본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반의 실감형 콘텐츠에 대한 실시간 스트리밍 저작권 보호 기법을 제안한다. 기존의 연구는 저작권 사전 보호와 저작권 사후 보호를 위해 암호화와 모듈러 연산을 사용하기 때문에 초고해상도의 영상에서 지연이 발생한다. 제안하는 기법은 HEVC의 CABAC 코덱만으로 스레드풀 기반에서 DRM 패키징을 하고 GPU 기반에서 고속 비트 연산(XOR)을 사용하여 병렬화를 극대화하므로 실시간 저작권 보호가 가능하다. 이 기법은 세 가지의 해상도에서 기존 연구와 비교한 결과 PSNR은 평균 8배 높은 성능을 보였고, 프로세스 속도는 평균 18배의 차이를 보였다. 그리고 포렌식마크의 강인성을 비교한 결과 재압축 공격에서 27배 차이를 보이며, 필터 및 노이즈 공격에서는 8배 차이를 보였다.
본 논문에서는 MPEG2 부호화기내에서 워터마크 세기를 비트율과 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다. I 프레임에 대하여는 양자화 스텝 크기에 따라 워터마크 세기를 가변적으로 조절하고, P, B 프레임은 고효율의 압축이 실현되므로 워터마크의 강인성을 유지하기 위해 비트율과 매크로 블록의 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 워터마크 세기를 조절한다. 워터마크 검출은 MPEG 동영상을 완전히 복호화하지 않고 MPEG 복호화시에 DCT 영역에서 실시간으로 검출한다. 실험 결과, 제안한 방법은 화질의 차이가 눈에 띄지 않고 GoP 변환후 동영상 재압축, 저주파 필터 공격과 프레임 삭제 등의 동영상 편집 공격에서도 강인함을 나타낸다.
Recent research on mobile Internet protocol television and digital right management (DRM) interconnections has focused on multimedia technologies designed to enhance content scalability and adaptive content distribution. However, due to the architectural and scalable limitations, recent systems are not flexible and securable with respect to their adaptive content distribution and protective policy management. Therefore, we propose a content protective multi-agent platform that provides secure multimedia services, correlation management, pattern-based management, and multi-source multi-use (MsMu)-based services. Our architecture, supported by DRM, lets us create a rich set of MsMu-based content protection and seamless multimedia services through the extension of one source multi-use (OsMu)-based content services. We have verified our platform, which provides scalable and securable services with a 17% lower service response time by using a testbed.
A high impedance fault(HIF) is one of the serious problems facing the electric utility industry today. Because of the high impedance of a downed conductor under some conditions these faults are not easily detected by over-current based protection devices and can cause fires and personal hazard. In this paper a new method for detection of HIF which uses adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is proposed. Since arcing fault current shows different changes during high and low voltage portion of conductor voltage waveform we firstly divided one cycle of fault current into equal spanned four data windows according to the mangnitude of conductor voltage. Fast fourier transform(FFT) is applied to each data window and the frequency spectrum of current waveform are chosen asinputs of ANFIS after input selection method is preprocessed. Using staged fault and normal data ANFIS is trained to discriminate between normal and HIF status by hybrid learning algorithm. This algorithm adapted gradient descent and least square method and shows rapid convergence speed and improved convergence error. The proposed method represent good performance when applied to staged fault data and HIFLL(high impedance like load)such as arc-welder.
Under frequency load shedding (UFLS) is an effective way to prevent system blackout after a serious disturbance occurs in a power system. A novel centralized adaptive under frequency load shedding (AUFLS) scheme using the synchronous phase measurement unit (PMU) is proposed in this paper. Two main stages are consisted of in the developed technique. In the first stage, the active power deficit is estimated by using the simplest expression of the generator swing equation and static load model since the frequency, voltages and their rate of change can be obtained by means of measurements in real-time from various devices such as phase measurement units. In the second stage, the UFLS schemes are adapted to the estimated magnitude based on the presented model. The effectiveness of the proposed AUFLS scheme is investigated simulating different disturbance in IEEE 10-generator 39-bus New England test system.
Rainfall-Runoff modeling plays a crucial role in various aspects of water resource management. It helps significantly in resolving the issues related to flood control, protection of agricultural lands, etc. Various Machine learning and statistical-based algorithms have been used for this purpose. These techniques resulted in outcomes with an acceptable rate of success. One of the pertinent machine learning algorithms namely Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) has been reported to be a very effective tool for the purpose. However, the computational complexity of ANFIS is a major hindrance in its application. In this paper, we resolved this problem of ANFIS by incorporating one of the evolutionary algorithms known as Particle Swarm Optimization (PSO) which was used in estimating the parameters pertaining to ANFIS. The results of the modified ANFIS were found to be satisfactory. The performance of this modified ANFIS is then compared with conventional ANFIS and another popular statistical modeling technique namely ARIMA model with respect to the forecasting of runoff. In the present investigation, it was found that proposed PSO-ANFIS performed better than ARIMA and conventional ANFIS with respect to the prediction accuracy of runoff.
