201-211.

[88]Nuki,George,andDonaldSalter."Theimpactofmechanical

stressonthepathophysiologyofosteoarthritis."Osteoarthritis.

Philadelphia:Mosby(2007):33-52.

[89]Brandt, K.,M. Doherty, and S. Lohmander. "Pathogenesis

of jointpain inosteoarthritis."Osteoarthritis.OxfordUniversity

Press,Oxford,2003.185-193.

[90]Bremander,A.B.,L.L.Dahl,andE.M.Roos. "Validityand

reliabilityof functionalperformancetests inmeniscectomized

patients with or without knee osteoarthritis." Scandinavian

journalofmedicine&science insports17.2 (2007):120-

127.

[91]Piva,SaraR.,etal."Getupandgotestinpatientswithknee

osteoarthritis."Archivesofphysicalmedicineandrehabilitation

85.2(2004):284-289.

[92]Weiss,RüdigerJ.,etal. "Gaitpattern inrheumatoidarthritis."

Gait&posture28.2(2008):229-234.

[93]Saad,Ali,etal. "Detectionoffreezingofgait forParkinson’s

disease patients withmulti-sensor device and Gaussian

전자공학회지 2019. 8 _ 683


59

neural networks." International Journal ofMachine Learning

andCybernetics8.3(2017):941-954.

[94]Boulgouris, Nikolaos V., Dimitrios Hatzinakos, and

KonstantinosN. Plataniotis. "Gait recognition: a challenging

signalprocessingtechnologyforbiometricidentification."IEEE

signalprocessingmagazine22.6(2005):78-90.

[95]Davey,Neil P.,DanielA. James, andMeganE.Anderson.

"Signal analysis of accelerometry data usinggravity-based

modeling." Microelectronics: Design, Technology, and

Packaging. Vol. 5274. International Society forOptics and

Photonics,2004.

[96]Hausdorff, J. M., et al. "Alterations in gait dynamics in

healthanddisease:Are they independentofgait speed?."

Proceedings of the First Joint BMES/EMBS Conference.

1999 IEEE Engineering in Medicine and Biology 21st

AnnualConferenceandthe1999AnnualFallMeetingofthe

BiomedicalEngineeringSociety(Cat.N.Vol.1.IEEE,1999.

[97]Mündermann, Annegret, et al. "Implications of increased

medio-lateraltrunkswayforambulatorymechanics."Journal

ofbiomechanics41.1(2008):165-170.

[98]Sato, F. "Study on golf swing shift of center of gravity of

bodyduringthetakebackattheimpacttiming."Memoryof

CollegeofEconomics14(1990):31-57.

[99]Inoue,Y. "Astudyondynamicsofgolfswing."Proc.Symp.

SportsEngineering.1997.

[100]Kwon, Doo Young, andMarkusGross. "Combining body

sensorsandvisualsensorsformotiontraining."Proceedings

of the 2005 ACM SIGCHI International Conference on

Advances in computer entertainment technology. ACM,

2005.

최 석 언

•2015년 2월 성균관대학교 전기전자공학부 학사


•2017년 3월~현재 KAIST 전기 및 전자공학부 박사

<관심 분야>

Biometrics, Person Re-Identification, Deep Generative

Model, Object Tracking, Representation Learning, and

3D Vision

김 종 희

•2012년 8월 한국기술교육대학교 전기전자통신공학부

학사


•2014년 3월~현재 KAIST 전기 및 전자공학부 박사

<관심 분야>

Deep Neural Network Pruning, Image Generation,

and Image Processing

▶ ▶ ▶ 최 석 언, 김 종 희, 김 창 익


김 창 익

•2000년 12월 워싱턴주립대학교 전기공학과 박사

•2000년 12월~2005년 1월 Epson Palo Alto Lab.

책임연구원

•2005년 1월~현재 한국과학기술원 전기 및 전자 공학부

교수

<관심 분야>

Deep Learning, Optimization, Computer Vision, Graph

Signal Processing, and Graph CNNs

전자공학회지 2019. 8 _ 685

논문지 논문목차전자공학회 논문지 제 56권 8호 발행

The InsTITuTe of elecTronIcs and

InformaTIon engIneers

61

통신 분야

[통신]•네트워크침입탐지기술연구동향

김동훈, 손인수

•OOB스펙트럼저감을위하여코사인윈도우함수를사용하는CPP-OFDM(CyclicPrefixandPostfix)통신시스템

박병학, 유흥균

컴퓨터 분야

[유비쿼터스 시스템]

•클라우드시스템에서KubernetesCNI의종류및비교분석

진현두, 김병서

[융합 컴퓨팅]

•무손실압축해제를위한확장가능한고성능파이프라인오프로드엔진설계

김영일, 천종민, 최승도, 이중걸, 송용호

•블록체인을위한RSP합의알고리즘

김동학, 김병서


논문지논문목차

62

신호 처리 분야

[영상 신호처리]

•딥러닝기반포즈변화에강인한귀인식연구

박현정, 남기표, 김익재

시스템 및 제어 분야

[제어계측]

•3DLADAR시스템의실시간표적탐지를위한확장시계영역기반의고속화알고리즘

이진섭, 김헌기, 김병학, 이현정

•다양한운전성지수의휘발유분류를위한사각공동공진기센서

정윤상, 이종현

[국방정보 및 제어]

•DRFM적용을위한고속능동대역선택RF수신기설계

전영일, 성기민, 홍상근, 나인석

전자공학회지 2019. 8 _ 687

박사학위 논문초록

63

김민준Kim minjoon

<논문 요약>

본 논문에서는 다중사용자 다중안테나 하향링크 시스템을 위한 간섭 완화 기법을 지닌 연판정 트리 검색 검출기 설계에

관한 연구를 제안한다. 다중사용자 다중안테나 하향링크 시스템 시스템에서는 사용자 간 간섭으로 인해 이론적 성능의

최대치를 달성하기가 어렵다. 따라서, 더 높은 성능을 얻기 위해 사용자간 간섭을 완화 할 수 있는 간섭 인식 수신기를

개발할 필요가 있다. 이 연구의 목적은 간섭 완화 성능과 하드웨어 친화적 구조를 모두 고려하여 효율적인 알고리즘과

아키텍처를 개발하는 것이다. 먼저, 낮은 계산 복잡도를 갖는 간섭 완화 기법을 간섭 화이트닝 필터 및 간섭 직접 검출으로

분류되는 2 가지 대표적인 접근법에 기초하여 제안한다. 제안 된 기법은 최고 성능으로 여겨지는 간섭 직접 검출 성능에

대비하여, 경판정 심볼 검출 기법의 경우 3 dB 이내, 연판정 심볼 검출 기법의 경우 1 dB 이내의 성능을 보여준다. 간섭

화이트닝 필터 기법 대비 간섭 직접 검출 기법의 추가 계산 복잡도와 간섭 화이트닝 필터 기법 대비 제안하는 기법의 추가

계산 복잡도의 비율은 경판정 심볼 검출의 경우 7%이고 연판정 심볼 검출의 경우 14%로 낮다. 다음으로, 효율적인

하드웨어 구현을 위해 다중사용자 시스템으로의 변경을 위한 추가 비용을 최소화하기 위해 제안된 하드웨어 구조는 기존

고정 복잡도 스피어 디코더 구조를 유지하고 기존 블록들과 독립적으로 동작하는 간섭 완화를 위한 일부 블록을 추가된다.

8 x [4, 4] 하향링크 다중사용자 다중안테나 시스템에서 64-직교 진폭 변조를 가정하여 주요 블록은 직접 구현되었다.

간섭 완화를 위한 추가 블록은 기존 고정 복잡도 스피어 디코더 블록의 137 %을 차지한다. 또한, 설계된 하드웨어는 150

MHz의 동작 클럭 주파수에서 3.6 Gbps를 지원할 수 있도록 설계되어, 대부분의 무선 통신 표준에서 목표로 하는 최대

전송 속도를 지원한다.

학위논문 제목

국문 : 다중사용자 다중안테나 하향링크 시스템을 위한 간섭 완화 기법을 지닌 연판정 트리 검색 검출기 설계에 관한 연구

영문 : Design of Soft-Output Tree-Search Detector with Interference Mitigation Algorithm for Downlink Multiuser-MIMO Systems

학위취득 연세대학교 취득년월 2018 년 2 월

지도교수 김 재 석

KEY WORD

multiuser multi-input multi-output (MU-MIMO),inter-user interference, fixed-complexity sphere decoder(FSD), MIMO detection, VLSI design.



국·내외에서 개최되는 각종 학술대회/전시회를 소개합니다.게재를 희망하시는 분은 간략한 학술대회 정보를 이메일로 보내주시면 게재하겠습니다.연락처: [email protected]

국 내 외 학 술 행 사 안 내

64

일 자 학술대회명 개최장소 홈페이지/연락처

08. 30. - 09. 01. 2019 International Conference on Intelligent Computing and its Emerging Applications (ICEA) Tainan, Taiwan https://icea2019.org/

09. 01. - 09. 04. 2019 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS) Leipzig, Germany http://www.fedcsis.org/

09. 01. - 09. 06. 2019 44th International Conference on Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves (IRMMW-THz) Paris, France http://www.irmmw-thz2019.org/

09. 02. - 09. 04. 2019 International Workshop on Fiber Optics in Access Networks (FOAN) Sarajevo, Bosnia and Herzegovina https://foan.info/

09. 02. - 09. 05. 2019 21st European Conference on Power Electronics and Applications (EPE '19 ECCE Europe) Genova, Italy http://www.epe2019.com/

09. 02. - 09. 06. 2019 International Symposium on Electromagnetic Compatibility - EMC EUROPE Barcelona, Spain https://emceurope2019.eu/

09. 02. - 09. 06. 2019 IEEE 17th International Symposium On Electrets (ISE) Limerick, Ireland https://ise2019.mosaicteam.eu/

09. 03. - 09. 06. 2019 XXI International Conference "Complex Systems: Control and Modeling Problems" (CSCMP) Samara, Russia http://www.iccs.ru/cscmp/cscmp_e.html

09. 03. - 09. 06. 2019 32nd IEEE International System-on-Chip Conference (SOCC) Singapore https://ieee-socc.org/

09. 04. - 09. 06. 2019 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES) Cairo, Egypt http://www.icves2019.org/

09. 04. - 09. 06. 2019 European Conference on Mobile Robots (ECMR) Prague, Czech Republic https://www.ecmr2019.eu/

09. 04. - 09. 06. 2019 International Conference on Simulation of Semiconductor Processes and Devices (SISPAD) Udine, Italy http://sispad2019.org/

09. 05. - 09. 07. 2019 25th International Conference on Automation and Computing (ICAC) Lancaster, United Kingdom http:/ /www.cacsuk.co.uk/ index.php/

conferences

09. 06. - 09. 09. 2019 4th International Conference on Intelligent Green Building and Smart Grid (IGBSG) Hubei, Yi-chang, China http://igbsg.ctgu.edu.cn/in/4

09. 06. - 09. 09. 2019 IEEE 8th International Conference on Advanced Optoelectronics and Lasers (CAOL) Sozopol, Bulgaria http://www.caol-conference.org/

09. 08. - 09. 11. 2019 International Conference on Smart Energy Systems and Technologies (SEST) Porto, Portugal https://web.fe.up.pt/~sest2019/

09. 08. - 09. 12. 2019 IEEE/AIAA 38th Digital Avionics Systems Conference (DASC) San Diego, California, USA https://2019.dasconline.org/

09. 08. - 09. 12. 2019 IEEE Petroleum and Chemical Industry Committee Conference (PCIC) Vancouver, British Columbia, Canada http://ieeepcic.com/

09. 08. - 09. 14. 2019 International Russian Automation Conference Sochi, Russia http://rusautocon.org/index-eng.html

09. 09. - 09. 12. 2019 IEEE 5th International forum on Research and Technology for Society and Industry (RTSI) Florence, Italy http://rtsi2019.ieeesezioneitalia.it/

09. 09. - 09. 12. 2019 IEEE AUTOTESTCON National Harbor, Maryland, USA http://autotestcon.com/

09. 09. - 09. 12. 2019 Modern Electric Power Systems (MEPS) Wroclaw, Poland http://www.meps19.pwr.edu.pl/

09. 09. - 09. 13. 2019 International Conference on Electromagnetics in Advanced Applications (ICEAA) Granada, Spain http://www.iceaa.net/

