• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.736-745
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• 2002

압축한 비디오 데이타를 전송할 때 인터넷과 같이 네트워크 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 가능성이 높다. 패킷 분실은 연속적 비트 열에 오류가 발생하는 버스트 오류 형태로 일어난다. 본 논문에서는 버스트 오류를 은닉 처리하는데 효과적인 오류 내성 기법을 적용하는 동시에 데이타 숨김을 이용하여 디코더의 계산 복잡도를 줄인 빠른 오류 은닉 방법을 제안한다. 오류 은닉 효과를 높이기 위해, 인코더에서는 네트워크 채널의 버스트 오류에 강건하도록 비디오 데이타에 공간적, 시간적 영역에 대한 오류 내성 기법을 적용한다. 공간적 오류 내성 기법으로는 패킷 분실이 발생한 오류 블록을 분리하는데 효과적인 블록 셔플링을 적용하고 시간적 오류 내성 기법으로는 움직임 벡터의 프레임간 패리티 비트를 데이터 숨김 방법으로 내용 데이타에 삽입, 전송하여 디코더에서 분실된 패킷을 처리한다. 비디오 데이타는 전송 후 디코더에서 오류 은닉 처리하는데 디코더에서 주변 정보를 이용하여 오류 비디오 블록을 보간하는 것은 계산이 복잡하여 비용이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 비디오 인코딩 단계에서 비디오 블록의 에지 특징을 추출 후 이 특징 데이타를 원 데이타에 숨겨 전송하고 전송 시 비디오 데이타가 손상되면 디코더에서 숨겨 온 비디오 블록의 특징을 추출하여 쌍선형 보간법을 통해 전송 시 발생한 오류를 은닉 처리한다. 데이타 숨김을 이용하면 디코더의 계산 복잡도는 낮아진다. 본 논문의 실험 결과는 제안 방법이 비디오의 패킷 분실이 30%에 달하는 경우에도 이를 은닉 처리하여 인지 가능한 품질의 비디오 데이타를 보장한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권12호
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• pp.1202-1210
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• 2000

본 논문에서는 효과적인 앙상블 머신의 구축을 위한 새로운 방안을 제시한다. 효과적인 앙상블의 구축을 위해서는 앙상블 멤버들간의 상관관계가 아주 낮아야 하며 또한 각 앙상블 멤버들은 전체 문제를 어느 정도는 정확하게 학습하면서도 서로들간의 불일치 하는 부분이 존재해야 한다는 것이 여러 논문들에 발표되었다. 본 논문에서는 주어진 문제의 다양한 면을 학습한 다수의 앙상블 후보 네트웍을 생성하기 위하여 건설적 학습 알고리즘과 능동 학습 알고리즘을 결합한 형태의 신경망 학습 알고리즘을 이용한다. 이 신경망의 학습은 최소 은닉 노드에서 최대 은닉노드까지 점진적으로 은닉노드를 늘려나감과 동시에 후보 데이타 집합에서 학습에 사용할 훈련 데이타를 점진적으로 선택해 나가면서 이루어진다. 은닉 노드의 증가시점에서 앙상블의 후부 네트웍이 생성된다. 이러한 한 차례의 학습 진행을 한 chain이라 정의한다. 다수의 chain을 통하여 다양한 형태의 네트웍 크기와 다양한 형태의 데이타 분포를 학습한 후보 내트웍들이 생성된다. 이렇게 생성된 후보 네트웍들은 확률적 비례 선택법에 의해 선택된 후 generalized ensemble method (GEM)에 의해 결합되어 최종적인 앙상블 성능을 보여준다. 제안된 알고리즘은 한개의 인공 데이타와 한 개의 실세계 데이타에 적용되었다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘에 의해 구성된 앙상블의 최대 일반화 성능은 다른 알고리즘에 의한 그것보다 우수함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권11호
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• pp.1082-1087
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• 2000

신경회로망 구조의 정제(精製)는 회로망의 일반화능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 feed-forward neural networks로부터 은닉지식을 추출하는 방법을 사용하여 네트워크 재구성을 통한 정제방법을 제안한다. 먼저, 효율적인 if-then rule 추출방법을 제시하고 그 추출된 룰들을 사용하여 룰기반 네트워크로 변환하는 과정을 보여준다. 생성된 룰기반 네트워크 fully connected network에 비하여 상당히 축소된 연결 복잡도를 가지게 되며 일반적으로 더 우수한 일반화능력을 가지게 된다. 본 연구는 도메인 지식이 없이 데이타만 사용하여 어떻게 정제된 룰기반 신경망회로를 생성하고 있는가를 보여준다. 도메인 데이타들에 대한 실험결과도 제시하였다.

