본 논문에서는 영문자의 형태적 특성에 기반한 텍스트 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 높은 데이터 용량을 유지하면서 문서 변환 과정 중 일어날 수 있는 여러 형태의 왜곡에 대해 강인한 검출률을 유지할 수 있도록, 문자의 형태적 특성에 따라 서로 다근 워터마킹 방법을 이용한다. 문자의 개별적인 특징에 따라 라인의 연결 구조의 변화 또는 글자의 경계 픽셀의 특성 차이 및 내부 혼의 넓이 변화를 통해 워터마크 메시지를 삽입하고 검출한다. 실험 결과론 통해 회전 및 확대, 축소 변환과 흐려짐, 노이즈 등의 왜곡에 대해 제안된 방법이 논은 데이터 용량을 유지하면서도 $90\%$ 이상의 높은 검출률을 유지함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다. 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지 추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.
현재의 영상 입력 장치는 입력 영상의 해상도와 선명도 향상을 주된 목표로 하고 있다. 그러나 오히려 영상의 입력 정밀도가 높아질수록 원하지 않는 영상 신호까지 받아들이는 결과를 초래하곤 한다. 대표적인 스캐너 입력 장치의 경우 스캔 목적면 외에 이면 영상까지 깊게 스캔되어 원하지 않는 출력 결과가 나타나기도 한다. 사용자 입장에서 입력된 영상을 일일이 편집한다는 것은 매우 번거로운 일이 아닐 수 없다. 따라서 본 논문에서는 비교적 간단하고 효과적인 화질 개선 알고리즘을 구현하여 이면 영상의 제거뿐만 아니라 영상의 선명도를 높이기 위한 화질 개선에 주안점을 둔다. 또한 이와 같은 목적은 보다 질 높은 정보전달을 위한 프리젠테이션의 목적에 부합하며 나아가 다양한 발표 자료 및 문서 자료의 제작에도 효과적일 것이다.
영상 이진화란 명도 영상(gray-scaled image)을 이진 영상(bi-leveled image)으로 변환하는 것을 말한다. 영상 이진화는 문서 인식, 비디오 영상 분석 등과 같이 영상처리 분야에서 많이 사용되는 기본적인 영상 처리 과정에 해당한다. 본 논문은 Intel 사의 Pentium 계열 프로세서에서 지원하는 SIMD(Single-Instruction Multiple-Data) 기술을 이용하여 영상 이진화를 고속으로 수행하는 방법을 소개한다. 우편영상에 대하여 실험한 결과, SSE2 명령어로 구현된 프로그램은 기존의 C 언어로 구현된 프로그램에 비하여 4배 이상의 속도 향상을 보였다.
UWV(Ultra Wide View) 미디어 전송 시 서버의 부하를 줄이고 단말기의 자원 소모를 줄이기 위해서는 사용자의 관심 영역만을 제공해야 한다. 즉, 사용자가 원하는 범위의 영상들을 선택할 수 있도록 영상들의 공간적 위치정보를 제공하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MMT(MPEG Media Transport)의 CI(Composition Information) 문서를 이용하여 UWV 를 구성하는 미디어들의 공간적 위치정보를 전송하고, 사용자에게 관심 영역의 미디어들을 제공하는 기법을 제안한다. 이를 위해 서버가 사용자에게 미디어들의 화면 구성에 대한 공간적 정보와 재생에 필요한 시간적 정보를 MMT CI 문서에서 제공한다. 그리고 사용자의 관심 영역을 서버로 전송하기 위한 Signaling Message 를 정의한다. 서버는 본 논문의 기법을 통해 MMT 를 그대로 사용하면서 사용자에게 관심 영역의 미디어들을 제공할 수 있다.
한글은 둘 또는 세 개의 자모가 사각형 영역 안에 적절히 배치된 구조로 되어 있다. 이와 같은 구성 방법에 따라 글자의 영상을 합성하고 이를 실시간에 Pseudo 2D HMM으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 방법에 따라 실시간 합성된 모델과 추가의 필러(filler) 모델, 여백 모델을 문서 영상의 글자 영역에서 핵심어 검출에 적용하였다. 실험 결과 최소한의 설계 변수 조정으로도 오검출, 미검출률이 낮고 언어 모델 없이 숫자 89%, 한글 80%의 검출성능을 보였으며, 따라서 제안된 방법이 인쇄 문자 패턴의 실시간 모델링 및 키워드 검출에 효과가 있음을 보였다. 본 연구 결과는 내용 기반의 광학 문서 색인 등에 활용할 수 있다.
