• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.18-28
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• 1997

이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.42-54
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• 2023

방대한 홀로그램 데이터를 디지털 형식으로 압축하는 것은 중요한 문제이다. 특히, 상용화를 위해 위상 전용 홀로그램의 압축에 관한 연구가 주목된다. 자연 영상에 최적화된 기존 표준 압축 기술은 위상 신호를 압축하는데 적합하지 않으며, 위상 신호에 대해 최적화 가능한 신경망 기반 압축 기술은 좋은 성능을 기대할 수 있으나 고해상도 홀로그램 데이터를 학습하는 데 메모리 문제가 존재한다. 본 논문에서는 메모리 문제를 해결할 수 있는 학습 가능한 신경망 기반의 블록 단위 압축 기술을 위상 전용 홀로그램에 적용해봄으로써 블록 기반이라는 동일 조건 내에서도 제안 방식이 표준 코덱보다 상당한 성능향상을 보일 수 있음을 밝혔다. 신경망 기반의 블록 단위 압축은 기존 코덱과의 호환성을 제공할 수 있으며, 메모리 문제를 해결하는 동시에 위상 전용 홀로그램 압축에 대해 월등히 좋은 성능을 보일 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제31권6호
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• pp.19-29
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• 2021

신경망 암호해독은 딥러닝 기술을 기반으로 암호해독을 수행하는 기술을 말한다. 2000년대부터 신경망 암호분석 연구가 일부 수행된 바 있지만 대부분 가능성을 제시하기 위하여 실제로 사용되지 않는 암호를 대상으로 수행되어 활용에 어려움이 있었다. 그러나 최근 암호학계 저명 컨퍼런스인 CRYPTO, EUROCRYPT에서 전통적인 암호해독 기법보다 우수한 성능을 보이는 신경망 암호분석 연구 결과가 발표된 바 있다. 하지만, 신경망 암호해독 기술은 딥러닝 기술이 활용되고 있는 타 분야 대비 상대적으로 연구 초기 단계에 있어 다양한 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 현재까지 수행된 신경망 암호분석 연구에 대한 동향을 분석하고 한계점 및 향후 연구 방향을 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.152-160
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• 2002

본 논문에서는 멀티미디어 환경을 위한 얼굴 인식 시스템을 구현하였다. 본 얼굴 인식 시스템에서는 얼굴 영역을 선정하고 출력하는 처리시간의 단축과 인식률 향상을 위한 설계에 중점을 두었다. 전형적인 RGB 색상체계를 변형 없이 사용함으로써 색상체계 변환에 필요한 시간을 감소시켰으며, 얼굴 특성을 이용한 알고리즘과 신경망 기법을 활용하여 인식률을 향상시켰다. 본 시스템은 입력된 영상을 모자이크화 시킨 후 모자이크 블록의 색상 분석을 통하여 얼굴 색상 후보 블록을 선정하고, 얼굴이 가지는 특성을 활용하여 잘못 검색된 얼굴 색상 후보 블록을 제거한다 잘못 검색된 얼굴 색상 후보 블록이 제거된 모자이크 블록 영역에서 신경망의 입력으로 사용될 4가지 특성 값을 산출하여 오류 역전파 학습과정을 거친 신경망에서 처리한 후 그 출력 값을 가지고 얼굴 영역의 진위 여부를 판단하게 된다. 본 논문에서 구현된 시스템은 복수의 인원이 포함된 10장의 입력영상을 사용하여 실험한 결과 0.1초미만의 처리시간 내에 90%의 얼굴 인식률을 보여주었다. 이 결과는 멀티미디어 동영상의 응용을 위한 얼굴인식 시스템으로 충분히 이용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.235-239
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• 2002

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.105-110
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• 2022

교통 표지 인식은 교통 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 교통 표지 인식 및 분류 시스템은 교통안전, 교통 모니터링, 자율주행 서비스 및 자율주행 차의 핵심 구성 요소이다. 휴대용 장치에 적용할 수 있는 경량 모델은 설계 의제의 필수 측면이다. 우리는 교통 표지 인식 시스템을 위한 잔여 블록이 있는 경량 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터에서 매우 경쟁력 있는 결과를 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.55-56
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• 2021

최근, 딥러닝 및 인공신경망 기술의 발전으로 비디오 부호화 분야에서도 인공지능을 이용한 요소 기술에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 주변 참조샘플로부터 문맥정보를 이용하여 현재블록을 예측하는 CNN 기반의 화면내 예측 모델을 구현하고, 비디오 부호화의 블록 분할 구조를 반영한 학습 기법에 따른 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 HM(HEVC Test Model)에 구현한 문맥적응적 신경망 기반 예측 모델에서 트리 분할 구조를 반영한 학습이 HM16.19 대비 0.35% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.92-95
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• 1998

본 논문에서는 feistel 암호 알고리즘에서 전방향(feedforward) 신경회로망으로 암호 함수(f)를 구성하는 블록 암호 알고리즘 방법을 제안한다. 신경회로망의 가중치(weight)를 키(key)로 사용하여 암호화 및 복호화를 수행한다. 신경회로망의 비선형적인 특성과 각각의 층을 구성하고 있는 뉴런 간의 방대한 연결로 복잡한 구조이지만, 실제 뉴런은 단순 처리만을 수행하고, 대단위 병렬처리가 가능하다. 은닉층의 구성에 따라 여러 형태의 설계가 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.409-411
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• 2015

본 논문은 128/192/256-비트의 마스터키 길이를 지원하는 경량 블록 암호 알고리즘 CLEFIA-128/192/256의 FPGA 설계에 대하여 기술한다. 라운드키 생성을 위한 중간키 생성과 라운드 변환이 단일 데이터 프로세싱 블록으로 처리되도록 설계하였으며, 변형된 GFN(Generalized Feistel Network) 구조와 키 스케줄링 방법을 적용하여 데이터 프로세싱 블록과 키 스케줄링 블록의 회로를 단순화시켰다. Verilog HDL로 설계된 CLEFIA 크립토 프로세서를 FPGA로 구현하여 정상 동작함을 확인하였다. Vertex5 XC5VSX50T FPGA에서 1,563개의 LUT FilpFlop pairs로 구현되었으며, 최대 112 Mhz 81.5/69/60 Mbps의 성능을 갖는 것으로 예측되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.185-188
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• 2006

생체 신경세포를 모방하는 진동성 신경 셀을 아날로그 집적회로로 설계한다. 진동성 신경셀은 입력신호 취합을 위한 취합회로와 신경 펄스 발생회로, 신경펄스 발생을 위한 범프회로와 트랜스콘덕터로 이루어지는 부성저항 블록으로 구성된다. $0.35{\mu}m$ 2중 폴리 공정 파라미터를 이용하여 SPICE 모의실험을 실시하여 입력 신호 유무 및 크기변화에 따른 출력 펄스의 발생을 얻어 진동성 신경회로의 가능성을 확인한다.