본 논문에서는 디지털 영상의 인증과 변형 검출 및 저작권 보호를 가능하도록 혼합 워터마킹 기법이 제안되었다. 원영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform) 변환한 후 이미지의 인증과 변형된 위치를 검출하기 위하여 저주파 부분인 LL 밴드의 LSB(Least Significant Bit)에 암호화된 워터마크 정보를 삽입한다. 또 저작권 보호를 위하여 고주파부분의 웨이블릿 계수들의 교환을 통해 워터마크 정보를 삽입한다. 이렇게 함으로써 저주파부분의 LSB값 추출을 통해 인증 및 그 변형 위치를 찾을 수 있었으며, 고주파 부분에 삽입된 워터마크를 추출하여 원영상의 저작권 정보를 감지할 수 있었다.
The nitrogen doped porous carbon nanopolyhedrons (N-PCNPs)-multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) hybrid materials were prepared for the first time. Combining the excellent catalytic activities, good electrical conductivities and high surface areas of N-PCNPs and MWCNTs, the simultaneous determination of hydroquinone (HQ), catechol (CC) and resorcinol (RE) with good analytical performance was achieved at the N-PCNPs-MWCNTs modified electrode. The linear response ranges for HQ, CC and RE are 0.2-455 ${\mu}M$, 0.7-440 ${\mu}M$ and 3.0-365 ${\mu}M$, respectively, and the detection limits (S/N = 3) are $0.03{\mu}M$, $0.11{\mu}M$ and $0.38{\mu}M$, respectively. These results are much better than that obtained on some graphene or CNTs-based materials modified electrodes. Furthermore, the developed sensor was successfully applied to simultaneously detect HQ, CC and RE in the local river water samples.
본 논문에서는 MPEG 기반 압축 영상데이터의 장면 변화를 검출하기 위한 하이브리드 알고리즘을 제안한다. MPEG이나 Motion JPEG으로 압축된 영상의 장면 변화를 검출하기 위해 사용된 알고리즘은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 한가지 방법은 압축된 상태의 영상에 직접 처리를 하는 방법으로서 수행시간을 줄일 수 있는 장점이 있지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있고, 다른 방법은 복원된 영상에 처리를 하는 방법으로 보다 정확한 검출이 가능하나 속도가 느린 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 두 가지 알고리즘을 혼합하여, 우선 빠른 검출을 위하여 압축된 시퀀스로부터 DC값에 의한 영상에 의해 컷을 검출하고, 이 결과에서 적절한 영역을 선택한 뒤, 그 영역에 대해서만 영상을 복원하여 윤곽선 정보에 의해 점진적인 장면 변화를 검출한다. 실험결과 수행시간의 단축과 정확한 검출에 있어서 매우 효율적임을 확인하였다.
Alshehri, Abdulrahman Mohammed;Fenais, Mohammed Saeed
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.237-245
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2022
The prominence of IoTs (Internet of Things) and exponential advancement of computer networks has resulted in massive essential applications. Recognizing various cyber-attacks or anomalies in networks and establishing effective intrusion recognition systems are becoming increasingly vital to current security. MLTs (Machine Learning Techniques) can be developed for such data-driven intelligent recognition systems. Researchers have employed a TFDNNs (Tensor Flow Deep Neural Networks) and DCNNs (Deep Convolution Neural Networks) to recognize pirated software and malwares efficiently. However, tuning the amount of neurons in multiple layers with activation functions leads to learning error rates, degrading classifier's reliability. HTFDNNs ( Hybrid tensor flow DNNs) and MRNs (Modified Residual Networks) or Resnet CNNs were presented to recognize software piracy and malwares. This study proposes HTFDNNs to identify stolen software starting with plagiarized source codes. This work uses Tokens and weights for filtering noises while focusing on token's for identifying source code thefts. DLTs (Deep learning techniques) are then used to detect plagiarized sources. Data from Google Code Jam is used for finding software piracy. MRNs visualize colour images for identifying harms in networks using IoTs. Malware samples of Maling dataset is used for tests in this work.
본 논문은 골프 동영상에 포함된 오디오 정보로부터 검출된 이벤트 사운드 구간과 골프 선수이름이 포함된 음성구간을 결합하여 선수별 이벤트 구간을 검색하는 방식을 제안한다. 전체적인 시스템은 동영상으로부터 분할된 오디오 스트림으로부터 잡음제거, 오디오 구간분할, 음성 인식 등의 과정을 통한 자동색인 모듈과 사용자가 텍스트로 입력한 선수 이름을 발음열로 변환하고, 색인된 데이터베이스에서 질의된 선수 이름과 상응하는 음성구간과 연결되는 이벤트 구간을 찾아주는 검색 모듈로 구성된다. 선수이름 검색을 위해서 본 논문에서는 음소 기반, 단어 기반, 단어와 음소를 결합한 하이브리드 방식을 적용한 선수별 이벤트 구간 검색결과를 비교하였다.
