휴대용 무선 단말기에서 사용할 수 있으며, 기존 워터마크 방법이 가지고 있는 화질 저하의 문제점을 해결하기 위한 왜곡이 없는 이미지 인증을 위한 블록 기반 정보 은닉 기법을 제안하였다. 콘텐츠에 관련된 디지털 서명을 기존 영상의 하단에 동일한 화소 값을 가지는 $8{\times}8$ 블록단위의 영상으로 변환하여 추가하고 압축한 다음, 저장할 때 JPEG 파일 스트림의 영상 사이즈 부분을 카메라에 설정된 화소수로 바꿔줌으로써 삽입된 영상서명을 은닉한다. 실험결과, 제안한 방법은 영상서명 은닉을 위해 추가되는 비트가 0.1% 이하로 미세함을 검증하였으며, 화질저하 없이 영상인증이 가능한 방법임을 확인할 수 있었다. 나아가 제안방식은 의료영상, 스마트폰 및 DSLR 등 카메라를 사용하는 다양한 임베디드 시스템에 활용할 수 있다.
TV나 디지털 사이니지와 같은 화면표시장치들이 점점 커져감에 따라, 미디어의 종류가 UHD, 파노라마, 퍼즐형 미디어와 같은 광각의 미디어로 변하고 있다. 특히, 파노라마 및 퍼즐형 미디어는 스티칭을 통해 복수개의 카메라로 촬영된 비디오 클립을 합성한 형태로 구성된다. 그러나, 스티칭 과정의 처리 시간이 오래 걸리기 때문에 실시간 서비스에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 스티칠 처리 시간을 감소하기 위한 방법으로, 영상간의 공간적 연관관계를 알려주는 2D Adjacency Matrix를 생성하는 것을 제안한다. Discrete Cosine Transform (DCT)를 사용하여, 비디오 소스의 각 프레임을 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환 시킨다. 앞서 언급한 DCT 계수를 기반으로 효과적으로 이미지들의 공간적 연관관계를 알려주는 2D Adjacency Matrix를 생성한다. 본 논문에서는 각각의 비디오 클립들로부터 파노라마 영상과, 퍼즐형 미디어를 생성하기 위해 DCT를 이용한 2D Adjacency matrix 생성 방법을 제안한다.
DVR(Digital Video Recorder)시스템은 기존의 아날로그 테이프 저장 시스템과는 달리 영상 입력을 디지털 신호로 변환하여 압축 저장하는 장치로서 기존의 실시간 감시, 녹화, 검색 기능의 개선은 물론 워터마킹, 무선 감시 등의 부가기능 추가 및 응용이 가능하게 되어 아날로그 테이프 저장 장치를 대체해 가고 있다. DVR 시스템에서 녹화 및 검색용 동영상 파일 포맷으로는 AVI 포맷이 가장 널리 쓰이고 있다. 그러나 AVI 포맷은 구조적인 문제로 DVR의 녹화와 검색을 위해 최적이라 할 수 없다. 일부 DVR 업체에서는 AVI 포맷을 대체하기 위한 자체 포맷을 개발하여 사용하고 있지만 공개된 파일 포맷은 없는 실정이다. 본 논문에서는 DVR 전용 파일 포맷인 ESP 포맷을 제안한다. ESP 파일 포맷은 AVI 포맷의 문제점을 해결하면서 AVI 포맷의 장점들은 최대한 적용하였다. ESP 포맷은 다중 스트림 녹화 및 이벤트 녹화도 지원하여 기존 DVR 시스템의 녹화 및 검색 기능을 개선시킨다.
기존의 디지털 워터마킹 기술은 대부분 삽입과 검출에서 같은 키를 사용하는 대칭 키 방식이다. 이러한 대칭 키 워터마킹 방식은 검출을 쉽게 할 수 있는 반면에 공격자에 의하여 검출기의 비밀 키 정보가 유출될 경우 삽입 정보가 제거되거나 변조되는 치명적인 공격을 받을 수 있다. 따라서 최근에는 삽입기에서 삽입한 비밀 정보를 검출기에서 공개 키를 이용하여 검출하는 비대칭 워터마킹(Asymmetric Watermarking) 방식이 차세대 워터마킹 기술로 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 선형 연립방정식의 해집합을 이용하여 개인 키의 탐색 공간을 효과적으로 확장하였다. 또한 공개 키로부터 개인 키를 유출할 수 없도록 하기 위하여 공개 키의 생성은 안전한 선형변환 방식에 기초하였으며 높은 상관도 검출이 가능하도록 구성되었다. 실험결과 워터마크가 삽입된 영상에서 1bit의 정보 뿐만 아니라, 멀티 bit의 정보에 대한 공개 키 상관도 검출이 정확히 이루어짐을 확인할 수 있었으며 JPEG 압축 후에도 높은 상관도 검출이 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 추가 설비 없이 기존 CCTV 영상을 디지털 영상 처리를 통하여 미세먼지 농도를 측정하는 방법을 제안한다. 영상처리 알고리즘은 노이즈 제거, 샤프닝, ROI 지정, 엣지 강도 계산, HSV 변환을 통한 보정 순으로 구성되며 C++ OpenCV 라이브러리를 이용해 구현하였다. 한달동안 캡쳐한 CCTV 이미지들에 본 알고리즘을 적용한 결과 ROI 영역에 대해 계산된 엣지 강도는 미세먼지 농도와 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 두 데이터간 상관관계를 추론하고자 MATLAB을 이용하여 거듭제곱 방정식 형태의 추세선을 수립하였으며 그 추세선으로부터 이탈한 데이터 포인트들의 개수는 12.5% 내외로 나타나 전체적으로 약 87.5%의 정확도를 보였다.
