• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1017-1026
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• 2012

IT산업의 가속화로 인하여 다양한 미디어 환경이 조성되고 있는 현대사회에 3D-TV 등의 실시간 영상화면은 매우 중요한 이슈이다. 이러한 고화질의 실시간 영상은 매우 다양한 분야에 적용되고 있으며 CCTV 등의 영상 성능에 중요한 파라미터가 되고 있다. 그러나 이러한 고화질의 영상이라도 보안에 취약한 단점이 있기 때문에 보안채널 또는 각종 보안 알고리즘을 이용하여 이러한 단점을 없애고자 하는 시도가 매우 활발히 진행 중에 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 별도의 보안기술을 부가하여 처리속도를 감소시키는 것이 아니라 영상처리 자체에 보안기능을 부가함으로서 실시간 처리 및 보안성을 증대시키기 위한 방안을 제시한다.

• International Journal of Contents
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• 제11권4호
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• pp.56-69
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• 2015

This paper proposes an efficient image encryption scheme based on quintuple encryption using two chaotic maps. The encryption process is realized with quintuple encryption by calling the encrypt(E) and decrypt(D) functions five times with five different keys in the form EDEEE. The decryption process is accomplished in the reverse direction by invoking the encrypt and decrypt functions in the form DDDED. The keys for the quintuple encryption/decryption processes are generated by using a Tent map. The chaotic values for the encrypt/decrypt operations are generated by using a Gumowski-Mira map. The encrypt function E is composed of three stages: permutation, pixel value rotation and diffusion. The permutation stage scrambles all the rows and columns to chaotically generated positions. This stage reduces the correlation radically among the neighboring pixels. The pixel value rotation stage circularly rotates all the pixels either left or right, and the amount of rotation is based on chaotic values. The last stage performs the diffusion four times by scanning the image in four different directions: Horizontally, Vertically, Principal diagonally and Secondary diagonally. Each of the four diffusion steps performs the diffusion in two directions (forward and backward) with two previously diffused pixels and two chaotic values. This stage ensures the resistance against the differential attacks. The security and performance of the proposed method is investigated thoroughly by using key space, statistical, differential, entropy and performance analysis. The experimental results confirm that the proposed scheme is computationally fast with security intact.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11B호
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• pp.1339-1345
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• 2011

적조란 유해조류 대 번식으로 바다물의 색깔이 변하는 자연현상이다. 적조의 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조류를 분류하는 연구는 미흡한 실정이다. 적조류는 영상 객체를 일치 할 수 있는 기준 중심 특정이 없기 때문에 인식이 어렵다. 이 때문에 기존이 연구들은 단순히 몇 종류의 적조류 만을 분류에 이용하고 있다. 본 논문은 주성분분석과 영상 객체의 원형율을 이용한 새로운 적조류 인식 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.287-295
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• 2006

본 논문은 임의의 영역 안에 존재하는 텍스처를 검색하기 위한 wavelet과 Gabor기반 텍스처 표현 기법을 제안하고 이들의 검색성능을 평가한다. 지금까지 Gator 평면에서의 평균과 표준편차 특징 기술자가 직사각형안의 텍스처를 표현하기에 가장 적합한 것으로 알려져 있다. 하지만 임의의 영역 안의 물체를 표현하는 기술이 실제 검색이나 여러 다른 텍스처 표현 응용 예에 더욱 필요한 실정이다. 본 연구에서는 wavelet과 Gabor 필터에 기반한 특징 추출법을 제안하고 이들을 실제 텍스처 데이터 베이스에 적용해 본 결과, wavelet기반 특징 기술자가 Gator기반 기술자에 비하여 더욱 효과적임을 발견하였다. 특히 wavelet평면에서 표준편차와 엔트로피 특징을 사용함으로써 가장 좋은 검색 성능을 냄을 알 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 다양한 실제 텍스처 영상을 가지고 wavelet과 Gator에 기반한 다양한 특징벡터에 따른 검객 성능을 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.111-119
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• 1994

본 논문에서는 차분변화에 이은 Run-length 부호화와 RDH(Run-length Dynamic Huffman Codding)에 의한 가역 부호화 방식을 제안하였다. 단계적 전송 기능을 부가하기 위하여 비트 플랜을 사용하였으며, 시스템 구성의 간결성을 위해야 단일 주사 방식의 Run-length 부호에 기초한 부호와 방식을 적용하였다. 특히, 하위 비트열에 대한 압축률을 개선하기 위해 가변형의 RDHC가 유효함을 보였으며, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 그 성능을 비교.분석 하였다. 그 결과 2차 차분변환후 VFRL(Variable to Fixed Run-Length) 부호화가 무변환, 그레이변환 및 1차 차분변환 방법에 비해 평균 1.271, 0.77 및 0.629 [bit/pixel]씩 향상되었다. 또한, 2차 차분변환에 이은 RDHC의 결과는 VFRL, Dynamic Huffman, Arthmetic 및 LZE부호화 보다 0.76, 0.37, 0.22 및 0.68[bit/pixel]씩 향상되어 비교적 간단한 시스템의 구성으로 각종 유니버샬 부호에 비해 높은 압축 효과를 얻었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.575-591
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• 2013

