KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5643-5656
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2016
The detection accuracy of steganalysis depends on many factors, including the embedding algorithm, the payload size, the steganalysis feature space and the properties of the cover source. In practice, the cover source mismatch (CSM) problem has been recognized as the single most important factor negatively affecting the performance. To address this problem, we propose a new framework for blind, universal steganalysis which uses traditional steganalyst features. Firstly, cover images with the same statistical properties are searched from a reference image database as aided samples. The test image and its aided samples form a whole test set. Then, by assuming that most of the aided samples are innocent, we conduct outlier detection on the test set to judge the test image as cover or stego. In this way, the framework has removed the need for training. Hence, it does not suffer from cover source mismatch. Because it performs anomaly detection rather than classification, this method is totally unsupervised. The results in our study show that this framework works superior than one-class support vector machine and the outlier detector without considering the image retrieval process.
본 논문에서는 셀룰라 이동통신 시스템에서 BPSK 신호전송시 공통 파일럿 신호가 존재하는 상황에서의 코히어런트 검출을 위한 다운링크 빔포밍 방안을 제안한다. 통화채널과 공통채널의 위상차이를 줄이며 다른유저의 간섭을 줄이기 위해 신호대 간섭비를 기반으로 하는 비용함수와 이를 구하는 방안을 제안한다. 모의실험결과를 통해 제안된 방안이 두 채널간의 위상차이를 줄이고 시변채널에서의 개선된 비트오율 성능을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 다시점 비디오의 카메라 특성 불일치에 따른 시점간 비정합 문제를 해결하기 위한 보상 알고리즘을 제시한다. 시점간 비정합은 다시점 영상의 융합을 어렵게 할 뿐 아니라 압출 효율의 저하를 가져온다. 따라서 이를 보상하기 위한 전처리 기술은 다시점 부호화기의 성능 개선에 있어 필수적이다. 우선, 광-전 전달 특성의 불일치에 의한 다시점 카메라 출력신호의 비정합이 이득과 오프셋의 1차원 모형으로 근사화 될 수 있음을 보인다. 그리고 겹침 영역 검출에 기반한 새로운 시점간 비정합 파라미터 추정 및 보상 알고리즘을 제시한다. Rectify 된 다양한 스테레오 영상을 대상으로 한 모의실험을 통해 제안 알고리즘이 기존 방법에 비해 시점간 비정합을 더욱 정확하게 보상함을 보인다.
Accurate suppressive jamming is a prominent problem faced by radar equipment. It is difficult to solve signal detection problems for extremely low signal to noise ratios using traditional signal processing methods. In this study, a joint sensing dictionary based compressed sensing and adaptive iterative optimization algorithm is proposed to counter suppressive jamming in information domain. Prior information of the linear frequency modulation (LFM) and suppressive jamming signals are fully used by constructing a joint sensing dictionary. The jamming sensing dictionary is further adaptively optimized to perfectly match actual jamming signals. Finally, through the precise reconstruction of the jamming signal, high detection precision of the original LFM signal is realized. The construction of sensing dictionary adopts the Pei type fast fractional Fourier decomposition method, which serves as an efficient basis for the LFM signal. The proposed adaptive iterative optimization algorithm can solve grid mismatch problems brought on by undetermined signals and quickly achieve higher detection precision. The simulation results clearly show the effectiveness of the method.
본 논문에서는 블록기반으로 부호화된 비디오 영상에서 전송 오류로 인하여 발생하는 화질저하를 개선하기 위하여 인과적 블록경계 정합법을 사용하여 효율적으로 복호가능 오류를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 먼저 현재 블록의 경계들과 인과적 주위블록외 경계들간 부정합 전력을 계산한다. 다음, 이렇게 구한 부정합 전력들 중 하나라도 인과적 주위 블록들의 통계적 특성을 사용하여 적응적으로 구한 역치보다 크면 오류가 있는 것으로 판단한다. 실제로 H.263으로 부호화된 비디오를 가지고 $10^{-3}$-$10^{-4}$ BERs에서 16비트 연속적인 비트 에러를 가지는 환경에서 제안한 방법을 적용하였다. 기존의 블록경계정합 오류검출법의 하나인 Zeng의 방법과 비교하면, 에러 검출율의 향상은 최대 20%, 그리고 검출된 오류를 은닉 처리한 결과영상의 PSNR 향상은 최대 3.5㏈임을 보여준다.
