• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.253-256
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• 2000

In this paper, we propose the lossless image compression algorithm using the integer wavelet transform. Recently, the S＋P transform is widely used and computed with only integer addition and bit-shift operations, but not proper to remove the correlation of smooth images. then we compare the Harr wavelet of the S＋P transform with various integer coefficient filter banks and apply 9/7 ICFB to the wavelet transform. In addition, we propose a entropy-coding method that exploits the multiresolution structure and the feedback of the prediction error, and can efficiently compress the transformed image for progressive transmission. Simulation results are compared to the compression ratio using the S+P transform with different types of images.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2771-2779
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• 2018

The recent financial crises cause the co-movement and transmit the risk across different markets and assets. It is well known that market fear affects the quality of credit in the financial markets. In this context, this study examines the co-movement between the volatility index (VIX) of the Chicago Board Options Exchange (CBOE), or VIX, and six emerging countries' credit default swaps (CDSs), by implementing wavelet coherence. Our research aims at revealing whether the VIX can be used to hedge against the bubble behavior of the CDS market in different investment holding periods (short-run, medium-run, and long-run), as well as whether either market can be used to manage and hedge overall market downside risks. The wavelet coherence results show a high degree of co-movement between the VIX and CDS during the 2007-2009 global financial crisis, across the 16-64 weeks' frequency band. In addition, we observe that the positive correlation between the VIX and the CDS markets, implying that the market turmoil intensifies the co-movement between the VIX and CDS markets.

• ETRI Journal
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• 제44권3호
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• pp.512-523
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• 2022

Random delay countermeasures introduce random delays into the execution flow to break the synchronization and increase the complexity of the side channel attack. A novel method for attacking devices with random delay countermeasures has been proposed by using a maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT)-based power trace alignment algorithm. Firstly, the random delay in the power traces is sensitized using MODWT to the captured power traces. Secondly, it is detected using the proposed random delay detection algorithm. Thirdly, random delays are removed by circular shifting in the wavelet domain, and finally, the power analysis attack is successfully mounted in the wavelet domain. Experimental validation of the proposed method with the National Institute of Standards and Technology certified Advanced Encryption Standard-128 cryptographic algorithm and the SAKURA-G platform showed a 7.5× reduction in measurements to disclosure and a 3.14× improvement in maximum correlation value when compared with similar works in the literature.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.102-112
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• 2012

본 논문에서는 웨이브렛 영역의 BDIP(block difference of inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficients) 특징, 그리고 WPCA(whitened principal component analysis) 분류기를 이용한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상에 웨이브렛 변환을 적용한다. 그런 다음 웨이브렛 영역의 각 부대역에 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 이어서 각 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 전역 통계치를 계산하고 그 결과들을 벡터화하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 질의 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 3가지의 실험 질감 영상 DB에 대하여 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 질감 분류 성능을 보여준다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1127-1136
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• 2021

전력 분석 공격에서 소비 전력 파형의 잡음과 정렬 불량은 공격 성공 여부를 좌우하는 주요한 요인이다. 따라서 이를 완화하기 위한 여러 연구가 수행되고 있으며 웨이블릿 변환 기반의 신호처리 방법도 그중 하나이다. 대부분의 웨이블릿을 사용한 연구에서는 파형 압축할 수 있는 이산 웨이블릿 변환을 사용해 왔는데, 그 이유는 연속 웨이블릿변환 기법이 선택된 스케일의 개수에 따라 데이터 크기 및 분석 시간이 증가할 뿐만 아니라 효율적인 스케일 선택 방법도 없기 때문이다. 본 논문에서는 전력 분석 공격에 최적화된 연속 웨이블릿 변환의 효율적인 스케일 선택 방법을 제안하며 이를 이용해 파형을 인코딩할 경우 분석 성능이 크게 향상될 수 있음을 보인다. 비프로파일링 공격인 CPA(Correlation Power Analysis) 및 DDLA(Differential Deep Learning Analysis) 공격 실험 결과, 제안하는 방법이 잡음 감쇄와 파형 정렬에 효과적임을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권10호
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• pp.777-783
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• 2008

입자영상속도계(PIV)의 해석에 웨이블릿 변환을 적용하여 정성적인 유동정보뿐만 아니라 공간분해능을 갖는 정량적인 속도장 정보를 제공하고 있다 이 기법은 기포유동(bubbly flow)과 같은 다상(multi-phase)의 유동구조를 해석하는 데도 유용하게 살일 수 있다. 본 연구에서는 기체와 액체의 이상유동(two-pase flow)에 PIV기법을 적용하고 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 유장해석을 수행함으로써, 기포를 포함한 속도장 특성과 유동특성을 조사한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.351-358
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• 2002

