영상에서 관심영역을 추출하여 그 부분에만 워터마크 정보를 넣는다. 관심영역은 영상의 복잡도플 나타내는 방법중의 하나인 PIM(picture information measure)을 변형하여 사용한다 이렇게 추출된 영역에 대하여 DCT(discrete cosine transform)를 이용하여 주파수 공간으로 신호를 변형시킨 후, DCT 계수 값들의 성질인 방향성 정보와 주파수 특성을 이용해 워터마크 정보를 넣는다 기존에 제안된 방법의 단점은 영상의 특징을 사용하지 않고 영상의 전 부분에 걸쳐 워터마크 정보를 넣었기 때문에 영상의 왜곡이 심하다 세안된 방법은 영상의 특징을 이용하기 때문에 영상의 왜곡을 줄일 수 있었다 그리고 영상의 재표본화(resampling), 잡음과 같은 신호처리에 의한 변화에도 강인함을 보여준다 또한 블록에 기반 하여 워터마크를 집어넣기 때문에 JPEG이나 MPEG과 같은 영상의 압축에도 강인한 성질을 갖는 것을 확인 할 수 있었다
본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보 특징을 추출하여 약병영상 분류 기법을 제안한다. 약병영상 분류에 있어 유사한 크기와 모양을 지닌 약병이 다양하게 존재하므로, 약병의 한 가지 특징만으로는 약병을 분류하기가 어렵다. 이러한 약병의 분류 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보의 특징을 추출하여 약병을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 약병영상에서 Red, Green, Blue의 이진화 문턱치(Binary threshold)를 이용하여 약병 영역의 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 추출하여 크기로 분류하였고, 두 번째 단계에서는 크기로 분류된 약병영상 가운데 조명의 조도 변화에 강인한 색상(Hue)정보와 RGB 각각의 채널에 대한 컬러 평균 비율 정보를 이용하여 약병을 분류하였으며, 마지막 단계에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)알고리즘을 사용하여 데이터베이스에서 특징점을 추출한 후보군 약병영상과 입력 약병영상의 유사도가 가장 높은 약병영상을 검색하여 약병을 분류하였다. 실험을 통해 이러한 방법이 보다 효율적이고 신뢰성 있음을 입증하였다.
5.9 GHz WAVE(Wireless Access for the Vehicular Environment)는 노변-차량, 차량-차량 통신을 통하여 공공안전과 개인통신을 지원하기 위한 중단거리 무선통신 방식이다. WAVE 물리계층의 핵심기술은 시간동기오류에 민감한 OFDM 방식이며 통신링크상의 지연을 최소화하여 고속의 차량통신 환경을 제공하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 오류에 강인하고 복잡도가 낮고 지연시간이 적은 WAVE 시스템 응용을 위한 시간동기 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비교하여 연산의 복잡도와 지연시간이 감소되며 하드웨어 구조는 파이프라인 구조와 고속 동작에 영향을 줄 수 있는 RAM이 필요하지 않다는 장점이 있다. Matlab과 FPGA를 이용한 하드웨어 구현을 통한 동기화 오차율(SER) 실험결과, 제안된 알고리즘이 고속 이동환경에 대해 강인하고 효율적이라는 확인하였다.
