• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.987-999
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• 2021

최근 데이터로 인한 개인정보 침해로 인해 연합학습이 이슈화되고 있다. 연합학습은 학습데이터를 요구하지 않기 때문에 프라이버시 침해로부터 안전하다. 이로 인해 분산된 디바이스, 데이터를 활용하여 효율을 내기 위한 응용 방법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 연합학습과정에서 전송되는 그래디언트로부터 학습데이터를 복원하는 재복원공격에 대한 연구가 진행됨에 따라 더는 연합학습도 안전하다고 볼 수 없다. 본 논문은 다양한 데이터 상황에서 데이터 복원 공격이 얼마나 잘되는지 수치적, 시각적으로 확인하는 것이다. 데이터가 1개만 존재할 때부터 크게는 클래스 안에 데이터가 여러 개 분포해 있을 때로 나누어 재복원공격이 얼마나 되는지 확인을 위해 MSE, LOSS, PSNR, SSIM인 평가지표로 MNIST 데이터를 활용해 수치로 확인한다. 알게 된 사실로 클래스와 데이터가 많아질수록 MSE, LOSS,이 높아지고 PSNR, SSIM이 낮아져 복원성능이 떨어지지만 몇 개의 복원된 이미지로 충분히 프라이버시 침해가 가능하다는 것을 확인할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.15-22
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• 2020

본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.281-291
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• 2021

본 연구는 자기공명영상을 이용한 TOF MRA 검사에서 flow rate 2.0 ml 이하의 유속을 표현함에 있어 Compressed sensing의 사용에 따른 영상의 변화를 정량적으로 측정하고자 하였다. Auto-injector와 Flow phantom을 이용하여 각각의 혈류속도 구간을 설정하고 CS를 사용하지 않은 TOF without CS 기법과 CS를 이용한 TOF with CS 기법에서 CS factor의 변화에 따른 SNR, CNR, SSIM, RMSE 등을 측정하여 비교하였다. CS factor의 증가에 따라 나타나는 영상의 영향을 검증하고자 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)을 시행하였다. 실험 결과 CS를 사용한 TOF MRA는 CS를 사용하지 않은 TOF MRA와 비교하여 SNR 및 CNR의 유의한 차이 없이 scan time이 현저하게 감소하였다. 반면 CS factor의 증가에 따라 SSIM 및 RMSE는 TOF without CS 영상과의 차이가 증가함을 나타내었다. 따라서 TOF MRA 검사 시 CS 기법을 통해 scan time을 효율적으로 감소시키되 적절한 CS factor의 범위를 충분히 고려해야 한다. 또한 CS factor와 영상의 유사도, 정밀성에 대한 지속적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.215-221
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• 2023

수정체가 포함된 Brain CT 스캔 조건 중 관전압을 80, 100, 120 kVp로 변화시켜 적용하고 납, 납 고글, 황산바륨 실리콘 혼합 차폐체를 이용하여 선량의 변화를 분석하고, 차폐체가 화질에 영향을 미치는 정도를 SNR, CNR, SSIM 지수 분석방법을 적용하여 비교 분석해 보았다. 그 결과 모든 차폐물질 적용으로 선량 감소는 하였지만, 선량 감소 차는 크지 않은 것으로 분석되었다(P > 0.05). 또한 차폐물질 적용으로 화질의 변화는 납 고글 적용 시 SNR, CNR이 가장 높았고 SSIM 분석에서도 기준값 1에 가장 근접하여 구조적 유사도가 가장 우수한 것으로 측정되었다. 따라서, 본 연구결과를 기준으로 더욱 다양한 차폐체 적용과 임상실험 결과를 도출하여 적용한다면 차폐체 활용 검사 시 임상 적용기준에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.417-422
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• 2023

본 연구는 CT 검사 시 조영제로 기인한 화질 저하와 부작용을 감소시키기 위한 목적으로 식염수를 조영제에 일정 비율로 희석하였다. 이때 희석 정도에 따른 영상의 대조도 감소를 보상할 수 있는 DECT의 에너지 준위를 찾아 SNR, CNR, SSIM을 적용하여 비교 분석을 통해 영상 대조도 차 보상을 위한 DECT 적용의 유용성을 알아보았다. 그 결과 희석률 4(조영제) : 6(생리식염수), DECT의 에너지 준위 65 keV적용 시 조영제 원액을 사용했을 때와 가장 유사한 대조도 차가 형성되었고, 이때 SNR은 813.71±37.6, CNR은 921.87±17.1로 가장 높았으며, SSIM index가 1에 가장 유사한 0.851로 측정되었다. 본 연구결과는 향후 임상연구를 통해 검사부위별 적정 희석률과 에너지 레벨을 찾는 데 있어 기초정보를 제공하는 데 의미가 있으며 추가임상연구 결과를 임상에 적용한다면 조영제로 기인한 화질 저하와 부작용 문제를 줄여줄 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.311-316
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• 2017

