이 논문은 현재 잘 알려진 3종류의 블라인드 워터마크 삽입 및 검출방법을 신호처리 관점에서 소개한다. 이들 3가지는 각각 상 관관계기반 방법, 에코기반 방법, 그리고 패치워크 방법이다. 이들 방법은 시간영역 (또는 공간영역) 또는 변환영역에서 적용할 수 있다. 이 논문에서는 이들 세 방법을 구현하는데 필요한 기초이론 및 구현방법을 제공한다. 아울러 실제 약간의 실험 결과들을 포함시켰다.
본 논문은 DS-CDMA에서 발생하는 원근문제를 해결하기 위하여 CMA를 이용한 블라인드 다중 사용자 검출기를 제안하였다. 이 검출기는 신호 대 간섭비(SIR)의 수렵 특성을 통하여 기존 검출기인 MOE와 비교되었다. 기존의 방법은 사용자의 확산 파형뿐만 아니라 타이밍에 대한 정보가 필요하지만, 제시된 방법은 CMA를 사용함으로 사용자의 확산 코드 파형만을 요구하는 장점이 있다. 신호 대 간섭비의 특성을 나타내는 수렴 곡선을 통하여 기존 검출기인 MOE보다, 제안된 블라인드 CMA 다중 사용자 검출기의 성능이 우수함을 알 수 있었다. 제안된 다중 사용자 검출기는 비트 에러율(BER)을 기준으로 하였을 때, 신호 대 잡음비(SNR)와 원근비(near-far ratio)가 변화되는 가운데, 이에 대한 성능 평가가 이루어졌고, 사용자를 2명에서 16명으로 변화시켜가며 가우시안 채널과 레일라이 채널 하에서도 신호 대 간섭비를 비교하여 살펴보았다. 이러한 조건 모두에서 CMA를 이용한 블라인드 다중 사용자 검출기가 기존 MOE 다중사용자 검출기에 비해 우수한 특성을 나타냄을 알 수 있었다.
이 논문에서는 토널 특성을 이용한 브라인드 오디오 워터마킹을 제안한다. 먼저 기존의 심리음향연구를 통해 토널의 인지영향에 대해 살펴보고, 토널 성분이 여러 신호처리 후 변동측면에서 매우 안정적인 특성을 가짐을 다른 워터마크에 이용되는 특성들과 비교하여 보였다. 이를 기반으로 토널 마스커를 구성하는 주파수 신호들의 관계를 이용한 브라인드 오디 오 워터마킹(blind audio watermarking) 기법을 제안하였다. 이 기법이 적용된 오디오에 대한 SDG(Subjective Diff-Grades) 음질평가에서 평균 SDG 0.27의 결과를 얻었고 이는 비지각성 면에서 토널의 인지 영향을 이용한 워터마킹이 유용하다고 볼 수 있다. 또한 time shift를 제외한 여러 신호처리 후의 워터마크 추출 결과는 98%이상으로 제안한 워터마킹의 강인성을 보였다. Time shift처리에 대해서는 시간 축 상에서 최적의 위치를 찾아 추출하는 새로운 방법을 적용하여 추출율 90%의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 블라인드 최소 출력 에너지 다중 사용자 검출 기법을 멀티 캐리어 대역 확산 코드 분할 다중접속 시스템에 적용하고자 하였다. MC/DS-CDMA는 다중 사용자의 접속으로 인하여 성능 저하 문제가 발생한다. 시스템의 성능을 높이기 위해서는 다중 사용자 성분을 제거할 필요가 있다. 블라인드 간섭 제거기는 검출하고 자 하는 사용자의 최소한의 정보만을 가지고도 정보 신호 검출이 가능하다. 제안된 수신기의 성능을 평가하기 위해서, 가우시안 채널하에서 실행하였다. 모의실험 결과를 살펴보면, 다중 사용자 간섭이 없는 경우에서는 제안된 수신기가 약 6[dB] 정도의 신호대 잡음비 이득을 얻었고, 다중 사용자 간섭이 존재하는 경우는 약 3[dB] 이득을 얻을 수 있었다. 또한, 사용자의 수용 용량을 비교한 결과 제안된 구조가 기존 방법에 비하여 약 2배 정도 용량을 지니고 있음을 알 수 있었다. 실험 결과를 통하여 제안된 방식이 더 우수한 것을 알 수 있었다.
해양쓰레기는 해양생물의 생존, 바닷물 오염, 풍경 등 생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 2차적으로 경제적 손실 및 인간 건강에 악영향을 끼친다. 수중 및 해수면 쓰레기 문제에 대한 연구는 활발히 진행되고 있는 반면 사람의 접근이 어려운 사각지대의 해양쓰레기 해결방안 연구는 더디게 이뤄지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 드론을 활용해 테트라포드와 같은 사각지대에서 해양쓰레기를 탐지 및 추적한다. 또한 탐지된 쓰레기는 드론의 GPS, 고도, 방위 값 등으로 위치 좌표를 계산해서 이를 시각화한다. 본 연구에서 제안하는 드론을 활용한 해양쓰레기 탐지 및 위경도 매칭 방법은 사각지대에서의 해양쓰레기 문제에 효과적으로 대응할 수 있는 해결책을 제시한다.