소프트웨어 프로젝트 관리를 위한 여러 항목 중, 형상 관리는 매우 중요한 영역이다. 눈에 보이지 않는 소프트웨어의 결과물을 산출물인 문서로 설명, 이해, 관리하는 활동이기 때문이다. 형상 관리는 현재 한국항공우주연구원에서 운영 중인 지구관측위성에서도 중요하게 여겨지고 있다. 위성 영상 데이터의 효율적인 관리 등을 위해 형상 관리의 필요성이 계속해서 대두되어 왔다. 본 논문에서는, 기존에 다루어지는 일련의 과정들을 체계적으로 정리 및 새롭게 정의하고, 더불어 향상 관리 범위에 포함되어 있는 관리자 및 사용자가 필요로 하는 각 산출 문서의 내용을 편리하게 사용할 수 있도록 지원하는 Node.js 기반의 형상 관리 시스템 개발 방안에 대하여 기술하고자 한다. 아울러, 이 Node.js 플랫폼이 View단과 Server단을 하나로 통합하여 개발하는 방식이기 때문에, 우리가 필요로 하는 위성 영상 데이터의 효율적인 향상 관리 지원을 위한 시스템 개발에 적용해 보았다. 결과적으로, 제안하는 설계 방법이 적합하다는 것을 단계적 단위 시험을 통하여 확인하였다.
본 논문은 문서 영상에 대해 투영을 사용하여 영역을 나누었고 각 영역에 대해 고주파 밴드의 웨이블렛 계수의 통계적 분산과 히스토그램을 기반으로 한 두 가지 특징을 사용하여 문자와 그림으로 분류하였다. 투영으로 나누어진 영역들에 대해 일정 크기의 블록으로 나누고 두 가지 특징에 따라 문자와 그림으로 분류하였다. 따라서 투영에 의해 나뉜 영역 중 문자와 그림이 혼합되어 의미가 모호한 영역에 대해 잘못 분류되는 가능성을 줄일 수 있었다.
트위터에서 정치 성향을 가지거나 관심이 있는 트위터 사용자는 관심있는 정치 인물이나 단체에 대한 뉴스 기사에 대해 자신의 의견을 남기거나 그대로 인용하게 된다. 또한, 자신의 의견과 공감하거나 비공감하는 트윗에 대해서 리트윗을 하거나 추가적인 자신의 의견을 언급하기도 한다. 본 논문에서는 이슈가 되고있는 정치 뉴스 기사에 대해 관심 있는 트위터 사용자들을 찾아 트위터 사용자들 간의 트윗 문서들 사이에서의 관계 정보를 가지는 사용자 네트워크에서의 트위터 사용자들의 성향을 분류해주는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해 트위터에서 이슈가 된 정치 뉴스 기사들과 각 뉴스 이슈를 언급한 트위터 데이터에서 트윗 문서 내용 유사도 기반 분류 방법과의 비교 실험 하였다. 실험 결과에서 사용자간의 관계 정보를 이용한 성향 분류 방법이 유효함을 보였다.
본 연구에서는 영상에 한글 및 영문숫자로 구성된 문서정보를 심을 수 있는 새로운 통합 부호화 방법을 제안하였다. 계조도를 갖는 영상에 대해 임의의 단계로 재양자화한 화소들을 대응하는 마이크로 패턴을 할당하여 영상을 재구성한 후 이진 출력장치에 표시할 수 있다. 그리고 , 각 마이크로 패턴에 문자정보를 할당하여 심을 수 있다. 이러한 개념을 기초로, 고속 부호화 및 복호화 알고리듬을 구현하여 실험을 수행하였다. 실험결과, $64{\times}64$ 화소의 영상을 마이크로 패턴으로 이진화한 영상에 화소 당 평균 약 8.5비트의 문자정보, 즉 한글 2000자 또는 영문자 4000자 이상을 심을 수 있었다. 이를 이용하여 영상과 문서의 통합 개인 신상기록 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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