본 논문에서는 효율적인 가역 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여, 커버 이미지에 은닉할 수 있는 저작권관련 정보의 양을 증가시킬 수 있다. 공간적 지역성과 표면 특성에 따라, 주변 픽셀들을 사용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측할 수 있다. 예측된 픽셀 값과 커버 이미지의 원본 픽셀 값이 거의 같게 되면, 커버 이미지의 원본 픽셀 값과 예측 픽셀 값의 차이가 매우 적게 된다. 그러므로 차분 시퀀스에 대한 히스토그램의 피크 포인트에서의 빈도수가 크게 증가하게 된다. 따라서 커버 이미지에 은닉할 수 있는 기밀 데이터의 양이 크게 증가하게 된다. 실험 결과를 통하여 제안된 워터마킹 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수함을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 영상에 존재하는 곡면 특성과 지역적 유사성을 효과적으로 이용하고, 극히 일부 영상에서 발생하는 CZP(Closest Zero point)가 존재하지 않는 문제를 해결하여 히스토그램 이동을 통해 가역적으로 기밀데이터를 커버 이미지(cover image)에 은닉할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 적용하면 커버 이미지에 비가시적으로 데이터를 은닉할 수 있으며, 데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)로부터 기밀 데이터를 손실 없이 추출하고, 원본 커버 이미지를 온전히 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하여 구성한 스테고 이미지는 커버 이미지와 차이를 구별할 수 없을 정도로 시각적 화질이 우수하기 때문에 기밀 데이터가 스테고 이미지에 은닉되었는지를 알 수 없다. 제안된 기법은 기존의 APD(Adjacent Pixel Difference)기법에 비하여 다양한 레벨로 기밀 데이터를 은닉할 수 있으며, APD 기법 대비 최대 25.1% 많은 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉 할 수 있었다.
본 논문에서는 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉하는 효과적인 가역 데이터 은닉 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 이미지에 존재하는 지역적 유사성을 이용하여 픽셀 값을 정확하게 예측하여 예측 이미지를 생성하였고, 생성된 예측 이미지와 원본 커버 이미지를 사용하여 차분 시퀀스를 생성한 후, 히스토그램 쉬프트 기법을 적용하여 기밀데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)를 생성하였다. 스테고 이미지로부터 기밀 데이터를 추출하고 원본 커버 이미지를 손실 없이 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하면 기존의 APD 기법에 비하여 더 많은 기밀 데이터를 은닉할 수 있음을 실험으로 확인하였다.
본 논문에서는 기밀데이터를 암호화한 후, 암호화된 기밀데이터를 공간적으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 기밀데이터의 보안성을 크게 강화한 가역 데이터 은닉기법을 제안하였다. 암호화된 기밀데이터를 공간적인 암호화 기법으로 커버 이미지에 은닉하여 결과 이미지를 생성하면, 결과 이미지의 화질이 매우 우수하여 원본 커버 이미지와 결과 이미지를 시각적으로 구분할 수 없다. 암호화된 기밀데이터가 공간적으로 암호화되어 은닉되었기 때문에, 결과 영상의 어느 위치에 암호화된 기밀데이터가 은닉되어 있는지를 알 수 없어 결과 영상으로부터 암호화된 기밀데이터를 추출할 수 없다. 암호화된 기밀데이터를 추출하여도 기밀데이터가 암호화되어 있어서 원본 기밀데이터를 알 수 없게 된다. 따라서 제안기법을 사용하여 기밀데이터를 영상에 은닉하면 기밀데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법은 의료, 군사 등의 응용 분야에 효과적으로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 비트 플래인 상에서 지역적인 복잡도를 이용하여 커버 이미지를 분할한 후 비밀 데이터를 삽입하는 스테가노그라피 방법을 연구하였다. 이 방법은 복잡도를 이용하여 비트 플래인 이미지를 informative 영역과 noise-like 영역으로 나누고, noise-like 영역에 데이터를 삽입한다. 삽입되는 데이터가 간단하다면 image conjugation을 적용하여 복잡한 형태로 만들어 커버 이미지에 삽입한다. 본 연구에서는 삽이 용량을 증가시키기 위해 복잡도를 모든 비트 플래인에 적용시키지 않고, 선택적으로 적용하여 46%의 최대 삽입용량과 화질의 증가를 얻을 수 있었다.
