본 논문은 채널간의 간섭을 줄이는 관점에서 코사인 변조 필터 뱅크와 사인 변조 필터 뱅크로 이루어진 필터뱅크의 쌍을 다중 반송파 부호 분할 다원 접속(multi-carrier code division multiple access: MC-CDMA) 시스템의 다중화 전송에 적용하였다. 웨이브렛 특성을 필터 뱅크의 구현에 활용하는 제안된 기법은 이산 퓨리에 변환(discrete Fourier transform: DFT)에 기반을 둔 기존의 MC-CDMA 시스템과 비교하였을 때, 전송 채널의 부채널화의 우수성으로 인해 채널간의 간섭을 감소시킬 수 있다. 제안된 직교 쌍 필터 뱅크를 기반으로 하는 MC-CDMA 시스템의 성능을 평가하기 위하여, 레이라이 페이딩 채널과 가우시안 잡음 채널에서 역 방향 링크의 신호 대 잡음비에 대한 비트 오율을 계산한다. 성능평가 결과는 제안한 시스템이 간섭의 영향을 최소화하는 측면에서 기존의 MC-CDMA 시스템 보다 우수한 성능을 보이고 있다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환에 기반한 워터마크 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템의 특징으로는 워터마크 삽입 시 화질과 워터마크의 정보량과의 트레이드-오프, 그리고 화질과 워터마크의 강인성의 트레이드-오프를 적절하게 조절 할 수 있다. 또한, 워터마크를 추출 시 워터마크 삽입 영상의 공격에 따라 임계값이 재설정되고 훼손된 정도를 측정하여 추출된 비트 중에서 가장 영향을 받지 않은 비트를 선택한다. 마지막으로 워터마크 검출을 위한 새로운 응답 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 워터마킹 시스템은 여러 종류의 신호처리와 의도적인 총격에도 높은 강인성을 보였다.
본 논문에서는 $2{\times}2$ DCT(Discrete Cosine Transform)와 임베디드 제로 트리(Embedded Zero Tree)를 이용한 공간(Spatial) 및 비트율(bit-rate) 계위(scalability)를 갖는 순차 영상 전송 기법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 다해상도 표현을 위해 $2{\times}2$ DCT를 사용하여 고차 웨이브렛 필터에 비해 계산량이 많이 감소하여 실시간 응용에 적합하도록 하였으며, 공간과 비트율 계위를 동시에 가지도록 하여 수신자의 계위 요구에 적응적으로 대응하도록 하였다. 실험 결과 고차 웨이브렛 필터를 이용한 순차 영상 전송과 비교하여 계산량의 상당한 감소에도 불구하고 화질의 차이는 거의 인식할 수 없었다.
Scheduled inspections of common crossings are one of the main cost drivers of railway maintenance. Prognostics and health management (PHM) approach and modern monitoring means offer many possibilities in the optimization of inspections and maintenance. The present paper deals with data driven prognosis of the common crossing remaining useful life (RUL) that is based on an inertial monitoring system. The problem of scheduled inspections system for common crossings is outlined and analysed. The proposed analysis of inertial signals with the maximal overlap discrete wavelet packet transform (MODWPT) and Shannon entropy (SE) estimates enable to extract the spectral features. The relevant features for the acceleration components are selected with application of Lasso (Least absolute shrinkage and selection operator) regularization. The features are fused with time domain information about the longitudinal position of wheels impact and train velocities by multivariate regression. The fused structural health (SH) indicator has a significant correlation to the lifetime of crossing. The RUL prognosis is performed on the linear degradation stochastic model with recursive Bayesian update. Prognosis testing metrics show the promising results for common crossing inspection scheduling improvement.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.83-93
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2021
COVID-19 poses a major risk to global health, highlighting the importance of faster and proper diagnosis. To handle the rise in the number of patients and eliminate redundant tests, healthcare information exchange and medical data are transmitted between healthcare centres. Medical data sharing helps speed up patient treatment; consequently, exchanging healthcare data is the requirement of the present era. Since healthcare professionals share data through the internet, security remains a critical challenge, which needs to be addressed. During the COVID-19 pandemic, computed tomography (CT) and X-ray images play a vital part in the diagnosis process, constituting information that needs to be shared among hospitals. Encryption and image steganography techniques can be employed to achieve secure data transmission of COVID-19 images. This study presents a new encryption with the image steganography model for secure data transmission (EIS-SDT) for COVID-19 diagnosis. The EIS-SDT model uses a multilevel discrete wavelet transform for image decomposition and Manta Ray Foraging Optimization algorithm for optimal pixel selection. The EIS-SDT method uses a double logistic chaotic map (DLCM) is employed for secret image encryption. The application of the DLCM-based encryption procedure provides an additional level of security to the image steganography technique. An extensive simulation results analysis ensures the effective performance of the EIS-SDT model and the results are investigated under several evaluation parameters. The outcome indicates that the EIS-SDT model has outperformed the existing methods considerably.
