• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1698-1704
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• 2018

본 논문에서는 암호통신 응용을 위한 로렌츠 카오스 회로를 구현한다. 이산형 카오스 로렌츠 시스템을 구현하기 위하여, PIC18F 계열의 마이크로 콘트롤러가 사용되었으며, 제안하는 카오스 회로는, 연산증폭기 기반 아날로그 회로와는 다르게, 8 비트PIC 마이크로 콘트롤러 칩과 3개 R-2R 타입의 디지털-아날로그 변환기로 이루어진다. 마이크로 컨트롤러 포트 B, C 및 D에서 시간 파형 X, Y 및 Z가 출력되도록 하였다. 모의실험을 위하여 MATLAB 및 PROTEUS 소프트웨어 플랫폼이 사용되었다. 제안하는 회로에 대하여, MATLAB 및 프로테우스 프로그램에 의한 모의실험을 통하여 시간파형, 주파수 특성, 2차원 위상특성 해석을 실시하였다. 최종적으로, 카오스 시간파형, 2차원(2D) 어트랙터 가 얻어졌고, 카오스 신호에 기반한 아날로그 신호의 암호통신 검증을 실험을 통하여 확인 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.13-21
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• 2019

내용기반 영상검색은 영상 내의 정보인 색상, 질감, 형태 등의 특징 값을 추출하여 검색에 이용한다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 이산여현변환, 즉 $8{\times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform) 후 얻어지는 DC, AC계수를 이용하여 필터뱅크(filter-bank)를 생성하고, 이를 영상의 내용기반 검색에 이용하는 검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 생성된 DCT 필터뱅크에서 DC성분과 주요한 AC성분인 AC01, AC10, AC11 만을 이용하며, DC성분에 대한 양자화를 수행하여 계산량을 최소화한다. 그리고 양자화된 DC성분에 대한 히스토그램 정보를 기반으로 영상 검색에 필요한 특징 값을 산출한다. AC성분에 대해서는 Otsu 이진화를 통하여 개괄적인 형태정보를 취득한 다음 이에 대한 수평/수직 방향으로의 투영 히스토그램을 계산하여 특징 값을 취득한다. 추출된 AC성분의 특징 값은 DC성분의 특징 값과 함께, 특징벡터 빈(feature vector bins)을 구성하여 검색을 수행한다. 실험은 1000장의 데이터베이스를 이용하여 수행 되었으며, 기존의 색상정보를 이용한 검색방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.9-18
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• 2021

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)은 컴퓨터 비전 분야와 관련 분야에서 큰 인기를 얻었으나, 아직까지는 오디오 신호를 직접적으로 생성하는 GAN이 제시되지 못했다. 오디오 신호는 이미지와 다르게 이산 값으로 구성된 생플링된 신호이므로, 이미지 생성에 널리 사용되는 CNN 구조로 학습하기 어렵다. 이러한 제약을 해결하고자, 최근 GAN 연구자들은 오디오 신호의 시간-주파수 표현을 기존 이미지 생성 GAN에 적용하는 전략을 제안했다. 본 논문은 이 전략을 따르면서 GAN을 사용해 생성된 오디오 신호의 충실도를 높이기 위한 개선된 방법을 제안한다. 본 방법은 공개된 스피치 데이터세트를 사용해 검증했으며, 프레쳇 인셉션 거리(Fréchet Inception Distance, FID)를 사용해 평가했다. 기존의 최신(state-of-the-art) 방법은 11.973의 FID를, 본 연구에서 제안하는 방법은 10.504의 FID를 보였다(FID가 낮을수록 충실도는 높다).

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.221-231
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• 2021

본 논문은 인구이동의 이론에 따라 혁신도시 이전기관 종사자 구성세대의 이동 요인을 추출하고 요인들의 상대적 영향을 설명하고자 하였다. 개인 및 가구변수와 거리와 인구의 중력모델, 네트워크변수, 지방재정·지역경제·교육·문화·주택 등 전입지와 전출지의 상대적 유용성판단의 지역변수를 선정하였다. 종속변수의 이산성과 데이터의 구조를 감안하여 다층로짓모형 구축하였고 최종모형은 확률절편모델을 선택하였다. 실증분석 결과 개인·가구변수에서는 남성보다 여성이, 30대 미만보다는 30-40대가, 대졸이하보다는 박사학위취득자가, 취업한 배우자보다는 미취업배우자의 이전종사자가 주민등록을 더하였다. 지역변수에서는 중력모델과 관련하여 기관까지 거리가 멀수록 주민등록을 더 한 반면, 이전 시기(t-1)의 일반 유입이 클수록 주민등록 이전을 덜 하였다. 지역간 상대적 유용성과 관련하여 전입지의 지역경제, 교육환경, 주거환경이 클수록 이전을 더하였고 지방재정의 경우는 반대였다.

• 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).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1610-1629
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• 2021

Failures frequently occurred in manufacturing machines due to complex and changeable manufacturing environments, increasing the downtime and maintenance costs. This manuscript develops a novel deep learning-based method named Multi-Domain Convolutional Neural Network (MDCNN) to deal with this challenging task with vibration signals. The proposed MDCNN consists of time-domain, frequency-domain, and statistical-domain feature channels. The Time-domain channel is to model the hidden patterns of signals in the time domain. The frequency-domain channel uses Discrete Wavelet Transformation (DWT) to obtain the rich feature representations of signals in the frequency domain. The statistic-domain channel contains six statistical variables, which is to reflect the signals' macro statistical-domain features, respectively. Firstly, in the proposed MDCNN, time-domain and frequency-domain channels are processed by CNN individually with various filters. Secondly, the CNN extracted features from time, and frequency domains are merged as time-frequency features. Lastly, time-frequency domain features are fused with six statistical variables as the comprehensive features for identifying the fault. Thereby, the proposed method could make full use of those three domain-features for fault diagnosis while keeping high distinguishability due to CNN's utilization. The authors designed massive experiments with 10-folder cross-validation technology to validate the proposed method's effectiveness on the CWRU bearing data set. The experimental results are calculated by ten-time averaged accuracy. They have confirmed that the proposed MDCNN could intelligently, accurately, and timely detect the fault under the complex manufacturing environments, whose accuracy is nearly 100%.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.211-216
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• 2022

