• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4508-4530
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• 2021

Today distributed data storage service are being widely used. However lack of proper means of security makes the user data vulnerable. In this work, we propose a Randomized Block Size (RBS) model for secure data storage in distributed environments. The model work with multifold block sizes encrypted with the Chinese Remainder Theorem-based RSA (C-RSA) technique for end-to-end security of multimedia data. The proposed RBS model has a key generation phase (KGP) for constructing asymmetric keys, and a rand generation phase (RGP) for applying optimal asymmetric encryption padding (OAEP) to the original message. The experimental results obtained with text and image files show that the post encryption file size is not much affected, and data is efficiently encrypted while storing at the distributed storage server (DSS). The parameters such as ciphertext size, encryption time, and throughput have been considered for performance evaluation, whereas statistical analysis like similarity measurement, correlation coefficient, histogram, and entropy analysis uses to check image pixels deviation. The number of pixels change rate (NPCR) and unified averaged changed intensity (UACI) were used to check the strength of the proposed encryption technique. The proposed model is robust with high resilience against eavesdropping, insider attack, and chosen-plaintext attack.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.221-235
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• 2022

Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.

• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.118-132
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• 1996

본 논문에서는 웨이블렛 변환에 의해서 얻어진 고주파 대역에 웨이블렛 변환을 반복 적용하면 분해된 대역들이 필터링 방향에 따라서 대역 내의 웨이블렛 계수의 자승합으로 정의되는 에너지량을 다르게 갖는 특성을 이용하여 영상을 압축 부호화한다. 2차원 영상에 웨이블렛 변환을 적용하면 하나의 저해상도 영상과 세 개의 고주파 대역을 얻을 수 있다. 원영상에 포함되어 있는 고주파 성분은 웨이블렛 변환에 의해서 수평 방향, 수직 방향, 대각 방향의 윤곽선 형태로 세 개의 고주파 대역에 나뉘어서 존재하게 된다. 이러한 세 개의 고주파 대역에 다시 웨이블렛 변환을 적용하면, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 저역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 크게 나타나지만, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 고역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 적게 나타난다. 그러므로, 효율적인 압축을 위하여 에너지량이 적은 대역들을 부호화 과정에서 제외하며 제외되지 않은 나머지 대역들은 대역에 따라 DPCM 또는 임계값을 이용하여 양자화한 후에 엔트로피 부호화한다. 본 논문에서 제안한 방법은 압축률과 화질면에서 기존의 웨이블렛 변환과 벡터 양자화를 이용한 방법보다 우수한 성능을 보인다는 것을 실험을 통하여 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.8-14
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• 2017

디인터레이싱이란 두 개의 필드(짝수 필드 및 홀수 필드)로 구성된 인터레이스 영상을 프로그레시브 영상으로 변환하는 기술이다. 이는 크게 공간영역에서의 디인터레이싱과 시간영역에서의 디인터레이싱 기술로 나뉠 수 있다. 공간영역에서의 기법은 하나의 독립적인 필드만을 사용하여 디인터레이싱을 수행하는 것으로 하드웨어의 구성은 용이하지만 디인터레이싱 대상 화소의 정보가 해당 필드에 존재하지 않는 경우 화질 열화가 발생할 수 있다. 반면 시간영역에서의 기법은 메모리 사용량이 높고 하드웨어의 구성이 어렵지만 보다 높은 객관적 화질을 얻을 수 있다. 하지만 움직임 추정이 잘못된 경우 현저한 화질열화가 발생한다. 제안하는 방법은 공간영역에서의 디인터레이싱 기법으로 대상화소 주변의 통계적 특성에 따라 서로 다른 기법을 사용하여 디인터레이싱을 수행한다. 이 과정에서 최적의 디인터레이싱 방법의 선택을 위해 엔트로피 기반의 대표적인 분류 알고리즘인 C4.5 알고리즘을 적용한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 이전의 여러 방법들과 비교하여 높은 객관적 화질을 가지는 것을 볼 수 있었으며, 주관적 화질 또한 상대적으로 유사하거나 높은 것을 볼 수 있었다.

• 대한의생명과학회지
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• 제18권4호
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• pp.399-405
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• 2012

The brain is the body's most organized and controlled organ, and it governs various psychological and mental functions. A brain abnormality could greatly affect one's physical and mental abilities, and consequently one's social life. Brain disorders can be broadly categorized into three main afflictions: stroke, brain tumor, and dementia. Among these, stroke is a common disease that occurs owing to a disorder in blood flow, and it is accompanied by a sudden loss of consciousness and motor paralysis. The main types of strokes are infarction and hemorrhage. The exact diagnosis and early treatment of an infarction are very important for the patient's prognosis and for the determination of the treatment direction. In this study, texture features were analyzed in order to develop a prototype auto-diagnostic system for infarction using computer auto-diagnostic software. The analysis results indicate that of the six parameters measured, the average brightness, average contrast, flatness, and uniformity show a high cognition rate whereas the degree of skewness and entropy show a low cognition rate. On the basis of these results, it was suggested that a digital CT image obtained using the computer auto-diagnostic software can be used to provide valuable information for general CT image auto-detection and diagnosis for pre-reading. This system is highly advantageous because it can achieve early diagnosis of the disease and it can be used as supplementary data in image reading. Further, it is expected to enable accurate medical image detection and reduced diagnostic time in final-reading.

