본 연구에서는 웨이브렛 변환과 신경망 기반 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 일정한 조도 상태에서 두 개의 영상을 그레이 레벨로 취득하고 가우시안 필터를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제 거한 후 배경영상과 얼굴이 포함된 입력영상의 차를 구하여 차영상에 대해 축소와 팽창과정을 통한 전처리 과정을 거치게 된다. 그리고 팽창 영상으로부터 마스크를 생성하여 마스크를 얼굴이 존재하는 원 영상에 투영하여 배경과 얼굴을 분할하고 분할된 얼굴영상의 에지를 조사하여 눈, 코, 입, 눈썹 그리고 뺨이 포함된 사 각 모양의 특징영역을 검출한다. 그리고 특징영역에 대해 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 특징벡터를 추출하고 정규화한 후 신경망의 입력벡터로 하여 학습에 의한 인식을 수행한다. 시뮬레이션 결과 학습된 영상에 대해서는 100%의 인식률을 보였고 학습되지 않는 실험적 영상에 대해서도 92%의 인식률을 나타내었다.
본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
burst-mode TDMA 시스템에 사용되는 모뎀에서는, 데이터 전송효율을 증가시키면서 동시에 만족할만한 BER 성능을 얻기 위해서, 반송파 포착(acquisition)성능 및 추적(tracking)성능이 우수하여야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 새로운 결정지향 반송파 복원(decision-directed carrier recovery) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방식은 PLL(Phase Locked Loop)을 사용하지 않기 때문에 빠른 반송파 포착이 가능하며, 가우시안 잡음이 부과된 입력신호를 수신단 전단에서 억압하는 사전 필터링(pre-filtering) 방식을 적용함으로 반송파 추적성능이 우수하다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방식의 BER 성능 및 포착 성능을 고찰해본 결과, 수신부에서 비교적 정확한 국부 발진기(local oscillator)를 채용하는 경우에는 기존의 방식에 비해 특히 BER 성능이 우수하였다. 이는 기존의 방식과는 달리 제안한 방식에서는 low SNR 환경에서도 cycle slip이 거의 발생하지 않는 장점이 있기 때문이다.
본 논문에서는 데이터 통신 및 위치 인식이 가능한 IR-UWB(Impulse Radio Ultra-Wide Band) 송수신기 회로를 제안한다. UWB 수신기는 에너지 검출 방식의 OOK(On-Off Keying) 변조가 가능하도록 설계가 되었다. UWB pulse generator는 디지털 로직을 이용하여 설계되었으며, UWB 신호 송신시 발생할 수 있는 Side lobe를 제거하기 위한 가우시안 필터가 적용되었다. 측정된 수신기의 감도는 4 GHz 중심주파수와 1 Mbps PRF(Pulse Repetition Frequency)에서 -65 dBm으로 측정이 되었으며, 펄스당 에너지 효율은 20.6 pJ/bit로 측정되었다. 1.8 V 전원에서 DA를 포함한 전류 소모는 수신기과 송신기가 각각 27.5 mA와 25.5 mA이다.
본 논문에서는 단일 프레임 영상에서 초점을 이용하여 초기 깊이정보를 추출한 후 입체 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 단일 프레임 영상에서 깊이를 추정하기 위해 원본 영상과 가우시안 필터를 중첩 적용하여 생성된 영상의 비교를 통해 영상의 초점 값을 추출하고 추출된 값을 기반으로 초기 깊이정보를 생성하도록 하였다. 생성된 초기 깊이정보를 Normalized cut을 이용한 객체 분할 결과에 할당하고 각 객체의 깊이를 객체 내 깊이 정보의 평균값으로 보정하여 동일 객체가 같은 깊이 값을 갖도록 하였다. 객체를 제외한 배경 영역은 객체를 제외한 배경 영역의 에지 정보를 이용하여 깊이를 생성하였다. 생성된 깊이를 DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용하여 입체 영상으로 변환하였고 기존 알고리즘을 통해 생성된 영상과 비교 분석하였다.
