• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.211-216
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• 2022

스테가노그래피 기술은 커버 매체의 특정 위치에 비밀 메시지를 대체시켜 숨겨진 정보의 존재를 추적할 수 없도록 보호 조치를 한다. 암호화와 스테가노그래피를 기반으로 다양한 복합적인 방법을 적용하여 보안성과 저항성을 강화한다. 특히 보안성을 향상시키기 위해 혼돈과 무작위성을 높이는 기법이 필요하다. 실제로 이산코사인변환(DCT)과 최하위 비트(LSB) 기반에서 셔플링 방식이 적용된 경우는 연구가 진행되어야 할 영역이다. 메시지 숨김의 복잡성을 추가할 수 있는 비트 정보 셔플링 방식을 통합하고, 공간 영역 기법을 스테가노그래피에 적용하여 한글 메시지의 비트 정보를 은닉하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 메시지를 추출할 때 역셔플링을 적용한다. 이 논문에서, 삽입하려는 한글 메시지를 초성, 중성, 종성으로 분리한다. 대응된 정보에 기반한 선택적 셔플링 과정을 적용하여 보안성과 혼돈성을 향상시킨다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 상관계수와 PSNR을 이용하였다. 기준값과 비교했을 때 제안한 방법의 PSNR 값이 타당하다는 것을 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.11-17
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• 2023

This paper proposes a lightweight deep learning network for detecting an image splicing forgery. The research on image forgery detection using CNN, a deep learning network, and research on detecting and localizing forgery in pixel units are in progress. Among them, CAT-Net, which learns the discrete cosine transform coefficients of images together with images, was released in 2022. The DCT coefficients presented by CAT-Net are combined with the JPEG artifact learning module and the backbone model as pre-learning, and the weights are fixed. The dataset used for pre-training is not included in the public dataset, and the backbone model has a relatively large number of network parameters, which causes overfitting in a small dataset, hindering generalization performance. In this paper, this learning module is designed to learn the characterization depending on the DCT domain in real-time during network training without pre-training. The DCT RRU-Net proposed in this paper is a network that combines RRU-Net which detects forgery by learning only images and JPEG artifact learning module. It is confirmed that the network parameters are less than those of CAT-Net, the detection performance of forgery is better than that of RRU-Net, and the generalization performance for various datasets improves through the network architecture and training method of DCT RRU-Net.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.27-34
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• 2004

본 논문에서는 MPEG-2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하고 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG-2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로우(motion new)를 구성하고, 전역 적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 한 GOP(Group of Pictures)단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 추적하였다. 또한 추적오차의 누적을 막기 위해 매 GOP마다 DCT(Discrete Cosine Transform) 정보를 이용하여 초기 바운딩 박스와 매칭을 통해 객체의 영역을 재 설정하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG-2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한되며, 이용한 수 있는 정보가 제한되어 있기 때문에 정확한 객체추적보다는 근사적인 객체추적에 적합하다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권4호
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• pp.507-516
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• 1995

근전도 신호(electromyogram)의 시변 비정상(time varying nonstationary) 특성은 신호의 정확한 모델링 및 인식에 제약 조건으로 받아들여 졌다. 특히, 최근 들어 장애자들을 위한 보철제어분야에서 근전도 신호를 이용한 기능적 전기 자극을 위한 FES(funcitonal electrical stimulation) 시스템에 있어 근전도 신호의 파라메터 인식은 중요한 요소로서 작용한다. 그러나, 근전도 신호는 자세의 변화 및 근육 피로도 등의 요인에 의해서 시변 비정상 특성을 띠고 있기 때문에 시간에 따라 변하는 인식 파라메터를 정확하게 인식할 수 있는 새로운 알고리즘의 개발과 실시간 처리가 가능한 컴퓨터 하드웨어의 설계가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 시평면의 근전도 신호를 이산 여현 변환(discrete cosine transform)을 이용하여 변환 평면으로 옮긴 다음 상태 방정식(state space equation)을 써서 변환 평면상에서의 AR(autoregressive) 모델을 세우고 주어진 근전도 신호에 대해 모델 파라메터를 추정하였으며, 제안한 알고리즘은 실시간 처리를 위하여 2개의 독립적인 중앙 연산 처리 장치를 갖춘 INMOS사의 IMS T-805 병렬 처리 컴퓨터를 이용하여 동시 다발적인 연산을 수행함으로서 알고리즘의 연산 효율을 높였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 모델의 추정 오차에 영향을 미치는 입력 자기상관 행렬(input correlation matrix)의 condition number의 변화 및 평균자승오차(mean square error)를 구하여 기존의 SLS(sequential least square) 알고리즘과 비교하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권3호
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• pp.58-65
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• 2002

