본 논문에서는 커뮤테이션 방식을 이용한 심플 프로그래머블 PCM 엔코더 구조를 제시하고 구현하였다. 텔레메트리 시스템은 센서에서 획득한 데이터들로 프레임을 생성하기 위해 각각의 데이터들을 채널에 할당할 수 있는 정보가 필요하다. 이때 상태 정보의 수가 많거나 데이터 타입이 다양할 경우, 각 채널에 대량의 정보를 입력해야 할 필요성이 존재한다. 그러나 채널수와 데이터양이 많을수록 오류가 발생할 가능성이 증가한다. 따라서 본 논문에서는 프로그램을 이용하여 채널 정보를 작성하고, ROM에 채널 정보를 저장할 수 있는 PCM 엔코더를 구현하였다. 본 논문에서 제안한 PCM 엔코더 구조는 오류의 발생 가능성을 줄이고, 채널 정보 입력 소스 코드 길이의 축소 등 개발 속도를 향상시킬 수 있다. 또한 시뮬레이션을 이용하여 제안한 구조의 타당성을 확인하였다.
Bawaneh, Mohammed J.;Al-Shalabi, Emad Fawzi;Al-Hazaimeh, Obaida M.
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).
Network RTK is a highly practical technology that can provide high positioning accuracy at levels between cm~dm regardless of user location in the network by extending the available range of RTK using reference station network. In particular, unlike other carrier-based positioning techniques such as PPP, users are able to acquire high-accuracy positions within a short initialization time of a few or tens of seconds, which increases its value as a future navigation system. However, corrections must be continuously received to maintain a high level of positioning accuracy, and when a time delay of more than 30 seconds occurs, the accuracy may be reduced to the code-based positioning level of meters. In case of SSR, which is currently in the process of standardization for PPP service, the corrections by each error source are transmitted in different transmission intervals, and the rate of change of each correction is transmitted together to compensate the time delay. Using these features of SSR correction is expected to reduce the performance degradation even if users do not receive the network RTK corrections for more than 30 seconds. In this paper, the simulation data were generated from 5 domestic reference stations in Gunwi, Yeongdoek, Daegu, Gimcheon, and Yecheon, and the network RTK and SSR corrections were generated for the corresponding data and applied to the simulation data from Cheongsong reference station, assumed as the user. As a result of the experiment assuming 30 seconds of missing data, the positioning performance compensating for time delay by SSR was analyzed to be horizontal RMS (about 5 cm) and vertical RMS (about 8 cm), and the 95% error was 8.7 cm horizontal and 1cm vertical. This is a significant amount when compared to the horizontal and vertical RMS of 0.3 cm and 0.6 cm, respectively, for Network RTK without time delay for the same data, but is considerably smaller compared to the 0.5 ~ 1 m accuracy level of DGPS or SBAS. Therefore, maintaining Network RTK mode using SSR rather than switching to code-based DGPS or SBAS mode due to failure to receive the network RTK corrections for 30 seconds is considered to be favorable in terms of maintaining position accuracy and recovering performance by quickly resolving the integer ambiguity when the communication channel is recovered.
본 연구에서는 AHRS IMU 센서를 이용하여 동적 위치 결정을 위해 초기화 시험을 실시하여 회귀분석을 통해 시간에 대한 이동체의 자세 보정각에 대해 유도하였으며, 동체 방향(Heading)각의 경우 60sec를 지난 후 1°이내의 변동률로 안정되는 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 개할지와 준개할지로 구분하여 각 시스템 단독으로 동적 위치결정을 실험한 결과 개할지의 DGPS 단독 시스템인 경우 정확도 면에서는 우수하였지만 데이터 취득이 미비하여 이동간 거리가 12m 내외임을 알 수 있었으며, DGPS/IMU 결합 시스템의 경우 정확도와 데이터 취득 및 이동간 거리가 0.3m 내외임을 알 수 있었다. 준개할지에서 DGPS 단독 시스템의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 제외하고 평균과 표준 오차를 구한 결과 DGPS〈 FIMU〈 DGPS/IMU 순으로 정확도가 우수한 것을 알 수 있었으며 이동간 거리는 개할지와 마찬가지였다. 그리고 DGPS의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 여러 구간으로 비교하였을 때 DGPS 단독 시스템의 경우 최대 41.5m 가량 궤적에서 벗어나지만 결합 시스템의 경우 최대 2.2m 이내에 궤적을 구할 수 있었으며, 평균과 표준 오차를 크게 향상시킬 수 있었다. 이러한 항법 시스템을 결합하여 측량분야에 응용해 수치도화 작업내규의 지도에서 위치오차 0.2mm 오차와 비교하였을 때 축척 1 : 1,000 수치지도 작업까지도 가능한 것을 알 수 있었다.
원거리 발성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락시키는 주요 요인으로 알려져 있다. 본 논문에서는 교사 학생 학습을 이용하여 원거리 발성에 의한 화자 인증 시스템의 성능 하락을 보상하는 기법을 제안한다. 교사 학생 학습은 미리 학습된 교사 심층신경망의 출력과 학생 신경망의 출력이 같아지도록 학생 신경망을 학습하는 기법이다. 여기서 교사 신경망에는 근거리 발성을, 학생 신경망에는 원거리 발성을 입력한 뒤, 두 신경망의 출력을 동일하게 만드는 과정을 통해 원거리 발성을 보상할 수 있을 것이라고 기대하였다. 하지만 원거리 발성을 보상하는 과정에서, 근거리 발성에 대한 인식률이 저하되는 현상을 실험적으로 발견하였다. 위와 같은 현상을 예방하기 위해 본 논문에서는 교사 심층신경망을 학생 심층신경망의 초깃값으로 사용하는 기법과 학생 심층신경망을 근거리 발성에 대해서도 학습하는 기법을 제안하였다. 모든 실험은 원 음성을 입력 받는 심층신경망을 활용해 수행하였다. 동일한 발성을 각각 4 채널로 근거리와 원거리에서 자체적으로 수집한 문장 종속 데이터셋을 활용하였다. 동일 오류율을 기준으로 근거리 / 원거리 발성에 대한 화자 인증 성능을 평가한 결과 교사 학생 학습을 사용하지 않을 경우 2.55 % / 2.8 %, 기존의 교사 학생 학습을 사용할 경우 9.75 % / 1.8 %, 제안한 기법들을 적용한 경우 2.5 % / 2.7 %의 오류율을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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