스마트폰 키 애플리케이션이 널리 사용되면서, 이에 대한 중계 공격의 위협도 증가하고 있다. 중계공격은 공격자가 차량과 키 애플리케이션 사이에서 오고가는 신호를 중계하여 허용 범위 밖의 통신을 시스템이 유요한 것으로 판단하게 하는 공격이다. 본 논문에서는 중계 공격을 막기 위해, 추가 지연시간을 탐지하여, 임계 지연 시간을 넘었을 경우 차량과 스마트키가 충분히 근접하지 않았다고 판단하여 차량 문 개폐 요청을 거부하는 시스템을 제안하였다. 또한 실제 환경에서의 유동성을 고려하여 임계 지연 시간을 지속적으로 업데이트하는 적응 임계 지연 시간(Adaptive Delay Threshold) 기술을 제시하였다. 그리고 실제 임베디드 기기를 이용해 시스템을 구현하여 시스템의 실효성을 검증하였다.
비디오 데이터는 비정형 데이터이고 정보의 양이 방대하기 때문에 내용기반 검색 방법이 필요하다. 비디오 데이터의 내용기반 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인이 필요한데, 일반적으로 비디오 색인을 하기 위한 시작점은 컷 검출이다. 본 논문에서는 컷 검출의 효율성을 향상시키기 위해서 컷 검출 과정 중 임계값이 동적으로 변화하는 동적 임계값 기법을 제안한다. 구현과 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법보다 효율적임을 보였다. 6a A content-based search method is required for video which has an unformatted and huge size of data. The index technique is necessary for the content-based search of the video data. The first step of the video indexing is a cut detection. We propose a dynamic threshold method which changes a threshold value during the cut detection process. We demonstrate that the proposed method is more efficient than the existing methods.
차량 번호판 인식 시스템은 크게 번호판 영역의 추출과 인식 단계로 구분된다. 본 논문에서는 전처리단계로써 임계화 방식을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 차량 영상을 임계화하고 영상에서 발생되는 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 차량 영상에서 각 라인의 밀도비율을 계산하여 번호판 영역에서 나타나는 밀도의 비율과 비슷하게 나타나는 영역을 후보영역으로 설정한다. 설정된 후보영역이 번호판 영역의 특징과 유사하게 나타나는 부분을 추출한다. 그리고 추출된 번호판 영역은 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크에 적용시켜서 윤곽선을 추출하고, 번호판의 문자와 숫자를 인식한다. 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크를 이용하게 되면, 윤곽선의 잡음을 최대한으로 줄여주는 특성을 가진다. 잡음이 제거된 후에, 번호판의 문자와 숫자들을 코호넨 알고리즘을 이용하여 인식하였다. 실험 결과에서는 임계화 작업을 이용한 번호판 추출과 코호넨 알고리즘을 이용한 번호판 인식이 우수하는 것을 알 수 있다.
데이터 저장장치로 널리 사용되고 있는 플래시 메모리의 블록들은 소거 횟수가 제한되어 있어서 특정 블록에 소거 동작이 집중되지 않도록 마모 균등화 기능을 제공해야 한다. 저장 장치의 데이터들은 주기적으로 갱신이 자주 되는 hot데이터와 갱신이 거의 일어나지 않는 cold 데이터로 구성된다. 이런 두 가지 타입의 데이터로 인해 발생하는 소거 횟수에 대한 편차를 줄이기 위하여 정적 마모 균등화 기법을 사용하는데 데이터 이동에 따른 추가적인 소거 동작이 발생하게 된다. 본 논문에서는 데이터 이동 결정을 위한 임계값을 제어하여 플래시 메모리 내의 전체 블록들의 평균 소거 횟수가 크지 않을 때는 마모 균등화 작업을 자주 발생하지 않게 하고, 평균 소거 횟수가 소거 허용 한계치에 점차 근접하면 설정된 임계값으로 동작하도록 하여 정적 마모 평준화에 의해 추가되는 소거 횟수를 효율적으로 감소시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 3차원 물체 인식을 위한 표면 분류 및 임계치 선정 방법에 대해 제안 하고자 한다. 3차원 영상 처리는 크게 거리 영상의 획득과 특징 추출 그리고 정합 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 전체 3차원 영상 처리 시스템중 거리 영상을 입력으로 했을 시 형상 특징을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 거리 영상의 깊이 변화 부호 값의 분포 특성에 따라 표면을 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률을 이용하여 표면을 분류했던 기존 방법을 토대로 그의 문제점이었던 실제 거리 영상에서의 임계치 선정 방법에 대하여 제안하고자 한다. 끝으로 제안한 방법의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 계수간의 특성을 이용한 효과적인 워터마크 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 2단계 웨이블릿 변환 후 비가시성과 강인성을 고려하여 기저대역과 고주파 대역을 제외한 중간 대역에 이진 워터마크를 삽입하였다. 각종 공격으로 변형된 영상에서 워터마크론 효과적으로 김출하기 위해 계수 선택 임계치를 삽입시보다 검출시에 보다 높게 설정하는 비대칭 임계치 워터마킹 방법을 사용하였다. 또한 워터마크 검출시 선택된 웨이블릿 변환 계수 쌍의 차이가 일정 이하일 경우에 검출값을 그대로 유지하는 방법으로 검출 강도를 높였다. 실험 결과 제안한 방법은 비교적 우수한 화질에서 손실 JPEG 압축, 잡음 첨가, 클로핑, 블러링 등의 공격에 강임함을 알 수 있었다.
