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신경회로망에 의한 공모된 멀티미디어 핑거프린트의 검출 (Detection of Colluded Multimedia Fingerprint by Neural Network)

노진수;이강현
- 전자공학회논문지CI
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- 제43권4호
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- pp.80-87
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- 2006
최근 인터넷 응용 프로그램과 관련 기술의 발전에 따라 디지털 멀티미디어 콘텐츠의 보급과 사용이 쉬워지고 있다. 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 신호는 원신호와 동일한 품질을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하고 저작권 보호를 위해 멀티 미디어 핑거프린트가 연구되어지고 있다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 데이타를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 디지털 데이타의 저작권을 보호한다. 핑거프린팅 기법은 대칭적이나 비대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프린트가 삽입된 데이타를 알 수 있고 데이타가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 신경회로망에 의한 공모된 멀티미디어 핑거프린트의 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 불법공모방지 코드 생성과 에러정정을 위한 신경회로망으로 구성되어 있다. BIBD(Balance Incomplete Block Design) 기반의 불법공모방지 코드는 평균화 선형 공모공격에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, 에러비트 정정을 위해 (n,k)코드를 사용한 홉필드 신경회로망은 2비트 이내의 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다.
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계층형 신경회로망을 이용한 염색체 영상의 핵형 분류 (Karyotype Classification of The Chromosome Image using Hierarchical Neural Network)

장용훈
- 한국컴퓨터산업학회논문지
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- 제2권8호
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- pp.1045-1054
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- 2001
본 논문에서는 염색체의 핵형을 자동으로 분류하는 연구방법을 개선하기 위하여 염색체의 영상을 재구성하는 방법과 패턴의 인식을 위해 계층형 신경회로망의 구현에 관한 두 가지의 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상 재구성방법을 사용하여 임상적으로 정상인으로 판명된 20명의 염색체 영상에서 형태 구조학적인 특징정보와 농도정보를 추출하였다. 10명에 대하여 추출한 정보를 다섯 가지로 조합하여 계층형 신경회로망(Hierarchical Multilayer Neural Network： HMNN)의 학습입력으로 사용하여 핵형을 분류할 수 있는 패턴인식기를 구현하였다. 그리고 나머지 10명에 대한 다섯 가지의 조합된 정보를 HMNN의 분류입력으로 사용하여 실험한 결과 약 98.26％의 우수한 인식률을 나타내는 최적화된 계층적 인공신경회로망을 구현할 수 있었다.
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건표고의 외관특징 인식 및 추출 알고리즘 개발 (Development of Robust Feature Recognition and Extraction Algorithm for Dried Oak Mushrooms)

이충호;황헌
- Journal of Biosystems Engineering
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- 제21권3호
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- pp.325-335
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- 1996
표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.
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