In this paper, a single LRF has been used to produce a 3D map for the mobile robot navigation. The 2D laser scanners are used for mobile robots navigation, where the laser scanner is applied to detect a certain level of area by the straight beam. Therefore it is limited to the usages of 2D obstacle detection and avoidance. In this research, it is designed to complement a mobile robot system to move up and down a single LRF along the yaw axis. During the up and down motion, the 2D data are stacked and manipulated to build a 3D map. Often a single LRF data are mixed with Gaussian and impulse noises. The impulse noises are removed out by the hybrid median filter designed in this research. The 2D data which are improved by deleting the impulse noises are layered to build the 3D map. Removing impulse noises while preserving the boundary is a main advantages of the hybrid median filter which has been used widely to improve the quality of images. The effectiveness of this hybrid median filter for rejecting the impulse noises has been verified through the real experiments. The performance of the hybrid median filter is evaluated in terms of PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and the processing time.
이 논문에서는 코드분할다중접속 시스템에서 다중접속간섭을 제거하는 방법 중 하나인 병렬형 간섭 제거기에(PIC) 초기단 성능 개선을 위해 전단에 순차적 간섭 제거기를(SIC) 사용한 혼합형 간섭 제거기의 구조를 제안하고, 병렬형 간섭 제거기와 순차적 간섭 제거기 그리고 비슷한 구조의 혼합형 간섭 제거기와의 성능을 비교 분석한 것이다. 성능 비교를 위해 채널 환경은 Rayleigh-fading (Jake's model)과 가산성 백색정규잡음환경에서 모의 실험을 하였고, 시스템의 복잡도, 지연시간 그리고 오류율에 대해 비교하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 혼합형 간섭 제거기가 순차적 간섭제거기의 오류율에 근접하면서 지연시간을 절반정도 줄였고, 제안한 혼합형 간섭제거기 후단의 병렬형 간섭제거기를 1단을 사용함으로서 복잡도면에서 1단을 사용한 일반 병렬형 간섭제거기에 비해 1/4정도 줄였다.
June-Sik Kim;Ho-Sung Kim;Jong-Min Lee;Jae-Seok Kim;In-Young Kim;Sun I. Kim
대한의용생체공학회:의공학회지
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제23권1호
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pp.39-47
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2002
본 연구의 목적은 선형 변환을 이용한 레지스트레이션의 정확도를 높이는데 있다. 서로 다른 개인간의 뇌영상을 비교분석하기 위해서는 공통된 좌표계로 각 영상을 변환하는 작업이 필요하다 정확한 변환을 위해서는 전체적인 뇌영상의 매치와 국소적 영역의 매치가 모두 중요하다 일반적으로 상호정보를 이용한 레지스트레이션은 전체적인 뇌영상을 매치시키는데 유리하다. 그러나 관심영역에 대한 매치는 특징기반 레지스트레이션 방법이 더 유리하다. 본 논문에서 제시하는 통합 레지스트레이션은 특징정보와 더불어 복셀기반의 상호정보를 함께 사용하였다. 이러한 접근 방법은 정신분열증을 판단하는 기준으로 많이 사용되는 뇌량을 포함하는 뇌의 중심부분의 매칭에 유리함을 실험을 통해 확인하였다 상호정보만을 사용하는 복셀기반 레지스트레이션이나 탈라이락 좌표계를 이용한 정규화에 비해 본 연구의 통합 레지스트레이션은 전체적 뇌영상 뿐만 아니라 관심 영역에서의 레지스트레이션 오차가 더 작았다.
With recent spotlight on the, uniquitous computing technology, the need for object of indentification and location infrastructure has increased. Such GPS technolgy must utilize IEEE 802.15.4 Zigbee used for existing wireless sensor network infra as a basice element for user's context-awareness in a uniquitous environement, for effectiveness.Such real-time GPS service is provided in the internal environment where the user would actually are and most high-rise buildlings apply. Underthe assumption, the real-time GPS technology is seperated by each floor, and signals do not get transmitted to other floors, the application on one floor within the high-rise buildling was conducted. This study intends to suggest a floor detection algorithm using IEE 802.15.3/Zigbee's RSSI which supports the accuracy within a couple of meters for the user's the movement between the floors in high-rise buildings in a complex environment. It proposes an floor detection algorithm using IEEE 802.15.4/Zigbee's RSSI which provides accuracy within a radius of few meters for the users movement between the floors for real-time location tracking within high-rise building in a cmoplex environment. Furthermore, for more accurate real-time location tracking, it suggests an algorithm for real-time location tracking using IEEE 802.15.4a/Zigbee's CSS technology based on triangulation. Based on the suggested algorithm, it designs a hybrid real-time location tracking service system in a high-rise buildling and test its functions.
If we use a smartphone to analyze and detect falling, it is a huge advantage that the person with a sensor attached to one's body is free from awareness of difference and limitation of space, unlike attaching sensors on certain fixed areas. In this paper, we suggested effective posture analysis of smartphone users, and fall detecting system. Suggested algorithm enables to detect falling accurately by using the fact that instantaneous change of acceleration sensor is different according to user's posture. Since mobile applications working on smart phones are low in compatibility according to mobile platforms, it is a constraint that new development is needed which is suitable for sensor equipment's characteristics. In this paper, we suggested posture analysis algorithm using smartphones to solve the problems related to user's inconvenience and limitation of development according to sensor equipment's characteristics. Also, we developed fall detection system with the suggested algorithm, using hybrid mobile application which is not limited to platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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