시트 커버 직물은 철도차량 내부 인테리어와 실내를 구성하며, 시각적으로 커버 직물의 디자인 요소 중 패턴과 쾌적한 커버지가 철도차량에 대한 전체적인 이미지를 형성하게 된다. 본 연구는 한국인의 감성에 따른 시트 패던 디자인과 쾌적한 시트 커버 직물의 요건을 제시하고자 한다. 디자인 분석체계는 패턴 디자인의 최소단위를 Pattern Primitive(PP), 최소 반복 단위를 Repealed Pattern Unit(RPU)로 개념화하여 분류하여 파악한다. 또한 쾌적하고 안락한 시트를 위해서 착석 상태에서의 열수분 전달특성과 직물의 발수도, 일광견뢰도, 마찰견뢰도, Q-max, 공기투과도, 마찰대전압 등 물리적 특성을 비교한다.
영상의 히스토그램을 시프트 시켜 영상에 기밀 데이터를 은닉하는 가역 데이터 은닉기법들이 개발되었다. 이러한 기법들은 은닉된 기밀 데이터의 보안이 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 픽셀값 정보를 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화한 후 커버 이미지에 은닉하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 스테고 이미지를 생성하면, 픽셀 정보에 기반한 암호화가 삼중으로 수행되었으므로 삼중으로 암호화되어 은닉된 기밀 데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법의 성능을 측정하기 위한 실험에서, 스테고 이미지로부터 삼중으로 암호화된 기밀 데이터를 추출하여도 암호화 키 없이는 원본 기밀 데이터를 추출할 수 없었다. 그리고 스테고 이미지(stego-image)의 화질이 48.39dB 이상인 매우 우수한 영상이기 때문에 스테고 이미지에 기밀데이터가 은닉되어있는지 인지할 수 없었으며, 스테고 이미지에 30,487비트 이상의 기밀 데이터가 은닉되었다. 제안된 기법은 스테고 이미지에 은닉되어있는 삼중으로 암호화된 기밀 데이터로부터 원본 기밀 데이터를 손실 없이 추출할 수 있으며, 스테고 이미지로부터 원본 커버 이미지를 왜곡 없이 복원할 수 있다. 따라서 제안된 기법은 보안이 중요하고 원본 커버 이미지를 완벽하게 복원하는 것이 필요한 군사, 의료, 디지털 라이브러리 등의 응용 분야에 효과적으로 활용될 수 있다.
스테가노그래피는 비밀 데이터가 숨겨져 있다는 그 자체를 숨기는 방법을 말한다. Emulab은 연구자가 언제든지 원하는 운영체제 시스템과 네트워크 토폴리지를 구성할 수 있도록 제공하는 프레임워크이다. 본 논문에서는 Emulab 환경에서 스테가노그래피 기법을 처음으로 적용하여 분산 처리가 가능함을 보이고자 한다. 칼라 비트맵 이미지를 사용하여 Emulab 환경에서 한대의 서버와 여러 대의 클라이언트별로 나누어 처리하게 함으로써 알고리즘의 성능을 평가한다. 커버 이미지로 사용하는 칼라 이미지는 RGB 영역으로 각각 나누어지고, 각각의 영역에 대해서 비밀 데이터를 각 클라이언트에서 분산처리하게 하고, 성능을 비교하게 된다. 실험결과에서는 커버 이미지의 크기가 증가함에 따라 클라이언트/서버 구조를 가진 Emulab 환경에서 실행 시간이 지속적으로 향상됨을 보여주고 있다.
본 연구에서는 2000년대 중반 이후의 가요 CD 커버의 장르별 색채 특성에 대하여 분석하였다. 댄스, 락, 랩&힙합, 발라드의 4가지 장르로 구분하였고 KSCA (Korea Standard Color Analysis) 프로그램을 사용하여 각 이미지에서 5%이상 쓰인 주조색을 $L^*A^*B$, RGB, CMYK, 그리고 NCS 값으로 추출하여 색상 계열별로 사용 빈도를 정리하였다.
모바일 어플리케이션 소프트웨어의 시장은 여러 소프트웨어 시장 중 가장 많은 어플리케이션 소프트웨어를 출시하고 있으며 모바일 어플리케이션에서 가장 중요한 사용자와의 정보 교환 수단으로는 GUI 가 있다. 현재까지의 모바일 어플리케이션에서의 GUI 테스트 방법으로는 테스터가 한단계, 한단계 버튼을 눌러가며 화면을 체크하는 원시적인 방법의 테스트가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 상에서 이루어지는 정적 화면 전환의 경우 테스트 수행 결과를 이미지 플로우 기반으로 표시함으로써 GUI를 테스트 하는 방법을 제시하고 테스트 커버리지까지 측정할 수 있는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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