• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.379-387
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• 2015

In recent years, copyright violations from illegal copying and distribution of e-comic contents have become an important issue. Fingerprinting techniques have been emerged to provide a fast and reliable identification method of identifying e-comic contents. When illegally scanned or camera captured comic contents are distributed, they suffer from distortions. So the fingerprint differs from the original version. This paper presents a restoration framework for correcting geometric distortions in distorted comics to improve the comic content identification.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.10
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• pp.2409-2416
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• 2014

In this paper, an automatic recognition algorithm for linearly modulated signals like PSK, QAM under noncoherent asynchronous condition is proposed. Frequency, phase, and amplitude characteristics of digitally modulated signals are changed periodically. By using this characteristics, cyclic moments and higher order cumulants based features are utilized for the modulation recognition. Hierarchial decision tree method is used for high speed signal processing and totally 4 feature extraction parameters are used for modulation recognition. In the condition where the symbol number is 4,096, the recognition accuracy of the proposed algorithm is more than 95% at SNR 15dB. Also the proposed algorithm is effective to classify the signal which has carrier frequency and phase offset.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.14 no.2E
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• pp.57-64
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• 1995

In this study, we examine the applicability of the classifier based on an artifical neural network (ANN) for the low-frequency acoustic signal in shallow water environment. The estimations of the Doppler shift and frequency spreading effect at 220 Hz reveal the frequency variation of less than 2 Hz with time This small variation enables the ANN-based classifier to identify signals using only tonal frequency information. The ANN consists of 4 layers, and has 60 input processing elements (PEs) and 4 output PEs, respectively. When measured tonal signals in the frequency 200-250 Hz are applied to the ANN-based classifier, the classifier can identify more than 67% of the signals for instantaneous frame and more than 91% for averaged one over 5 frames.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.38-40
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• 2012

해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항 관리를 위한 연구가 필수적이다. 최근 SOLAS에서 300톤 이상 급에 대해서는 AIS의 의무 장착이 제정되면서 선박 운항의 안전에 크게 기여하고 있다. 본 연구에서는 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 궤적의 곡률을 분석하여 불규칙 이동 조종선박의 움직임을 파악하였다. 기존의 과거 누적 데이터의 퍼지이론을 활용한 이상 거동의 선박식별 시스템은 전문가 시스템에 의존하여 항적의 비정상성을 판단하므로 항로의 특성에 따른 실 항해상황을 간과할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 선박 움직임에 대한 궤적의 시간 AIS 정보를 활용하여 항로이탈의 변화율에 해당하는 곡률분석, 항로선으로부터 좌우의 변동을 보다 정확하게 모니터링 할 수 있는 이상 거동 선박을 식별하는 방법을 제안한다. 본 연구는 VTS 및 VMS의 응용서비스로서 해양사고의 사전예방을 위한 연안 및 항만수로의 효율적인 관리에 기여할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.89-90
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• 2016

Anomalous propagation echo is a kind of abnormal radar signal occurred by irregularly refracted radar beam caused by temperature or humidity. The echo frequently appears in ground-based weather radar. In order to improve accuracy of weather forecasting, it is important to analyze radar data precisely. Therefore, there are several ongoing researches about identifying the anomalous propagation echo all over the world. This paper conducts researches about a classification method which can distinguish anomalous propagation echo in the radar data using naive Bayes classifier and unique attributes of the echo such as reflectivity, altitude, and so on. It is confirmed that the fine classification results are derived by verifying the suggested naive Bayes classifier using actual appearance cases of the echo.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.5
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• pp.33-41
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• 2018

Recently, Internet technology has developed, various programs are being created and therefore various codes are being made through many authors. On this aspect, some author deceive a program or code written by other particular author as they make it themselves and use other writers' code indiscriminately, or not indicating the exact code which has been used. Due to this makes it more and more difficult to protect the code. In this paper, we propose author identification framework using Authorship Analysis theory and Natural Language Processing(NLP) based on Convolutional Neural Network(CNN). We apply Authorship Analysis theory to extract features for author identification in the source code, and combine them with the features being used text mining to perform author identification using machine learning. In addition, applying CNN based natural language processing method to source code for code author classification. Therefore, we propose a framework for the identification of authors using the Authorship Analysis theory and the CNN. In order to identify the author, we need special features for identifying the authors only, and the NLP method based on the CNN is able to apply language with a special system such as source code and identify the author. identification accuracy based on Authorship Analysis theory is 95.1% and identification accuracy applied to CNN is 98%.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.2 no.4
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• pp.71-76
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• 2016

