마코브 랜덤 필드로 모델링한 마코브 네트워크에서 신뢰확산 알고리즘은 각각의 화소에 대응하는 노드들 사이의 메시지 이동에 의해 동작한다. 신뢰확산 알고리즘은 정확한 결과를 얻기 위해 많은 수의 반복 연산을 요구하게 된다. 본 논문에서는 다해상도 영역에서 신뢰확산 알고리즘을 적용한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 웨이브렛 또는 리프팅에 기반한 다해상도 변환은 스테레오 정합 알고리즘에서 탐색 영역을 줄일 수 있는 장점 갖기 때문에 고속의 연산을 통해 변이 영상을 생성할 수 있다.
두 장의 2차원 영상을 가지고 3차원을 재구성하기 위해서는 스테레오 정합을 이용한다. 이러한 이유로 그 동안에 많은 스테레오 정합에 대한 연구가 진행되었다. 스테레오 정합은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 좀 더 빠르고 높은 정확성을 보이고 있다. 하지만 속도와 정확성을 동시에 만족시키면서 대형영상에서도 동작할 수 있게 메모리을 적게 사용하는 방법은 많지가 않다. 본 논문에서는 이런 요구 조건을 만족시키기 위하여 새로운 스테레오 정합방법을 제시한다. 우리가 제시하는 새로운 방법은 다중 방향성 Greedy 알고리즘과 RANSAC을 반복적으로 사용하여 영상전체에 대한 스테레오 정합을 시도하는 방법이다. 우선 Greedy 알고리즘을 이용하여 여러 방향의 scan-line을 따라 깊이값 영상을 구한다. 그리고 이 여러 장의 깊이값 영상들의 분포를 RANSAC을 이용하여 신뢰영역을 찾아낸다. 구해진 신뢰영역을 바탕으로 Greedy 알고리즘과 RANSAC을 수 차례 반복하여 신뢰영역을 확장해 나가면 최종 깊이값 영상을 얻는다. 우리가 제안하는 알고리즘은 적은 메모리로도 큰 영상의 정합이 가능하고, 속도와 정확도 측면에서도 우수한 결과를 보인다.
3차원 입체 방송을 가능하게 하기 위해서는 실세계에 존재하는 한 사물에 대한 깊이 정보를 획득하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 알고리즘인 신뢰확산(belief propagation) 알고리즘을 다해상도 영역에서 적용하여 3차원 정보의 근간이 되는 변이(disparity) 영상이나 깊이(depth)영상을 정확하면서도 빠르게 생성하는 것을 목적으로 한다. 신뢰확산 알고리즘은 기본적으로 여러 번의 반복을 통하여 변이정보를 보다 정확하게 갱신하게 되어 많은 연산량과 넓은 탐색영역으로 인하여 성능의 수렴까지 오랜 시간이 걸린다. 다해상도 변환은 공간영역과 주파수영역 모두에서 우수한 해상도를 갖기 때문에 이를 이용하여 스테레오 정합의 연산 속도를 증가시키고 성능을 향상시키는 것을 보여주었다.
본 논문은 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하는데 기초가 되는 seed를 정확하게 선정하고, 선정된 seed를 중심으로 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 분리하기 위한 방법을 제안한다. 고정된 카메라로부터 입력되는 연속된 영상열로부터 초기의 이동물체가 존재하지 않는 영상을 참고영상으로 하여 입력영상과의 차영상을 구하고 차영상의 히스토그램에서 배경잡음 모델링을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 Local Maxima 들을 이용해 후보 seed를 선정한 후, 이드의 특징값들을 분석하여 이동물체의 seed와 배경의 seed 를 결정하고 이 두 개의 seed를 기반으로 watershed 알고리즘을 적용하여 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 추출한다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역분리 알고리즘보다 주위 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 이동물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
네트웍 환경에서 Kerberos 인증 메커니즘은 Server가 사용자를 인증하기 위해 다른 영역에 있는 Kerberos Server를 신뢰할 것을 요구하고 있다. 또한 상호운용 영역에 있는 Kerberos Server는 다른 영역의 Server와 비밀키를 반드시 공유하여야 한다. 이러한 두 가지의 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 IETF CAT의 공개키 기반구조를 갖는 PKINIT/PKCROSS 알고리즘을 적용하고 디렉토리 시스템(Directory System)을 사용하여 영역과 영역사이의 서비스가 신뢰센터를 통하여 각 Kerberos를 증명 할 수 있도록 하는 신뢰센터 기반의 안전한 보안 메커니즘을 제안하였다. 또한 서로 다른 영역의 Kerberos Server는 각 Server의 비밀키와 공유키를 미리 알고 있어야 하지만 신뢰기관을 통하여 각 영역의 공개키 값 및 공유 키 값을 획득하도록 하여 응용 Server가 KDC(Key Distribution Center)에 키를 등록해야 하는 과정을 배제하였다.
