지역 패턴을 정확하게 부호화 하는 방법은 텍스처 분류 연구에 매우 중요한 요소다. 하지만 기존 널리 연구된 LBP기반 방법들은 잡음에 취약한 근본적인 문제점이 있다. 최근 표정인식 분야에서 에지반응 값과 방향 정보를 활용한 LDP방법이 제안되었다. LDP방법은 LBP보다 잡음에 강하고 더 많은 정보를 코드에 수용할 수 있는 장점이 있지만 텍스처 분류에 적용하기에는 치명적인 회전 변화에 민감한 단점이 있다. 본 논문에서는 LDP 방법에 회전 불변 특성을 결합하고 기존 LDP가 가지고 있던 부호 정보를 수용하지 않은 단점과 밝기 값 차이가 적은 영역에서 의미 없는 코드가 생성되는 단점을 극복한 새로운 지역 패턴 부호화 방법인 Rotation Invariant Local Directional Pattern 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법의 텍스처 분류 성능을 입증하기 위해 널리 사용되는 UIUC, CUReT 데이터 셋에서 텍스처 분류를 수행했다. 그 결과 제안된 RILDP방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 보여주었다.
본 연구는 이차원 DFN(discrete fracture network) 시스템에서 절리의 빈도 및 길이분포에 따른 절리텐서의 성분 및 일차불변량이 DFN의 블록수리전도 특성에 미치는 영향을 평가하였다. 확정적인 두 방향의 절리군을 사용하여 절리군의 빈도와 길이분포에 따라 생성된 총 36개의 DFN 시스템에서 각각 매 $30^{\circ}$ 간격으로 설정된 수두경사에 따른 블록수리전도도와 절리텐서의 성분 간의 상관성 분석이 수행되었다. DFN 블록의 블록수리전도도는 이에 직교하는 방향의 절리텐서 성분과 강한 상관관계를 갖는다. 본 연구의 연결성을 유지한 DFN 시스템은 절리텐서의 일차불변량이 2.0~2.5 이상일 때 등가의 연속체 해석이 가능한 것으로 평가되었다. 절리텐서의 일차불변량은 평균 블록수리전도도와 매우 강한 함수관계를 갖으며 DFN 시스템의 블록수리전도 특성을 평가하는 데에 사용될 수 있다. 또한, 본 연구를 통하여 절리텐서의 일차불변량을 이용한 DFN 시스템의 업스케일링 가능성이 논의되었다.
본 연구에서는 여러 제조 공정에서 발생하는 주기 신호의 불규칙한 길이를 보정하기 위하여 시불변 특징점 추출 및 정합(Time Invariant Feature point Extraction and Matching, 이하 TIFEM)을 이용한 길이보정 알고리즘을 제안한다. 신호 중간에 길이 변동이 발생 하는 주기신호의 경우 정확하게 길이를 보정하기 위해서는 더 많은 수의 특징점이 필요하며, 추출된 특징점은 신호의 패턴 정보를 포함하고 시간과 크기에 불변한 성질을 가져야 한다. 본 연구에서 제안하는 TIFEM알고리즘은 위의 성질을 가지는 신호 고유의 특성을 추출하고 추출한 특성들을 각각 시점에 해당하는 특성 벡터로 구성한다. 구성된 특성 벡터에서 유효한 벡터만을 걸러내어 길이보정을 위한 특징점으로 선정한다. 선정된 특징점들을 정합한 후 구간별로 길이를 보정하여 보다 정확한 주기 신호의 길이보정을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 반도체 공정에서 발생되는 3종류의 신호를 모방하여 생성한 실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
디지털 영상에서 워터마킹이란 영상의 저작권 보호를 위한 방법이다. 이때 삽입되는 저작권 정보를 워터마크라 하고 이는 외부의 공격을 받더라도 쉽게 제거되지 않아야 한다. 그러나 대부분의 워터마킹 기법이 영상 압축, 필터링 둥의 파형 공격(waveform attack) 에는 강인하나 회전, 크기 변화, 이동, 잘려짐(cropping) 등과 같은 기하학적 공격(geometrical attack) 에 쉽게 깨어지는 단점을 보인다. 본 논문에서는 기하학적 공격에 대한 해결책으로 영상에서 불변의 무게중심(invariant centroid) 을 구하고 이를 템플릿(template) 으로 이용한 대수-극 좌표계 변환과 이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT) 을 사용하여 워터마크를 삽입하고 검출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 첨가된 영상에 가해지는 기하학적 공격은 불변의 무게중심과 대수-극 좌표계를 이용한 방법으로 극복하고, 파형 공격은 DCT 변환을 이용하여 해결하였다. 또한 워터마크 정보만을 역 LPM 변환하여 원 영상에 삽입하는 간접 삽입 방법을 사용함으로써 좌표계 변환으로 인한 화질의 열화를 막을 수 있었다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법에서 삽입된 워터마크의 검출이 불가능한 잘림을 동반한 기하학적 공격 후에도 워터마크의 검출이 가능하였다.
