• Review of KIISC
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• v.30 no.1
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• pp.35-42
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• 2020

사물인터넷 환경으로 연결되는 디바이스 종류가 점점 다양해지고, 이를 통해 유통되고 처리되는 정보의 양이 절대적으로 증가함에 따라 여러 보안 이슈들도 함께 부각 되고 있다. 무엇보다도, 사물인터넷 기술은 우리 실생활에 직접 접목되기 때문에, 기존 사이버공간의 위험이 현실 세계로 전이 및 확대될 수 있다는 우려가 점차 증대되고 있다. 특히, 사물인터넷 기기들의 인증 및 데이터 보호에 필요한 키의 누출은 불법 복제 및 데이터 유출을 통한 경제적, 산업적 손실을 유발하고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 보안 위협에 대응하기 위한 하드웨어 기반의 키 은닉 기술 및 소프트웨어 기반의 키 은닉 기술의 연구 동향에 대해서 살펴보고, 이를 활용한 사물인터넷 디바이스 인증기법을 제시한다. 이는 하드웨어 및 소프트웨어 기반의 키 은닉 기술을 적절히 접목함으로써, 여러 보안 취약점으로 인한 인증키 노출 위협을 근본적으로 차단하여 효과적이고 안전한 인증키 관리를 가능하게 한다. 즉, 본 논문은 다양한 키 은닉 기술에 대해서 설명하고, 이를 토대로 보다 안전하고 신뢰성 있는 사물인터넷 디바이스 인증 기술을 제공하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.451-452
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• 2007

본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경회로망(Polynomial based Radial Basis Function Neural Networks)을 설계하고 이를 2-클래스 패턴 분류 문제에 응용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력 층으로 이루어진다. 입력층은 입력 벡터의 값들을 은닉 층으로 전달하는 기능을 수행하고 은닉층은 Fuzzy c-means 클러스터링을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습된다. Networks의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의해 퍼지추론의 결과로서 얻어진다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 각기 다른 4종류의 2-클래스 분류 문제에 적용 및 평가되어 분류기로써의 성능을 분석한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.167-168
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• 2007

본 논문에서는 얼굴, 지문 등의 생체특징을 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛을 이용하여 워터마크 삽입위치를 결정하고 웨이블렛 변환된 영상과 배경영상간의 차와 삽입위치 주변의 영상에 분산값을 이용해 퍼지 함수를 이용하여 적응적 가중치 값을 결정한다. 은닉된 워터마크 데이터는 워터마크가 삽입된 영상에 웨이블렛 변환을 적용하여 효과적으로 생체특징을 추출한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 워터마크 데이터인 생체특징의 은닉 전과 후의 특성분석과 워터마크 알고리즘이 생체 인식시스템에 미치는 영향을 평가하였다. 실험한 결과 제안된 방법은 효과적으로 생체정보를 은닉하고 생체인식률의 저하 없이 효과적으로 생체정보를 보호할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.3
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• pp.54-62
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• 2008

For a message hiding technique to be effectual, it needs to have availability, confidentiality and integrity. Steganography is the science of hiding one message within other types of digital contents. In this case, attempt to defeat steganalysis by restoring the statistics of the composite image to resemble that of the cover, these discrepancies expose the fact that hidden communication is happening. In this paper, I present a steganography scheme capable of concealing a piece of secrete information in a host image and base on the technique's OCT, RGB, statistical restoration.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.396-401
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• 2002

저 대역 부호화된 비트스트림을 네트워크를 통해 전송중 에러가 발생하면 수신측의 복원 화질에 심각한 화질 열화가 발생한다. 따라서, 이러한 에러에 대처하기 위한 복호기에서의 에러 은닉 기법은 화질에 매우 큰 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 SNR(Signal to Noise Ratio) 계층 부호화에 의해 생성된 고급계층의 비트스트림을 통신 채널로 전송시 복호기에서의 오류 은닉 기법을 위해, SNR 계층 부호화 방법에 사용되는 부호화 모드 및 복호기에서 이용가능한 예측 모드에 대해 알아보고, 단일 계층 부호화된 비트스트림의 에러 은닉 기법과의 차이점을 비교, 분석한다. 따라서, 본 연구에서는 저대역폭 비디오 전송을 위해 계층 부호화 모드중 SNR 계층부호화로 부호화된 비트스트림을 에러 발생 가능 채널로 전송시 에러 은닉을 위한 효과적인 방향을 제시한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.33 no.1
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• pp.75-80
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• 2014

The quality of real-time Voice over Internet Protocol (VoIP) network is affected by network impariments such as delays, jitters, and packet loss. This paper proposes a packet loss concealment algorithm based on voice classification for enhancing VoIP speech quality. In the proposed method, arriving packets are classified by an adaptive thresholding approach based on the analysis of multiple features of short signal segments. The excellent classification results are used in the packet loss concealment. Additionally, linear prediction-based packet loss concealment delivers high voice quality by alleviating the metallic artifacts due to concealing consecutive packet loss or recovering lost packet.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.910-913
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• 2017

