본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델 기반의 멀티센서 데이터 퓨전 알고리즘을 이용한 차량 위치인식 시스템을 제안한다. 기존의 차량 위치인식 시스템은 GPS를 중심으로 제공되어 왔으나 위성 신호 수신이 어려운 실내나 빌딩이 빽빽하게 들어선 도심에서는 제대로 작동하지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 GPS와 UWB를 결합하는 방법이 연구되었으나 위치변화에 따라 각 측위매체를 이산적으로 전환하여 차량과 같은 이동이 잦은 대상에게 끊임없이 유연한 위치 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델을 바탕으로 GPS 위치 데이터와 UWB 센서 데이터를 유기적으로 결합하는 Hybrid UWB/GPS 측위시스템을 구성하여 측위시스템의 적용범위에 민감하지 않고 유연한 위치정보를 제공하도록 한다. 제안된 시스템을 Ubisense와 Asen GPS를 이용하여 $12m\;{\times}\;8m$ 크기의 실외 환경에서 실험하였으며, 구현된 시스템을 통해 기존 UWB 및 GPS 시스템에 비해 정밀도 및 연동성이 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 차량에서 주차 관리 및 차량추적 관리 등 다양한 CNS를 지원할 수 있다.
본 논문은 영상의 손실 압축에 널리 사용되는 JPEG 표준을 확장하여 압축률을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 연속적인 신호를 압축하는데 널리 사용되는 증분 압축 기법을 보다 효과적으로 손실 영상 압축 방법에 적용하기 위하여 행이나 열단위로 예측(prediction)과 이산 코사인 변환을 수행하고 양자화, 엔트로프 부호화 등의 과정을 거쳐 영상을 압축하기 위한 방법을 제안한다. 특히 JPEG 표준과 행/열 단위 압축 방법의 장점을 동시에 갖게 하기 위해 JPEG 표준의 틀에서 선택적으로 블럭에 행/열 단위 압축을 수행함으로써 압축률을 향상시킨다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 사용자가 압축 시 지정한 화질이 높을 경우 JPEG보다 높은 압축률을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 간단하게 기존의 JPEG 압축 방식에 추가되어 고화질의 영상을 효율적으로 압축하는데 사용될 수 있다.
모바일 정지영상 동영상 등의 정보에 디지털 신호를 삽입하여 저작권을 주장하는 방안으로 워터마킹 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 영상의 양자화 계수를 이용한 이산 코사인 변환(DCT)을 기반으로 하는 워터마킹 알고리즘 방법을 제안하였다. 워터마크 삽입 기법은 디지털 원영상의 DCT와 양자화를 통하여 계수들(Quantized Coefficient)를 얻게 되었고, 양자화 계수들은 원하는 위치(Key)에 따라 DCT를 기반으로 한 워터마크(DCT-based watermark)를 삽입하게 되었다. 워터마크가 삽입된 부호화 정보는 역 양자화와 역 DCT를 통하여 워터마크 된 영상을 얻게 된다. 워터마크 추출 기법은 워터마크된 영상과 위치(Key)만을 사용하며, 워터마크 된 영상을 DCT와 양자화를 통하여 원하는 위치(Key)에서 계수를 분리하여 역 DCT하여 원 워터마크를 얻을 수 있었다. 모의실험 결과, 워터마크된 영상과 추출된 워터마크에서 영상의 화질(PSNR)과 워터마크의 정규화 상관도 (NC) 에서 만족할 만한 결과를 확인하였다.
디지털 워터마킹이란 영상이나 비디오, 오디오, 텍스트 등의 저작물에 잘 식별되지 않은 표시를 삽입하여 저작권을 보호하는 방법으로 소유권자의 동의 없이 저작물을 배포, 복사되는 것을 방지하는 방법이다. 본 논문에서는 MPEG 기반의 압축된 영상에 저작권 보호를 위한 시스템의 구현을 위하여 휘도신호에 웨이블릿을 이용한 워터마크 키의 삽입과 추출에 대하여 연구한다. 우선, 원 이미지를 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역으로 분해한다. 이 때, RSA(Rivest, Shamir, Aldemen) 공개키(public key)의 암호화 대상을 VLC(variable length coding) 파라메터의 RUN으로 하였다. 이웃하는 RUN파라메터 사이의 높은 연관성은 이미지 전체에 영향을 미치기 때문에 비밀키(private key)를 소유하지 않은 비인가자의 불법적인 행위를 막을 수 있다. 실험 결과, DCT기반의 저주파 대역에 대한 직접적인 암호화 방식〔13〕보다 더 적은 키를 삽입시키면서 오히려 더 높은 왜곡과 위치가 이동된 이미지를 얻을 수 있었다.
