본 논문에서는 복잡한 랜덤 배경 하에서 위치하고 있는 게임 플레이어의 얼굴 영상을 스테레오 매칭을 이용하여 배경과 분리하여 추출할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 사람과의 상호 작용이 필요한 게임일수록 사람의 동작이나 각 부위에 대한 인식이 필요하다. 이 방법은 게임 이외에도 보안 시스템, 의류 시뮬레이션, 3D 모델링 그리고 로보틱스와 같은 분야에 적용될 수 있다. 스테레오 매칭에 관해서는 많은 연구가 있어왔으며, 기본적으로 영역기반 방법과 특징기반 방법으로 분류될 수 있다. 본 논문의 제안 방법 에서는 영역기반 방법으로 처리를 시작하고, 다단계 크기의 윈도우를 적용하여 물체의 경계선을 찾는 작업을 진행한다. 각 윈도우 크기에 대하여 유사성 커브가 생성되며, 이 값은 물체의 경계선을 판별하는 특징으로 사용된다. 전단계에서 생성된 코어스(coarse) 영역은 유사성 커브 방식에 의하여 머지 작업을 거치며, 최종적으로 대상 물체의 영상을 추출하게 된다.
본 논문은 비디오 워터마킹에 관한 연구로서 기존의 DCT변환을 한 후 동영상에 워터마크를 삽입하는 방법과는 달리, 압축과정이나 다른 다양한 공격에 대한 강인성에 초점을 두었다. 이 기법은 DWT 기반의 블라인드 비디오 워터마킹으로서 인간 시각적 특성에서 비지각성을 유지하기 위한 방법이다. 칼라영상을 LUV 좌표계로 변환하여 인간 시각에 둔감한 U영역에 서로 다른 장면의 I-프레임에 대해서 웨이블릿 영역 안에 8bit-plane을 한 후, 1단계 웨일블릿 변환을 거친 부호화된 워터마크에 랜덤한 키를 이용하여 삽입한다. 이 기법은 독립적인 워터마크를 HH1를 제외한 나머지 고주파 부대역 영역에 워터마크를 삽입하고 추출 시에는 삽입된 키를 이용하여 추출하였다. 그리고, 제안한 비디오 워터마킹 알고리즘은 효과적으로 풀리지 않았던 프레임 드로핑과 같은 공격들에 대한 강인함을 기존의 방법과 비교 실험하였다. 이는 최초의 영상 없이 삽입된 워터마크 정보를 실시간으로 검색하여 추출할 수 있다.
멀티미디어 기술과 인터넷의 급속한 발전으로 인해 영상 데이터의 복사가 더욱 쉬워지고 있다. 이러한 작품들을 보호하기 위해 데이터 안에 저작권을 표시할 수 있는 기술들이 필요해지고 지난 몇 년간 데이터에 다른 정보를 삽입할 수 있는 많은 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 RGB 칼라 영상을 인간 시각 특성을 나타내는 I.UV 좌표계로 변화하여 인간 시각에 둔감한 U영역에 키를 이용하여 랜덤하게 워터마크를 삽입하고 추출하는 워터마킹 기법을 제안한다. 또한 웨이브릿(Wavelet) 변환을 사용하였으며 비교적 공격에 강한 고주파수 영역에 삽입하였고 추출시는 삽입한 키 값을 이용하여 워터마크를 추출한다. 제안한 워터마킹 기법은 시각적으로 보이지 않고, 가우시안 노이즈(Gaussian Noise) 및 필터링(filtering)에도 견고함을 보인다.
본 연구에서는 다양한 density profile 특징추출에 기반한 염색체 자동분류방법들의 성능을 비교분석하였다. density profile은 염색체의 밴드패턴을 가장 잘 표현한 특징으로 염색체의 중심축을 구성하는 화소들의 밝기 값을 추출하는 방법이다. 염색체의 밴드패턴은 염색체의 끝단까지를 잘 표현해주어야만 정확한 염색체번호를 확인할 수 있다. 따라서 염색체의 중심축을 추출하여 염색체 끝단까지 확장 처리한 방법에 대한 성능을 확인하였다. 염색체 중심축에 위치한 화소만을 이용한 프로파일은 잡음에 민감할 수 있으므로 이를 해결하기 위하여 염색체의 중심축에 대한 화소 값 대신 주변 밝기 값들에 대한 평균을 이용한 국소평균방법과 중심축의 수직라인 상에 존재하는 화소 값들에 대한 평균을 구한 수직평균방법을 비교하였다. 분류알고리즘은 k-NN을 사용하였고, 실험데이터는 (주)Gendix 로부터 제공받은 임상적으로 정상인 100명(남자 50명, 여자 50명)으로부터 추출한 4600개의 염색체 영상을 훈련데이터와 테스트데이터로 각각 50%씩 랜덤하게 분리하여 실험하였다. 실험결과 중심축을 확장하고 수직평균에 대한 프로파일을 특징으로 추출하여 분류한 경우가 가장 좋은 성능을 보였다.