전력시스템의 비정상적 동작에 의한 열적 현상을 감지하기 위하여 준분배형 광섬유격자 온도센서를 구현하였다. 2개의 기준격자와 4개의 센서격자를 사용하고, Fabry-Perot 가변파장필터를 사용하여 반사파장의 변화를 측정함으로써 각 센서 위치에서의 온도변화를 관측하였다. 측정의 정밀도를 높이기 위하여 광검출기의 신호를 가우시안 cure-fitting 알고리즘으로 처리한 후 계산된 파형에서 피크를 검출하였다. 실험을 통하여 기존의 피크검출방식에 비하여 높은 정밀도를 얻었으며, 반사 스펙트럼이 왜곡된 광섬유격자 센서의 출력검출에서도 뛰어난 오차보상 특성을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 2 Hz의 대역폭에서 $0.3^{\circ}C$의 정밀도를 얻었고, thermocouple 기준온도계와 비교한 온도측정실험에서 약 0.37 %의 선형화오차를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 40 kHz 초음파 신호를 입 주변에 쏘고, 되돌아오는 초음파 신호를 이용해 음성신호를 합성하는 방법을 소개하고 성능을 평가하였다. 발성하고 있는 입주변에 초음파를 방사하게 되면, 입술, 턱, 뺨 등의 움직임으로 인한 변위로 도플러 현상이 발생하고, 이에 따라 반사 신호에는 본래의 주파수 성분과는 다른 도플러 주파수가 관찰되는데, 본 논문에서는 이러한 도플러 주파수를 이용하여 음성 파라메터를 추정하도록 하였다. 음성합성에 앞서서 초음파 도플러 신호와 음성 신호 간의 상관관계를 각 주파수 별로 분석하였으며, 이로부터 초음파 도플러 신호를 이용한 음성 신호의 합성 가능성을 살펴보았다. 변환에는 초음파 도플러의 정적, 동적 특성을 함께 반영한 특징 변수를 사용하였으며 결합-혼합 가우시안 기법을 이용하여 음성 파라메터로 변환하였다. 5명의 피 실험자를 이용한 음성 합성 실험에서 필터뱅크 에너지 값을 초음파신호의 특징변수로, LPC(Linear Predictive Coefficient) 켑스트럼 계수를 음성 변수로 사용하는 경우 가장 우수한 변환 성능을 나타내었다. 음성신호에서 추출한 여기신호를 이용하여 합성음을 생성하고, 이를 청취하였을 때 72.2 %의 평균 인식율이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
대상인식 기술을 실제 환경에 적용하기 위해서는 조명 보상 기술 개발이 필수적이다. 본 논문은 조명의 방향 변화로 인한 영상의 변화를 보상하는 방법으로써 레티넥스 모델과 조명-반사율 모델에 주목하고, 이를 다양한 방법으로 구현하고 그 성능을 비교함으로써 효과적인 조명 보상방법을 제시하였다. 본 논문에서는 레티넥스 모델을 단일 스케일 레티넥스, 다중 스케일 레티넥스와 이를 신경망으로 재구성한 레티넥스 신경망, 다중 스케일 레티넥스 신경망으로 구현하였다. 조명 반사율 모델은 조명 영상을 이산코사인변환, 웨이블릿변환을 통한 저주파 필터링과 가우시안 블러로 구한 후, 이를 이용하여 반사율 영상을 계산하여 조명 보상을 수행하도록 하였다. 구현된 조명 보상을 9가지 조명 방향 변화가 존재하는 얼굴 영상에 대해 조명 보상을 수행하여, 그 성능을 측정하고 비교하였으며, 더불어 주성분분석 계수를 이용하여 그 성능을 측정하였다. 실험 결과 조명-반사율 모델이 보다 좋은 성능을 보였으며, 주성분분석 계수를 추출한 경우 전반적인 성능향상을 얻을 수 있었다.
멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위해 데이터의 조작에 강인한 특성을 가져야 하는 디지털 워터마크는 잡음 환경에서 최대한 오류를 줄이면서 데이터를 전달하고자 하는 채널 코딩 기법과 유사한 개념을 가진다. 본 논문에서는 정지영상을 대상으로 이러한 채널 코딩 알고리즘을 이용하여 각종 데이터의 조작에 강인한 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 저작권 정보는 길쌈 부호(convolutional code)를 사용하여 부호화되며, 데이터의 연속적인 손실을 방지하기 위하여 블록 인터리빙(block interleaving) 기법이 적용된다. 부호화된 저작권 정보는 데이터의 조작에 강인한 특성을 갖는 대역 확산 기법에 의해 영상 데이터에 은닉된다. 저작권 정보의 복원을 위해 워터마크된 영상과 은닉 과정에서 사용된 가상 랜덤 잡음 시퀀스(pseudo random noise sequence)와의 공분산(covariance)에 의해 워터마크 신호가 검출되며, 이 신호를 디인터리빙(de-interleaving)하고 복호화(decoding)하여 은닉된 저작권 정보를 복구한다. 실험 결과 일반적인 대역 확산 기법보다 채널 코딩과 블록 인터리빙을 활용한 기법이 동일한 PSNR에서 가우시안(Gaussian) 잡음 추가, 필터링 및 JPEG 압축 등의 공격에 대해 보다 정확하게 은닉된 저작권 정보를 검출할 수 있다는 것을 확인하였다.
최근 자동차 산업은 IT 기술을 접목하여 운전자에게 편의를 제공하기 위한 운전자 보조 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 차선 이탈 방지 및 자율 주행에 적용 가능한 도로상태 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Otsu 임계값 결정 방법과 가우시안 필터와 에지를 통한 후보 영역 검출 방법을 이용한다. 또한, 허프 변환을 통한 차선의 기울기와 폭 정보를 이용하여 차선을 검출한다. 실선뿐만 아니라 점선 차선 검출을 위해 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산해 가상의 차선을 그려주는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실선과 점선상황에서 차선 검출이 모두 가능했고 오픈소스 하드웨어인 라즈베리 파이 2에 적용할 경우 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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