스테가노그래피 기술은 커버 매체의 특정 위치에 비밀 메시지를 대체시켜 숨겨진 정보의 존재를 추적할 수 없도록 보호 조치를 한다. 암호화와 스테가노그래피를 기반으로 다양한 복합적인 방법을 적용하여 보안성과 저항성을 강화한다. 특히 보안성을 향상시키기 위해 혼돈과 무작위성을 높이는 기법이 필요하다. 실제로 이산코사인변환(DCT)과 최하위 비트(LSB) 기반에서 셔플링 방식이 적용된 경우는 연구가 진행되어야 할 영역이다. 메시지 숨김의 복잡성을 추가할 수 있는 비트 정보 셔플링 방식을 통합하고, 공간 영역 기법을 스테가노그래피에 적용하여 한글 메시지의 비트 정보를 은닉하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 메시지를 추출할 때 역셔플링을 적용한다. 이 논문에서, 삽입하려는 한글 메시지를 초성, 중성, 종성으로 분리한다. 대응된 정보에 기반한 선택적 셔플링 과정을 적용하여 보안성과 혼돈성을 향상시킨다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 상관계수와 PSNR을 이용하였다. 기준값과 비교했을 때 제안한 방법의 PSNR 값이 타당하다는 것을 확인하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제45권3호
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• pp.49-73
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• 2023

본 연구에서는 국내 소비자들을 대상으로 변호사가 제공하는 법률 서비스 이용현황을 살펴보고 변호사 검색 및 상담을 용이하게 하는 플랫폼이 소비자들의 효용을 얼마나 증가시킬 수 있고, 또 이를 통해 변호사 법률서비스 시장이 얼마나 확대될 수 있는지를 실증적으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 컨조인트 설문으로 수집한 자료에 이산선택 수요모형을 적용해 소비자가 인식하는 변호사 검색상담 플랫폼의 가치를 산정하고 시뮬레이션 방법으로 플랫폼의 변호사 법률서비스 시장확대 효과를 추정한다. 분석 결과, 소비자가 지인으로부터 변호사를 소개받거나 오프라인에서 직접 변호사를 찾는 것 대신 플랫폼을 이용해 변호사를 찾고 상담받는 것에 대해 부여하는 상대적 가치는 약 70,414원으로 추정되었다. 변호사검색 상담 플랫폼의 존재로 인해 변호사 법률서비스 시장의 규모가 적게는 18.9%에서 많게는 70.2%까지 증가할 수 있을 것으로 나타났는데, 특히 플랫폼은 법률서비스 이용 취약계층의 서비스 접근성을 상대적으로 더 높여 이용을 증대시킬 것으로 예측된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.93-103
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• 2023

컴퓨터 그래픽스 분야에서 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상을 이용한 사람 및 사물을 3차원 모델로 복원하는 문제는 오랫동안 이를 해결하기 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔다. 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상은 3차원 공간에서 점 구름 형태로 다루어지며, 이는 연속적인 3차원 공간상에 이산적인 값을 대응시키기 때문에 다면체 모델을 이용한 렌더링에 비해 추가적인 표면 재구성 과정이 필요하다. 본 논문에서는 다면체 모델이 아닌 점 구름을 시각화하기 위한 효과적인 광선 추적 기반 렌더링 기법을 제안한다. 특히 프로세서의 발열과 배터리 문제로 인한 모바일 환경에서의 제한적인 성능에서도 효과적인 렌더링 기법으로서의 가능성을 보인다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-13
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• 2023

This study examines the effects of Chinese consumers' lifestyles on pursuing the benefits and purchase intentions for athleisure wear. Chinese female consumers aged 20 to 40 in Shanghai and Chengdu, who have purchased athleisure wear were selected for a survey, and 510 questionnaires were collected. Data was analyzed using SPSS 26.0 software. Factor analysis, reliability verification, regression analysis, and discrete analysis were performed. As a result, Chinese consumers' lifestyles were classified into three categories: 'personality orientation', 'show-off orientation', and 'health orientation'. There were four benefits: 'situation pursuit', 'practicality pursuit', 'fashion style pursuit', and 'appearance pursuit' for athleisure wear. Among the lifestyle types of Chinese consumers, "individuality-oriented" showed a positive effect on "pursuit of practicality", "pursuit of situation", "pursuit of fashion style", and "pursuit of appearance" among the benefits of pursuing athleisure wear. Next, among lifestyle types, 'show-off orientation' showed a positive effect on 'individuality' and 'appearance pursuit'. Finally, among lifestyle types, 'health-oriented' showed a positive effect on 'pursuit of practicality' and 'pursuit of appearance'. On the other hand, Chinese consumers' lifestyle types of "show-off," "health-oriented," and "individuality-oriented" all exhibited a significant impact on their purchase intention for athleisure wear. According to age groups and location, there is no significant difference in terms of 'lifestyle', 'athleisure wear pursuit benefits' and 'purchase intention'. Compared married women and unmarried women, it was found that unmarried women value their health and leisure, while those with a lower their educational background, considered the lifestyle of "individuality-oriented" and "show-off-oriented", as well as "situation-pursuit", "practicality", and "fashion style pursuit".