센서 데이터를 활용한 행동 감지 연구는 인간 행동 인식을 선행연구로 진행되었으며, 인식의 정확도를 높이기 위해 전처리, 보간, 증강 등을 통한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 센서 데이터 증강을 통하여 반려동물의 행동 감지를 제안한다. ODROID 단일 보드 컴퓨터와 6축 센서(가속도, 자이로) 데이터를 탑재한 소형 디바이스를 사용하여 블루투스 통신을 통해 웹 서버 DB에 저장한다. 저장된 데이터는 이상치, 결측치 처리 후 정규화를 통해 시퀀스를 구성하는 전처리 과정을 거친다. 이후 GAN을 기반으로 한 시계열 데이터 증강을 진행한다. 이때, 데이터 증강은 입력된 텍스트에 따라 센서 데이터로 변환하여 데이터를 증강한다. 학습된 딥러닝 모델을 바탕으로 행동을 감지 후 평가 지표에 따라 모델 성능을 검증한다.
비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면진환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상의 B(Bidirectional) 프레임의 특성을 복호화 과정을 거치지 않고 직접 추출하여 I(Intra), P(Predictive), B(Bidirectional) 프레임에 제안받지 않고 장면전환을 검출해 내는 방법을 제안한다. 장면전환 검출을 위해 복호화 하지 않고 필요한 데이터만을 추출해 내어 B 프레임의 특징만을 이용해 검출하므로 빠르면서도 정화한 장면전환을 검출한다. 또한 카메라 움직임이나 빛의 변화 같은 잡음에 강건한 방법을 제안한다.
본 논문은 DCT기반에서 AC 및 DC 성분에 워터마크를 삽입하는 워터마킹 방법을 제안하였다. DCT는 원영상을 8×8 블록으로 나누어서 행하였으며, 삽입한 워터마크 데이터는 평균 0, 분산 1, 길이가 1000인 정규분포 랜덤시퀀스를 사용하였다. 이 워터마크 데이터의 크기에 따라 DCT의 DC 및 AC 성분에 삽입한다. 제안한 워터마킹 알고리듬의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안 방법이 기존의 워터마크 방법보다 비가시성 및 견고성 면에서 우수함을 확인하였다
본 논문에서는 로봇과 사람의 자연스러운 감정 소통을 위한 비디오 시퀀스 표정생성 대화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 실시간 비디오 데이터로 판단된 관객의 감정 상태를 반영한 대답을 하며, 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 대화의 맥락에 맞는 로봇의 표정을 실시간 생성한다. 본 논문에서 관객의 표정을 위해 3만여개의 비디오 데이터로 학습한 결과 88%의 학습 정확도로 표정 생성이 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구는 로봇 표정 생성에 딥러닝 방식을 적용한 것에 그 의의가 있으며 향후 대화 시스템 자체에도 딥러닝 방식을 확대 적용하기 위한 초석이 될 수 있다는 점에 의의가 있다.
PAPR을 극복하기 위해서 SLM, PTS, SPW와 GD 같은 많은 연구들이 진행되었다. 본 논문에서는 PAPR을 줄이고 늘어난 계산량을 GD방식과 Radix-2 DIF IFFT 과정을 통하여 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 그리고 특정값을 설정하여 일정한 특정값을 만족하는 경우에는 제안된 방식의 일부분만으로 특정값을 만족하는 데이터 시퀀스를 선택하여 전송할 수 있고, 그렇지 못한 경우는 성능 향상을 위해 남은 부분을 수행하여 가장 적은 PAPR을 갖는 데이터 시퀀스를 선택하여 전송하는 방식이다.