〉〉2019년 9월

전자공학회지 2019. 8 _ 68965


09. 10. - 09. 11. 2019 2nd International Conference of Computer and Informatics Engineering (IC2IE) Banyuwangi, Indonesia http://ic2ie.org/

09. 10. - 09. 11. 2019 DGON Inertial Sensors and Systems (ISS) Braunschweig, Germany https://iss.iff.ing.tu-bs.de/

09. 10. - 09. 11. 2019 International Conference on Applied Electronics (AE) Pilsen, Czech Republic http://www.appel.zcu.cz/

09. 12. - 09. 13. 2019 International Symposium on Engineering Accreditation and Education (ICACIT) Cusco, Peru http://icacit.org.pe/symposium/

09. 12. - 09. 14. 2019 IEEE 17th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics (SISY) Subotica, Serbia http://conf.uni-obuda.hu/sisy2019/

09. 13. - 09. 14. 2019 Ivannikov Memorial Workshop (IVMEM) Velikiy Novgorod, Russia http://ivannikov-ws.org/en/

09. 13. - 09. 16. 2019 IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS) Batumi, Georgia https://conf.ewdtest.com/

09. 14. - 09. 18. 2019 IEEE Holm Conference on Electrical Contacts Milwaukee, Wisconsin, USA http://www.ieee-holm.org/

09. 15. - 09. 18. 2019 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference - Latin America (ISGT Latin America) Gramado, Brazil http://attend.ieee.org/isgt-2019/

09. 15. - 09. 20. 2019 ACM/IEEE 22nd International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS) Munich, Germany http://www.modelsconference.org/

09. 15. - 09. 20. 2019 IEEE 9th International Conference Nanomaterials: Applications & Properties (NAP) Odesa, Ukraine https://nap.sumdu.edu.ua/index.php/nap/

nap2019

09. 16. - 09. 18. 2019 IEEE 31st International Conference on Microelectronics (MIEL) Nis, Serbia http://miel.elfak.ni.ac.rs/

09. 16. - 09. 19. OCEANS 2019 MTS/IEEE SEATTLE Seattle, Washington, USA https://seattle19.oceansconference.org/

09. 16. - 09. 20. 2019 19th European Conference on Radiation and Its Effects on Components and Systems (RADECS) Montpellier, France https://www.radecs2019.org/

09. 16. - 09. 21. 2019 Thirteenth International Congress on Artificial Materials for Novel Wave Phenomena (Metamaterials) Rome, Italy http://congress2019.metamorphose-vi.org/

09. 17. - 09. 19. 2019 Signal Processing Symposium (SPSympo) Krakow, Poland http://spsympo.ise.pw.edu.pl/

09. 17. - 09. 20. 2019 IEEE 14th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) Lviv, Ukraine http://csit.lp.edu.ua/

09. 18. - 09. 19. 2019 International Conference on Emerging Trends in Science and Engineering (ICESE) Hyderabad, India http://icese.in/

09. 18. - 09. 20. 2019 XVIII Workshop on Information Processing and Control (RPIC) Bahía Blanca, Argentina http://www.rpic.com.ar/

09. 18. - 09. 20. 2019 4th Conference on Control and Fault Tolerant Systems (SysTol) Casablanca, Morocco http://www.systol.org/systol19/

09. 18. - 09. 20. 2019 International Conference of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG) Darmstadt, Germany http://www.biosig.de/biosig-2019

09. 18. - 09. 20. 2019 16th International Conference on the European Energy Market (EEM) Ljubljana, Slovenia http://www.eem19.eu/

09. 18. - 09. 20. 2019 20th Asia-Pacific Network Operations and Management Symposium (APNOMS) Matsue, Japan http://www.apnoms.org/2019/

09. 18. - 09. 20. 2019 Signal Processing: Algori thms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA) Poznan, Poland http://spaconference.org.pl/

09. 18. - 09. 21.2019 10th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS)

Metz, France http://www.idaacs.net/2019

09. 19. - 09. 20. 2019 International Conference on Information Technologies (InfoTech)

St. Constantine and Elena resort, Bulgaria http://infotech-bg.com/

09. 19. - 09. 21. 2019 International Symposium on Measurement and Control in Robotics (ISMCR) Houston, Texas, USA http://www.mkrueger.net/

09. 19. - 09. 21. 2019 Conference on Next Generation Computing Applications (NextComp) Mauritius http://www.nextcomp.org/

09. 19. - 09. 21. 2019 Second Balkan Junior Conference on Lighting (Balkan Light Junior) Plovdiv, Bulgaria http://blj2019.nko.bg/

09. 19. - 09. 21. 2019 International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM) Split, Croatia http://softcom2019.fesb.unist.hr/

09. 21. - 09. 22. 2019 3rd Conference on Vehicle Control and Intelligence (CVCI) Hefei, China http://www.ascl.jlu.edu.cn/vci/cvci2019.htm



09. 21. - 09. 23. 2019 International Conference on Computer, Control, Electrical, and Electronics Engineering (ICCCEEE) Khartoum, Sudan http://iccceee19.mashreq.edu.sd/

09. 22. - 09. 25. 2019 IEEE 90th Vehicular Technology Conference (VTC2019-Fall) Honolulu, Hawaii, USA http://www.ieeevtc.org/vtc2019fall/

09. 22. - 09. 25. 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) Taipei, Taiwan http://2019.ieeeicip.org/

09. 22. - 09. 26. 2019 European Conference on Optical Communications (ECOC) Dublin, Ireland https://www.ecoc2019.org/

09. 23. - 09. 25. 2019 Modern Electrical and Energy Systems (MEES) Kremenchuk, Ukraine http://mees.kdu.edu.ua/

09. 23. - 09. 25. 2019 IEEE Secure Development (SecDev) Tysons Corner, Virginia, USA https://secdev.ieee.org/2019/Home/

09. 23. - 09. 25. 2019 International Symposium ELMAR Zadar, Croatia http://www.elmar-zadar.org/2019/

09. 23. - 09. 26. ESSDERC 2019 - 49th European Solid-State Device Research Conference (ESSDERC) Cracow, Poland http://esscirc-essderc2019.org/

09. 23. - 09. 26. 2019 IEEE Radio and Antenna Days of the Indian Ocean (RADIO) Reunion http://www.radiosociety.org/radio2019/

09. 23. - 09. 26. 2019 28th International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT) Seattle, Washington, USA https://pactconf.org//

09. 23. - 09. 27. 2019 IEEE 27th International Requirements Engineering Conference (RE) Jeju Island, Korea (South) http://re19.ajou.ac.kr/

09. 24. - 09. 26. 2019 International Conference on Electrical Drives & Power Electronics (EDPE) The High Tatras, Slovakia http://www.edpe.sk/

09. 24. - 09. 27. 2019 8th International Workshop on Tracking, Telemetry and Command Systems for Space Applications (TTC) Darmstadt, Germany

h t t p s : / / a t p i . e v e n t s a i r . c o m /QuickEventWebsitePortal/19a06-8th-ttc-2019/website

09. 25. - 09. 27. 2019 IEEE AFRICON Accra, Ghana http://www.africon2019.org/

09. 25. - 09. 27. 2019 CTTE-FITCE: Smart Cit ies & Information and Communication Technology (CTTE-FITCE) Ghent, Belgium http://cttefitce2019.eu/

09. 25. - 09. 27. 2019 First International Conference on Transdisciplinary AI (TransAI) Laguna Hills, California, USA http://www.transai.org/

09. 25. - 09. 27. 2019 25th International Workshop on Thermal Investigations of ICs and Systems (THERMINIC) Lecco, Italy http://therminic2019.eu/

09. 25. - 09. 27. 2019 International Conference on Industrial Engineering and Systems Management (IESM) Shanghai, China http://gdba.dhuiec.com/iesm2019/

09. 26. - 09. 27. 2019 IEEE Electronic Design Process Symposium (EDPS) Milpitas, California, USA http://edpsieee.ieeesiliconvalley.org/

09. 26. - 09. 28. 2019 Sixteenth International Conference on Wireless and Optical Communication Networks (WOCN) Bhopal, India http://www.wocn2019.org/

09. 27. - 09. 28. 2019 International Conference on Issues and Challenges in Intelligent Computing Techniques (ICICT) GHAZIABAD, India https://www.kiet.edu/ICICT19/

09. 27. - 09. 29. 2019 IEEE 21st International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP) Kuala Lumpur, Malaysia http://www.mmsp2019.org/

09. 28. - 09. 30. 2019 7th International Conference on Enterprise Systems (ES) Xi'an, China http://www.es2019.conferences.academy/

09. 29. - 10. 02. 2019 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT-Europe) Bucharest, Romania http://sites.ieee.org/isgt-europe-2019/

09. 29. - 10. 02. 2019 14th European Microwave Integrated Circuits Conference (EuMIC) Paris, France https://www.eumweek.com/conferences/

eumic.html

09. 29. - 10. 03. 2019 IEEE Industry Applications Society Annual Meeting Baltimore, Maryland, USA https://ias.ieee.org/2019annualmeeting

09. 30. - 10. 02. 2019 IEEE 2nd 5G World Forum (5GWF) Dresden, Germany http://ieee-wf-5g.org/

09. 30. - 10. 04. 2019 European Space Power Conference (ESPC) Juan-les-Pins, France h t t p s : / / a t p i . e v e n t s a i r . c o m /QuickEventWebs i tePor ta l /19a03- - -european-space-power-conference/home

09. 30. - 10. 04. 2019 International Symposium on Lightning Protection (XV SIPDA) São Paulo, Brazil http://www.iee.usp.br/sipda/

09. 30. - 10. 04. 2019 International Radar Conference (RADAR) TOULON, France http://www.radar2019.org/

전자공학회지 2019. 8 _ 69167


10. 01. - 10. 03. 2019 10th International Conference on Networks of the Future (NoF) Roma, Italy https://web.uniroma1.it/nof2019/home

10. 01. - 10. 03. 2019 International Carnahan Conference on Security Technology (ICCST) CHENNAI, India http://sites.ieee.org/iccst/

10. 01. - 10. 03. 2019 International Symposium on Systems Engineering (ISSE) Edinburgh, United Kingdom https://2019.ieeeisse.org/

10. 01. - 10. 04. 2019 2nd International Conference on High Voltage Engineering and Power Systems (ICHVEPS) Denpasar, Bali, Indonesia http://ichveps.org/

10. 01. - 10. 04. 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon) Vladivostok, Russia https://www.dvfu.ru

10. 02. - 10. 04. 2019 16th European Radar Conference (EuRAD) PARIS, France https://www.eumweek.com

10. 02. - 10. 04. 2019 IEEE International Symposium on Defect and Fault Tolerance in VLSI and Nanotechnology Systems (DFT) Noordwijk, Netherlands http://www.dfts.org/

10. 02. - 10. 04. 2019 Open Innovations (OI) Cape Town, South Africa http://www.africaopen.org/

10. 03. - 10. 04. 2019 Electric Vehicles International Conference (EV) Bucharest, Romania https://www.evshow.ro/

10. 03. - 10. 04. 2019 Workshop on Communication Networks and Power Systems (WCNPS) Brasilia, Brazil https://wcnps.redes.unb.br/

10. 03. - 10. 05. 2019 Medical Technologies Congress (TIPTEKNO) Izmir, Turkey http://www.tiptekno2019.org/eng/

10. 03. - 10. 06. 2019 IEEE Eurasia Conference on IOT, Communication and Engineering (ECICE) Yunlin, Taiwan http://2019.ecice.asia/

10. 04. - 10. 05. 2019 IEEE Russian Workshop on Power Engineering and Automation of Metallurgy Industry: Research & Practice (PEAMI) Magnitogorsk, Russia http://peami.su-ieee.ru/index-eng.html

10. 05. - 10. 08. 2019 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)

Washington, District of Columbia, USA http://www.dsaa.co/

10. 06. - 10. 09. 2019 IEEE 16th International Conference on Smart Cities: Improving Quality of Life Using ICT & IoT and AI (HONET-ICT) Charlotte, North Carolina, USA http://honet-ict.org/

10. 06. - 10. 09. 2019 IFIP/IEEE 27th International Conference on Very Large Scale Integration (VLSI-SoC) Cuzco, Peru http://www.vlsi-soc.com/

10. 06. - 10. 09. 2019 International SoC Design Conference (ISOCC) Jeju, Korea (South) http://www.isocc.org

10. 07. - 10. 09. 2019 6th International Advanced Research Workshop on Transformers (ARWtr) Cordoba, Spain http://arwtr2019.webs.uvigo.es/

