본 논문에서는 MPEG-4 비디오 부호화와 복호화 시스템의 실용성과 고효율의 압축을 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. MPEG-4 비디오 그룹에서는 실험과 경험을 통하여 비디오 검증 모델인 VM(Verification Model)을 개발하였다 또한 MPEG-4 표준화 과정을 통하여 ISO/IEC 14496-2 표준 문서와 VM에 기반하여 다양한 참조 소프트웨어가 개발되었다. MS-FDAM은 MPEG-4 참조 소프트웨어로서 표준 부호화와 복호화로 개발되었으나 고효율의 압축과 실용성에 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MS-FDAM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출 알고리즘, 실시간 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 시스템을 개발하였다.
현대의 레이더 펄스 압축기술로 가장 널리 사용되고 있는 방식은 바커코드를 사용하여 matched filter로 레이더 신호를 처리하는 상관처리(correlation processing)이다. 그러나 이 방식의 경우 탐지 감도를 높여 주는 장점이 있지만, 환경에 따라서 range-sidelobe가 발생하여 레이더의 성능을 낮추게 된다. 본 논문에서는 상관처리방식에 추가적인 처리로 sidelobe를 제거하는 최적처리 방법을 제안하고 Doppler shift가 존재할 때의 성능을 평가한다. 그리고 제안된 알고리즘 환경에서 최적의 이진 코드를 개발하고 이를 Barker 코드를 사용한 전통적인 상관처리방식의 경우와 비교.분석한다. 도플러 변이가 존재할 때, 최적 코드를 사용하여 최적 처리하는 방식이 바커코드를 사용한 전통적인 처리방법보다 레이더의 성능을 향상시킴을 보여줄 것이다.
Deploying deep neural network model training performs remarkable performance in the fields of Object detection and Instance segmentation. To train these models, features are first extracted from the input image using a backbone network. The extracted features can be reused by various tasks. Research has been actively conducted to serve various tasks by using these learned features. In this process, standardization discussions about encoding, decoding, and transmission methods are proceeding actively. In this scenario, it is necessary to analyze the response characteristics of features against various distortions that may occur in the data transmission or data compression process. In this paper, experiment was conducted to inject various distortions into the feature in the object recognition task. And analyze the mAP (mean Average Precision) metric between the predicted value output from the neural network and the target value as the intensity of various distortions was increased. Experiments have shown that features are more robust to distortion than images. And this points out that using the feature as transmission means can prevent the loss of information against the various distortions during data transmission and compression process.
Conductive Langmuir-Blodgett(LB) films have recently attracted much interest from the viewpoint of ultrathin film conductors at the molecular level. The result shows that the Maxwell-displacement-current (MDC) measuring technique is useful in the detection of phase-transitions over the entire range of molecule areas. In this parer, electrical properties of PBDG Langmuir(L) films were investigated using a displacement current measuring technique with pressure stimulation. Displacement current was generated When the Spread volume $150{\mu}{\ell}$ and compression velocity was about 30, 40, 50 mm/min. In the result, it is known that current is generated of higher current peek as compression velocity become faster.
In this paper, we present a robust watermarking technique based on a DCT-domain watermarking approach and an order statistic(OS) filter. The proposed technique inserts one watermark into each of four coefficients within a 2 ${\times}$ 2 block which is scanned on DCT coefficients in the zig-zag ordering from the medium frequency range. The detection algorithm uses an adaptive trimmed mean operator as a local estimator of the embedded watermark to obtain the desired robustness in the presence of additive Gaussian noise and JPEG compression attacks. The performance is analyzed through statistical analysis and numerical experiments. It is shown that the robustness properties against additive noise and JPEG compression attacks are more enhanced than the previous techniques.
이동통신 기기로부터 복사되는 전자파가 인체에 흡수되는 에너지의 양은 모의 인체 내에서 전자파 비흡수율 [SAR(Specific Absorption Rate)]로 평가된다. RF 센싱 프로브의 Schottky 다이오드에 검출된 DC 전압은 높은 레벨에서 자승법칙(Square Law) 영역을 벗어나 선형성을 나타낸다. Square Law Region을 벗어난 직선 영역의 검파는 적절한 DCP(Diode Compression Point) 값으로 검 파된 전압을 보상하여야 한다. 적절한 보상에 의한 한 점에서의 SAR 값은 200 W/kg까지 측정할 수 있다.
Data compression of 3 dimensional objects has limitations such as large data size, slow processing time, uncertainties of noise and measurement errors. Recently, along with activities of information transmission in internet, the researches in 3 dimensional information processing become a very important issue as the exchanges of large data are available. In this paper, we propose a data compression algorithm which first estimates the surfaces of 3 dimensional objects and then apply them to the FCV(Fuzzy c-Varieties) Clustering to obtain 3 dimensional edges and vertices, and represent the results.
In modern battlefield situation, radar and infrared sensors may be located on aircraft having limited computational resources available for real-time computer processing. Hence sensor images are transmitted typically to central stations for processing and automatic target recognition/detection. Owing to the limited bandwidth channels that are typically available between the aircraft and processing stations, images are compressed prior to transmission to facilitate rapid transfer. In this paper we examine the problem of compressing sensor data for transmission, given that target recognition is the end goal. Performance result shows that the front-end target recognition system achieves a relatively high level of performance as well as a high compression ratio.
IoT applications are quickly spread in many fields. Blockchain methods(BC), defined as a distributed sharing mechanism, offer excellent support for IoT evolution. The BC provides a secure way for communication between IoT devices. However, the IoT environments are threatened by hacker attacks and malicious intrusions. The IoT applications security are faced with three challenges: intrusions and attacks detection, secure communication, and compressed storage information. This paper proposed a system based on double-blockchain to improve the communication transactions' safety and enhance the information compression method for the stored data. Information security is enhanced by using an Ellipse Curve Cryptography(ECC) considered in a double-blockchain case. The data compression is ensured by the Compressed Sensing(CS) method. The conducted experimentation reveals that the proposed method is more accurate in security and storage performance than previous related works.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.119-126
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2021
The Internet of Things (IoT) applications are quickly spread in many fields. Blockchain methods (BC), defined as a distributed sharing mechanism, offer excellent support for IoT evolution. The BC provides a secure way for communication between IoT devices. However, the IoT environments are threatened by hacker attacks and malicious intrusions. The IoT applications security are faced with three challenges: intrusions and attacks detection, secure communication, and compressed storage information. This paper proposed a system based on double-blockchain to improve the communication transactions' safety and enhance the information compression method for the stored data. Information security is enhanced by using an Ellipse Curve Cryptography (ECC) considered in a double-blockchain case. The data compression is ensured by the Compressed Sensing (CS) method. The conducted experimentation reveals that the proposed method is more accurate in security and storage performance than previous related works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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