In this study, de-identification policies of the US, the UK, Japan, China and Korea are compared to suggest a future direction of de-identification regulations and a method for vitalizing the big data industry. Efficiently using the de-identification technology and the standard of adequacy evaluation contributes to using personal information for the industry to develop services and technology while not violating the right of private lives and avoiding the restrictions specified in the Personal Information Protection Act. As a counteraction, the re-identification issue may occur, for re-identifying each person as a de-identified data collection. From the perspective of business, it is necessary to mitigate schemes for discarding some regulations and using big data, and also necessary to strengthen security and refine regulations from the perspective of information security.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.348-349
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• 2010

수치지도의 관리 및 운영에 필요한 유일식별자에 대한 연구는 기존의 국토지리정보원을 통하여 많은 연구가 수행되어져 왔으나 그 내용과 과정이 복잡하여 현실적으로 잘 적용되지 못하고 있는 것이 사실이다. 이를 극복하고 객체기반 연속수치지도의 원할한 관리를 위하여 객체기반연속수치지도 유일식별자인 OSID의 도입이 필요하고 이를 바탕으로 객체기반 연속수치지도 관리체계에 OSID를 적용하고자 한다. 본 연구는 OSID의 기본구조를 기초로 하여 객체기반 연속수치지도 관리 OSID 시스템 체계를 설계하고 수치지도의 관리 및 운영상 필요한 유일식별자를 부여하는 방법을 도출하여 이를 객체기반 연속수치지도에 적용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.110-113
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• 2011

서비스 지향 아키텍처는 기업 인프라의 복잡성 및 유지비용을 최소화 하고, 기업의 생산성과 유연성을 극대화할 것으로 기대되어 차세대 소프트웨어 아키텍처로 각광받고 있다. 이러한 서비스 지향 아키텍처 기반의 시스템이 효율적이고 성공적으로 자리 잡기 위해서는 올바른 서비스 식별과 구성이 필수적이다. 하지만 서비스를 식별하기 위한 요구사항 분석과정은 비즈니스 업무를 분석하는데 집중되어 있으며, 비기능 요구사항은 비가시적인(invisible) 특성으로 인해 쉽게 간과되어 설계에 반영되기 어렵다. 기존의 방법들은 이러한 비기능 요구사항을 객체수준에서 반영하기 때문에 서비스 조합으로 새로운 서비스를 창출하는 서비스 지향 아키텍처의 구조에서는 비기능 요구사항을 달성하기 어렵다. 본 논문은 서비스 패턴에 적용 가능한 비기능 요구사항을 식별하고 서비스 지향 아키텍처에 필요한 패턴을 분석한다. 그리고 식별된 비기능 요구사항을 달성하기 위한 서비스 패턴을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.181-184
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• 2009

기업의 비즈니스 시스템은 수시로 변화하는 고객의 요구사항과 새로운 기반기술의 출현 등에 따라 끊임없이 변화하고 있다. 따라서 기업은 비즈니스 환경변화에 유연하고 신속하게 대응할 수 있는 환경을 필요로 하고 있다. SOA는 이러한 요구에 적합하도록 설계된 아키텍처이다. SOA(Service Oriented Architecture)는 비즈니스를 세분화하여 반복 가능하고 가치를 지닌 단위 서비스들로 나누어 조립과 통합을 통해 새로운 가치를 만들어 낼 수 있도록 지원한다. 하지만 비즈니스 시스템의 많은 부분을 차지하던 Legacy 시스템에 이러한 아키텍처를 적용하기에는 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 Legacy 시스템으로부터 SOA의 서비스를 추출하는 방법을 제안한다. 서비스를 추출하는 과정은 3가지 단계를 거친다. 첫 번째 단계는 COBOL로 제작된 Legacy 시스템의 프로그램에서 DATA DIVISION으로부터 변수를 분류 및 그룹화하고 PROCEDURE DIVISION의 루틴간의 연관관계를 파악하여 객체화시킨다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 얻어진 변수들 중 핵심 변수를 식별하여 객체화를 통해 식별된 로직에서 서비스가 될수 있는 로직을 식별한다. 마지막으로 세 번째 과정은 식별된 서비스와 데이터를 사용하여 SOA 서비스를 구축한다.