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적대적 패치 최적화 장치에 의해 수행되는 적대적 패치 최적화 방법에 있어서,상기 적대적 패치를 관통하는 구멍 패턴을 포함하는 소정 형상의 제1 패턴을 형성하는 단계;상기 적대적 패치에 열을 반사 또는 열을 흡수하는 소정 형상의 제2 패턴을 상기 제1 패턴이 형성되지 않은 상기 적대적 패치의 일 영역에 형성하는 단계; 및상기 제1 패턴 및 상기 제2 패턴이 형성되지 않은 상기 적대적 패치에 위장 무늬를 형성하는 단계를 포함하고,상기 제1 패턴 및 제2 패턴 및 상기 위장 무늬는 상기 제1 패턴 및 제2 패턴 및 상기 위장 무늬에 대한 크기, 형상, 개수를 파라미터로 하여 딥러닝 모델을 통해 최적화되되,상기 위장 무늬를 형성하는 단계는,무늬간 구조적 차이를 기반으로 생성된 손실함수가 최대가 되도록 상기 위장 무늬를 형성하는 적대적 패치 최적화 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 패턴은 쿨링 패널 또는 핫 패널을 상기 적대적 패치에 부착하여 형성되는 적대적 패치 최적화 방법
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제1항에 있어서,상기 위장 무늬는 UIQI(Universal Image Quality Index) 또는 MSE(Mean Square Error)의 지표를 이용하여 형성되는 적대적 패치 최적화 방법
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적대적 패치 최적화 제어 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 적대적 패치 최적화 제어 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,상기 적대적 패치에 상기 적대적 패치를 관통하는 구멍 패턴을 포함하는 소정 형상의 제1 패턴을 형성하고,상기 적대적 패치에 열을 반사 또는 열을 흡수하는 소정 형상의 제2 패턴을 상기 제1 패턴이 형성되지 않은 상기 적대적 패치의 일 영역에 형성하며, 상기 제1 패턴 및 상기 제2 패턴이 형성되지 않은 상기 적대적 패치에 위장 무늬를 형성하고,상기 제1 패턴, 제2 패턴 및 상기 위장 무늬는 상기 제1 패턴, 제2 패턴 및 상기 위장 무늬에 대한 크기, 형상, 개수를 파라미터로 하여 딥러닝 모델을 통해 최적화되되,상기 위장 무늬는,무늬간 구조적 차이를 기반으로 생성된 손실함수가 최대가 되도록 형성되는 적대적 패치 최적화 장치
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삭제
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제5항에 있어서,상기 제2 패턴은 쿨링 패널 또는 핫 패널을 상기 적대적 패치에 부착하여 형성되는 적대적 패치 최적화 장치
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8
제5항에 있어서,상기 위장 무늬는 UIQI(Universal Image Quality Index) 또는 MSE(Mean Square Error)의 지표를 이용하여 형성되는 적대적 패치 최적화 장치
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9
컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,적대적 패치에 상기 적대적 패치를 관통하는 구멍 패턴을 포함하는 소정 형상의 제1 패턴을 형성하는 단계;상기 적대적 패치에 열을 반사 또는 열을 흡수하는 소정 형상의 제2 패턴을 상기 제1 패턴이 형성되지 않은 상기 적대적 패치의 일 영역에 형성하는 단계; 및상기 제1 패턴 및 상기 제2 패턴이 형성되지 않은 상기 적대적 패치에 위장 무늬를 형성하는 단계를 포함하고,상기 제1 패턴 및 제2 패턴 및 상기 위장 무늬는 상기 제1 패턴 및 제2 패턴 및 상기 위장 무늬에 대한 크기, 형상, 개수를 파라미터로 하여 딥러닝 모델을 통해 최적화되되,상기 위장 무늬를 형성하는 단계는,무늬간 구조적 차이를 기반으로 생성된 손실함수가 최대가 되도록 상기 위장 무늬를 형성하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,적대적 패치에 상기 적대적 패치를 관통하는 구멍 패턴을 포함하는 소정 형상의 제1 패턴을 형성하는 단계;상기 적대적 패치에 열을 반사 또는 열을 흡수하는 소정 형상의 제2 패턴을 상기 제1 패턴이 형성되지 않은 상기 적대적 패치의 일 영역에 형성하는 단계; 및상기 제1 패턴 및 상기 제2 패턴이 형성되지 않은 상기 적대적 패치에 위장 무늬를 형성하는 단계를 포함하고,상기 제1 패턴 및 제2 패턴 및 상기 위장 무늬는 상기 제1 패턴 및 제2 패턴 및 상기 위장 무늬에 대한 크기, 형상, 개수를 파라미터로 하여 딥러닝 모델을 통해 최적화되되,상기 위장 무늬를 형성하는 단계는,무늬간 구조적 차이를 기반으로 생성된 손실함수가 최대가 되도록 상기 위장 무늬를 형성하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램
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