10. 07. - 10. 10. 2019 International Topical Meeting on Microwave Photonics (MWP) Ottawa, Ontario, Canada http://www.mwp2019.org/

10. 08. - 10. 09. 2019 International Symposium on Electronics and Smart Devices (ISESD) Badung-Bali, Indonesia http://isesd.stei.itb.ac.id/

10. 08. - 10. 10. 2019 IEEE 27th International Conference on Network Protocols (ICNP) Chicago, Illinois, USA https://icnp19.cs.ucr.edu/

10. 08. - 10. 10. 2019 International 3D Systems Integration Conference (3DIC) Sendai, Japan https://3dic-conf.org/

10. 08. - 10. 11. 2019 IEEE International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T) Kyiv, Ukraine http://picst.org/

10. 09. - 10. 10. 2019 IEEE High Power Diode Lasers and Systems Conference (HPD) Coventry, United Kingdom http://www.hpdls.org/

10. 09. - 10. 11. 2019 5th International Conference on New Media Studies (CONMEDIA) Bali, Indonesia http://conmedia.umn.ac.id/

10. 09. - 10. 11. 2019 7th International Engineering, Sciences and Technology Conference (IESTEC) Panama, Panama http://congreso.utp.ac.pa/

10. 09. - 10. 11. 2019 Communication and Information Technologies (KIT) Vysoke Tatry, Slovakia http://kit.aos.sk/index.php/KIT2019/KIT2019

10. 09. - 10. 11. 2019 International Conference on Electromechanical and Energy Systems (SIELMEN) Craiova, Romania http://sielmen.ucv.ro/

10. 10. - 10. 11.2019 60th International Scientific Conference on Information Technology and Management Science of Riga Technical University (ITMS)

Riga, Latviahttp://iti.rtu.lv/en/content/60th-international-sc ien t i f i c -con fe rence- in fo r mat ion-technology-and-management-science-riga

10. 10. - 10. 12. 2019 4th Internat ional Conference on Comput ing, Communications and Security (ICCCS) Rome, Italy http://www.icccs-conf.in/

10. 10. - 10. 12. 2019 5th International Conference on Signal Processing, Computing and Control (ISPCC) Solan, India http://www.juit.ac.in/ispcc_2019/



10. 10. - 10. 12. 2019 International Conference on Speech Technology and Human-Computer Dialogue (SpeD) Timisoara, Romania http://sped.pub.ro/

10. 11. - 10. 13. 2019 3rd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT) Ankara, Turkey http://www.ismsitconf.org/

10. 11. - 10. 13.2019 IEEE 3rd Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference (IMCEC)

Chongqing, China http://www.imcec.org/

10. 12. - 10. 16. 2019 52nd Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO) Columbus, Ohio, USA http://www.microarch.org/

10. 13. - 10. 15. 2019 IEEE International Conference on E-health Networking, Application & Services (HealthCom) Bogota, Colombia http://healthcom2019.ieee-healthcom.org/

10. 13. - 10. 17. 2019 IEEE 41st International Communications Energy Conference (INTELEC) Singapore, Singapore http://www.intelec2019.org/

10. 14. - 10. 16. 2019 11th International Workshop on Resilient Networks Design and Modeling (RNDM) Nicosia, Cyprus http://www.rndm.pl/2019/

10. 14. - 10. 17. 2019 14th International Forum on Strategic Technology (IFOST) Tomsk, Russia http://ifost2019.tpu.ru/

10. 14. - 10. 17. 2019 2nd International Conference of the IEEE Nigeria Computer Chapter (NigeriaComputConf) Zaria, Nigeria https://webinabox.vtools.ieee.org/wibp_

home/index/CH08385

10. 14. - 10. 17. 2019 IEEE 44th Conference on Local Computer Networks (LCN) Osnabrueck, Germany https://www.ieeelcn.org/

10. 14. - 10. 17. 2019 IEEE International Conference on Engineering Veracruz (ICEV) Boca del Rio, Veracruz, Mexico https://www.uv.mx/ieee-icev/

10. 14. - 10. 17. 2019 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2) Casablanca, Morocco http://ieee-isc2.org/

10. 14. - 10. 17. 2019 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC) Hanoi, Vietnam http://vppc2019.org/

10. 14. - 10. 18. 2019 28th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN) New Delhi, India http://ro-man2019.org/

10. 14. - 10. 18. 2019 IEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing (VL/HCC) Memphis, Tennessee, USA http://vlhcc.org/

10. 15. - 10. 17. 2019 IEEE Applied Imagery Pattern Recognition Workshop (AIPR)

Washington, District of Columbia, USA http://www.aipr-workshop.org/

10. 15. - 10. 17. 2019 IEEE Student Conference on Research and Development (SCOReD) Bandar Seri Iskandar, Malaysia http://ieeemy.org/scored/

10. 15. - 10. 17. 2019 IEEE-RAS 19th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids) Toronto, Ontario, Canada http://www.humanoids2019.ca/

10. 15. - 10. 18. 2019 19th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS) Jeju, Korea (South) http://www.2019.iccas.org/

10. 15. - 10. 18. 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) Osaka, Japan http://www.ieee-gcce.org/2019/

10. 15. - 10. 18. 2019 IEEE International Symposium on Phased Array System & Technology (PAST) Waltham, Massachusetts, USA http://www.array2019.org/

10. 16. - 10. 17. 2019 Fourth International Conference on Informatics and Computing (ICIC) Semarang, Indonesia http://icic-aptikom.org/

10. 16. - 10. 18. 2019 Antennas Design and Measurement International Conference (ADMInC) St. Petersburg, Russia http://antennaconf.com/about-adminc

10. 16. - 10. 18. 2019 Internat ional Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC) Jeju Island, Korea (South) https://icic.aptikom.or.id/web/

10. 16. - 10. 19. 2019 IEEE 19th International Conference on Communication Technology (ICCT) Xi'an, China http://www.ieee-icct.org/index.html

10. 16. - 10. 19. 2019 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) Covington, Kentucky, USA http://fie-conference.org/

10. 17. - 10. 18. 2019 International Conference on ENERGY and ENVIRONMENT (CIEM) Timisoara, Romania http://ciem.energ.pub.ro/index.html

10. 17. - 10. 19. 2019 Fifth International Conference on Advances in Biomedical Engineering (ICABME) Tripoli, Lebanon http://www.biotech.ul.edu.lb/icabme19/

10. 17. - 10. 19. 2019 IEEE 10th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON) Vancouver, British Columbia, Canada http://ieee-iemcon.org/

10. 17. - 10. 19. 2019 IEEE 1st International Conference on Civil Aviation Safety and Information Technology (ICCASIT) Kunming, China http://www.iccasit.org/

10. 17. - 10. 19. 2019 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS) Nara, Japan http://biocas2019.org/

전자공학회지 2019. 8 _ 69369


10. 17. - 10. 20. TENCON 2019 - 2019 IEEE Region 10 Conference (TENCON) Kochi, India http://tencon2019.org/

10. 20. - 10. 23. 2019 IEEE Conference on Electrical Insulation and Dielectric Phenomena (CEIDP) Richland, Washington, USA https://ieeedeis.org/ceidp2/

10. 20. - 10. 24. 2019 Ninth International Workshop on Signal Design and its Applications in Communications (IWSDA) Dongguan, China https://iwsda2019.github.io/

10. 21. - 10. 23. 2019 International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WiMob) Barcelona, Spain http://www.wimob.org/wimob2019/

10. 21. - 10. 25.2019 IEEE 27th International Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS)

Rennes, France h t t p s : / / s i t e s . g o o g l e . c o m / v i e w /mascots-2019

10. 22. - 10. 24. 2019 IEEE 5th International Conference Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Developments (APUAVD) Kiev, Ukraine http://ieee.nau.edu.ua/apuavd-2019

10. 22. - 10. 25. 2019 Formal Methods in Computer Aided Design (FMCAD) San Jose, California, USA https://fmcad.forsyte.at/FMCAD19/

10. 22. - 10. 25. 2019 Sixth International Conference on Internet of Things: Systems, Management and Security (IOTSMS) Granada, Spain http://emergingtechnet.org/IOTSMS2019/

index.php

10. 23. - 10. 24. 2019 16th Workshop on Positioning, Navigation and Communications (WPNC) Bremen, Germany http://www.wpnc.info/

10. 23. - 10. 24. 2019 5th International Conference on Science in Information Technology (ICSITech) Yogyakarta, Indonesia http://icsitech.org/

10. 23. - 10. 24. 2019 International Conference on Promising Electronic Technologies (ICPET) Gaza City, Palestine http://www.icpet.net/

10. 23. - 10. 25. 2019 14th International Conference on Advanced Technologies, Systems and Services in Telecommunications (TELSIKS) Nis, Serbia http://www.telsiks.org.rs/

10. 23. - 10. 25. 2019 14th International Microsystems, Packaging, Assembly and Circuits Technology Conference (IMPACT) Taipei, Taiwan http://www.impact.org.tw/

10. 23. - 10. 25. 2019 3rd Cyber Security in Networking Conference (CSNet) Quito, Ecuador http://csnet-conference.org/

10. 23. - 10. 25. 2019 7th International Conference in Software Engineering Research and Innovation (CONISOFT) Mexico City, Mexico http://conisoft.org/2019/

10. 23. - 10. 25. 2019 IEEE 10th International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST) Morioka, Japan http://www.chishiki.soft.iwate-pu.ac.jp/

icast2019/

10. 23. - 10. 25. 2019 IEEE 13th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT) Baku, Azerbaijan http://www.aict.info/?csc=2019

10. 23. - 10. 25. 2019 IEEE Conference on Power Electronics and Renewable Energy (CPERE) Aswan City, Egypt http://www.ieee-cpere.org/

10. 23. - 10. 25. 2019 IEEE International Symposium on Innovation and Entrepreneurship (TEMS-ISIE) Hangzhou, China http://isie.ieee-tems.org/

10. 23. - 10. 25. 2019 IEEE Learning With MOOCS (LWMOOCS) Milwaukee, Wisconsin, USA http://lwmoocs-conference.org/

10. 23. - 10. 26. 2019 20th International Symposium on Power Electronics (Ee) Novi Sad, Serbia http://www.dee.uns.ac.rs/

10. 23. - 10. 26. 2019 23rd International Conference on Mechatronics Technology (ICMT) SALERNO, Italy https://web.unisa.it/convegni/icmt-2019/

home

10. 23. - 10. 26. 2019 IEEE 25th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) Cluj-Napoca, Romania http://siitme.ro/

10. 24. - 10. 25. 2019 2nd International Youth Scientific and Technical Conference on Relay Protection and Automation (RPA) Moscow, Russia http://www.cigre.ru/rnk/youth/ieeerpa

10. 24. - 10. 25. 2019 4th International Conference on Information Technology (InCIT) Bangkok, Thailand http://www.citt.or.th/incit2019/

10. 24. - 10. 26. 2019 11th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE) Da Nang, Vietnam http://kse-conf.org/

10. 24. - 10. 26. 2019 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor) Portici, Italy http://www.metroagrifor.org/

10. 24. - 10. 27. 2019 International Conference on Control, Automation and Information Sciences (ICCAIS) Chengdu, China http://www.iccais.com/2019/

10. 25. - 10. 27.2019 22nd Conference of the Oriental COCOSDA International Committee for the Co-ordination and Standardisation of Speech Databases and Assessment Techniques (O-COCOSDA)

Cebu, Philippines http://www.orientalcocosda2019.org.ph/

10. 26. - 11. 02. 2019 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC) Manchester, United Kingdom http://www.nss-mic.org/

10. 27. - 10. 30. 2019 IEEE 14th Nanotechnology Materials and Devices Conference (NMDC) Stockholm, Sweden http://www.ieeenmdc.org/nmdc-2019/



10. 27. - 10. 30. 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference - ITSC Auckland, New Zealand https://www.itsc2019.org/

10. 27. - 10. 30. 2019 IEEE SENSORS Montreal, Quebec, Canada http://ieee-sensors2019.org/

10. 28. - 10. 30. 2019 Third International Conference on Intelligent Computing in Data Sciences (ICDS) Marrakech, Morocco http://www.researchnetwork.ma/icds2019/

index.html

10. 28. - 10. 31. 2019 IEEE 23rd International Enterprise Distributed Object Computing Workshop (EDOCW) Paris, France http://edoc2019.pantheonsorbonne.fr/

