1980년 Toffoli 가역게이트 출현 이후 지난 30년 간 적당한 함수 상에 가역 임베딩을 하는 많은 가역회로 합성법들이 발표되어 오는 동안 소수의 논문만이 가역 임베딩 없이 직접적인 비가역-가역 회로 매핑 방법을 채택해 왔다. 본 논문에서는 가역 임베딩 없는 직접적 가역 매핑에 대한 효과적인 게이트비용 절감 정책을 개발하였다. 새로운 비용절감 정책을 개발하기 위해 고전회로에서 NOT 게이트 배치에 따른 Toffoli 모듈 비용의 영향을 고찰하고, 이것을 기초로 하여 고전적 AND(OR)게이트에 대한 반전입력 추가가 가역 Toffoli 모듈의 비용을 증가(감소)시킨다-라는 고전 게이트 반전입력 수와 가역 Toffoli 모듈 비용 사이의 반비례적 성질을 이끌어내었다. 직접적 가역 매핑에 선행한 반전입력 재배치 정책은 현존하는 팬-아웃 및 슈퍼셀 정책들과 병행할 경우에 가역 Toffoli 모듈의 비용과 복잡성을 개선할 수 있는 효과적인 방법이다.
본 연구에서 함수를 어려워하는 원인이 함수의 가역성에 기인하는지 살펴보고자 가역적 사고가 요구되는 무리함수의 개념과 가역성을 분석하였다. 함수와 관련하여 저학년에서 형성된 개념이 불균형 상태로 고착화되어 있다. 하위권 학생들의 시각화, 기호 이해, 특히 가역적 사고 능력이 부족하여 오류 현상을 보이고 있다. 저학년부터 생활 주변의 가역적인 사고를 요하는 내용을 다루지만, 학생들은 가역성이 내포된 함수 내용을 어려운 대상으로만 간주하고 인지 구조의 조절 과정을 의도적으로 회피하거나, 인출하여도 연결성이 부족하고 부정확한 개념으로 응답하고, 특히 가역성이 내포된 문제에 대하여 반응율과 정답율이 낮으며 다양한 오류 현상이 나타났다.
시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.
본 논문에서는 가역변환 (reversible transform)에 기반을 둔 가역 워터마킹 기법에 관해 기술한다. 워터마크를 삽입한 후 원본 데이터에 영구적으로 남아있는 기존의 워터마킹 기법과는 달리 가역 워터마킹 기법의 경우, 컨텐츠의 인증이 이루어진 후 삽입되었던 워터마크 신호를 컨텐츠로부터 제거함으로써, 원 영상을 화소단위로 무손실 복원할 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서는 가역 변환인 Haar 웨이블릿 변환(Haar Wavelet Transform) 이용하여 원 영상을 변환한 후 웨이블릿 계수를 이용하여 워터마크를 삽입 및 추출한다. 이러한 가역워터마킹 기법은 판사 목적의 영상 혹은 의료영상과 같은 민감한 영상신호처리가 요구되는 분야로 응용될 수 있을 것이다.
영상의 위변조를 탐지하거나 무결성을 인증하기 위해서는 가역 워터마킹 기법은 유용하다. 기존 워터 마킹 연구들은 원본 복원이 불가능하였으나, 가역 워터마킹은 워터마크를 검출한 후, 아무런 손상없이 영상을 원본 상태로 복원할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 차이값 히스토그램에 기반한 가역 워터 마킹을 통해 위변조된 영역을 탐지하는 블록단위 인증 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상 각 블록에 대하여 영상의 특징값을 추출하고, 사용자의 정보와 결합하여 인증 코드를 생성한다. 생성된 인증코드는 가역 워터마킹을 통하여 콘텐츠 자체에 직접 삽입한다. 영상의 인증을 위해서는 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행한다. 다양한 영상들에 대하여 비교 분석하였고, 그 결과 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 97% 이상 인증률을 얻을 수 있었다.
양자논리회로의 가역성은 정보 가역적 및 에너지 가역적 회로라는 두 가지 가역 조건을 만족할 때 실현될 수 있다. 본 논문은 다치 양자논리 회로에서 원래상태로의 정보가역성 회복에 필요한 연산 사이클을 모델링하였다. 모델링을 위해 유니터리 스위치를 산술 멱승 스위치로 사용하는 함수 임베딩 방법을 사용하였다. 양자논리회로에서 수반게이트 쌍이 대칭이면 유니터리 스위치함수가 균형함수 특성을 보임으로써 원래상태의 정보 가역성 회복에 1 사이클 연산이 소요되었다. 반대로 비대칭 구조이면 상수 함수에 의해 2 사이클 연산이 소요되었다. 본 논문은 ternary M-S 게이트로 hybrid MCT 게이트를 실현할 경우의 비대칭 구조에 따른 2 사이클 복원 문제는 비대칭 구조의 수반게이트들을 대칭구조의 수반게이트로 등가 변환하여 해결할 수 있음을 밝혔다.
