본 논문에서는 복잡한 연산을 거치지 않고 칼라 참조표만으로 색역 사상과 색공간 변환을 동시에 처리하는 칼라 참조표를 설계하였다. 스캐너와 프린터의 색역을 구성하는 참조표를 만들고 스캐너에서 계산된 색역 데이터를 색역 확장하여 칼라 참조표의 입력 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 값으로 사용한다. 칼라 참조표 생성을 위한 입력 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 값들은 가변 다중 닻점 색역 사상 방법을 사용하여 색역 사상된 CMY 값으로 계산된다. 제안한 칼라 참조표는 칼라 운영 시스템에 적용하여 스캐너 RGB 입력영상을 다항 회귀 방정식을 이용하여 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 색공간으로 변환한 후에 제안한 칼라 참조표를 이용하여 색역 사상과 동시에 색공간 변환을 처리하게 된다. 실험에서는 제안한 방법이 직접 계산에 의한 색역 사상 방법에 비해서 색차는 유사하면서 연상의 복잡도는 줄이는 결과를 얻었다.

겹쳐진 물체의 분리에 대한 기존의 연구들은 주로 모델기반 정합방법을 사용하고 있어서 적용가능물체가 2차원물체에 한정되었고, 모델물체의 수가 증가하면 정합과정에 소요되는 시간이 지수적으로 증가하는 문제를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 곡면을 포함하는 3차원물체를 대상으로 물체에 대한 정보가 없는 상황에서도 가리는 물체를 찾아내는 알고리즘을 제시한다. 이 방법을 이용함으로써 겹쳐진 물체의 인식이 독립된 하나의 물체를 인식하는 문제로 단순화될 수 있다. 제안하는 알고리즘은 물체를 면의 결합으로 해석하고 면들은 경계선을 속성으로 표현된다. 3차원 물체의 겹침은 2차원 영상에서 면의 겹침으로 보여 지고 면의 겹침은 경계선의 교차로 나타나는 특성을 이용하여 겹침의 형태를 경계선의 형태로 일반화하여 분류하는 기법을 사용하였다. 면사이의 겹침 관계를 면특징 관계도를 이용하여 표현하기 위해 관계계수를 정의하였고 관계계수의 값은 겹침의 형태를 보여주도록 개념화하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 산업현장에서 사용되는 표준 부품을 임의로 겹치게하여 영상을 획득한 후 가리는 물체를 구분하는 실험을 통해 입증하였다.

