본 논문에서는 두 개의 다른 밀리미터 파장을 적용하는 광전계통의 구조 변경을 시도하고 신호 흡수나 환경적 간섭 왜곡에 취약한 싱글 빔(single beam) 레이저 방식의 단점을 보완한 듀얼 빔(dual beam) 방식의 레이저 레이더 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제한 한 듀얼 빔 방식 레이더 시스템은 적은 신호 검파의 신뢰성 측면에서 통계적이며 분석적인 방법으로 제안하여 시스템의 우수성을 입증하고 AWGN 배경 잡음과 흡수 또는 간섭에 의해 레이저 신호의 왜곡이 발생하는 채널환경에서 시뮬레이션을 수행함으로써 신호 검파의 신뢰성 향상이 가능하다는 분석적 결과에 대한 정량적 재검증을 한다.
전파 신호 방향의 추정은 레이더 및 무선 통신에서 주요한 분야이다. 일반적으로 방향 탐지기법들은 이상적인 배열 센서의 입력 신호에 신호 처리 기법을 적용하여 연구를 진행해 왔다. 하지만 전파를 이용한 방향 탐지에서 사용되는 배열 센서인 안테나는 배열 구조에서 안테나 소자 간에 상호 결합으로 인한 입력 신호의 왜곡 현상이 발생하는 문제점이 있다. 그러므로 이러한 상호 결합에 의한 신호의 왜곡 현상을 보상하는 기법이 정밀한 방향 탐지를 위해서 필요하다. 본 논문에서는 다이폴 배열 안테나 구조에서 배열 소자 간의 상호 결합 현상을 MoM 기법을 이용하여 보상하고, 이를 통하여 신호원의 방위각 및 고각의 방향을 추정하는 연구를 진행하였다.
본 논문에서는 집적 영상의 부호화효율을 향상시키는 부호화 방법을 제안한다. 카메라와 물체와의 거리, 물체와 배경의 복잡도 등에 따라 집적 영상의 특징이 매우 다양함에 따라 이에 적합한 부호화 방법을 사용한다면 부호화효율을 향상시킬 수 있다. 또한 집적영상은 요소영상 단위의 압축을 수행함에 따라 요소영상에 대한 부호화 방향을 고려할 때 부호화효율을 향상시킬 수 있다. 그래서, 우선 6가지 종류의 재배치 방법으로 집적 영상을 재배치한 후, 재배치된 영상을 3D-DCT 기반의 부호화를 적용한다. 마지막으로 비트율-왜곡 최적화 기법을 수행하여 6가지 재배치 방법 중 최선의 방법을 선택한다. 실험 결과, 제안방법은 기존 방법과 비교해 영상 화질과 비트율 측면에서 높은 이득을 보였다.
본 논문에서는 비전기반 물체의 폭 측정과 그 응용을 위해 광절단법을 이용한 측정방법에 대해 제안한다. 측정 대상은 트레드이며 자동차 타이어의 가장 바깥쪽 면을 의미한다. 전체 시스템은 두 개의 과정으로 구성되는데 교정과정과 검출과정으로 구성된다. 교정과정에서는 카메라 평면과 레이저 평면간의 변환 관계를 규명하고 왜곡 파라미터를 추출한다. 이때 정교하게 제작된 테스트패턴인 지그가 필요하다. 검출과정에서는 레이저가 비추는 영역을 추출하기 위해 배경영역의 화소 분포에 따라 적응식 임계방법을 적용한다. 다음으로 검출된 영역에 세선화 알고리즘을 적용하여 트레드의 숄더와 끝을 검출한다. 최종적으로 숄더와 전체 폭은 호모그래피와 왜곡계수를 이용하여 폭을 계산한다.
