디지털 워터마킹은 소유권자의 정보나 특정 코드, 혹은 패턴을 디지털화 되어 있는 정지영상, 동영상, 음성 데이터 등에 인간의 시각이나 청각으로는 감지 할 수 없도록 삽입하는 기술이다. 디지털 워터마킹은 크게 강인성 워터마킹과 연성 워터마킹으로 분류 될 수 있다. 강인성 워터마킹은 이미지나 영상에 대한 소유권자의 소유권을 보호하는 것이 주된 목적이며, 연성 워터마킹은 디지털 콘텐츠를 불법적인 변형으로부터 보호하는 것이 목적이다. 특히 준 연성(semi-fragile) 워터마킹은 잡음 첨가 혹은 압축과 같은 데이터의 전송 과정에서 자주 발생하는 비의도적 변형에 대해서는 삽입된 워터마크가 제거되지 않아야 하지만 의도적 변형에 대해서는 삽입된 워터마크가 훼손되어 검출되지 않아야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항들을 만족시키는 MPEG-2 비트열에서의 인증 및 조작위치 검출을 위한 준 연성 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 가지의 워터마크를 양자화 된 DCT 계수에 삽입한다. 따라서 압축된 비트스트림에 직접적으로 적용할 수 있다. 첫번째 워터마크는 해쉬 함수를 사용하여 비디오 데이터에 대한 인증을 한다. 두번째 삽입되는 워터마크는 양자화 된 DCT DC 계수를 이용하며 조작위치를 검출하는데 사용한다. 제안된 알고리즘은 비트스트림 영역에서의 트랜스 코딩에 의한 비디오 데이터의 변형과 의도적인 변형을 구별 할 수 있으며 만약 비디오 데이터에 의도적인 변형이 있었을 경우 인트라 프레임에 대해서는 변형된 위치를 블록 단위로 검출 가능하다. 또한 제안된 알고리즘은 가역적 특성을 갖고 있기 때문에 비디오 데이터에 변형이 없었을 경우에는 원래의 데이터를 복원 할 수 있다.
DVC(분산 비디오 부호화) 기술은 새로운 패러다임의 기술로서 Slepian-Wolf와 Wyner-Ziv 이론에 기초하고 있다. DVC 기술은 부호화기와 복호화기 사이의 복잡도를 융통성 있게 분할할 수 있게 할 뿐만 아니라, 본질적으로 정보원-채널 통합 부호화를 지원함으로 인해 채널 에러에 대한 강인함을 제공한다. 기존의 많은 연구들은 주로 부호화기의 경량화와 부호화기의 비트율-왜곡 성능 개선에 초점을 맞추어 왔다. 그러나 본 논문에서는 전송 중에 비트 에러가 발생되는 환경에 적합한 DVC 코덱 구조를 제안한다. 제안된 코덱은 데드존이 없는 양자화기와 영을 중심으로 대칭적인 그레이 코드를 사용한다. 모의실험을 통해 제안된 구조에 대해 채널의 연집 비트 에러의 수뿐만 아니라 비트 발생 위치에 따른 성능을 분석한다. 또한, 주어진 응용에 대해 실제 발생되는 채널의 비트 에러에 따라 최대 및 최소 전송율의 크기가 선형적으로 결정될 수 있음을 보인다.
인터넷을 통해 자료를 업로드하고 다운로드하는 것이 보편화되면서 개인 정보를 포함한 자료도 사용자들에게 쉽게 노출되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 입력되는 여러 가지의 컬러 영상으로부터 전경이 아닌 배경 부분을 제외하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역을 강인하게 검출한 다음, 주변의 상황에 적합한 블로킹 방법으로 검출된 대상 영역을 보호하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 영상 데이터로부터 배경 부분을 제거하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역만을 사람의 피부 색상을 기반으로 강인하게 분할한다. 그런 다음, 주변의 상황에 적합하게 해당 영역의 블러링(blurring)을 다단계로 수행하여 검출된 대상 영역을 효과적으로 블로킹함으로써 개인 정보가 외부에 노출되는 것을 보호할 수 있다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다수의 영상으로부터 개인 정보가 포함된 대상 객체 영역을 영상 블러링 방법으로 기존의 방법에 비해 2.3% 보다 정확하게 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 영상 보안, 비디오 감시, 대상 물체 커버링 등과 같은 영상처리와 연관된 많은 유사한 분야에서 실제적으로 활용될 것으로 기대된다.
