Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.128-130
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2011
디지털 미디어의 발전과 네트워크의 발전에 따라 영상 콘텐츠에 대한 사용이 늘어나고 있다. 이에 따라 저작물의 불법적 사용이 증가되고 이를 막기 위한 기법의 일환인 스크램블링 방법이 사용되고 있다. 스크램블링은 계산 비용과 에너지 소모를 줄이고 디지털 저작권 관리의 사용제어에 대한 요구사항을 만족시키기 위해 사용된다. 스크램블링은 일반적으로 동영상 압축의 변환 계수에 대한 헤더부분만을 암호화하거나 블록으로 나누고 변경과 회전을 통하여 난독화를 발생시킴으로 저작물을 대한 보호한다. 본 논문은 영상을 프레임 단위로 적출하여 영상 프레임이 가지는 색상정보 값에 난독화를 한 후 블럭 암호화 알고리즘을 적용한 스크램블링 기법을 제안한다.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.4
no.1
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pp.41-46
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2008
With widespread use of the Internet and improvements in streaming media and compression technology, digital music, video, and image can be distributed instantaneously across the Internet to end-users. However, most conventional Digital Right Management are often not secure and fast enough to process the vast amount of data generated by the multimedia applications to meet the real-time constraints. In this paper, we propose the copyright protection using encryption of DCT coefficients and motion vector in MPEG-4 video codec of mobile device. This paper presents a new Digital Rights Management that modifies the Motion Vector of Macroblock for mobile device. Experimental results indicate that the proposed DRM can not only achieve very low cost of the encryption but also enable separable authentication to individual mobile devices such as Portable Multimedia Player and Personal Digital Assistants. The performance of the proposed methods have low complexity and low increase of bit rate in overhead.
To enhance security and privacy in biometrics, changeable (or cancelable) biometrics have recently been introduced. The idea is to transform a biometric signal or feature into a new one for enrollment and matching. In this paper, we proposed changeable biometrics for face recognition using on PCA based approach. PCA coefficient vector extracted from an input face image. The vector is scrambled randomly and removed. When a transformed template is compromised, it is replaced by a new scrambling rule. In our experiment, we compared the performance between when PCA coefficient vectors are used for verification and when the transformed coefficient vectors are used for verification.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.7
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pp.1814-1819
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1996
This paper describes a dnw serial interface system which uses comma free code. Typically parallel 25 pin cable and connectors are used to transfer and receive the data between digital systems such as HDVCR, D3VTR and HDTV Receiver.The coaxial cable is more desirable for consumer product applications and also for studio applications where long signal paths and switching are requeired. This serial data trasfer technique is possible the error detection and the self synchronization, also easy edge insertion for PLL control. It is also cost effective because is does not requeire RF PLL, scrambling, and NRZI hardware.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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1994.11a
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pp.183-192
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1994
본 논문에서는 복호키를 모르는 해독자의 입장에서 주파수 영역 비화 및 시간 영역 비화(의사 난수 치환 방법, 유니폼 치환 방법, 의사난수-유니폼 치환 방법)되어진 미지의 신호를 수신한 후 비록 영역을 판단하는 알고리즘과 원 신호를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 원신호 검출 소요 시간을 측정한 후 사용하고자하는 스크램블링 방식에서 적절한 키를 선택하는 방법을 제시하였다. 각 비화 영역 신호의 세기와 3.6KHz 고역 통과 필터링 후의 신호의 세기를 비교ㆍ분석한 후 비화 영역을 판단하였으며, 퓨리에 변환 후의 신호의 특성과 영교차점(zero-crossin )을 비교ㆍ분석한 후 원 신호를 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 그리고 각 영역 비화 신호에 대한 원 신호의 검출 시간을 비교하므로써 7일 동안 보호가 필요한 정보를 비화시키는데 필요한 비화 단위인 블럭의 크기(즉, 키의 크기)를 제안하였다.
