• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.77-83
• /
• 2012

웨이블릿 방식의 비디오 압축에서 과도한 메모리 요구 사항을 감소시키기 위해 본 논문은 저 복잡도의 임베디드 압축(Embedded Compression : EC) 알고리즘을 적용한다. 본 논문의 EC 알고리즘은 화질 열화가 거의 무손실에 가깝도록 하기 위해 고정 압축률 50%를 사용한다. 본 논문의 EC 기법을 통해 EC가 적용되지 않은 웨이블릿 비디오 인코더와 비교하여 이산 웨이블릿 변환 과정에서 발생하는 임시적인 저주파 웨이블릿 계수들의 메모리의 접근과 크기를 50%로 줄일 수 있다. 또한, 포워드 적응형 양자화(FAQ)와 고정 길이 코드 기반의 EC 알고리즘은 웨이블릿과 SPHIT(Set Partitioning in Hierarchical Trees) 사이의 버퍼의 크기와 대역폭을 50%까지 절약할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해, 비디오 코더의 목표 비트율이 1 과 0.5 bpp 인 경우에 본 논문에서 적용한 EC 알고리즘에 의한 평균적인 PSNR 저하가 각각 0.179와 0.162 dB 임을 알 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1103-1108
• /
• 2023

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 감쇠하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환(DWT: Discrete Wavelet Transform) 후 기존의 적응필터를 대신 FNN(: Full-connected Neural Network) 심층학습 알고리즘을 이용하여 잡음감쇠 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 웨이블릿 변환한 다음 1024-1024-512-neuron FNN 딥러닝 모델을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 잡음을 제거한다. 이는 시간영역 음성신호를 잡음특성이 잘 표현되도록 시간-주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대해 순수 음성신호의 변환 파라미터를 이용한 지도학습을 통하여 잡음환경에서 효과적으로 음성을 예측한다. 본 연구에서 제안한 잡음감쇠시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 적응필터를 사용하는 경우보다 30%, STFT(: Short-Time Fourier Transform) 변환을 사용하는 경우보다는 20%의 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 개선효과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.35-43
• /
• 2013

텍스처 이미지가 다양한 산업 애플리케이션 분야에 널리 사용됨에 따라, 이러한 이미지들의 저작권 보호는 중요한 이슈가 되어왔다. 이러한 이유로, 본 논문은 이미지에 내재한 텍스처 특성을 이용한 칼라 텍스처 이미지 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 퍼지 클러스터링을 위한 입력으로써 그레이 레벨 동시발생 행렬의 에너지와 동질성 특징을 사용하여 워터마크를 삽입하기 위한 적당한 블록들을 선택한다. 워터마크를 삽입하기 위해 먼저 선택된 블록들에 이산 웨이블릿 변환을 수행하고, 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 하나를 선택한다. 그런후에 이 워터마크를 중간 대역의 이산 코사인 변환 계수에 삽입한다. 또한, 본 논문은 워터마크 삽입 후 비인지성과 다양한 형태의 워커마킹 공격에 대해 강인성이 뛰어난 이득 계수들과 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 효과를 탐색한다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 이득 계수가 42이고 HH 밴드에 워터마크를 삽입하였을 때 높은 PSNR 값 (47.66 dB to 48.04 dB) 및 낮은 M-SVD 값 (8.84 to 15.6)을 얻었다. 또한 제안한 알고리즘은 노이즈 첨가, 필터링, 잘라내기 및 JPEG 압축과 같은 다양한 이미지 처리 공격에서도 높은 상관 값 (0.7193 to 1)을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.146-149
• /
• 2001

디지털 워터마킹은 멀티미디어 데이터의 저작권 보호 목적으로 최근에 제안되었다. 본 논문에서는 디지털 영상에 저작권 정보를 은닉하는 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법은 2차원 이산 웨이블릿 변환과 영상의 대역 특성에 기반한다. 워터마크로 PN 코드와 이진 영상들 웨이블릿 영역에서 중간 대역의 큰 계수에 삽입한다. 실험 결과 삽입된 워터마크는 잡음, JPEG 압축과 같은 일반적인 영상 왜곡에 대해 매우 강함이 입증되었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.22-31
• /
• 2007

본 논문에서는 웨이블릿 변환에 기반을 둔 JPEG2000 정지영상의 압축 시도 시 웨이블릿 변환을 decomposition 하는 레벨과 이를 구성하는 블록의 활성도를 내포하는 에너지에 기반 하여 그 양에 따라 적응적으로 계수 변환 후 복원시 효율적 자원 관리를 통하여 복잡도를 감소시키고 계산량을 줄이는 적응식 DWT 변환 기법을 제안하였다. 수많은 멀티미디어 응용 분야 또는 서비스 중의 하나인 디지털 카메라의 핵심 분야를 차지하고 있는 정지영상 압축 분야에서의 최첨단 기술을 꼽으라면 단연 JPEG2000 표준을 이용한 압축, 전송의 응용 분야이다. JPEG2000 기반의 정지영상압축 전송 표준의 핵심을 이루고 있는 웨이블릿 변환은 기존의 JPEG 표준에 사용된 이산 코사인 변환의 약점인, 복원 시 나타나는 블록킹 문제를 해결한 대안이다. 적응식 DWT 변환을 거친 정지영상이 복원된 후 일반적인 과정의 웨이블릿 변환 후 복원된 영상간의 MSE(Mean Square Error), PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), 0의 계수의 개수 등을 비교하여 본 연구에서 제안된 에너지 기반의 적응적 웨이블릿 변환의 우수성을 연산 속도를 계산함으로써 검증하였다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제32권10호
• /
• pp.777-783
• /
• 2008