이미지 품질을 정확히 평가하기 위해 이미지 평가 도구는 인간 시각 시스템을 반영해야 한다. 즉, 이미지의 구조, 색, 명암 비 등 여러 가지 요소들을 고려하여 평가해야 한다. 또한 스마트 폰과 같은 모바일 임베디드 기기의 폭넓은 사용에 따라 빠른 수행 속도를 갖는 것이 중요하다. 본 논문에서는 인간 시각 만족과 빠른 계산속도 달성을 동시에 얻기 위하여 색 유사도, 변화율 유사도, 위상 유사도를 상승적으로 결합하였고 최적화된 이미지 풀링 및 양자화 기반으로 설계하였다. 제안하는 기법은 기존에 존재하는 13개의 기법과 비교하였고 네 가지 검증 도구를 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 세 검증 도구에서 가장 우수한 성능을 보였고 한 검증 도구에서 기존 최고 기법인 VSI에 이어 두 번째로 좋은 성능을 보였으며 실행 속도는 VSI에 대해 평균 약 20% 개선된 결과를 얻었다. 또한 기존의 기법들 보다 더 인간 시각 시스템과 제안 기법의 품질 평가 값의 연관성이 크게 존재함을 확인하였다.
본 연구는 조명변화에 강인한 CT 전처리 기법 기반 개선된 얼굴인식 시스템을 소개한다. 전처리 알고리즘으로 CT알고리즘은 조명이 없는 환경에서도 얼굴의 지역적인 특징만을 추출한다. 얼굴의 지역적인 특징 추출을 가능하게 해준다. 처리된 데이터는 $(2D)^2$ 기반 대표적인 차원축소 알고리즘인 PCA를 사용하여 특징을 추출하였다. 전처리 알고리즘을 통한 특징 데이터는 제안한 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 방사형 기저함수 신경회로망의 은닉층은 FCM으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 ABC 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 본 연구는 제안된 시스템의 성능 평가를 위해 Yale Face database B와 CMU PIE database로 실험하였다.
본 논문에서는 키넥트 센서로부터 획득한 관절 정보를 이용하여 손 제스처를 인식하는 방법을 나타낸다. 관절 정보에 대한 관찰열을 표현하기 위한 특징으로 방향 변형에 강인한 다각도 결합 히스토그램 특징을 제안한다. 제안한 특징은 다양한 각도의 양자화 레벨을 갖는 여러 개의 각도 히스토그램들을 결합함으로써, 사람 및 환경에 따라 발생할 수 있는 제스처의 방향 변형에 강인하게 제스처를 표현한다. 또한, 다각도 결합 히스토그램으로 표현된 제스처 관찰열은 랜덤 결정 포레스트 분류기와 잘 겹합되어 높은 성능으로 제스처의 클래스를 인식한다. 키넥트 센서로부터 획득한 정적 및 동적 타입의 손 제스처 데이터셋에서 실험을 진행하였고, 다른 제스처 특징 및 분류기를 갖는 방법과의 인식 성능 비교를 통해 제안하는 방법의 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 해양환경 인자의 오정합에 강인한 특성치 추출 기법에 의한 정합장 처리 방법 (FEM: Feature Extraction Method)을 요약하였다. FEM 기법을 이용하여 음원 위치를 추정하는데 선행되어 해결해야 할 두 가지 요소 즉, 제거해야 할 고유벡터의 수와 사용해야 할 환경 샘플 개수에 대하여 고찰해 보고 이에 대한 해결책을 제시하였다. 이 문제점들을 해결하기 위하여 주어진 해양환경에서 진행하는 모드들 중에서 지배적인 모드의 개수와 제거해야 할 고유벡터의 개수와의 관계를 살펴보았다. 그리고 신호벡터가 이루는 공간과 추출해야 할 고유벡터가 이루는 공간을 비교하고 두 공간의 유사성을 정량화하여 분석하였다. 정합장 처리 방법으로 추정한 음원의 위치와 실제 음원의 위치와의 상대적인 오차를 정의하고 분석결과를 보증하였다. 지배적인 모드의 개수만큼 가장 큰 고유벡터를 추출했을 경우 FEM 프로세서가 음원의 위치를 성공적으로 추정하였고, GBNLMIS 해양 환경에서 최소 30개 이상의 환경 샘플을 사용해야 FEM 프로세서의 안정된 성능을 보장할 수 있음을 확인하였다.
