• 지구물리와물리탐사
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• 제8권2호
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• pp.170-176
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• 2005

속도중합의 역산을 이용하면 탄성파 자료처리에 있어서 다양한 처리가 가능하므로 이 분야는 최근에 들어 매우 유용한 영역으로 주목을 받고 있다. 하지만 다양한 처리에 적용하기 위해서는 사용되는 역산 방법이 잡음에 강하면서도 고해상도의 속도중합 결과를 만들 수 있어야 한다. 이러한 특성을 갖는 대표적인 역산에는 ${L_1}-norm$을 최소화시키는 IRLS(Iteratively Reweighted Least-Squares)방법을 주로 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 성질을 갖는 또 다른 역산 방법의 하나로서 CGG (Conjugate Guided Gradient) 방법을 소개한다. CGG 방법은 반복적 최소자승법의 하나인 Conjugate Gradient (CG)방법을 변형시킨 형태로 ${L_1}-norm$을 최소화 시키는 역산법으로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 CGG방법을 소개하고 기존의 IRLS방법과의 차이점 및 결과들을 비교하였다. 모의자료와 현장자료에 대한 실험결과를 통해서 CGG 방법이 IRLS방법과 마찬가지로 다양한 잔여/모델 norm을 최소화시키는 역산방법으로 사용될 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권12호
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• pp.69-75
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• 2004

본 논문에서는 우수한 잡음 방지 성능과 다른 사용자 간섭에 강건하며, 보안성이 우수한 특징을 갖는 DS-UWB(Direct Sequence-UWB) 방식에 멀티밴드 방식을 적용하였다. 제안된 시스템의 각 서브밴드는 코히어런스 대역폭을 만족하지 못하기 때문에 각 서브밴드에서 레이크 수신기가 사용되었으며 레이크 수신기의 출력은 MRC(Maximum Ratio Combining) 기법을 사용하여 결합하였다. 제안된 시스템은 타 시스템과의 원활한 공존이 가능하며 PBI(Partial Band Interference)에 우수한 성능을 나타낸다. 또한 초광대역 안테나의 부담이 줄게 되며 평균전력 대비 첨두치(peak to average power) 값이 작다는 장점이 있다. 본 논문에서는 AWGN(Additive White Gaussian Noise), 다른 사용자 간섭 및 협대역 잡음이 존재하는 채널에서 멀티밴드 시스템을 적용한 DS-UWB 의 BER 을 수학적으로 분석하였으며, 수신단에서 서브밴드 수가 증가함에 따라 성능이 개선됨을 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권3호
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• pp.156-163
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• 2003

워터마킹 기술 중에 공간 영역을 주파수 영역으로 변환하여 워터마크 신호를 삽입하는 이유는 워터마크를 삭제하려는 악의적인 공격에 대해 살아 남을 수 있고 인간이 삽입되는 워터마크 신호를 쉽게 인지할 수 없는 주파수 대역을 고려할 수 있기 때문이다. 그러나 3차원 데이터의 비정규성(irregularity)으로 인하여 공간영역의 3차원 데이터를 주파수 영역으로 자연스럽게 변환한다는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 3차원 메쉬(mesh) 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 수행하는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 3차원 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립을 생성하고, 각 스트립에 속한 꼭지점 좌표들을 각 좌표축에 따라 독립적으로 1차원 DCT 변환한다. 그리고 쉽게 인지되지 않으면서도 불법적인 공격으로부터 워터마크 신호가 살아남기 위해 AC 계수의 중간 주파수 대역에 워터마크 신호를 삽입한다. 마지막으로, 컴퓨터 실험을 통해 제안한 3차원 데이터 워터마킹 방법은 무작위 잡음 첨가 공격이나 Affine 변환, 그리고 MPEG-4 SNHC의 표준 기하 압축에 강인하다는 것을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.16-22
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• 2012

본 논문에서는 심리음향 모델(Psychoacoustic model) II와 MDCT를 이용한 고음질 오디오 포렌식 마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 오디오 신호의 에너지가 스펙트럼 마스킹 레벨보다 적은 서브밴드를 선택하여 콘텐츠 사용자의 핑거프린팅 코드를 삽입하는 포렌식 마킹 방법이다. 원 오디오 신호의 FFT 처리를 위한 2,048 샘플의 한 프레임 범위에서, 3개의 서브밴드를 선택하여 포렌식 마킹을 한다. 핑거프린팅 코드의 평균화 공격에 따른 공모코드의 100% 추적율을 갖는 범위에서, 한 프레임의 SNR을 측정하였다. 핑거프린팅 코드의 최저강도 0.1 삽입에서 SNR은 38.44dB 이며, 화이트 가우시안 노이즈의 강도 0.5가 추가된 SNR은 19.09dB로 제안된 오디오 포렌식 마킹 알고리즘은 핑거프린팅 코드의 마킹 강인성과 오디오 고음질이 유지됨을 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제9권1호
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• pp.18-27
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• 2007