감조하천이 위치한 연안 지역의 경우, 강우 및 태풍과 발생과 동시에 만조위가 겹치게 되면 큰 홍수 피해를 입는 지역이다. 감조하천은 조석의 영향으로 인해 물의 흐름 및 수위가 주기적으로 진동하는 특성을 보이고 있다. 조석 현상은 주로 기조력에 의한 주기적인 운동이 발생하지만, 풍속, 저기압 등의 영향도 함께 포함되어 있다. 연안 지역에 대한 홍수 위험 관리를 위해, 본 연구에서는 연안 지역 내 위치한 조위 관측소의 조위 자료를 주기적인 운동을 보이는 조석 성분과 확률론적인 운동을 보이는 파고 성분으로 분리하고자 하였다. 자료 내 각각 세부적인 특성을 확인하기 위해 주파수 대역별 필터링이 가능한 이산형 웨이블릿 변환을 통해 자료를 6단계로 분해하였다. 분해된 각 성분 별 주기성 및 주파수 분석을 실시하여 조석 성분 및 파고 성분으로 분리하였으며, 최종적으로 자료 내 각각 66% 및 34%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용한다면, 파고의 영향을 고려한 연안 지역의 홍수 관리의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권3호
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pp.93-100
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2024
In this paper, we propose a novel robust blind crypto-watermarking method for medical images security based on hiding of DICOM patient information (patient name, age...) in the medical imaging. The DICOM patient information is encrypted using the AES standard algorithm before its insertion in the medical image. The cover image is divided in blocks of 8x8, in each we insert 1-bit of the encrypted watermark in the hybrid transform domain by applying respectively the 2D-LWT (Lifting wavelet transforms), the 2D-DCT (discrete cosine transforms), and the SVD (singular value decomposition). The scheme is tested by applying various attacks such as noise, filtering and compression. Experimental results show that no visible difference between the watermarked images and the original images and the test against attack shows the good robustness of the proposed algorithm.