This study was designed to compare the performance of liquid-based preparation from the AutoCyte PREP with the conventional cervicovaginal smear in masked split-samples. In randomly selected 840 cases, the conventional smear was always prepared first, and the AutoCyte PREP used the resldual cells on the collecting device. Parallel AutoCyte PREP slides and matched conventional smears were screened in a blind fashion. All abnormals and 10% random normal cases were reviewed by two pathologists in a blind fashion. The Bethesda System was used for reporting the diagnosis and specimen adequacy. The diagnoses from the two methods were agreed exactly in 767(91.3%) of 840 cases. The AutoCyte PREP demonstrated a 25% overall improvement in the detection of squamous intraepithelial lesion(SIL). The ratio of ASCUS to SIL was decreased as 0.45 compared with 1.00 of conventional smear. The AutoCyte PREP produced excellent cellular preservation and superior sensitivity for detection of atypical cells as compared to the conventional smear. It makes us to be able to subclassify ASCUS into from WNL to HSIL. We thought that the AutoCyte PREP method might contribute to increase the detection rate of abnormal cells than conventional methods.
주파수 도약신호는 전송시간 동안 반송파 주파수를 변경시켜 주파수 대역에서 확산 스펙트럼 특성을 가진다. 이러한 특성으로 주파수 도약신호는 무선채널환경에서 저피탐 및 항재밍 능력이 필요한 분야에 널리 활용된다. 본 논문에서는 미상의 주파수 도약신호에 대해 시작시간, 유지시간, 그리고 도약주파수를 포함하는 도약정보를 생성하는 기법을 제안한다. 제안한 블라인드 도약정보 생성 기법은 스펙트럼 데이터로부터 신호원에 대한 탐지정보를 생성하고, 이로부터 대상 주파수 도약신호의 출현, 유지, 그리고 종료 여부를 추정하는 동작 과정으로 도약정보를 추출한다. 또한, 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 기법이 다양한 주파수 도약신호에 대하여 탐지 누락 없이 정확한 도약정보를 제공함을 확인하였다.
인터넷을 기반으로 하는 디지털 컨텐츠 응용 분야에서 디지털 콘텐츠의 보안 및 인증은 매우 중요하다. 특히, 콘텐츠의 인증을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있다. 디지털 워터 마킹은 이와같은 방법 중 하나이다. 특히, 논문은 디지털 이미지의 응용에서 동작하는 디지털 워터마크 기반 인증 방법을 제시한다. 제안 된 워터마크는 3 상태 정보를 가지고 있으며 참조 콘텐츠 없이 임베딩 및 검출을 수행하는 블라인드 워터마킹 방법이다. 디지털 콘텐츠의 소유자 정보를 인증 할 때 자기 상관 함수를 사용한다. 또한, 주파수 영역(DWT Domain)에서 원본 콘텐츠의 신호에 적응적이도록 대역 확산(Spread Spectrum) 방식을 사용한다. 따라서 은닉정보의 검출에서 일어나는 오류의 가능성을 줄였다. DWT에서의 워터마킹은 다른 변환 방법 (DFT, DCT 등)보다 빠른 은닉/검출의 장점을 가진다. 크기가 N=m X m인 이미지를 사용할 때의 계산량은 2상태 워터마크는 O (N·logN)인 반면 O (N)으로 줄어들 수 있다. 가장 우수한 장점은 비트 당 더 많은 정보를 숨길 수 있다는 것이다.
Amal Al-Shahrani;Amjad Alghamdi;Areej Alqurashi;Raghad Alzahrani;Nuha imam
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.1-10
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2024
Individuals with visual impairments face numerous challenges in their daily lives, with navigating streets and public spaces being particularly daunting. The inability to identify safe crossing locations and assess the feasibility of crossing significantly restricts their mobility and independence. Globally, an estimated 285 million people suffer from visual impairment, with 39 million categorized as blind and 246 million as visually impaired, according to the World Health Organization. In Saudi Arabia alone, there are approximately 159 thousand blind individuals, as per unofficial statistics. The profound impact of visual impairments on daily activities underscores the urgent need for solutions to improve mobility and enhance safety. This study aims to address this pressing issue by leveraging computer vision and deep learning techniques to enhance object detection capabilities. Two models were trained to detect objects: one focused on street crossing obstacles, and the other aimed to search for objects. The first model was trained on a dataset comprising 5283 images of road obstacles and traffic signals, annotated to create a labeled dataset. Subsequently, it was trained using the YOLOv8 and YOLOv5 models, with YOLOv5 achieving a satisfactory accuracy of 84%. The second model was trained on the COCO dataset using YOLOv5, yielding an impressive accuracy of 94%. By improving object detection capabilities through advanced technology, this research seeks to empower individuals with visual impairments, enhancing their mobility, independence, and overall quality of life.
In this paper, we propose an audio extraction method to decrease the influence of the original signal by modifying the watermarking detection system proposed by P. Bassia et al. In the extraction of the watermark, we employ a simple mean filter to remove the influence of the original signal as a preprocessing of extraction and the repetitive insertion of the watermark. As the result of the experiment, for which we used about 20 kinds of actual audio data, we obtain a watermark detection rate of about 95% and a good performance even after the various signal processing attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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