반향을 이용한 워터마킹에서는 오디오 신호에 청각적으로 지각되지 않는 작은 크기의 반향을 첨가함으로써 워터마크 정보를 은닉한다. 그러나 기존의 방법으로 반향을 삽입하게 되면 음질의 왜곡은 초래하지 않으면서 동시에 외부 공격에 대한 강인성을 보장하기에는 어려운 한계를 가지고 있다. 본 논문은 반향 (Echo) 신호에 대한 심리음향학적 분석을 통해 비지각성을 유지하면서 강인성을 높일 수 있는 새로운 반향 커널 설계 방법을 제안하고 이를 이용한 오디오 워터마킹 시스템의 성능을 평가한다. 제안한 반향 커널은 인간의 반향 지각 특성을 반영한 주파수 응답의 왜곡을 최소화하는 방향으로 설계되었기 때문에 기존의 방법에 비해 월등히 큰 에너지의 반향을 삽입할 수 있으며 따라서 공격에 강인하고 신뢰성 높은 복호화가 가능하다. 또한 몇 가지 신호처리 공격에 대한 분석을 통해 강인성을 보다 향상시키기 위한 기술들을 제안하고 적용하였으며 주관적 음질 평가 및 복호화 성능 평가를 통해 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.
RAID 레벨 5는 쓰기 시에 패리티 갱신을 위한 4번의 디스크 접근으로 인하여 OLTP와 같이 상대적으로 빈번한 디스크 접근을 가지고 데이터 크기가 작으며 쓰기의 횟수가 많은 작업환경에서 성능이 떨어지게 된다. 데이터와 패리티에 대한 캐싱은 OLTP환경에서의 쓰기에 대한 문제를 해결하기 위한 기법이다. 본 논문에서는 리눅스 운영체제의 파일 데이터 구조에 변화를 주고, 커널에서 얻어진 정보를 디스크 캐쉬의 운영에 이용한다. 스트라입 크기(G)를 가지는 RAID 레벌 5에서 패리티 캐쉬의 크기가 전체 캐쉬 크기의 1/G 이하 일 경우 데이터 패리티 캐쉬 크기 변화에 영향을 받지 않고 캐쉬의 그룹 단위 운영과 그에 따른 패리티의 미리 읽기를 가능하게 하여 패리티에 대한 추가적인 읽기를 최소화하는 기법을 제안한다. 본 논문의 실험 결과는 초당 디스크에 도착하는 평균 디스크 접근 요구 개수에 변화를 주어 시뮬레이션 방법으로 입증하였으며, OLTP 환경에서 데이터와 패리티 캐쉬를 독립적으로 운영하는 일반적인 캐쉬 운영 방법에 비해 평균 응답시간을 단축시킬 수 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 회귀문제를 위한 비선형 특징 추출방법을 제안하고 분류문제에 적용한다. 이 방법은 이미 제안된 선형판별 분석법을 회귀문제에 적용한 회귀선형판별분석법(Linear Discriminant Analysis for regression:LDAr)을 비선형 문제에 대해 확장한 것이다. 본 논문에서는 이를 위해 커널함수를 이용하여 비선형 문제로 확장하였다. 기본적인 아이디어는 입력 특징 공간을 커널 함수를 이용하여 새로운 고차원의 특징 공간으로 확장을 한 후, 샘플 간의 거리가 큰 것과 작은 것의 비율을 최대화하는 것이다. 일반적으로 얼굴 인식과 같은 응용 분야에서 얼굴의 크기, 회전과 같은 것들은 회귀문제에 있어서 비선형적이며 복잡한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 회귀 문제에 대한 간단한 실험을 수행하였으며 회귀선형판별분석법(LDAr)을 이용한 결과보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
지역 또는 도메인에 작은 크기의 표본이 배정되어 추정의 정도가 나쁜 경우에 사용되는 준모수적 또는 비모수적 소지역 추정법은 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 커널을 이용한 국소다항 혼합모형 소지역 추정법과 벌점 스플라인을 이용한 혼합모형 소지역 추정법이 연구되었다. 이 두 방법과 소지역추정에 흔히 사용되고 있는 선형 혼합모형을 모의실험을 통해 그 우수성을 비교하였다.
