• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.75-77
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• 2015

디스플레이 해상도가 지속적으로 고해상화가 되면서, 기존 저해상도 영상을 고해상도 디스플레이 크기에 맞춰 해상도를 키우는 기법인 초해상화(super-resolution, SR) 기법에 많은 관심이 쏟아지고 있으며 이에 대한 많은 초해상화 논문들이 게재되었다. 이 중 현재 최상 품질의 고해상도 영상을 복원하는 한 초해상화 기법은, 입력 받은 저해상도 영상을 자가 예제(self-examples)로 사용하여 선형 매핑(linear mapping)을 통해 점진적으로 여러 레벨(level)를 거쳐 조금씩 키우는 방법이다. 이때 각 레벨마다 기존 저해상도 영상 크기로 반복적으로 줄여 오차를 줄이는 역투영법(back-projection)을 사용하는데, 이 방법은 처리된 영상에 시각적 품질을 낮추는 링 아티팩트(ringing artifacts)를 생산하며, 이는 매 레벨마다 계속 누적이 되어 고해상도 결과 이미지 품질에 악영향을 미치는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 저해상도 정지 영상을 고해상도 정지 영상으로 점진적으로 키울 때 일반적인 역투영법 대신 비국소적 평균법(non-local means, NLM) 기반 역투영법을 사용하는 초해상화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 매 레벨마다 생기는 링 아티팩트를 효과적으로 제거하여 높은 시각적 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있게 한다. 실험을 통해 제안된 초해상화 기법을 사용 시 기존 초해상화 기법보다 향상된 고품질 고해상도 영상 복원이 가능한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.813-816
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• 2018

X-ray 진단에서 그리드 하드웨어의 사용은 산란선에 의한 영상의 왜곡을 보정할 수 있는 장점이 있는 반면, 반복되는 라인 형태의 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이러한 그리드 라인을 제거하는 방법론으로서 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용 하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인의 특성은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 갖는다. 이에 본 연구에서는 동적으로 재구성되는 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고 개별 영역별로 필터전달함수를 최적화하는 방법을 채택하였다. 추출된 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필러(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중 영상으로부터 경계선 부분의 픽셀값을 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안된 이론에 대하여 실제 영상을 사용한 실험결과로부터 그 타당성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.907-910
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• 2019

본 연구에서는 X-ray 영상에서 비산란 그리드 장치의 영향으로 인한 아티팩트를 제거하기 위하여 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform) 기반의 주파수 분석 기법과 딥러닝 네트워크의 학습 기법을 상호 보완적으로 결합하는 방법론을 제안한다. 피사체의 특성에 따라 다양하게 나타나는 그리드 라인의 억제 기능을 학습하기 위하여 서로 다른 특성을 반영하는 3 종류의 학습데이터를 생성한다. 학습에 사용되는 그리드 라인 영상의 타겟 데이터를 산출하기 위하여 DCT 기반의 밴드스톱 필터링 기법을 사용하였으며 학습데이터의 양적인 부족을 해결하기 위하여 패치 기반의 학습 방법을 적용하였다. 제안된 방법에 대해 기존의 방법과 비교하여 피사체 경계선 영역에서 발생하는 성능저하 현상, 분할의 가장자리에서 발생하는 블로킹 현상, 배경 영상에서의 성능저하 현상 등을 상대적으로 개선할 수 있음을 실험적으로 평가하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.1
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• pp.61-71
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• 2021

Instant messengers are a means of communication for modern people and can be used with smartphones and PCs respectively or connected with each other. Messengers, which provide various functions such as message, call, and file sharing, contain user behavior information regarded as important evidence in forensic investigation. However, it is difficult to analyze as well as acquire smartphone data because of the security of smartphones or apps. However, messenger data can be extracted through PC when the messenger is used on PC. In this paper, we obtained the credential data of Wire messenger in Windows 10, and showed that it is possible to log-in from another PC without authentication. In addition, we identified and classified major artifacts generated based on user behavior.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.446-450
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• 2020

딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.8 no.2
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• pp.75-79
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• 2014

