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Phan Trung Huy, Nguyen Hai Thanh, 김천식, Ching
2013 / KSII Transactions on Internet and Information Systems
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본 연구는 하프톤 이미지에 데이터를 은닉하기 위해 CPT 기법을 개선한 ICPT 기법을 제안합니다. ICPT 기법은 블록을 두 부분으로 분할하는 간단한 원리를 사용하여 데이터 은닉률을 높이고, 기존 기법보다 높은 임베딩 용량을 제공합니다. 실험 결과, 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인했습니다.
Digital watermarking : 5th international workshop, IWDW 2006, Jeju Island, Korea, November 8-10, 2006 : proceedings
Information hiding : Second International Workshop, IH'98 : Portland, Oregon, USA, April 14-17, 1998 : proceedings
Still image compression on parallel computer architectures
Constrained coding and soft iterative decoding
Advances in cryptology-- EUROCRYPT 2015 : 34th Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques, Sofia, Bulgaria, April 26-30, 2015, Proceedings. Part II
Recent issues in pattern analysis and recognition
Fractal imaging
Noiseless steganography : the key to covert communications
Intelligent multimedia data hiding : new directions
Coding for data and computer communications
Transactions on data hiding and multimedia security III
Secure multiparty computation and secret sharing
Information hiding : first international workshop, Cambridge, U.K., May 30-June 1, 1996 : proceedings
Image segmentation and compression using hidden Markov models
Practical cryptography : algorithms and implementations using C++
Parallel processing : CONPAR 92-VAPP V : Second Joint International Conference on Vector and Parallel Processing, Lyon, France, September 1-4, 1992 : proceedings
Image and video compression standards : algorithms and architectures
Advances in cryptology--EUROCRYPT '90 : Workshop on the Theory and Application of Cryptographic Techniques, Aarhus, Denmark, May 21-24, 1990 : proceedings
Computing and combinatorics : third annual international conference, COCOON '97, Shanghai, China, August 20-22, 1997 : proceedings
Advances in cryptology--CRYPTO '93 : 13th annual international cryptology conference, Santa Barbara, California, USA, August 22-26, 1992 : proceedings
Multimedia Systems
Chen, Y.-Y.; Chi, K.-Y.Multimedia Tools and Applications
Malik, A.; Sikka, G.; Verma, H.K.Multimedia Tools and Applications: An International Journal
Hua, Wei; Liao, XiaofengMultimedia Tools and Applications
Malik, A.; Sikka, G.; Verma, H.K.Journal of Visual Communication and Image Representation
Wang X.,Chang C.C.,Lin C.C.,Chang C.C.Journal of Real-Time Image Processing
Jung, Ki-HyunSoft Computing
Lu T.C.,Huang S.R.,Huang S.W.Multimedia Tools and Applications
Kim, C.Multimedia Tools and Applications: An International Journal
Kim, Cheonshik; Yang, Ching-NungMultimedia Tools and Applications: An International Journal