지리정보시스템에서 사용되는 지도는 사용되는 목적과 활용 분야에 따라 다양한 종류가 있다. 본 논문은 지리정보 시스템을 위한 여러 가지 종류의 지도 중 관광안내 지도를 자동화된 방법으로 생성하는 방법에 관한 논문이다. 이를 위하여 지형도로부터 노선도와 레이블, 아이콘정보 등을 추출하고 분석하여 시각화하였으며, 시각화한 정보들을 편리하게 표현할 수 있는 알고리즘들을 연구하였다. 이때 발생하는 레이블과 아이콘의 중첩을 랜덤화된 재배치 알고리즘을 통하여 개선하였다.
본 논문은 칼라 패턴의 감성 평가를 위해 러프 집합 이론이 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다. 우리는 주어진 랜덤 칼라 패턴을 보여주고 사람들로 하여금 감성 평가를 하게 하여 수집된 심리학적 실험 데이터를 기반으로 VPRS(Variable Precision Rough Set) 이론을 적용, 관련 규칙들을 추출하였다. 이러한 규칙들은 벽지 등의 컬러 패턴들에 대한 근사적인 감성 평가 뿐만 아니라, 이미지 속성 공간을 언어적 이미지 스케일로 표현된 감성 공간으로 매핑 시키기 위한 적응 퍼지 시스템 등의 초기 조건으로도 사용할 수도 있다.
최근 스마트폰의 이용 사례가 증가함에 따라, 스마트폰에 내장되어 있는 다양한 센서를 이용하여 인간의 행동을 인식하기 위한 연구가 많은 각광을 받고 있다. 본고에서는 인간의 기본적인 행동 중에 앉기, 걷기, 달리기 등의 행동 특성을 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 통하여 분석하고 인간의 기본적 행동을 자동으로 인식하기 위한 방법에 대하여 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로는 스마트폰에 내장되어 있는 3차원 가속도 센서로부터 추출된 데이터를 시간축에서 샘플링하여 인간의 행동을 인식하기 위한 기댓값 최대화 알고리즘, 랜덤 포레스트, 딥러닝 기반의 기계학습 방법을 비교하여 각 기계학습 알고리즘의 장단점을 분석한다.
본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quentization) 신경회로망의 새로운 가중치 초기화법을 제안하고 이를 얼굴인식 시스템에 적용하였다. 제안한 방법은 초기가중치를 패턴 결정 경계면 주변에 설정함으로써 인식율을 높이는 방법이다. 얼굴인식의 특징 추출 방법으로서는 주성분 분석, 모멘트, 푸리에 기술자, 모멘트+주성분 분석 및 푸리에 기술자+주성분 분석 등을 사용하여 실험하였으며, 인식부의 LVQ 신경회로망에 제안된 방법을 적용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 초기가중치를 최초 패턴으로 가지는 경우, 평균값을 취하는 경우, 랜덤하게 사용하는 경우 등에 비해서 우수한 인식율을 보임을 알 수 있었다.
엔진이나 콤프레셔 등과 같은 기기 진동의 동특성은 불규칙적으로 변동하는 성분을 갖는 랜덤 프로세스로 그것을 수학적으로 명확히 기술하는 것은 어렵다/sup 1)/. 하지만 통계학적인 입장에서 시계열 데이터를 보면 시계열 데이터가 확률변수로서 각각의 모집단에 속한다. 따라서 이 점에 주목하여 시계열의 확률적인 특징을 추출하는 것으로, 각각의 시계열 데이터를 확률공간으로 구별하는 것이 가능하다면 시계열 데이터에 의해 표현되어진 상태의 식별가능하다는 이론이 성립된다/sup 2)/.(중략)
본 논문에서는 POSC 기반의 3D 메쉬 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 3D 메쉬를 두 가지의 제약 조건 집합으로 수렴 조건을 만족할 때까지 반복 투영한다. 이들 집합은 워터마크를 삽입하기 위한 강인성 집합 및 비가시성 집합으로 구성된다. 원 모델없이 워터마크를 추출하기 위하여 제안한 방법에서는 워터마크가 삽입되는 위치 정보 및 결정치를 이용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 메쉬 간단화, 절단, 아핀 변환, 및 랜덤 잡음 첨가 등의 공격에 우수한 강인성을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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