입자영상속도계(PIV)의 해석에 웨이블릿 변환을 적용하여 정성적인 유동정보뿐만 아니라 공간분해능을 갖는 정량적인 속도장 정보를 제공하고 있다 이 기법은 기포유동(bubbly flow)과 같은 다상(multi-phase)의 유동구조를 해석하는 데도 유용하게 살일 수 있다. 본 연구에서는 기체와 액체의 이상유동(two-pase flow)에 PIV기법을 적용하고 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 유장해석을 수행함으로써, 기포를 포함한 속도장 특성과 유동특성을 조사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권7호
• /
• pp.487-494
• /
• 2013

의료 영상 워터마킹은 헬스케어 정보 시스템의 보안 서비스 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 워터마킹을 삽입할 최적의 서버 블록 위치 선택을 위한 개선된 퍼지 클러스터링 기법, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 분할된 회백질 의료 영상에 적용한 블라인드 의료 영상 워터마킹 기법을 제안한다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 기존의 기법들보다 PSNR과 M-SVD에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, JPEG 압축, 블러링, 히스토그램 균일화, 크로핑과 같은 공격에서도 기존의 기법들보다 정규화된 연관성 값에서 보다 강인함을 보였다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.219-225
• /
• 2006

본 논문에서는 이산웨이블릿 변환과 퍼지추론을 이용하여 물체를 분류하는 방법을 제안 한 바, 컨베이어 혹은 무인 운송장치와 같은 저속도에 적용 할 수 있는 퍼지추론 알고리즘과 알고리즘의 퍼지 규칙수를 최소화하는 방법에 중점을 두었다. 특징추출을 위한 전처리 과정에서 는 이산웨이블릿 변환 계수로부터 물체의 특징 파라미터들을 구하였다. 물체의 특징 파라미터는 계수 블록으로부터 계산된 물체의 면적, 둘레, 면적과 둘레의 비율을 이용하였다. 외부 환경에 기인하는 파라미터들의 변화에 적응할 수 있도록 퍼지 If-then 규칙을 설계하였다. 제안한 추론 알고리즘의 성능 평가를 위하여 Mamdani 및 Larsen의 함의 연산자를 이용하여 실험하였고, 외부 환경 변화에 대하여도 적용 가능성을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권11C호
• /
• pp.905-916
• /
• 2008

본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 홀로그램의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 새로운 방법을 제안한다. 공간과 주파수 영역에서 디지털 홀로그램의 특성을 분석하여 디지털 홀로그램을 다루는데 필요한 정보를 얻는다. 얻어진 정보들을 종합하여 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 암호화 효과를 수치 및 시각적으로 분석하여 최적의 파라미터를 제시한다. 따라서 별도의 분석과정 없이 본 논문에서 제시된 파라미터를 이용하여 효율적으로 암호화를 수행할 수 있다. 실험결과를 살펴보면 전체 데이터 중에서 단지 0.032%의 데이터만을 암호화하더라도 객체를 분간할 수 없다. 부대역의 패킷화 정보와 암호화 시 이용한 키를 전체 암호키로 이용할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.1127-1136
• /
• 2021

전력 분석 공격에서 소비 전력 파형의 잡음과 정렬 불량은 공격 성공 여부를 좌우하는 주요한 요인이다. 따라서 이를 완화하기 위한 여러 연구가 수행되고 있으며 웨이블릿 변환 기반의 신호처리 방법도 그중 하나이다. 대부분의 웨이블릿을 사용한 연구에서는 파형 압축할 수 있는 이산 웨이블릿 변환을 사용해 왔는데, 그 이유는 연속 웨이블릿변환 기법이 선택된 스케일의 개수에 따라 데이터 크기 및 분석 시간이 증가할 뿐만 아니라 효율적인 스케일 선택 방법도 없기 때문이다. 본 논문에서는 전력 분석 공격에 최적화된 연속 웨이블릿 변환의 효율적인 스케일 선택 방법을 제안하며 이를 이용해 파형을 인코딩할 경우 분석 성능이 크게 향상될 수 있음을 보인다. 비프로파일링 공격인 CPA(Correlation Power Analysis) 및 DDLA(Differential Deep Learning Analysis) 공격 실험 결과, 제안하는 방법이 잡음 감쇄와 파형 정렬에 효과적임을 확인하였다.