현재 차량의 출입통제 및 주정차 단속 등이 차량 번호판 자동 인식 시스템을 통해 자동화 되고 있다. 본 논문은 촬영 각도에 따라 기울어지거나 왜곡된 번호판에 대해서도 잘 동작하는 번호판 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 번호판의 배경과 문자의 밝기 대비가 커서 그 분포가 이원 양상을 보인다는 점을 이용하여 번호판의 중심부와 대략적인 후보 영역을 추출한다. 이후 허프 변환을 통하여 번호판의 네 모서리에 해당하는 직선을 검출한다. 이들 네 직선의 교점이 번호판의 꼭짓점이 된다. 네 꼭짓점의 좌표를 이용하여 왜곡된 번호판을 실제 번호판의 가로와 세로 비율에 맞는 정규화 된 모양으로 변환한다. 차량의 측면 1m~3m 사이의 다양한 거리에서 촬영한 이미지로 실험한 결과 일반적인 실외 조명 아래에서 차체의 색에 관계없이 번호판 영역 추출에 성공하였다.
디지털 방송, 웹의 발전으로 내용 기반 검색, 비디오 인덱싱, 비디오 검색 등의 시스템들이 많이 연구, 개발되고 있으며, 이러한 시스템에서는 사람을 주제로 검색하는 요구가 많이 발생한다. 대부분의 얼굴 영역 추출 및 인식 시스템들은 질감, 모양, 움직임, 칼라 등의 특징들을 이용하는데, 이들 중 칼라 특징은 기존 시스템의 첫 번째 처리 단계에서 많이 사용된다. 하지만, 복잡한 배경, 조명, 화장(make up), 잡영들 때문에 미리 정의된 단일 칼라 임계값을 이용하여 얼굴 영역과 비 얼굴 영역으로 구분하면 정확한 추출 결과를 얻기 힘들다는 문제가 있다. 본 논문에서는, 점진적으로 피부색 영역을 확장시키면서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 이때 확장 단계에서 얼굴 영역을 판단하기 위해, 일굴 각 기관들의 위치적 정보를 사용하였다. 얼굴 기관은 눈과 입을 사용했는데, 여러 가지 요인으로 인해 이들을 정확하게 추출하기가 어렵기 때문에, 각 단계에서 얼굴 후보 영역 내부의 수평 방향성을 가지는 경계를 눈과 입의 영역으로 간주했다. 실험을 통해, 제안한 방법이 하이라이트(highlight)에 의해 얼굴 영역의 일부가 왜곡된 경우와 얼굴 영역이 피부색과 유사한 배경에 인접해 있는 경우에 대해서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 입체감을 보존하여 스테레오 영상의 크기를 조정하는 기법을 제안한다. 스테레오 영상의 디스패리티 데이터를 이용하여 좌우 영상의 중요 영역을 추출하고, 영상의 빈 공간을 인페인팅(inpainting) 기법을 통해 복원한다. 복원된 배경 영역의 크기를 선형적으로 조정하고, 중요 영역은 최대한 보존하도록 크기를 조정하여 배경 영역에 붙여 넣는다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 기존 이미지 크기 조정 기법보다 스테레오 영상의 중요 정보와 입체감을 왜곡하지 않고 보존함을 확인할 수 있었다.
화자인식 기술은 주어진 임의의 두 발화로부터 발화자의 일치 여부를 판단하여 등록된 화자의 목록으로부터 임의로 입력된 발화의 발화자를 식별하는 기술이다. 그러나, 배경잡음이나 반향이 존재하는 경우에는 음성신호가 왜곡되어 화자인식 성능이 저하될 수 있기 때문에 별도의 음성신호 전처리 알고리즘을 함께 사용할 수 있다. 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서 다수의 마이크로폰을 통해 수집한 음성신호에 대해 화자인식을 수행하는 방법으로써 parametric multi-channel Wiener filter (PMWF)를 이용한 화자일치 점수 앙상블 기법을 제안한다. 입력신호의 신호대잡음비를 기준으로 점수 결합 시 사용되는 결합계수를 정하고, Wiener filter 로 잡음을 제거하여 얻은 점수와 minimum variance distortionless response (MVDR) 빔포머를 통해 잡음을 제거하여 얻은 정수를 가중결합하는 방식으로 동일오류율을 측정한 결과, 각 전처리 알고리즘을 독립적으로 사용하여 점수를 계산한 경우보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
현재까지 제안된 대부분의 워터마킹 방법들은 전체 프레임 기반이기 때문에 전체영상은 보호할 수 있지만, 공격자가 영상을 구성하는 특정한 객체만을 잘라내어 사용할 경우 객체 그 자체는 보호하기가 어려워 멀티미디어 데이터를 보호하는데 있어서 그 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 영상을 구성하는 특정한 임의의 객체를 추출한 후, 영상의 왜곡을 최소화하기 위해 객체보다 큰 배경영상을 사용, 인간시각 특성을 이용한 웨이브릿 영역에서의 객체기반 워터마킹 방법을 제안한다 제안한 방법은 영상을 구성하는 각각의 객체를 선별하여 워터마크를 삽입함으로서 전체 영상뿐 아니라 각각의 객체를 보호할 수 있어 기존의 방법이 객체공격에 취약한 단점을 보완하였다.