본 논문에서는 프레임간 압축된 영상의 블록화 현상을 감소시키기 위해 재구성하기 전 차분 영상을 처리하는 새로운 복원 알고리듬을 제안한다. 프레임내 압축 영상의 블록화 현상은 오직 8×8 DCT에 의해서 일어나는 반면에, 프레임간 압축된 영상에서는 8×8 DCT뿐만 아니라 움직임 보상을 위해 사용한 16×16의 매크로 블록에 의해서 발생된다. 이러한 이유로 본 논문에서는 차분 영상에 대한 새로운 열화모델을 제시하고, 블록 경계와 내부의 불연속에 대한 POCS를 이용한 복원 알고리듬을 제시한다. 제안된 알고리듬은 DCT계수의 일부를 이용해 블록 경계의 방향을 고려하는 공간 적응적 저대역 통과 필터를 포함하는 표준 정규화의 변환된 형태이다. 일반적인 비디오 압축 표준은 블록을 기준으로 하는 움직임 보상과 블록 이산여현 변환(BDCT)을 이용한 혼성(hybrid) 구조를 채택하고 있다. 이러한 이유에서 블록화 현상은 블록 경계와 블록 내부에서 일어난다. 두 종류의 블록화 현상을 좀 더 완벽히 제거하기 위해서 복원된 차분 영상은 블록 경계와 블록 내부에서의 방향성 불연속과 같은 제약조건을 만족시켜야만 한다. 그러한 제약조건은 차분 영상을 복구하기 위한 convex set을 정의하는데 이용한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.637-646
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• 2005

DMB 서비스를 위해 제공되는 대부분의 비디오 컨텐츠는 MPEG-2 규격으로 압축된 채 제공되므로 실제 서비스를 위해서 H.264 규격으로 트랜스코딩을 수행해야 한다. 현재 사용되는 트랜스코딩 방식은 MPEG-2 비트열(bit-stream)의 디코딩과 H.264 규격으로의 인코딩 과정을 연속적으로 수행하는 픽셀 기반 직렬 구조형 (CPDT, Cascaded Pixel-Domain Transcoding Architecture)이다. 이 방식은 두 표준의 소스 코드를 수정 없이 사용할 수 있으므로 구현이 용이하지만 변환을 위한 처리 시간이 길고 디코딩과 인코딩을 반복하므로 화질의 열화가 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 비디오 비트열을 H.264로 트랜스크딩 할 때 변환 시간을 향상할 수 있는 DCT 기반의 열린 회로형 트랜스코더 구조(DCT-OPEN)와 변환시간은 CPDT와 유사하지만 화질면에서 우수한 DCT 기반 닫힌 회로형 트랜스코더(DCT-CLOSED) 구조를 제안한다. 제안된 구조에서는 CPDT 방식과 달리 압축 과정의 중간 단계인 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 변환을 수행한다. 이때, MPEG-2와 H.264의 DCT 단위와 방법이 상이하므로 [l, 2]에서 제안된 방식을 이용하여 DCT 간의 변환을 수행한다. 제안된 구조의 성능 평가를 위해 MPEG-2 TM5하 H.264 JM8 코덱을 수정하여 다양한 구조를 구현하였으며 실험 결과 DCT-OPEN의 경우 CPDT에 비하여 계산 복잡도에서 우수하지만 PSNR 성능은 낮게 나타났으며 DCT-CLOSED의 경우 계산 복잡도는 높으나 화질에서 우수한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1-10
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• 2011

광대역 네트워크의 발달과 함께 멀티미디어 산업의 발달은 IPTV와 같은 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 일반적으로 셋탑박스와 같은 미들웨어를 통해서 습득한 디지털 콘텐츠는 PC 재생기를 이용하여 시청할 수 있다. 이 때 PC 재생기는 코덱정보, 비트레이트 등과 같은 정보만 알 수 있다. 그러나 일반 사용자들은 이러한 정보보다 콘텐츠의 내용, 설명 등과 같은 부가 정보를 보기 원한다. 따라서 기존의 PC 재생기와 달리 데이터베이스 사용하지 않고 셋탑박스를 통해서 습득한 콘텐츠 내에 삽입되어 있는 EPG 정보를 볼 수 있는 재생기를 PC상에 설계하였다. 콘텐츠 내에 EPG 정보를 삽입하기 위해서 DCT 기반의 블라인드 워터마크를 제안한다. 이는 콘텐츠 원본 없이도 정보를 추출할 수 있고, 주파수 영역에서 계수값에 비례하여 강인한 워터마크를 삽입 할 수 있다. 그리고 EPG 정보로부터 원하는 정보를 워터마크를 통하여 삽입하기 위하여 MPEG-TS에 포함된 PSI 정보를 분석하고 분리하였으며, 삽입된 콘텐츠로부터 EPG 정보를 추출하여 UI를 구성하였다. 또한 워터마크 삽입 및 추출, 콘텐츠 재생 등의 기능을 다이렉트쇼 필터를 기반으로 설계하여 시스템을 모듈화 하였다. 따라서 개발자들이 보다 쉽고, 빠르게 시스템을 개발할 수 있도록 설계하였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권8호
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• pp.446-460
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• 2011