Ductile cast iron has a good ductility and ductility and toughness than those of gray cast iron, because the shape of graphite is spheroidal. It has been reported that the strengthening and toughening of the ductile cast iron was resulted from the good modification of various matrix structures obtained by the heat treatment or addition of alloying elements. This study aims to investigate the effect of various special heat treatment(Cyclic Heat Treatment, Intermediate Heat Treatment, Step Quenching), austempering and alloying element(Ni) on the strength and toughness of ductile cast iron. The results obtained from this study are summarized as follows. 1) With addition of Ni, the amount of pearlite or bainite were increased and the morphologies of pearlite or bainite became finer by special heat treatments. 2) As the Ni added and not added ductile cast iron were treated by austenitizing at $900^{\circ}C$ and $840^{\circ}C$, in the latter the austenite was mostly formed in the vicinity of eutectic cell boundary, but in the former on the whole matrix. 3) In cyclic heat treatment, the volume fraction of pearlite was increased and the shape of pearlite was fined with increase of the number of cycle. 4) The shape of pearlite was mostly bar type in the intermediate heat treatment, but spheroidal type in step quenching. 5) The mechanical properties of ductile cast iron containing 1.5%Ni austempered at $400^{\circ}C$ for 25min. after austenitizing at $900^{\circ}C$ for 15min. were a good value of hardness 105(HRB), impact energy 12.5(kg.m), tensile strength 112($kg/mm^2$) and elongation 6.8(%).
본 논문은 플랜트 파라미터의 불확실성에도 불구하고 강인성을 보장하는 정량적 궤환 이론에 대해 다루고 있다. 정량적 궤환 이론은 플랜트의 파라미터와 외란의 불확실성에 대해 주파수 영역에서 설계 사양의 강인성을 보장한다. 정량적 궤환 이론을 이용하기 위해 선정한 플랜트는 기동성이 뛰어나며 헬리콥터와 같이 수직 이착륙이 가능한 4-회전익 비행체를 이용하였으며, 4개의 블레이드를 구동하는 모터의 파라미터 불확실성을 설정하여 요구사양에 맞는 자세 제어가 가능함을 실험하였다. 또한, 자세 제어에는 4-회전익 비행체의 파라미터 변동 범위와 동작 범위를 고려한 전필터를 사용하였다. 이를 위해 MATLAB에서 정량적 궤환 이론에 의해 제어기를 설계할 수 있는 QFT control toolbox인 QFTCT를 사용하여 각 설계 단계에 대해 소개하고 있다.
본 논문에서는 주파수 영역에서의 주요 피크를 선정하고, 주파수 크기 응답에 따라 각기 다른 스텝 사이즈를 사용하는 QIM 오디오 워터마킹을 제안한다. 오디오 신호에 대해 사각 윈도우로 오버랩 없이 L샘플을 취하고 영교차율을 통해 해당 프레임에 워터마크 삽입 가능 여부를 판단 후 푸리에 변환을 통해 주파수 영역에서의 크기 응답을 구한다. 프레임 별 주파수 크기 응답의 최대값에 따라 스텝 사이즈를 결정하고 스펙트럼에서 주요 피크 n개를 검출하여 주변 샘플 w개를 포함한 $n{\times}(w+1)$개 샘플에 대해 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 검출은 유클리디안 거리 (Euclidean distance)를 이용한 블라인드 검출 방식으로 수행된다. 오디오 워터마크 벤치마킹을 통한 강인성 검증에서 대부분 강인한 특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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