본 연구의 목적은 가짜뉴스의 개념과 정의를 오정보/허위정보를 중심으로 살펴보고 현대사회가 가짜뉴스와 같은 정보왜곡으로 인한 사회 현실 왜곡, 민주주의 훼손에 대해 대응할 방안을 살펴보고자 하는 것이다. 이를 위해 가짜뉴스의 개념을 사실성과 속이고자 하는 의도성에 바탕해 살펴보고, 가짜뉴스의 생성과 파급이 이루어지는 우리의 사회 환경을 데이터화 관점에서 살펴보았다. 이러한 환경에서 인류의 정보접근과 활용에 중추적 역할을 하는 도서관계는 UN 2030 의제인 지속가능한 발전목표의 실현을 위해 보편적 리터러시 교육의 구축과 제공을 위해 힘써야 할 것이라 주장하였다. 데이터화 정도와 사회의 정치·경제·사회·문화적 배경에 따라 데이터 커뮤니케이션 유형을 조사 분석하여 해당 사회를 이해하는 것이 보편적 리터러시 교육항목 구성에 핵심이며 이런 이유로 보편적 리터러시는 각각의 사회가 가지는 데이터화 정도와 이용자에 따라 유연성있게 구현되어야 한다고 결론지었다.
의료 영상은 원본 콘텐츠의 품질을 유지하는 것이 중요한 동시에 사생활 보호의 요구가 증가함에 따라서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 가역 워터마킹 알고리즘은 의료 영상이 아닌 일반 영상에서는 고용량 고품질을 유지할 수 있으나 영상 전체에 왜곡을 야기한다. 따라서 촬영 대상물의 품질 유지가 중요한 의료 영상에 직접적으로 적용하기에는 부적합하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 의료 영상의 촬영 대상물 영역의 영상 품질을 유지하며, 워터마크를 효율적으로 삽입할 수 있는 가역 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 먼저 대상물과 배경 영역을 분할하기 위한 알고리즘을 설계하고, 그 후에 분할된 대상물과 배경에 대해 추정오차 히스토그램에 기반하여 가역 워터마킹 기법을 적용한다. 대상물 영역에는 삽입 레벨을 낮게 설정하고, 배경 영역에 삽입 레벨을 높게 설정함으로써 대상물의 화질은 최소한으로 변형을 하며 효율적인 삽입이 가능하도록 하였다. 실험에서 다양한 의료 영상에 대하여 제안한 알고리즘을 기존 추정오차 히스토그램 기반 가역 워터마킹 기술과 삽입 용량 및 영상 품질에 대한 비교를 수행하였고, 그 결과 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 높은 영상 품질을 유지하면서 우수한 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
일반적으로 외부에서 획득되는 영상은 대기 중에 존재하는 먼지, 물방울, 연무, 안개, 연기 등에 의해 화질이 감쇠되고 결과적으로 대비도 감소와 색상의 왜곡 현상이 발생한다. 그리나 안개와 배경 사이에 내재된 모호성 때문에 배경으로부터 안개를 제거하는 작업은 결코 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 단일 영상에서 비용함수로서 에지의 기울기를 이용한 그래프 기반 영역 분할 방법을 이용하여 안개 제거를 위한 새로운 방법을 제안한다. 우리는 장면을 깊이 관련 정보에 따라 여러 영역으로 분리하고 전역적인 안개값을 추정한다. 매체의 전달량은 그래프 기반 영역 분할 알고리즘의 임계 함수에 의해서 직접적으로 계산된다. 매체 전달량과 안개값이 계산되면 안개 모델식에 의해서 쉽게 안개가 제거된 영상을 복원할 수 있다. 그리고 안개 영상과 복원된 영상간의 에지의 기울기 비율을 계산함으로써 기존의 연구 방법과 제안된 연구 방법의 가시성 복원 정도를 비교 평가하였다. 다양한 안개 영상에 대한 실험 결과 제안된 방법의 우수한 안개 제거 및 화질 복원 능력이 입증되었다.
