• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.511-514
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• 2000

디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 보이지 않는 임의의 데이터를 미디어에 삽입하는 방법이다. 본 논문에서는 주파수 영역으로 변환된 원 데이터를 임의의 방향으로 정의된 데이터와 내적(Inner Product)하여 이를 워터마크 정보에 따라 변화시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 비밀키가 워터마크 데이터와 연관된 것이 아니기 때문에 어떠한 종류의 데이터도 삽입할 수 있다는 장점이 있다. 사용되는 비밀키는 주파수 영역으로 변환된 원 데이터와 내적되는 임의의 데이터를 만드는데 사용된다. 또한 워터마크의 견고성을 높이기 위해, 주파수 영역으로 변환된 원 데이터와 내적된 임의의 데이터는 잡음처럼 되므로 이를 인간 시각 특성을 사용하여 모델링 하였다. 제안된 방법은 원 영상 없이 워터마크를 검출할 수 있으며. 워터마크의 견고성 실험을 위해 JPEG, Cropping, Resizing. Gaussian 잡음 등을 적응하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.882-885
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• 2002

디지털 영상의 소유권을 보호하기 위해 웨이블렛 변환을 이용하여 시각적으로 인식할 수 없는 부분에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 잡음의 분산이 커질수록 유사도는 감소했으나 분산이 100으로 상당히 큰 범위임에도 불구하고, 제안한 방법의 경우 87%이상의 유사도를 검출해냈다. 이에 비해 Cox 방법의 경우 54%정도로 낮은 유사도를 검출해 내고 있다. 결과적으로 제안한 방법이 COX의 방법보다 잡음에 대한 워터마크의 견고성이 향상되었음을 알수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.81-92
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• 2006

본 논문에서는 3D 메쉬 모델에 대한 POCS 기반의 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 워터마킹 시스템의 조건들 중 견고성 및 비가시성에 대한 볼록 집합을 설계한 후 3D 메쉬 모델의 꼭지점들을 이 두 집합들로 수렴 조건을 만족할 때 까지 반복 교대 투영한다. 견고성 제약 조건 집합은 각 꼭지점의 거리 분포에 워터마크를 삽입하는 방법에 의하여 정의되며, 비가시성 제약 조건 집합은 꼭지점 좌표의 변화량에 의하여 정의된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 좌표 변환, 스케일링, 메쉬 간단화, 절단, 및 꼭지점 잡음 첨가 등의 공격에 대한 우수한 견고성 및 비가시성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.37-49
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• 2001

본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 상호보완적인 정보를 추출하여 통합된 형태로 표현하기 위하여 다해상도 영상정합을 위한 상호정보 최적화 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상이 기하학적으로 정렬되면 명암도 유사성 측정을 위한 평가함수인 상호정보가 최대화된다는 가정 하에 두 영상에서 대응되는 화소 명암도간 통계적 의존관계나 정보중복성을 계산하여 영상간 변환관계를 추정하여 정합한다. 실험결과로는 뇌 자기공명영상과 뇌 전산화단층 촬영영상을 사용하여 육안평가를 통한 정확성 측면과 초기조건 변화와 잡음 첨가를 통한 견고성 측면으로 검증한다. 본 방법은 표면이나 특징 부위 추출에 의한 정합이 아닌 영상 자체 정보를 사용함으로써 사용자와의 빈번한 상호작용을 줄이며 비모수화 밀도추정으로 기존 평가함수보다 견고하게 밀도추정이 가능하다. 또한 다해상도 기법을 적용한 확률적 최적화로 견고한 수렴을 유도한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.612-624
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• 2005

본 논문에서는 PET-CT 뇌 영상융합을 위해 가우시안 가중치 거리지도를 이용한 표면기반 영상정합을 제안한다. 제안방법은 중요 세 단계로 표면 특징점 추출, 가우시안 가중치 거리지도 생성, 가중치기반 유사도 평가로 구성된다. 첫째, PET 영상과 CT 영상에서 삼차원 역 영역성장법을 이용하여 머리영역을 분할하고 머리 영역과 같이 분할된 잡음 영역을 영역성장법기반 레이블링을 이용한 영역 크기 비교를 통해 제거한 후 선명화 처리 필터를 적용하여 머리 표면 특징점을 추출한다. 둘째, CT 영상에서 추출한 표면 특징점에 가우시안 가중치 거리지도를 생성하여 큰 변위에서도 최적의 위치로 견고하게 수렴하도록 한다. 셋째, 가중치기반 상호상관관계는 PET 영상에서 추출한 표면 특징점과 대응되는 CT 영상의 가우시안 가중치 거리지도를 이용하여 최적 위치를 탐색한다. 본 논문에서는 제안방법의 정확성과 견고성 검사를 위해 인공데이타를 이용하고, 수행시간과 육안평가를 위해 임상데이타를 이용한다. 정확성 검사는 임의로 변환된 인공데이타에 제안방법을 적용한 후 추출된 최적화 변환벡터와의 오차를 제곱근평균제곱오차를 이용하여 평가한다. 견고성 검사는 큰 변위와 잡음을 가지는 인공데이타에서 가중치기반 상호상관관계가 최적의 위치에서 최대를 이루는지를 평가한다 실험 결과 제안한 표면기반 영상정합이 기존 표면기반 영상정합보다 정확하고 견고하게 수렴됨을 알 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2693-2695
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• 2003

M진 직교 진폭 복조기(M-ary QAM Demodulator)를 위한 개선된 이중모드 MCMA 블라인드 등화기법을 제안하였다. 최소 교란 원리(the principle of minimum disturbance)를 MCMA에 적용함으로써 개선된 블라인드 등화기법과 반송파 위상 복구 능력을 얻으며 dicision-directed algorithm과 함께 이중모드로 동작함으로써 향상된 안전성(stability)과 견고성(robustness)얻을 수 있다. 잡음 특성과 시변채널에 대해 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 이중모드 알고리즘의 개선된 성능을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-13
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• 2007

