• 방송공학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.315-328
• /
• 2019

영상 스테그아날리시스는 입력 영상을 스테가노그래피 알고리즘이 적용된 스테고 영상과 스테가노그래피 알고리즘이 적용되지 않은 커버 영상으로 분류하는 알고리즘이다. 기존에는 주로 수제 특징 기반의 스테그아날리시스를 연구하였다. 하지만 CNN 기반의 물체 인식이 큰 성과를 이루면서 최근 CNN 기반의 스테그아날리시스가 활발히 연구되고 있다. CNN 기반의 스테그아날리시스는 물체 인식과는 달리 커버 영상과 스테고 영상의 미세한 차이를 식별하기 위해서 전처리 필터를 필요로 한다. 그러므로, CNN 기반의 스테그아날리시스 연구들은 효과적인 전처리 필터와 네트워크 구조를 개발하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 동일한 실험 조건에서 기존 연구들을 비교하고, 그 결과를 기반으로 전처리 필터와 네트워크 구조적인 차이에 의한 성능 변화를 분석한다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제47권5호
• /
• pp.326-334
• /
• 2019

HILS(Hardware In the Loop Simulation)를 이용한 소형 무인항공기 개발은 비용과 시간을 줄이면서 무인항공기의 신뢰성을 높이는데 효과적으로 사용될 수 있다. 또한, 실제 비행 중에 발생할 수 있는 비행제어컴퓨터의 사용 불능상태 등을 고려한 시뮬레이션을 개발과정에 반영하면, 인명 및 재산상 피해 등의 위험을 감소시킬 수 있다. 이러한 HILS를 적용하기 위해서는 실제 비행 조건과 유사한 환경을 제공할 수 있는 실시간 시뮬레이션 환경이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 6자유도 모션테이블을 이용하여 소형 무인항공기용 실시간 HILS 환경을 구축하였다. 선행연구에서 개발된 6자유도 모션테이블을 실시간으로 HILS 환경과 연동하기 위하여, 동작 알고리즘을 위치제어 방식에서 속도제어 방식으로 변경하여 설계 하였다. 또한, 모션테이블의 실시간 동작을 확인하기 위해 역기구학 및 동작 시뮬레이션 모델을 Matlab $Simulink^{(R)}$에서 모델링하고 검증하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제7권1호
• /
• pp.588-594
• /
• 2021

최근 영상 콘텐츠의 확산에 따라 기존 콘텐츠들이 동영상으로 전환되고 있으며, 새로운 플랫폼들의 등장으로 인해 영상 콘텐츠 생태계의 성장은 가속화되고 있다. 이처럼 가속화된 성장은 전문가의 영역으로 분류되던 동영상 제작 및 편집 기술들을 일반인들 또한 쉽게 접하고 이용할 수 있도록 기술의 보편화 과정에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 기술들의 발전으로 인해 사람의 수작업을 통해서만 영상을 녹화하고 조절하던 과정들을 객체 추적 기술에 기반하여 자동으로 촬영하고자 하는 객체를 찾아 화면의 정중앙에 위치시켜 영상을 녹화하는 자동화 과정이 가능하게 되었다. 하지만 추적하고자 하는 객체를 지정하는 일은 아직까지 사람의 수작업을 요구하며 객체를 지정하는 수작업 과정에서 지연이나 객체 지정에 실수가 발생할 수도 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 Haar Cascade Classifier를 활용한 얼굴 탐지기법과 CMT 객체 추적 알고리즘을 결합한 새로운 객체 추적 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트폰에서 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.258-268
• /
• 2021