본 논문은 여러 이산 신호 처리(Digital Signal Processing)에서 많이 사용되는 FIR Filter의 전력 소모를 줄이는 새로운 방법을 제안한다. FIR Filter에서 소모되는 전력 중 곱셈기가 차지하는 비중이 매우 높다라는 사실과 2D 영상에서 이웃한 픽셀 값의 공간 상관성이 높다라는 성질을 이용하였다. 곱셈기의 입력인 영상 데이터를 상대적으로 상관성이 높은 상위 비트(MSBs)와 상관성이 낮은 하위 비트(LSBs)로 구분하고, 각각에 대해서 필터링을 수행하도록 하였다. 또한, 입력의 상위 비트와 필터 계수와의 곱셈 결과는 캐쉬 (cache)에 저장하여 재사용함으로써 불필요한 상위 비트의 연산을 줄이도록 하였다. 이러한 방법을 SMT(Separated Multiplication Technique)라 부르기로 한다. FIR Filter를 사용함에 있어 제안된 SMT를 이용하였을 경우에 15%정도의 전력 이득 효과를 얻을 수 있었다.
강화 학습은 이산적인 공간을 가상하여 많은 연구가 행해졌지만, 많은 실제적인 제어 문제는 연속적인 공간에서 이루어진다. 평가 함수와 행동 함수를 연속함수로 하면 강화 학습 구조를 연속 공간에서 사용할 수 있다. 그러나 이 경우 두 가지 고려해야 할 점이 있다. 하나는 어떤 종류의 함수 표현 법을 사용할 것인가 하는 문제고, 다른 하나는 첨가하는 잡음의 양을 결정하는 것이다. 평가 함수와 정책 함수(제어기)에는 신경회로를 사용하였다. 강화 예측기로 다음 순간의 강화 신호를 예측하고, 아울러 첨가하는 잡음의 양도 결정하였다. 제안된 강화 학습 구조를 사용하여 차량의 횡 방향 제어 모의 실험에서 온라인 학습의 특성을 확인하였다. 제안된 구조를 실차 실험에도 적용하여 유용성과 타당성을 검증하였다.
DCT (Discrete Cosine Transform)는 최적인 KLT (Karhunen Loeve Transform)에 근접한 에너지 압축 성능을 가지고 있기 때문에 정지 및 동영상 신호의 압축에 널리 사용되고 있다. 최근에 DCT에 기반한 무곱셈 변환이 제안되고 있다. 이 변환들의 계수는 0 또는 2의 지수승으로 표현되기 때문에 덧셈만으로 변환을 수행할 수 있으며 따라서 고속 구현이 가능하다. 또한 에너지 압축 성능도 DCT에 근접하므로 실시간 응용에 적합하다. 본 논문에서는 적은 횟수의 덧셈만으로 계산이 이루어지며 에너지 압축 성능도 높은 8-포인트 근사 DCT를 제안한다. 제안된 변환의 계수는 기본적으로 DCT 계수를 따르지만 0이 아닌 계수의 갯수를 억제하며 동시에 변환의 직교성을 극대화하도록 선택하였다. 기존의 근사 DCT들과 계산량을 비교하였고, 다수의 실험 영상에 대해 압축 성능을 측정한 결과로부터 제안된 변환이 적은 횟수의 덧셈만으로 가장 우수한 압축 성능을 보임을 알 수 있다.
본 연구는 동맥의 압력에 따라 변하는 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 이용하여 호흡노력을 검출하기 위하여 호흡에 따른 PTT 변화를 관찰하였다. PTT는 심전도의 R파 피크로부터 말초에서 나타나는 광전용적맥(photoplethysmograph, PPG)의 최대기울기점까지 시간이다. 생체 신호를 아날로그-디지탈 변환하여 PC에서 매번 심장주기마다 PTT를 측정하였으며 이산적인 결과를 스플라인 보간법을 사용하여 그래프로 제시하였다. 소프트웨어는 $C^{++}$을 사용하여 windows 환경에서 운용하였다. 안정상태 호흡 시에는 호흡의 주기와 일치하는 주기적인 PTT의 변화가 있었다. 호흡 심도를 증가시킴에 따라 PTT의 진폭이 증가하였으며, 기도저항을 증가시킨 경우에도 PTT의 진폭이 증가하는 양상을 보였다. 이러한 결과는 PTT가 호흡노력에 따라 반응하는 것을 시사한다. 아울러 PTT를 이용한 호흡노력 모니터링은 비침습적 방법으로써 호흡장애를 감시하는데 유용하게 사용될 수 있음을 시사한다.
최근 PC의 성능이 향상되고 디지털 신호처리 기술이 발달함에 따라 복잡한 계산을 필요로 하는 입체음향처리를 PC 상에서도 구현하는것이 가능하게 되면, 멀티미디어 분야에서 입체음향에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히 2 채널 방식의 입체 음향 기술은 공간활용성과 경계성에서 우수하여 많은 연구가 진행되고있다. 2 채널 재생 방식에 있어서 위치음 효과는 비교적 단순한 반면에 이동음 효과는 특정점에서만 측정된 머리전달함수를 이용하여 이동하는 음을 생성해야 하기 때문에 해결해야 할 문제점이 많다. 본 논문에서는 입체음향을 2채널로 재생할 때 이동음 효과가 부드럽게 생성되도록 하는 방법에 대해 다루고자 한다. 특히 부드럽게 궤적을 생성하는 방법, 그리고 이동음의 출력이 이산적인 공간에서 부드럽게 연결되도록 하는 방법에 대해서 제안하고 실제 테스트를 통해서 그 유용성을 보여준다.
최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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