Kim, Cheon-Shik;Yoon, Eun-Jun;Jo, Min-Ho;Hong, You-Sik
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.47
no.1
/
pp.65-72
/
2010
Nowadays, most hospitals have been used to create MRI or CT and managed them. Doctors depend on fast access to images such as magnetic resonance imaging (MRIs), computerized tomography (CT) scans, and X-rays for accurate diagnoses. Those image data are related privacy of a patient. Therefore, it should be protected from hackers and managed perfectly. In this paper, we propose a data hiding method into MRI or CT related a condition and intervention of a patient, and it is suggested that how to authenticate patient information from an image. In this way, we create hash code using HMAC with patient information, and hash code and patient information is hided into an image. After then, doctor will check authentication using HMAC. In addition, we use a reversible data hiding DE(Difference Expansion) algorithm to hide patient information. This technique is possible to reconstruct the original image with stego image. Therefore, doctor can easily be possible to check condition of a patient. As a consequence of an experiment with MRI image, data hiding, extraction and reconstruct is shown compact performance.
General users who use smartphone apps often use the Vault app to protect personal information such as photos and videos owned by individuals. However, there are increasing cases of criminals using the Vault app function for anti-forensic purposes to hide illegal videos. These apps are one of the apps registered on Google Play. This paper proposes a methodology for extracting feature points through XML-based keyword frequency analysis to explore Vault apps used by criminals, and text mining techniques are applied to extract feature points. In this paper, XML syntax was compared and analyzed using strings.xml files included in the app for 15 hidden Vault anti-forensics apps and non-hidden Vault apps, respectively. In hidden Vault anti-forensics apps, more hidden-related words are found at a higher frequency in the first and second rounds of terminology processing. Unlike most conventional methods of static analysis of APK files from an engineering point of view, this paper is meaningful in that it approached from a humanities and sociological point of view to find a feature of classifying anti-forensics apps. In conclusion, applying text mining techniques through XML parsing can be used as basic data for exploring hidden Vault anti-forensics apps.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
/
v.14
no.4
/
pp.357-374
/
2012
Considerable uncertainties are included in ground properties used for tunnel designs due to the limited investigation and tests. In this study, a back analysis was performed to find optimal ground properties based on artificial neural network using both face mapping data and convergence measurement data. First of all, the rock class of a study tunnel is determined from face mapping data. Then the possible ranges of ground properties were selected for each rock class through a literature review on the previous studies and utilized to establish more precise learning data. To find an optimal training model, a sensitivity analysis was also conducted by varying the number of hidden layers and the number of nodes more minutely than the previous study. As a result of this study, more accurate ground properties could be obtained. Therefore it was confirmed that the accuracy of the results could be increased by making use of not only convergence measurement data but also face mapping data in tunnel back analyses using artificial neural network. In future, it is expected that the methodology suggested in this study can be used to estimate ground properties more precisely.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
/
2000.11a
/
pp.17-22
/
2000
시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.
본 연구에서는 시계열자료를 예측하기 위해 적용한 n$\times$n$\times$1 신경망 구조에서 초기값의 시각적인 선택을 통한 개선된 학습과정을 제안한다. 적용된 Easton[1]의 제어상자는 시각적인 면과 실용적인 적용측면에서 다차원 구조를 논의하기에는 제한적이지만, 적은 개수의 은닉노드를 갖는 단순한 신경망구조에서는 초기 가중값들의 동적인 선택을 통하여 가능한 빨리 효과적인 학습이 이루어질 수 있게 할 수 있다. 신경망 학습의 오차 판단기준은 기존의 평균제곱오차(MSE)를 고려한다. 실증연구에는 모의생성된 ARMA(1,0) 자료와 담배생산량 자료를 이용한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.7
no.4
/
pp.74-81
/
1997
This paper proposes an evolutionary learning algorithm to discipline the projection neural nctworks
(PNNs) with special type of hidden nodes which can activate radial basis functions as well as sigmoid
functions. The proposed algorithm not only trains the parameters and the connection weights hut also
c~ptimizes the network structure. Through the structure optimization, the number of hidden node:; necessary
to represent a given target function is determined and the role of each hidden node is decided
whether it activates a radial basis function or a sigmoid function. To apply the algorithm, PNN is realized
by a self-organizing genotype representation with a linked list data structure. Simulations show that
the algorithm can build the PNN with less hidden nodes than thc existing learning algorithm using error
hack propagation(EE3P) and network growing strategy.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.9
no.5
/
pp.155-161
/
2009
This paper proposes a high capacity data hiding method using modulus function of pixel-value differencing (PVD) and least significant bit (LSB) replacement method. Many novel data hiding methods based on LSB and PVD methods were presented to enlarge hiding capacity and provide an imperceptible quality. A small difference value for two consecutive pixels is belonged to a smooth area and a large difference one is located on an edge area. In our proposed method, the secret data are hidden on the smooth area by the LSB substitution method and PVD method on the edge area. From the experimental results, the proposed method sustains a higher capacity and still a good quality compared with other LSB and modified PVD methods.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
/
v.52
no.11
/
pp.79-84
/
2015
Steganography is to conceal the existence of secrete data itself. The Emulab is a framework to provide real systems and network topology that can set up at anytime by researchers. In this paper, we show that steganography techniques can be applied in the Emulab environment. Steganography methods are evaluated on a standalone and sharing environments using the color bitmap images. The cover image is divided into RGB channels and then embedded the secret data at each client. The experimental results demonstrate that execution time is better in client/server environment as cover image size is increasing.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2006.05a
/
pp.1037-1041
/
2006
본 연구에서는 수질자료에 내재되어 있는 주기성 및 경향성 등을 파악하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하였으며 비선형 시계열자료에 대한 예측력이 우수한 인공신경망을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 대상자료는 섬진강 유역의 주암호 수질자동측정망 지점에서 측정되고 있는 수질자료 중 2002년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일까지의 일 TOC 수질자료를 이용하였다. 웨이블렛 변환을 위해 사용한 기저함수로는 Daubechies의 10번 웨이블렛 함수('db10')를 사용하였으며, 각 스케일링 및 웨이블렛 함수를 이용하여 5단계까지 변환하였다. 최종 변환된 근사성분과 D5, D4, D3, D2의 상세성분 자료를 이용하여 1시간후 TOC 예측 모형을 구성하였으며 그 결과 은닉층의 노드의 수가 17개인 모형인 Model_5_17 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2011.06a
/
pp.477-479
/
2011
본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.
이메일무단수집거부
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.