Nowadays, networked computer systems play an increasingly important role in our society and its economy. They have become the targets of a wide array of malicious attacks that invariably turn into actual intrusions. This is the reason computer security has become an essential concern for network administrators. Recently, a number of Detection/Prevention System schemes have been proposed based on various technologies. However, the techniques, which have been applied in many systems, are useful only for the existing patterns of intrusion. Therefore, probe detection has become a major security protection technology to detection potential attacks. Probe detection needs to take into account a variety of factors ant the relationship between the various factors to reduce false negative & positive error. It is necessary to develop new technology of probe detection that can find new pattern of probe. In this paper, we propose an hybrid probe detection using Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Self Adaptive Module(SAM) in dynamic environment such as Cloud and IoT. Also, in order to verify the proposed method, experiments about measuring detection rate in dynamic environments and possibility of countermeasure against intrusion were performed. From experimental results, decrease of false detection and the possibilities of countermeasures against intrusions were confirmed.
$^{99m}Tc$ 표지 방사성의약품을 이용한 핵의학 영상검사를 받은 환자들에서 방사선 적응반응이 개인간에 어느 정도 차이가 있는지 알아보고자 하였다. $^{99m}Tc-DTPA$ 신장 신티그라피를 시행한 환자 23명, $^{99m}Tc-MDP$ 골 신티그라피를 시행한 환자 18명 및 $^{99}mTc-TF$ 심근관류 신티그라피를 시행한 환자 21명, 총 62명의 환자를 대상으로 방사성의약품 주사 전, 그리고 주사후 4시간째 채혈하여 림프구를 채취 배양하였다. 고선량 방사선조사는 배양 46시간째 $^{137}Cs$ 조사기를 사용하여 2 Gy의 감마선을 조사하였다. 불안정 염색체의 발생빈도를 Ydr값으로 표현하였고, 방사선 적응반응 지수(k)는 저선량 전처치후 Ydr값을 전처치 전 Ydr값으로 나누어 k값이 1 미만일 때 방사선 적응반음이 유도되는 것으로 간주하였다. 대상환자 62명 중 61명에서 방사선 적응반응이 유도되었고 $^{99m}Tc-DTPA,\;^{99m}Tc-MDP$ 및 Tc-99m-TF 환자군에서 k값의 변동계수 (CV)는 각각 35%, 34%, 21%였다. k값은 성별, 나이 및 병명과 상관관계가 없었다. 핵의학검사를 시행한 환자들에서 방사성 의약품에 의해 유도된 방사선 적응반응은 다양한 개인차가 있었으며, 성별, 나이 또는 병명과 관계없는 다른 원인에 의한 것으로 판단되었다.
본 논문에서는, 디지털컨텐트(Digital Content)의 저작권 보호를 위한 워터마크(Watermark) 삽입방법으로 적응적 가중치를 가지는 Mask처리를 기반으로 하는 웨이브릿(Wavelet) 워터마킹(Watermarking)을 제안하였다. 워터마크가 원 영상에 첨가되는 잡음으로 볼 때, 영상의 질을 저하시키지 않고 삽입 가능한 워터마크의 크기는 한정적이다. 즉, 워터마크 삽입 과정에서 고려 할 용량성, 강인성 및 화질 특성 중 어느 한 가지라도 지나치게 크게 되면 다른 특성을 저하시키는 원인이 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 적응 가중치 마스크 기반 워터마크 삽입 알고리즘을 적용하여 효율을 최적화하였다. 그 결과 워터마킹된 영상이 외부공격에 대하여 강인성 및 화질 특성으로 47dB 이상을 유지하였다. 또한 명도대비의 변형과 압축에 대한 외부공격에 대해 추출된 워터마크의 상관계수가 각각 0.8이상과 0.65이상을 유지함을 확인할 수 있었다.
정보통신의 비약적인 발전에 힘입어 멀티미디어 데이터는 언제 어디서든 전송 받거나 공유할 수 있게 되었다. 아날로그 형태에서 디지털의 아날로그를 형태로 빠르게 대체되고 있으며, 디지털로 신호를 표현하는 방법은 기존 사용하여 표현하는 방법에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 디지털로 된 데이터는 언제 어디서든 대단위 복제가 가능하다. 즉, 저작권 침해, 불법 복제 및 배포, 손쉽게 위조할 수 있다는 점이 그것이다. 디지털 컨텐츠의 불법 복제와 유통은 저작자의 창작 의욕과 수입원을 차단하는 매우 중요한 문제이며, 이를 방지하기 위해서 멀티미디어 데이터의 저작권을 가진 소유자가 원하는 정보를 삽입함으로써 데이터의 저작권 보호와 복사 방지 및 불법적인 유통을 막고자 하는 기술이 개발되고 있다. 디지털 영상 정보의 보호를 위해 디지털 영상의 불법적인 내용 조작을 막고, 영상의 소유권을 보장할 수 있는 방법으로 디지털 워터마크(Digital Watermark)가 있다. 디지털 워터마크는 공개키 알고리즘이나 방화벽 등으로 해독된 영상에 대하여 부가적인 보호를 제공한다. 디지털 영상에 대한 저작권 정보, 배포자 정보 그리고 사용자 정보를 영상에 삽입함으로써 훗날 법적인 문제가 발생하였을 때 해결책을 제시할 수 있다. 본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적응 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적응 웨이브릿(Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축(toss Compression) 이나 필터링(Filtering), 잡음(Noise) 등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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