본 연구에서는 반복정체와 돌발상황 교통류 특성을 분석하고 이에 따른 교통류 영역을 3개의 교통류 관계도를 가지고 구분하여 좀 더 안정적이고 신뢰성 있는 돌발상황 검지 알고리즘의 개선을 위한 기초이론 정립을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 McMaster 알고리즘의 교통량-점유율 관계도에서 교통류 영역을 구분하는 각각의 파라메타 임계값의 경계에 위치한 교통류의 불확실한 영역 판단으로 인한 오경보를 해결하기 위하여 속도-교통량, 속도-점유율 관계도에 대해서도 새로운 영역 구분을 시도해 보았다 그리고 구분한 영역에 따른 교통류 상태 판정도에 적합한 새로운 알고리즘의 프로토타입 및 구현방안을 제시하였다 본 연구의 주안점이 기존의 McMaster 알고리즘의 기능을 개선하고 신뢰성을 갖는 새로운 돌발상황 검지 모형을 제시하는 것으로써 향후 고속도로 돌발상황 검지체계에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
공개키 기반구조는 공개키 알고리즘을 이용하여 정보보호 서비스를 제공하는 정보처리 및 정보통신시스템에서 사용자 공개키의 무결성과 인증성을 제공하기 위한 중요한 기반 서비스이다. 공개키에 대한 무결성을 제공하기 위해서는 전자서명이 요구되며, 인증성을 제공하기 위해서는 제3의 신뢰기관이 요구된다. 제3의 신뢰기관이 통칭 인증기관이다. 사용자는 인증서를 이용하여 응용에게 공개키의 무결성과 인증성을 알려주며, 응용은 인증서에 포함되어 있는 공개키를 이용하여 정보통신 시스템에서 다양한 정보보호 서비스를 실현한다. 인증서 정책은 하나의 인증서를 특정응용에 적용 가능한지를 알려주기 위한 법칙들의 집합이라고 될 수 있다. PKI 영역(Domain)은 하나의 통일되고 합의된 인증서 정책으로 구현되는 인증기관들과 사용자들의 집합이라고 볼 수 있다. PKI 응용 영역간의 상호 연동은 PKI 서비스를 확장하기 위하여 중요한 기술이다. 본 고에서는 PKI 영역간 상호 연동을 위한 공개키 기반구조의 개요와 필요성 등을 기술하고, IETF PKIX의 공개키 기반구조 표준화 동향을 분석하며, 상호 연동을 위하여 요구되는 인증서 정책과 인증서 확장자를 살펴보고, 대표적인 주요 인증서 정책들을 분석하며, 최근 PKI 포럼에서 연구된 PKI 영역간 상호 연동 방식을 살펴보고, 마지막으로 상호 연동 방식간의 특징과 장단점을 제시한다.
TFT-LCD 영상은 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 결함 신호는 주변 정상 영역의 화소값 분포에 비해 일정한 변화를 가지는 영역으로서 육안 검출이 어려운 수준의 한도성 결함을 포함한다. 본 논문에서는 다단계 임계화를 통해 신뢰할 수 있는 수준까지 결함과 결함 유사 영역을 모두 검출하는 과검출(過檢出)을 수행하고, Parzen Window를 이용한 확률 밀도 함수를 통해 실제 결함이 아닌 유사 영역을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 다양한 실험 영상에 대한 실험 결과를 살펴보고 실제 TFT-LCD 영상에 적용하여 봄으로써 신뢰성 있는 결함 검출에 적합함을 입증하였다.
번호판 인식은 번호판 영역 추출 세그멘테이션, 인식의 3단계로 나눈다. 일반적으로 번호판 영역을 검출하는 과정에서 여러 후보영역이 추출되는데 검증 과정을 통해 그 중 하나를 선택한다. 따라서 적절한 검증 방법은 번호판 인식의 신뢰성을 높히기 위해 필수적이다. 본 논문은 다층 신경망에 사용하는 대표적인 알고리즘 중 하나인 역전과 알고리즘을 이용하여 번호판 후보 영역을 검증하는 방법을 제시한다. 신경망을 통한 학습을 위해 우선 적절한 훈련 이미지를 수집해야한다. 특히 번호판 이미지가 아닌 훈련 데이터를 수집하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 효과석인 훈련 데이터 수집의 방법과 특징 벡터 생성에 대하여 제안하고 이 방법의 효용성을 실험을 통하여 검증한다.
본 논문에서는 측정된 가속도신호만을 사용하여 변위응답을 추정하는 시간영역과 주파수영역에서의 동적 응답변환 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘에서 사용되는 변환변위응답은 속도와 변위성분의 초기조건에 대한 정보 없이 측정된 가속도신호의 적분에 의하여 계산되며 실제 변위응답과 상관관계를 갖는다. 이에 측정된 구조물의 동적응답이 무재하부분과 자유진동부분을 포함하고 있을 때 변환응답을 보정하여 초기치 문제를 해결할 수 방법을 제시함으로써 가속도신호만을 사용하여 실제 변위응답을 추정할 수 있도록 하였다. 제시된 응답변환 알고리즘의 타당성을 평가하기위해 실교량에 대한 현장시험자료를 적용하여 변위응답을 추정하고 실측된 동적 변위와 비교하였다. 또한, 주파수영역에서의 응답변환에서 적분구간을 상이하게 사용함으로써 동적성분과 정적성분으로 분리된 추정응답을 평가할 수 있었으며 이에 따른 충격계수의 계산은 신뢰성 있는 평가방법임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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