본 논문에서는 SLM, PTS 그리고 DSI와 같은 OFDM 시스템에서 발생하는 높은 PAPR 문제를 해결하기 위한 기존의 PAPR 저감 기법들에서 나타나는 부가정보 전송의 필수성, 시스템 복잡도 및 계산량 증가와 같은 단점들을 해결하기 위해 입력되는 정보의 상관도를 이용하는 새로운 PAPR 저감 기법을 제안한다. 제안된 새로운 PAPR 저감 기법의 예로 Method 1과 Method 2를 제시한다. Method 1은 IFFT에 입력되는 병렬 데이터 시퀀스내의 최소 부분 시퀀스들 간의 상관도를 낮추어 주는 방식이며, 보다 많은 자체 상관도를 저감하기 위해, Method2는 최소 부분 시퀀스들 간의 상관도 뿐만 아니라 최대 부분 시퀀스들 간의 상관도 또한 낮추어준다. 성능 분석 결과에서, Method 1과 Method 2는 각각 0.5 $\~$ O.8 dB와 1 $\~$ 1.2 dB의 PAPR 저감 효과를 보였다. 이는 기존의 기법들보다 PAPR저감 효과는 작게 나타나지만 기존의 기법들이 갖는 여러 단점들을 해결할 수 있는 장점을 갖는다. 또한 보다 자세한 자체 상관도 저감을 통해 보다 큰 PAPR저감 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 비디오 저장이나 검색과 같은 비디오 정보 처리를 위한 중요한 기초 연구로써 비디오의 표현을 위한 효과적인 기법을 제안한다. 비디오 데이타 세트는 수초에서 수분 사이의 상연 시간을 갖는 비디오 클립들의 집합이며, 각 비디오 클립은 연속된 비디오 프레임들로 구성되어 있다. 이 비디오 클립은 다차원 데이타 시퀀스(multidimensional data sequence: MDS)로 표현될 수 있으며, 프레임 사이의 시간적인 정보를 고려하여 비디오 세그먼트로 나누어 지고, 한 클립 내에서 서로 유사한 세그먼트들은 다시 비디오 클러스터로 군집화된다. 따라서, 각 비디오 클립은 소수 개의 비디오 클러스터로 표현되어 진다. 본 논문에서 제안한 비디오 세그멘테이션 및 클러스터링 알고리즘 VDCLuster는 사전에 정의된 일정 수준의 클러스터링 품질을 보장하고 있으며, 다양한 비디오 시퀀스에 대한 실험을 통하여 알고리즘의 효과를 입증한다.
선택사상기법(selected mapping; SLM)은 직교 주파수 분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing; OFDM) 시스템에서 최대전력 대 평균전력의 비 (peak to average power ratio; PAPR)를 감소시키는 잘 알려진 기법이다. 본 논문에서는 SLM 기법의 전송 후보 시퀀스를 발생시키는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 SLM 기법은 M-ary 심볼의 위상을 회전시켜 전송 후보 시퀀스를 발생 시키지만, 제안된 방법은 원 신호의 이진 데이터에 m-시퀀스를 곱하여 전송 후보 시퀀스를 발생시킨다. 제안된 방법의 PAPR 감소 성능은 기존의 SLM에 비해 우수하였고, 모의실험 결과로부터 적은 수의 부 반송파를 사용하는 시스템에서 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
국내외적인 이동멀티미디어 방송 시장의 급속한 성장과 더불어 동일한 주파수 대역에서 기존 T-DMB 시스템에 비해 더 많은 데이터 전송률을 얻기 위해, T-DMB 시스템에 계층변조를 적용하여 전송률을 높이는 연구가 국내외적으로 추진되고 있다. 기존 T-DMB 시스템의 DQPSK 신호에 새로운 변조방식으로 변조된 신호를 더하여 계층변조 하는 경우에, 새로 추가되는 신호에는 한 개 이상의 변조방식이 적용될 수 있다. 이러한 경우의 일례는 DQPSK-BPSK 및 DQPSK-QPSK 변조가 있을 수 있다. 이와 같이 새로 추가되는 신호에 한 개 이상의 변조방식이 적용된 경우에, 수신단에서 새로 추가된 신호에 적용된 변조방식을 용이하게 검출하기 위한 수단이 필요하다. 이것을 위하여 PRS 신호에 PN 시퀀스를 계층변조 형태로 추가하여 수신단에서 PN 시퀀스의 상관을 취하여 새로 추가되는 신호의 변조방식을 검출하는 방법을 제안하고, 실험 결과를 제시한다.
본 논문에서는 디지털콘텐츠 식별자 연계 표준인 UCI 정보를 이용하여 효율적인 디지털 콘텐츠의 관리가 가능한 무손실 비디오 워터마킹 기법을 이용하였다. 제안한 기법은 각 비디오 프레임의 히스토그램의 특정 구간의 화소값을 수정함으로써 워터마크를 삽입한다. 4CIF 크기의 테스트 시퀀스를 통한 실험결과 화질의 열화가 적으면서도 UCI 정보를 100% 왜곡없이 검출이 가능하였으며, 원본 디지털 비디오 콘텐츠도 모든 테스트 시퀀스에서 100% 복원이 가능하였다. 제안한 기법은 디지털 비디오에 UCI 정보를 직접 삽입하여 메타데이터가 없을 경우 콘텐츠만으로도 콘텐츠의 식별이 가능하고 콘텐츠로부터 추출한 UCI 정보를 통하여 효율적인 관리가 가능하면서 유사시 원본 콘텐츠를 손실없이 복원이 가능할 수 있어 영화, 방송 등의 다양한 비디오 콘텐츠의 관리를 위해 응용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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