Journal of information and communication convergence engineering
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제13권4호
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pp.280-285
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2015
Double random phase encryption (DRPE) is one of the well-known optical encryption techniques, and many techniques with DRPE have been developed for information security. However, most of these techniques may not solve the fundamental security problem caused by using fixed phase masks for DRPE. Therefore, in this paper, we propose a key phase mask updating scheme for DRPE to improve its security, where a spatial light modulator (SLM) is used to implement key phase mask updating. In the proposed scheme, updated key data are obtained by using previous image data and the first phase mask used in encryption. The SLM with the updated key is used as the second phase mask for encryption. We provide a detailed description of the method of encryption and decryption for a DRPE system using the proposed key updating scheme, and simulation results are also shown to verify that the proposed key updating scheme can enhance the security of the original DRPE.
In this paper, suggested is a hybrid-type visual alignment system to align mask and panel in 3-D space, where mask and panel are to be controlled independently by two individual positioning mechanisms in order to compensate for spatial misalignments. In the hybrid visual alignment system, the below 4-PPR parallel mechanism provides in-plain motions to pattern mask like the other conventional alignment systems while the above 4-RPS parallel mechanism is to move glass panel to achieve a complete spatial alignment. For the control of the hybrid alignment system, first, inverse kinematic solutions for the parallel mechanisms are given to determine the driving distance of each active joint, and also an efficient way to determine the spatial alignment error is developed by exploiting three in-plane cameras.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.251-256
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1993
In KACC'91 and '92 conference, we proposed a method of automatically detecting the shape of the faulty holes in a shadow mask by use of CCD ca.mera and image data processing technic. In this method, two adjoining test areas from one image data. of the shadow mask are taken and comparing the shape of holes in these two areas, we can detect the faults in the shadow mask. In this paper, a method is described by use of spatial filtering of effectively finding the faulty holes from the difference image data between the two tested image data. The main role of the filter is to remove sampling errors occurring at the edge of the holes. And the second role is not only to find the existence of faulty holes but also exactly express the shape of faulty holes. Computer simulations and actual experiments with shadow masks have shown that this method of fault detection is very effective for practical use.
최근 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)의 연구는 GAN(Generative Adversarial Net)과 인코더-디코더(encoder-decoder) 구조를 활용하여 사실적인 결과를 얻고 있다. 최신 연구 중 하나인 SaGAN(Spatial attention GAN)은 공간적 주의 기제(spatial attention mechanism)를 활용하여 얼굴 영상에서 원하는 속성만을 변경할 방법을 제안하였다. 그러나 불충분한 얼굴 영역 정보로 인하여 때로 부자연스러운 결과를 얻는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점을 개선하기 위하여 유도 마스크(guide mask)를 학습에 활용하고, 다중작업 학습(multitask learning) 접근을 적용한 개선된 SaGAN(MSaGAN)을 제안한다. 폭넓은 실험을 통해 마스크 손실 함수와 신경망 구조에 따른 얼굴 속성 편집의 결과를 비교하여 제안하는 방법이 기존보다 더 자연스러운 결과를 효율적으로 얻을 수 있음을 보인다.
For a reliable fingerprinting system, improving fingerprint matching accuracy is crucial. In this paper, we try to improve a binary image fingerprint matching performance by utilizing auxiliary information, power mask, which is obtained while constructing fingerprint DB. The power mask is an expected robustness of each fingerprint bit. A caveat of the power mask is the increased storage cost of the fingerprint DB. This paper mitigates the problem by reducing the size of the power mask utilizing spatial correlation of an image. Experiments on a publicly-available image dataset confirmed that the power mask is effective in improving fingerprint matching accuracy.
We report on the spatial information of a coupling laser transfer into a reflected probe laser; the transfer is achieved by means of electromagnetically induced transparency through a common excited state connected with $5S_{1/2}-5P_{1/2}(F=1{\rightarrow}F'=2)$ in the $^{87}Rb\;D_1$ line. When the coupling laser was spatially modulated as a stationary wave, the absorption of the probe laser was enhanced and the reflection of the probe laser was generated. When the coupling laser was spatially modulated by a mask, we observed that the reflection light of the probe laser was modulated as the shape of the mask. The Bragg reflection transferred the spatial information of the coupling laser. The reflection was approximately 7% of the incident power of the probe laser.
The laser ultrasonic technique is gaining popularity for nondestructive evaluation (NDE) applications because it is a noncontact and couplant-free method and can inspect a target from a remote distance. For the conventional laser ultrasonic techniques, a pulsed laser is often used to generate broadband ultrasonic waves in a target structure. However, for crack detection using nonlinear ultrasonic modulation, it is necessary to generate narrowband ultrasonic waves. In this study, a pulsed laser is shaped into dual-line arrays using a spatial mask and used to simultaneously excite narrowband ultrasonic waves in the target structure at two distinct frequencies. Nonlinear ultrasonic modulation will occur between the two input frequencies when they encounter a fatigue crack existing in the target structure. Then, a nonlinear damage index (DI) is defined as a function of the magnitude of the modulation components and computed over the target structure by taking advantage of laser scanning. Finally, the fatigue crack is detected and localized by visualizing the nonlinear DI over the target structure. Numerical simulations and experimental tests are performed to examine the possibility of generating narrowband ultrasonic waves using the spatial mask. The performance of the proposed fatigue crack localization technique is validated by conducting an experiment with aluminum plates containing real fatigue cracks.
Land monitoring involves systematically understanding changes in land use, leveraging spatial information such as satellite imagery and aerial photographs. Recently, the integration of deep learning technologies, notably object detection and semantic segmentation, into land monitoring has spurred active research. This study developed a web service to facilitate such integrations, allowing users to analyze aerial and drone images using CNN models. The web service architecture comprises AI, WEB/WAS, and DB servers and employs three primary deep learning models: DeepLab V3, YOLO, and Rotated Mask R-CNN. Specifically, YOLO offers rapid detection capabilities, Rotated Mask R-CNN excels in detecting rotated objects, while DeepLab V3 provides pixel-wise image classification. The performance of these models fluctuates depending on the quantity and quality of the training data. Anticipated to be integrated into the LX Corporation's operational network and the Land-XI system, this service is expected to enhance the accuracy and efficiency of land monitoring.
부호화 구경 카메라는 바늘구멍 카메라의 고분해능 특성을 유지하면서 신호대잡음비를 향상시키기 위해 개발되었다. 이 연구의 목적은 몬테칼로 모사방법을 이용하여 부호화 구경 카메라의 최적화 및 성능 분석을 통해 갑상선 영상의 가능성을 평가하는 것이다. GATE 코드를 이용하여 부호화 구경의 두께에 따른 부호화 구경 카메라의 Tc-99 m 선원에 대한 공간분해능, 신호대잡음비, 균일도를 평가하였다. 그리고 부호화 구경 카메라와 바늘구멍 카메라의 영상 획득 성능을 비교하였다. 연구 결과 부호화 구경 마스크 두께에 따른 분해능 차이는 거의 없었으나, 신호대잡음비는 구경 두께가 두꺼워질수록 향상되어 최고값을 보인 뒤 다시 감소하는 추세를 보였다. 이는 두께에 따른 마스크의 투과율과 관계가 있었다. 균일도는 구경 두께가 두꺼워질수록 성능이 향상하였다. 부호화 구경 카메라의 공간분해능은 바늘구멍 카메라와 거의 비슷하였으나, 신호대잡음비는 약 30배 정도 향상되는 것을 확인하였고, 이는 부호화 구경 카메라로 고분해능, 고 신호대잡음비의 갑상선 영상 획득이 가능함을 보여준다.
3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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