자기 공분산 기울기를 이용하여 음성 신호와 배경 잡음 신호를 구분할 때 구분 가능성을 높이기 위해 주파수 영역에서 음성 신호의 자기 공분산 기울기를 최대화하는 주파수 대역을 찾아내었다. 디지털 샘플링 된 음성 신호를 일정한 개수의 신호로 이루어진 블록으로 나눈 후 각 블록에 고속푸리에변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 하여 주파수 영역으로 변환한 다음 임의의 주파수 대역에서 각 블록에서의 공분산을 구하고 이 공분산 값들을 연결하는 직선 근사를 한 후에 이 직선의 기울기를 자기 공분산 기울기로 사용하는데 이 값은 음성 신호의 특성 상 주파수 대역별로 차이가 있다. 따라서 어느 주파수 대역에서 자기 공분산 기울기가 크게 나타나는지 200개의 남성 음성 파일을 이용하여 주파수 대역별로 비교 분석하였다.
본 논문에서는 이진 위상 홀로그램과 간섭계를 이용하여 디지털 데이터의 저작권을 보호할 수 있는 새로운 워터마킹 방법을 제안하였다. 먼저, SA알고리듬을 이용하여 숨겨질 마크영상의 이진 위상 홀로그램을 설계하였다. 이를 원 영상에 선형중첩 시킴으로써 워터마킹된 영상을 얻었다. 워터마킹된 영상에서 마크영상을 추출하기 위한 복호화 과정은 경로차가 같도록 구성된 마흐-젠더 간섭계를 이용하여 워터마킹된 영상의 위상변조 성분과 위상변조된 원 영상과의 간섭세기론 역푸리에 변환 함으로써 얻었다. 제안된 방법은 임의의 절단된 영상에 대해서 강인함을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인하였으며, 위상 변조 특성이 있는 LCD를 사용하여 광학적으로 구현하였다.
본 논문에서는 디지털 합성 이미지에서 보간이 발생한 영역을 검출할 수 있는 새로운 디지털 위변조 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘에서는 차분 방정식을 이용하여 각 수평, 수직, 그리고 대각선 방향에 대하여 이미지의 확대 또는 축소의 보간 여부를 증명할 수 있는 보간 계수를 측정하였다. 두 번째 알고리즘에서는 보간이 발생한 영역의 위치를 검출하기 위하여 $64{\times}64$ 픽셀 크기의 마스크 블록을 각 방향에 대하여 적용하였고, 각 블록에서 측정된 보간 계수의 크기를 색상별로 분류하여 위변조 검출 맵을 구성하였다. 위변조 검출 맵은 디지털 위조 이미지로부터 보간 영역을 판별할 수 있는 검출 도구로 사용되었다. 제안 알고리즘은 디지털 합성 이미지를 대상으로 실험하였고, 실험 결과 보간 연산이 발생한 영역과 그렇지 않은 영역을 정확하게 검출할 수 있었다.
디지털 합성 이미지는 이미지가 담고 있는 진정성을 왜곡하기 때문에 사회적인 문제가 되고 있다. 이러한 디지털 합성 이미지들은 인터넷, 잡지 또는 정치적 광고를 위한 이미지들에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 왜곡된 매체들은 이미지가 담고 있는 정보에 대한 신뢰도를 떨어트릴 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 대중에게 전달되는 정보의 혼란을 예방하기 위한 연구로써 디지털 합성 이미지를 판독하는데 목적이 있다. 대부분의 합성 이미지들은 이미지 크기 조절 및 회전을 이용하는 방법을 사용하기 때문에 합성 영역에 보간 (Interpolation)이 적용되게 된다. 본 논문은 보간의 흔적을 검출하는 연구로써 이미 보간이 적용된 영역과 그렇지 않은 영역에 재보간을 적용하여 두 영영간의 주파수 패턴을 검출하는 실험을 하였다. 이를 통해 합성에 사용된 보간 흔적을 검출하였으며 이미지 리터칭에 사용된 필터링 영역도 검출할 수 있었다.
