본 논문에서는 웨이블릿에 의한 원 영상의 주파수 성분들을 스케일링에 의한 해상도 변화를 이용하여, 여러개의 서브밴드들로 나누어질 수있다는 성질을 이용하여 각각의 서브밴드들을 이용하여 워터마크를 삽입·검출하는 기법을 제안하고 있다. 보통 디지털 워터마크는 크게 주파수 영역 워터마크와 공간 영역 워터마크의 두 가지 분야로 분류될 수 있다. 주파수 영역 워터마크는 영상 데이터를 주파수 공간으로 변환하고 그 주파수 영역들 중에서 인간의 시각에 덜 민감한 성분에 워터마크를 삽입하게 되고, 이는 인간 시각 시스템을 더 효과적으로 활용한 것으로 인간시각으로 감지할 수 없는 영역인 고주파수 성분에 워터마크를 삽입하게된다.
워터마크의 실현방법은 크게 두 가지로 나누어지는데, 하나는 공간영역에서 처리방법이고 다른 하나는 주파수영역에서 처리방법이다. 초기에는 공간영역에서 처리가 많이 연구되었으나 공간영역에서의 워터마크 삽입방법은 주로 least significant bit(LSB)을 조작하기 때문에 주파수영역의 방법보다 각종 신호처리에 의해 워터마크가 쉽게 없어지는 단점이 생긴다. 따라서 현재는 그런 단점들을 잘 극복할 수 있는 방법으로 주파수 영역에서의 워터마크 삽입 방법이 많이 쓰인다. 본 논문에서는 디지털 영상을 위한 다해상도 이산 웨이브렛 변환을 사용한 워터마킹 방법을 제안하였다.
GAN은 이미지 생성모델로서 이미지 공간에서 좋은 결과를 보여왔다. 우리는 이러한 GAN의 능력을 더욱 향상하기 위하여 본 연구에서 주파수 영역에서 이미지를 학습하고 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 학습데이터를 2D FFT로 주파수 영역으로 변환한 후 변환된 학습데이터를 GAN이 학습하게 한다. 학습 후에 GAN은 새로운 이미지를 생성하며 생성된 이미지를 2D IFFT하여 이미지 공간으로 변환한다. 이렇게 주파수 영역에서 이미지를 생성하는 방법은 이미지 공간에서 생성하는 방법보다 다양한 장점이 있다. 생성된 이미지의 품질을 평가하기 위하여 4개 데이터 셋에 4개의 평가지표를 사용하여 평가한 결과 주파수 영역에서 생성한 이미지가 IS, P&R, D&C 측면에서 더 좋은 것으로 평가되었다.
Krylov 부공간 모델차수축소법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답 해석의 효율적인 계산에 많이 사용되고 있는 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 Krylov 부공간 축소기법을 이용한 관심 주파수영역에 대한 주파수응답 해석 및 이를 통하여 계산된 주파수응답의 여러 가지 설계변수에 대한 설계민감도 해석방법을 제안하였다. 일반적으로 구조물의 주파수응답을 고려한 최적설계를 위해서는 설계변수에 대한 관심 주파수영역에서의 주파수응답 및 그의 민감도 정보가 요구되므로, 고려하는 유한요소모델이 대형일 경우에 관심 주파수영역에서의 반복적인 해석으로 인한 계산비용의 문제가 대두된다. 본 논문에서는 축소모델을 이용하여 주파수응답과 주파수응답의 설계민감도 해석을 수행하여 계산의 효율성을 극대화하였다. 민감도 계산에는 시간측면과 구현의 용이성 측면에서 장점이 있는 준해석적 방법을 이용하였다. 수치 예제를 통하여 축소기법을 이용한 주파수응답의 설계민감도 해석 결과를 유한차분법에 근거한 민감도 결과와 비교하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 이용하는 경우, 주파수응답을 고려한 최적설계를 계산비용 측면에서 매우 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 디지털 워터마크의 삽입 기법이 영상의 공간영역에서 효과적으로 이루어질 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 방법은 각 색상정보의 히스토그램을 구하여 영상에 가장 밀접한 관계를 가지는 색상별로 워터마크를 색상화소의 최하위 비트에 워터마크를 합성한다. 본 논문에서 제안하는 워터마킹은 공간영역의 합성방법에서 지적되었던 워터마크의 다양한 정보를 저장할 수 없던 문제점을 극복하였다. 또한 잡음이나 신호의 변화 에도 강인하면서도 속도는 주파수영역의 워터마킹에 비해 매우 빠르다. 본 논문에서는 주파수 영역과 공간영역에서의 합성방법과 비교하는 실험을 통해 다른 방법에 비해 높은 강인성과 주파수 영역의 연산에 비해 60% 정도의 연산속도를 가짐을 검증하여 분석하였다.