최근 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 이유로 본 논문에서는 유도 전동기의 고장을 조기에 검출하고 진단하기 위해 에너지 (short-time energy)와 특이치 분해와 이산 코사인 변환과 특이치 분해를 이용한 특징 벡터 추출 방법을 제안하였고, 이를 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신의 입력으로 이용하여 유도 전동기의 고장을 유형별로 분류하였다. 하지만 본 논문에서는 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신을 분류기로 사용함에 있어 역 전파 신경 회로망은 신경망을 구성하는 입력 뉴런 수, 은닉 뉴런 수, 학습 알고리즘에 의해 분류 성능이 달라지며, 다층 서포트 벡터 머신은 커널 함수로 사용한 가우시안 방사 기저 함수의 표준 편차 값에 따라 분류 성능이 달라지는 점을 고려하여 여러 가지 조건하에서의 실험을 통해 높은 분류 성능을 보이는 설정 방법을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권3호
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• pp.48-58
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• 2006

본 논문은 가산기 기반 DA(Distributed Arithmetic: 분산 산술연산)구조로서 ROM과 같은 일반적인 메모리가 사용되지 않는 8x8의 2차원 DCT(Discrete Cosine Transform)/IDCT(Inverse DCT) 프로세서를 제안 설계하였다. 제안된 논문은 DCT와 IDCT의 계수 행렬에서 하드웨어를 줄이기 위해 계수 행렬의 홀수 부분을 공유하였고, 2차원 DCT/IDCT 프로세서의 계수 연산을 위해 단지 29개의 가산기만을 사용하였다. 이는 8x8 1차원 DCT NEDA(NEw DA)구조에서의 가산기 수 보다 48.6%를 감소 시켰다. 또한, 기존의 전치메모리와는 다른 새로운 전치네트워크 구조를 제안하였다. 제안된 전치네트워크 구조에서는 전치메모리 블록 대신 하드웨어를 줄이기 위해 레지스터 형태의 새로운 레지스터 블록 전치네트워크 형태를 제안하였다. 제안된 전치네트워크 블록은 64개의 레지스터를 사용하며, 이는 일반적인 메모리를 사용하는 기존의 전치메모리 구조에 사용된 트랜지스터 수 보다 18%가 감소하였다. 또한 처리율 향상을 위해 새롭게 적용되고 있는 방식으로, 입력 데이터에 대해 매 클럭 주기마다 8개의 화소데이터를 받아서 8개의 화소데이터를 처리하도록 하여 출력하는 비트 병렬화 구조로 설계하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.31-37
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• 2015

사물인터넷(IoT)의 여러 분야에서 영상 정보의 보안은 매우 중요하며, 그 보안(저작권 등)을 표시하는 여러 방안을 연구하고 있다. 본 논문에서는 IoT에서 사용하는 영상 정보는 이산 코사인 변환(DCT)과 양자화를 통하여 계수값(QC)으로 변환된다. 그리고 워터마크(메시지)는 QR Code를 통하여 새로운 부호화된 메시지(WMQR)를 만든다. QC와 WMQR은 스테가노그래피 LSB 기법을 적용하고, 영상정보의 보안(저작권 등)을 얻을 수 있다. 스테가노그래피의 LSB 기법은 위치(Secret Key)의 결정에 따라 메시지를 삽입할 수 있다. 부호화된 영상은 인터넷을 통하여 수신자에게 전송하게 된다. 역 과정에서는 영상과 QR 코드, 워터마크(Message)를 얻을 수 있다. 영상정보의 보안에서 워터마크를 추출하는 방법은 부호화된 영상과 Secret Key 만을 사용하며, DCT와 양자화 과정을 통하여 워터마크(Message)를 분리하여 얻을수 있다. 본 논문에서 우리는 영상정보의 보안의 방법을 개선할수 있었으며, 이 모의실험을 통하여 영상의 화질(PSNR), 정규화 상관도(NC)를 통하여 높은 보안성을 얻을 수 있었다.