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公开(公告)号：KR101846970B1
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：KR1020160107164
申请日：2016-08-23
Applicant: 국방과학연구소
Abstract: 본발명은전자전위협신호의자동분류를위한딥 신경망학습장치및 방법에관한것이다. 본발명에따른딥 신경망학습장치는, 펄스상세정보(PDWs, Pulse Descriptor Words)를구성하는각각의구성요소에대하여, 독립딥 신경망토폴로지를생성하는신호별딥 신경망학습부; 상기독립딥 신경망토폴로지를융합하는레이어를딥 신경망으로구성하는, 융합딥 신경망토폴로지를생성하는융합딥 신경망학습부; 및상기독립딥 신경망토폴로지와융합딥 신경망토폴로지의학습결과를초기값으로, 학습을재 수행하는독립토폴로지신경망학습부;를포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及用于学习用于电子战信号的自动分类的深度神经网络的设备和方法。 根据本发明浸渍的神经网络的学习系统中，相对于每个结构，一个独立的信号byeoldip学习神经网络，用于产生拓扑元素深层神经网络的脉冲细节（PDWS，脉冲描述符词）构型; 一种融合深度神经网络学习单元，用于生成融合深度神经网络拓扑，其中将融合独立深度神经网络拓扑的层配置为深度神经网络; 和支架浸神经网络的拓扑结构和深层神经网络拓扑作为初始值，用于重新执行学习独立拓扑神经网络学习部分的学习收敛结果;包括。
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公开(公告)号：KR101400122B1
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：KR1020120139790
申请日：2012-12-04
Applicant: 국방과학연구소
CPC classification number: H04L63/1441 , H04L63/1408
Abstract: The present specification relates to an apparatus for generating an electronic warfare threat library based on a threat detection path and a search bandwidth and a method thereof, which generate information on a mission plan including the threat detection path and an automated search bandwidth generation function and generate the warfare threat library based on the generated information on the mission plan. For this, the method for generating the warfare threat library based on the information on the mission plan including the threat detection path and the search bandwidth for an arbitrary mission comprises the steps of: when a preset button or application program is selected, displaying a list of information on the mission plans including information relating to the information on the plural mission plans; and, when the information on at least one mission plan among the displayed list of the information on the mission plans, generating the threat library based on the information on the at least one mission plan prestored at a mission plan information database corresponding to the information on the selected at least one mission plan.
Abstract translation: 本说明书涉及一种用于生成基于威胁检测路径和搜索带宽的电子战威胁库的装置及其方法，其生成关于包括威胁检测路径和自动搜索带宽生成功能的任务计划的信息，并生成 战争威胁图书馆根据生成的任务计划信息。 为此，基于包括用于任意任务的威胁检测路径和搜索带宽的任务计划的信息生成战争威胁库的方法包括以下步骤：当选择预设按钮或应用程序时，显示列表 关于特派团计划的资料，包括有关多个任务计划资料的资料; 并且当在所显示的关于任务计划的信息列表中的至少一个任务计划的信息时，基于在任务计划信息数据库中预先存储的至少一个任务计划的信息生成威胁库，该任务计划信息数据库对应于关于 所选择的至少一个任务计划。
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公开(公告)号：KR1020150130030A
公开(公告)日：2015-11-23
申请号：KR1020140057048
申请日：2014-05-13
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06T7/90 , G06T7/0002 , G06T7/44
Abstract: 본발명은디지털이미지판별기술에관한것으로서, 더상세하게는하나의디지털이미지로부터컬러필터배열을추정하는컬러필터배열판별방법및 장치에대한것이다.