비선형 불변 공격은 비교적 간단한 구조의 키 스케줄을 갖는 경량 블록암호에서 필수적으로 고려되어야 할 공격이다. 간단한 구조의 키 스케줄을 갖는 경량 블록암호가 비선형 불변 공격에 저항성을 보이는 방법으로 가장 잘 알려진 것은 라운드 키 간의 차분 중 알려진 것들의 집합에서 선형계층에 대해 불변인 최소의 선형공간의 크기가 블록 크기와 같은지를 확인하는 것이다. 본 논문에서는 다음과 같은 연구 결과를 제시한다. 설계자 관점에서 비트 순열을 선형계층으로 사용하는 SPN 구조 경량 블록암호는 라운드 키 간의 차분의 종류가 한가지여도 비선형 불변 공격에 안전할 수 있음을 증명하고, 그러한 비트 순열의 형태와 개수를 제안한다. 또한, PRESENT 구조 블록암호는 비선형 불변 공격에 저항성을 갖기 위해 적어도 두 종류의 라운드 키 간의 차분이 필요함을 전수조사를 통해 보이며, 두 종류의 라운드 키 간의 차분을 필요로 하는 비트 순열을 사용해도 차분 공격에 대한 저항성이 오히려 증가할 수 있음을 보인다. 마지막으로 GIFT의 S-box를 사용하면서 BOGI 설계 논리를 유지하는 모든 비트 순열의 불변 성분 분포를 통해, 변형된 GIFT 구조 블록암호는 비선형 불변 공격에 저항성을 갖기 위해 적어도 8종류의 라운드 키 간의 차분이 필요함을 보인다.
Image normalization is one of the important areas in pattern recognition. Also, log-polar images are useful in the sense that their image data size is reduced dramatically comparing with conventional images and it is possible to develop faster pattern recognition algorithms. Especially, the log-polar image is very similar with the structure of human eyes. However, there are almost no researches on pattern recognition using the log-polar images while a number of researches on visual tracking have been executed. We propose an image normalization technique of log-polar images using momentums applicable for affine-invariant pattern recognition. We handle basic distortions of an image including translation, rotation, scaling, and skew of a log-polar image. The algorithm is experimented in a PC-based real-time vision system successfully.
In this paper, we propose a method that extracts an invariant biometric key in order to apply this biometric key to the crypto-biometric system. This system is a new authentication architecture which can improve the security of current cryptographic system and solve the problem of stored template protection in conventional biometric system, also. To use biometric information as a cryptographic key in crypto-biometric system, same key should be generated from the same person. However, it is difficult to obtain such an invariant biometric key because biometric data is sensitive to surrounding environments. The proposed method solves this problem by clustering Iris Codes obtained by using independent component analysis (ICA).
A direct authentication from gray-scale image, instead of the conventional multi-step preprocessing, is proposed using Gabor filter-based features from the gray-scale fingerprint around core point. The core point is located as a reference point for the translation invariant matching. And its principal symmetry axis is detected for the rotation invariant matching from its neighboring region centered at the core point. And then fingerprint is divided into non-overlapping blocks with respect to the core point and features are directly extracted form the blocked gray level fingerprint using Gabor filter. The proposed fingerprint authentication is based on the Euclidean distance between the corresponding Gabor features of the input and the template fingerprints. Experiments are conducted on 300${\times}$300 fingerprints obtained from a CMOS sensor with 500 dpi resolution, and the proposed method could lower the False Reject Rate(FRR) to 18.2% under False Acceptance Rate(FAR) of 0%.
Kim, Hyeseon;Mai, Anh Duc;Nguyen, Thi Lan Huong;Ninh, Van Thu
대한수학회보
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제57권5호
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pp.1241-1249
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2020
Let Ω be a domain in ℂn. Suppose that ∂Ω is smooth pseudoconvex of D'Angelo finite type near a boundary point ξ0 ∈ ∂Ω and the Levi form has corank at most 1 at ξ0. Our goal is to show that if the squeezing function sΩ(𝜂j) tends to 1 or the Fridman invariant hΩ(𝜂j) tends to 0 for some sequence {𝜂j} ⊂ Ω converging to ξ0, then this point must be strongly pseudoconvex.
In this paper, we shall prove several results concerning Ricci curvature of a Riemannian manifold (M, g) := (SU(2), g) with an arbitrary given left invariant metric g. First of all, we obtain the maximum (resp. minimum) of {r(X) := Ric(X,X) | ${||X||}_g$ = 1,X ${\in}$ X(M)}, where Ric is the Ricci tensor field on (M, g), and then get a necessary and sufficient condition for the Levi-Civita connection ${\nabla}$ on the manifold (M, g) to be projectively flat. Furthermore, we obtain a necessary and sufficient condition for the Ricci curvature r(X) to be always positive (resp. negative), independently of the choice of unit vector field X.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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