컴퓨터 사용자가 사람인지 아닌지를 판별하는 CAPTCHA는 많은 포털 사이트에서 자동 프로그램에 의한 비정상적인 회원가입 또는 다중 로그인 방지 등을 위해 사용되고 있다. 많은 웹 사이트들은 숫자 혹은 영어로 구성된 문자열 기반 캡챠를 대부분 사용하는데, 최근에는 OCR 기술의 발달로 단순한 텍스트 기반 캡챠는 쉽게 무력화 된다. 이에 대한 대안으로 많은 웹 사이트들은 글자 판독을 어렵게 하기 위해 잡음을 첨가하거나 글자를 왜곡시키는 등 다양한 시도를 하고 있다. 본 논문에서 대상으로 하는 국내 한 포털 사이트 역시 공격자들에 의해 많은 공격을 당하였고, 끊임없이 캡챠를 발전시키고 있다. 본 논문에서는 해당 사이트에서 현재 사용되고 있는 다양한 자연 배경을 지닌 캡챠에 대해 분석하고, SVM을 이용한 특징 분리 후 CNN을 이용한 글자 인식을 통해 해당 캡챠의 취약성을 검증하였다. 실험 결과, 총 1000개의 캡챠 이미지 중 368개에 대해 정확히 맞추었고, 이를 통해 해당 포털 사이트에서 현재 사용하고 있는 새로운 버전의 캡챠 역시 안전하지 않음을 입증하였다.
일반적으로 피부색과 유사한 칼라가 포함된 복잡한 배경으로부터 미리 정의된 단일 칼라 임계값을 이용해 얼굴영역을 정확하게 추출하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 초기 피부색 범위를 점진적으로 확장시키면서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 초기 피부색 범위는 인터넷에서의 다양한 영상으로부터 얼굴 영역의 피부색 분포를 분석하여 매우 밀집되어 나타나는 범위로 선정한다. 피부색 범위를 확장함에 따라 영상 공간에서의 얼굴후보 영역도 확장되어 나타나는데, 확장 단계별로 확장된 얼굴 후보 영역이 실제 얼굴임을 검증하기 위해 얼굴의 모양정보와 얼굴 기관의 위치적 정보를 사용한다. 모양 제한자로는 타원의 특성과 외접 사각형(bounding box)의 가로와 세로의 비율을 사용한다. 얼굴 기관으로는 눈과 입만을 사용했는데, 얼굴 후보 영역 내부의 가로 방향성을 가지는 경계가 주로 눈과 입의 영역임에 착안한 것으로서 비교적 수월하게 추출할 수 있기 때문이다. 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 확인할 수 있었다.
전기장은 수중에서의 주변 환경 인지, 물체 확인 과정에 사용 될 수 있다. 약한 전기장을 발생시키는 전기물고기는 전기장을 발생시켜 그 왜곡을 감지함으로써 주위 상황을 인지하고 먹이를 찾는 "능동 센싱"에 특화되어 있다. 이러한 "능동 센싱"과정은 전기물고기가 어두운 바다 속에서 시각적인 정보 없이도 먹이를 찾고 주변 환경을 탐지할 수 있게 해준다. 전기물고기는 몸 전체에 전기수용기를 가지고 있다. 수많은 전기수용기를 통해 읽어지는 센서 값은 '전기장 이미지', 즉 시각적인 이미지가 아닌 전기장의 변화를 반영하는 물리적 이미지로 표현된다. 많은 사람들이 전기물고기가 시각 정보 없이도 전기장 이미지를 통해 어떻게 상황을 인지할 수 있는지 연구해 왔다. 많은 연구를 통해 전기장 이미지의 최대값, 기울기, 넓이, 피크의 위치 등이 목표 물체를 찾기 위한 단서로 사용될 수 있다는 사실이 이미 알려져 있다. 이 논문에서는 전기물고기의 전기장 이미지를 바탕으로 목표 물체 이외에 배경으로 생각할 수 있는 다른 물체가 있는 좀 더 복잡한 환경에서, 전기장 센서를 통해 목표 물체를 배경으로부터 분리하고 인지할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 복잡한 상황에서의 물체 인지 과정은 수중로봇의 물체인식에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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