10. 28. - 10. 31. 2019 IEEE 30th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE) Berlin, Germany http://2019.issre.net/

10. 29. - 10. 31.2019 CHILEAN Conference on Electrical, Electronics Engineering, Information and Communication Technologies (CHILECON)

Valparaiso, Chile http://chilecon2019.informaticapucv.cl/

10. 29. - 10. 31. 2019 IEEE 38th International Performance Computing and Communications Conference (IPCCC) London, United Kingdom http://www.ipccc.org/

10. 29. - 10. 31. 2019 IEEE 7th Workshop on Wide Bandgap Power Devices and Applications (WiPDA) Raleigh, North Carolina, USA http://wipda.org/

10. 29. - 11. 01. 2019 IEEE 13th International Conference on ASIC (ASICON) Chongqing, China http://www.asicon.org/

10. 29. - 11. 01. 2019 International Conference on Wireless Networks and Mobile Communications (WINCOM) Fez, Morocco h t t p : / / w w w . w i n c o m - c o n f . o r g /

WINCOM_2019/

10. 30. - 10. 31. 2019 2nd International Conference on Signal Processing and Information Security (ICSPIS) Dubai, United Arab Emirates https://icspis.com

10. 30. - 11. 01. 2019 23rd International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC) Phuket, Thailand http://www.icsec2019.org/

10. 30. - 11. 01. 2019 7th International Conference on Control, Mechatronics and Automation (ICCMA) Delft, Netherlands http://www.iccma.org/

10. 31. - 11. 02. 2019 IEEE 19th Mediterranean Microwave Symposium (MMS) Hammamet, Tunisia https://mms2019hammamet.org/

10. 31. - 11. 02. 2019 IEEE International Conference on Advanced Robotics and its Social Impacts (ARSO) Beijing, China http://arso2019.csp.escience.cn/

10. 31. - 11. 02. 2019 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU) Izmir, Turkey http://asyu.inista.org/EN/index.html

〉〉2019년 11월

11. 01. - 11. 03. 2019 14th IEEE International Conference on Electronic Measurement & Instruments (ICEMI) Changsha, China http://www.icemi.cn/hy/en/ch/index.aspx

11. 01. - 11. 03. 2019 7th International Conference on Robot Intelligence Technology and Applications (RiTA) Daejeon, Korea (South) http://2019.icrita.org/

11. 01. - 11. 03. 2019 IEEE Student Conference on Electric Machines and Systems (SCEMS 2019) Busan, Korea (South) https://www.scems2019.com/

11. 02. - 11. 03. 2019 Second International Conference on Advances in Electrical, Electronic and System Engineering (ICAEESE) Guwahati, India http://www.icaeese2019.org/

11. 02. - 11. 04. 2019 IEEE 2nd International Conference on Renewable Energy and Power Engineering (REPE) Toronto, Ontario, Canada http://www.repe.net/

11. 03. - 11. 05. 2019 IEEE Internat ional Symposium on Work load Characterization (IISWC) Orlando, Florida, USA http://iiswc.org/

11. 03. - 11. 06. 2019 8th International Conference on Renewable Energy Research and Applications (ICRERA) Brasov, Romania http://www.icrera.org/

11. 03. - 11. 08. 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) Macau, China https://www.iros2019.org/

11. 04. - 11. 06. 2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI) Portland, Oregon, USA http://www.ictai2019.org/

11. 04. - 11. 06. 2019 IEEE 8th International Conference on Cloud Networking (CloudNet) Coimbra, Portugal https://cloudnet2019.ieee-cloudnet.org/

11. 04. - 11. 06.2019 IEEE International Conference on Microwaves, Antennas, Communications and Electronic (COMCAS) Systems (IEEE COMCAS 2019)

Tel-Aviv, Israel https://www.comcas.org/

11. 04. - 11. 06. 2019 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT) Tashkent, Uzbekistan http://www.icisct2019.org/

11. 04. - 11. 07. 2019 IEEE 16th International Conference on Mobile Ad Hoc and Sensor Systems (MASS) Monterey, California, USA https://sites.google.com/view/mass2019

11. 04. - 11. 08. 2019 IEEE International Conference on Connected Vehicles and Expo (ICCVE) Graz, Austria https://iccve2019.com/

전자공학회지 2019. 8 _ 69571


11. 05. - 11. 06. 2019 IEEE International Symposium on Technologies for Homeland Security (HST) Woburn, Massachusetts, USA http://www.ieee-hst.org/

11. 05. - 11. 07. 2019 Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics) Omsk, Russia http://conf.ict.nsc.ru/Dynamics-2019/ru/

11. 05. - 11. 07. 2019 IEEE International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IoTaIS) BALI, Indonesia http://iotais.org/

11. 05. - 11. 08. 2019 25th Conference of Open Innovations Association (FRUCT) Helsinki, Finland https://www.fruct.org/conference25

11. 06. - 11. 07. 2019 1st International Informatics and Software Engineering Conference (UBMYK) Ankara, Turkey http://ubmyk.tbdakademi.org.tr/en/

11. 06. - 11. 08. 2019 25th Asia-Pacific Conference on Communications (APCC) Ho Chi Minh City, Vietnam http://apcc-conf.org/

11. 06. - 11. 08. 2019 9th International Conference on Advances in Computing and Communication (ICACC) Kochi, India http://acc-rajagiri.org/

11. 06. - 11. 08. 2019 IEEE 5th Global Electromagnetic Compatibility Conference (GEMCCON) Bangalore, India http://gemccon2019.org/

11. 06. - 11. 08. 2019 IEEE International Conference on Signal, Information and Data Processing (ICSIDP) Chongqing, China http://www.icsidp.org/

11. 06. - 11. 09. 2019 Ninth International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA) Istanbul, Turkey http://www.ipta-conference.com/ipta19/

11. 07. - 11. 09. 2019 IEEE Conference on Sustainable Utilization and Development in Engineering and Technologies (CSUDET) Penang, Malaysia http://csudet2019.com/

11. 07. - 11. 10. 2019 International Conference on Fuzzy Theory and Its Applications (iFUZZY) New Taipei City, Taiwan http://web.ite.mcu.edu.tw/ifuzzy2019/

11. 08. - 11. 09. 2019 International Conference on Biomedical Innovations and Applications (BIA) Varna, Bulgaria http://www2.tu-varna.bg/tu-varna/index.

php/nauchna-deinost/konf/97-v-2

11. 08. - 11. 10. 2019 IEEE International Conference on Computation, Communication and Engineering (ICCCE) Fujian P.R, China http://www.iccce.asia/

11. 08. - 11. 10. 2019 IEEE International Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering (UPCON) ALIGARH, India http://upcon2019.amu.ac.in/

11. 09. - 11. 10. 2019 IEEE 11th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA) Hiroshima, Japan http://www.smc-hiroshima.info.hiroshima-

cu.ac.jp/events/iwcia/2019/

11. 09. - 11. 12. 2019 IEEE 60th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS) Baltimore, Maryland, USA http://ieee-focs.org/

11. 09. - 11. 15. 2019 IEEE International Test Conference (ITC) Washington, District of Columbia, USA http://itctestweek.org/

11. 10. - 11. 11. 2019 IEEE International Conference on Big Knowledge (ICBK) Beijing, China http://icbk2019.bigke.org/

11. 10. - 11. 14. 2019 SBMO/IEEE MTT-S International Microwave and Optoelectronics Conference (IMOC) Aveiro, Portugal http://imoc2019.com/

11. 11. - 11. 13. 2019 IASTED International Conference on Control and Optimization of Renewable Energy Systems (CORES) Anaheim, California, USA https://www.iasted.org/conferences/home-

859.html

11. 11. - 11. 13. 2019 IEEE Latin-American Conference on Communications (LATINCOM) Salvador, Brazil http://latincom2019.ieee-latincom.org/

11. 11. - 11. 14. 2019 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP) Ottawa, Ontario, Canada http://www.ieeeglobalsip.org/

11. 11. - 11. 14. 2019 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN) Newark, New Jersey, USA https://dyspan2019.ieee-dyspan.org/

11. 11. - 11. 15. 2019 IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems (APCCAS) Bangkok, Thailand http://www.apccas2019.org/

11. 11. - 11. 15. 2019 IEEE Fourth Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM) Guayaquil, Ecuador https://attend.ieee.org/etcm-2019/

11. 12. - 11. 14. 2019 Actual Problems of Systems and Software Engineering (APSSE) Moscow, Russia https://apspe.hse.ru/en/2019/

11. 12. - 11. 14. 2019 IEEE Conference on Network Function Virtualization and Software Defined Networks (NFV-SDN) Dallas, Texas, USA http://nfvsdn2019.ieee-nfvsdn.org/

11. 12. - 11. 14. 2019 IEEE R10 Humanitarian Technology Conference (R10-HTC) Depok, West Java, Indonesia https://r10htc2019.org/

11. 12. - 11. 14. 2019 Military Communications and Information Systems Conference (MilCIS) Canberra, Australia http://www.milcis.com.au/

11. 12. - 11. 14. MILCOM 2019 - 2019 IEEE Military Communications Conference (MILCOM) Norfolk, Virginia, USA http://www.milcom.org/



11. 13. - 11. 15. 2019 IEEE 6th Asian Conference on Defence Technology (ACDT) Bali, Indonesia https://acdt2019.org/

11. 13. - 11. 15. 2019 IEEE International Autumn Meeting on Power, Electronics and Computing (ROPEC) Ixtapa, Mexico https://ropec.org/

11. 13. - 11. 15. 2019 IEEE Sciences and Humanities International Research Conference (SHIRCON) Lima, Peru http://congreso.uch.edu.pe/shircon/

11. 14. - 11. 16. 2019 International Conference on Cutting-edge Technologies in Engineering (ICon-CuTE) Uttar Pradesh, India http://icon-cute-2019.srmu.ac.in/

11. 15. - 11. 17. 2019 Fifth International Conference on Image Information Processing (ICIIP) Shimla, India http://www.juit.ac.in/iciip_2019/

11. 16. - 11. 17. 2019 8th International Conference on Information and Communication Technologies (ICICT) Karachi, Pakistan http://www.icict.iba.edu.pk/

11. 17. - 11. 20. 2019 IEEE 37th International Conference on Computer Design (ICCD) Abu Dhabi, United Arab Emirates http://www.iccd-conf.com/Home.html

11. 18. - 11. 19. 2019 International Conference on Virtual Reality and Visualization (ICVRV) Hongkong, China http://www.icvrv.org/

11. 18. - 11. 20. 2019 IEEE CPMT Symposium Japan (ICSJ) Kyoto, Japan http://www.ieee-csj.org/

11. 18. - 11. 21. 2019 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC) Lanzhou, China http://www.apsipa2019.org/

11. 18. - 11. 21. 2019 IEEE 12th Conference on Service-Oriented Computing and Applications (SOCA) Kaohsiung, Taiwan https://www.cs.ccu.edu.tw/~conference/

soca2019/

11. 18. - 11. 21. 2019 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) San Diego, California, USA http://ieeebibm.org/BIBM2019/

11. 19. - 11. 20. 2019 6th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI) Johannesburg, South Africa http://iscmi.us/

11. 19. - 11. 20. 2019 International Conference on Computer Engineering, Network, and Intelligent Multimedia (CENIM) Surabaya, Indonesia http://cenim.its.ac.id/

11. 19. - 11. 21. 2019 2nd International Conference on Smart Grid and Renewable Energy (SGRE) Doha, Qatar http://www.sgre-qa.org/

11. 19. - 11. 21. 2019 IEEE Conference on Graphics and Media (GAME) Pulau Pinang, Malaysia https://ieeecomputer.my/game2019/

11. 19. - 11. 21. 2019 International Conference on Advanced Electrical Engineering (ICAEE) Algiers, Algeria http://www.aagee.dz/icaee2019/

11. 19. - 11. 21. 2019 International Conference on Electrical and Computing Technologies and Applications (ICECTA)

Ras Al Khaimah, United Arab Emirates https://icecta.aurak.ac.ae/

11. 19. - 11. 22. 2019 12th Biomedical Engineering International Conference (BMEiCON) Ubon Ratchathani, Thailand http://www.bmeicon.org/bmeicon2019/

11. 20. - 11. 21. 2019 4th International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE) Yogyakarta, Indonesia https://icitisee.org/

11. 20. - 11. 22. 2019 IEEE 15th International Scientific Conference on Informatics Poprad, Slovakia https://informatics.kpi.fei.tuke.sk/