In this paper I develop a mechanism of interpreting Korean “wh-phrases”. The phrases have various readings depending on where they occur and they could be ambiguous even in the same structure. Yet their readings are subject to certain restrictions. I assume that the “wh-phrases” behave like variables and that there are three quantifiers to bind the phrases; $COMP_{wh},\;COMP_{conc}$ and derivational $\exists$-quantifier. Based on the assumptions I suggest derivational quantification, which consists of three conditions. 1) A quantifier can bind only when it merges into the derivation; 2) $\exists$-quantifier accompanies 〔-OP〕 complementizer but its activation is optional; 3) an instance of quantification makes the clause opaque to other instances of quantification. Scrambling data support derivational approach and across-the-board interpretation motivates the opacity condition. The opacity condition accounts for ATB- interpretations of reflexive pronouns. It can also explain the island effect of wh-islands without adopting covert wh-movement in Korean.
Leucine rich repeat kinase 2 (LRRK2) is a highly promising target for Parkinson's disease (PD) that affects millions of people worldwide. A three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) analysis was performed on a series of pyrrolopyrimidine-based selective LRRK2 kinase inhibitors. This study was performed to rationalize the structural requirements responsible for the inhibitory activity of these compounds. A reliable 3D-QSAR model was developed using comparative molecular field analysis (CoMFA) technique. The model produced statistically acceptable results with a cross-validated correlation coefficient ($q^2$) of 0.539 and a non-cross-validated correlation coefficient ($r^2$) of 0.871. Robustness of the model was further evaluated by bootstrapping and progressive scrambling analysis. This work could assist in designing more potent LRRK2 inhibitors.
In the proposed paper, a new algorithm based on Nonlinear Feedback Shift Register (NLFSR) and modified RC4A (Rivest Cipher 4A) cipher is introduced. NLFSR is used for image pixel scrambling while modified RC4A algorithm is used for pixel substitution. NLFSR used in this algorithm is of order 27 with maximum period 227-1 which was found using Field Programmable Gate Arrays (FPGA), a searching method. Modified RC4A algorithm is the modification of RC4A and is modified by introducing non-linear rotation operator in the Key Scheduling Algorithm (KSA) of RC4A cipher. Analysis of occlusion attack (up to 62.5% pixels), noise (salt and pepper, Poisson) attack and key sensitivity are performed to assess the concreteness of the proposed method. Also, some statistical and security analyses are evaluated on various images of different size to empirically assess the robustness of the proposed scheme.
The hERG (human ether-a-go-go related gene) ion channel is a main factor for cardiac repolarization, and the blockade of this channel could induce arrhythmia and sudden death. Therefore, potential hERG ion channel inhibitors are now a primary concern in the drug discovery process, and lots of efforts are focused on the minimizing the cardiotoxic side effect. In this study, $IC_{50}$ data of 202 organic compounds in HEK (human embryonic kidney) cell from literatures were used to develop predictive 2D-QSAR model. Multiple linear regression (MLR), Support Vector Machine (SVM), and artificial neural network (ANN) were utilized to predict inhibition concentration of hERG ion channel as machine learning methods. Population based-forward selection method with cross-validation procedure was combined with each learning method and used to select best subset descriptors for each learning algorithm. The best model was ANN model based on 14 descriptors ($R^2_{CV}$=0.617, RMSECV=0.762, MAECV=0.583) and the MLR model could describe the structural characteristics of inhibitors and interaction with hERG receptors. The validation of QSAR models was evaluated through the 5-fold cross-validation and Y-scrambling test.
The acute toxicity in the rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) was analyzed and predicted using quantitative structure-activity relationships (QSAR). The aquatic toxicity, 96h $LC_{50}$ (median lethal concentration) of 275 organic pesticides, was obtained from EU-funded project DEMETRA. Prediction models were derived from 558 2D molecular descriptors, calculated in PreADMET. The linear (multiple linear regression) and nonlinear (support vector machine and artificial neural network) learning methods were optimized by taking into account the statistical parameters between the experimental and predicted p$LC_{50}$. After preprocessing, population based forward selection were used to select the best subsets of descriptors in the learning methods including 5-fold cross-validation procedure. The support vector machine model was used as the best model ($R^2_{CV}$=0.677, RMSECV=0.887, MSECV=0.674) and also correctly classified 87% for the training set according to EU regulation criteria. The MLR model could describe the structural characteristics of toxic chemicals and interaction with lipid membrane of fish. All the developed models were validated by 5 fold cross-validation and Y-scrambling test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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