본 논문에서는 의료 영상에 대한 새로운 연성 워터마크 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘을 사용함으로써 의료 영상의 보안 및 위조 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환을 사용하는 대신에 계산량이 적은 정수 웨이블릿 변환을 이용하여 블록 평균을 이용해서 이진 비트맵을 추출하여 이를 워터마크 정보로 사용한다. 워터마크를 추출할 때는 원 영상의 정보를 나타내는 이진 비트맵과 비교함으로써 위조여부를 판단할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 의료 영상의 위조된 부분을 정확하게 추출하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)을 이용한 새로운 초고해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초고해상도 기법들의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 사용하였다. 그로 인한 연산의 복잡도 증가는 처리시간 증가라는 문제점을 발생시켰다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT를 이용한다. DWT 수행 시 수반되는 다운 샘플링 과정을 수행하지 않음으로써 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역(sub-band)들을 생성하고, 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse Discrete Wavelet Transform: Inverse DWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득한다. 제안하는 기법에서 사용한 실험영상은 원본영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 획득한 실험영상($256{\times}256$)을 사용한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들에 비해 처리시간이 줄어드는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)과 적응적 가중치 보간법을 이용한 효율적인 초해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초해상도 기법들의 경우, 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 많이 사용하였다. 따라서 연산의 복잡도가 증가하고 처리시간 증가라는 문제점을 발생시킨다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT와 적응적 가중치 보간법을 이용한다. 먼저 주어진 영상에 대하여 DWT를 수행하고, 생성된 고주파 부대역(sub-band)들을 적응적 가중치 보간법을 이용하여 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역을 생성한다. 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse DWT : IDWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득하게 된다. 실험을 위하여 원본 영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 실험 영상($256{\times}256$)을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들과 비슷한 성능을 갖지만 처리시간에서 많은 이득을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
시계열 데이터의 분류와 군집화를 효율적으로 수행하기 위해 다양한 시계열 표현 방법들이 제안되었다. 본 연구는 Lin 등 (2007)이 제안한 국소 평균 근사를 이용하여 시계열의 차원을 축소한 후 심볼릭 자료로 이산화하는 symbolic aggregate approximation (SAX) 방법의 개선에 대해서 연구하였다. SAX는 국소 평균 근사를 할 때 등간격으로 임의의 개수의 세그먼트로 나누어 평균을 계산하여 세그먼트의 개수에 그 성능이 크게 좌우된다. 따라서 본 논문은 불균형 Haar 웨이블릿 변환을 통해 국소 평균 수준을 등간격이 아니라 자료의 특성을 반영하여 자료 의존적으로 선택하게 함으로써 시계열의 차원을 효과적으로 축소함과 동시에 정보의 손실을 줄이는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 방법은 실증 자료 분석을 통해 SAX 방법을 개선시킴을 확인하였다.
파수 영역(k-domain)에서 웨이블릿 변환 개념을 적용한 그린 함수 표현법은 적분 방정식에 활용할 때 전자파 해석의 고속화 계산에 사용할 수 있다. 그 표현 식은 기존의 표현에 비해서 매우 간결하기 때문에 전자파 해석의 방사 적분 계산 시간을 줄이는데 효과적으로 사용될 수 있다. 그린 함수의 이산 웨이블릿 개념을 이용한 수학적인 표현 식을 유도하고 그 특성에 대하여 설명하고자 한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환의 특성을 이용한 얼굴인식 방법을 제안하여 인식성능 향상에 관한 연구를 진행하였다. 사용한 이산 웨이블릿 변환은 모웨이블릿의 특징과 비슷한 Daubechies D4 필터이다. 웨이블릿 변환영역 중 LL 대역의 데이터만을 이용할 경우 원본 데이터에 비하여 크기가 줄어들게 되어 인식과정의 속도와 메모리 사용량을 줄일 수 있게 된다. 또한 2차원 데이터의 변형없이 손실을 줄여 인식률을 향상시키기 위하여 2차원 LDA 방법을 적용하였다. 그리고 여기서 얻은 특징벡터를 이용하여 SVM을 수행하도록 하였다. 실험은 Matlab 프로그램을 통하여 ORL 얼굴 데이터베이스와 Yale 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험을 하였고 기존의 방법들과 인식률과 수행시간을 비교를 함으로써 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 운동 중 실시간 구현을 위해 정확한 QRS 검출이 가능한 이산 웨이블릿 연산을 임펄스 응답으로 근사화 하여 연산량을 줄였다. 또한, 지속적인 QRS 검출로부터 부정맥, 빈맥 그리고 서맥등의 정보를 제공한다. 제안 알고리듬은 운동 중 수집된 생체신호를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가한다.
