본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.
토양 예측은 지속가능한 산지관리 측면에서 필요한 토양특성자료를 제공할 수 있다. 이중 가시 근적외선 분광반사 특성을 이용한 토양 예측은 저비용, 빠른 분석과 비파괴 측정, 비교적 높은 정확도로 관심을 받고 있다. 일반적으로 토양 분광반사특성 측정 과정에서 잡음이 나타날 수 있어 전처리 과정이 필요하다. 하지만 이러한 전처리 방법을 비교하고 평가하는 작업이 거의 이루어지지 못 했다. 본 연구에서는 토양 탄소와 질소 예측을 위해 5가지 전처리 방법을 비교하였다. 이는 연속체 제거, Savitzky-Golay 변환, 이산 웨이블렛(wavelet) 변환, 1차와 2차 도함수 변환이다. 토양예측 모델로 부분 최소제곱 회귀모형을 사용하였고, 총 153개 시료 중에서 검증을 위해 122개 훈련자료와 31개의 검증자료로 나누어 평가하였다. 전반적으로 토양시료의 탄소 함량이 높을수록 토양에 대한 입사 에너지의 흡수가 커지는 특성을 보였다. 파장별로는 가시광선 영역(650nm와 700nm)이 토양 탄소 그리고 질소와 가장 높은 상관관계를 보였다. 전처리 비교에서 연속체 제거가 토양 탄소(9.53mg/g)와 질소(0.79mg/g)에 대해 가장 높은 정확도(Root Mean Square Error)를 보였다. 따라서 토양 탄소와 질소 예측을 위해 연속체 제거가 가장 효과적인 분광반사특성 분석의 전처리 방법으로 판단되었다. 시각적인 평가에서 웨이블릿 변환이나 Savitzky-Golay 변환은 차이가 거의 없었고, 평가 결과도 유사했다. 따라서 다소 계산과정이 간단한 Savitzky-Golay 변환이 선호될 수 있다.
스테가노그래피는 정보 은닉 기법중의 하나로, 제 3자에 의해 은닉 정보의 존재를 알지 못하게 방지한다는 점에서 정보의 해독을 막기 위한 암호 기법과는 구별된다. 본 논문에서는 영상을 미디어로 사용하는 영상 스테가노그래피 방법으로, 블록 매칭을 이용하여 이산웨이블릿 변환 영역에 정보를 삽입하는 새로운 스테가노그래피 방법을 제안한다. 제안 방법은 블록 매칭 후보군 블록의 불균등한 사용으로 인해서 발생하는 삽입 용량의 손실을 개선하여 고용량의 영상 정보를 삽입할 수 있다. 이를 위해, 블록 내부의 분산값을 고려하여 고주파수 성분을 갖는 후보군 블록은 최대한 보존하고, 저주파수 성분의 후보군 블록의 수는 k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 압축을 통해 줄인다. 제안된 방법을 통해 기존 블록 매칭 기반 스테가노그래피 방법과 유사한 PSNR을 갖는 비밀 영상의 추출이 가능하면서 동시에 고용량의 영상 정보 삽입이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 영상 데이터의 저작권 보호를 위하여 원영상의 DC 영역 및 각 주파수 영역에 이진 로고 영상의 주파수 계수를 삽입하는 강건한 워터마킹 방법을 제안한다. 패턴을 인식할 수 있는 인간 시각 시스템으로 인해 기호가 숫자보다 훨씬 더 설득력이 있으므로, 워터마크로 64*64 이진 로고 영상의 1 레벨 DWT(discrete wavelet transform) 계수값을 사용한다. 제안한 워터마크 알고리즘은 로고 영상을 1 레벨 DWT하고, 이 DWT 계수값에 인간시각시스템(HVS: human visual system)을 적용하여 영상의 주파수 영역에 있어서 중요 부분(ROI: region of interest)을 기준으로 삽입한다. 따라서 본 워터마킹 기법은 워터마크 검출시 저작권을 바로 확인할 수 있고, 작은 크기의 워터마크를 HVS와 ROI를 이용해 삽입함으로써 비가시성과 견고성이 뛰어나다는 장점이 있다.