본 논문은 주파수 대역 변환 방법을 사용하여 잡음을 제거하는 방법으로, 웨이블릿 변환의 고주파 성분의 통계적 특성을 활용하여 임계값을 선택하는 새로운 방법을 제안한다. 변환 영역의 각 고주파 성분(HL, LH, HH)에 대한 중앙편차를 이용하여 임계값을 설정함으로서 영상의 통계량의 변화에 대응할 수 있고, 잡음 분산의 크기에 적응할 수 있도록 하였다. 실험 결과 잡음 분산을 추정하거나 데이터의 개수를 이용하는 기존의 방법에 비하여 신호 대 잡음비(PSNR)가 향상되었다.
이동 물체의 이동 거리 추적이나 대상 물체의 인식과 판별 물체의 특징 추출과 같은 응용분야에서 컴퓨터(Computer)와 비젼시스템(vision system)을 이용한 영상 데이터 처리 분야에 대한 이용률이 증가하면서, 그에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 CCD 카메라(Charge-Couple Device Camera)로부터 입력된 그레이 레벨(Gray Level)의 영상을 입력받아 처리과정을 거쳐 위치정보를 전송하는 과정에서 정확한 정보를 얻기 위한 전처리 과정 방법을 제안하고, 실제 시스템에 적용한 결과를 제시한다. 여기서 영상의 전처리 과정 중 입력 영상에서 불필요한 부분을 제거하거나, 배경과 대상물의 분리, 내포된 잡음을 없애기 위하여 흔히 이진화 방법을 많이 사용한다 특히 이진화 과정에서 그레이 레벨의 입력영상에서 히스토그램(histogram) 정보를 이용하여 영상의 이진화시의 임계값을 찾는 것은 아주 중요한 요인이다 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 실시간으로 CCD 카메라를 통하여 입력되는 그레이 레벨의 입력 영상에 대하여 동적으로 적당한 임계값을 .찾는 방법을 제안하고자한다. 또한 제안한 신경회로망을 이용한 임계값 추출 알고리즘(algorithms)을 구현한 시스템(system)에 적용하여 일반적인 방법과 비교 검토하고 응용 가능성을 확인한다.
이 논문에서는 네트워크의 QoS에 가장 큰 영향을 미치는 네트워크 선로 이용률의과거 데이터를 기반으로 단기간 예측과 계절성(seasonality) 예측에 적합한 계절자기회귀이동평균(SARIMA : seasonal ARIMA) 모형을 적용하여 네트워크 특성을 고려한 동적인 임계값을 학습하는 알고리즘을 제시하였다. 이 기법을 통해 선로 이용률의 임계값은 네트워크환경과 시간에 따라 동적으로 변경되며, 확률을 근거로 그 신뢰성을 제공할 수 있다. 또한,실제 환경을 통하여 제시한 모델의 적합성 여부를 평가하였으며, 알고리즘의 성능을 실험하였다. 네트워크 관리자들은 이 알고리즘을 통하여 고정 임계값이 가지는 단점을 극복할 수있을 것이며, 관리 행위의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
오늘날 네트워크는 장비의 발달로 인해 패킷 재배치(packet reordering)가 빈번히 일어나고 있다. 패킷 재배치는 TCP의 성능을 저하시키는 문제점을 가지는데, 이러한 문제점을 해결하기 위해 TCPDAD 메커니즘이 제안되었다. TCP-DAD는 중복 응답 임계값을 동적으로 조절함으로써, TCP의 패킷 재배치 문제를 완화하는 메커니즘이다. 하지만 TCP-DAD는 중복 응답 임계값을 조절하는 메커니즘에 문제가 있어 패킷 손실이 일어날 경우, 패킷 손실에 대한 복구가 늦어지고 심지어 재전송 타이머가 불필요하게 종료되어 TCP의 성능저하를 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 TCP-DAD의 문제점을 해결하기 위해 새로운 중복 응답 임계값 조절 기법으로 Smooth-dupthresh를 제안한다. NS-2를 이용한 시뮬레이션을 통해 Smooth-dupthresh 기법을 적용한 TCP-DAD가 기존의 TCP-DAD 보다 평균적으로 약 8% 향상된 성능을 보임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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