본 논문에서는 이차원 이산 웨이블릿 변환을 이용한 실시간 영상 압축 및 복원 프로세서의 구조를 제안하고 ASIC(Application specific integrated circuit) 라이브러리를 이용하여 최소의 하드웨어로 구현하였다. 구현된 하드웨어에서 데이터 패스부는 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하는 DWT 커널(Kernel)부, 양자화기 및 역양자화기, 허프만 엔코더 및 디코더, 웨이블릿 역변환 시 계수의 덧셈을 수행하는 덧셈기 및 버퍼, 그리고 입출력을 위한 인터페이스와 버퍼로 구성하였다. 제어부는 프로그래밍 레지스터와 명령어를 디코딩하여 제어 신호를 생성하는 주 제어부, 그리고 상태를 외부로 알리는 상태 레지스터로 구성된다. 프로그래밍 조건에 따라서 영상을 압축할 때의 출력은 웨이블릿 계수, 양자화 계수 혹은 양자화 인덱스, 그리고 허프만 코드 중에서 선택하여 발생할 수 있고 영상을 복원할 때의 출력은 허프만 디코딩 결과, 복원된 양자화 계수 그리고 복원된 웨이블릿 계수 중에서 선택하여 발생할 수 있다. 프로그래밍 레지스터는 총 16개로 구성되어 있는데 각각이 한번의 수직 혹은 수평 방향의 웨이블릿 변환을 수행할 수 있고 각각의 레지스터들이 차례대로 동작하기 때문에 4 레벨의 웨이브릿 변환을 한번의 프로그래밍으로 수행가능하다. 구현된 하드웨어는 Hynix 0.35m CMOS 공정의 합성 라이브러리를 가지고 Synopsys 합성툴을 이용하여 게이트 레벨의 네트리스트(Netlist)를 추출하였고 이 네트리스트로부터 Vela 툴을 이용하여 타이밍정보를 추출하였다. 추출된 네트리스트와 타이밍정보(sdf 파일)를 입력으로 하여 NC-Verilog를 이용하여 타이밍 시뮬레이션을 수행하여 구현된 회로를 검증하였다. 또한 Apollo 툴을 이용하여 PNR(Place and route) 및 레이아웃을 수행하였다. 구현된 회로는 약 5만 게이트의 적은 하드웨어 자원을 가지고 최대 80MHz에서 동작 가능하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 기반의 진화 알고리듬을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿 변환을 이용한 주파수 영역에서의 워터마크 삽입과 유전자 알고리듬을 이용한 워터마크 추출로 구성된다. 강인한 워터마크의 삽입을 위하여 웨이블릿 도메인의 저주파 영역에서 이루어지며, 워터마크 추출은 유전자 알고리듬을 이용하여 기하학적인 공격에 대하여 효과적인 추출을 수행한다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 기법은 JPEG이나 JPEG2000과 같은 영상 압축과 다양한 기하학적인 공격에 대한 실험을 통해서 워터마크의 요구조건인 강인성과 비가시성의 관점에서 기존 기술에 대한 상대적 우수성을 확인하였다.
본 논문은 하드웨어 곱셈 연산을 최적화 한 리프팅 기반의 9/7 웨이블릿 필터의 VLSI 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 범용 곱셈기를 사용하는 기존의 리프팅 기법과 달리 웨이블릿 계수에 패턴 탐색 기법의 Lef$\grave{e}$vre 알고리즘을 적용하였으며, MCM(Multiple constant multiplication)과 폴딩 방식을 9/7 DWT 필터에 적용하여 효율적으로 하드웨어 설계가 이루어 질수 있도록 제안하였다. 이러한 구조는 하드웨어 자원을 100% 활용하는 이점을 지니며, 이전의 성능에 비해 화질 열화 없이 단순한 하드웨어 구조, 속도, 면적, 전력소모 측면에서 효율적이다. 비교 실험을 위해 Verilog HDL을 통해 구현하였으며, $0.18{\mu}m$ CMOS 공정의 스탠다드 셀을 이용하여 합성하였다. 제안한 구조를 기존의 구조와 200MHz의 합성 타겟 클럭 주파수에서 비교하였을 때 면적, 전력소모 측면에서 60.1%, 44.1% 감소하였으며, 이를 통해 이전의 리프팅 기법에 비해 하드웨어 구현에 보다 최적화된 구조임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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