본 연구에서는 단백질 상호작용 네트워크에서 네트워크 견고성의 핵심노드는 허브노드이지만 연결노드 또한 허브노드와 같이 매우 중요한 역할을 하고 있음을 밝혀냈다. 네트워크 견고성에 가장 큰 영향을 미치는 핵심노드는 차수가 매우 큰 허브이다. 이 연구에서 새로이 제안된 연결노드는 단백질상호 작용 네트워크에서 고밀도로 연결된 모듈들 사이에 위치하여 네트워크 견고성에 중요한 영향을 미치는 노드이다. 실제로 척도 없는 네트워크는 무작위 공격에 매우 강한 반면, 허브노드만을 제거하는 목표 공격에는 매우 취약하다. 기존에 핵심노드로 노드의 연결성을 연구한 방식과 사이 중앙성(centrality)을 기반으로 사이 중앙성(betweenness centrality)이 큰 노드가 전체 네트워크에서 핵심노드임을 연구한 방식이 있다. 그러나 노드의 연결성 즉, 차수와 사이 중앙성은 일정한 비례관계가 있어서 차수가 클수록 사이 중앙성 값이 커지기 때문에 기존의 두 연구는 큰 차이점을 갖지 못한다. 본 연구에서는 단백질 상호작용 네트워크도 척도 없는 네트워크이므로 노드의 차수와 사이 중앙성 간에 비례관계가 형성되지만, 차수가 작은 노드일수록 사이 중앙성 값이 매우 넓게 분포하고 있다는 특징에 착안하여 연결노드를 제안한다. 이 연구에서는 차수가 매우 작지만 사이 중앙성 값이 매우 큰 노드를 연결노드로 간주하여 실제 인터넷 상에서 공개된 생물 네트워크를 대상으로 견고성 분석 실험을 한다. 실험 결과 연결노드들이 생물 네트워크에서 제거되면 허브노드가 제거되는 것보다 더욱 큰 네트워크 분화가 발생하였으며, 이는 연결노드가 네트워크 견고성 측면에서 매우 중요한 요소임을 입증하는 것이다.는 $30^{\circ}C$에서 20분간 안정하였다.다.. 금속산화물반도체 전계효과 트랜지스터를 살펴보면 격자산란이 주로 표면에서 일어나기 때문에 1/f-형 잡음이 표면효과라고 말할 수 있다.이 가수분해되어 생성된 카르복실산 염(sodium carboxylate) 때문인 것으로 판단되었다.산화효과 (in vitro)가 있음이 증명되었으며, 이 항산화활성은 극성이 비교적 큰 화합물들에 의한 것임을 추정할 수 있다. 현재 쇠비름 추출물로부터 항산화활성성분을 분리하기 위한 연구가 진행 중이다.는 exp-onential phase 동안 급격한 균체성장으로 용존산소가 부족하여 NADH balance에 의해 astaxanthin 생합성 경로 중 탈수소화 단계가 저해되기 때문으로 사료되었다. 최종 세포농도는 43.3 g/L, 단위부피당 carotenoids 함량은 149.4 mg/L, astaxanthin 함량은 110.6 mg/L로서 산업적인 생산성이 있는 것으로 나타났다. 이번 연구를 통하여 개발된 변이주 B76 및 이의 대량 발효를 위한 최종조건의 정립은 향후 astaxanthin의 산업적 생산공정에 필요한 기초자료로 이용될 것으로 기대된다.색총말내에 소형의 도형, 소형의 장형 연접소포 및 DENSE CORE VESICLE의 3가지 연접소포를 가지고 있었고 출현빈도수는 촉각엽에서 가장 큰 33%이었다. 제5형 신경연접은 축색종말내에 중등도크기의 원형, 대형의 원형연접소포 및 DENSE CORE VESICLE을 포함하였고 13%의 출현빈도수로 관찰되었다. 배추횐나비의 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.911-913
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• 2013

사용자의 행동 추론에서는 수신된 센서 데이터의 신뢰성이 중요하다. 하지만 외 내부 환경, 온도, 진동 등에 따라 센서의 측정값이 달라진다. 이러한 잡음 환경은 센서로부터 수집되는 정보의 신뢰성에 영향을 준다. 때문에 잡음을 감소시키고 사용자의 행동을 추론하는 디지털 필터와 추론 알고리즘이 요구된다. 본 연구는 사용자 행동의 잡음 제거, 왜곡 방지로 칼만 필터와 지수 가중이동 평균 필터의 비교실험을 하였다. 또한 본 제안된 확장가중 이중필터 법과 비교하였다. 결과적으로 제안된 필터가 다른 필터에 비해 잡음 환경에 견고하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.193-204
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• 2019

센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.155-163
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• 2001

본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 의미 있는 정보를 제공하기 위하여 상호정보 최적화를 통한 영상정합 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상이 기하학적으로 정합되면 상호정보가 최대화된다는 가정 하에 두 영상에서 대응되는 위치의 명암도간 통계적 의존관계나 정보중복성을 계산하는 상호정보를 통하여 영상간 변형관계를 추정함으로써 영상을 정합한다. 실험결과로는 뇌 컴퓨터단층촬영영상의 상호정보를 최적화한 정합결과와 가우시안형 잡음 첨가에 따른 정합 비교 결과를 제시한다. 본 방법은 기존 정합방법에서 사용하는 영상분할이나 특징점 추출에 의한 정합이 아닌 영상 자체 정보를 사용함으로써 사용자와의 상호작용이 불필요하며 정합의 정확도를 향상시킬 수 있고 잡음에도 견고하다.