11. 21. - 11. 22. 2019 1st IEEE International Conference on Gridding and Polytope Based Modeling and Control (GPMC) Györ, Hungary http://scitope.com/control19/?page_id=22

11. 21. - 11. 22. 2019 4th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON) Mathura, India http://www.gla.ac.in/iscon2019/index.html

11. 21. - 11. 22. 2019 European Modelling Symposium (EMS) Riga, Latvia http://ems2019.info/

11. 21. - 11. 22. 2019 International Conference on Engineering and Telecommunication (EnT) Dolgoprudny, Russia http://en-t.info/

11. 21. - 11. 23. 2019 E-Health and Bioengineering Conference (EHB) Iasi, Romania http://www.ehbconference.ro/Home.aspx

11. 21. - 11. 23. 2019 IEEE 4th International Conference on Condition Assessment Techniques in Electrical Systems (CATCON) Chennai, India http://www.ee.iitm.ac.in/CATCON2019/

11. 21. - 11. 23. 2019 IEEE Women in Engineering (WIE) Forum USA East Pentagon City, Virginia, USA https://attend.ieee.org/wie-forum-usa-east-2019/

11. 21. - 11. 23. 2019 International Symposium on Computers in Education (SIIE) Tomar, Portugal http://siie2019.ipt.pt/

11. 22. - 11. 24. 2019 4th International Conference on Robotics and Automation Engineering (ICRAE) Singapore, Singapore http://www.icrae.org/

11. 22. - 11. 24. 2019 International Conference on Science and Technology (TICST) Pingtung, Taiwan http://www.ticst2019.nptu.edu.tw/

전자공학회지 2019. 8 _ 69773


11. 24. - 11. 25. 2019 6th International Conference on Image and Signal Processing and their Applications (ISPA) Mostaganem, Algeria http://ispaconf.univ-mosta.dz/

11. 25. - 11. 27. 2019 IEEE Asia-Pacific Conference on Applied Electromagnetics (APACE) Melacca, Malaysia https://apace2019.apmttemc.org/

11. 25. - 11. 28. 2019 Workshop on Research, Education and Development of Unmanned Aerial Systems (RED UAS) Cranfield, United Kingdom ht tps: / /www.cranf ie ld.ac.uk/events/

events%202019/red%20UAS

11. 26. - 11. 28. 2019 8th International Conference on Performance Evaluation and Modeling in Wired and Wireless Networks (PEMWN) Paris, France https://sites.google.com/view/pemwn2019

11. 26. - 11. 29. 2019 6th Asia-Pacific Conference on Synthetic Aperture Radar (APSAR) Xiamen, China https://apsar2019.org.cn/

11. 27. - 11. 28. 2019 IEEE International Conference on Applied Science and Advanced Technology (iCASAT) Queretaro, Mexico https://www.icasat.com.mx/

11. 27. - 11. 29. 2019 Australian & New Zealand Control Conference (ANZCC) Auckland, New Zealand https://anzcc.org.au/ANZCC2019/

11. 27. - 11. 29. 2019 International Conference on Smart Systems and Inventive Technology (ICSSIT) Tirunelveli, India http://icssit.com/icssit2019/index.html

11. 27. - 11. 29. 2019 International Symposium on Advanced Electrical and Communication Technologies (ISAECT) Rome, Italy http://www.isaect.org/

11. 28. - 11. 29. 2019 12th CMI Conference on Cybersecurity and Privacy (CMI) Copenhagen, Denmark http://www.conf.cmi.aau.dk/12th+CMI+conference+2019/

11. 28. - 11. 30. 2019 11th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO) Bursa, Turkey http://www.eleco.org.tr/

11. 29. - 11. 30. 2019 5th International Conference on Advances in Computing, Communication & Automation (ICACCA) Bareilly, India http://www.icacca.in/

11. 29. - 12. 01. 2019 9th IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering (ICCSCE) Penang, Malaysia http://www.acscrg.com/iccsce/2019/

11. 29. - 12. 01.2019 IEEE 11th International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control, Environment, and Management ( HNICEM )

Laoag, Philippines http://hnicem.com/

〉〉2019년 12월

12. 01. - 12. 03. 2019 IEEE 24th Pacific Rim International Symposium on Dependable Computing (PRDC) Kyoto, Japan http://prdc.dependability.org/PRDC2019/

12. 01. - 12. 04. 2019 IEEE 15th Brazilian Power Electronics Conference and 5th IEEE Southern Power Electronics Conference (COBEP/SPEC) Santos, Brazil http://www.cobep-spec2019.org/

12. 01. - 12. 04. 2019 IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP) Sydney, Australia http://www.vcip2019.org/

12. 02. - 12. 04. 2019 IEEE 14th Malaysia International Conference on Communication (MICC) Selangor, Malaysia http://micc2019.comvt.org/

12. 03. - 12. 05. 2019 2nd IEEE Middle East and North Africa COMMunications Conference (MENACOMM) Manama, Bahrain http://www.menacomm2019.org/

12. 03. - 12. 05. 2019 International Arab Conference on Information Technology (ACIT) Al Ain, United Arab Emirates http://acit2k.org/ACIT/index.php/acit-20th

12. 03. - 12. 06. 2019 IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS) Hong Kong, Hong Kong http://2019.rtss.org/

12. 03. - 12. 06. 2019 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS) Taipei, Taiwan http://www.ispacs2019.org/

12. 04. - 12. 06. 2019 IEEE 21st Electronics Packaging Technology Conference (EPTC) Singapore, Singapore http://www.eptc-ieee.net/

12. 04. - 12. 06. 2019 IEEE 25th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS) Tianjin, China http://www.icpads2019.cn/

12. 04. - 12. 06. 2019 IEEE Vehicular Networking Conference (VNC) Los Angeles, California, USA http://www.ieee-vnc.org/

12. 04. - 12. 06. 2019 International Conference on Mechatronics, Robotics and Systems Engineering (MoRSE) Bali, Indonesia http://morse.unpar.ac.id/

12. 04. - 12. 07. 2019 IEEE Global Conference on Internet of Things (GCIoT) Dubai, United Arab Emirates https://www.gciot.org/

12. 05. - 12. 06. 2019 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS) Moscow, Russia http://www.isprasopen.ru/en/

12. 06. - 12. 07. 2019 4th International Conference on Cloud Computing and Internet of Things (CCIOT) Changchun, China http://www.iccciot.org/CCIOT2019/

12. 06. - 12. 08. 2019 IEEE Conference on Information and Communication Technology (CICT) Allahabad, India https://cict2019.iiita.ac.in/



12. 06. - 12. 09. 2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) Xiamen, China http://ssci2019.org/

12. 08. - 12. 10. 2019 Ninth International Conference on Intelligent Computing and Information Systems (ICICIS) Cairo, Egypt http://net2.asu.edu.eg/icicis/2019/

12. 08. - 12. 11. 2019 Winter Simulation Conference (WSC) National Harbor, Maryland, USA http://meetings2.informs.org/wordpress/wsc2019/

12. 09. - 12. 10. 2019 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST) Abu Dhabi, United Arab Emirates https://ist2019.ieee-ims.org/

12. 09. - 12. 11. 2019 7th International Conference on Smart Grid (icSmartGrid) Newcastle, Australia https://www.icsmartgrid.org/

12. 09. - 12. 11. 2019 International Conference on ReConFigurable Computing and FPGAs (ReConFig) Cancun, Mexico http://www.reconfig.org/

12. 09. - 12. 12. 2019 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS) Delft, Netherlands https://wifs2019.tudelft.nl/

12. 09. - 12. 13. 2019 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps) Waikoloa, Hawaii, USA https://globecom2019.ieee-globecom.org/

12. 10. - 12. 12. 2019 9th International Conference on Power and Energy Systems (ICPES) Perth, Australia http://www.icpes.org/

12. 10. - 12. 12. 2019 IEEE International Conference on Smart Cloud (SmartCloud) Tokyo, Japan http://www.cloud-conf.net/smartcloud/2019/

12. 10. - 12. 13. 2019 IEEE 28th Asian Test Symposium (ATS) Kolkata, India http://www.ieee-ats.org/

12. 11. - 12. 12. 2019 International Conference on Computational Intelligence and Knowledge Economy (ICCIKE) Dubai, United Arab Emirates https://amityuniversity.ae/iccike2019

12. 11. - 12. 13. 2019 4th Technology Innovation Management and Engineering Science International Conference (TIMES-iCON) Bangkok, Thailand http://times-icon.org/2019/index.html

12. 11. - 12. 13. 2019 8th Saudi Arabia Smart Grid (SASG) Jeddah, Saudi Arabia http://sasg2019.com/en/

12. 11. - 12. 14. 2019 IEEE 50th Semiconductor Interface Specialists Conference (SISC) San Diego, California, USA http://www.ieeesisc.org/

12. 12. - 12. 13. 2019 IEEE Smart Grid Cybersecurity Workshop Atlanta, Georgia, USA http://sites.ieee.org/ucw

12. 12. - 12. 14. 2019 International Conference on contemporary Computing and Informatics (IC3I) Singapore, Singapore http://ic3i.org/2019/index.html

12. 12. - 12. 15. 2019 IEEE International Conference on Power Data Science (ICPDS) Taizhou, China http://icpds.dbw.org.cn/

12. 13. - 12. 14. 2019 IEEE 7th Conference on Systems, Process and Control (ICSPC) Melaka, Malaysia https://sites.google.com/site/icspc2019/

12. 13. - 12. 14. 2019 Workshop on Recent Advances in Photonics (WRAP) Guwahati, India http://www.wrap2019.com/

12. 14. - 12. 19. 2019 Tenth International Conference on Intelligent Control and Information Processing (ICICIP) Marrakesh, Morocco https://conference.cs.cityu.edu.hk/icicip/

12. 15. - 12. 18. 2019 IEEE 8th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP) Le gosier, Guadeloupe http://camsap19.ig.umons.ac.be/

12. 16. - 12. 17. 2019 IEEE International Workshop on Future Computing (IWOFC) Beijing, China http://www.iwofc.com/

12. 16. - 12. 18. 2019 13th International Conference on Signal Processing and Communication Systems (ICSPCS) Gold Coast, Australia http://dspcs-witsp.com/icspcs_2019/index.

html

12. 16. - 12. 18. 2019 Electrical Design of Advanced Packaging and Systems (EDAPS) KAOHSIUNG, Taiwan http://edaps.org/

12. 16. - 12. 18. 2019 International Conference on Signal, Control and Communication (SCC) Hammamet, Tunisia http://scc.ieee.tn/

12. 16. - 12. 19. 2019 18th IEEE International Conference On Machine Learning And Applications (ICMLA) Boca Raton, Florida, USA https://www.icmla-conference.org/icmla19/

12. 18. - 12. 20. 2019 IEEE 14th Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS) Kandy, Sri Lanka http://www.iciis.org/

12. 20. - 12. 22. 2019 IEEE 4th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC) Chengdu, China http://www.iaeac.org/

12. 26. - 12. 27. 2019 International Conference on Intelligent Systems and Advanced Computing Sciences (ISACS) Taza, Morocco https://isacs2019.sciencesconf.org/

12. 27. - 12. 28. 2019 International Conference on Innovative Trends and Advances in Engineering and Technology (ICITAET) SHEGAON, India http://icitaet2019.ssgmce.ac.in/index.html

전자공학회지 2019. 8 _ 69975


01. 04. - 01. 06. 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE) Las Vegas, Nevada, USA http://www.icce.org/

01. 09. - 01. 10. 2020 International Conference on Computation, Automation and Knowledge Management (ICCAKM) Dubai, United Arab Emirates https://www.amity.edu/iccakm/default.asp

01. 12. - 01. 15. 2020 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII) Honolulu, Hawaii, USA https://sice-si.org/conf/SII2020/

01. 13. - 01. 16. 2020 25th Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC) Beijing, China https://aspdac2020.github.io/aspdac20/

01. 18. - 01. 22. 2020 IEEE 33rd International Conference on Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) Vancouver, British Columbia, Canada https://www.mems20.org/

01. 20. - 01. 22. 2020 IEEE 11th International Conference on Mechanical and Intelligent Manufacturing Technologies (ICMIMT) Cape town, South Africa http://www.mimt.us/

01. 23. - 01. 25. 2020 IEEE 18th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI) Herlany, Slovakia http://conf.uni-obuda.hu/sami2020/