일반적으로 이미지를 획득하기 위한 도구로 사용되고 있는 비디오 카메라는 동일한 피사체의 XYZ 3 자극치에 대한 RGB 출력 신호가 카메라마다 각각 다른 기기 의존적인 특성을 가진다. 카메라로 촬영한 원 피사체의 XYZ 3 자극치와 카메라 RGB 출력 신호 사이의 변환 관계인 카메라 전달 특성을 알 수 있다면 다양한 디스플레이 시스템에서의 기기 독립적 색 재현이 가능하다. 카메라 전달 특성 조사 방법에 대한 연구는 두 가지 형태로 나뉘어서 진행되어 왔다. 첫 번째 방법은 카메라의 RGB 필터 분광 특성을 파장별로 구하여 CIE 칼러 매칭 함수로 표현하는 것과 알고 있는 색 타겟, 즉 샘플색의 XYZ 3 자극치를 카메라로 촬영하고 출력되는 RGB 신호 간의 변환 행렬을 구하는 방법이다. 실험이 용이하여 일반적으로 많이 이용되는 두 번째 방법은 동일한 카메라에 대해서도 촬영 조건에 따라 매번 60개 이상의 시험색을 촬영하여야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 특정 촬영 조건 하에서 구한 카메라 전달 특성 변환 행렬을 이용하여, 촬영 조건이 바뀌었을 때 달라지는 카메라의 전달 특성을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 다항식 모델링을 이용하여 특정 화이트 밸런스에서의 카메라 전달 특성 3×3 변환 행렬을 구하고, 이 변환 행렬로부터 카메라의 인광체 좌표를 추정한다. 마지막으로구하고자 하는 기준 백색에 따른 카메라의 채널 이득을 계산하여 특정 기준 백색에 화이트 밸런스가 맞춰진 카메라의 전달 특성을 구하였다. 실험 결과 제안한 방법에 의해 구한 카메라의 전달 특성은 기존의 방법으로 구한 3×3 변환 행렬보다 더 좋은 성능을 가지면 카메라의 화이트 밸런스가 달라질 때마다 모든 시험색을 환영하여 구해야 하는 기존의 변환 행렬과 비슷한 성능을 가지는 3×3 변환 행렬을 손쉽고 간단하게 구할 수 있다.장, 간장, 비장 및 맹장 등 체내 장기로부터 접종균의 회수율은 WL이 일령 증가에 따라 점차 증가하였으나 다른 품종들 보다는 현저히 낮았던 반면에 RIR은 80~90% 이상으로 매우 높았으며 WL$\times$RIR 교배종은 WL보다는 다소 높았으나 RIR보다는 상당한 차이로 낮았다. 항체 양성을에 있어서는 WL$\times$RIR이 WL 및 RIR보다도 높게 나타났다 2. Hyline white$\times$ Hyline brown(HwHb) , Hw$\times$ Isa brown(HwIb), Isa white$\times$Ib(IwIb), Iw$\times$Hb(IwIb) 및 Ib$\times$Iw(IbIw) 등 합성 교배종의 가금티푸스에 대한 질병 저항성 HwHb, Hwlb, Iwlb 및 IwHb 등 4가지 합성품종과 IbIw의 역교배종을 공시하여 6주령 시험계에 감염후 2주간에 걸쳐 폐사율, 증체량, 접종균 회수율 및 응집 항체 양성율 등으로 가금티푸스에 대한 질병 저항성을 비교 시험하였던 바, 공시 품종 모두가 가금티푸스에 대해 현저한 질병 저항성이 있는 것으로 인정되었으며 품종간 비교에서는 HwHb가 공시한 다른 품종들보다 더 강한 저항성을 가지고 있었다.의 이미지에 차이가 있을 것이라는 본 연구가 지지됨을 알 수 있다. 본 연구의 한계점으로 1) 본 연구에서는 자극의 조건을 실험대상자가 소유하고 있는 의복에 한계를 두었다. 다양한 이미지의 의복을 선정하지 못한 점이 앞으로 더 연구하여야 할 점으로 본다. 2) 장소선정에 있어서 강남과 강북 서울중심과 지방 등으로 좀 더 세분화하면 다른 결과가 나을 수 있으리라 예상된다. 따라서 성격이나 가치관, 구매성향에 대해 좀

본 논문에서는 정지 영상의 원하는 PSNR을 만족하도록 삽입될 워터마크의 길이를 DCT 평면에서 계산하는 방법을 제안하였다. DCT의 에너지 관계를 이용하여, 삽입될 워터마크의 길이를 DCT 평면에서 직접 계산하는 식을 유도하였다. 여러 개의 실험 영상에 대해 실험결과를 통하여 제안한 방법의 효용성을 입증하였다.

MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 자연영상으로부터 비디오 객체를 분리하는 영상분할(segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(automatic segmentation)과 반자동 영상분할(semi-automatic segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 지금까지 개발된 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 수학적인 모델을 제시하기 곤란하며 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 active contour 알고리즘을 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 초기 곡선으로부터 변화 가능한 모든 곡선의 집합을 모양공간으로 정의하고 그 공간을 선형공간이라고 가정하면, 모양공간(shape space)은 모양 행렬에 의해 행(column) 공간과 남은 빈(left null) 공간으로 나뉘어진다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 행공간의 모양공간 벡터를 이용하여 초기 곡선으로부터 영상의 특징점까지의 변화를 기술하고 동적 그래프 검색 알고리즘을 이용하여 객체의 세밀한 부분을 묘사한다. 모양 행렬과 객체의 윤곽을 추정하기 위한 SUSAN 연산자의 사용으로 제안한 알고리즘은 저수준 영상처리로부터 생성되는 불필요한 특징점을 무시할 수 있다. 또한, 모양 행렬의 사용으로 생긴 제약은 동적 그래프 검색 알고리즘으로 보상한다.

본 논문은 다수의 지문 특징점 템플릿(fingerprint minutiae template)을 융합하여 하나의 슈퍼 템플릿(super-template)을 생성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 슈퍼 템플릿은 지문의 올바른 특징점 정보만으로 구성된 템플릿을 의미하는 것으로써 된 연구에서 제안하는 재귀적 베이지안 추정(recursive Bayesian estimation) 방법으로 특징점의 신뢰도를 추정하여 논은 신뢰도를 가지는 특징점만으로 슈퍼 템플릿을 생성한다. 본 논문에서는 지문 영상이 순차적으로 획득될 때, 나중에 획득된 지문 영상 특징점 정보에 재귀적 베이지안 추정 기법을 적용하여 먼저 획득된 영상의 특징점들에 대한 신뢰도를 추정한다. 적용된 재귀적 베이지안 추정 방법은 여러 영상에서 공통적으로 발견된 특징점에 대해 그 신뢰도를 증가시키는 반면, 다른 영상에서 발견되지 않는 특징점의 신뢰도는 감소시킨다. 같은 방법으로, 특징점의 타입(분기점과 단점)에 대한 신뢰도도 추정할 수 있다. 본 논문은 실험을 통해 제안한 알고리즘에 의한 슈퍼 템플릿이 인증 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보였다.