• 방송공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.127-133
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• 1999

기존의 이산 웨이브렛 변환 기반 플랙탈 영상 압축은 프랙탈 부호화시 고정된 블럭 크기를 사용하므로 낮은 비트율에서 PSNR을 감소시킨다. 본 논문에서는 플랙탈 부호화시 가변 블록 크기를 사용하여 PSNR을 개선하는 이산 웨이브렛 기반 프랙탈 영상 부호화를 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 이산 웨이브렛 변환 계수들의 절대값을 최하고, 같은 공간 영역에 해당하는 다른 고주파 부대역의 이산 웨이브렛 변환 계수들을 묶어서 레인지 블록과 도메인 블록을 만든다. 그리고 각각의 레인지 블록 레벨의 레인지 블록에 대한 프랙탈 코드를 지정하고, 프랙탈 부호화,\ulcorner0\ulcorner부호화와 스칼라 양자화중 하나를 선택하여 만든 집합인 결정 트리 C를 만들고 스칼라 양자화기의 집합 q를 선택한다. 웨이브렛 계수, 프랙탈 코드와 결정 트리를 적응적 산술 부호화기를 사용하여 엔트로피 nq호화 한다. 제안된 방법은 낮은 비트율에서 PSNR을 개선하고 복원 영상의 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과를 통해서 제안한 방법은 기존의 프랙탈 부호화 방법과 웨이브렛 변환 부호화 방법에 비해 더 좋은 PSNR과 더 높은 압축율을 얻었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.397-403
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• 2015

본 논문은 임펄스 초광대역 레이다를 이용한 ISAR 영상의 기하보정 방법에 대해 서술하였다. 임펄스 초광대역 레이다는 시간영역에서 신호처리를 하므로 다중 경로, 간섭 문제 등이 일어나지 않는 장점이 있다. 안테나와 대상체 사이의 송수신 신호를 평면파라고 가정하면, ISAR 기하 모델에서 회전축의 중심을 점표적을 이용하여 계산한다. 수신 데이터에서 합성을 수행하기 전, 점표적은 최대 점의 위치를 최소 자승법으로 근사하여 회전축의 중심을 알아낼 수 있다. 이 방법은 대조비가 더 뛰어난 영상을 얻을 수 있었고, 엔트로피도 가장 큰 값을 가질 수 있었다. 이러한 방법은 장비를 최초 작동하거나 주기적으로 사용되어서 회전축의 중심을 보상하여 영상 합성을 할 것이다. 의료나 보안 감시와 같은 고정된 기하를 가지는 영상화 장비에서 유용하게 사용될 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권11호
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• pp.625-636
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• 2014

본 논문에서는 웨이브렛 계수의 비트율-왜곡 최적화 기반 블록 부호화를 사용하는 새로운 임베디드 영상 압축방법을 제안한다. 웨이브렛 계수의 크기에 따라 셋분할 부호화나 블록분할 부호화를 수행하는 기존의 임베디드 부호화 방법들과는 달리, 제안한 방법에서는 웨이브렛 계수나 블록들을 비트율-왜곡비 기댓값에 따라 정렬함으로서 비트율-왜곡 최적화를 수행하는 동시에 비트율-왜곡비 기댓값을 이용하여 최적화된 블록분할 부호화를 수행한다. 또한 제안한 방법에서는 엔트로피 부호화를 위해 웨이브렛 계수들간에 존재하는 다양한 상관관계를 이용한다. 실험 결과는 제안한 영상 압축 방법이 기존의 임베디드 부호화 방법인 SPIHT 및 EBCOT와 비교하여 각각 0.11~1.16dB 및 -0.18~0.52dB의 PSNR 성능향상을 제공함으로써 평균적으로 우수한 성능을 제공함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.324-333
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• 2001

본 논문에서는 가우시안 혼합모형을 이용한 새로운 칼라 영상의 분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 EM 알고리즘의 문제점인 국부적 최대값의 문제를 해결하기 위하여 최대 엔트로피의 원리를 이용하는 결정적 어닐링 EM 알고리즘을 소개하였고, 여러 색상들로 구성된 영상에 대하여 가우시안 혼합모형을 가정하였으며, 결정적 어닐링 EM 알고리즘을 사용하여 이들의 모수를 추정하는 방법을 알아보았다. 또한 혼합모형에 성분의 수를 자동으로 결정할 수 있는 방법을 제시하였으며 선택된 최적의 혼합모형을 사용하여 각 화소에 대한 사후확률을 계산하고 이들의 최대값을 이용하여 영상분할을 실시하였다. 결정적 어닐링 EM 알고리즘이 기존의 EM 알고리즘보다 혼합모형의 모수를 더 정확하게 추정한다는 것과 혼합모형의 성분의 수를 결정하는 제안된 방법의 성능을 실험결과를 통하여 고찰하였고, 또한 두 가지 실제 영상을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 영상을 더 효율적으로 분할 할 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.164-174
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• 2015

기하학적 특성이 주어진 두 개 이상의 카메라를 사용하거나 한 개의 카메라를 이동시켜가면서 스테레오 영상을 얻을 때에, 카메라 설정 값의 차이, 조명의 변화 등으로 인해 광량의 변화가 발생한다. 하지만 색상 유사도를 기반으로 한 기존의 스테레오 정합 방법들은 정확한 대응점을 추정하지 못한다. 본 논문에서는 광량 변화에 강건하기 위한 방법으로 스테레오 영상에서 픽셀의 밝기 정보와 그라디언트 정보 및 텍스쳐 정보를 국부 기술자로 구성하는 새로운 방법을 제안하고, 엔트로피에 기반한 적응적 가중치를 국부 기술자에 부여하여 광량 변화에도 정확한 대응점을 추정할 수 있도록 한다. 제안하는 방법은 조명의 변화, 노출 시간의 차이로 인해 광량 변화가 발생된 Middlebury의 실험 영상을 통해 실험되었으며, 광량 변화에 강건한 최근의 방법들과 비교하였다. 그 결과, 제안하는 방법은 전체 영역에서의 오정합 비율이 약 5 % 정도로 비교하는 방법들보다 낮게 발생하여 가장 좋은 성능을 보여주었다.