• Title/Summary/Keyword: 은닉성

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Proxy Blind Signature based on improved SPSS (SPSS의 안전성 강화 및 대리은닉 서명 기법의 제안)

  • 김배완;류종호;심현정;염흥열
    • Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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    • 2003.12a
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    • pp.643-648
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    • 2003
  • 대리 서명 방식은 전자서명 방식의 한 응용분야로써 1996년 Mambo[1]에 의하여 처음으로 제안되었으며, 이후 다양한 특성을 갖는 Schnorr 서명 기반 대리 서명들이[2,3]에서 제안되었다. 특히 B.Lee[3]은 대리 서명키의 오용을 막을 수 있는 강한 대리 서명기법(Strong Proxy Signature Scheme, SPSS)을 제시하였다. 그러나 이 기법에 대하여[6]은 서명위조 공격에 안전하지 않음을 기술하였다. 본 논문에서는 이와 같은 공격을 피할 수 있도록 방법을 제시하면서 더불어 이를 응용한 대리은닉 서명(proxy blind signature)을 제안한다.

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Neural Network Refinement using Hidden Knowledge Extraction (은닉지식 추출을 이용한 신경망회로망 정제)

  • Kim, Hyeon-Cheol
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.27 no.11
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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.

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Analysis of spatio-temporal variation on water quality using hidden Markov model (은닉 마코프 모형을 이용한 시공간적 수질 변동성 분석)

  • Jung, Min-Kyu;Cho, Hemie;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.111-111
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    • 2020
  • 하천환경과 기후의 변화로 인해 수질오염 과정의 메커니즘이 더욱 복잡해짐에 따라 다양한 요인을 고려한 불확실성 평가 연구가 요구되고 있다. 하천 수질 중에서도 부영양화 문제는 특히 개발로 인한 하천환경 변화 이후 사회 정치적 논점이 되어왔다. 본 연구에서는 지난 7년 동안의 수질 변화의 전반적인 양상을 조사하였으며, 클로로필-a(Chl-a, chlorophyll-a) 농도의 시공간적 의존성의 효과적으로 고려하기 위해 기계학습 기반 분류(classification) 접근법인 다변량 은닉 마코프 모형(MHMM, multivariate hidden Markov model)을 사용하였다. 월 단위 수질 및 수문 자료를 사용하여 Chl-a의 변동성을 군집화하여 수질 상태의 익월 천이확률을 효과적으로 추정하였다. Chl-a와 수질 및 수문기상 조건의 관계를 평가하였으며, 결과적으로 수질 상태의 시공간적 전이가 정확하게 식별되었고 이의 잠재적 원인에 대하여 논의하였다.

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A spectral efficient transmission method for ofdm-based power line communications (직교주파수분할다중화기반 전력선통신에서 대역 효율적인 전송기법)

  • Kim, Byung Wook
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.19 no.4
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    • pp.25-32
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    • 2014
  • Powerline communications (PLC) is a promising medium for network access technology where smart grid aided network services can be provided. In the presence of frequency selective fading in the PLC channel, orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is a technique for reliable communications. This paper presents a spectral efficient method using a superimposed hidden pilot for OFDM-based PLC systems. Based on the scheme using a hidden pilot, it is possible to estimate the channel with no consumption of bandwidth, but with utilization of power allocated to the hidden pilot. Computer simulations showed that the proposed scheme provides higher achievable data rate than that of the conventional schemes in low voltage and medium voltage transmission lines.

Classified Image Compression and Coding using Multi-Layer Percetpron (다층구조 퍼셉트론을 이용한 분류 영상압축 및 코딩)

  • 조광보;박철훈;이수영
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.19 no.11
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    • pp.2264-2275
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    • 1994
  • In this paper, image compression based on neural networks is presented with block classification and coding. Multilayer neural networks with error back-propagation learning algorithm are used to transform the normalized image date into the compressed hidden values by reducing spatial redundancies. Image compression can basically be achieved with smaller number of hidden neurons than the numbers of input and output neurons. Additionally, the image blocks can be grouped for adaptive compression rates depending on the characteristics of the complexity of the blocks in accordance with the sensitivity of the human visual system(HVS). The quantized output of the hidden neuron can also be entropy coded for an efficient transmission. In computer simulation, this approach lie in the good performances even with images outside the training set and about 25:1 compression rate was achieved using the entropy coding without much degradation of the reconstructed images.