본 논문에서는 강인성과 인지성을 함께 발전시킨 블라인드 워터마킹 방법에 대해 언급한다. 워터마크의 삽입 위치를 선정하기 위해 영상을 이산 웨이블렛 변환한 후 이웃한 관사 계수간의 증감 정보를 이용한다. 제안된 방법을 시험하기 위해 실험 영상에 워터마크를 삽입한 후 JPEG 손실 압축과 여러 필터의 적용과 같은 변형을 가하여 삽입한 워터마크를 다시 찾아내는 실험을 실시한다. 실험 결과는 제안된 워터마킹 방법이 비인지성을 유지하면서도 여러 가지 공격(attack)에 강인함을 보여준다.

본 논문에서는 블록정합 알고리즘을 영상 블록들의 상관도 함수로 모델링하여, 고속 블록정합 방법을 위한 탐색 패턴을 유도하였으며, 이는 고속 블록정합 방법에서 주로 사용되는 다이아몬드 형태의 탐색 패턴에 대한 이론적인 기반을 제공한다. 이와 더불어, 능동적인 탐색 패턴과 물체의 움직임에 따른 통계적인 특성을 사용하여 새로운 고속 블록정합 움직임 예측방법을 제안하였다. 적절한 움직임 탐색 패턴을 얻기 위해 움직임 벡터와 영상간 블록들의 차이값 사이의 통계적인 관계를 이용하였다. 제안한 방법을 움직임 탐색 패턴을 능동적으로 변화시키면서 다른 고속 블록정합 방법들과 비교해 보면, 요구되는 탐색점의 개수를 감소시키면서 움직임 예측성능을 향상됨을 확인할 수 있었다.

시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.

본 논문에서는 랜덤 위상 암호화된 기준빔을 이용한 광 보안 기술과 생체 인식기술을 접목시킨 새로운 디지털 홀로그래픽 보안 시스템을 제안하고 구현하였다. 일반적인 광보안 시스템의 암호화된 아날로그 영상이 아닌 지문 및 얼굴사진, 문서 정보 등을 포함하는 디지털 정보가 홀로그래픽 메모리의 다중화 기술에 의해 저장되었다. 랜덤 위상 마스크는 기준빔을 암호화하여 불법 복제를 방지하는 복호화 키로 사용되었고, 64×64 크기를 갖는 2차원 위상 마스크를 통해 3.6×10-4의 Raw BER과 4㎛의 매우 높은 위치 선택도를 얻을 수 있었다. 또한 실시간 정보 추출을 위해 위치 제어 센서가 필요 없는 저가의 판독기 구현에 적합한 기록패턴과 영상 신호처리를 개발하였으며, 홀로그램 지문 정보와 사용자의 지문 정보를 비교 검증함으로서 타인에 의한 불법 도용의 위험성을 제거하였다.

5.1채널 스피커 시스템을 이용하여 음향을 재현 시 나타나는 현상인 크로스토크를 제거하여 청취자에게 보다 입체적인 음을 재현하는 방법에 관한 것이다. 본 논문에서는 자유음장 모델에 기초하여 5.1채널 스피커 시스템의 보상함수를 해석, 이를 심리음향에 기초한 바크 스케일(bark scale) 등가 보상 밴드패스 필터에 적용하여 주파수 제한적인 음질 보상을 실시하였다. 정면 채널과 서라운드 채널의 음원을 제작하여 기존의 2채널 및 5.1 시스템에서 제시하는 음원과 비교하여 객관적인 음질평가 및 청취자를 대상으로 한 주관 평가를 실시하였다. 제안된 방법에 따라 측정한 결과에 따르면 ±30。의 정면 스피커를 배치한 돌비 표준 스피커 배치에서 38㏈ 이상의 분리도를 얻었으며 확산감에 대해 전문가를 대상으로 한 주관 평가는 5점 평가를 기준으로 0.4점이 향상되었다.