포인트 클라우드 콘텐츠는 3차원 포인트로 실제 객체를 나타내는 몰입형 콘텐츠이다. 포인트 클라우드 데이터를 획득하거나 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및 디코딩하는 과정에서 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 프레임 간 정합을 통해 순차적으로 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도를 점진적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘이 일반적으로 사용된다. 기존 ICP 알고리즘은 강체를 변환할 수 있지만 포인트 클라우드 콘텐츠와 같이 로컬에서 서로 다른 방향으로 모션 벡터를 갖는 비 강체에 대해서는 변환이 불가능하다는 단점이 있다. 현재 프레임의 포인트 클라우드와 이전 프레임 사이의 포인트를 쌍을 만들고 만들어진 쌍의 움직임양을 계산하여 보상해주는 방법으로 기존 ICP 정합에서의 한계를 극복하였다. 이러한 방식으로 프레임 사이에 포인트를 정합하는 과정을 통해 기하학적 움직임이 있는 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 향상됨을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.59-73
• /
• 2021

교통사고로 인한 많은 인명피해가 발생하고 있으나, 첨단 기술의 발전에도 불구하고 교통사고 발생은 줄어들지 않고 있다. 교통사고를 사전에 예방하기 위해서는 향후 사고가 어떻게 변화하여 갈 것인지를 정확하게 예측할 필요가 있다. 지금까지 교통사고 발생 빈도 예측은 주요 연구 분야가 아니었으며 주로 과거 일정 기간의 통계를 기반으로 전통적인 방법으로 미시적으로 분석되어 왔다. 최근 AI 기술이 교통사고 분야에 도입 되었음에도 불구하고 주로 교통 흐름 예측에 초점을 맞추고 있어, 본 연구에서는 2014년부터 2019년까지 국내에서 발생한 1,339,587건의 교통사고 기록을 시계열 데이터로 변환하고 AI 알고리즘 LSTM을 이용하여 연령별, 시간별 교통사고 발생 빈도를 예측하였다. 또한 코로나-19로 인한 교통 환경의 변화에 맞추어 예측값과 실제값을 비교 검증하였다. 향후 이러한 연구결과가 교통사고 예방의 정책개선으로 이어지고 사고 예방에 활용 될 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.29-40
• /
• 2007

입력이 되는 지문 영상의 품질은 지문 인식 시스템의 전체 인식 성능에 다양하게 영향을 미친다. 지문 영상의 품질은 추출, 정합 등의 알고리즘 내에서도 중요한 정보로 활용되는데, 특히 센서 입력부에서의 품질 측정 및 평가는 불필요한 처리 과정을 줄여 시스템의 전반적인 안정성을 유도하는데 사용되는 만큼 매우 중요한 과정이 된다. 본 논문에서는 기존의 많은 연구 결과들과는 달리 센서, 인식 알고리즘, 손가락의 특성에 독립적인 지문 영상 품질을 정의하였다. 또한 이의 측정을 위하여 지문 영상의 지역적 특성들만을 이용한 새로운 품질 측정 방법도 제안하였다. 제안하는 품질 측정 방법은 블록별 품질 특성 분류 결과를 이용하여 전체 지문 영상의 품질을 수치화하는 것으로, 본 논문에서는 FVC에서 사용된 몇 가지 서브 데이터베이스들을 이용하여 제안하는 방법의 유용함을 증명하였다. 실험 결과는 NIST의 NFIQ, AWARE사의 QualityCheck 품질 측정 알고리즘들과 비교되었는데, 이들 알고리즘들에 비해 제안하는 측정 방법이 인간의 시각적 분류 기준과 유사한 결과를 보였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.67-77
• /
• 2006

Radio Frequency IDentification (RFID) 시스템은 최근 수많은 산업분야에서 각광받고 있는 근거리 자동 인식 기술이다. 이러한 RFID 시스템에서 전송 데이터에 대한 보안과 프라이버시 보호는 점차 심각한 문제로 인식되고 있으며, 이를 해결하기 위해서는 강도 높은 암호 알고리즘을 이용한 전송 데이터의 암호화가 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 RFID 태그에 구현 가능한 초소형 Advanced Encryption Standard (AES) 연산기를 제안한다. 제안하는 연산기는 3,992 게이트 카운트의 작은 크기를 가지면서 암호화와 복호화가 모두 가능하다. 또한 128-비트 한 블록에 대해 암호화를 446 클락 사이클, 복호화를 607 클락 사이클에 처리하므로 기존에 발표된 초소형 AES 연산기들에 비해 각각 55%와 40% 이상 개선된 성능을 가진다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.495-504
• /
• 2012