01. 26. - 01. 29. 2020 94th ARFTG Microwave Measurement Symposium (ARFTG) San Antonio, Texas, USA https://www.arftg.org/

01. 27. - 01. 31. 2020 Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS) Palm Springs, California, USA http://rams.org/

01. 29. - 01. 31. 2020 12th International Conference on Knowledge and Smart Technology (KST) Pattaya, Chonburi, Thailand http://kst.buu.ac.th/2020/

01. 29. - 02. 01. 2020 Cybernetics & Informatics (K&I) Velke Karlovice, Czech Republic http://ki2020.sski.sk/

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특별회원사 및 후원사 명단

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AP 위성통신㈜ 류장수 서울시 금천구 가산디지털2로 98 2동 9층 02-2026-7700 http://apsi.co.kr

FCI 한상우 경기도 성남시 분당구 판교로 255번길 35(삼평동) 실리콘파크 B동 7층 031-782-3700 http://www.fci.co.kr

I&C테크놀로지 박창일 경기도 성남시 분당구 판교로 255번길 24 아이앤씨빌딩 031-696-3300 http://www.inctech.co.kr

KT 황창규 경기도 성남시 분당구 정자동 206 031-727-0114 http://www.kt.co.kr

LDT 정재천 충남 천안시 서북구 한들1로 126-33 WE빌딩 041-520-7300 http://www.ldt.co.kr

LG전자 구본준 서울시 영등포구 여의도동 30 02-3777-1114 http://www.lge.co.kr

LIG 넥스원 이효구 서울시 서초구 강남대로 369(서초동, 나라빌딩) 1644-2005 http://www.lignex1.com

RadioPulse 권태휘 경기도 성남시 분당구 대왕판교로 660 유스페이스1A 1106호(삼평동) 070-7113-0975 http://www.radiopulse.co.kr

SK Telecom 장동현 서울특별시 중구 을지로65(을지로2가) SK T-타워 02-2121-2114 http://www.sktelecom.com

SK 하이닉스 박성욱 경기도 이천시 부발읍 아미리 산 136-1 031-630-4114 http://www.skhynix.com

국제종합측기 박재욱 서울특별시 강남구 강남대로 354 (역삼동 831, 혜천빌딩 10F, 12F) 02-553-0901 http://www.msinter.co.kr

나노종합기술원 이재영 대전광역시 유성구 대학로 291 (구성동, 한국과학기술원) 042-366-1500 http://www.nnfc.re.kr

네이버㈜ 김상헌 경기도 성남시 분당구 불정로 6 (정자동 그린팩토리) 031-784-2560 http://www.nhncorp.com

넥서스칩스 Douglas M. Lee 서울시 강남구 역삼동 725-57 02-6959-7161 http://www.nexuschips.com

넥스트칩 김경수 경기도 성남시 분당구 판교로 323 벤처포럼빌딩 02-3460-4700 http://www.nextchip.com

㈜넥스파시스템 이상준 서울특별시 성동구 자동차시장1길 18 02-2243-4011 http://www.nexpa.co.kr

누리미디어 최순일 서울시 영등포구 선유로 63, 4층(문래동 6가) 02-710-5300 http://www.nurimedia.co.kr

㈜다빛센스 강영진 경기도 성남시 중원구 사기막골로 124, Skn테크노파크 비즈동 1305 031-776-2511

다우인큐브 이예구 경기도 용인시 수지구 디지털벨리로 81 (죽전동 디지털스퀘어 2층) 070-8707-2500 http://www.daouincube.com

대구테크노파크 송인섭 대구시 달서구 대천동 891-5 053-602-1803 http://www.mtcc.or.kr

대덕전자 김영재 경기도 시흥시 소망공원로 335 (정왕동) 031-599-8800 http://www.daeduck.com

대성전기 이철우 경기도 안산시 단원구 산단로 31 (원시동, 8-27블럭) 031-494-1141 http://www.dsec.co.kr

(재)대전테크노파크 권선택 대전시 유성구 테크노9로 35 대전테크노파크 042-930-2880 http://www.daejeontp.or.kr

㈜더즈텍 김태진 경기도 안양시 동안구 학의로 292 금강펜테리움IT타워 A동 1061호 031-450-6300 http://www.doestek.co.kr

덴소풍성전자 김경섭 경남 창원시 성산구 외동 853-11 055-600-9227 http://www.dnpe.co.kr

동부하이텍 최창식 경기도 부천시 원미구 수도로 90 032-680-4700 http://www.dongbuhitek.co.kr

동아일렉콤 손성호 경기도 용인시 처인구 양지면 남곡로 16 031-330-5500 http://www.dongahelecomm.co.kr

동운아나텍 김동철 서울시 서초구 서초동 1467-80 아리랑타워 9층 02-3465-8765 http://www.dwanatech.com

㈜디엠티 김홍주 대전광역시 유성구 테크노11로 41-2 042-930-3700 http://www.dmtpcb.co.kr

라온텍 김보은 경기도 성남시 분당구 황새울로360번길 42, 18층 (서현동 AK플라자) 031-786-4600 http://www.raon-tech.com

라이트웍스㈜ 서인식 서울 강남구 테헤란로88길 14, 4층 (신도리코빌딩) 031-702-6171 http://www.lightworks.co.kr/

만도 성일모 경기도 성남시 분당구 판교로 255번길 21 02-6244-2114 http://www.mando.com

문화방송 안광한 서울시 마포구 성암로 267 02-789-0011 http://www.imbc.com

㈜빅텍 임만규 경기도 이천시 마장면 덕이로 180-31 031-631-7301 http://www.vitek.co.kr

삼성전자 김기남, 김현석, 고동진 서울시 서초구 서초2동 1320-10 삼성전자빌딩 1588-3366 http://samsungelectronics.com/kr

삼화콘덴서 황호진 경기도 용인시 처인구 남사면 경기동로 227 (남사면 북리 124) 031-332-6441 http://www.samwha.co.kr

㈜서연전자 조명수 경기도 안산시 단원구 신원로424 031-493-3000 http://www.dae-dong.biz

세미솔루션 이정원 경기도 용인시 기흥구 영덕동 1029 흥덕U타워 지식산업센터 20층 2005호 031-627-5300 http://www.semisolution.com

세원텔레텍 김철동 경기도 안양시 만안구 전파로44번길 53 031-422-0031 http://www.sewon-teletech.co.kr

㈜수호이미지 테크놀로지 김범준 서울시 금천구 가산동 가산디지털1로 233 에이스하이엔드 9차 816호 070-7531-0094 http://www.suhotech.com

전자공학회지 2019. 8 _ 701


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㈜스카이크로스코리아 조영민 경기 수원시 영통구 영통동 980-3 디지털엠파이어빌딩 C동 801호 031-267-1662 http://www.skycross.co.kr

(주)시솔 이우규 서울시 강서구 공항대로 61길 29 서울신기술센터 A동 202호 02-508-5656 http://www.sisoul.co.kr

실리콘마이터스 허 염 경기도 성남시 분당구 대왕판교로 660 유스페이스-1 A동 8층 1670-7665 http://www.siliconmitus.com

실리콘웍스 한대근 대전시 유성구 탑립동 707 042-712-7700 http://www.siliconworks.co.kr

㈜싸인텔레콤 성기빈 서울시 영등포구 경인로 775, 문래동 3가 에이스하이테크시티 1동 119호 02-3439-0033 http://www.signtelecom.com

(주)쏠리드 정준, 이승희 경기도 성남시 분당구 판교역로 220 쏠리드스페이스 031-627-6000 http://www.st.co.kr

㈜씨자인 김정표 경기 성남시 분당구 구미동 185-4 보명프라자 070-4353-5852 http://www.cesign.co.kr

아나패스 이경호 서울시 구로구 구로동 197-12 신세계아이앤씨 디지털센타 7층 02-6922-7400 http://www.anapass.com

아바고테크놀로지스 전성민 서울시 서초구 양재동 215 02-2155-4710 http://www.avagotech.kr

아이닉스 황정현 수원시 영동구 덕영대로 1556번길 16, C동 1004호 (영통동, 디지털엠파이어) 031-204-7333 http://www.eyenix.com

아이디어㈜ 황진벽 서울 마포구 연남동 487-366번지 대원빌딩 5층 02-334-3309 http://www.eyedea.co.kr

(주)아이씨티케이홀딩스 유승삼 경기도 성남시 분당구 판교 323 (V-FORUM 빌딩 3층) 031-739-7892 http://www.ictk.com

㈜아이언디바이스 박기태 서울 강남구 신사동 532-9 예영빌딩 402호 02-541-2896 http://www.irondevice.com

㈜아이에이 김동진 서울 송파구 송파대로 22길 5-23 (문정동) 02-3015-1300 http://www.ia-inc.kr

안리쓰코퍼레이션㈜ 토루와키나가 경기도 성남시 분당구 삼평동 681번지 H스퀘어 N동 5층 502호 031-696-7750 http://www.anritsu.com

㈜알파스캔 디스플레이 류영렬 서울특별시 강서구 허준로 217 가양테크노타운 202호 http://www.alphascan.co.kr

에디텍 정영교 경기도 성남시 분당구 삼평동 621번지 판교이노벨리 B동 1003호 031-8018-8778 http://www.aditec.co.kr

에스넷시스템㈜ 박효대 서울특별시 강남구 선릉로 514 (삼성동) 성원빌딩 10층 02-3469-2994 http://www.snetsystems.co.kr

에스엘 이충곤 경북 경산시 진량읍 신상리 1208-6 053-856-8511 http://www.slworld.com

에이치앤티테크 강임성 대전광역시 유성구 용산동 042-933-7228 http://www.hnt-tech.co.kr

㈜에이투테크 김현균 경기도 성남시 수정구 복정동 685-6 상헌빌딩 3층 031-752-7363 http://www.a2tech.co.kr

엠텍비젼㈜ 이성민 경기도 성남시 분당구 판교로 255번길 58 6층 601호 031-627-0114 http://www.mtekvision.co.kr

㈜오픈링크시스템 성재용 광주광역시 서구 치평로 112 정연하이빌 402호 070-5025-0689 http://openlink.kr

우양신소재 윤주영 대구광역시 북구 유통단지로 8길 21 053-383-5287 http://www.iwooyang.com

유라코퍼레이션 엄병윤 경기도 성남시 분당구 삼평동 686-1 070-7878-1000 http://www.yuracorp.co.kr

유텔 김호동 경기도 군포시 당정동 381-4 031-427-1020 http://www.u-tel.co.kr

㈜이노피아테크 장만호 경기도 상남시 중원구 갈마치로 215 A동 405호 070-7820-6300 http://www.innopiatech.com

주식회사 이디 박용후 경기도 성남시 중원구 상대원동 517-15 (둔촌대로457번길 14) 031-730-7300 http://www.ed.co.kr

㈜자람테크놀로지 백준현 경기도 성남시 분당구 야탑동 345-1 파인벤처빌딩 2층 031-779-6700,6701 http://www.zaram.com/

전자부품연구원 박청원 경기도 성남시 분당구 새나리로 25 (야탑동) 031-789-7000 http://www.keti.re.kr

주식회사 제이엔티이엔지 최승훈 경기도 성남시 중원구 사기막골로 148, 701호(상대원동, 중앙이노테크) 031-723-0855 http://www.jandt.co.kr

㈜제퍼로직 정종척 서울 강남구 역삼1동 679-5 아주빌딩 1801호 070-7010-7790 http://www.zephylogic.com

㈔지능정보산업협회 장홍성 서울시 관악구 관악로1, 서울대 연구공원 SK연구동 3층 02-6265-8750 http://www.k-ai.or.kr

㈜지에스인스트루먼트 고재목 인천시 남구 길파로71번길 70 (주안동) 032-870-5641 http://www.gsinstrument.com

지엠테스트 고상현 충남 천안시 서북구 직산읍 군서1길 19(군서리 134) 041-410-2600 http://www.gmtest.com

충북테크노파크 남창현 충북 청주시 청원구 오창읍 연구단지로 40 043-270-2000 http://www.cbtp.or.kr

케이던스 코리아(유) 제임스 해댓 경기도 성남시 분당구 판교로 344 엠텍IT타워 9층(main office)/2층 031-728-3114 http://www.cadence.com