본 논문에서는 동일한 동영상을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시공간 그룹특징 핑거프린팅이다. 동영상의 프레임은 고정된 비율 방법으로 추출되며, 수직그룹과 수평그룹으로 나눠진다. 서술자는 각 그룹특징을 이진화 핑거프린팅으로 추출하여 만든다. 그 다음 원본 동영상의 서술자로 두 종류의 핑거프린팅 데이터베이스를 구축하여 질의 동영상과 정합한다. 효율적이고 효과적인 동영상 복사 검색을 하기 위해 높은 강인성, 독립성, 정합 속도를 가져야 한다. 제안한 방법에선 그룹특징으로 동영상의 다양한 변형에 높은 강인성과 독립성을 가지게 된다. 구축된 원본 핑거프린팅 데이터베이스는 질의 동영상과의 고속 정합을 가능하게 해준다. 제안한 방법은 기존 방법들과 비교했을 때 다양한 변형에서 뛰어난 성능향상을 보였다. 특히, 속도 향상에 매우 뛰어난 성능을 가져온 것이 본 논문의 큰 장점이라 할 수 있다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 자기동조 PI 제어기를 제시한다. 일반적으로 수치제어장치 처리는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기를 이용한다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기는 어떠한 환경에서는 양호하게 동작할 수 도 있다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성을 증가시키기 위하여 신경회로망을 기반으로한 새로운 방법인 STPI 제어기를 제시하였다. STPI 제어기는 속도, 부하토크, 관성과 같은 파라비터가 갑자기 변화하였을 때 오버슈트, 상승시간, 안정화시간을 최소화한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 속도를 제어하고 ANN 제어기를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 기법은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시한다. IPMSM의 속도제어의 결과는 이득값 동조의 효용성을 보여준다. 그리고 STPI 제어기는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기에 비하여 강인성 광범위한 운전영역 부하 왜란등에 대하여 우수한 성능을 나타낸다.
본 논문은 DC 영상을 이용하여 기하학적 변환에 강인하며 고속처리가 가능한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG 및 MPEG 영상압축 기술에 널리 사용되는 $8{\times}8$ 블록 DCT를 기반으로 하며, DC 성분만으로 구성된 DC 영상에 DWT 수행 후 웨이블릿 계수에 워터마크를 삽입한다. DC 성분을 이용한 워터마크 삽입으로 야기될 수 있는 화질 열화를 극복하기 위하여 DWT의 서브밴드 마다 워터마크 삽입 강도와 삽입량을 차별화한다. 제안하는 알고리즘은 $8{\times}8$ 블록 DCT 영역의 부분적인 복호화(즉, DC 영상)를 수행함으로써 실시간 워터마크 삽입 및 추출을 위한 고속처리가 가능하다. 실험결과로부터 제안한 워터마킹 방법이 기존의 DC 성분을 이용한 알고리즘과 비교하여 82%의 계산시간을 단축하였으며 다양한 기하학적 공격과 JPEG 압축 등의 기타 공격에 강인한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 다시 LDA에 적용하여 2차원 공간상에서 유클리디안 거리 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 음성 모델을 기반으로 하는 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 특징 보상 기법은 병렬 결합된 혼합 모델 (PCMM)을 기반으로 한다. 기존의 PCMM 기반의 기법은 시간에 따라 변하는 잡음 환경을 반영하기 위하여 매 음성 입력마다 복잡한 과정의 혼합 모델 결합이 필요하다. 제안하는 기법에서는 다중의 혼합 모델을 보간하는 방법을 채용함으로써 시간에 따라 변하는 배경 잡음에 대응할 수 있다. 보다 신뢰성 있는 혼합 모델 생성을 위하여 데이터 유도 기반의 방법을 도입하고, 실시간 처리를 위하여 프레임에 동기화된 환경 사후 확률 예측 과정을 제안한다. 다중 모델로 인한 연산량 증가를 막기 위하여 혼합 모델을 공유하는 기법을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 사이에 통계학적으로 유사한 요소들을 선택하여 공유에 필요한 공통 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 모의 환경과 실제 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 가져오고 연산량 감소에 효과적임을 확인한다.
이 논문에서는 rank order 필터와 상호상관을 이용하여 강인하게 눈동자를 찾는 방법을 제안한다. rank order 필터를 사용하여 얼굴 영상에서 눈동자 후보점을 찾는다. 임계치를 변화하며 눈 영역을 이진화하여 눈썹 위치를 구한 후 눈썹 영역의 눈동자 후보점을 제거한다. 눈동자 위치를 보정한 후 두 눈동자 후보점을 기하학적인 제약조건을 기반으로 쌍으로 묶는다. 각 쌍의 두 눈에 대한 유사도를 상호상관을 이용하여 측정하여 가장 큰 값을 갖는 쌍을 최종 눈동자로 결정한다. BioID 얼굴 데이터베이스의 얼굴 영상 500개에 대한 실험 결과 96.8%의 높은 눈동자 검출율을 보였으며 기존 방법보다 약 11.6% 개선된 결과를 얻었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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