본 논문에서는 변경된 Given회전을 이용한 QR 분해와 이를 기반으로 하는 RLS 알고리듬의 구현에 대하여 연구하였다. Givens 회전은 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer) 연산을 반복 수행하여 구한다. QR 분해의 계산 시간을 줄이기 위해 1회의 Givens 회전에 필요한 CORDIC 연산의 반복 회수를 제한하였으며 보정계수를 계산할 때의 제곱근 계산을 없애기 위해 2회전 방법을 사용하였다.
본 논문에서는 디자인 QR 코드 기반의 정품 인증 프레임워크 및 정품 판별 알고리듬을 제안한다. 정품 인증 프레임워크는 디자인 QR 코드, 정품 인증용 앱(App) 그리고 서버 시스템으로 구성된다. 디자인 QR 코드는 기존 QR 코드에 시각적인 효과를 고려하여 코드의 모양을 상품이나 제조사에 맞게 변형한 코드를 말한다. 디자인 QR 코드에는 정품 인증을 위한 제조사 및 상품에 대한 정보가 기록된다. 디자인 QR 코드의 내용은 일반 QR 코드 리더기로 그 정보를 일부 확인할 수 있지만 1차 인증을 위한 정보가 함께 포함되어 있어 그 의미를 파악할 수는 없다. 정품인증용 앱은 정품 인증용 QR 코드를 스캔하여 1차 인증을 수행하고 그 결과는 서버 시스템으로 전송한다. 서버 시스템에서는 QR 코드의 내용을 바탕으로 조회 위치, 시간, 횟수 등 조회 이력을 바탕으로 조회 패턴에 따라 진위 여부를 2차적으로 인증한다. 제안하는 프레임워크는 서버 시스템을 통해 조회 이력을 관리함으로써 정품 인증을 위해 필요한 추가 비용을 최소화함과 동시에 인증 효과를 높일 수 있으며, 안산시 쓰레기봉투 관리를 위해 도입되어 사용되는 등 실제 사용에서도 효과적임이 입증되었다.
2차원 QR Code는 1차원 바코드의 용량, 크기, 방향에 대한 한계를 개선하였으며, 방대한량의 데이터를 압축하여 저장할 수 있는 능력을 갖추고 많은 응용분야에서 사용되고 있다. 최근에는 QR Code를 인식할 수 있는 스마트 폰의 도입과 사용의 증대로 QR Code의 도입이 급속도로 확산되었다. 하지만 다양한 정보를 저장할 수 있는 QR Code의 디코딩 기술에 대한 구체적인 문서화가 없는 상태이다. 따라서 본 논문에서는 QR code의 인코딩에 따른 디코딩 과정에 대해 구체적인 처리 절차와 알고리즘을 제시하고 예를 통해 디코딩 과정을 상세히 이해시키는데 연구목적이 있다.
본 논문은 확장 QR-RLS 알고리즘을 이용한 시스토릭 어레이 구조를 갖는 적응 결정 궤환 등화기에 대해서 소개한다. 무선 이동 통신 시스템의 경우 빠른 시변환 채널로 인해 고속의 수렴 특성을 갖는 등화기가 필수적으로 요구된다. 최근에 이러한 성질을 만족하는 QR-RLS 알고리즘 기반의 등화기가 소개되었으며, RLS 알고리즘이 갖는 높은 수렴 속도와 시스토릭 어레이의 병렬 파이프라인 형태로 구현 가능함으로 인해 계산상의 높은 효율성을 가진다. 그러나 일반적인 QR-RLS 알고리즘은 별도의 등화기 가중치 추출과정을 필요로 하며, 이로 인해 적응 처리 과정을 완전한 파이프라인 형태로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 확장 QR-RLS 알고리즘을 기반으로 제곱근 연산을 배제한 계산과정을 통해 채널 출력의 입력으로부터 가중치 갱신까지 완전환 파이프라인 방식으로 처리가 가능한 시스토릭 어레이 구조의 결정 궤환 등화기를 소개한다.
최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.
그래프 노드상에서 발생하는 그래프 신호의 일부를 선택해서 만든 샘플링 신호로부터 원신호를 복원하기 위해, 복원오차를 최소화하기 위한 최적의 샘플링 집합을 선택하는 알고리즘에 관해 연구한다. 복잡도 개선을 위해 복원오차를 직접적으로 최소화하는 대신에, 복원오차의 상한값을 비용함수로 사용하고, QR분해 적용을 통해 발생하는 상삼각행렬의 대각선상에 위치하는 값으로 샘플링을 결정할 수 있게 하는, 저 복잡도를 갖는 반복적 탐욕알고리즘을 제안한다. 기존의 샘플링 선택 방법과 비교하여, 제안 알고리즘이 복원 성능 저하를 평균 5%미만으로 유지하면서, 약 3.5배 빠른 실행시간을 보임을 다양한 그래프 상황에서 실험을 통해 확인한다.
