• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.551-561
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• 2014

3차원 영상을 생성하기 위해 깊이영상과 텍스쳐 영상의 활용이 보편화되면서 이들 영상에 대한 보호도 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 깊이와 텍스쳐 영상으로부터 임의의 시점에 생성되는 스테레오 및 다시점 영상의 소유권을 보호하기 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 3D 워핑을 이용한 DIBR을 통해서 워터마크가 보존될 수 있도록 대상 영역을 설정한 이후에 2차원 DCT를 통해서 텍스쳐 영상을 주파수 계수로 변환한다. 이 계수의 일부를 양자화하여 워터마크를 삽입한다. 삽입된 워터마크는 확인이 되지 않기 때문에 비가시성을 확인할 수 있었고, 일반적인 영상처리 공격에 의해서 강인함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1419-1427
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• 2007

본 논문에서는 영상의 윤곽선을 검출하여 배경 블록과 윤곽선 블록으로 분류하고 윤곽선 맵을 작성하여, 윤곽선 블록에 대해서는 다시 DCT의 AC 계수를 사용하여 16개로 세분화한 후, 다중 면 사이드 매치 유한상태 벡터양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 윤곽선 맵의 정보에 따라 각각 주 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하며, 현재 블록의 B면 또는 3면에 대해 사이드 매치 계산을 수행한다. 전송 비트 수를 줄이기 위해 먼저 부호화되는 블록들 중 배경 블록에 한하여 주 부호책으로 부호화 할 것인지를 결정한다. 또한 복호화기로 전송하는 부호단어 인덱스의 할당 비트를 줄이기 위해서 가변 길이 부호화를 수행한다. Zelda, Lenna, Bridge, Peppers 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 SMVQ와 TSMVQ 알고리듬보다 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.392-400
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• 2005

모바일 환경에서의 효과적인 동영상 압축을 위한 고집적 MPEG-4@SP 동영상 압축기인 VideoCore의 구조를 제안한다. 동영상 압축을 수행할 때 움직임 추정, 움직임 보상, 양자화, 이산여현부호화, 가변장부호화와 같은 기능은 외부 메모리 처리가 빈번하기 때문에 높은 메모리 대역폭을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 움직임 추정기는 소용량의 로컬 메모리를 효과적으로 운용함으로써 대용량 외부 메모리와의 메모리 대역폭을 최소화하는 동영상 압축을 가능하게 한다. 또한 제안한 동영상 압축기 구조는 가장 계산량이 많은 움직임 추정부와 이를 제외한 나머지 기능들을 동시에 구동시키는 파이프라인 구조를 채택함으로써 낮은 동작 주파수에서 실시간 고화질 동영상 압축을 실현한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권5호
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• pp.282-290
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• 2006

We have developed a multi band digital hearing aid algorithm emphasizing feedback cancellation and a hardware module to evaluate the performance of our algorithm. The hearing aids should be able to compensate for individual hearing loss characteristics of hearing impaired person. Thus hearing aids need the function of multi-bands amplification and the capabilities of feedback cancellation that can remove howling caused by acoustic feedback. In this paper, we proposed a digital hearing aid algorithm which has multi-bands compensation using modified discrete cosine transform (MDCT) and can efficiently remove acoustic feedbacks. Moreover, we have developed digital hearing aid hardware module, which can evaluate hearing aid algorithms in real time operation. The developed algorithm and hardware module were verified through computer simulation and clinical tests. Through operational experiments, good performances in real time operation environment and an efficient howling cancellation were also observed. The developed hardware module can operate in stable condition and it is expected to become a good hardware platform for developing hearing aid algorithms.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.122-128
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• 2015

멀티미디어 정보들이 인터넷 공간에 확산됨에 따라서 원래 정보 소유자의 권리 보호와 원본 증명 등의 문제가 대두되고 있다. DCT, DFT, DWT 등의 여러 영상 변환들을 이용하여 소유권의 징표로 워터마크를 원본 영상에 삽입하는 방법을 많이 사용하였으나, 보다 최근에는 수치해석 분야에 많이 쓰이는 SVD(Singular Value Decomposition) 방법을 부가적으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 SVD의 특이 벡터와 동시에 Gabor 코사인과 사인 변환을 이용하여 디지털 표지 영상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 삽입된 영상에 잡음, 공간 변형, 필터링, 압축 등의 공격을 가한 후, GCST-SVD의 워터마크 추출 알고리즘을 적용한다. 워터마킹 성능을 평가하기 위해서 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성 척도로써 정규화한 상관계수값을 측정한다. 또한 추출한 워터마크 영상으로부터 시각적으로 직접 원본 워터마크인지를 판단한다. 가장 낮은 수직 교류 주파수 대역에 워터마크를 삽입한 실험으로부터 SVD의 특이 벡터를 이용한 워터마킹 방법은 대부분 공격에서 0.9이상의 큰 상관값과 삽입한 워터마크의 특징들을 시각적으로 파악할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.39-47
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• 2004

