본 논문에서는 t = 2인 3진 BCH 코드를 기반으로 하는 새로운 스테가노그라피 방법을 제시한다. 제안 된 방법에서는 JPEG 영상으로부터 추출된 DCT 계수들에 데이터 은닉을 하기 위해 t = 2인 강력한 BCH 코드를 사용하였다. 제안하는 데이터 은닉 기술은 삼진 BCH 코드(t=2인 경우)에서 다양한 해결책을 찾기 위한 접근으로 제안된 룩업테이블을 사용하였다. 고안된 룩업 테이블 접근법은 데이터 은닉을 위해 수정이 필요한 DCT 계수들의 위치를 빠르고 효율적으로 연산 가능하게 하였다. 제시된 데이터 은닉 기술은 삼진 BCH 코드를 이용하는 최초의 스테가노그라피 기술이다. 실험 결과를 통해 이진 BCH 코드에 비해 삼진 BCH 코드를 사용하는 것이 우수함을 명확하게 증명하였다.
Recently, the research about color matching for the input/output devices of printing process is progressing rapidly by the digitization. The calibration method of flatbed scanner widely used as an input device for prepress process is especially important for color proofing of high quality color prints. In this paper, scanner calibration method using 3-dimensional look-up table and tetrahedral interpolation was examined and analysed comparatively on the three kinds of original copies, such as photograph, dye sublimation proof and ink jet print for IT8.T/2 target.
산업현장에서의 3-D 이미지의 활용은 영화, 애니메이션, 산업 디자인, 의학, 그리고 교육과 공학분야에서 많은 영향을 미치고 있다. 90년대부터 두 개의 영상을 이용하여 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 활발한 연구가 진행되기 시작하면서 3-D 정보 획득에 관한 연구가 진행되었다. 3-D 정보를 획득하는 방법으로, Structured Light 기법은 제어할 수 있는 점, 선, 격자, 원모양의 광원을 대상물체에 투사하며, 대상물체에 형성된 실루엣을 시각센서로 3-D 정보를 추출하는 방식이다. 또 다른 Time of flight 방식은 초음파를 이용한 방법과 레이저를 이용한 방법이 있으며, 그 외에도 쌍안비젼, Shape from Shading, Surface from Texture 그리고 Focusing 등의 원리를 이용한 기법이 있다. 이런 방범들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서는 삼각측량 시스템을 만들어 룩업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구하였다.
2진(binary) MQ 산술부호화는 최근 들어 멀티미디어 압축 표준시스템에 기본 엔트로피 방식으로 사용되고 있다. MQ 산술부호기는 JBIG2와 JPEG2000에 적용되면서 압축성능을 인정받기 시작했다. 최근에 차세대 동영상 부호화 표준인 HEVC (high efficiency video coding)에는 산술부호화가 단일 엔트로피부호화로 채택되면서 그 중요성이 커지고 있다. 기존의 2진 MQ 산술부호기는 RANGE(구간)을 분할하는 과정에서 곱셈을 없애면서 근사화 방법을 사용하고 있다. 이 경우 MPS/LPS의 구간이 뒤바뀌는 경우가 발생하며 출력비트가 늘어날 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 완화하기 위하여 근사식을 사용하는 대신에 룩업테이블 형태로 AQe의 값을 양자화하여 계산에 적용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법의 압축 성능을 실험을 통해 확인한 결과, 2진영상 압축표준 방식인 JBIG2의 경우 약 4%의 압축율의 개선을 보였다. 정지영상 압축표준인 JPEG2000의 경우 약 1%정도의 개선을 가져왔다. 룩업테이블을 사용하기 때문에 계산량이 기존방법에 비해 늘지 않는다.
3차원 물체에 대한 디지털 홀로그램을 합성할 때 사용되는 기존의 LT(look-up table) 방식은 고속연산은 가능하나 과도한 데이터 저장 공간을 요구하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 LT 방식의 연산속도는 그대로 유지하면서도 데이터 저장용량을 획기적으로 줄여줄 수 있는 새로운 룩업테이블 방식인 N-LT(novel look-up table) 제시하였다. 즉, 제안된 방식에서는 기존 LT 방식에서와 같이 3차원 물체의 모든 방향의 포인트가 아닌 각 깊이 방향의 포인트에 대한 요소 프린지 패턴만을 저장하고, 그 깊이 평면에 존재하는 포인트들의 프린지 패턴은 요소 프린지 패턴을 이동시켜 계산하게 된다. 실험 결과 제안된 N-LT 방식은 기존의 광선추적(ray-tracing) 방식에 비해 48.7배의 속도향상을 갖고, 기존의 LT 방식에 비해 1/217 정도의 데이터 공간이 필요함이 분석되었다.