능동 합성개구면소나에 의한 해저부설 소형물체 탐지처리 기술은 공간적 제약을 받는 소형 무인화 시스템에서 짧은 센서어레이 사용이 가능하므로 개구면 합성처리에 의해 탐지성능을 올릴 수가 있다. 하지만 플렛폼의 정속도 직선기동에 의한 제한조건은 여러 가지 외부 환경요인과 정확한 위상차 합성 처리에 있어서 많은 오차를 유발하게 된다. 본 연구에서는 이러한 시스템에 탑재되는 능동형 합성개구면처리에 대한 적용 가능성을 분석하고, 전용 시뮬레이터를 구성하여 진행경로 변동에 의해 발생되는 위상차 부정합에 따른 탐지해상도 성능변화를 비교 검토하고자 한다. 시뮬레이션은 코히어런트 초점처리 모델에 경로변동 모듈을 추가하여 실행하였으며, 결과에서 알 수 있듯이 합성개구면처리에 의한 해저 소형물체 탐지성능은 플렛폼의 경로변동에 의한 위상차 부정합 및 S/N비 변화에 의해 많은 변화가 있음을 알 수 있었다.
In this paper, we propose a model-based fault diagnosis method applied to vibration data. The fault detection is performed by comparing estimated parameters with normal parameters and deciding if the observed changes can be explained satisfactorily in terms of noise or undermodelling. The key feature of this method is that it accounts for the effects of noise and model mismatch. And we aslo design a classifier for the fault isolation by applying the multiclass SVM (Support Vector Machine) to the estimated parameters. The proposed fault detection and isolation methods are applied to an engine vibration data to show a good performance. The proposed fault detection method is compared with a signal-based fault detection method through a performance analysis.
본 논문에서는 공정, 전압, 온도 변화에도 전하 펌프의 전류부정합을 자동으로 보정하기 위한 전하 펌프 구조를 제안한다. 일반적으로 위상 동기 루프의 위상 잡음 및 스퍼 성능을 향상시키기 위해서 전하 펌프의 전류부정합을 최소화해야 한다. 전류부정합을 보정하기 위해서 복제 전하 펌프로부터 전류 복사를 통해 어떠한 경우에도 실제 전류 차이만큼을 피드백 하도록 하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 전하 펌프의 전류부정합을 해결하기 위한 여러 가지 방법 중에서도 상대적으로 간단한 회로로 구성할 수 있으며, 부정합 전류치를 그대로 복사하기 때문에 높은 정확도를 가진다. 기존에 제안되었던 방법들은 대부분 다이나믹 특성에 대한 성능이 부족하지만 본 논문에서 제안된 방법은 실시간으로 보정기능을 수행함으로써 다이나믹 특성에서도 우수한 성능을 가진다. 제안하는 전하 펌프는 $0.13{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계 되었으며, 면적은 $100{\mu}m\;{\times}\;160{\mu}m$이다. 1.2V의 공급전압에서 0.2V ~ 1V의 출력 전압 범위를 가진다. 충전 전류와 방전 전류는 $100{\mu}A$이며, PVT variation에 대한 전류 부정합은 1% 미만이다.
Environmental mismatch has been one of important issues discussed in matched field processing for underwater source detection problem. To overcome this mismatch many algorithms professing robustness have been suggested. Feature extraction method (FEM) [Seong and Byun, IEEE Journal of Oceanic Engineering, 27(3), 642-652 (2002)] is one of robust matched field processing algorithms, which is based on the eigenvector estimation. Excluding eigenvectors of replica covariance matrix corresponding to large eigenvalues and forming an incoherent subspace of the replica field, the processor is formulated similarly to MUSIC algorithm. In this paper, by using the ocean experimental data, processing results of FEM and MVDR with white noise constraint (WNC) are presented for two levels of multi-tone source. Analysis of eigen-space of CSDM and FEM performance are also presented.
2008년도에 발사 예정인 통신해양기상위성은 자동 영상기반 항법을 수행할 예정이다. 자동 영상기반 항법을 위해서는 랜드마크 칩과 영상간의 정합을 수행하는 랜드마크 검출도 자동 수행되어야 한다. 그러기 위해서는 자동 정합의 문제점인 오정합에 대한 해결책이 필요하다. 이런 문제를 해결하기 위해서 우리는 강인추정기법 중 하나인 Random Sample Consensus (RANSAC)를 통한 자동 오정합 판별을 제안한다. 우리는 RANSAC을 이용한 자동 오정합 판별을 실험하기 위해서 GOES-9의 영상과 해안선 데이터베이스에서 추출한 30개의 랜드마크 칩을 이용하여 정합을 수행하였다. 정합수행 후에 RANSAC 추정 기법으로 오정합을 판별해 내었으며, RANSAC에 오차 임계값으로 2.5 픽셀을 설정했을 때, 모든 오정합을 판별할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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