본 논문에서는 인간시각시스템을 고려한 칼라 영상 워터마킹을 제안하였다. 일반적으로 색상과 채도의 변화보다는 휘도의 변화에 더 민감한 인간의 시각의 특성을 고려하여 RGB 좌표계의 칼라 영상을 HSI 좌표계로 변환하여 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 삽입은 원영상과 워터마크를 이산 코사인 변환하여 계수들을 합함으로써 원영상에 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 추출은 워터마크가 삽입된 영상을 역 이산 코사인 변환하여 워터마크를 추출하였다. 실험을 위해서 원영상은 표준영상을 사용하고, 워터마크는 지문 영상을 사용하여 실험한 결과, 비가시성과 강인성을 만족하였다.
인구 12억의 무한한 잠재력, 지난 78년 말 개혁개방 이후 연평균 10${\%}$ 이상의 고도성장. 여기에 2015년까지 연평균 $7~8{\%}$이상의 안정적 성장이 예상되고 2008년 올림픽 경제특수까지 기대되는 기회의 땅, 중국. 한편으로는 기회만큼의 위협의 대상이 되는 중국 경제 성장에 있어 과연 자판기 산업의 가능성은 어느 정도로 볼 수 있을 까. 이제 자판기 산업이 태동기에서 성장기 단계로 넘어가는 문턱에 있다 할 수 있는 중국 자판기 시장을 바라보는 국내 산업계의 시각은 다분히 양분적이다. 장밋빛 환상 가득한 가능성의 시장으로서 보는 시각과, 한편으로서는 실체 없이 리스크만 가득해 조심스러운 접근이 필요한 시장으로의 시각이 교차한다. 그래서 어찌 보면 환상과 현실사이에서 갈피를 잡기 힘든 시장이 중국 자판기 시장이라 할 수 있다. 이러한 중국시장을 제대로 보고, 가능성 가득 찬 시장을 만드는 주체로서의 역할을 이제 국내 산업계가 해야할 시점이다. 하드웨어적 기반을 갖추어 가고 있는 중국시장에 있어 우리의 24년 산업 노하우는 세계 어느 나라 못지않은 경쟁력을 가질 수 있다는 점에서 벤처적인 도전 정신 역시 한껏 고양될 필요가 있다. 이러한 중국시장을 제대로 보고자 본지에서는 지난 5월 22일부터 24일까지 중국 상해에서 개최된 Vending Asia 2002 전시회를 찾았다. 비록 'SIAL China 2002', `PackTech&Food Tech China 2002` 전시회와 병행 개최된 작은 규모의 전시회에 불과했지만 그래도 미지의 중국 시장에 대한 정보갈증을 풀어준 의미 있는 전시회였다. 금호에서는 이번 전시회 취재를 통해 중국시장의 현황에 대해보고 느낀 리포트를 준비했다. 아울러 중국 자판 산업을 국내 업체들은 어떻게 바라보고 시장공략을 진행해야 할지, 그 환상과 현실 속의 거대한 중국시장으로 독자 여러 분을 안내 한다.
양자화학 (quantum chemistry)을 처음 접했을 때, 이전까지의 고전역학 (classical mechanics)에 익숙한 대다수의 학생들은 양자화학을 받아들이는 데 어려움을 겪는다. 모형계에 양자역학 (quantum mechanics)을 직접 적용하여 봄으로써 생소한 양자 개념에 대한 이해를 도울 수 있다. 본 논문에서는 양자동역학 (quantum dynamics)을 수치적으로 구현하는 계산 프로그램을 모형계에 적용하여 양자 개념을 설명할 수 있는 몇 가지 예를 보이고자 한다. 1 차원 시간의존 슈뢰딩거 방정식 (1-D time-dependent $Schr{\ddot{o}}dinger$ equation)의 해를 얻어 양자동역학을 구현하였으며, 그에 해당하는 고전동역학은 뉴턴 방정식 (Newton's equation)의 해로 얻어졌다. 조화 진동자 퍼텐셜 (harmonic oscillator potential), 모스 진동자 퍼텐셜 (Morse oscillator potential), 이중 우물 퍼텐셜 (double-well potential), 네모 퍼텐셜 장벽 (rectangular potential barrier), 그리고 에카트 퍼텐셜 (Eckart potential)에 대한 계산을 수행하였다. 두 가지 동역학을 비교하기 위하여 계산 결과의 시각화 (visualization)를 이용하고 동역학 특성의 차이를 비교하는 차별화 (differentiation)를 강조한다. 영점에너지 (zero-point energy), 위상어긋남 (dephasing), 터널링 (tunneling), 그리고 반사 (reflection) 현상과 같은 양자동역학의 특징을 고전동역학과 비교함으로써 직관적인 이해를 도울 수 있었다. 이러한 결과는 양자화학에 입문하는 학생들을 대상으로 쓰일 수 있는 효율적인 강의 모델을 제시할 것으로 기대한다.
