픽셀 단위의 적대적 패치(Pixel-wise adversarial patches)는 계산 비용이 많이 들고 시각적으로 감지되는 경우가 많아, 보안이 중요한 시스템에서의 활용도가 제한적입니다. 본 연구에서는 소프트 할당(soft assignment)을 사용하여 고정된 인쇄 가능 팔레트(printable palettes) 하에서 시드 포인트(seed-point) 위치만을 최적화하는 적대적 보로노이 위장(adversarial Voronoi camouflage)을 제안합니다. 이는 추가적인 정규화(regularization) 없이도 구조화된 파편형 위장(splinter camouflage)과 유사한 패턴을 생성합니다. COCO 스타일의 AP@[.5:.95]를 사용한 사람 탐지(person detection) 평가 결과, 단순 배치(In 따라 Inria -> COCO)는 비슷하게 낮은 성능을 보인 반면, 세그멘테이션 마스크(segmentation mask, 3DPeople)를 통한 의류 수준의 적용은 상당한 AP 하락을 초래했습니다. 이 공격은 도메인 외(out-of-domain) 배경으로 전이되며, 다양한 탐지기 제품군(YOLOv9/10/11/12)에 걸쳐 전이되어 블랙박스(black-box) 환경에서의 강건성(robustness)을 입증했습니다. 서로 다른 팔레트로 다시 칠하는 것은 효과를 크게 무효화하며, 단일 색상 수정은 제한적인 허용 오차(<=0.17)를 보여 구조와 팔레트 간의 결합(coupling)을 강조합니다. 매개변수 효율적(parameter-efficient)이고 팔레트가 제한된 이 설계는 실시간 탐지기의 성능을 저하시키면서도 시각적 그럴듯함(visual plausibility)을 향상시킵니다. 물리적 검증 및 색상 교정(color calibration)은 향후 과제로 남겨둡니다. 코드: https://github.com/JensBayer/Voronoi 이 논문은 원래 영국 바스(Bath)에서 2026년 5월 12-13일에 개최된 Information Systems Technology (IST) 과학 기술 위원회 IST-224-RSY - ICMCIS가 주관한 국제 군사 통신 및 정보 시스템 컨퍼런스(International Conference on Military Communication and Information Systems, ICMCIS)에서 발표되었습니다.