Liu, Li; Chang, Chin-Chen; Wang, AnhongJournal of Information Security and Applications
Rashid, F.; Miri, A.; Woungang, I.Entropy
Garcia-Hernandez J.Symmetry
Lin J.,Tsai C.W.,Yang C.W.,Liu K.H.Multidimensional Systems and Signal Processing
Malik, A.; Sikka, G.; Verma, H.K.Journal of Information Security and Applications
Chowdhuri P.,Jana B.Signal, Image and Video Processing
Wu, Wanqing; Li, HuiliMultimedia Tools and Applications
Nguyen T.D.,Le H.D.Journal of Electronic Imaging
Rabie, T.; Baziyad, M.Multimedia Tools and Applications
Verma V.,Muttoo S.K.,Singh V.B.International Journal of Security and its Applications
Lo, C.-C.; Hu, Y.-C.; Chen, W.-L.; Wu, C.-M.전선 / 대학원
컴퓨터그래픽스 전반에 걸쳐 기본적인 개념들을 설명한다. 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 렌더링 파이프라인, 물체들을 표현하는 여러 가지 방법, 빛을 나타내는 방법, 레이트레이싱, 볼륨렌더링 등의 특수한 렌더링 방법, 그림자나 질감을 나타내는 방법에 대해서 개론 형식으로 강의한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 학사
본 강의는 이미지 센서의 기본 개념을 다루며, 수강생들에게 이미지 센서 개발에 필요한 반도체 소자의 특성과 관련 기술들에 대한 전반적인 지식을 기초 입문자 수준으로 이해하기 쉽게 제공한다. 또한, 어떻게 빛 정보가 이미지 센서를 통해 디지털 정보로 바뀌는 지와 이미지 신호처리 기법을 통해 우리에게 이미지로의 과정에 대해 이해 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터사이언스를 위해 고성능 컴퓨팅(high-performance computing, HPC) 시스템을 사용하는 방법을 배운다. 본 교과목의 전반부는 (1) 순차 컴퓨터 시스템의 구조와 동작원리를 배워 시스템 프로그래밍 능력을 배양하며, (2) Process management, CPU scheduling, 네트워크의 기초 등 Linux 시스템의 전반적인 동작원리를 배운다. 강좌의 중반부에서는 (1) 병렬처리 시스템의 구조와 동작원리를 배운 뒤, (2) 병렬화, 최적화 기법 등을 다루며, (3) 딥 러닝 시스템에 대한 최적화 기법 등을 다룬다. 본 교과목의 후반부에서는 (1) 병렬처리 시스템을 프로그래밍하는 다양한 방법들 중 OpenMP, MPI, OpenCL, CUDA 로 병렬처리 시스템을 프로그래밍하는 방법을 배우며, 마지막으로 (2) Spark와 같은 distributed processing platform 및 (3) Dockers와 Kubernetes와 같은 virtualization에 대하여 다룬다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 현 시점에서 본 반도체 소자의 각 세부 분야의 주요한 연구 주제에 대한 소개와 토의가 이뤄진다. 개설 학기에 따라 주제가 변하며, 이 강좌 내의 다른 주제에 대한 특강을 수강할 수 있다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 두번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 (1) 순차 컴퓨터 시스템의 구조와 동작원리를 배워 시스템 프로그래밍 능력을 배양하며, (2) Process management, CPU scheduling, 네트워크의 기초 등 Linux 시스템의 전반적인 동작원리를 배운다. 강좌의 중반부는 (1) 병렬처리 시스템의 구조와 동작원리를 배운 뒤, (2) 병렬화, 최적화 기법 등을 다루며, (3) 딥 러닝 시스템에 대한 최적화 기법 등을 다룬다. 본 교과목의 후반부에서 (1) 병렬처리 시스템을 프로그래밍하는 다양한 방법들 중 OpenMP, MPI, OpenCL, CUDA 로 병렬처리 시스템을 프로그래밍하는 방법을 배우며, 마지막으로 (2) Spark와 같은 distributed processing platform 및 (3) Dockers와 Kubernetes와 같은 virtualization에 대하여 다룬다.전필 / 대학원
디지털포렌식의 대상인 디지털 증거는 디지털 문서 및 데이터로 구성된다. 이러한 증거는 위장, 암호화 등의 방법을 활용하여 기기에 저장되기 때문에 이의 분석을 위해서는 암호학에 관한 지식이 요구된다. 따라서 이 과목에서는 기초 정수론, 이산수학, 확률론 등 현대 암호학의 이해에 필요한 수학이론을 먼저 소개한 뒤 정보보호와 암호론의 기본 개념과 다양한 기존의 암호체계의 암호화 및 복호화 알고리즘, 복잡도와 안전성, 장단점 등을 강의한다. 구체적으로 대칭키 암호, 공개키 암호, 해쉬함수, 전자서명 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 학사