케이케이테크(주) 다케시게신이치, 황정성 경기도 안성시 대덕면 무능로132 031-678-1586 http://www.k-ktech.co.kr

㈜코아리버 배종홍 서울시 송파구 가락본동 78번지 IT벤처타워 서관 11층 02-2142-3400 http://www.coreriver.com

콘티넨탈 오토모티브 시스템 선우 현 경기도 성남시 분당구 판교역로 220 솔리드스페이스빌딩 031-697-3800 http://www.conti-automotive.co.kr

클레어픽셀㈜ 정헌준 경기도 성남시 분당구 판교로 242 판교디지털센터 A동 301호 031-8060-1440 http://www.clairpixel.com

키움인베스트먼트㈜ 박상조 서울특별시 영등포구 여의나루로4길 18 키움파이낸스스퀘어빌딩 16층 02-3430-4800 http://www.kiwoominvest.com/

텔레칩스 이장규 서울특별시 송파구 올림픽로35다길 42 (신천동, 루터빌딩 19층~23층) 02-3443-6792 http://www.telechips.com

㈜티에이치엔 채 석 대구시 달서구 갈산동 973-3 053-583-3001 http://www.th-net.co.kr




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티엘아이 김달수 경기도 성남시 중원구 양현로 405번길 12 티엘아이 빌딩 031-784-6800 http://www.tli.co.kr

파워큐브세미㈜ 강태영 경기도 부천시 오정구 석천로397(부천테크노파크쌍용3차) 103동 901호 032-624-3700 http://www.powercubesemi.com/

페어차일드코리아반도체 김귀남 경기도 부천시 원미구 도당동 82-3 032-671-3842 http://www.fairchildsemi.com

㈜하이브론 이홍섭 인천광역시 부평구 청천동 안남로402번길 25 3층 070-4369-3973 http://www.hivron.com/

한국멘토그래픽스(유) 양영인 경기도 성남시 분당구 판교역로 192번길 12 (삼평동) 판교 미래에셋센터 7층 031-8061-0790 http://www.mentorkr.com

한국애질런트테크놀로지스 김승렬 서울 강남구 역삼로 542, 신사SNG빌딩2층 080-004-5090 http://www.agilent.co.kr

한국인터넷진흥원 백기승 서울시 송파구 중대로 135 (가락동) IT벤처타워 02-405-5118 http://www.kisa.or.kr

한국전기연구원 박경엽 경상남도 창원시 성산구 불모산로10번길 12 (성주동) 055-280-1114 http://www.keri.re.kr

한국전자통신연구원 이상훈 대전광역시 유성구 가정로 218 042-860-6114 http://www.etri.re.kr

한국정보통신기술협회 임차식 경기도 성남시 분당구 분당로 47 031-724-0114 http://www.tta.or.kr

한라비스테온공조 박용환 대전시 대덕구 신일동 1689-1 042-930-6114 http://www.hvccglobal.com

한백전자 진수춘 대전광역시 유성구 대학로 76번안길 35 042-610-1114 http://www.hanback.co.kr

한화탈레스 장시권 서울시 중구 청계천로 86 (장교동) 한화비딩 (19,20층) 02-729-3030 http://www.hanwhathales.com

㈜핸즈온테크놀러지 강현웅 서울특별시 강서구 양천로 583, 에이동 1901-1902호 (염창동, 우림블루나인) 02-2608-2633 http://www.ezlab.com

현대로템 김승탁 경기도 의왕시 철도박물관로 37 031-596-9114 http://www.hyundai-rotem.co.kr

현대모비스 정명철 서울시 강남구 역삼1동 679-4 서울인터내셔널타워 02-2018-5114 http://www.mobis.co.kr

현대엠엔소프트 차인규 서울시 용산구 원효로74 현대차사옥 9층 1577-4767 http://www.hyundai-mnsoft.com

현대오트론 김재범 경기도 성남시 분당구 판교로 344 엠텍 IT 타워 031-627-0990 http://www.hyundai-autron.com

현대자동차그룹 양웅철 경기도 화성시 장덕동 772-1 02-3464-1114 http://www.hyundai-motor.com

현대케피코 박정국 경기도 군포시 고산로 102 031-450-9015 http://www.hyundai-kefico.com

휴먼칩스 손민희 서울시 송파구 가락본동 10 신도빌딩 070-8671-4700 http://www.humanchips.co.kr

휴인스 송태훈 경기도 성남시 분당구 대왕판교로 670 비-605 031-719-8200 http://www.huins.com

히로세 코리아㈜ 이상엽 경기 시흥시 정왕동 희망공원로 250 031-496-7000 http://www.hirose.co.kr


전자공학회지 2019. 8 _ 703


단체회원 명단

회원명 주 소 전 화 홈페이지

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가톨릭대중앙도서관 경기부천시원미구역곡2동산43-1 032-340-3607

가톨릭상지대학도서관 경북안동시율세동393 032-340-3607 http://www.csangji.ac.kr/~library/

강릉대도서관 강원강릉시지변동산1 http://211.114.218.253/

강원관광대도서관 강원태백시황지동439 033-552-9005 http://www.kt.ac.kr

강원대도서관 강원춘천시효자2동192-1 033-250-9000 http://library.kangwon.ac.kr

경동대도서관 강원고성군토성면봉포리산91-1 033-639-0371 http://www.kyungdong.ac.kr

경주대도서관 경북경주시효현동산42-1 054-770-5051 http://www.kyongju.ac.kr

건국대도서관 서울성동구모진동93-1 02-450-3852 http://www.konkuk.ac.kr

건양대중앙도서관 충남논산시내동산30 041-730-5154 http://lib.konyang.ac.kr

경기대중앙도서관 경기수원시팔달구이의동산94-6 031-240-7135 http://203.249.26.247/

경기공업대도서관 경기시흥시정왕동시화공단3가102 031-496-4571 http://210.181.136.6/

경남대중앙도서관 경남마산시월영동449 055-249-2906 http://library.kyungnam.ac.kr

경도대도서관 경북예천군예천읍청복리947-1 054-650-0143 http://libweb.kyongdo.ac.kr

경북대도서관 대구북구산격동1370 053-955-500 1 http://kudos.knu.ac.kr

경북대전자공학과 대구북구산격동1370 053-950-5506 http://palgong.knu.ac.kr

경운대벽강중앙도서관 경북구미시산동면인덕리55 054-479-1083 http://www.kyungwoon.ac.kr

경일대도서관 경북경산군하양읍부호리33 053-950-7790 http://cham.kyungil.ac.kr

경산대도서관 경북경산시점촌동산75 http://library.ksucc.ac.kr

경상대도서관 경남진주시가좌동900 055-751-5098 http://library.gsnu.ac.kr

경성대도서관 부산남구대연동110-1 051-620-4394 http://kulis1.kyungsung.ac.kr

경희대학교 중앙도서관 경기용인시기흥구서천동1번지 031-201-3219 http://library.khu.ac.kr

고려대과학도서관 서울성북구안암동5가1번지 02-920-1709 http://kulib.korea.ac.kr

고려대서창캠퍼스도서관 충남연기군조치원읍서창동208 http://kuslib.korea.ac.kr

고속도로정보통신공단 경기용인기흥읍공세리260-1 031-280-4230

공군사관학교도서관 충북청원군남일면쌍수리사서함335-1 043-229-6085 http://www.afa.ac.kr

공군전투발전단무기체계실 충남논산군두마면부남리사서함501-317호 041-506-5260, 5281

공주대도서관 충남공주시신관동182 041-850-8691 http://knulib.kongju.ac.kr

광명하안도서관 경기광명시하안2동683 031-680-6376 http://www.kmlib.or.kr

광운대도서관 서울노원구월계동447-1 02-918-1021~2 http://kupis.kwangwoon.ac.kr

국민대성곡도서관 서울성북구정릉동861-1 02-910-4200 http://kmulmf.kookmin.ac.kr

김포대학도서관 경기김포시월곶면포내리산14-1 031-999-4126 http://lbr.kimpo.ac.kr

국방대학교도서관 서울은평구수색동205 02-300-2415

국방제9125부대 서울중앙우체국사서함932호

국방품질관리연구소정보관리실 서울청량리우체국사서함 276호 http://dqaa.go.kr

국방과학연구소서울자료실 서울송파구송파우체국사서함132호 02-3400-2541 http://www.add.re.kr

방위사업청 서울용산구용산2가동7번지 02-2079-5213

극동대학교도서관 충북음성군감곡면왕장리산5-14 043-879-3568 http://lib.kdu.ac.kr

금강대학교도서관 충남논산시 상월면 대명리 14-9 041-731-3322 http://lib.ggu.ac.kr

LG정밀(주)제2공장자료실 경기오산시가수동379 031-772-1171(318) http://www.lginnotek.com

LG정보통신(주)자료실 경북구미시공단동299 054-460-5311 http://www.lge.co.kr



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금오공대도서관 경북구미시신평동188-1 054-461-0131~4 http://ran.kumoh.ac.kr

남서울대도서관 충남천안시성환읍매주리21 041-580-2076 http://ness.nsu.ac.kr

단국대도서관 경기도용인시수지구죽전로 152 1899-3700 http://www.dankook.ac.kr

단국대율곡기념도서관 충남천안시동남구단대로 119 (안서동 산29) 041-550-1621 http://dulis.anseo.dankook.ac.kr

대구대도서관 대구남구대명동2288 053-850-2081~6 http://love.taegu.ac.kr

대원공과대학도서관 충북제천시신월동산22-8 043-649-3202 http://lib.daewon.ac.kr

동서울대학도서관 경기성남시수정구복정동423 031-720-2191 http://dlibrary.dsc.ac.kr

대전대도서관 대전동구용운동96-3 042-280-2673 http://libweb.taejon.ac.kr

대전한밭대도서관 대전동구삼성2동305-3 042-630-0616 http://tjdigital.tnut.ac.kr

대전한밭도서관 대전중구문화동145-3 042-580-4255 http://hanbat.metro.taejon.kr

대진대중앙도서관 경기포천군포천읍선단리산11-1 031-535-8201~5 http://library.daejin.ac.kr

대천대도서관 충남보령시주포면관산리산6-7 041-939-3026 http://www.dcc.ac.kr

동강대도서관 광주시 북구 두암동771 062-520-2114 http://dongkang.ac.kr

동국대도서관 서울중구필동3가26 02-260-3452 http://lib.dgu.ac.kr

동서대도서관 부산사상구주례동산69-1 051-320-1640 http://libcenter.dongseo.ac.kr

동아대도서관 부산서구동대신동3가1 051-204-0171 http://av3600.donga.ac.kr

동양대도서관 경북영주시풍기읍교촌동1번지 054-630-1053 http://dyucl.dyu.ac.kr

동원대학술정보센터 경기광주군실촌면신촌리산1-1 031-763-8541(140) http://www.tongwon.ac.kr

두원공과대학도서관 경기안성군죽산면장원리678 http://www.doowon.ac.kr

만도기계중앙연구소 경기남양주군와부읍덕소리95 031-768-6211 http://www.mando.com

목원대도서관 대전중구목동24 042-252-9941~50 http://lib.mokwon.ac.kr

목포대도서관 전남무안군청계면도림리61 http://203.234.22.46/

목포해양대도서관 전남목포시죽교동572 061-240-7114 http://lib.miryang.ac.kr

배재대도서관 대전서구도마2동439-6 042-520-5252 http://lib.mmu.ac.kr

부경대도서관 부산남구대연3동599-1 051-622-3960 http://libweb.pknu.ac.kr

부산대도서관 부산금정구장전동산30 051-510-1814 http://pulip.pusan.ac.kr

부산외국어대도서관 부산남구우암동산55-1 http://www.pufs.ac.kr

부천대도서관 경기부천시원미구심곡동454-3 032-610-3272 http://www.bucheon.ac.kr

한국과학기술정보연구원정보자료실 서울동대문구청량리동206-9 http://www.kiniti.re.kr

삼지전자(주) 서울금천구가산동459-21 02-850-8167

삼척산업대도서관 강원삼척시교동산253 033-570-6278 http://lib.samchok.ac.kr

상명대학교컴퓨터시스템공학전공 충남천안시안서동산98-20 041-550-5356

상주대도서관 경북상주시가장동386 054-530-5641 http://san.sangju.ac.kr

상지대중앙도서관 강원원주시우산동산41 033-730-0366 http://lib.sangji.ac.kr

생산기술연구원정보자료실 서울금천구가산동371-36 02-850-9142~3 http://www.kitech.re.kr

산업기술시험평가연구소자료실 서울구로구구로동222-13 02-860-1292 http://www.ktl.re.kr

삼성SDI 경기용인시기흥구공세동 031-288-4121 http://www.samsungSDI.co.kr

서강대도서관 서울마포구신수동1-1 02-751-0141 http://loyola1.sogang.ac.kr

서울대도서관 서울관악구신림동산56-1 02-880-5114 http://solarsnet.snu.ac.kr

서울대전기공학부해동학술정보실 서울관악구신림동산56-1 02-880-7278

서울산업대도서관 서울도봉구공릉동172 02-972-1432 http://cdserver.snut.ac.kr

서울시립대도서관 서울동대문구전농동8-3 02-2245-8111 http://plus.uos.ac.kr

서울여자대도서관 서울노원구공릉2동126 02-970-5305 http://lib.swu.ac.kr

서울통신기술(주)통신연구소 서울강동구성내3동448-11 02-2225-6613 http://www.scommtech.co.kr

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회원명 주소 전화 홈페이지

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선문대도서관 충남아산시탕정면갈산리100 041-530-2525 http://delta.sunmoon.ac.kr