DCT(Discrete Cosine Transform) 기반 동영상 압축 기법은 블록화 현상과 해상도 변화 시 픽셀의 손상이 생기는 단점이 있다. DWT(Discrete Wavelet Transform)을 기반한 기법은 이러한 문제점을 극복할 수 있다. Wavelet을 기반한 동영상 부호화 기법 중 하나인 SAMCoW(Scalable Adaptive Motion Compensation Wavelet)에서 화면내 부호화와 움직임 보상된 오차 영상은 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 방식으로 부호화한다. 그러나 움직임 보상된 오차 영상의 wavelet 변환 계수의 특성은 정지 영상의 wavelet 변환 계수의 특성과는 다르다. 신호의 에너지는 대부분의 정지 영상의 경우와는 달리 저주파 대역에 집중되지 않고 오히려 모든 주파수 대역에 고르게 분포한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용한 새로운 동영상 부호화 방식을 제안하였다. EZW 부호화 대신 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 부호화에 효율적이며 계수사이의 대역별 상관관계에 의존하지 않는 공간 부호화를 화면내 부호화와 화면간 부호화에 적용하였다. 공간 부호화는 EZW와는 달리 wavelet 분해를 통해 얻어진 각 대역을 대역간의 상관 관계를 이용하지 않으면서 각 대역내의 중요 계수의 존재 여부와 위치를 점진적으로 부호화하는 기법이다. Wavelet 기반 동영상 부호화에 EZW 부호화 대신 공간 부호화를 적용하였을 때 우수한 성능을 나타내었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제25권4E호
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• pp.154-158
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• 2006

In this paper, we suggest a noise estimation method for speech enhancement in nonstationary noisy environments. The proposed method consists of the following two main processes. First, in order to receive fewer affect of variable signals, a best fitting regression line is used, which is obtained by applying a least squares method to coefficient magnitudes in a node with a uniform wavelet packet transform. Next, in order to update the noise estimation efficiently, a differential forgetting factor and a correlation coefficient per subband are used, where subband is employed for applying the weighted value according to the change of signals. In particular, this method has the ability to update the noise estimation by using the estimated noise at the previous frame only, without utilizing the statistical information of long past frames and explicit nonspeech frames by voice activity detector. In objective assessments, it was observed that the performance of the proposed method was better than that of the compared (minima controlled recursive averaging, weighted average) methods. Furthermore, the method showed a reliable result even at low SNR.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.309-317
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• 2022

In this paper, we propose a machine learning-based copy-move forgery detection network with dual branches. Because the rotation or scaling operation is frequently involved in copy-move forger, the conventional convolutional neural network is not effectively applied in detecting copy-move tampering. Therefore, we divide the input into rotation-invariant and scaling-invariant features based on the wavelet coefficients. Each of the features is input to different branches having the same structure, and is fused in the combination module. Each branch comprises feature extraction, correlation, and mask decoder modules. In the proposed network, VGG16 is used for the feature extraction module. To check similarity of features generated by the feature extraction module, the conventional correlation module used. Finally, the mask decoder model is applied to develop a pixel-level localization map. We perform experiments on test dataset and compare the proposed method with state-of-the-art tampering localization methods. The results demonstrate that the proposed scheme outperforms the existing approaches.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.1121-1131
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• 1997

높은 앞축율을 가지는 동영상 압축 방법에 있어, 공간영역에서의 프랙탈을 이용한 동영상 앞축 방법은 복원영상의 블록화 현상이 두드러지는 단점이 있고, 웨이브릿 / 변환 영역에서의 동영상 압축 방법은 에지의 열화가 생기는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 높은 압축률에서도 에지가 선명하고 블록화 현상이 없는 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용한 동영상 압축 방법을 제안한다 제안한 방법에서는 서로 다른 부대역간의 상관성을 이용하여 가변 블록 크기의 움 직임을 추정하고, 움직임 추청에 의하여 효과적으로 부호화되지 않는 웨이브릿 계수들은 저해상도 부대역에서 고해상도 부대역을 계층적으로 추정하는 프레임간 프랙탈 부호화 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 프랙탈과 웨이브릿을 이용한 동영상 부호와 방법도 더 좋은 성능을 나타냄을 보였다.