본 논문에서는 국제 표준 블록 암호 알고리즘인 HIGHT를 CPU 및 GPU 상에서 소프트웨어로 고속화 구현하기 위한 다양한 방법을 시도한다. 먼저 CPU 상에서는 32비트 및 64비트 운영체제를 고려하고 비트 슬라이싱 및 바이트 슬라이싱 기법을 적용한다. 이들 최적화 기법의 적용 결과, Intel core i7 920 CPU 상에서 64비트 운영체제를 이용할 경우 최대 1.48Gbps의 속도를 보여 슬라이싱이 적용되지 않은 기존 구현에 비해 최대 2.4배 빠른 성능을 확인할 수 있었다. 한편 GPU 상에서는 NVIDIA의 CUDA 라이브러리를 활용하였으며, 서브키 및 F 함수를 위한 룩업 테이블 등과 같이 자주 사용되는 데이터를 공유 메모리에 저장하여 사용하고, 전역 메모리에서 데이터를 읽어올 때는 통합 접근(coalesced access) 기법을 사용하는 등 최적화 기법들을 적용해 구현하였다. 특히 본 논문은 GPU 상에서 HIGHT를 최적화한 최초의 결과로, GPU 상에서도 바이트 슬라이싱 기법을 적용할 경우 단순 구현 결과보다 20% 이상 빠른 성능을 확인할 수 있었으며, CPU에 비해서는 약 31배 빠른 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.709-717
• /
• 2012

블록 암호 알고리듬에 대한 라운드 축소 공격은 암호 디바이스에 일시적인 오류를 주입하여 암호 알고리듬이 정상라운드를 수행하는 것이 아니라 특정 라운드까지만 수행하도록 하여 비밀 키를 추출하는 오류 주입 공격 방법이다. 본 논문에서는 Triple DES(Data Encryption Standard)에서 라운드를 반복하는 반복문을 수행하는 도중 오류를 주입하여 마스터 키를 추출할 수 있는 방법을 제시하고 이를 실험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하고자 한다. ATmega128 칩에 Triple DES 암호 알고리듬을 실제로 구현하고 레이저를 이용한 오류를 주입함으로써 제안한 공격이 오류 주입 대응책이 적용되지 않은 범용 마이크로프로세서 칩에 적용 가능함을 검증하였다. 기존 Triple DES에 대한 라운드 축소 공격은 총 9개의 정상-오류 암호문쌍이 필요하였지만 본 논문에서는 5개의 오류 암호문으로 모든 마스터 키를 찾아 낼 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.131-138
• /
• 2011

기존의 FPGA기반 DES 전수조사 시스템은 비용대비 높은 성능을 가지고 있으나, 단일 FPGA에서 DES 알고리즘의 최적화 설계에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 77개 Xilinx Virtex5-LX50 FPGA로 구성된 상용 FPGA 클러스터 시스템의 단일 FPGA에 최적화된 하드웨어 DES를 제안한다. 이를 위해서 DES 코어의 파이프라인 수, DES 코어 수, DES 코어의 동작 주파수 등에 따른 설계 공간 탐색을 수행하여 단일 FPGA에 333MHz로 동작하는 16개의 DES 코어를 집적했다. 또한, 각 FPGA에 공급되는 전력의 제한으로 인한 성능 하락을 줄이기 위해서 저전력 설계를 적용하여 333MHz로 동작하는 8개의 DES 코어를 집적했다. 제안된 DES을 상용 시스템에 적용할 경우, 각각 최대 2.03일과 4.06일 안에 DES 키를 찾을 수 있을 것으로 판단된다.