High Efficiency Video Coding (HEVC) is the newest video coding standard for improvement in video data compression. This new standard provides a significant improvement in picture quality, especially for high-resolution videos. A quadtree-based structure is created for the encoding and decoding processes and the rate-distortion (RD) cost is calculated for all possible dimensions of coding units in the quadtree. To get the best combination of the block an optimization process is performed in the encoder, called rate distortion optimization (RDO). In this work we are proposing a novel approach to enhance the overall RDO process of HEVC encoder. The proposed algorithm is performed in two steps. In the first step, like HEVC, it performs general rate distortion optimization. The second step is an extra checking where a SSIM based cost is evaluated. Moreover, a fast SSIM (FSSIM) calculation technique is also proposed in this paper.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권1호
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• pp.426-445
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• 2012

Conventional rate control (RC) schemes for H.264 video coding usually regulate output bit rate to match channel bandwidth by adjusting quantization parameter (QP) at fixed full frame rate, and the passive frame skipping to avoid buffer overflow usually occurs when scene changes or high motions exist in video sequences especially at low bit rate, which degrades spatial-temporal quality and causes jerky effect. In this paper, an active content adaptive frame skipping scheme is proposed instead of passive methods, which skips subjectively trivial frames by structural similarity (SSIM) measurement between the original frame and the interpolated frame via motion vector (MV) copy scheme. The saved bits from skipped frames are allocated to coded key ones to enhance their spatial quality, and the skipped frames are well recovered based on MV copy scheme from adjacent key ones at the decoder side to maintain constant frame rate. Experimental results show that the proposed active SSIM-based frameskip scheme acquires better and more consistent spatial-temporal quality both in objective (PSNR) and subjective (SSIM) sense with low complexity compared to classic fixed frame rate control method JVT-G012 and prior objective metric based frameskip method.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.275-280
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• 2021

With the development of communication networks, the processes of exchanging and transmitting information rapidly developed. As millions of images are sent via social media every day, also wireless sensor networks are now used in all applications to capture images such as those used in traffic lights, roads and malls. Therefore, there is a need to reduce the size of these images while maintaining an acceptable degree of quality. In this paper, we use Python software to apply K-mean Clustering algorithm to compress RGB images. The PSNR, MSE, and SSIM are utilized to measure the image quality after image compression. The results of compression reduced the image size to nearly half the size of the original images using k = 64. In the SSIM measure, the higher the K, the greater the similarity between the two images which is a good indicator to a significant reduction in image size. Our proposed compression technique powered by the K-Mean clustering algorithm is useful for compressing images and reducing the size of images.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2882-2903
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• 2022

Image super-resolution (SR) processing is of great value in the fields of digital image processing, intelligent security, film and television production and so on. This paper proposed a densely connected deep learning network based on cascade architecture, which can be used to solve the problem of super-resolution in the field of image quality enhancement. We proposed a more efficient residual scaling dense block (RSDB) and the multi-channel cascade architecture to realize more efficient feature reuse. Also we proposed a hybrid loss function based on L₁ error and L_∞ error to achieve better L_∞ error performance. The experimental results show that the overall performance of the network is effectively improved on cascade architecture and residual scaling. Compared with the residual dense net (RDN), the PSNR / SSIM of the new method is improved by 2.24% / 1.44% respectively, and the L_∞ performance is improved by 3.64%. It shows that the cascade connection and residual scaling method can effectively realize feature reuse, improving the residual convergence speed and learning efficiency of our network. The L_∞ performance is improved by 11.09% with only a minimal loses of 1.14% / 0.60% on PSNR / SSIM performance after adopting the new loss function. That is to say, the L_∞ performance can be improved greatly on the new loss function with a minor loss of PSNR / SSIM performance, which is of great value in L_∞ error sensitive tasks.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권5호
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• pp.476-486
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• 2022

Synthetic dynamic infrared image generation from the given virtual environment is being the primary goal to simulate the output of the infra-red(IR) camera installed on a vehicle to evaluate the control algorithm for various search & reconnaissance missions. Due to the difficulty to obtain actual IR data in complex environments, Artificial intelligence(AI) has been used recently in the field of image data generation. In this paper, CycleGAN technique is applied to obtain a more realistic synthetic IR image. We added the Structural Similarity Index Measure(SSIM) loss function to the L1 loss function to generate a more realistic synthetic IR image when the CycleGAN image is generated. From the simulation, it is applicable to the guided-missile flight simulation tests by using the synthetic infrared image generated by the proposed technique.