본 논문에서는 연속된 프레임을 갖는 영상의 프레임간 움직임 추정 기법을 응용하여 고해상도 영상을 생성하는 초해상도 기법을 제안한다. 단일 영상을 이용한 초해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 및 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT) 기반 등 다양한 방법이 제시되었으나, 연산에 사용할 수 있는 정보가 제한적이라는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연속된 프레임을 이용한 초해상도 기법이 다양하게 제안되었다. 연속 프레임 기반 초해상도 기법의 핵심인 입력 저해상도 영상 간 정합(registration)의 정확도는 초해상도 기법의 결과에 큰 영향을 갖는다. 본 논문에서는 영상 간 정합의 정확도를 높이기 위하여 6-tap FIR(finite impulse response) 필터를 부화소(sub-pixel) 단위의 정합에 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 결과영상이 기존의 최단입점(nearest neighborhood), 이중선형(bi-linear), 고등차수(bi-cubic) 보간법 보다는 우수하고 DWT 기반의 초해상도 기법과는 비슷한 성능을 가진다는 것을 확인할 수 있었다.
최근 양자 컴퓨터의 개발은 현재 사용 중인 이산대수 문제나 인수분해 문제 기반의 공개키 암호에 큰 위협이 되므로, 이에 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 현재 컴퓨팅 환경 및 도래하는 양자 컴퓨팅 환경에서 모두 구현이 가능한 양자내성암호를 위해 공모전을 진행하고 있다. 이 중 NIST 양자내성암호 공모전 4라운드에 진출한 SIKE(Supersingular Isogeny Key Encapsulation)는 유일한 Isogeny 기반의 암호로써, 동일한 안전성을 갖는 다른 양자내성암호에 비해 짧은 공개키를 갖는 장점이 있다. 그러나, 기존의 암호 알고리즘과 마찬가지로, SIKE를 포함한 모든 양자내성암호는 현존하는 암호분석에 반드시 안전해야만 한다. 이에 본 논문에서는 SIKE에 대한 전력 분석 기반 암호분석 기술을 연구하였으며, 특히 웨이블릿 변환 및 딥러닝 기반 클러스터링 전력 분석을 통해 SIKE를 분석하였다. 그 결과, 현존하는 클러스터링 전력 분석 기법의 정확도를 50% 내외로 방어하는 마스킹 대응기법이 적용된 SIKE에 대해 100%에 가까운 분석 성공률을 보였으며, 이는 현존하는 SIKE 기법에 대한 가장 강력한 공격임을 확인하였다.
본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
무선 센서 네트워크의 다양한 연구 분야 중에서 철조망에서의 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 100bps 이상의 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 샘플링 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 샘플링이 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환과 선형양자화 방법을 채택하여 영상 전체가 아닌 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 암호화를 위한 계산양을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 계산양이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산양이 적은 카오스 시스템을 이용함으로써 계산양을 더욱 감소시켰다. 이 방법은 영상의 압축비를 유지하기 위해서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 암호화를 수행하며, 부대역의 선택과 카오스 시스템을 이용한 무작위 변환방법을 사용한다. 영상에 대한 실험방법은 우선 암호화할 부대역을 선택한 후 영상데이터를 일정한 블록으로 만든 후 랜덤하게 좌/우로 시프트 하는 방법과 두 가지 양자화 할당 방식(Top-down/Reflection code)을 사용하여 암호화한 데이터를 압축 시 데이터양의 변화를 최소화하였다 또한, JPEG2000의 점진적 전송(Progressive transmission)에 적합한 암호화 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 작은 양의 암호화로 효과적으로 영상을 숨기는 방법임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화효과 사이에 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 본 논문의 방식들은 응용계층에서 수행되는 것으로, 현재 유 무선 통합 네트워크의 중요한 문제로 대두되고 있는 끝과 끝(end-to-end)의 보안에 대한 좋은 해결방법으로 사용될 수 있으리라 기대된다.
본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환을 기반으로 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 계산량을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 계산량이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산량이 적은 캣맵(cat mad)과 카오스 시스템을 이용함으로써 계산량을 더욱 감소시켰다. 이 방법은 영상의 압축비를 유지하기 위해서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 암호화를 수행하며, 부대역의 선택과 카오스 시스템을 이용한 무작위 변환방법을 사용한다. 영상에 대한 실험방법은 우선 암호화할 부대역을 선택하여 영상데이터를 3차원 블록으로 만든 후 캣맵에 의해 3차원으로 영상의 픽셀값을 교환 하는 방법과 캣맵에 의해 암호화된 부대역을 카오스 시스템을 이용하여 모듈러 연산에 의해 암호화하였다. 또한, JPEG2000의 점진적 전송(Progressive transmission)에 적합하게 암호화하기 위해서 비트 평면을 선택하여 암호화하였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서는 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화 효율 사이에는 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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