• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6159-6174
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• 2019

Recently, Kim et al. introduced the Hamming + k with m overlapped pixels data hiding (Hk_mDH) based on matrix encoding. The embedding rate (ER) of this method is 0.54, which is better than Hamming code HC (n, n - k) and HC (n, n - k) +1 DH (H1DH), but not enough. Hamming code data hiding (HDH) is using a covering function COV(1, n = 2^k -1, k) and H1DH has a better embedding efficiency, when compared with HDH. The demerit of this method is that they do not exploit their space of pixels enough to increase ER. In this paper, we increase ER using sequential Hk_mDH (SHk_mDH ) through fully exploiting every pixel in a cover image. In SHk_mDH, a collision maybe happens when the position of two pixels within overlapped two blocks is the same. To solve the collision problem, in this paper, we have devised that the number of modification does not exceed 2 bits even if a collision occurs by using OPAP and LSB. Theoretical estimations of the average mean square error (AMSE) for these schemes demonstrate the advantage of our SHk_mDH scheme. Experimental results show that the proposed method is superior to previous schemes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3353-3370
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• 2016

The way of combination of Product Perfect Codes (PPCs) is based on the theory of short codes constructing long codes. PPCs have larger embedding rate than Hamming codes by expending embedding columns in a coding block, and they have been proven to enhance the performance of the F₅ steganographic method. In this paper, the proposed modified product codes called MPCs are introduced as an efficient way to embed more data than PPCs by increasing 2^r₂-1-r₂ embedding columns. Unlike PPC, the generation of the check matrix H in MPC is random, and it is different from PPC. In addition a simple solving way of the linear algebraic equations is applied to figure out the problem of expending embedding columns or compensating cases. Furthermore, the MPCs over ℤ₄ have been proposed to further enhance not only the performance but also the computation speed which reaches O(n₁+σ). Finally, the proposed ℤ₄-MPC intends to maximize the embedding rate with maintaining less distortion , and the performance surpasses the existing improved product perfect codes. The performance of large embedding rate should have the significance in the high-capacity of covert communication.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.180-186
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• 2013

스테고(Stego) 이미지 분석 측면에서 스테고-분석(Steganalysis) 툴의 기본적인 공격 목표는 데이터 은닉에 의한 스테고-미디어의 통계적으로 비정상적인 부분을 찾음으로서 데이터 은닉의 존재를 탐지 하는 것이다. 본 논문에서는 디지털 이미지를 위해 (7, 4) 해밍코드를 개선한 방법으로 데이터 은닉 스킴을 제안하였다. 제안한 방법은 원 영상이미지에 9비트 마다 6비트의 데이터를 은닉하는 방법이다. 실험결과 제안한 방법은 0.67bpp의 데이터 은닉 성능을 보이며 기존의 방법들에 비해서 스테고 영상의 질이 평균적으로 약간 더 좋은 것으로 나타났다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권1호
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• pp.1-12
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• 2024

Nowadays, Islamic content is widely used in research, including Hadith and the Al-Quran. Both are mostly used in the field of natural language processing, especially in text classification research. One of the difficulties in learning the Al-Quran is ambiguity, while the Al-Quran is used as the main source of Islamic law and the life guidance of a Muslim in the world. This research was proposed to relieve people in learning the Al-Quran. We proposed a word embedding feature-based on Tensor Space Model as feature extraction, which is used to reduce the ambiguity. Based on the experiment results and the analysis, we prove that the proposed method yields the best performance with the Hamming loss 0.10317.

• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제2권1호
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• pp.18-26
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• 2008

The invariance relation existing in the non-negative matrix factorization (NMF) is used for constructing robust image hashes in this work. The image is first re-scaled to a fixed size. Low-pass filtering is performed on the luminance component of the re-sized image to produce a normalized matrix. Entries in the normalized matrix are pseudo-randomly re-arranged under the control of a secret key to generate a secondary image. Non-negative matrix factorization is then performed on the secondary image. As the relation between most pairs of adjacent entries in the NMF's coefficient matrix is basically invariant to ordinary image processing, a coarse quantization scheme is devised to compress the extracted features contained in the coefficient matrix. The obtained binary elements are used to form the image hash after being scrambled based on another key. Similarity between hashes is measured by the Hamming distance. Experimental results show that the proposed scheme is robust against perceptually acceptable modifications to the image such as Gaussian filtering, moderate noise contamination, JPEG compression, re-scaling, and watermark embedding. Hashes of different images have very low collision probability. Tampering to local image areas can be detected by comparing the Hamming distance with a predetermined threshold, indicating the usefulness of the technique in digital forensics.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.801-808
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• 2022

대규모 링크드 데이터에 어떻게 지식을 임베딩하고, 엔티티 매칭을 위해 어떻게 신경망 모델을 적용할 것인가에 대한 연구는 상대적으로 많이 부족한 상황이다. 이에 대한 가장 근본적인 문제는 서로 다른 레이블이 어휘 이질성을 초래한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 어휘 이질성 문제를 해결하기 위해 재정렬 구조를 결합한 확장된 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존 임베디드 기반 MTransE 및 BootEA 모델과 비교하여 각각 53% 및 40% 성능이 향상되었으며, GCN 기반 RDGCN 모델과 비교하여 성능이 5.1% 향상되었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권2호
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• pp.73-86
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• 2009

본 연구에서는 삽입되는 정보에 의한 이미지의 왜곡을 최소화하는 이미지 인증을 위한 정보은닉 기법을 제안한다. 제안 방법은 해밍 코드를 이용한 메시지 삽입 방법을 이용하여 적은 화소의 왜곡만으로 많은 양의 인증 정보의 삽입이 가능하다. 또한 정보 삽입으로 인한 이미지 영역의 훼손을 줄이기 위해 Yang 등이 제안한 변조 가능 기준(flippablity criteria)에 의해 선택된 변조 가능 화소(flippable pixel) 만을 정보 삽입에 사용한다. 마지막으로, 인증 정보가 각 변조 가능 화소에 삽입되는 순서를 은폐함으로써, 적법한 검증자가 아닐 경우, 이미지로부터 인증 정보를 추출해 내기 어렵게 한다. 제안 방법의 우수성을 보이기 위해, 기존 연구들과 반전되는 화소의 수, 오합율에 대하여 비교 분석을 수행하며 그 결과로써 제안 방법이 적은 양의 화소값의 변화만으로 매우 낮은 오탐율을 보장함을 보인다. 이에 부가하여, 다양한 이진 이미지에 대해 제안 방법과 Yang 등의 방법을 적용하여 정보를 삽입하는 실험을 수행한다. 실험 결과에 대한 이미지 영역 분석을 통해 제안 방법이 이전의 방법보다 적은 왜곡을 갖게 됨을 보이고, 최근에 제안된 이진 이미지 정보 은닉 방법에 대한 공격에도 이전의 방법들보다 좀 더 안정성이 있음을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.699-706
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• 2015

최근 이미지 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 인터넷 환경과 이미지 편집 기술들의 보급으로 근-복사 이미지가 폭발적으로 증가하면서 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 근-복사 이미지 검출 방법으로 주로 쓰이는 BoF(Bag-of-Feature)는 고차원의 지역 특징을 저차원으로 근사화하는 양자화과정에서 서로 다른 특징들을 같다고 하거나 같은 특징을 다르다고 하는 한계가 발생할 수 있으므로 이를 극복하기 위한 후-검증 방법이 필요하다. 본 논문에서는 BoF의 후-검증 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기술자를 128bit의 이진 코드로 변환한 후 BoF 방법에 의하여 추출된 짧은 후보 리스트에 대하여 변환한 코드들간의 거리를 비교하는 방법을 제안하고 성능을 분석하였다. 1500장의 원본이미지들에 대한 실험을 통하여 기존의 BoF 방법과 비교하여 근-복사 이미지 검출 정확도가 4% 향상됨을 보였다.