최근에는 디지털 변환이 확대됨에 따라 많은 기업들이 퍼블릭 클라우드 서비스를 이용하거나 자체 데이터센터를 구축하고 있다. 소프트웨어 정의 스토리지는 클라우드 플랫폼에서 데이터를 저장하기 위한 핵심적인 솔루션으로 전세계적으로 이용이 확대되고 있다. 소프트웨어 정의 스토리지는 전체 스토리지 자원을 하나의 저장장치와 같이 가상화하여 사용할 수 있고 유연한 Scale-out을 지원하는 장점이 있는 반면에, 가변 크기의 오브젝트 방식으로 인한 디스크의 이용에 불균형이 발생하고, 장애를 유발할 수 있다. 본 연구에서는 디스크 이용의 불균형 문제를 해결하기 위하여 스토리지의 상태정보를 바탕으로 디스크의 가중치를 최적화하여 오브젝트를 재분배하는 방법에 대하여 제안하고, 그 실험 결과를 제시하였다. 실험을 수행한 결과, 디스크의 최대 이용률이 89%에서 79%로 10%만큼 감소한 것을 확인하였다. 디스크의 이용률을 최적화함으로써 장애를 예방하고, 더 많은 데이터를 균등하게 저장할 수 있어 효율적인 스토리지 이용이 가능할 것으로 기대된다.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문은 의료영상 표준인 R_CDM(Radiology Common Data Model)으로 변환하고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델(CDM : Common Data Model)과 연계에 중점을 두어 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 시스템을 모델링하였다. 이렇게 변환된 데이터 집합을 기반으로 인공지능 학습 플랫폼에서 수행 과정을 결과로 보인다. 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.
본 논문에서는 기존 폴딩 구조의 A/D 변환기(ADC)가 지닌 경계조건 비대칭 오차를 극복하기 위해 홀수개의 폴딩 블록을 사용한 1.2V 8b 800MSPS CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 저 전력소모를 위해 폴딩 구조에 저항열 인터폴레이션 기법을 적용하고, 높은 folding rate(FR=9)를 극복하기 위해 cascaded 폴딩 구조를 채택하였다. 특히 폴딩 ADC의 주된 문제인 아날로그 신호의 선형성 왜곡과 offset 오차 감소를 위해 홀수개의 폴딩 블록을 사용하는 신호처리 기법을 제안하였다. 또한 스위치를 사용한 ROM 구조의 인코더를 채택하여 $2^n$ 주기를 가지지 않는 디지털 코드를 일반적인 바이너리 코드로 출력하였다. 제안하는 ADC는 $0.13{\mu}m$ 1P6M CMOS 공정을 사용하여 설계되었으며, 유효면적은 870um$\times$980um이다. 입력주파수 10MHz, 800MHz의 변환속도에서 150mW의 낮은 전력소모 특성을 보이며 SNDR은 44.84dB (ENOB 7.15bit), SFDR은 52.17dB의 측정결과를 확인하였다.
전자기유도(electromagnetic induction) 현상을 이용한 비파괴진단기법으로 최근까지 와전류탐상기법, 교류장측정기법, 자속누설검사기법, 그리고 원격장검사기법 등이 개발되어 활용되고 있었다. 이 기법중 와전류탐상기법은 오늘날 발전설비, 화학, 조선 및 군수설비 등의 열교환기 전열관 비파괴검사에 널리 적용되고 있다. 와전류탐상검사 시스템의 구성은 기능별로 와전류신호 합성 모듈, 아날로그 모듈, 디지털 신호처리를 위한 아날로그-디지털 변환 모듈, 전원공급장치 및 신호취득 평가 프로그램 등으로 구성되며, 본 연구에서는 다중채널방식의 와전류탐상검사 장치(하드웨어) 개발에 필요한 구성 요소중 1차적으로 와전류신호 합성 모듈, 아날로그 모듈을 설계 개발하였다. 본 연구에서 개발한 와전류탐상검사 장치의 특정은 주파수영역 및 시간영역 다중화 방식에 의한 최대 4개 주파수의 동시 적용이 가능한 다중채널장치이다. 와전류신호 합성 모듈, 아날로그 모듈을 구성하는 각 회로에서 와전류신호 발생, 변조, 전처리, 변조 및 신호 디스플레이를 위한 신호가 적절하게 처리되어 최종적으로 와전류신호 평가에 필수적인 리사쥬신호가 임피던스 평면 내에 디스플레이 되는 것을 확인하였다.
텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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