Most of the edge detection methods available in literature are gradient based, which further apply thresholding, to find the final edge map in an image. In this paper, we propose a novel method that is based on fuzzy logic for edge detection in gray images without using the gradient and thresholding. Fuzzy logic is a mathematical logic that attempts to solve problems by assigning values to an imprecise spectrum of data in order to arrive at the most accurate conclusion possible. Here, the fuzzy logic is used to conclude whether a pixel is an edge pixel or not. The proposed technique begins by fuzzifying the gray values of a pixel into two fuzzy variables, namely the black and the white. Fuzzy rules are defined to find the edge pixels in the fuzzified image. The resultant edge map may contain some extraneous edges, which are further removed from the edge map by separately examining the intermediate intensity range pixels. Finally, the edge map is improved by finding some left out edge pixels by defining a new membership function for the pixels that have their entire 8-neighbourhood pixels classified as white. We have compared our proposed method with some of the existing standard edge detector operators that are available in the literature on image processing. The quantitative analysis of the proposed method is given in terms of entropy value.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권6_2호
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• pp.1025-1032
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• 2020

In this paper, we propose a method to classify road weather conditions into rain, fog, and sun using a SVM (Support Vector Machine) classifier after extracting weather features from images acquired in real time using an optical sensor installed on a roadside post. A multi-dimensional weather feature vector consisting of factors such as image sharpeness, image entropy, Michelson contrast, MSCN (Mean Subtraction and Contrast Normalization), dark channel prior, image colorfulness, and local binary pattern as global features of weather-related images was extracted from road images, and then a road weather classifier was created by performing machine learning on 700 sun images, 2,000 rain images, and 1,000 fog images. Finally, the classification performance was tested for 140 sun images, 510 rain images, and 240 fog images. Overall classification performance is assessed to be applicable in real road services and can be enhanced further with optimization along with year-round data collection and training.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권4호
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• pp.187-198
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• 2014

In this paper an efficient image encryption scheme based on cyclic rotations and multiple blockwise diffusions with two chaotic maps is proposed. A Sin map is used to generate round keys for the encryption/decryption process. A Pomeau-Manneville map is used to generate chaotic values for permutation, pixel value rotation and diffusion operations. The encryption scheme is composed of three stages: permutation, pixel value rotation and diffusion. The permutation stage performs four operations on the image: row shuffling, column shuffling, cyclic rotation of all the rows and cyclic rotation of all the columns. This stage reduces the correlation significantly among neighboring pixels. The second stage performs circular rotation of pixel values twice by scanning the image horizontally and vertically. The amount of rotation is based on $M{\times}N$ chaotic values. The last stage performs the diffusion four times by scanning the image in four different ways: block of $8{\times}8$ pixels, block of $16{\times}16$ pixels, principal diagonally, and secondary diagonally. Each of the above four diffusions performs the diffusion in two directions (forwards and backwards) with two previously diffused pixels and two chaotic values. This stage makes the scheme resistant to differential attacks. The security and performance of the proposed method is analyzed systematically by using the key space, entropy, statistical, differential and performance analysis. The experimental results confirm that the proposed method is computationally efficient with high security.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2313-2327
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• 1994

ATM과 같은 광대역 통신망을 위한 영상 부호화기는 다해상도 영상의 지원과 영상의 점진적 전송, 셀손실로 인한 피해의 최소화 등 망의 특성을 고려해야만 한다. 기존의 변환 부호화기방식으로는 이런 특성의 고려가 불가능하며, 따라서 다해상도 부호화 기법이 요구된다. 다해상도 부호화 기법으로는 기존의 대역분할 부호화가 있으나, 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 방법이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 스플라인 함수를 이용하여 설계된 웨이브렛 기저를 사용하여 대역 분할을 시도하고, 분할된 각 대역 별로 엔트로피 제한 벡터 양지화를 행하는 다해상도 영상 부호화기를 생각해 본다. 특별히 광대역 망에서의 셀 손실을 대비하기 위해 스플라인 웨이브렛으로 변환된 영상의 대역별 특성을 분석하여, 각 대역별 우선 순위를 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안한 부호화기는 기존의 일반적인 벡터양자화기보다 약 3dB 이상의 성능 향상을 보였고, 다른 웨이브렛 기저를 사용한 엔트로피 제한 벡터양자화기 보다는 비트율에 따라서 $0.5\sim2dB$ 정도의 성능 향상을 가져옴을 볼 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.952-958
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• 2014

본 논문에서는 불완전한 radar-cross-section(RCS) 데이터로부터 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상 복원과 동시에 표적의 회전각도를 추정하기 위한 compressive sensing(CS) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 parametric sparse 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. Sparse 복원 알고리즘으로는 iteratively-reweighted-least-square(IRLS) 기법을 이용하여 각도 방향(cross-range)에서 모르는 처프 비율(chirp rate)의 처프 성분을 포함하는 레이더 신호 모델과 결합한다. 그리고, particle swarm optimization(PSO) 최적화 알고리즘을 이용하여 표적의 회전각도와 연관된 파라미터들을 추출한다. 따라서, RCS 데이터 샘플에 데이터 손실이 발생하더라도 본 논문의 IRLS 기반 parametric sparse 복원 알고리즘에 따라 효율적으로 ISAR 영상을 복원할 수 있고, 동시에 표적의 회전각도를 추정할 수 있다. 또한, 불완전한 RCS 데이터 샘플에 대하여 영상의 엔트로피 관점에서 본 논문에서 제안한 방법의 성능과 전통적인 보간법의 성능을 서로 비교 관찰한다.