성결대도서관 경기안양시안양8동147-2 http://211.221.247.5

성균관대과학도서관 경기수원시장안구천천동287-1 031-290-5114 http://skksl.skku.ac.kr

성남산업진흥재단(재) 경기성남시수정구수진1동587 031-758-9901 http://www.ked.or.kr

성신여대도서관 서울성북구동선동3가249-1 02-920-7275 http://lib.sungshin.ac.kr

세종대도서관 서울광진구군자동98 02-3408-3098 http://sjulib.sejong.ac.kr

수원대중앙도서관 경기화성군봉담면와우리산2-2 031-232-2101(378) http://lib.suwon.ac.kr

수원과학대도서관 경기화성군정남면보통리산9-10 031-252-8980 http://www.suwon-sc.ac.kr

순천대도서관 전남순천시매곡동315 061-752-8131 http://203.246.106.33/

숭실대도서관 서울동작구상도1동1-1 02-820-0114 http://oasis.soongsil.ac.kr

안동대도서관 경북안동시송천동388 054-850-5238 http://library.ajou.ac.kr

안산1대학 경기도 안산시 상록구 일동 752 031-400-6900 http://www.ansan.ac.kr

안양대도서관 경기안양시만안구안양5동708-113 031-670-7557 http://www.anyang.ac.kr

안양과학대학도서관 경기안양시만안구안양3동산39-1 031-441-1058~9 http://www.anyang-c.ac.kr

에스씨지코리아(주) 서울강남구대치3동942해성B/D17층 02-528-2700 http://www.onsemi.com

에이치텔레콤(주) 경기도성남시중원구상대원동513-15 031-777-1331 http://www.htel.co.kr

여수대도서관 전남여수시둔덕동산96-1 061-659-2602 http://www.yosu.ac.kr

연세대도서관 서울서대문구신촌동134 02-361-2114 http://library.yonsei.ac.kr

영동공과대학도서관 충북영동군영동읍설계리산12-1 043-740-1071~2 http://210.125.191.101/

오산전문대학도서관 경기오산시청학동17 031-372-1181 http://osanlib.osan-c.ac.kr

(주)오피콤 서울강남구수서동724(로스데일B/D5층) 02-3413-2500 http://www.opicom.co.kr

충북과학대학도서관 충북옥천군옥천읍금구리40 043-730-6251 http://www.ctech.ac.kr

용인대도서관 경기용인시삼가동470 031-30-5444 http://www.yongin.ac.kr

우리기술투자(주) 서울강남구대치동946-14(동원B/D14층) 02-508-7744 http://www.wooricapital.co.kr

우송대중앙도서관 대전동구자양동산7-6 042-630-9668~9 http://pinetree.woosongtech.ac.kr

울산대중앙도서관 울산광역시남구무거동산29 052-278-2472 http://library.ulsan.ac.kr

원광대중앙도서관 전북이리시신룡동344-2 063-850-5444 http://library.wonkwang.ac.kr

(주)원이앤씨 성남구 중원구 상대원동 190-1 031-776-0377

위덕대학교도서관 경북경주시강동면유금리산50 054-760-1051 http://lib.uiduk.ac.kr

유한대학도서관 경기부천시소사구괴안동185-34 http://ic.yuhan.ac.kr

육군제1266부대연구개발처자료실 부산남구대연동우체국사서함1-19

육군사관학교도서관 서울노원구공릉동사서함77호 02-975-0064 http://www.kma.ac.kr

육군종합군수학교도서관 대전유성구추목동사서함78-401 042-870-5230

익산대학도서관 전북익산시마동194-5 063-840-6518 http://library.iksan.ac.kr

이화여대중앙도서관 서울서대문구대현동11-1 02-3277-3137 http://ewhabk.ewha.ac.kr

인제대도서관 경남김해시어방동607번지 055-320-3413 http://ilis1.inje.ac.kr

인천대도서관 인천남구도화동177 032-774-5021~5 http://wlib.incheon.ac.kr

인천전문대도서관 인천남구도화동235 http://www.icc.ac.kr

(주)인텍웨이브 서울구로구구로3동197-17(에이스테크노타워501) 02-3282-1185 http://www.intechwave.com

인하대도서관 인천남구용현동253 032-862-0077 http://library.inha.ac.kr

인하공전도서관 인천남구용현동253 032-870-2091-3 http://library.inhatc.ac.kr

전남과학대학도서관 전남곡성군옥과면옥과리산85 061-360-5050 http://www.chunnam-c.ac.kr

전남대도서관 광주북구용봉동300 062-550-8315 http://168.131.53.95/

호원대도서관 전북군산시임피면월하리727 063-450-7106 http://indang.howon.ac.kr



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전주대중앙도서관 전북전주시완산구효자동3가1200 063-220-2160 http://lib.jeonju.ac.kr

우석대학도서관 전북완주군삼례읍후정리490 063-273-8001(206) http://library.woosuk.ac.kr

제주대도서관 제주제주시아라1동1 064-755-6141 http://chulic.cheju.ac.kr

중부대도서관 충남금산군추부면마전리산2-25 041-750-6571 http://www.joongbu.ac.kr

중앙대도서관 서울동작구흑석동221 02-815-9231 http://www.lib.cau.ac.kr

중앙대안성도서관 경기안성군대석면내리 http://www.alib.cau.ac.kr

창원대학도서관 경남창원시퇴촌동234 055-283-2151 http://lib.changwon.ac.kr

창원시립도서관 창원시반송동산51-5 055-281-6921~2 http://city.changwon.kyongnam.kr

청양대도서관 충남청양군청양읍벽천리90 http://www.cheongyang.ac.kr

청주대도서관 충북청주시상당구내덕동36 043-229-8648 http://wuam.chongju.ac.kr

천안대도서관 충남천안시안서동산85-1 http://moon.chonan.ac.kr

천안공업대자료실 충남천안시부래동275 http://www.cntc.ac.kr

한국철도대학도서관 경기의왕시월암동산1-4 031-454-4019 http://library.krc.ac.kr

초당대도서관 전남무안군무안읍성남리419 061-450-1901~3 http://library.chodang.ac.kr

충북대도서관 충북청주시개신동산48 043-261-3114~9 http://cbnul.chungbuk.ac.kr

충주대도서관 충북중원군이류면검단리123 043-842-7331~5 http://chains.chungju.ac.kr

탐라대도서관 제주서귀포시하원동산70 064-735-2000 http://www.tamna.ac.kr

특허청심사4국전자심사담당관실 대전서구둔산동920 042-481-5673

포항공과대학도서관 경북포항시포항우체국사서함125호 054-275-0900 http://www.postech.ac.kr

한경대도서관 경기안성시석정동67 031-670-5041 http://www.hankyong.ac.kr

하남시립도서관 경기하남시신장동520-2 031-790-6597 http://hanamlib.go.kr

한국정보통신기능대학원 경기광주시 역동 181-3 031-764-3301 http://www.icpc.ac.kr

한국과학기술원과학도서관 대전유성구구성동373-1 042-861-1234 http://darwin.kaist.ac.kr

한국과학기술연구원도서관 서울성북구하월곡동39-1 02-962-8801(2418) http://161.122.13.12/

한국기술교육대학도서관 충남천안군병천면가전리산37 041-560-1253~4 http://dasan.kut.ac.kr

한국방송통신대학도서관 서울종로구동숭동169 02-7404-381 http://knoulib.knou.ac.kr

한국산업기술대도서관 경기시흥시정왕동사화공단3가101 031-496-8002 http://www.kpu.ac.kr

한국산업기술평가원 서울강남역삼동701-7(한국기술센타11층) 02-6009-8034 http://www.itep.re.kr

한국외국어대용인캠퍼스도서관 경기용인군왕산리산89 031-309-4130 http://weblib.hufs.ac.kr

한국전력기술(주) 경기도용인시구성읍마북리 360-9 031-289-4015 http://www.kopec.co.kr

한전전력연구원기술정보센터 대전유성구문지동103-16 042-865-5875 http://www.kepri.re.kr

한국전자통신연구원도서실 대전유성구가정동161 042-860-5807 http://www.etri.re.kr

한국조폐공사기술연구소기술정보실 대전유성구가정동90 042-823-5201(592) http://www.komsep.com

한국철도기술연구원자료실 경기의왕시월암동374-1 031-461-8531 http://www.krri.re.kr

한국항공대도서관 경기고양시화전동200-1 031-309-1862 http://210.119.25.2/

한국항공우주연구소기술정보실 대전유성구어은동52 042-868-7811 http://www.kari.re.kr

한국해양대도서관 부산영도구동삼동1 051-414-0031 http://kmulib.kmaritime.ac.kr

한동대도서관 경북포항시북구홍해읍남송리3 http://salt.handong.edu

한세대도서관 경기군포시당정동604-5 031-450-5165 http://lib.hansei.ac.kr

한양대도서관 서울성동구행당동17 02-209-2114 http://library.hanyang.ac.kr

한양대안산도서관 경기안산시대학동396 031-869-2111 http://information.hanyang.ac.kr

해군제9135부대군수발전부표준규격과 경남진해시현동사서함2호

해군사관학교도서관 경남진해시앵곡동사서함1-1 http://www.navy.ac.kr

해군정비창기술연구소 경남진해시현동사서함602-3호 055-549-3602

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현대자동차기술관리부 정보자료실 경남울산시중구양정동700 http://www.hyundai-motor.com

SK 하이닉스 메모리연구소정보자료실 경기이천군부발읍아미리산136-1 031-630-4514

협성대학술정보관 경기화성군봉담읍상리8-1 031-299-0658 http://hulins.hyupsung.ac.kr

혜전대도서관 충남홍성군홍성읍남장리산16 041-630-5167 http://www.hyejeon.ac.kr

한라대학 강원원주시흥업면흥업리산66 031-760-1184 http://lib.halla.ac.kr

한서대도서관 충남서산군해미면대곡리360 041-660-1114 http://library.hanseo.ac.kr

호남대도서관 광주광산구서봉동59-1 062-940-5183 http://library.honam.ac.kr

호서대도서관 충남아산군배방면세출리산29-1 041-540-5080~7 http://library.hoseo.ac.kr

홍익대도서관 서울마포구상수동72-1 02-334-0151(409) http://honors.hongik.ac.kr

홍익대문정도서관 충남연기군조치원읍신안동 041-860-2241 http://shinan.hongik.ac.kr

대구효성가톨릭대도서관 경북경산시하양읍금락1리330 053-850-3264 http://lib.cataegu.ac.kr

박사학위 논문초록 게재 안내

본 학회에서는 전자공학회지에 국내외에서 박사학위를 취득한 회원의 학위 논문초록을 게재하고 있으니

해당 회원 여러분의 적극적인 참여를 바랍니다.(단, 박사학위 취득후 1년 이내에 제출해 주시는 것에 한함.)

전자공학회지 <월간> 제46권 제8호(통권 제423호) The Magazine of the IEIE

2019년 8월 20일 인쇄 발행및 (사) 대한전자공학회 회장 최 천 원

2019년 8월 25일 발행 편집인

인쇄인 한림원(주) 대표 김 흥 중

발행인 사 단 법 인 대 한 전 자 공 학 회

(우)06130 서울 강남구 테헤란로 7길 22(역삼동, 과학기술회관 신관 907호)

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영문

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제

제

호

권

8

46

년

월8

2019

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공

학

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vol.46. noieieimages.ieieweb.org/journal/ebook/ieek_magazine/... · 2019. 8. 30. · artificial...

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