The aim of this retrospective research was to investigate the influence of the patient's arm position on radiation dose and scanning during CT. Chest CT image created image degradation, artifact and overdose to the patient due to the difference of the chest thickness. Therefore, the patient's arm should up position during the CT chest examination. In 2012, 1,642 patients underwent chest CT examination in Seoul K hospital. 118 chest CT examination performed hands down position. The average DLP value of the CT chest arm up examination was 275 $mGy{\cdot}cm$. The average DLP value of the CT chest arm down examination was 312.46 $mGy{\cdot}cm$. In the retrospective study with same patient, The average DLP value of the CT chest examination arm up vigorously was 267.5 $mGy{\cdot}cm$. The average DLP value of the CT chest arm down examination was 307.5 $mGy{\cdot}cm$. Chest CT scan without raising arm created linear artifact due to the lack of X-ray photons which is the thickest part of the human body of shoulder area. In conclusion, arm positioning patients' arms above the shoulders at CT of the chest increases image quality and substantially reduces effective radiation dose.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.3
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• pp.70-78
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• 2000

In this study, a new method for canceling MRI artifacts through the motion translation of image plane is presented Breathing often makes problems in a clinical diagnosis. Assuming that the head moves up and down due to breathing, rigid translational motions in only y(phase encoding axis) direction are treated Unlike the conventional Iterative phase retrieval algorithm, this method is based on the MRI imaging process and analyzing of Image property A new constraint condition with which the motion component and the true image component in the MRI signal can be separated by a simple algebraic operation is extracted After the x(read out) directional Fourier transformation of MRI signal is done, the y(phase encoding) directional spectrum phasing value is Just an algebraic sum of the Image component and the motion component Meanwhile, as It is known that the density of subcutaneous fat area is almost uniform in the head tomographs, the density distribution along a y directional line on this fat area is regarded as symmetric shape If the density function is symmetric, then the phase of spectrum changes linearly with the position Hence, the departure component from the linear function can be separated as the motion component Based on this constrant condition, the new method of artifact cancellation is presented Finally, the effectiveness of this algorithm IS shown by using a phantom with simulated motions.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.5
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• pp.69-78
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• 2022

As the use of Internet of Things (IoT) devices has expanded, digital forensics coverage of the National Police Agency has expanded to smart home areas. Accordingly, most of the existing studies conducted to acquire smart home platform data were mainly conducted to analyze local data of mobile devices and analyze network perspectives. However, meaningful data for evidence analysis is mainly stored on cloud storage on smart home platforms. Therefore, in this paper, we study how to acquire stored in the cloud in a Hey Home Air environment by extracting accessToken of user accounts through a cookie database of browsers such as Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, and Opera, which are recorded on a PC when users use the Hey Home app-based "Hey Home Square" service. In this paper, the it was configured with smart temperature and humidity sensors, smart door sensors, and smart motion sensors, and artifacts such as temperature and humidity data by date and place, device list used, and motion detection records were collected. Information such as temperature and humidity at the time of the incident can be seen from the results of the artifact analysis and can be used in the forensic investigation process. In addition, the cloud data acquisition method using OpenAPI proposed in this paper excludes the possibility of modulation during the data collection process and uses the API method, so it follows the principle of integrity and reproducibility, which are the principles of digital forensics.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.4
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• pp.671-685
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• 2023

By applying artificial intelligence to image editing technology, it has become possible to generate high-quality images with minimal traces of manipulation. However, since these technologies can be misused for criminal activities such as dissemination of false information, destruction of evidence, and denial of facts, it is crucial to implement strong countermeasures. In this study, image file and mobile forensic artifacts analysis were conducted for detecting image manipulation. Image file analysis involves parsing the metadata of manipulated images and comparing them with a Reference DB to detect manipulation. The Reference DB is a database that collects manipulation-related traces left in image metadata, which serves as a criterion for detecting image manipulation. In the mobile forensic artifacts analysis, packages related to image editing tools were extracted and analyzed to aid the detection of image manipulation. The proposed methodology overcomes the limitations of existing graphic feature-based analysis and combines with image processing techniques, providing the advantage of reducing false positives. The research results demonstrate the significant role of such methodology in digital forensic investigation and analysis. Additionally, We provide the code for parsing image metadata and the Reference DB along with the dataset of manipulated images, aiming to contribute to related research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.273-275
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• 2017

드론 기술이 발전하여 다양한 용도로 활용 가능해지면서 사용 범위와 시장을 더욱 넓혀가고 있다. 또한 사물인터넷(IoT) 시대에 포렌식 적용 대상의 범위가 스마트 워치, 스마트 TV 등 우리 생활에 다양하게 자리잡은 임베디드 시스템으로 확대되고 있다. 본 논문에서는 리눅스 포렌식 아티팩트 분석 기법을 이용하여 Busybox를 사용하는 드론에 대해 중요 데이터 증거를 수집하는 방법을 제시한다.