데이터의 양이 증가하면서 인공신경망을 통한 데이터 분석 기술이 주목받고 있으며, 텍스트, 그림, 동영상 등에 이르기까지 다양한 종류의 데이터를 자동으로 분석하여, 번역기, 채팅봇, 그림 캡션 자동 생성 등에 대한 연구 및 서비스 개발에 활용되고 있다. 인공신경망 기반으로 수행된 많은 연구들이 공통적으로 가진 한계가 있는데, 그것은 은닉층에 대한 해석이 어렵다는 것이다. 가령, 입력층, 은닉층, 그리고 결과층으로 이루어진 인공신경망을 임의의 데이터로 학습시키면, 입력층과 은닝층 사이에 존재하는 행렬은 해당 데이터에 존재하는 패턴 정보를 내포하게 된다. 따라서, 행렬에 존재하는 패턴 정보를 직접 분석할 수 있다면, 인공신경망 결과물에 대한 해석이 가능할 뿐만 아니라 성능을 높이기 위해 어떤 조정이 필요한지에 대한 직관도 얻을 수 있을 것이다. 하지만, 이 행렬의 실체는 숫자로 이루어진 벡터이므로 사람이 직접 해석하는 것은 불가능하며, 지금까지 수행되어온 대부분의 인공신경망 연구들은 공통적으로 이러한 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 데이터에 존재하는 패턴을 잡아내면서도 해석이 가능한 토픽 모델과 인공신경망의 결과물을 비교함으로써, 인공신경망 은닉층 해석에 대한 실마리를 찾기 위한 연구이다. 실험을 통해 토픽과 은닉층 패턴의 유사성을 검증하고, 향후 인공신경망 연구에서 은닉층에 대한 가능성을 논한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.8
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• pp.180-186
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• 2013

The primary goal of attack on steganographic images, termed steganalysis, is to detect the presence of hidden data by finding statistical abnormality of a stego-media caused by data embedding. This paper proposes a novel steganographic scheme based on improving the (7, 4) Hamming code for digital images. The proposed scheme embeds a segment of six secret bits into a group of nine cover pixels at a time. The experimental results show that the proposed scheme achieves a 0.67bpp embedding payload and a slightly higher visual quality of stego images compared with the previous arts.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.75-78
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• 2004

H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 이전의 여러 동영상 부호화 표준에는 없던 새로운 부호화 도구들이 추가되었으며 이를 통하여 보다 높은 압축 효율을 보인다. 추가된 부호화 도구들로 인하여 H.264내의 매크로블록은 이전의 부호화 표준에서 보다 많은 정보를 포함한다. 하나의 매크로블록에 대해서 최대 16개까지의 서로 다른 움직임벡터를 가질 수 있으며 최대 4개의 서로 다른 참조프레임을 가질 수 있다. 또한 다양한 블록크기로의 움직임 추정하며 이는 매크로블록의 모드로서 정의된다. 따라서 H.264내의 매크로블록은 기존보다 많은 움직임벡터를 가질 뿐만 아니라 기존에는 없던 참조 프레임과 매크로블록모드의 정보를 새로이 포함하고 있다. 반면 현재의 H.264내의 시방향 에러은닉기법은 이전 부호화 표준에서 사용하던 방법과 유사한 방법으로 에러가 발생한 블록의 주변 매크로블록의 움직임 벡터만을 고려하여 에러를 은닉한다. 본 논문은 H.264 부호화 표준의 특성을 고려하여 매크로블록이 포함하고 있는 다양한 의기의 움직임벡터 및 참조 프레임 뿐 아니라 주변 매크로블록들의 모드를 이용하여 서로 다른 블록 크기로 에러를 은닉함으로써 매크로블록이 포함하고 있는 정보를 최대한 활용하고 이를 통한 효율적인 에러은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 H.264에서의 시방향 에러은닉 기법과 비교하여 적은 연산량만을 가지면서도 최대 2.17dB까지의 향상된 화질을 나타낸다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.7A
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• pp.1063-1075
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• 2000

This paper proposes an adaptive error concealment technique for compressed video. Since redundancy is extracted out during compression process, compressed video is vulnerable to errors which occur during transmission of video over error prone networks such as wireless channels and Internet. Error concealment is a process of reconstructing video out of damaged video bit stream. We proved that scalable encoding is very useful for error concealment. Analysis of experiments shows that some part of image is better concealed by using base layer information and other part of image is better concealed by using previous frame information. We developed a technique which enables to decide which methodology is more effective, adaptively, based on motion vectors and regional spatial activity. We used H.263v2 for scalable encoding, but, our approach could be applied to all DCT based video codec.