본 연구에서는 쾌속조형시스템의 요구사항에 부합되는 Semi-fragile 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 쾌속조형시스템은 높은 정밀도를 요구하기 때문에 원본에 시각적인 변화를 주거나 왜곡을 할 경우, 출력물인 시제품에 큰 영향을 미친다. 따라서 이동, 회전, 신축과 같은 기하학적 변환이나 메쉬의 순서를 변경하는 변환, 파일 포맷 변환은 모델의 기본 형태를 변화시키지 않기 때문에 많이 사용되지만, 모델의 기본 형태를 변환시키는 데시메이션, 평활화 등은 사용하지 않는다. 제안된 알고리즘은 쾌속조형시스템의 이러한 제약을 고려하여 기하학적인 변환이나 메쉬 순서정렬, 파일 포맷 변환에는 강인하지만 그 외 변환에는 취약한 Semi-fragile 워터마킹 알고리즘이다. 제안한 워터마킹 알고리즘은 워터마크 정보의 삽입 전후 모델의 형태가 변하지 않으며, 쾌속조형시스템과 같은 고정밀도를 요구하는 기계공학 분야에서 데이터의 무결성 인증목적으로 사용할 수 있으며, 정보은닉 용도로도 사용할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1001-1019
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2017
신호 처리는 전자 공학의 한 분야로서 시계열 분석과 매우 깊은 연관성을 갖고 있다. 신호 처리를 위해 현재는 상용 프로그램이 널리 사용되고 있는데 적지 않은 비용을 지불해야 한다. 반면 통계 분석을 위해서는 R이라는 무상 프로그램이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 신호 처리를 위한 R-프로그램 활용서를 만들어 보았다. 본 연구의 구성은 신호 처리에 대한 이론을 간단히 정리하고 적당한 예제들을 택하여 R을 활용하여 구현하는 방식으로 되어있다. 각 단원에 서술 된 이론을 읽고 해당하는 그림과 R 코드를 제 8장에서 찾아서 구현해보는 방법으로 본 활용서를 사용할 수 있겠다. 연구의 순서는 (1). 푸리에 변환과 역변환 (2). 스펙트럼분석 (3). 비모수적 주기도와 모수적 주기도 (4). 필터의 구성과 소음처리 순서로 되어있다. 본 활용서는 신호 처리를 완벽하게 이해하기에는 분명 부족하지만 처음 시작하는 단계로서 도움이 됐으면 한다.
일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형 보간이 용이하다는 장점을 갖는 LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 LSP분포 특성에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리하며, 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 48.13% 단축되었다.
실시간 영상신호압축에서 일정 분량의 신호를 저장한 후 다른 순서로 읽어내는 과정은 간단하지만 JPEG, MPEG1/2/4, H.264, HEVC 등의 거의 모든 표준에서 필수적으로 사용하고 있는 중요한 과정이다. 실시간 처리가 중요하기 때문에 지금까지는 필요한 영상 블럭 크기의 메모리를 두 개 이용하여 동시에 번갈아 가며 읽고 쓰는 이중 버퍼링 방법을 사용하였다. 예외적으로 2D DCT에서의 전치버퍼의 경우는 입출력 순서가 단순하기 때문에 단일 버퍼링을 이용하여 입출력 순서의 변환이 가능하다. 본 논문에서는 불규칙한 임의의 입출력 순서에서도 유한한 횟수 안에 규칙적 형태의 입출력 순서열이 반복됨을 보이고, 그것을 이용하여 단일 메모리를 사용하는 효율적인 실시간 메모리 입출력 기법을 구현하였다.
독립성분분석은 혼합된 신호에서 원신호들을 분리하기 위해서 사용되는 다변량 분석방법으로서, 블라인드 음원 분리 중 가장 널리 사용되는 방법이다. 독립성분분석은 주성분분석이나 요인분석과 같이 선형변환을 사용하지만, 원신호들의 통계적 독립과 비정규성 가정을 필요로 한다는 점에서 다르다. 설명되는 분산의 누적비율이 클수록 더 중요한 성분을 의미하게 되는 주성분분석과 달리, 독립성분분석에서는 독립성분들의 중요순서를 결정하는데 적절한 유일한 기준이 정해지지 않는다. 군집분석이나 차원축소된 그래프 작성 등과 같은 후속 연구를 진행하기 위해서는 일부의 주요 독립성분을 사용하게 되므로, 성분의 순서를 정하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 성분의 순서를 결정하기 위한 몇 가지 기준의 성능을 비교하였다. 첨도와 첨도의 절댓값, 음의 엔트로피, 콜모고로프-스미르노프 통계량, 계수제곱합을 이용한 방법이 고려되었다. 이들은 알려진 그룹을 분류하는 능력을 기준으로 평가되었다. 두 가지 형태의 자료를 이용한 분석결과를 제시하였다.
패킷형 데이터전송은 다량의 데이터가 연속적으로 전달되는 특성이 있다. 이와 같은 데이터를 버스를 통하여 전송할 패에 데이터의 전송순서는 버스의 전력소모에 영향을 주는 하나의 요소로서 작용한다. 본 논문에서는 패킷형 데이터를 전송할 때 데이터의 전송순서를 변화시켜 버스의 전이횟수를 줄임으로써 버스의 소비전력을 감소시키는 순서변환코딩 (Sequence-Switch Coding, SSC)을 제안하였다. 또한 SSC를 구현하는 알고리즘을 개발하였으며, 실험을 통하여 이들 알고리즘으로 기존의 널리 알려진 Bus-Invert Coding보다 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보였다. SSC는 버스의 소비전력을 줄이는 하나의 방법이며, 이를 실현하는 알고리즘은 무수히 많다. 알고리즘의 다양성은 SSC가 갖는 하나의 장점으로써 회로설계자에게 버스의 소비전력과 회로의 구현부담 사이에서 넓은 범위에 걸쳐 절충할 수 있는 자유를 제공해 준다.
