본 연구에서는 기존에 개발된 뇌 질환 임상연구를 위한 시스템에 데이터베이스 효율적인 접근을 위한 미들웨어를 설계 및 개발 하였다. 뇌 질환 임상연구를 위한 시스템이란, 정합기와 분석기로 나누어져 있는 것으로 정합기에서 만든 정합 데이터들을 모아 분석기에서 다양한 변수를 바탕으로 통계적 자료를 산출하는 시스템이다. 미들웨어는 데이터베이스 관리 및 다수의 클라이언트의 데이터 요청 처리를 위해 설계 되었으며, 각각의 기능을 모듈로 구분하여 기능 간에 연결성을 약화시켜 모듈 재사용을 구현하였다. 그리고 영상데이터 모듈은 영상 데이터를 효율적으로 관리 및 저장하기 위하여 데이터베이스에 영상을 텍스트 기반으로 압축한 후에 저장하는 방법을 사용하였다. 700장의 실제 의료 임상 데이터를 이용한 테스트 결과, 데이터의 전송시간이 기존 시스템에 비해 최고 115 배까지 단축되었으며, 개선된 모듈 구조를 통해 안정적인 시스템 운용과 향상된 보안기능을 제공하게 되었다. 향후 대규모 의료 데이터베이스 구축에 있어서 이러한 미들웨어의 중요성은 더욱 증대될 것이라 생각된다.
본 논문에서는 MPEG 기반의 동영상 데이터를 보호하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 기존의 고정된 셔플링 테이블을 사용하는 단순 전치 암호화의 경우 계산량이 적은 반면에 선택적 평문 공격에 취약한 난점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 프레임 단위로 셔플링 테이블을 동적으로 생성해야 하는데 이 경우, 동적인 셔플링 테이블 생성 시간과 키를 관리하는 것이 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상의 특징에 따라 적응적으로 변하는 인터리빙 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 DPCM 처리된 8*8 블록을 셔플링하여 일차적으로 영상을 스크램블링한 후 기존의 랜덤 셔플링 테이블을 이용하여 최종적으로 영상을 암호화하였다. 실험 결과 기존의 SEED를 이용한 암호화 방식에 비해 수행 시간이 약 10% 정도에 불과했고 암호화에 따른 압축률 감소 등의 문제는 보이지 않았다. 동영상 암호화는 인트라 프레임에 대해서는 정지영상과 통일한 방식의 암호화 방법을 적용하고 예측 프레임에서는 DC 계수 및 AC 계수에 비해 상대적으로 데이터량이 적으면서 암호화 효과가 좋은 움직임 벡터를 대상으로 암호화하였고 예측 프레임내의 인트라블록에 의한 암호화 효과가 떨어지는 것을 방지하기 위해 매크로 블록 셔플링 알고리즘을 이용하였다.
최근 의료기술의 발전으로 인하여 응급의료 서비스가 병원에서 가정으로 변화되고 있다. 이와 관련하여 예방 또는 조기진단을 위한 연구가 활발해지고 있다. 특히, 생체신호를 모니터링하여 다양한 u-헬스케어 응용 서비스에 적용하고 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다양한 센서로부터 측정된 의료정보 보호 및 보안 기술을 제안하고자 한다. 특히, 생체신호는 개인의 주요 정보이면서 프라이버시와 관련된 정보이기 때문에 보호 및 관리를 위해 2차원 코드화 기술인 QR 코드를 적용하였다. 클라이언트 단말에서는 QR 코드를 분석하여 확인할 수 있도록 하였다. 끝으로 제안한 플랫폼 상에서 의료영상정보와 생체신호의 통합 이미지 파일 생성과 배포를 확인하는 응용서비스를 통해 수행 결과를 보였다.
최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위장한 얼굴의 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 템플릿 매칭을 통한 유사도와 아다부스트를 사용한 얼굴 위장판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 눈에 대한 유사도를 측정하여 선글라스 착용여부를 판단하고 아다부스트를 사용한 코의 검출을 통하여 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위장 판별 시스템임을 확인하였다.
오늘날 개인의 정보 보호 및 신분 확인을 위하여 생체 인식 분야 중에서 사람의 얼굴 인식기술이 많이 사용되고 있지만 조명, 자세, 표정 변화로 인하여 얼굴 인식의 성능 저하를 일으키는 문제가 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식 결과에 큰 영향을 주는 요소인 조명 변화에 초점을 맞춰 D-LDA(Direct-Linear Disciminant Analysis)가 다른 기법들에 비해 덜 민감하게 수행할 수 있는 성질을 지녔음을 밝히 고자 한다. 측면광과 역광등의 조명 변화와 농도의 변화를 고려하여 조명 변화를 갖는 테스트를 갖는 ORL, Yale, 포항공대 데이타베이스를 여러 특징 추출 알고리즘에 적용함으로써 클래스, 학습 데이타 그리고 테스트 데이타 수가 각기 다른 세 종류의 데이타베이스에서 모두 D-LDA가 적은 학습 데이터에서도 조명 변인에 가장 덜 민감하게 반응하는 좋은 인식 성능을 갖는 성질을 지녔음을 보여준다.