Abstract translation: 本发明涉及数字图像判断技术，更具体地说，涉及一种从一个数字图像估计滤色器阵列及其装置的滤色器阵列的判断方法。 该方法包括：获得单个图像信息的步骤; 通过使用单个图像信息来估计滤色器阵列的形状的步骤; 根据中间值条件对多个像素进行计数的步骤; 首先确定绿色通道的位置的步骤; 确定剩余的红色和蓝色通道的位置的步骤; 通过块单元估计滤色器阵列的步骤; 以及确定图像是否被所估计的滤色器阵列伪造的步骤。
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14.发明公开
公开(公告)号：KR1020150117874A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：KR1020140043545
申请日：2014-04-11
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06F21/32
CPC classification number: G06F21/31
Abstract: 본발명은사용자인증기술에관한것으로서, 더상세하게는생체정보와공개키정보를사용하여중간자공격에강인하며생체정보유출위험이없는생체정보융합공개키기반사용자인증방법및 장치에대한것이다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用户认证技术，更具体地说，涉及一种基于与生物特征信息结合的公开密钥的用户认证方法及其装置。 本发明通过使用生物特征信息和公开密钥信息来抵抗中间人攻击。 用户认证方法包括以下步骤：从生物特征信息计算伪泽尼克斯矩; 计算计算的Zernike矩的可靠性; 量化计算可靠性的伪泽尼克斯力矩; 从一组量化的Zernike量子提取具有最高可靠性的伪Zernike矩; 通过使用所提取的伪Zernike矩来生成通过将生物特征信息与公开密钥信息组合而编码的属性值; 并通过使用编码的属性值来认证用户。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020170117722A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：KR1020160045485
申请日：2016-04-14
Applicant: 국방과학연구소
CPC classification number: G01S7/021 , G01S7/28 , G01S2013/0236
Abstract: 본발명은전자전위협신호분류를위한 PDW 파라미터생성장치및 방법에관한것으로, 수신된 PDW(Pulse Description Word) 신호열에서주파수(Frequency)를추출한후, 주파수에대한입력파라미터를생성하는제1 입력파라미터생성부, 수신된 PDW 신호열로부터추가생성되는추가 PDW 신호열에서주파수를추출한후, 해당주파수대한입력파라미터를생성하는제2 입력파라미터생성부, 수신된 PDW 신호열에서노이즈가제거된펄스반복주기(PRI:Pulse Repetition Interval)에대한입력파라미터를생성하는제3 입력파라미터생성부, 수신된 PDW 신호열로부터추가생성되는제2 추가 PDW 신호열에서펄스반복주기를추출한후, 해당펄스반복주기에대한입력파라미터를생성하는제4 입력파라미터생성부및 수신된 PDW 신호열에서펄스폭(PW:Pulse Width)을추출한후, 펄스폭에대한입력파라미터를생성하는제5 입력파라미터생성부;를포함한다.
Abstract translation: 本发明生成萃取，一个第一输入参数涉及PDW参数生成装置和方法，用于分选电子战威胁信号，在所接收的PDW（脉冲描述字）序列的频率（频率），用于产生频率的输入参数 要添加从所接收的PDW信号序列然后重复噪声在第二输入参数生成单元除去生成单元，所述频率中的多个PDW信号序列的提取中，所接收PDW信号序列以生成用于输入参数的脉冲间隔对应的频率（PRI：脉冲 第三输入参数生成部，还从所接收的PDW信号序列生成的第二附加信息，在PDW信号序列的脉冲重复周期的提取之后，生成的输入参数，以重复脉冲jugie 4用于产生用于所述重复时间间隔的输入参数） 第五输入，用于在从输入参数生成器和所接收的PDW信号序列提取脉冲宽度（PW）之后生成用于脉冲宽度的输入参数， 拉米产生单元;以及一个。
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公开(公告)号：KR1020170035248A
公开(公告)日：2017-03-30
申请号：KR1020150134110
申请日：2015-09-22
Applicant: 국방과학연구소
Abstract: 본발명은통계모델을이용하여전자전위협신호를자동으로분류및 갱신할수 있는전자전위협신호의자동분류장치에관한것으로, 위협신호를실시간으로수집및 저장하는위협신호수집모듈; 수집된위협신호를분석하여특징벡터를생성하고, 생성된특징벡터를학습및 인식에적합한형태로정규화하는특징벡터생성모듈; 기수집된위협신호데이터및 통계적방식을이용하여위협신호를분류하기위한통계모델을자동으로생성하는위협신호학습모듈; 위협신호학습모듈에서생성된통계모델을이용해서실시간으로수집되는위협신호를인식하는위협신호인식모듈; 및위협신호학습모듈에서인식된통계모델기반의출력을출력확률모델기반의신뢰구간으로변경하여갱신위협신호및 신규위협신호에대하여자동태깅을수행하는자동태깅및 재학습모듈;를포함한다.