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Channel-Adaptive Bidirectional Motion Vector Tracking over Wireless Packet Network (무선 패킷 네트워크에서의 채널 적응형 양방향 움직임 벡터 추적 기술)

  • Pyun, Jae-Young
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.44 no.1
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    • pp.94-101
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    • 2007
  • Streaming video is expected to become a key service in the developing heterogeneous wireless network. However, sufficient quality of service is not offered to video applications because of bursty packet losses. An effective solution for packet loss in wireless network is to perform a proper concealment at the receiver. However, most concealment methods can not conceal effectively the consecutively damaged macro blocks, since the neighboring blocks are lost. In the previous work, bidirectional motion vector tracking (BMVT) method has been proposed which uses the moving trajectory feature of the damaged macro blocks. In this paper, a channel-adaptive redundancy coding method for the better BMVT error concealment is presented. The proposed method provides enhanced video quality at the cost of a little bit overhead in the wireless error-prone network.

Adaptive Digital Watermarking with Perceptually Tuned Characteristic Based on Wavelet Transform (웨이브릿 변환영역에서 지각적 동조특성을 갖는 적응적 디지털 워터마킹)

  • 김현천;장봉주;서용수;김종진
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.6 no.6
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    • pp.1008-1014
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    • 2003
  • In this paper, we propose the image retrieval method based on object regions using bidirectional round filter in the wavelet transform domain. A conventional method that includes unnecessary background information reduce retrieval efficiency, because of the extraction of feature vectors from the whole region of subband. On proposed method, it extracts accurate feature vectors and keep certainly retrieval efficiency in case of reduced feature vectors, because of the extraction of feature vectors from the only extracted object region. Furthermore, it improve retrieval efficiency by removing unnecessary background information. Consequently, the retrieval efficiency is improved with 2.5%∼5.5% values, which have a little chances to vary according to characteristics of image.

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An Watermarking Method Based on Singular Vector Decomposition and Vector Quantization Using Fuzzy C-Mean Clustering (특이치 분해와 Fuzzy C-Mean(FCM) 군집화를 이용한 벡터양자화에 기반한 워터마킹 방법)

  • Lee, Byung-Hee;Jang, Woo-Seok;Kang, Hwan-Il
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.17 no.7
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    • pp.964-969
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    • 2007
  • In this paper, we propose the image watermarking method for good compression ratio and satisfactory image quality of the cover image and the embedding image. This method is based on the singular value decomposition and the vector quantization using fuzzy c-mean clustering. Experimental results show that the embedding image has invisibility and robustness to various serious attacks. The advantage of this watermarking method is that we can achieve both the compression and the watermarking method for the copyright protection simultaneously.

Stereo Sequence Transmission using Concealment of Disparity Information on Color Channels (변이 정보의 칼라채널별 은닉을 통한 스테레오 동영상 전송 기법)

  • 이호근;하영호
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.40 no.2
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    • pp.29-36
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    • 2003
  • This paper proposes a new 3D image transmission technique using digital watermarking for compatibility with conventional 2D digital TV. To transmit 3D images effectively, generally, we use image sequence transmission using temporal-spatial redundancy between stereo images. It is difficult for users with conventional digital TV to watch the transmitted 3D image sequence because of effectivity of 3D image compression. To improve such problem, in this paper, we perceive the concealment of new information of digital watermarking and conceal information of the other stereo image into three channels of the reference image. So we can watch the image with 3D TV as well as conventional digital TV when it is decoded.

Activity Recognition based on Accelerometer using Self Organizing Maps and Hidden Markov Model (자기 구성 지도와 은닉 마르코프 모델을 이용한 가속도 센서 기반 행동 인식)

  • Hwang, Keum-Sung;Cho, Sung-Bae
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2008.02a
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    • pp.245-250
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    • 2008
  • 최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.

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