IPTV, 블루레이 디스크, DMB 등과 같은 멀티미디어 서비스에서 H.264/AVC 비디오 표준기술을 채택하고 있다. 따라서 H.264/AVC 비트스트림을 고속으로 인덱싱하기 위한 썸네일 기술이 요구 된다. 그러나 H.264/AVC는 기존 표준기술과는 다르게 인트라 모드에서도 예측방법을 이용하기 때문에 새로운 썸네일 추출방법이 요구되어 최근에 H.264/AVC 비트스트림 상에서 썸네일을 추출하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법에서는 인트라 $16{\times}16$ 모드와 연관된 블록에서 심각한 화질의 저하가 발생하며, QP 값이 커질수록 그 증상이 더 심해지는 문제점이 있다. 그리고 공간주파수 영역에서 처리하기 때문에 예측 모드에 따라 연산오류가 발생하여 이 오류가 파급되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 공간주파수 영역에서 H.264/AVC 썸네일을 추출할 때 인트라 $16{\times}16$ 예측 모드에서도 오류가 발생하지 않도록 하는 방법과 공간주파수 영역에서 발생하는 연산 오류를 보상하는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 다양한 시험 비디오 시퀀스에 적용하여 이전 썸네일 추출 방법과 비교하여 프레임에 따라 최대 PSNR 약 4dB 증가 및 주관적 화질을 향상시켰다.
기존의 비디오 워터마킹 알고리즘은 실시간 처리가 대부분 불가능하였는데, 가장 큰 이유는 압축에 강인한 알고리즘을 개발하 기 위해 삽입과 추출과정이 계산량이 많은 주파수 공간에서 이루어지기 때문이다 보통 기존의 방법들은 비디오 압축처리 중에 워터마크를 삽입하는 과정을 첨가하여 실시간 처리를 지원토록 해왔다. 그러나, 본 논문에서는 공간영역과 주파수영역에서 모두 처리하는 과정을 거치도록 하여 실시간 처리가 가능한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 워터마크를 퓨리에 주파수 영역에서 변환하여 생성한 후, 이를 공간영역으로 역변환 한 후. 공간 영역에서 비디오에 직접 삽입한다. 이 과정은 계산량이 딴이 소비되는 주파수 영역에서의 작업을 따로 실행하지 않아 실시간 처리가 가능해진다. 또한 이 방법은 비디오 스트림에도 적용 가능하며 MPEG압축과 기하학적 변화등의 다양한 공격에도 매우 강인한 결과를 보여준다.
본 논문에서는 디지털 영상 데이터에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제시한다. 디지털 데이터를 주파수 공간으로 변환시켜 인간이 잘 감지 못하는 주파수 영역과 중요한 주파수를 선택하여 대역확산통신(Spread Spectrum Communication)에서 사용되는 유사한 방법으로 워터마크를 삽입하였다. Fourier 스펙트럼 공간에서 JPEG 압축의 다양한 양자화 단계를 거쳐도 변화가 덜 민감한 Phase에서 워터마크를 삽입할 주파수 영역을 찾았다. 원본과 워터마크가 삽입된 데이터를 가지고 워터마크는 자기상관관계 특성으로 추출하였다. 그리고 다양한 신호처리(손실 압축, 필터링, 양자화)에도 워터마크를 추출하였다.
본 논문에서는 주파수 영역 적응 어레이의 계산량을 감소시키기 위한 주파수 영역 부분적응 어레이 알고리듬인 센서링(censoring) 알고리듬을 제안하고, 이를 공간평활(spatial smoothing) 기법과 결합하여 공간평활로 인한 계산량 문제를 해결할 수 있는 센서링 공간평활 알고리듬을 제안한다. 제안한 센서링 알고리듬은 CFAR(constant false alarm rate) 검파기법을 이용하여 각 주파수 대역에 간섭신호가 있는지를 판단하고 간섭신호가 있는 주파수 대역의 해당 가중치에 대해서만 적응 알고리듬을 적용한다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리듬을 사용한 GSC(generalized sidelobe canceller)가 기존의 주파수 영역 LMS(least mean square) 알고리듬을 사용한 GSC에 비하여 크게 줄어든 계산량으로 빠르게 간섭신호를 제거함을 확인하였다.
콘크리트 비파괴 검사를 위하여 배면공동모형과 교량공동모형에 대하여 시간영역 탐사와 주파수영역 탐사를 실시하였다. 시간영역 탐사는 초동주시 역산법을 이용하여 토모그래피를 작성하여 공동의 여부를 해석하였다. 주파수영역 탐사는 시간영역 기록을 푸리에 변환에 의한 주파수영역에서의 최대 주파수를 분석하여 해석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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