본 논문에서는 그래픽 프로세싱 분야와 디지털 신호 처리 분야에 응용될 수 있는 로그수체계(Logarithm Number System; LNS) 기반의 제산기와 제곱근기를 설계하였다. 설계된 제산기와 제곱근기는 부동소수점 대신 16.16의 고정소수점 방식을 사용하여 모바일 환경에서 저전력/저면적으로 동작하도록 하였다. 설계된 제산기와 제곱근기는 이진수-로그 변환기, 감산기, 로그-이진수 변환기 등으로 구성되어 있다. 특히, 이진수-로그 변환시 룩업테이블(Look Up Table; LUT)을 사용하지 않고 6-영역의 근사화 방법을 이용한 조합회로로 구현함으로써, 기존의 룩업테이블로 구현한 방식에 비해 게이트 수가 감소되도록 하여, 제산기 3,130, 제곱근기 1,280 게이트로 구현되었다. 연산정밀도를 높이기 위해 에러 보상방법을 적용하였으며 연상 정밀도 분석결과 평균 퍼센트 에러가 가각 3.8% 와 4.2%로 평가되었다.
고속 IP 주소 룩업(lookup)은 고속 인터넷 라우터의 성능을 좌우하는 주요 요소이다. LPM(longest prefix matching) 탐색은 IP 주소 룩업에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분이다. PICAM은 고속 LPM 탐색을 위한 파이프라인 CAM 구조로서, 기존 CAM(content addressable memory, 내용 주수화 메모리)을 이용한 방법보다 룩업 테이블의 갱신속도가 빠르면서도 LPM 탐색율이 높은 CAM 구조이다. PICAM은 3단계의 파이프라인으로 구성된다. 단계 1 및 단계 2의 키필드분할수 및 매칭점의 분포에 따라 파이프라인의 성능이 좌우되며, LPM 탐색율이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 PICAM의 파이프라인 성능모델을 제시하고, 이산사건 시뮬레이션(discrete event simulation)을 수행하여, 최적의 PICAM 구조를 도출하였다. IP version 4인 경우 키필드분할수를 8로 하고, 부하가 많이 걸리는 키필드블록을 중복 설치하는 것이 최적구조이며, IP version 6인 경우 키필드블록의 개수를 16으로 하는 것이 최적구조다.
본 논문에서는 신경회로망을 이용한 위치센서 없는 스위치드 릴럭턴스 전동기의 제어시스템에 관해 연구하였다. 스위치드 릴럭턴스 전동기는 회전자 위치에 따라 적정 고정자 권선을 여자시킴으로써 회전력을 발생하기 때문에 회전자 위치정보가 필수적이다. 회전자 위치추정을 위한 위치 검출기는 전반적인 시스템 비용을 증가시키고, 시스템이 복잡해지는 요인이 된다. 본 논문에서는 전류와 자속에 대한 회전자 위치정보의 룩업 테이블을 바탕으로 위치센서 없는 스위치드 릴럭턴스 전동기의 제어에 관해 연구하였다. 신경회로망은 실험을 통해 구해진 데이터를 바탕으로 회전자 위치추정을 위한 근사함수의 유도를 위해 활용되었으며, 학습된 신경회로망을 이용하여 룩업 테이블을 구성하였다. 제안된 센서리스 알고리즘은 1마력 SRM에 적용되었으며, 실험 및 시뮬레이션을 통해 실현 가능성이 확인되었다.
최근 정보검색의 효율성을 위해 데이터를 분석하여 해당 데이터를 가장 잘 나타내는 연관단어를 추출 및 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 관련 연구들은 출현 빈도수를 사용하는 방법이나 LDA와 같은 기계학습 기법을 활용해 데이터를 분석하여 연관단어를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 기계학습 기법은 결과 값을 찾는데 사용되는 특징들을 전문가가 직접 설계해야 하며 좋은 결과를 내는 적절한 특징을 찾을 때까지 많은 시간이 필요하다. 또한, 파라미터들을 직접 설정해야 하므로 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점을 지닌다. 이러한 기계학습 기법의 단점을 극복하기 위해 인공신경망을 다층구조로 배치하여 데이터를 분석하는 딥러닝이 최근 각광받고 있다. 본 논문에서는 기존 기계학습 기법을 사용하는 연관단어 추출연구의 한계점을 극복하기 위해 딥러닝을 활용한다. 먼저, 인공신경망 기반 단어 벡터 생성기인 Word2Vec를 사용하여 다양한 텍스트 데이터들을 학습하고 룩업 테이블을 생성한다. 그 후, 생성된 룩업 테이블을 바탕으로 인공신경망의 한 종류인 합성곱 신경망을 활용하여 사용자가 입력한 주제어와 관련된 최근 뉴스데이터를 분석한 후, 주제별 최신 연관단어를 추출하는 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템을 통해 생성된 연관단어의 정확률을 측정하여 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 CDMA 이동통신에서 매 프레임마다 다른 전송속도로 전송된 음성통화신호를 복호할 때 필연적으로 발생하는 스케일링과정에 대한 새로운 알고리듬을 제안하였다. 기존의 스케일링방법에서는 SM(symbol metric table)라는 룩업 테이블을 사용하였으나, 제안된 알고리듬은 룩업 테이블을 사용하지않고 실시간으로 비트처리방법을 통하여 스케일링하는 간단한 알고리듬이다. AWGN 채널과 레일리페이딩 채널에서 컴퓨터 모의실험을 통하여 BER(bit error rate) 성능을 살펴보았다. 모의실험 결과 제안된 방식은 H/W 복잡도는 오히려 감소하면서, 레일리 페이딩채널에서 약 0.3∼0.8dB 정도의 성능 이득을 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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