본 논문에서는 다중 채널 보안카드 설계 기법을 제공한다. 해당 보안 카드는 투명하게 제작되어 스마트폰의 화면과 합쳐서 나타나는 정보를 통해 비밀값을 도출하게 된다. 이는 기존 보안카드가 가지는 레이아웃의 물리적인 한계를 제거하여 보안카드가 가지는 복잡도를 향상시켰으며 1채널 보안카드의 단점인 물리적 노출에 대한 취약점을 다중 채널로 확장하여 한 번의 물리적 보안카드의 노출이 모든 비밀 정보의 노출로 연결되는 문제점도 해결하였다.
본 연구에서는 온도와 수분에 노출된 다중벽 탄소나노튜브가 함유된 나노복합재의 수분흡수거동, 인장특성, 열분석특성을 평가하였다. 이때 탄소나노튜브 함유량은 0 wt%, 1 wt%, 2 wt%를 고려하였으며 시편은 각각 $25^{\circ}C$와 $75^{\circ}C$의 침수조건에 600시간까지 노출시켰다. 연구결과에 따르면 수분흡수량은 노출시간이 길어지면 증가하지만 최대 수분흡수량과 600시간에서의 수분흡수량 차이는 일정하게 나타났다. 인장탄성계수는 노출시간이 길어지면 낮아지고 탄소나노튜브 함유량이 많고 노출온도가 높아지면 감소 정도는 크게 나타났다. 인장강도는 탄소나노튜브가 함유되지 않은 경우 노출시간이 길어지면 감소하지만 MWCNT 함유되면 MWCNT의 보강 효과로 인해 증가하는 양상이 나타났다. 저장탄성계수, 유리전이온도, $tan{\delta}$ 피크 크기는 노출시간이 길어지면 낮게 나타나며 높은 노출온도에 300시간 이상 노출되면 두 개의 피크를 갖는 $tan{\delta}$ 선도가 나타났다.
최근 체감형 스포츠 게임이 늘어나면서 실제 사용자의 동작을 인식하는 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중에서도 골프에 관한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 고속 다중 노출 영상의 획득이 가능한 카메라를 이용하여 골프공의 비행데이터를 측정한다. 고속 다중 노출 이미지의 획득이 가능한 카메라는 촬영 시, 한 장의 이미지에 여러 번의 노출을 이용하여 영상을 획득 할 수 있으며, 획득한 영상은 영상처리과정을 통하여 촬영된 공의 위치를 측정한다. 계산된 골프공의 위치는 물리공식을 이용하여 골프공의 비행데이터인속도, 날아가는 방향을 계산한다. 본 시스템은 향후 비행하는 골프공뿐만 아니라, 야구, 테니스 등과 같은 구형 물체의 물리적 요소 측정이 가능하다.
단일 노출 영상, 또는 다중 노출 영상을 사용하여 저조도 영상의 화질 개선 알고리즘이 수많이 연구되고 있다. 저조도 영상은 명암이 낮고, 잡음이 많아 피사체의 정보를 식별하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 듀얼카메라로 촬영한 다중 노출 영상 2개를 이용하여 저조도 영상의 화질 개선하는 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 전달함수를 사용하여 프레임 메모리와 라인 메모리를 쓰지 않는 방식으로 실시간 처리로 설계되었다. 그리고 제안하는 하드웨어 설계는 Verilog로 설계했고, Modelsim을 사용하여 검증했다. 마지막으로 Xilinx사의 xc7z045-2ffg900을 목표 보드로 이용하여 FPGA를 구현했을 때 최대 동작 주파수 167.617MHz로 확인하였고, 영상 크기가 $1920{\times}1080$ 일 때, 소요된 총 클럭 사이클은 2,076,601이며 80.7fps로 실시간 처리가 가능하다.
본 논문에서는 균일한 다중 홀로그램을 얻기 위한 몇 가지 노출 시간 계획을 분석하고 실험을 통해 $LiNbO_3$:Fe(0.015wt%) 결정에 기록된 홀로그램의 회절 효율을 측정하였다. 높은 각도 분해능을 갖는 시스템 (최소 각도 : $0.0028^{\circ}$)을 이용하여 두 입사빔의 세기비와 최소 단위의 다중화 각도가 정밀하게 조사되었다. 초기 기록시간, 전체 노출시간, 그리고 시간상수를 고려하여 100개의 회절분포(0.014 ${\pm}$ 0.005%)를 측정하였으며, 330개의 아날로그 영상을 동일한 장소에 기록하였다. 또한 공간 다중화를 통해 총 500개 이상의 홀로그램이 재생되었다.