Recently there was an incident that military radars, coastal CCTVs and other surveillance equipment captured a small rubber boat smuggling a group of illegal immigrants into South Korea, but guards on duty failed to notice it until after they reached the shore and fled. After that, the detection of such vessels before it reach to the Korean shore has emerged as an important issue to be solved. In the fields of marine navigation, Automatic Identification System (AIS) is widely equipped in vessels, and the vessels incessantly transmits its position information. In this paper, we propose a method of automatically identifying abnormally behaving vessels with AIS using convolutional autoencoder (CAE). Vessel anomaly detection can be referred to as the process of detecting its trajectory that significantly deviated from the majority of the trajectories. In this method, the normal vessel trajectory is gridded as an image, and CAE are trained with images from historical normal vessel trajectories to reconstruct the input image. Features of normal trajectories are captured into weights in CAE. As a result, images of the trajectories of abnormal behaving vessels are poorly reconstructed and end up with large reconstruction errors. We show how correctly the model detects simulated abnormal trajectories shifted a few pixel from normal trajectories. Since the proposed model identifies abnormally behaving ships using actual AIS data, it is expected to contribute to the strengthening of security level when it is applied to various maritime surveillance systems.
Barakat, Mohamed L.;Mansingka, Abhinav S.;Radwan, Ahmed G.;Salama, Khaled N.
ETRI Journal
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제35권3호
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pp.448-458
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2013
This paper presents a generalized post-processing technique for enhancing the pseudorandomness of digital chaotic oscillators through a nonlinear XOR-based operation with rotation and feedback. The technique allows full utilization of the chaotic output as pseudorandom number generators and improves throughput without a significant area penalty. Digital design of a third-order chaotic system with maximum function nonlinearity is presented with verified chaotic dynamics. The proposed post-processing technique eliminates statistical degradation in all output bits, thus maximizing throughput compared to other processing techniques. Furthermore, the technique is applied to several fully digital chaotic oscillators with performance surpassing previously reported systems in the literature. The enhancement in the randomness is further examined in a simple image encryption application resulting in a better security performance. The system is verified through experiment on a Xilinx Virtex 4 FPGA with throughput up to 15.44 Gbit/s and logic utilization less than 0.84% for 32-bit implementations.
Face verification has been widely studied during the past two decades. One of the challenges is the rising concern about the security and privacy of the template database. In this paper, we propose a secure face verification system which generates a unique secure cryptographic key from a face template. The face images are processed to produce face templates or codes to be utilized for the encryption and decryption tasks. The result identity data is encrypted using Advanced Encryption Standard (AES). Distance metric naming hamming distance and Euclidean distance are used for template matching identification process, where template matching is a process used in pattern recognition. The proposed system is tested on the ORL, YALEs, and PKNU face databases, which contain 360, 135, and 54 training images respectively. We employ Principle Component Analysis (PCA) to determine the most discriminating features among face images. The experimental results showed that the proposed distance measure was one the promising best measures with respect to different characteristics of the biometric systems. Using the proposed method we needed to extract fewer images in order to achieve 100% cumulative recognition than using any other tested distance measure.
지문은 바이오매트릭스를 이용한 대표적인 신분인증 방법이다. 패스워드 방법에 비하여 도용이나 분실의 위험성이 적은 특징이 있다. 이러한 특징으로 OTP 생성에 지문을 이용한 시도를 하게 되었다. 본 논문은 개발된 OTP 시스템의 프로토타입을 소개하며, 지문을 이용한 OTP 시스템은 와상형 지문의 특징점이 적게 추출된다는 단점을 극복하는 방법을 제안한다. 적은 특징점은 OTP 세션을 위한 많은 암호화 키를 생성하지 못한다. 제안된 방법은 간단하게 동일한 지문을 겹침으로써, 편의를 갖는 중첩된 지문의 많은 특징점이 추가된다. 이로 인하여, 지문을 이용한 OTP의 보안성과 패스워드 추측에 대한 임의성이 강화된다.
텍스트 기반 패스워드 인증의 문제점을 해결하기 위해서 이미지를 사용하는 그래픽 패스워드가 발전 하였다. 기본적으로 그래픽 패스워드는 화면에 보이는 이미지 위의 정확한 점의 위치를 순서대로 선택(클릭)하여 인증을 처리하는 방식이다. 이러한 기존의 그래픽 패스워드 방식은 화면상의 정확한 지점을 선택하여 클릭하지 못하면 인식에 실패한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 신 개념의 그래픽 패스워드 방식인 PassPositions를 소개한다. PassPositions는 지금까지의 그래픽 패스워드 방식에서 사용하지 않았던 상대위치를 패스워드 생성에 사용한 신개념의 그래픽 패스워드 기법이다. PassPositions는 유니버설 디자인에 기반을 둔 그래픽 패스워드 기법으로 사용자의 신체적 조건에 관계없이 모두가 편리하게 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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