현재 스마트 폰의 대중적인 보급으로 QR코드는 다양한 부가 서비스를 가능하게 하고 있다. 그러나 곡면에 부착된 QR코드는 불균일한 조도로 인해 인식률 저하를 초래한다. 그래서 본 논문에서는 QR 코드와 같은 응용에 적합하도록 블록 적응적 이진화 방법을 도입하여 최적의 이진화 임계치를 구하는 방법을 도입한다. 즉, 큰 블록에 대해 히스토그램을 구하여 초기의 임계치를 구하고, 그 블록을 분할하여 히스토그램에 따른 블록의 특성이 반영된 세분화된 임계치를 구하는 방법으로 이진화를 수행한다. 또한, 모폴로지 연산을 도입하여 QR코드와 같은 이웃 화소들의 특징이 반영되도록 하는 방법으로 적용된다. 주어진 정품 칼라코드와 입력 코드를 다수의 방법으로 비교하여 정품을 구별하는 판별 방법을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 QR코드를 검출함에 있어 제안한 방법은 기존의 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하며, 또한, 기존의 방식에 비해 40도까지의 높은 곡률에서도 우수한 인식률을 유지함을 보인다.
현재 QR 코드는 가장 흔히 사용되고 있는 2차원 바코드이다. QR코드는 작은 크기, 높은 부호화 및 에러 보정 능력, 손쉬운 생성 및 읽기 과정 등의 장점으로 인해 많은 응용에 활용되고 있다. 최근에는 인쇄된 컬러 QR코드 응용을 통하여 제한된 정보 저장 능력을 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 컬러 정보를 QR코드에 다중화함으로써, 정보 추출을 위한 색상 간의 간섭 왜곡뿐만 아니라 기하왜곡 등으로 인하여 삽입 정보를 제대로 추출하는데 어려움을 갖게 된다. 본 논문에서는 색상차 왜곡과 기하 왜곡을 극복하기 위한 강인하고 효과적인 정보 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CMYK 컬러 모델에 기반하여 컬러 QR코드를 생성함과 더불어 정보 읽기 과정에서 전역 공간 정합과 국부 공간 탐색을 적응적으로 사용함으로써 삽입 정보 인식률을 개선하는 것이다. 인쇄된 QR코드에 대한 다양한 실험을 통해 제안한 방법은 실제 삽입된 정보를 추출함에 있어서 3% ~ 5% 정도의 비트 인식률 개선효과를 보인다.
QR 코드는 바코드보다 수백 배 많은 양의 데이터를 인코딩할 수 있도록 기능을 향상시킨 코드체계로서 이미지 훼손에 강하다. 이러한 이유로 QR 코드는 최근에 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어 항공권 티켓 (보딩 통제 시스템), 푸드 (야채, 육류 이력) 추적 시스템, 콘택트렌즈 관리, 처방전 관리, 환자 손목밴드 (환자관리) 등에 사용된다. 본 논문에서는 이진 이미지에 대한 가역적인 데이터은닉 방법을 제안한다. 가역적인 데이터 은닉방법은 스테고 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원본 이미지를 복원할 수 있기 때문에서 다양한 목적으로 활용될 수 있다. QR 코드는 누구나 코드를 생성할 수 있으므로 위조된 QR 코드를 이용하여 범죄에 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이를 방지하기 위해서 이진 QR 코드 이미지에 인증 데이터를 은닉하여 위조여부를 확인할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 제안한 방법은 실험을 통해서 입증을 하였다.
현재 광고 분야 등에 널리 사용되고 있는 흑백 QR코드의 정보 저장 용량을 증가시키기 위해 칼라 QR코드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 칼라 QR코드는 프린팅 또는 스캐닝 과정에 의해 복재가 될 수 있으며, 이 과정에서 불충분한 조도에 의한 색상 왜곡과 잡음, 카메라의 낮은 해상도와 기하학적 변형의 가능성이 있다. 이러한 일련의 복합적인 과정들은 품질 저하와 인식률 저하를 초래한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 칼라 QR코드에 패턴 삽입을 고려하고, 이를 위한 효과적인 인식 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법을 통해 기존에 다루어진 대표적인 패턴을 도입하고, 인식률 측면에서 실험을 수행하여 그 결과를 비교 분석한다. 즉, 인식과정에 있어서 쉽게 초래되는 가우시안 잡음과 블러링, 기하학적 변형 등의 잡음을 고려하여 성능을 비교 분석한다. 다양한 실험을 통해 가우시안 잡음과 블러 측면에서 단순한 패턴의 칼라 QR코드가 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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