채색화는 흑백 영상에 색 정보를 추가하거나 영상의 색을 변환하는 영상 개선 기법이다. 본 연구는 최소한의 사용자 개입을 통해 흑백 영상을 자연스러운 칼라 (color) 영상으로 전환하는 채색화 기법을 제안한다. 우리는 우선 자연스러운 채색 결과를 위한 채색화 함수를 정의한다. 제안하는 채색화 함수는 유사한 밝기 정보를 가지는 이웃 픽셀들은 비슷한 색 정보를 가질 확률이 높다는 간단한 가정 하에 MRF (Markov Random Field)에 기반하여 모델링한다. 채색화 함수에 의해 색이 전체적으로 자연스럽게 분포될 수 있도록, 확산 신뢰도를 정의한 후 신뢰도에 따라 채색 순서를 결정한다. 이후, 채색 순서에 따라 각 픽셀에 채색화 함수를 적용하여 자연스러운 채색 결과를 도출한다. 실험 결과에서 보듯이, 제안 기법은 적은 색상 정보의 입력을 통해 효과적으로 채색화 하며, 기존 기법에 비해 자연스러운 결과를 제시한다.
기계류는 대개 부정형의 형상을 지니고 있으며, 또 표면이 모두 연결되어 있으므로, 진동하는 물체 표면상에서의 소음원 특성을 세밀히 파악하는 일은 매우 어려운 일이다. 음향 인텐시티나 공간 푸리에 변환을 이용하는 홀로그래피 기법 등의 어레이 마이크에 의한 기법들이 제안되었고 또 활용되고 있으나, 이는 어디까지나 음원에서 가까운 음장을 가상적인 음원면이라 보고 재구성하는 것이어서 실제 음원의 특성을 파악하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 음원표면을 경계요소화 모델링을 하고, 어레이 마이크로 측정될 음장의 지점과 표면간의 관계를 수학적으로 정리한 후, 마이크에서 측정된 신호를 이용해 역으로 경계요소해석 계산을 수행하여 음원 특성을 파악하는 기법이 제안되었다. 본 발표에 있어서는 이와 같은 취지에서 ‘개발된 Inverse BEM을 이용한 NAH 기법’에 관한 개괄적인 내용을 설명하고, 그 적용 가능성 및 이 기법의 미래에 대해 설명하며, 다음과 같은 내용의 순서대로 설명된다: $\textbullet$ 각종 음원 파악 기법들의 특성과 이 방법이 필요한 이유 $\textbullet$일반 음향 holography 기법 (STSF)과의 차이점 $\textbullet$ 이론적 배경 개괄 $\textbullet$ 실제 적용 순서에 따른 방법의 설명 $\textbullet$ 후처리 결과물 $\textbullet$ 본 기법의 향후 과제 및 적용 방법의 개선
XML이 발표되면서 대용량의 XML을 효과적으로 관리하는 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 특히 지금까지 상업적, 기술적으로 성공적이고 안정된 데이터 모델인 관계형 데이터베이스를 활용하는 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 관계형 DBMS를 사용하여 XML 질의어인 XQuery를 SQL로 변환하여 처리하는 효율적인 방법을 제안한다. 우선 본 논문에서 제안하는 방식은 XML문서를 분할하여 관계형 테이블에 저장하는 분할방식을 사용하며, 분할된 관계형 테이블을 이용하여 XPath를 포함한 XQuery의 기능을 실행하는 SQL을 생성하여 관계형 DBMS에서 SQL을 실행하는 방식을 사용한다. 제안한 XQuery 처리방식은 먼저 XQuery의 구문 분석을 통하여 AST(Abstract Syntax Tree)를 생성하고, AST를 순회하면서 SQL문장을 생성한다. 생성된 SQL문장은 XML 문서의 경로를 사용함으로써 XQuery 연산의 조인 횟수를 감소시키며, 각 노드마다 부여된 순서 정보를 효과적으로 사용하여 문서의 원래 순서에 맞는 XML 부분을 생성하는 방법을 제시한다. 그리고 실제 제안된 시스템을 개발하여 그 성능을 평가한다.
정보시스템의 보호를 위한 침입탐지의 방법으로 오용탐지와 비정상행위 탐지방법이 있다. 오용탐지의 경우는 알려진 침입 패턴을 이용하는 것으로 알려진 침입에 대해서는 아주 높은 탐지율을 나타내지만 알려지지 않은 침입이나 변형패턴에 대해서는 탐지할 수 없다는 단점이 있다. 반면 비정상행위 탐지는 정상행위 모델링을 통해 비정상패턴을 탐지하는 것으로 알려지지 않은 패턴에 대해서도 탐지할 수 있는 장점이 있는데 국내외적으로 아직까지 널리 연구되어 있지 않다. 본 논문에서는 BSM으로부터 얻은 다양한 정보를 추출하고 이러한 정보를 자기조직화 신경망을 이용하여 축약함으로써 고정된 크기의 순서정보로 변환하는 방법을 제안한다. 이렇게 생성된 고정크기의 순서정보는 비정상행위 탐지에 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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