• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권12호
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• pp.4568-4587
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• 2014

Authentication of videos and images based on the content is becoming an important problem in information security. Unfortunately, previous studies lack the consideration of Kerckhoffs's principle in order to achieve this (i.e., a cryptosystem should be secure even if everything about the system, except the key, is public knowledge). In this paper, a solution to the problem of finding a relationship between a frame's index and its content is proposed based on the creative utilization of a robust manifold feature. The proposed solution is based on a novel semi-fragile watermarking scheme for H.264/AVC video content authentication. At first, the input I-frame is partitioned for feature extraction and watermark embedding. This is followed by the temporal feature extraction using the Isometric Mapping algorithm. The frame index is included in the feature to produce the temporal watermark. In order to improve security, the spatial watermark will be encrypted together with the temporal watermark. Finally, the resultant watermark is embedded into the Discrete Cosine Transform coefficients in the diagonal positions. At the receiver side, after watermark extraction and decryption, temporal tampering is detected through a mismatch between the frame index extracted from the temporal watermark and the observed frame index. Next, the feature is regenerate through temporal feature regeneration, and compared with the extracted feature. It is judged through the comparison whether the extracted temporal watermark is similar to that of the original watermarked video. Additionally, for spatial authentication, the tampered areas are located via the comparison between extracted and regenerated spatial features. Experimental results show that the proposed method is sensitive to intentional malicious attacks and modifications, whereas it is robust to legitimate manipulations, such as certain level of lossy compression, channel noise, Gaussian filtering and brightness adjustment. Through a comparison between the extracted frame index and the current frame index, the temporal tempering is identified. With the proposed scheme, a solution to the Kerckhoffs's principle problem is specified.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.135-143
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• 2012

전조 모니터링, 피해규모 조사, 응급 구조 및 대응, 긴급 복구 등 국가적 재난관리 분야에 주기적으로 지구를 관측하는 원격탐측과 GIS 기반 의사결정 기술의 활용성이 점차 확대되고 있다. 여기에, 광역적이고 준실시간적 대응을 위해 단일 위성센서가 아닌 통합센서가 탑재된 위성의 운용과 각 국가별 우주개발기구간 협력을 통해 다수의 인공위성을 공동 활용함으로써 재난시 적시에 위성영상을 확보하기 위한 여러 방안이 강구되고 있다. 본 연구에서는 지난 2011년 발생했던 국내 폭설재난 대응을 위해 국제재난기구 등 다양한 경로로 수집된 저 고해상도 위성영상을 분석하고 MODIS 영상의 파장대 특성을 고려한 눈지수나 변화탐지 기법을 적용하여 적설지역을 추출하였다. 또한, 작성된 적설분포도와 다양한 공간자료와의 GIS 공간분석을 수행하여 재난상황에서 적시적으로 의사결정을 지원한 국립방재연구원의 현업적용 사례를 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.137-146
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• 2011

에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권4호
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• pp.101-121
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• 2010

본 논문은 플래시 메모리와 하드디스크로 구성되는 하이브리드 저장장치의 성능을 높이기 위한 프리패칭 기법을 제안한다. 하이브리드 저장장치에 포함된 플래시 메모리는 하드디스크에 비해 쓰기/읽기 연산 속도가 상대적으로 빠르기 때문에 이를 캐시 공간처럼 활용하여 성능을 높일 수 있다. 프리패칭을 위한 기본 전략은 순차패턴 마이닝을 이용하는 것이며, 이를 이용하면 시간적 흐름을 가지는 과거 객체 참조열로부터 반복되는 객체 접근 패턴을 추출할 수 있다. 프리패칭 기법을 사용하여 하이브리드 저장장치의 성능을 최대화하기 위하여 본 논문은 두 가지 방법을 사용하였다. 첫 번째는 플래시 메모리 매핑을 위하여 기존의 FAST 알고리즘을 개선하였고, 두 번째는 제한된 플래시 메모리의 공간을 효율적으로 사용하기 위하여 프리패칭 단위로 파일 수준과 블록 수준을 동시에 고려하였다. 제안 기법의 효용성을 평가하기 위해 참조 지역성을 가지는 합성 데이터와 UCC 데이터를 활용하여 실험을 실시하여 제안된 방법의 우수성을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.646-650
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• 2014

본 논문에서는 다차원 문제로 인하여 발생하는 패턴 분류 성능의 저하를 방지 하여 퍼지 패턴 분류기의 성능을 개선하기 위하여 다수의 Feature들 중에서 패턴 분류 성능 향상에 기여하는 Feature를 선택하기 위한 새로운 Feature Selection 방법을 제안 한다. 새로운 Feature Selection 방법은 각각의 Feature 들을 퍼지 클러스터링 기법을 이용하여 클러스터링 한 후 각 클러스터가 임의의 class에 속하는 정도를 계산하고 얻어진 값을 이용하여 해당 feature 가 fuzzy pattern classifier에 적용될 경우 패턴 분류 성능 개선 가능성을 평가한다. 평가된 성능 개선 가능성을 기반으로 이미 정해진 개수만큼의 Feature를 선택하는 Feature Selection을 수행한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 평가, 비교하기 위하여 다수의 머신 러닝 데이터 집합에 적용한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1441-1446
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• 2014

