• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1365-1372
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• 2011

본 논문은 어두운 영상의 낮은 인지적인 대비를 향상하기 위해 비선형 마스킹 기법을 이용한 영상의 인지적 대비 향상 방법을 제안한다. 영상의 주요 속성인 색도의 변화를 최소화 하면서 어두운 영역의 밝기를 향상시키기 위해, 비선형 마스킹 기법 기반으로 영상에 적응적인 파라미터를 이용한 대비 향상방법을 제안하 였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트 영상에 대해 SSR(Single-Scale Retinex), MSR(Multi-Scale Retinex), 기존의 비선형 마스킹 기법의 결과와 색도 및 채도에 대한 정량적인 평가와, z-score를 이용한 정성적 평가를 수행하였다. 결과 제안한 방법이 낮은 색도 변화와 향상된 인지적 대비를 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.985-988
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• 2007

본 논문에서는 unsharp masking를 이용한 영상 개선 기법을 제안한다. 이 기법은 기존의 unsharp mask을 이용한 영상 개선을 어렵게 만드는 요인 중 하나인 인자를 자동으로 설정하여 이미지를 선명하게 만드는 기법이다. 기존의 세 인자인 Threshold, Amount, Radius를 자동으로 최적화하기 위해, 영상의 각 픽셀을 세 가지 그룹으로 분류하고, 그에 따라 unsharp mask의 적용 정도를 달리한다. 사람이 직접 인자를 입력하여 개선된 영상과 제안된 기법으로 개선된 영상의 비교를 통해 영상 개선 정도를 실험, 분석하였다.

• ETRI Journal
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• 제33권2호
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• pp.267-274
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• 2011

This paper proposes an efficient masking method for the block cipher SEED that is standardized in Korea. The nonlinear parts of SEED consist of two S-boxes and modular additions. However, the masked version of these nonlinear parts requires excessive RAM usage and a large number of operations. Protecting SEED by the general masking method requires 512 bytes of RAM corresponding to masked S-boxes and a large number of operations corresponding to the masked addition. This paper proposes a new-style masked S-box which can reduce the amount of operations of the masking addition process as well as the RAM usage. The proposed masked SEED, equipped with the new-style masked S-box, reduces the RAM requirements to 288 bytes, and it also reduces the processing time by 38% compared with the masked SEED using the general masked S-box. The proposed method also applies to other block ciphers with the same nonlinear operations.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.709-718
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• 2019

CHAM은 자원이 제한된 환경에 적합하도록 설계된 경량 블록 암호 알고리즘으로서 안전성과 연산 성능면에서 우수한 특성을 보인다. 그러나 이 알고리즘도 부채널 공격에 대한 취약성을 그대로 내재하고 있기 때문에 마스킹 기법과 같은 대응 기법이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 32비트 마이크로프로세서 Cortex-M3 플랫폼에서 부채널 공격에 대응하는 마스킹 기법이 적용된 CHAM 알고리즘을 구현하고 성능을 비교 분석한다. 또한, CHAM 알고리즘이 라운드 수가 많아 연산 효율이 감소되는 점을 고려하여 축소 마스킹 기법을 적용하여 성능을 평가하였다. 축소 라운드 마스킹이 적용된 CHAM-128/128은 구현 결과 마스킹이 없는 경우에 비해 약 4배 정도의 추가 연산이 필요함을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.767-777
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• 2023

In modern society, user privacy is emerging as an important issue as closed-circuit television (CCTV) systems increase rapidly in various public and private spaces. If CCTV cameras monitor sensitive areas or personal spaces, they can infringe on personal privacy. Someone's behavior patterns, sensitive information, residence, etc. can be exposed, and if the image data collected from CCTV is not properly protected, there can be a risk of data leakage by hackers or illegal accessors. This paper presents an innovative approach to "machine learning based reversible chaotic masking method for user privacy protection in CCTV environment." The proposed method was developed to protect an individual's identity within CCTV images while maintaining the usefulness of the data for surveillance and analysis purposes. This method utilizes a two-step process for user privacy. First, machine learning models are trained to accurately detect and locate human subjects within the CCTV frame. This model is designed to identify individuals accurately and robustly by leveraging state-of-the-art object detection techniques. When an individual is detected, reversible chaos masking technology is applied. This masking technique uses chaos maps to create complex patterns to hide individual facial features and identifiable characteristics. Above all, the generated mask can be reversibly applied and removed, allowing authorized users to access the original unmasking image.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.335-336
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• 2000

A psychoacoustic model based noise shaping method is proposed, where noise's presence with a host signal will not be perceptually noticeable. The derivation of imperceptible noise levels from the masking thresholds of the signal involves a deconvolution associated with the spreading function in the psychoacoustic model, which results in an ill-conditioned problem. In this paper, the problem is formulated as a constrained optimization, and it is demonstrated that the solution provides noise shaping where the noise excitation level conforms to the masking thresholds of the signal.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.599-602
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• 1998

In this paper, a speech enhancement method based on phonemic properties and masking effect is propsoed. It is a modified type of spectral subtraction wherein the spectral sharpening process is exploited in unvoiced state considering the phonemic properties. The masking threshold is used to remove the residual noise. The proposed spectral subtraction shows similar performance as that of the classical spectral subtraction method in view of the SNR. But by the prposed scheme, the unvoiced sound region is shown to exhibit relatively less signal distortion in the enhanced speech.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권2호
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• pp.309-315
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• 2009

We extended the results of Roy and Guria (2008) to multiple deletions in logistic regression models. Since single deletions may not exactly detect outliers or influential observations due to swamping effects and masking effects, it needs multiple deletions. We developed conditional deletion diagnostics which are designed to overcome problems of masking effects. We derived the closed forms for several statistics in logistic regression models. They give useful diagnostics on the statistics.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.82-84
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• 2001

Real-Time Linux는 기존의 Linux에 실시간 기능을 추가한 것으로서, 태스크 스케줄링 방법은 우선순위 기반의 스케줄링 방법을 사용한다. 그러나, 태스크의 개수가 많아지면 가장 높은 우선순위의 태스크를 찾는데 걸리는 시간이 태스크 개수에 비례해서 많이 걸린다. 이러한 이유로 태스크의 개수가 제한적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 우선순위별로 서로 다른 목록을 유지하고, Bit Masking 기법을 사용함으로써 가장 높은 우선순위 태스크를 선택하는데 걸리는 시간을 상수시간으로 줄이고 각 태스크들의 시그널을 처리하는 부분을 좀더 효율적으로 처리하도록 함으로써 Real-Time Linux의 실시간 스케줄링 기능을 개선하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제18권3E호
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• pp.3-8
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• 1999

In speech recognition for real-world applications, the performance degradation due to the mismatch introduced between training and testing environments should be overcome. In this paper, to reduce this mismatch, we provide a hybrid method of spectral subtraction and residual noise masking. We also employ multiple model approach to obtain improved robustness over various noise environments. In this approach, multiple model sets are made according to several noise masking levels and then a model set appropriate for the estimated noise level is selected automatically in recognition phase. According to speaker independent isolated word recognition experiments in car noise environments, the proposed method using model sets with only two masking levels reduced average word error rate by 60% in comparison with spectral subtraction method.