이 과목에서는 양자정보와 양자컴퓨팅에 대한 기본적인 내용을 다룬다. 고전정보 (Bit) 대비 양자정보 (Qubit) 가 가지는 근원적인 차이점, 양자중첩과 위상의 결맞음에 대해 소개하고 이를 제어하여 다양한 양자정보처리에 응용하는 예를 살펴보는 것을 통해 현대 물리학의 최전선에 있는 양자기술을 강의한다. 양자얽힘, 벨 부등식, 얽힘 엔트로피 등 양자정보의 기본적인 내용과 함께 양자회로, 양자알고리듬, 양자 오류 정정 등 양자컴퓨팅의 내용을 포함한다. 또한, 현실에서 양자컴퓨터를 구현하는 여러 방식에 대한 최신연구내용 리뷰를 포함하고 현존하는 클라우드 양자컴퓨팅 서비스를 이용하여 간단한 양자회로를 직접 구동해보는 시간을 가진다.전선 / 학사
본 강좌는 학부 3~4학년 교과목으로 공과대학 전 분야의 학부생을 대상으로 한다. 실습이나 과제가 일부 포함되지만, 기본적으로 Flipped Learning 방식의 강의 위주의 기초 개념 학습 중심의 과목이다. 4차 산업혁명 시대에 대규모의 민감한 정보를 다루는 컴퓨터 시스템의 안전한 데이터 처리, 보관, 보호 등에 필요한 정보 보안 및 프라이버시 보존 기술의 기초 개념 습득을 목표로 한다. 주요 내용은 (1) 컴퓨터 시스템 보안의 기본 이론, (2) 암호학의 기본개념 및 기초 암호 기술과 이를 활용한 데이터 프라이버시 보존 기술, (3) 블록체인 개념과 주요 합의 알고리즘 및 관련 암호 기법 및 실습과 (4) 데이터의 안전한 처리를 위한 데이터 보안 및 보호 기술 등을 포함한다. 선수과목: 기초수학, 컴퓨터의 개념 및 실습전선 / 학사
건설 공정을 보다 체계적, 합리적으로 계획하고 관리할 수 있도록 CPM/PERT 등과 같은 최적화 이론의 적용과 입찰, 도급 등 건설제도 등에 대해 교육한다.전선 / 대학원
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.전선 / 학사
컴퓨터 및 인터넷이 사회 인프라로 사용됨에 따라 IT 시스템에서 보안 요구사항, 보안 기본 동작, 보안 시스템의 약점 등을 이해하는 것이 컴퓨터공학자에게는 점점 더 요구되고 있다. 인터넷 보안 시스템을 근본적으로 이해하기 위해서는 암호기술 및 그 수학적 원리를 알아야 가능하다. 본 강의에서는 먼저 암호 기술들을 이해하기 위해 필요한 정수론, 이산 로그, 소인수분해, 해시 함수 등을 설명한다. 그 뒤에는 대칭키 암호기법, 공개키 암호기법, 디지털 서명, 키 관리 등 기본 보안 기술을 다루고, 마지막으로 그 뒤에 공개키기반구조(PKI), 비트코인, TLS, 웹 보안, Tor 등 응용 보안 기술을 다룬다. 본 과목은 컴퓨터 공학을 전공 혹은 부전공으로 하는 학부생들을 대상으로 하며, 학생들이 일반 고등학교 수학과 이산수학을 수강하였으면 무리 없이 본 강의를 수강할 수 있도록 강의 내용을 개발할 것이다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 진입을 위한 기초 강좌로서, 컴퓨터 비전공자가 컴퓨팅 분야 기초 지식 및 프로그래밍 능력을 짧은 시간에 학습하여 배양하는 것을 목표로 한다. 본 교과목의 전반부는 Python 언어 프로그래밍과 초급 자료 구조로 이루어져 있다. (1) 데이터 타입, assignment, 메모리 모델, namespace, 함수, control flow, repetition, recursion, 파일 입출력, 객체 지향 프로그래밍 등 Python 언어 기초 문법과 프로그래밍의 원리를 습득한 후, (2) 기본적인 정렬 알고리즘과 배열, linked list, 큐/스택, hash, 트리, 그래프와 같은 다양한 자료 구조의 특성과 차이점을 이해하고, (3) 예제들을 통해 배운 자료 구조들과 프로그래밍 원리를 Python 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 컴퓨터 시스템 기초와 C 언어 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) 비트(Bit)와 데이터 타입, 반도체와 논리회로, 폰 노이만 모델 및 머신 코드, 컴퓨터 구조의 핵심 아이디어 등 컴퓨터 시스템의 기초 원리를 이해하고, (2) 배열, 포인터, 메모리 구조, structure, dynamic memory allocation 등 C 언어 기초 문법 및 프로그래밍의 원리와 하드웨어-소프트웨어 상호작용을 습득하며, (3) 예제들을 통해 배열/linked list/큐/스택을 C 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.전선 / 학사
운영체제는 컴퓨터 시스템을 형성하는 가장 핵심적인 소프트웨어 시스템이다. 1960년대 후반부터 본격화된 시분할 OS의 개발은 OS가 많은 단계를 거쳐 발전하게 되는 계기가 되었다. 이제 OS는 단순히 resource manager의 수준을 떠나서 컴퓨터 시스템 이론의 중요한 개념을 포괄하고 있다. 따라서 OS에 대한 이해 없이 컴퓨터 시스템을 전문적으로 사용하는 것은 불가능한 상황이다. 이 강의에서는 OS를 구성하는데 밑받침이 된 많은 개념과 이론들을 공부한다. 또한 이들에 대한 정확한 이해와 실제적인 OS 경험을 갖을 수 있도록 미국의 University of California at Berkeley에서 개발한 교육용 OS인 Nachos를 가지고 프로젝트를 진행한다. Nachos에 관한 자료와 프로젝트에 관한 상세한 내용은 강의 홈 페이지에 지시될 것이다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.