본 논문에서는 로봇군집이 미로 탈출을 위해 협력하는 방법에 대해 제안되었다. 로봇은 센서를 통해 필수적인 데이터를 수집하고 판단하여 자율적으로 움직일 수 있다. 하지만 미로 탈출을 위해 협력하기 위해서는 중앙 시스템이 여러 로봇들을 제어할 필요가 있다. 로봇들은 보이지 않는 미로를 탐색하며, 탈출 경로를 위한 분석과 지도를 만들기 위해 이동과 같은 정보를 중앙제어시스템에 전송한다. 여러 대의 로봇들이 미로를 효과적으로 탈출하기 위해서, 이 논문에서는 다음과 같은 문제를 고려하였다. 첫째, 로봇들이 미로 영역을 나누어서 탐색하기. 둘째, 벽으로 막혀 있는 막다른 골목을 찾아서 다른 로봇이 진입하지 못하도록 하기. 셋째, 목적지에 먼저 도착한 로봇이 최단 경로를 만들어 다른 로봇이 빨리 탈출할 수 있도록 하기. 위의 3가지를 고려하여 미로 동시 탈출을 위한 알고리즘을 구현하여 다양한 미로 크기별로 실험하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권1호
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• pp.70-77
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• 2017

대역폭 확장 기술은 300 ~ 3,400 Hz 대역의 협대역 음성 신호를 50 ~ 7,000 Hz 대역의 광대역 음성신호로 확장하여 음질, 명료도, 그리고 자연성을 높이는 기술이다. 본 논문에서는 협대역 음성 정보를 이용하여 광대역 음성신호를 추정하는 인공 대역폭 확장 기술을 설계하여, 오푸스(Opus) 오디오 복호화기에 내장시킴으로써, 대역폭 확장 모듈에서의 LPC(Linear Prediction Coding) 분석 및 LSF(Line Spectral Frequencies) 해석과 관련된 계산량을 감소시켰고 알고리즘 지연도 줄였다. 이를 위해 현재 다양한 분야에 적용되고 있는 딥 러닝 기술 중 하나인 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN) 방식을 스펙트럼 포락선 확장에 도입하여 전통적인 코드북 매핑법보다 더 좋은 품질의 스펙트럼을 만들 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.155-164
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• 2014

지역 히스토그램 평활화 방법은 입력 영상의 국부적은 밝기 특성을 부각시키기 위한 가장 널리 사용되는 방법들 중 하나이다. 그러나 지역 히스토그램 평활화 기반의 방법들은 몇 가지의 문제점들을 발생시킨다. 먼저, 국부적인 특성들을 과도하게 부각시켜 의도하지 않는 결함들을 발생시킨다. 두 번째, 국부 특성들의 향상이 전역 콘트라스트 향상을 증대시키지는 않는다는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 우리는 광원 정보를 이용한 지역 히스토그램 평활화 방법을 제안한다. 먼저, 광원 정보를 추정하기 위하여 제안하는 방법은 입력 영상의 다운 샘플링과 업 샘플링 과정을 통하여 획득된 블러 영상과 원 영상을 융합한다. 그 후, 지역 히스토그램 평활화 방법에서 추정한 변환 함수를 광원 정보를 이용하여 적응적으로 조절한다. 그 결과 기존 방법에서 발생할 수 있는 결함을 억제시키면서, 전역 콘트라스트와 국부 콘트라스트를 동시에 향상시킬 수 있다. 실험 결과들은 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권5호
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• pp.1-10
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• 2000

본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서의 전건부와 후건부와 같은 형태이다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 버킷 릴레이 알고리즘을 적용하여 퍼지 분류자들의 유용성을 검증한다. 또한 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 목적지 지향과 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.112-121
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• 2016

AFLS (Adaptive front lighting system) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system design for controlling head-lamps is required to improve noise robust ECU hardware and software simultaneously by considering safety requirement of hardware-dependent software under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with a newly-designed symmetric angle sensor compensator, especially based on the proposed steering-swivel angle lookup table to determine whether the current controlling target is safe. The proposed system includes an additional backup hardware to compare the system status and provides safe swivel-angle management using a controlling algorithm based on the pre-defined lookup table (LUT), which is a symmetric mapping relationship between the requested steering angle and expected swivel angle target. The implemented system model shows that the proposed architecture effectively detects abnormal situations and restores safe status of controlling the light-angle in AFLS operations under severe noisy environment.