A computer vision system was built to generate images of a stationary egg. This system includes a. CCD camera, a frame grabber, and an incandescent back lighting system An image processing algorithm was developed to accurately detect surface holes and surface cracks on eggs. With 20W of incandescent back light, the detection rate was shown to be the highest. The Sobel operator was found to be the best among various enhancing filters examined. The threshold value to distinguish between the crack and the translucent spots was found to be linear with the average gray level of a whole egg image. Those values of both gray level and area were used as criteria to detect holes in egg and those values of both area and roundness were used to detect cracks in egg. For a sample of 300 eggs, this system was able to correctly analyze an egg for the presence of a defect 97.5% of the time. On the average, it took 59.5 seconds to analyze an egg image and determine whether or not it was defected.
본 논문에서는 칼라 영상에 대한 인간 시각 특성과 무채색으로부터 정보를 추출하여 칼라 정지 영상에 효과적으로 워터마크 신호를 삽입하는 방법을 제안하였다. 워터마크는 이진 워터마크를 사용하였으며, 일반적으로 인간 시각 체계 특성에서 무채색(achromatic) 신호보다 유채색(chromatic) 신호에 대한 변별력이 떨어지는 특성을 이용하여 입·출력 장치로 획득된 RGB 좌표계의 칼라 정지 영상을 무채색 성분과 유채색 성분으로 완벽히 분리되는 다른 좌표계로 변환하여 워터마크를 유채색 포화도 성분에 삽입한다. 워터마크를 검출하는 과정은 원영상을 사용하지 않고 유채색 포화도 성분의 변경 형태를 추정하여 삽입된 워터마크를 검출 가능하였다. 실험 결과 특히 비가시성 특성 부분에서는 기존 방법들과 비교할 때 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 강인성 또한 좋은 결과를 얻었다.
본 논문에서는 최근 주요시설의 경계에 주로 사용되기 시작한 라이다 센서를 여러대 사용할때 보다 효율적으로 사용하기 위해서 통합된 3차원 좌표계에서 시각화하는 방법에 대해 설명한다. 주로 카메라 기반 CCTV의 경우 정확성은 높지만 시야각(Field of View)이 좁기 때문에 레이더(RADAR)센서와 같은 센서와 함께 혼용되는 경우가 많다. 레이더 센서의 데이터는 넓은 범위에 대한 감지를 할 수 있지만 노이즈가 많고 물체의 형상을 정확하게 측정하기 힘들다. 라이다(LiDAR) 센서는 레이져를 이용하여 멀고 넓은 범위를 정교하게 측정할 수 있다. 이러한 라이다 센서는 정교한 만큼 처리해야할 데이터의 양이 많으며, 다수의 센서를 이용하더라도 하나의 화면에서 처리하기 힘들다는 단점이 있다. 제안하는 논문은 여러개의 라이다 센서에서 측정한 데이터를 실시간에 하나의 좌표계로 통일하여 하나의 영상을 보일 수 있도록 통합 뷰잉 환경을 제공한다.
본 연구의 목적은 사운드 데이터를 3차원 입체 이미지로 시각화하는 방법을 제공하는 것이다. 사운드 데이터의 시각화는 사운드데이터의 음역채널을 텍스트베이스형태의 스크립트 제작한 후 설정된 알고리즘에 따라 수행한다. 알고리즘은 음역 채널 설정단계, 사운드 시각화용 화면프레임 설정단계, 단위 입체이미지 구현체 특성정보 설정단계, 사운드 데이터 음역 채널 검출단계, 사운드 시각화단계등 총 5단계로 이루어지며, 마우스등의 입력장치로 최소한된 입력신호조작으로 3D 시각화를 수행한다. 일반적인 방법으로 애니메이터가 할 수 없는 양을 가진 사운드 파일을 이용해, 애니메이터가 작업하는 시간과 제시한 연구방법을 이용한 작업시간을 비교하여, 본 연구에서 제시한 3D 시각화 방법이 창의적 예술적 이미지를 제작에 저비용, 고효율 방법임을 부각하였다. 향후, 게임엔진에서 렌더링 과정을 거치지 않는 방법으로 사운드 데이터의 실시간 시각화 방법을 연구할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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