JPEG 영상을 이용하여 심층암호 통신을 하는 알고리즘의 대부분은 양자화 된 DCT 계수의 최하위 비트를 치환하여 메시지를 삽입하는데, 대표적인 심층암호 알고리즘으로는 Jsteg$^{(1)}$ , JP Hide ＆ Seek$^{(2)}$ , F5$^{(3)}$ , OutGuess$^{(4)}$ 등이 있다. Jsteg, JP Hide ＆ Seek 는 $\chi$$^2$-테스트$^{(4)}$ 로도 비밀데이터 삽입 여부를 탐지할 수 있지만, 탐지율이 낮은 편이다. 본 논문에서는 Fridrich의 블록 왜곡도 분석 기법$^{(5)}$ 을 보완하여 탐지과정을 단순화하였으며 탐지율도 기존의 방식보다 향상시켰다. 또한 Jsteg, JP Hide ＆ Seek를 이용한 실험 결과, 데이터 삽입 여부를 100%로 탐지하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.143-151
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• 2021

The enormous prevalence of transferring official confidential digital documents via the Internet shows the urgent need to deliver confidential messages to the recipient without letting any unauthorized person to know contents of the secret messages or detect there existence . Several Steganography techniques such as the least significant Bit (LSB), Secure Cover Selection (SCS), Discrete Cosine Transform (DCT) and Palette Based (PB) were applied to prevent any intruder from analyzing and getting the secret transferred message. The utilized steganography methods should defiance the challenges of Steganalysis techniques in term of analysis and detection. This paper presents a novel and robust framework for color image steganography that combines Linear Congruential Generator (LCG), simulated annealing (SA), Cesar cryptography and LSB substitution method in one system in order to reduce the objection of Steganalysis and deliver data securely to their destination. SA with the support of LCG finds out the optimal minimum sniffing path inside a cover color image (RGB) then the confidential message will be encrypt and embedded within the RGB image path as a host medium by using Cesar and LSB procedures. Embedding and extraction processes of secret message require a common knowledge between sender and receiver; that knowledge are represented by SA initialization parameters, LCG seed, Cesar key agreement and secret message length. Steganalysis intruder will not understand or detect the secret message inside the host image without the correct knowledge about the manipulation process. The constructed system satisfies the main requirements of image steganography in term of robustness against confidential message extraction, high quality visual appearance, little mean square error (MSE) and high peak signal noise ratio (PSNR).

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-501
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• 2022

This paper is a study on context-sensitive spelling error correction and uses the Korean WordNet (KorLex)[1] that defines the relationship between words as a graph to improve the performance of the correction[2] based on the vector information of the word embedded in the correction technique. The Korean WordNet replaced WordNet[3] developed at Princeton University in the United States and was additionally constructed for Korean. In order to learn a semantic network in graph form or to use it for learned vector information, it is necessary to transform it into a vector form by embedding learning. For transformation, we list the nodes (limited number) in a line format like a sentence in a graph in the form of a network before the training input. One of the learning techniques that use this strategy is Deepwalk[4]. DeepWalk is used to learn graphs between words in the Korean WordNet. The graph embedding information is used in concatenation with the word vector information of the learned language model for correction, and the final correction word is determined by the cosine distance value between the vectors. In this paper, In order to test whether the information of graph embedding affects the improvement of the performance of context- sensitive spelling error correction, a confused word pair was constructed and tested from the perspective of Word Sense Disambiguation(WSD). In the experimental results, the average correction performance of all confused word pairs was improved by 2.24% compared to the baseline correction performance.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.211-216
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• 2022

스테가노그래피 기술은 커버 매체의 특정 위치에 비밀 메시지를 대체시켜 숨겨진 정보의 존재를 추적할 수 없도록 보호 조치를 한다. 암호화와 스테가노그래피를 기반으로 다양한 복합적인 방법을 적용하여 보안성과 저항성을 강화한다. 특히 보안성을 향상시키기 위해 혼돈과 무작위성을 높이는 기법이 필요하다. 실제로 이산코사인변환(DCT)과 최하위 비트(LSB) 기반에서 셔플링 방식이 적용된 경우는 연구가 진행되어야 할 영역이다. 메시지 숨김의 복잡성을 추가할 수 있는 비트 정보 셔플링 방식을 통합하고, 공간 영역 기법을 스테가노그래피에 적용하여 한글 메시지의 비트 정보를 은닉하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 메시지를 추출할 때 역셔플링을 적용한다. 이 논문에서, 삽입하려는 한글 메시지를 초성, 중성, 종성으로 분리한다. 대응된 정보에 기반한 선택적 셔플링 과정을 적용하여 보안성과 혼돈성을 향상시킨다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 상관계수와 PSNR을 이용하였다. 기준값과 비교했을 때 제안한 방법의 PSNR 값이 타당하다는 것을 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.11-17
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• 2023

This paper proposes a lightweight deep learning network for detecting an image splicing forgery. The research on image forgery detection using CNN, a deep learning network, and research on detecting and localizing forgery in pixel units are in progress. Among them, CAT-Net, which learns the discrete cosine transform coefficients of images together with images, was released in 2022. The DCT coefficients presented by CAT-Net are combined with the JPEG artifact learning module and the backbone model as pre-learning, and the weights are fixed. The dataset used for pre-training is not included in the public dataset, and the backbone model has a relatively large number of network parameters, which causes overfitting in a small dataset, hindering generalization performance. In this paper, this learning module is designed to learn the characterization depending on the DCT domain in real-time during network training without pre-training. The DCT RRU-Net proposed in this paper is a network that combines RRU-Net which detects forgery by learning only images and JPEG artifact learning module. It is confirmed that the network parameters are less than those of CAT-Net, the detection performance of forgery is better than that of RRU-Net, and the generalization performance for various datasets improves through the network architecture and training method of DCT RRU-Net.