• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.143-151
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• 2020

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.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권6호
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• pp.323-331
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• 2013

An extreme learning machine (ELM) is an efficient learning algorithm that is based on the generalized single, hidden-layer feed-forward networks (SLFNs), which perform well in classification applications. Many studies have demonstrated its superiority over the existing classical algorithms: support vector machine (SVM) and BP neural network. This paper presents a novel face recognition approach based on a multi-class project extreme learning machine (MPELM) classifier and 2D Gabor transform. First, all face image features were extracted using 2D Gabor filters, and the MPELM classifier was used to determine the final face classification. Two well-known face databases (CMU-PIE and ORL) were used to evaluate the performance. The experimental results showed that the MPELM-based method outperformed the ELM-based method as well as other methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.382-403
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• 2020

Steganography is the art of concealing the existence of a secret data in a non-secret digital carrier called cover media. While the image of steganography methods is extensively researched, studies on other cover files remain limited. Videos are promising research items for steganography primitives. This study presents an improved approach to video steganography. The improvement is achieved by allowing senders and receivers exchanging secret data without embedding the hidden data in the cover file as in traditional steganography methods. The method is based mainly on searching for exact matches between the secret text and the video frames RGB channel pixel values. Accordingly, a random key-dependent data is generated, and Elliptic Curve Public Key Cryptography is used. The proposed method has an unlimited embedding capacity. The results show that the improved method is secure against traditional steganography attacks since the cover file has no embedded data. Compared to other existing Steganography video systems, the proposed system shows that the method proposed is unlimited in its embedding capacity, system invisibility, and robustness. The system achieves high precision for data recovery in the receiver. The performance of the proposed method is found to be acceptable across different sizes of video files.

• 한국가구학회지
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• 제21권4호
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• pp.314-325
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• 2010

Shake and gnarl in the timber market are considered as a defect of reducing the quality of timber. However, this study expects that shake and gnarl are the optimum design tools to improve aesthetics of furniture if their unique form is properly used as formative expression factors of wooden furniture. This study is conducted to suggest methods in order for consumers and designers to consider shake and gnarl as new formative factors and apply them to wooden furniture designs. The study conducts a preference survey of general people by manufacturing furniture that has or doesn't have shake and gnarl, and measures the level of aesthetics after providing furniture design majors with furniture image that reprocesses shake and gnarl in a new way. According to the findings, shake and gnarl have latent aesthetic values, which verifies that various methods can be used to improve aesthetics of wooden furniture by means of a case study. By applying hidden authentic value of the verified shake and gnarl to furniture design, various improvement methods of aesthetics will have to be actively studied.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.65-68
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• 2004

본 논문에서는 반복학습으로 음소모델을 강건하게 하여 음소기반 핵심어 검출 시스템의 성능을 개선하고자 하였다. 가변어휘 핵심어 검출 시스템은 인식 대상 핵심어의 추가와 변경이 용이하도록 모노폰 단위로 핵심어 모델과 필러 모델을 구성하였다. 핵심어 모델과 필러 모델은 동일한 음소모델을 이용하므로 각각의 음소 모델의 분별력 향상은 핵심어 검출 성능과 밀접한 관계에 있다. 따라서 본 논문에서는 음소 HMM(Hidden Markov Model)의 학습시에 반복 학습을 통하여 음소 모델을 강건하게 만든 후 핵심어 검출 실험을 수행하였다. 그 결과, 10회의 반복학습을 통하여 얻어진 음소 HMM을 이용한 핵심어 검출의 성능은 반복학습을 하지 않은 경우보다 핵심어 검출의 CA-CR 평균 성능이 $4\%$ 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.547-553
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• 2008

본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.713-718
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• 2003

조건부 밀도 전파(Condensation)는 강건한 추적 성능과 실시간 구현이 가능하다는 장점을 지닌다. 그러나 정확한 추적을 수행하기 위해서는 복잡한 형태 모델과 많은 수의 샘플을 요구하므로 현실적으로 실시간 다중 추적에 적합하지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실시간 응용에 적합하도록 작은 탐색 공간을 갖는 이산 형태의 형태 모델과 다중 추적 시각 추적기간의 상호 경쟁 관계를 고려하여 적은 수의 샘플로도 좋은 추적 성능을 보이는 경쟁적 Condensation 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안한 경쟁적 추적 알고리즘은 복잡하게 이동하는 여러 군중을 실시간으로 강건하게 추적함을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1339-1345
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• 1999

본 논문에서는 랜덤시퀀스와 Hadamard 행렬을 이용하여 다중 정보를 은폐시킬 수 있는 새로운 디지털 제안하였다. 기존의 디지털 정보은폐에 사용된 기법은 하나의 랜덤시퀀스를 정보신호에 직접 곱하여 정보신호에 에너지 레벨을 매우 낮춤으로서 불법 이용자로 하여금 은폐된 정보의 검출이나 교란을 어렵게 하였다. 그러나 여러 개의 정보를 동일한 디지털 영상에 은폐시킬 경우에는 직교성이 보장되는 은폐코드를 사용해야 하기 때문에 어느 정도 상관성을 갖는 랜덤시퀀스만으로는 정보은폐가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 랜덤시퀀스의 장점과 더불어 직교성을 갖을 수 있도록 같은 행렬을 곱할 때만 정확한 신호로 추출되는 Hadamard 행렬을 랜덤시퀀스와 함께 사용하여 다수의 은폐정보에 대해서도 정확하게 은폐된 신호를 추출할 수 있는 새로운 디지털 정보은폐 방법을 제안하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권1호
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• pp.60-65
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• 2012

This paper presents a method for occluded object based motion estimation and tracking system in dynamic image sequences using particle filter with 3D reconstruction. A unique characteristic of this study is its ability to cope with partial occlusion based continuous motion estimation using particle filter inspired from the mirror neuron system in human brain. To update a prior knowledge about the shape or motion of objects, firstly, fundamental 3D reconstruction based occlusion tracing method is applied and object landmarks are determined. And optical flow based motion vector is estimated from the movement of the landmarks. When arbitrary partial occlusions are occurred, the continuous motion of the hidden parts of object can be estimated by particle filter with optical flow. The resistance of the resulting estimation to partial occlusions enables the more accurate detection and handling of more severe occlusions.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.79-88
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• 1989

본 논문에서는 2차원적인 CT영상의 단면으로부터 3차원 영상을 재구성하고 수정하기 위한 시스템을 구성하기 위하여 선형 octree를 이용하였다. 선형 octree를 소형 컴퓨터 시스템에 적용할 경우, 재구성하기 위하여 소요되는 많은 데이터를 효율적으로 압축할 수 있었다. 특히 이러한 트리구조는 공간적인 개념이 포함되어 있는 계층적인 표현방식을 갖기 때문에 3차원 영상을 2차원 화면에 표현하기 위한 은면제거를 효율적으로 수행할 수 있었으며, 관측위치의 변환 및 명암표시의 실현이 가능하였다. 실제 CT에 의하여 획득된 인체기관을 재구성하여 봄으로서 기술적 기법들 확인하였으며, 임상적인 치료와 외과 수술계획에 사용될 가능성을 확인하여 보았다.