The conventional normalized least mean square (NLMS) algorithm is the most widely used for adaptive identification within a non-stationary input context. The convergence of the NLMS algorithm is independent of environmental changes. However, its steady state performance is impaired during input sequences with low dynamics. In this paper, we propose a new NLMS algorithm which is, in the steady state, insensitive to the time variations of the input dynamics. The square soot (SR)-NLMS algorithm is based on a normalization of the LMS adaptive filter input by the Euclidean norm of the tap-input. The tap-input power of the SR-NLMS adaptive filter is then equal to one even during sequences with low dynamics. Therefore, the amplification of the observation noise power by the tap-input power is cancelled in the misadjustment time evolution. The harmful effect of the low dynamics input sequences, on the steady state performance of the LMS adaptive filter are then reduced. In addition, the square root normalized input is more stationary than the base input. Therefore, the robustness of LMS adaptive filter with respect to the input non stationarity is enhanced. A performance analysis of the first- and the second-order statistic behavior of the proposed SR-NLMS adaptive filter is carried out. In particular, an analytical expression of the step size ensuring stability and mean convergence is derived. In addition, the results of an experimental study demonstrating the good performance of the SR-NLMS algorithm are given. A comparison of these results with those obtained from a standard NLMS algorithm, is performed. It is shown that, within a non-stationary input context, the SR-NLMS algorithm exhibits better performance than the NLMS algorithm.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.49-59
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• 2009

본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.180-186
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• 2012

본 연구에서는 육각형상을 포함하는 잡음이 많은 저 대비 영상으로부터 에지를 검출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 라플라시안-가우시안 필터의 조합과 형상에 의존하는 필터의 아이디어에 기초하고 있다. 먼저, 모퉁이에서 특히 육각형의 에지를 검출하기 위한 검출기로서 6 개의 마스크를 갖는 알고리즘을 사용한다. 여기에서 두 개의 삼각화살 모양의 필터는 육각형의 삼각화살 모양의 접속부를 검출하기 위해 사용되고, 나머지 네 개의 마스크는 육각형 에지의 선성분을 강조하기 위해 사용된다. 자연영상으로서 보통 규칙적인 육각형상의 각막 내피 세포를 선택하며, 이 각막 내피 세포내 육각형상의 에지 검출은 임상 진단에 있어서 중요하다. 그 다음, 에지 검출법의 유효성을 평가하기 위해 제안 알고리즘과 기존 방법을 잡음을 포함하는 육각형 영상에 적용한 결과 본 제안 방법이 다른 방법에 비해 신호 대 잡음비와 에지의 일치율 및 검출 정확도에서 잡음에 대한 강인성과 양호한 검출 능력을 나타낸다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권6호
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• pp.1496-1521
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• 2012

Uncertainty is ubiquitous in target tracking wireless sensor networks due to environmental noise, randomness of target mobility and other factors. Sensing results are always unreliable. This paper considers unreliability as it occurs in wireless sensor networks and its impact on target-tracking accuracy. Firstly, we map intersection pairwise sensors' uncertain boundaries, which divides the monitor area into faces. Each face has a unique signature vector. For each target localization, a sampling vector is built after multiple grouping samplings determine whether the RSS (Received Signal Strength) for a pairwise nodes' is ordinal or flipped. A Fault-Tolerant Target-Tracking (FTTT) strategy is proposed, which transforms the tracking problem into a vector matching process that increases the tracking flexibility and accuracy while reducing the influence of in-the-filed factors. In addition, a heuristic matching algorithm is introduced to reduce the computational complexity. The fault tolerance of FTTT is also discussed. An extension of FTTT is then proposed by quantifying the pairwise uncertainty to further enhance robustness. Results show FTTT is more flexible, more robust and more accurate than parallel approaches.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4467-4486
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• 2018

Trying to deal with the problem of low robustness of Copy-Move Forgery Detection (CMFD) under various transformation and degradation attacks, a novel CMFD method is proposed in this paper. The main advantages of proposed work include: (1) Discrete Analytical Fourier-Mellin Transform (DAFMT) and Locality Sensitive Hashing (LSH) are combined to extract the block features and detect the potential copy-move pairs; (2) The Euclidian distance is incorporated in the pixel variance to filter out the false potential copy-move pairs in the post-verification step. In addition to extracting the effective features of an image block, the DAMFT has the properties of rotation and scale invariance. Unlike the traditional lexicographic sorting method, LSH is robust to the degradations of Gaussian noise and JEPG compression. Because most of the false copy-move pairs locate closely to each other in the spatial domain or are in the homogeneous regions, the Euclidian distance and pixel variance are employed in the post-verification step. After evaluating the proposed method by the precision-recall-$F_1$ model quantitatively based on the Image Manipulation Dataset (IMD) and Copy-Move Hard Dataset (CMHD), our method outperforms Emam et al.'s and Li et al.'s works in the recall and $F_1$ aspects.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.435-444
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• 2005

This paper presents a lane-departure identification (LDI) algorithm for a traveling vehicle on a structured road. The algorithm makes up for the weak points of the former method based on EDF[1] by introducing a Lane Boundary Pixel Extractor (LBPE), the well known Hough transform, and liner regression. As a filter to extract pixels expected to be on lane boundaries, the LBPE plays an important role in enhancing the robustness of LDI. Utilizing the pixels from the LBPE the Hough transform provides the lane-related parameters composed of orientation and distance, which are used in the LDI. The proposed LDI is based on the fact the lane-related parameters of left and right lane boundaries are symmetrical as for as the optical axis of a camera mounted on a vehicle is coincident with the center of lane; as the axis deviates from the center of lane, the symmetrical property is correspondingly lessened. In addition, the LDI exploits a linear regression of the lane-related parameters of a series of successive images. It plays the key role of determining the trend of a vehicle's traveling direction and minimizing the noise effect. Except for the two lane-related parameters, the proposed algorithm does not use other information such as lane width, a curvature, time to lane crossing, and of feet between the center of a lane and the optical axis of a camera. The system performed successfully under various degrees of illumination and on various road types.