본 논문에서는 새로운 패리티 보존형 가역 논리게이트를 제안한다. 패리티 보존형 가역 논리게이트는 입력 값과 출력 값의 패리티가 같은 가역 논리게이트를 의미한다. 최근 가역 논리 게이트가 저전력 CMOS 디자인, 양자 컴퓨팅 그리고 나노 테크놀로지와 같은 분야에서 전력을 효율적으로 사용하는 방법임을 알려졌다. 그리고 패리티 체크(parity-checking)는 디지털 시스템에서 오류 주입을 확인 하는 대표적인 방법 중 하나이다. 제안하는 새로운 패리티 보존형 가역 논리게이트는 모든 boolean 함수를 구성할 수 있고, 기존의 오류 확인 boolean 함수보다 가역 논리게이트 수, garbage-output의 수 그리고 하드웨어 연산량에서 효율적으로 구성할 수 있다.
공간 도메인에서 많은 DE 기반의 가역정보은닉 기법과 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법들이 제안되어 왔다. 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법은 스테고 이미지의 왜곡이 적다는 장점을 갖는다. 하지만 비밀 데이터의 삽입용량이 적고, 추가 데이터가 많다는 단점이 있다. 이에 반해, DE 기반의 가역정보은닉 기법은 높은 삽입 용량을 갖는다는 장점이 있지만 스테고 이미지의 왜곡이 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삽입 용량을 유지하지만 스테고 이미지의 왜곡을 줄이는 DE 기반의 가역정보은닉 기법을 제안한다. 본 논문에서는 비밀 데이터를 삽입하기 전에 예측 오차들을 블록으로 나눈 후, 각 블록에 비밀 데이터를 삽입할 수 있는지 확인한다. 만약 블록에한 비트의 비밀 데이터만이라도 삽입하면 블록의 픽셀들은 변화한다. 제안하는 기법은 PSNR이 50dB 이상으로 다른 DE 기반의 가역정보은닉 기법보다 스테고 이미지의 왜곡을 줄인다.
디지털 워터마킹을 위하여 강인성, 연성 등 특징을 갖는 다양한 기술들의 개발이 완료된 상태이다. 그러나 원본 콘텐츠의 품질을 중요시하는 분야에서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재 다양한 분야에서 가역 워터마킹의 기술에 대한 다양한 연구 개발이 진행 중이며, 본 논문에서는 아직 많은 연구들이 이루어지지 않은 의료영상에 대한 가역 워터마킹에 대해 연구한다. 본 연구팀이 보유하고 있는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 다양한 고용량 가역 워터마킹 기술들을 의료영상에 변형하여 적용함으로서 삽입용량과 영상품질을 측정하였다. 이에 따르면 차이값 추정 오차가 적은 보간 기술을 사용한 방법이 삽입용량 대비 PSNR이 좋은 성능을 보여주었다.
가역 워터마킹 기법은 디지털 콘텐츠에 지각적 투명성을 유지하며 워터마크를 삽입한 후에, 이를 아무런 손상 없이 원본 상태로 복원할 수 있는 메시지 은닉 수단이다. 영상의 품질이 매우 중요한 의학, 군사, 원격측량, 예술작품 분야에서 워터마킹 응용은 영상처리와 분석과정에서 손상 없는 원본이 필요하기 때문에, 메시지를 검출하고 원본으로 복원하는 과정에서 어떠한 손상이라도 허용될 수 없는 완전한 가역성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 영상의 인접한 픽셀들 간의 차이값 히스토그램을 수정하여 메시지를 은닉하는 가역 영상 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 높은 삽입용량과 지각적 투명성을 만족하기 위해 영상의 인접 픽셀들 간의 높은 유사성 특징을 이용하였다. 또한 오류 예측 보정 기법을 통하여 워터마크 삽입과정에서 발생할 수 있는 오버/언더플로우 문제와 salt-and-pepper 잡음 현상을 방지하였다. 제안한 가역 워터마킹 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 영상들에 대하여 기존 알고리즘들과 비교 분석하였다. 실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 높은 삽입용량을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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