본 논문은 실시간 위치 모니터링 시스템에서 개인의 위치 프라이버시 보호 문제에 대해 논한다. 위치기반 서비스 제공자를 통한 위치 모니터링은 위치 노출에 의한 개인의 프라이버시를 침해할 위험이 있으므로, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 익명화서버를 활용하는 시스템 환경을 채택한다. 익명화서버의 주된 역할은 location k-anonymity 개념을 활용하여 특정 개인의 위치를 클로킹 영역으로 표현하여 익명화 시키는 것이다. 기존의 기법들은 클로킹 영역을 생성하기 위해 개인이 휴대용 단말기를 통해 자신의 현재 위치를 주기적으로 익명화서버에게 보고하고, 익명화 서버는 반복적으로 클로킹 영역을 재생성하 는 시스템 모델을 가정한다. 하지만, 이는 메시지 송신에 의한 개인의 휴대용 단말기의 에너지 소비를 증가시킬 뿐만 아니라, 익명화서버의 작업부하를 크게 증가시켜 시스템 성능을 저하 시킨다. 이러한 단 점을 극복하기 위해, 본 논문은 개인의 휴대용 단말기의 연산 능력을 활용하여 클로킹 영역을 생성 유지할 수 있는 개인-익명화서버 협업 위치 프라이버시 보호 기법을 제안한다. 기본적인 아이디어는 특정 수의 클로킹 영역들을 개인에게 할당하여 클로킹 영역의 생성 유지 작업을 익명화서버와 공유하게 하는 것이다. 시뮬레이션을 통해, 익명화 서버의 작업부하와 개인의 메시지 송신 측면에서 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 에지 영역 보상을 이용한 원격 센싱된 인공위성 화상의 대역간 벡터양자화 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 인공위성 화상데이타의 분광적 반사 특성에 따라 각 화소벡터를 분류한 후, 각 분류영역에 대하여 대역내 및 대역간 중복성을 각각 제거하기 위하여 분류영역별 대역내 벡터양자화 및 분류영역별 대역간 벡터양자화를 행한다. 에지영역의 경우에 주변블럭의 영역정보 및 양자화 된 기준대역의 화소값을 이용하여 에지영역을 보상한다. 그후, 대역간 중복성을 효과적으로 제거하기 위하여 보상된 영역정보를 이용하여 분류영역별 대역간 벡터양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.
디지털 보존 주제분야를 중심으로 지식영역 비주얼화(knowledge domain visualization)를 시도하였다. 분석을 위한 데이터는 1990년부터 2005년까지의 기간 동안의 Web of Science DB를 중심으로 총 74건의 문헌을 추출하여 활용하였다. 지식영역 비주얼화를 위하여 사용한 툴은 서지DB를 중심으로 비주얼 데이터마이닝 결과를 제공하는 Java 어플리케이션인 CiteSpace이다. 분석 결과, 디지털 보존 분야의 핵심적인 지식 영역은 최신정보기술을 중심으로 한 디지털 보존전략, 정보네트워크와 보존시스템, 전자정부와 지식관리의 세 영역인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 OpenMP를 이용하여 HEVC 복호화기의 디블록킹 필터를 병렬화하는 것을 제안한다. 본 논문에서는 HEVC 디블록킹 필터를 병렬화하기 위하여 슬라이스를 병렬 처리가 가능한 코어의 개수만큼의 영역으로 균등하게 분할 한 후 각 영역에 코어를 할당하였다. 각 영역에 할당된 코어들은 자신의 영역 내의 LCU에 대해서 순차 주사 순으로 필터링을 수행하는데, 먼저 영역 내의 모든 LCU에 대하여 수평방향으로 필터링을 수행한다. 이러한 수평방향 필터링이 완료된 후 동일한 영역에 대하여 다시 수직 방향으로 필터링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 OpenMP를 이용한 HEVC 디블록킹 필터 병렬화를 통하여 4-Core 환경에서 복호화기에서 디블록킹 필터링의 수행 시간을 약 2.51배 감소 시켰다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)의 새로운 병렬화 방법을 제안 하고 있다. 기존의 병렬 유전자 알고리즘(Parallel Genetic Algorithm: PGA)은 전체 개체집단을 부개체집단 (Subpopulation)으로 나누어 해의 가능 영역을 동시에 탐색하는 것이 일반적인 방법인데 반해. 본 논문에서 제안하는 병렬화 방법은 전체 해의 영역을 나누어 각각의 영역에서 독립된 개체집단들이 서로 다른 영역을 탐색하게 하는 방법이다. 이 방법은 두 가지 단계의 병렬 유전자 알고리즘으로 구성된다. 먼저 적응교배 연산자(Adaptive Crossover Operator: ACO)를 이용한 PGA를 통해 지역해에 인접한 범위들로 해의 영역을 나누고, 이렇게 나누어진 각각의 영역들에서 다시 병렬로 GA를 적용시켜 자세하게 탐색하는 방법이다. 첫 번째 수행되는 PGA 단계에서는 탐색 시간을 줄이고 두 번째 PGA 단계에서는 보다 자세한 탐색을 하기 위해 정밀도(Precision)의 조정을 유전자 알고리즘의 병렬화에 적용하였으며. 이를 통해 빠르고 자세한 탐색이 가능한 유전자 알고리즘의 병렬화 방법을 제안하고 있다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 영역별 대역간 예측과 벡터 양자화를 이용한 다중 분광 화상데이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 먼저 화상데이타에서 각 대역의 반사 특성을 이용하여 영역 분류를 행한 후, 공간적으로 가장 낮은 분산을 가지고 다른 밴드와 상관성이 가장 큰 기준 대역을 웨이브릿 영역에서 영역 분류 벡터 양자화를 행한다. 또한 나머지 각 밴드는 웨이브릿 영역에서 기준 대역으로부터 영역별 예측을 통하여 대역간 중복성을 제거하였다. 그리고 원 화상의 웨이브릿 계수와 예측 영상의 웨이브릿 계수의 차이를 줄이기 위해 오차 벡터 양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 항공 갑판의 비파괴 검사 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 검출하는 기존의 방법보다 결함 검출의 정확도를 개선한 방법을 제안한다. 제안된 결함 검출 방법은 결함의 윤곽선을 추출하기 위하여 라플라시안 필터링 기법을 적용하여 윤곽선을 추출한다. 라플라시안 필터링 기법을 적용하여 윤곽선을 추출할 경우에는 결함 이외의 다른 객체들의 윤곽선도 검출된다. 따라서 본 논문에서는 이진화 기법과 팽창 연산을 적용하여 결함의 후보 객체들을 연결한다. 그리고 Grassfire 라벨링 기법을 적용하여 잡음을 제거하고 팽창 연산과 침식 연산을 이용하여 결함 후보 영역의 크기를 조정한다. 크기가 조정된 결함 후보 영역을 기반으로 원 영상에서 결함 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역에서 결함 영역을 추출하기 위해 결함 후보 영역의 명암 대비를 증가시키고 결함 후보 영역의 주변 정보를 이용하여 이진화한다. 이진화 된 영역에서 Grassfire 라벨링 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 결함 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 항공갑판의 결함을 추출한 결과, 기존의 방법보다 항공 갑판의 결함을 추출하는데 효과적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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