오늘날 리눅스 운영체제는 임베디드 시스템, 라우터, 대규모 서버에 이르기까지 다양한 분야에 사용되고 있다. 이는 리눅스 운영체제가 추구하는 커널 소스 공개 정책이 시스템 개발자들에게 여러 가지 이점을 주기 때문이다. 하지만 시스템 보안 측면에서 볼 때, 리눅스 커널 소스 공개는 보안상 문제점을 발생시킬 수 있는데, 만일 누군가가 리눅스 기반의 시스템을 공격하려 한다면 그 공격자는 리눅스 커널의 취약성을 이용하여 쉽게 시스템을 공격할 수 있기 때문이다. 현재까지 소프트웨어의 취약성을 분석하는 방법은 많이 있었지만 기존의 방법들본 방대한 크기의 리눅스 커널 소스에서 취약성을 발견하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 소스레벨 리눅스 커널 변수 취약성을 발견하는 방법론으로 Onion 메커니즘을 제안한다. Onion 메커니즘은 두 단계로 이루어져 있는데, 첫 번째 단계는 패틴매칭 방법을 이용하여 취약 가능성이 있는 변수들을 선정하는 단계이고, 두 번째 단계는 선정된 변수들의 취약 여부를 시스템 콜 트리를 이용해 검사하는 단계이다. 또한 본 논문에서 제안한 방법론을 이미 알려진 두 가지 소스레벨 취약성에 적용한 결과를 보인다.
본 연구에서는 백색가전 제품의 특성에 맞는 임베디드 시스템 플랫폼 디자인을 제안한다. 프로세서는 최근 더욱 각광을 받고 있는 ARM 계열의 디바이스를 사용하였으며 운영체제는 임베디드 시장에서 급부상하고 있는 리눅스를 대상으로 한다. 본 연구는 백색가전 제품군 전체를 대상으로 하고 전자레인지를 이용하여 시제품을 구현하였다. 특히 백색가전은 제품의 특성상 제조원가에 민감한 제품이므로 메모리 등 시스템의 자원 사용을 최소화하여 제조원가를 낮추는 방향으로 디자인의 방향을 정해야 한다. 하드웨어 비용은 현실적으로 거의 시장에서 정해진 비용의 범주를 크게 벋어나지 못하겠으나 소프트웨어의 크기는 접근하는 방법에 따라 차이가 날 수 있다. 이에 본 논문은 가능한 탑재될 리눅스의 커널 크기를 줄이며 파일시스템 및 기타 라이브러리의 크기를 최소화하여 백색가전에 적합한 플랫폼을 제시하는데 주목적이 있다.
머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.
본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.
디스크 암호화 소프트웨어로 데이터를 암호화 하는 경우 패스워드를 획득하기 전까지 암호화 데이터의 원본 데이터를 추출하기 위해서는 많은 어려움이 있다. 이러한 디스크 암호화 소프트웨어의 암호화 키는 물리 메모리 분석을 이용하여 암호화 키를 추출할 수 있다. 물리 메모리에서 암호화 키 탐색을 수행하는 경우 일반적으로 메모리 전체를 대상으로 탐색을 수행하기 때문에 메모리 크기에 비례하여 많은 시간이 요구된다. 하지만 물리 메모리 데이터에는 시스템 커널 오브젝트, 파일 데이터와 같이 암호화 키와 관련이 없는 많은 데이터가 포함되어 있음으로, 이를 분석하여 키 탐색에 필요한 유효한 데이터를 추출하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 윈도우즈 커널 가상 주소 공간 분석을 통해 물리 메모리에서 디스크 암호화 키가 저장되는 메모리 영역만 수집하는 효율적인 방법을 제시하고자 한다. 실험을 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 암호화 키 탐색 공간을 효율적으로 줄임으로써 우수함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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