• 정보보호학회지
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• 제5권3호
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• pp.38-48
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• 1995

다단계 보안 데이타베이스 관리체계(Multi-Level Secure Database Management System: MLS/DBMS)에서 모든 거래와 데이타는 각각 유일한 보안성을 가지고 있다 MLS/DBMS 상에서 동시수행중인 거래들은 공유 데이타를 접근하는 과정에서 충돌가능성을 항시 지니고 있다. 이러한 충돌을 해결하는 과정에서 만약 낮은 보안등급을 가지는 거래가 지연되는 현상이 발생하였을 경우, 높은 보안등급의 정보가 낮은 보안등급의 거래로 유출되어 결과적으로 보안정책을 위반하게된다 이러한 종류의 통신경로를 비밀경로라고 한다. 비밀경보 문제를 해결하기 위한 몇몇 종류의 거래관리 기법들이 제시되었다. 이들 기법들은 비록 비밀경로 문제를 해결하였지만, 불행하게도 이들은 보안의 또 다른 측면인 무결성에 대한 고려를 간과하고 있다. 본 논문에서 제안하는 고수준 보안 거래 관리기는 동시에 수행중인 거래들을 스케줄링하는 과정에서 정보의 기밀성 유지를 무결성의 손실없이 이루고 있다. 기밀성을 위하여 고수준 보안 거래관리기는 비완료된 데이타의 은닉에 방법적 기반을 두고 있다. 또한, 무결성을 얻기 위하여 데이타의 적절성을 판단하는 과정에서 데이타의 신뢰성을 최신성과 함께 고려하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.481-483
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• 2002

압축한 비디오데이타를 네트워크으로 전송 시 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 우려가 있다. 패킷 분실은 대부분 버스트오류로 나타난다. 본 연구에서는 디코더에서 버스트오류를 효과적으로 은닉, 처리하는 방법으로 오류 내성 비디오 인코딩 방법을 제안한다. 이를 위해 공간적 오류은닉법으로 오류 패킷 분실을 야기시키는 손실 블록을 분리하는데 효과적인 블록 인터리빙을 적용한다. 시간적 오류 은닉에 대해서는 연속적인 내부프레임 또는 프레임간에 움직임벡터의 프레임간 패리티 비트를 삽입하는 구조를 적용한다. 비디오 인코딩 단계를 거쳐 디코더에서 수신한 블록들에 대해서는 쌍선형 보간법을 적용하여 전송시 발생한 국지적 오류를 적절하게 은닉 처리한다. 본 논문에서 제안한 인코딩 방법을 전송 블록에 부가 데이터로 포함하는 것은 표준 엔코더의 복잡도에 거의 영향을 미치지 않는다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.389-394
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• 1994

말뭉치에 품사를 부여하는 일은 언어연구의 중요한 기초가 된다. 형태소 해석의 모호한 결과로부터 한 가지 품사를 선정하는 작업을 태깅이라고 한다. 한국어에서 은닉 마르코프 모델 (Hidden Markov Model)을 이용한 태깅은 형태소 관계만 흑은 어절관계만을 이용한 방법이 있어 왔다. 본 논문에서는 어절관계와 형태소관계를 동시에 은닉 마르코프 모델에 반영하여 태깅의 정확도를 높인 모델을 제시한다. 제안된 방법은 품사의 변별력은 뛰어나지만 은닉 마르코프 모델의 노드의 수가 커짐으로써 형태소만을 고려한 방법보다 더 많은 학습데이타를 필요로 한다. 실험적으로 본 논문의 방법이 기존의 방법보다 높은 정확성을 가지고 있음이 검증되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권4호
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• pp.470-485
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• 2003