본 논문에서는 비디오 시퀸스의 공간적인 유사성을 이용한 웨이브렛 기반의 압축과 복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 인간의 시각 체계를 이용함으로써 영상의 화질을 보증하는 반면에 낮은 비트율과 더 빠른 실행 시간을 제공한다. 먼저, 각 비디오 시퀸스는 이산 웨이브렛 변환의 다해상도 분석에 의해 다양한 해상도를 갖는 부영상의 계층적 구조로 분해된다. 이 분해대역에서 영상의 가장 중요한 정보를 포함하는 저주파 부대역으로부터 두 개의 이웃한 프레임간의 유사성을 얻으며 그런 유사성의 결과로 움직임 정보를 추출하였다. 4개의 영역 설정 필터는 유사성의 결과에 따라 설계되어 졌고 압축은 고주파 부대역의 보존영역과 대치영역의 계수를 부호화함으로써 수행된다. 영역 설정 필터는 유사성의 결과를 기본으로 한 보존영역과 대치영역의 고주파 부대역으로 분류하고 대치영역의 계수들은 기준 프레임과 연속적인 프레임들 사이의 블록 기반 유사성에 따라 기준프레임의 계수로 대치되어지거나 0으로 제거된다. 부호화는 보존영역과 대치영역으로 분리하여 웨이브렛 계수들을 양자화하고 산술부호화함으로써 수행된다. 또한 제안한 알고리즘은 만약 프레임간의 유사성 결과를 곡선으로 그렸을 때 움직임이 없어졌다가 다시 나타나는 순간의 오목한 패턴 즉, 유사성 곡선의 최하점에서 기준 프레임 설정을 새롭게 갱신하게 된다. 시뮬레이션 결과. 제안한 알고리즘은 적절한 화질을 유지하면서 높은 압축률을 제공하는 것을 보였다 또한 시각적인 영상의 화질, 압축률, 실행시간에서 기존의 Milton의 알고리즘에 비해 보다 효율적인 결과를 보였으며 352${\times}$240 크기의 표준적인 비디오 영상의 결과, 전체적으로 0.2bpp 이하의 압축률. 32dB의 PSNR, 그리고 약 10ms의 실행시간을 보였다.
주요한 수질지표 중의 하나인 생물화학적 산소요구량(BOD) 농도는 호소와 하천에서 생태학적 측면에서 관측항목으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 도산 및 황지지점에서 BOD 농도예측을 위하여 새로운 이단계 하이브리드 패러다임(웨이블릿 기반 게이트 순환 유닛, 웨이블릿 기반 일반화된 회귀신경망, 그리고 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트) 을 활용하였다. 이러한 모형들은 각 대응하는 독립모형들(게이트 순환 유닛, 일반화된 회귀신경망, 그리고 랜덤 포레스트) 과 함께 평가되었다. 다양한 수질 및 수량지표들이 여러 개의 입력조합(분류1-5) 을 기본으로 하여 독립 및 이단계 하이브리드 모형을 개발하기 위하여 구현되었다. 언급한 모형들은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), 그리고 correlation coefficient (CC) 를 포함한 세 개의 통계지표로서 평가되었으며, 통계결과치를 분석하면 이단계 하이브리드 모형들이 항상 대응하는 독립모형들의 예측 정도를 개선하지 않은 것으로 나타났다. 대한민국의 도산관측소에서는 DWT-RF5 (RMSE = 0.108 mg/L) 모형이 다른 최적모형과 비교하여 BOD 농도의 더 정확한 예측을 나타내었으며, 황지관측소에서는 DWT-GRNN4 (RMSE = 0.132 mg/L) 모형이 BOD 농도를 예측하는 최고의 모형이다.
대상인식 기술을 실제 환경에 적용하기 위해서는 조명 보상 기술 개발이 필수적이다. 본 논문은 조명의 방향 변화로 인한 영상의 변화를 보상하는 방법으로써 레티넥스 모델과 조명-반사율 모델에 주목하고, 이를 다양한 방법으로 구현하고 그 성능을 비교함으로써 효과적인 조명 보상방법을 제시하였다. 본 논문에서는 레티넥스 모델을 단일 스케일 레티넥스, 다중 스케일 레티넥스와 이를 신경망으로 재구성한 레티넥스 신경망, 다중 스케일 레티넥스 신경망으로 구현하였다. 조명 반사율 모델은 조명 영상을 이산코사인변환, 웨이블릿변환을 통한 저주파 필터링과 가우시안 블러로 구한 후, 이를 이용하여 반사율 영상을 계산하여 조명 보상을 수행하도록 하였다. 구현된 조명 보상을 9가지 조명 방향 변화가 존재하는 얼굴 영상에 대해 조명 보상을 수행하여, 그 성능을 측정하고 비교하였으며, 더불어 주성분분석 계수를 이용하여 그 성능을 측정하였다. 실험 결과 조명-반사율 모델이 보다 좋은 성능을 보였으며, 주성분분석 계수를 추출한 경우 전반적인 성능향상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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