본 논문은 다중 컬러 필터 조리개 (multiple color-filter aperture; MCA) 시스템에서 영역 적응적 히스토그램 평활화를 사용하여 저노출 환경에서도 강건한 새로운 디지털 다중초점 (multifocusing) 방법을 소개한다. MCA 시스템은 획득된 영상의 컬러 채널 간에 발생하는 부정합 (misalignment) 정도를 측정하여 카메라의 거리에 따른 장면의 상대적 심도 정보를 추출한다. 추출된 상대적 심도 정보는 관심영역 (regsion-of-interests; ROIs) 분류 (classification), 정합 (registration), 융합 (fusion) 등의 과정을 통하여 다중초점 영상을 생성한다. 그러나 MCA 시스템은 유한한 구경의 조리개로 때문에 저노출 환경에서 성능의 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공간 적응적 히스토그램 확장을 이용한다. 실험결과에서 볼 수 있듯이, 제안한 기술은 저노출 환경에서도 콘트라스트가 향상된 다중초점 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.
파장분할 다중 광전송 시스템으로의 적용을 위한 홀로그래픽 다채널 역다중화기를 제안하고, 소자 특성에 대한 이론적 예측 및 실험결과를 제시하였다. LiNbO3:Fe 결정에 다중 홀로그래픽 부피 격자채널을 기록하기 위해 각도 다중 기록 및 노출시간 계획을 적용하였으며, 노출시간 계획에 recycling 기법을 적용해 각 채널의 균일도를 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방식을 실험적으로 입증하기 위해 1590nm 파장영역에서 0.8nm 채널 간격을 갖는 8채널 역다중화기를 설계하고 해석하였으며, 실험결과 각 채널은 0.8∼0.92%의 회절효율, 0.38∼0.45nm의 3dB 통과대역, 0.7∼0.89nm의 채널간격 및 -26.98dB 이상의 채널 누화 억제 특성을 관찰하였다.
공간 데이타베이스 시스템에서는 동일한 레이어 상에서 보안등급이 다른 두개 이상의 비공간 정보로 이루어진 공간 객체를 관리할 필요성이 있다. 이러한 공간 객체 관리를 위해 관계 데이터베이스 시스템의 다중인스턴스화(polyinstantiation) 기법을 적용하면 공간 객체의 표현상 문제와 상이한 보안등급을 가지는 주체의 접근으로 인한 서비스 거부(service denial)와 정보 노출(information flow)이라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 상이한 접근등급을 갖는 공간 객체를 위한 다중인스턴스화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간 객체에 대해 보안등급 변환검사 단계와 다중인스턴스 생성단계를 통하여 사용자의 등급에 따라 새로운 공간 객체를 생성하고, 이를 보안 정책에 활용한다. 또한 상이한 등급의 사용자가 공간 객체에 대하여 다양한 보안 연산을 요구할 경우 발생하는 서비스 거부와 정보노출의 문제점을 각 등급에 따른 공간 객체 다중인스턴스를 생성하여 해결한다.
CCTV와 차량용 블랙박스 등의 영상기반 감시장비들로 사회안전망이 구축되고 있다. 하지만 디지털 영상 획득 센서는 실세계의 다이나믹 레인지를 온전히 감지하지 못한다는 한계점을 가지고 있는데 이로 인해 역광과 같은 특정 조명 조건하에서는 발생하는 움직임들을 감지하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 HDR 이미지를 사용하는데, 움직임이 많은 영상에 적용하기 어렵다. 별도의 WDR 이미지 센서를 사용할 수도 있으나 가격이 비싸고 영상처리가 복잡하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 프레임을 목표 다이내믹 레인지별로 그룹핑하고 프레임 그룹별로 노출시간을 달리하는 다중노출 방식을 제안한다. 이 방식에 따르면 어떤 조명 조건 상황에서도 물체의 변화를 모두 검출할 수 있으며 기존 이미지 센서와 영상 감지 시스템을 그대로 사용하기에 저비용으로 구현이 가능하다는 장점이 있다.
바이오인식 기술은 기존의 PIN이나 패스워드와 달리 분실하거나 도용될 가능성이 적기 때문에 새로운 인증 수단으로 대체되고 있다. 그러나 바이오인식 정보는 PIN이나 패스워드 혹은 개인정보와 달리 노출되어 도용이 된다면 수정할 방법이 없다. 따라서, 기존의 단일 모달리티에 단일 바이오인식 정보처럼 노출이 되면 치명적인 방법이 아닌 다중 모달리티와 다중 바이오인식 정보를 사용하여 사용자와 TTP 혹은 금융기관 간 인증하도록 함으로써 본 논문은 보다 신뢰성있는 방법을 제안하고 기존의 방법과 보안 및 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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