보안 시스템에서 2-단계 위상 천이 홀로그래피를 이용하여 이진 정보 광 암호화 기법을 제안하였다. 위상 천이 디지털 간섭계는 CCD 카메라를 이용하여 위상과 크기 정보를 기록할 수 있는 기법이다. 2-단계 위상 천이는 0과 ${\pi}/2$의 위상 천이 각을 갖도록 PZT 거울을 움직여서 구현하였다. 이진 정보와 암호키는 랜덤 코드와 랜덤 위상으로 표현하였고, 디지털 홀로그램은 푸리에변환 홀로그램으로 간섭무늬는 CCD를 이용하여 256 레벨의 양자화 된 광세기로 획득되었다. 데이터 복원 시 DC 성분 제거 방법을 사용하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 데이터 복원과 양자화 과정에서의 양자화 레벨 변화량과 디지털 홀로그램 간섭무늬의 오차 픽셀수에 따른 오차 분석을 수행하였다. 이 결과를 이용하여 정보의 광학적 암호화에 적용이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 디지털방사선영상 시스템에 사용되는 평판형 검출기(flat-panel detector, FPD)를 이용하여 조직 등가 물질인 폴리메틸메타아크릴레이트(Polymethyl Methacrylate, PMMA)의 두께 변화에 따라 발생되는 산란선이 영상품질의 영향으로서 해상력 평가의 변조전달함수(modulation-transfer function, MTF)와 잡음력 스펙트럼(noise-power spectrum, NPS)으로 정량적인 영상 평가를 위한 연구를 수행하였다. 해상력-차트 팬텀 영상으로 PMMA 두께가 증가할수록 산란선의 영향이 커져 변조특성이 저하 되는 것을 알 수 있고 영상이 밝다. 결과는 영상의 잡음이 많아진다는 것을 알 수 있는데 공간주파수 별로 확인하기 위해 푸리에 변환으로 잡음력 스펙트럼 영상을 얻었다. 그러므로 영상에서 피사체로서 PMMA 두께 증가에 따라 산란선의 변화를 MTF로 평가하여 해상도 특성변화와 2차원 잡음력 스펙트럼을 1차원 값으로 나타낸 결과를 통해 PMMA 두께와 잡음은 비례하는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 차동 직교 위상 편이 변조 방식 (DQPSK)의 직교주파수 분할다중 (OFDM) 기반의 단파 (HF) 대역 통신시스템을 제안한다. 제안 시스템은 약 3 kHz의 대역폭에서 약 3.6 kbps의 전송속도를 지원한다. 디지털 변복조부는 32-point 고속 푸리에 변환 프로세스를 이용한다. 한편, 각각의 부반송파 데이터가 DQPSK 변조를 이용한다. 그래서, 복조기는 반송파 위상 복구 회로와 심볼 타이밍 복구 회로를 필요로 하지 않는 장점이 있다. 또한, 각 부반송파는 개별적으로 CRC 오류 검출 코드를 사용함으로서, 다중경로 페이딩에 의한 비트 오류를 간단히 해결할 수 있다.
본 논문은 다양한 영상 획득 과정에서 발생하는 에일리어싱 성분과 잡음을 동시에 제거하기 위하여 공간-주파수 분석 기반사전 학습(dictionary learning)을 사용한 방향 적응적 영상 개선 알고리듬을 제안한다. 제안된 기술은 i) 학습된 사전과 결합된 웨이블릿-푸리에 변환을 이용하여 에일리어싱 및 잡음 영역을 검출하는 단계와, ii) 검출된 영역에서 방향 적응적 계수 축소기법을 이용하여 에일리어싱을 제거하는 동시에 잡음을 억제하는 단계로 구성된다. 제안한 방법은 공간-주파수 성분을 동시에 분석하여 특정 위치와 특정 주파수 성분을 선택적으로 제거하기 때문에, 검출된 영역에서 에지 성분을 보존하면서 에일리어싱 제거와 잡음 억제를 가능하게 한다. 실험 결과를 근거로 제안된 방법은 기존 알고리듬들과 비교할 때 주요 고주파 성분들의 억제 및 아티펙트 발생을 최소화하며 에일리어싱과 잡음을 제거함으로써 디지털 영상의 리샘플링, 초고해상도 영상 생성, 로봇비전 등과 같은 다양한 영상 획득 장치에 적용될 수 있다.
영상을 검색하는 데에는 형태, 색상, 질감 등 여러 가지 특징을 사용 할 수 있다. 그 중 가장 활발한 연구가 이루어지고 있는 분야가 형태 정보와 색상 정보를 이용하는 분야이다. 형태 정보를 이용하는 검색 방법에는 2D 모멘트와 푸리에변환 등의 방법이 유명하다. 또 다른 방법으로는 CSS(Curvature Scale Space)가 있는데, 이는 윤곽선 정보를 이용하여 윤곽선의 굴곡을 2D 그래프로 표현하여 그 그래프의 극대점을 특징 값으로 사용하여 영상을 비교 검색하는 방법이다. 기존 CSS 방법에는 몇 가지 문제점이 있어서 본 논문에서는 기존 방법을 향상시킨 ICSS 방법을 사용하여 영상을 검색한다. 색상 정보를 이용하는 방법에는 RGB 색상정보를 이용하는 방법과 HSI 색상정보를 이용하는 방법 등이 있는데 본 논문에서는 HSI 색상정보를 이용하여 색상 히스토그램으로 표현한 후 영상의 비교 척도로 사용하였다. 영상의 유사도를 측정하는 방법으로는 유클리디언 디스턴스를 주로 사용하는데, 본 논문에서는 정확도와 검색 시간을 단축시키고자 DTW를 사용하여 영상의 유사도를 측정하였고, 유클리디언 디스턴스를 사용했을 때와 비교하여 성능 향상 결과를 보인다.
본 논문에서는 미상의 통신신호에 대한 자동 변조 인식을 위하여 심층신경망인 딥뉴럴네트워크를 적용하여 변조 형태를 식별하고 그 성능을 분석하였다. 신경망 입력 데이터는 변조된 신호의 시간영역 디지털샘플 데이터, FFT(Fast Fourier Transform)를 적용한 주파수영역 데이터, 시간 및 주파수영역 혼합데이터를 사용하여 각각의 변조인식 성능을 확인하였다. 아날로그 변조 및 디지털 변조 신호 11종에 대하여 -20~18 dB 까지 다양한 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서 변조인식 성능을 확인하고 그 성능을 분석하였으며, 입력 데이터의 종류에 따른 학습 속도를 확인함으로써 제안한 방법이 실제적인 자동변조 인식 시스템 구축에 효과적인 방법임을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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