멀티미디어 데이타중에서 오디오데이타를 이용한 상용화된 오디오 스테가노그라피(audio steganography) 소프트웨어들은 시각적인 측면에서 비밀 메시지가 은닉되어 있다는 것을 쉽게 인지할 수 있다는 것과 숨길 정보의 크기에 제한이 있다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 동적으로 메시지를 은닉하는 방법을 제안하였다. 또한 비밀 메시지의 보안수준을 향상시키기 위해 파일 암호화 알고리즘도 적용하였다. 본 논문에서는 제안한 오디오 스테가노그라피를 수행해주는 StegoWaveK시스템을 상용화된 오디오 스테가노그라피 시스템의 5가지 측면으로 비교 분석하였으며, 성능면에서 우수함을 보였다. StegoWaveK는 상용화된 시스템에 비해 시각적 공격 측면이나 은닉할 메시지 크기 측면에서는 좋으나 인터페이스 측면에서는 사용자 위주의 편리성을 제공할 수 있도록 보완되어야 한다. 그리고 StegoWavek와 상용화된 시스템이 견고성이 약하다는 단점을 보완해야 하며, 다양한 멀티미디어 데이타를 이용한 스테가노그라피로의 추후연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.143-150
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• 2003

오류 은닉은 데이타 전송시 발생한 오류를 처리하는 데 중요한 역할을 하는 기술로 우수한 데이타 품질을 보이는 다양한 오류 은닉 방법들은 대개 복잡도가 높다. 하지만 복잡한 알고리즘은 실시간 응용 분야에 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 오류 내성 기술과 데이터 숨김 기법을 이용하여 디코더의 오류 은닉 부담을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위해 공간적 오류 내성 인코딩 방법으로써 손실 블록의 확산을 막는 블록 인터리빙을 적용하며, 시간적 오류 내성 방법으로는 움직임 벡터의 손실을 확인할 수 있는 패리티 비트를 데이터 숨김 방법을 이용하여 디코더로 전송하는 구조를 적응한다. 또한 전송 비디오 블록의 경계선 특징을 미리 추출한 후 이 데이터를 데이터 숨김을 통해 디코더로 전달하여 비디오 데이터가 전송시 손상되면 전달된 특징을 이용하여 은닉 처리함으로써 디코더에서 오류 은닉시 손실 정보를 주변 블록으로부터 예측해야 하는 과정을 줄여 계산 복잡도를 낮춘다. 본 연구에서 제안한 움직임 벡터 확인 패리티 비트와 블록 경계선 특징 데이터를 전송 블록에 데이터 숨김방법으로 전송하는 것은 표준 인코더의 복잡도에 큰 영향을 미치지 않는다. 제안 오류 은닉 방법이 인터넷과 같이 버스트 오류가 많은 채널에서도 디코더에서 전송 오류를 효과적으로 빠르게 처리함을 실험 결과를 통해 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2264-2275
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• 1994

본 논문에서는 블록 분류와 코딩과 함께 신경회로망을 이용한 영상압축을 보였다. 오차 역전파 알고리즘으로 학습되는 다층구조 신경회로망은 정규화된 영상데이타를 감소된 공간 중복성을 가지는 은닉층의 값으로 변환하는데 사용된다. 기본적으로 영상압축은 입력층과 출력층의 뉴런보다 적은 수의 은닉층 뉴런에 의해 얻어진다. 여기에 시각체계의 민감도에 따른 영상블럭 복잡성에 따라 적응적으로 압축되므로 블록을 분류한다. 또한 은닉뉴런의 양자화된 값은 효과적인 전송을 위해 entropy coding을 이용한 경우 화질의 큰 저하없이 약 25:1의 압축률을 얻었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.137-147
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• 1996

본 논문에서는 통계적 분류방법인 최대유사 분류법(MLC: maximum likelihood classifier)과 신경회로망을 이용한 분류법인 다층퍼셉트론(MLP: multiayer perceptron) 분류법간의 분류성능을 비교 평가하였으며, 또한 MLP 분류법에서 문제가 되고 있는 학습률(learning rate), 운동량 상수(,momentum constant), 은닉층의 노드수에 따른 MLP 분류법의 분류성능을 평가하였다. 부산지역에 대한 실제 인공위성 화상데이타인 Landsat TM 화상데이타를 사용하여 MLP 분류법과 MLC 분류법의 성능을 비교한 결과 MLP 분류법의 성능이 더 우사함을 확인할 수 있었으며, 학습률, 운동량 상수 및 은닉층의 노드수에 따른 분류성능도 평가하였다.