배경 잡음에 의해 저하된 음성을 복원하는 기술은 이미 오래 전부터 여러 가지 기법들이 연구되어왔다. 이들 기법 중, Spectral Subtraction 기법은 단일 채널에 의한 Speech Enhancement의 대표적인 방법이다. 그러나, 기존의 단일 채널 Speech Enhancement 기법의 중요한 단점은 Musical Noise라 불리는 잔존 Noise의 발생 및 목적신호가 왜곡된다는 것이다. 이 잔존 Noise에 의해 지금까지 연구 보고된 단일 채널 Speech Enhancement기법들은 거의 대부분 SNR은 향상되었지만 명료도의 향상이 곤란하였다고 보고되어왔다. 그러므로, 본 연구에서는 인간의 청각기구의 지각과정을 충실히 모방한 ROEX(Rounded Exponential) 청각 Filter를 이용하여 잔존 Noise인 Musical Noise를 억제시키는 기법을 제안하고자 한다.
소득분포의 불균등도에 관한 측정문제는 오래 전부터 논의되어 왔었다. 그 논의의 배경은 자본주의경제가 성취해 감에 따라 19세기 말부터 필연적으로 소득이나 부의 분포상태가 왜곡되어가는 데 있었다. 즉 경제가 발전해감에 따라 사람과 사람사이에 소득이나 부의 차가 생기게 되어 이에 대한 원인과 성질을 구명하려 하는데서 비롯된다. 이와 같은 문제에 관해서 먼저 전제되어야 할 것은 소득이나 부의 분포상태를 파악하는 것이고 그 다음으로 그 차에 대한 원인과 성질을 해명해야 함에 제기된다. 그리고 그러한 해명의 토대 위에서 재분배정책이 제기되어야 할 것이다.
색상 정보를 이용한 프로젝션 화면(projection display)상의 전경물체 검출(foreground object detection)은 조명 변화나 복잡한 배경 때문에 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 입력 영상과 프로젝션 화면을 촬영한 카메라 영상들로부터 얻어진 색상 정보를 이용한 전경물체 검출 방법을 제안한다. 두 영상사이에 기하 왜곡과 색상 왜곡이 존재한다고 가정한다. 두 영상사이의 관련된 화소를 찾기 위해 투영변환방법(projective transformation)을 사용하여 기하 왜곡을 보정한다. 프로젝션화면상에 전경물체가 없을 때 관련된 화소사이의 색상 차이를 프로젝션 화면상의 자연스러운 왜곡으로 모델링한다. 이를 다항식 근사 방법(polynomial fitting)으로 모델링한다. 영상 내 어떤 위치에서 관련된 화소 사이의 차이가 주어진 다항식에서 예측된 색상차이보다 클 때 전경물체가 있는 것으로 간주한다. 실험 및 결과에서 제안된 전경물체 검출 방법이 디지털 데스크(DigitalDesk)같은 프로젝션 화면 시스템에 적용 가능하다는 것을 보였다.
방송 콘텐츠의 혼합 신호에서 배경음악 신호를 분리하는 확장된 합성곱을 이용한 멀티 밴드 멀티 스케일 DenseNet을 제안한다. 확장된 합성곱은 스펙트로그램의 다양한 스케일 문맥 정보를 학습하기 용이하도록 한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제안한 구조는 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR) 0 dB, -10 dB의 환경에서 각각 0.15 dB, 0.27 dB의 신호대왜곡비(Signal to Distortion Ratio, SDR)를 개선하였다.
독일이 의장국으로 있는 유럽연합(EU)에서는 회원국 전체가 홀로코스트를 부인하는 것을 범죄행위로 규정하는 방안을 추진하고 있다. 이미 유럽의 11개 나라에서 역사왜곡을 범죄로 보고, 이에 대한 책임을 묻고 있다. 그러나 일본에서는 국민통합이라는 이름아래 교과서문제나 헌법개정, 야스쿠니 참배 등을 주장하며 국가주의적인 움직임이 커지고 있다. 역사교과서의 개악을 주도하는 우익들의 논리는 과거 침략의 역사를 미화하고 정당화하는 데 그치지 않고, 전쟁의 피해자로서의 일본을 강조하여 오히려 피해자라는 국민적 공감대를 형성해가고 있다. 특히, 일반대중들의 깊은 관심을 끌어내고 있는 만화분야에서는 고바야시 요시노리와 야마노 샤린의 만화작품을 통해 우익들의 논리를 확대 재생산하고 있다. 본 논문에서는 '만화 일본사회의 역사왜곡의 실태'와 '일본우익의 논리와 만화의 상호작용'이라는 큰 틀 안에서 일본 만화의 현황에 대해 역사적, 사회적 그리고 문화적 측면에서 구체적으로 살펴본다. 특히 일본 우경화의 실태와 배경 그리고 왜 국가주의와 보수주의가 고조되었는지를 살펴보고, 일본 우익들의 정신적 뿌리를 이루고 있는 야스쿠니 신사와 우익단체의 주도로 집필된 새로운 역사 교과서에 객관적으로 접근하였다. 그리고 역사왜곡의 대표적 작품인 '고바야시 요시노리'의 "전쟁론"과 야마노 샤린의 "혐한론"을 집중 검토하여 문제의 실상을 보다 심층적으로 분석하였다. 이 과정을 통해 허위 과장된 문제를 정면으로 제시하여 앞서 언급한 두 작품을 역사의 실증으로 분석함으로써 일부 만화가들이 가지고 있는 우리 역사에 대한 편견과 왜곡을 체계적이고 이론적인 대응 논리로 만화가들의 극복과제를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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