본 연구에서는 리튬이차전지의 음극재료로서 사용되고 있는 Mesocarbon Microbeads (MCMB) 카본 분말에 제2상 첨가물로서 소량의 주석산화물 (SnO$_2$) 을 균일하게 분산 첨가시킴으로써 카본전극 표면을 개질시켰으며, 이에 따른 전극의 전기화학적 특성 변화에 관하여 고찰하였다. 주석산화물 첨가 방법는 전하적정법을 사용하여 Sn 을 MCMB 분말에 삽입시키고, 다시 삽입된 Sn이 산화되도록 대기 중에서 25$0^{\circ}C$로 l 시간동안 후열처리를 하였다. 주석산화물이 첨가된 MCMB 카본분말로 Li/MCMB 전지 cell을 만들어 충방전시험을 수행한 결과, raw MCMB로 만든 전극보다 더 우수한 충방전 용량과 싸이클 특성을 나타내었다. 즉, 주석산화물 삽입에 의해 표면개질된 MCMB 카본 분말은 기존의 MCMB에 비해 높은 초기 방전용량과 충전용량을 나타내었고, 또한 높은 가역특성과 좋은 cycleability를 보였다. 삽입된 SnO$_2$의 양이 증가할수록 높은 가역용량을 나타내었고 비가역용량 역시 높은 값을 나타내었다.
디지털 워터마킹을 위하여 강인성, 연성 등 특징을 갖는 다양한 기술들의 개발이 완료된 상태이다. 그러나 원본 콘텐츠의 품질을 중요시하는 분야에서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재 다양한 분야에서 가역 워터마킹의 기술에 대한 다양한 연구 개발이 진행 중이며, 본 논문에서는 아직 많은 연구들이 이루어지지 않은 의료영상에 대한 가역 워터마킹에 대해 연구한다. 본 연구팀이 보유하고 있는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 다양한 고용량 가역 워터마킹 기술들을 의료영상에 변형하여 적용함으로서 삽입용량과 영상품질을 측정하였다. 이에 따르면 차이값 추정 오차가 적은 보간 기술을 사용한 방법이 삽입용량 대비 PSNR이 좋은 성능을 보여주었다.
이 논문은 공간 영역에서 하나의 키 파라미터로 영상에 데이터를 삽입하고 추출해 내는 무손실 데이터 삽입 알고리즘에 기반하여, 키 파라미터의 유도 및 데이터 삽입 방법을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 방법에 비해 삽입 가능한 데이터 용량의 효율이 크게 증가하였다.
본 논문은 유사도를 이용한 비트플레인 기반의 스테가노그라피 방법을 제안하였다. 기존의 방법은 모든 비트플레인에 고정 임계값을 적용하므로 정보 삽입시 화질의 열화가 발생한다. 본 연구는 정보 삽입을 위해 커버 영상의 비트플레인에 블록 복잡도와 블록 유사도를 정의하고 가장 적합한 블록에 정보를 삽입하는 방법이다. 실험은 표준 이미지에 동일한 화질과 정보량을 삽입하고 이에 따른 삽입 용량과 화질을 비교하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 삽입 용량이 평균 6%의 정도가 증가되었고, 화질면에서는 평균 약 3.3dB이 향상되었다.
대부분의 컬러 영상들은 코드북의 일부분만으로 표현할 수 있는 영상의 영역이 상당히 크므로 이러한 특징을 이용하는 효율적인 Reversible 워터마킹 기법을 제안한다. 팔레트(컬러맵) 영상에서의 워터마킹 기술에 대한 연구는 많이 있지만 Reversibility에 대한 관심은 상대적으로 낮았다. 제안하는 기법은 가상적으로 확장한 코드북에 의한 압축 영역에서 동작한다. 확장된 코드북은 높은 Payload 용량을 가진다. Reversibility를 구현하면서 왜곡(Distortion)과 삽입용량(Embedding capacity)사이의 절충점을 실험을 통해 보인다.
본 논문은 비트 플레인의 위치에 따라 블록별 적응적인 임계값를 이용하여 정보를 삽입하는 스테가노그라피 방법을 연구하였다. 다양한 이미지를 대상으로 고정 임계값을 적용하는 기존의 방법과 영상의 특징에 따라 비트 플레인별 임계값이 적응적으로 산출되는 제안한 방법에 대해서 최대용량을 측정하고, 같은 양의 정보를 삽입한 후 화질을 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 방법 보다 용량면이나 화질면에서 나은 결과를 얻을 수 있었다.
무손실 정보은닉은 정보를 삽입하되 추출과정에서 원본 영상으로의 완벽한 복원이 가능하도록 정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상에 대한 무손실 정보은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램 수정을 웨이블릿 계수에 적용한 방법으로 두 단계의 삽입과정으로 이루어진다. 1차 삽입과정에서 히스토그램을 수정함으로써 웨이블릿 계수에 정보를 은닉한다. 2차 삽입과정은 1차 삽입 과정에서 발생한 영상의 왜곡을 줄이는 동시에 정보를 은닉할 수 있는 방법으로 높은 삽입용량을 얻을 수 있게 한다. 제안 알고리즘은 모의실험을 통해 기존의 방법들보다 삽입용량 대 PSNR 측면에 서 향상된 성능을 보여주었다.
본 논문은 비트 플레인별 적응적 임계값을 이용한 대용량 스테가노그라피 방법을 제안하였다. 모든 비트 플레인에 고정적인 임계값을 적용하여 정보를 삽입하면, 비트 플레인에 따라 화질의 열화가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 고정 임계값의 문제점을 해결하기 위하여 비트 플레인별 가중치를 정의하였다. 그리고 비트 플레인의 삽입 용량을 적응적으로 증가시키기 위하여, 비트 플레인별 평균 복잡도와 가중치를 이용하여 새로운 적응적 임계값 설정 방법을 제안하였다. 실험에서는 각 표준 이미지에 동일한 화질과 정보량을 삽입하고, 이에 따른 삽입 용량과 화질을 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 삽입 용량면에서 평균 약 6%의 정도 증가되었고, 화질면에서도 평균 약 2.4dB 향상되었다.
본 논문은 비트 플레인의 위치에 따라 정보 삽입량에 대한 주관적이고 고정적인 임계치가 아니라 비트 플레인의 가중치를 고려하여 각 영상의 비트 플레인별 적응적인 임계값에 따라 최대 정보량을 삽입하고 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 다양한 이미지를 대강으로 고정 임계값을 적용하는 기존의 방법과 영상의 특징에 따라 비트 플레인별 임계값이 적응적으로 산출되는 제안한 방법에 대해서 최대용량을 측정하고, 같은 양의 정보를 삽입한 후 화질을 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 방법보다 용량면이나 화질면에서 나은 결과를 얻을 수 있었다.
스테가노그래피는 인터넷에서 은닉메시지가 보내어지는 사실 자체를 숨기는 것이다. 일반적인 스테간 분석은 스테고 신호의 통계량에서 갑작스런 변화인 이상치를 감지하는 것이다. 혼합된 스테고 이미지에 비해 은닉자료가 매우 작은 경우 은닉된 자료의 감지와 위치를 찾아내는 일반적이고 효과적인 감지기법 즉, 이웃한 4개의 픽셀값을 이용한 삽입용량값과 카이스퀘어 검사기법 등을 함께 고려하는 개선된 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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