Abstract translation: 本发明中，在根据通过使用电子战威胁信号，可以自动地更新分类和电子战威胁信号的自动分类装置的统计模型实时和存储威胁信号采集模块收集威胁信号; 分析所收集的威胁信号生成的特征矢量和归，其形式适合用于学习和识别的特征矢量生成模块所生成的特征向量; 威胁信号学习模块，用于使用收集的威胁信号数据和统计方法自动生成用于分类威胁信号的统计模型; 威胁信号识别模块，用于使用威胁信号学习模块生成的统计模型实时识别威胁信号; 并根据识别信号对威胁通过改变基于自动标记和重新学习模块，用于执行输出概率模型的置信区间学习模块输出的统计模型自动标记相对于更新的威胁信号和新的威胁信号，和。
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公开(公告)号：KR101311309B1
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：KR1020120038125
申请日：2012-04-12
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , H04N5/3651 , H04N2201/325
Abstract: PURPOSE: An image manipulation detection method and a device thereof are provided to detect whether a target image, which is examined, is manipulated or not by extracting Photo Response Non-Uniformity (PRNU) from the target image and extracting a correlation plane based on the extracted value. CONSTITUTION: An image manipulation detection device calculates the change rate of the size of a target image which is examined and restores the target image (S210). The image manipulation detection device extracts Photo Response Non-Uniformity (PRNU) from the target image (S220). The image manipulation detection device calculates Peak to Correlation Energy (PCE) using a correlation plane which is obtained by comparing the extracted PRNU and standard PRNU (S230, S240). The image manipulation detection device determines whether the device which photographed the target image is a standard device or not by comparing the calculated PCE and the standard PCE of the standard device (S250). [Reference numerals] (S210) Calculate the change rate of a target image and restore the target image for the size of a target image to respond to the calculated the change rate of size; (S220) Extract Photo Response Non-Uniformity (PRNU) from the target image; (S230) Use the PRNU value of the standard device to compare the similarity between the extracted PRNU value and the standard PRNU value; (S240) Calculate PCE value by using correlation section calculate through the comparison result; (S250) Determine whether the device which photographed the target image is a standard device or not by comparing the calculated PCE and the standard PCE of the standard device
Abstract translation: 目的：提供一种图像处理检测方法及其装置，用于通过从目标图像提取照片响应非均匀性（PRNU）来检测被检查的目标图像是否被基于该目标图像提取相关平面 提取价值。 构成：图像处理检测装置计算被检查的目标图像的大小的变化率并恢复目标图像（S210）。 图像处理检测装置从目标图像提取照片响应非均匀性（PRNU）（S220）。 图像处理检测装置使用通过比较提取的PRNU和标准PRNU获得的相关平面来计算峰值相关能量（PCE）（S230，S240）。 图像处理检测装置通过比较所计算的PCE和标准装置的标准PCE来确定拍摄目标图像的装置是否是标准装置（S250）。 （参考标号）（S210）计算目标图像的变化率并恢复目标图像的尺寸的目标图像以响应于计算出的尺寸变化率; （S220）从目标图像中提取照片响应非均匀性（PRNU）; （S230）使用标准设备的PRNU值比较提取的PRNU值和标准PRNU值之间的相似度; （S240）通过比较结果使用相关部分计算PCE值; （S250）通过将计算出的PCE和标准装置的标准PCE进行比较来判定拍摄目标图像的装置是否为标准装置
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公开(公告)号：KR101264165B1
公开(公告)日：2013-05-14
申请号：KR1020120038156
申请日：2012-04-12
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T5/20 , H04N5/3651 , H04N19/179
Abstract: PURPOSE: An image identification device and a method thereof are provided to sense re-photographed illegal copyright infringement images uploaded on the Internet by discriminating whether an image is re-photographed on the basis of shot-based PRNU(Photo Response Non Uniformity) included in the image. CONSTITUTION: An image acquisition unit(120) acquires input images. A control unit(110) classifies the input image into shots which have at least one frame, detects PRNU corresponding to the shots, and judges whether the input image is a re-photographed image on the basis of the detected PRNU. A memory unit(130) stores information processed in an image identification device(100). [Reference numerals] (110) Control unit; (120) Image acquisition unit; (130) Memory unit
Abstract translation: 目的：提供一种图像识别装置及其方法，用于通过基于拍摄的PRNU（Photo Response Non Uniformity）（Photo Response Non Uniformity）来辨别图像是否被重新拍摄，以感测在因特网上重新拍摄的非法侵犯版权的图像图像。 图片。 构成：图像采集单元（120）获取输入图像。 控制单元（110）将输入图像分类为具有至少一个帧的拍摄，检测与拍摄相对应的PRNU，并且基于检测到的PRNU来判断输入图像是否是重新拍摄的图像。 存储单元（130）存储在图像识别装置（100）中处理的信息。 （附图标记）（110）控制单元; （120）图像采集单元; （130）存储单元
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公开(公告)号：KR1020180022180A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：KR1020160107164
申请日：2016-08-23
Applicant: 국방과학연구소
CPC classification number: G06N3/08 , G06N99/005
Abstract: 본발명은전자전위협신호의자동분류를위한딥 신경망학습장치및 방법에관한것이다. 본발명에따른딥 신경망학습장치는, 펄스상세정보(PDWs, Pulse Descriptor Words)를구성하는각각의구성요소에대하여, 독립딥 신경망토폴로지를생성하는신호별딥 신경망학습부; 상기독립딥 신경망토폴로지를융합하는레이어를딥 신경망으로구성하는, 융합딥 신경망토폴로지를생성하는융합딥 신경망학습부; 및상기독립딥 신경망토폴로지와융합딥 신경망토폴로지의학습결과를초기값으로, 학습을재 수행하는독립토폴로지신경망학습부;를포함한다.
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