본 논문에서는 S-XML 미들웨어에서 캐싱을 이용한 효율적인 공간 데이터 변환 기법을 제안한다. 공간 데이터베이스 관리 시스템(SDBMS)을 기반으로 하여 S-XML 을 지원하는 시스템은 SDBMS 에서 사용되는 이진 데이터와 S-XML 간의 상호 변환 과정이 필요하다. 특히 변환 과정에서 공간 데이터는 비공간 데이터에 비해 데이터 크기가 크고, 복잡한 동시에 다양한 데이터 형식을 가지고 있어 비공간 데이터에 비해 변환 비용이 크다. 따라서 공간 데이터의 특성을 고려한 변환 비용 감소 기법이 필요하다. 제안 기법은 SDBMS 의 질의 처리 결과인 이진 데이터를 S-XML 문서로 변환하고, S-XML 미들웨어의 캐싱 관리자에서 공간 데이터에 해당하는 부분만을 캐싱 한다. 캐싱 관리자는 질의를 점 질의와 영역 질의로 구분한다. 점 질의의 결과에 대해서는 공간 데이터의 OID 를 키 값으로 하는 해쉬 색인을 사용하며, 영역 질의 결과에 대해서는 질의에서 표현된 MBR 에 따라 R-Tree 색인을 사용한다. 변환 과정에서 요구되는 공간 데이터가 캐싱된 데이터로 존재하면 질의 종류에 따른 색인을 사용하여 데이터를 추출하고 이를 S-XML 데이터로 치환한다. 캐싱 데이터를 이용한 공간 데이터 변환 기법에 의해 공간 데이터의 변환 비용을 줄임으로써 S-XML 미들웨어 에서의 변환 시간을 단축할 수 있다.
본 논문에서는 DCT영역에서 반복적 이진위상컴퓨터형성홀로그램을 이용한 디지털 영상 워터마킹 기술을 제안하였다. 워터마크로 주로 사용되는 랜덤 시퀸스 또는 로고와 같은 은닉영상 대신 은닉영상을 손실없이 재생할 수 있는 이진위상컴퓨터형성홀로그램을 생성하고, 이를 반복적으로 표현해서 워터마크로 사용한다. 그리고 이 워터마크를 호스트영상의 DCT 계수에 적절한 규칙을 통해 가중치를 부여하여 삽입한 후, IDCT한다. 워터마크의 추출은 워터마킹된 영상과 호스트영상을 DCT하고, 삽입시 적용한 규칙을 통해서 수행한다. 그리고 추출된 워터마크의 역푸리에 변환과 호스트영상에 삽입하기전의 워터마크를 역푸리에 변환하여 재생한 은닉영상과의 상관을 취함으로써 워터마크의 존재여부를 검증한다. 제안한 방법은 워터마크 삽입/추출시 반복되는 홀로그램정보를 활용하고, 이진 값으로 구성되어 있으므로 기존의 어떠한 워터마킹 기술보다 외부 공격에 견실한 특징을 가지고 있으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 LAROB상에서 이진영상을 사진트리로 변환하거나, 사진트리를 이진영상으로 변환하는 효율적인 알고리즘들을 제안한다. 이 알고리즘들은 영상의 화소 개수가 n $\times$ n일 때 n2 프로세서를 사용하며, $\theta$(1)의 시간 복잡도를 갖는다. 실행시간과 프로세서 수의 곱이 최적 순차 알고리즘의 실행시간인 $\theta$(n2)과 동일하므로, 여기서 제안한 알고리즘들은 최적 알고리즘이다.
XML은 텍스트를 기반으로 하는 데이터 표현의 표준이다. 하지만, 이진 데이터 저장 방식에 비해 파일에 크기가 커서 자원을 적게 사용하는 편재형 컴퓨팅 환경에 적용하기 어려운 단점을 가진다. EXI는 XML의 형태는 그대로 유지하면서 파일의 크기를 줄이는 이진 XML 의 W3C 표준이다. 한 응용에서 사용하고 있는 XML 을 다른 응용에서 재사용하기 위해서는 변환이 필요하고, 일반적인 XML 문서의 변환에는 XSLT가 이용된다. 하지만, XSLT는 텍스트를 기반으로 하고 있어 EXI 포맷에 바로 적용할 수 없다. 본 논문은 자원을 적게 사용하는 편재형 컴퓨팅 환경에서 EXI 포맷 XML 문서의 재사용성을 높이기 위해 서로 다른 응용의 EXI 포맷 XML 문서의 변환 방법을 제안한다. 그리고, 다양한 응용환경 중 EXI 포맷의 XHTML 문서를 EXI 포맷의 VoiceXML로 변환하는 시스템을 보인다. 이는 자원이 적은 편재형 컴퓨팅 환경에서 EXI 포맷 XML 문서의 재사용성을 높이고 EXI 포맷 XML 활용에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서의 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 영상을 2계층의 웨이블릿 변환 영역으로 변환하여 영상압축에 견고한 저주파대역(MRA)과 인간 시각에 덜 민감한 고주파 대역(MRR)에 각각 이진 도장 영상으로 된 워터마크를 첨가한다. 잡음이나 공격으로 영상이 훼손된 경우라도 다른 대역에서 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다.
소프트웨어 개발자들은 시스템의 설계를 위해 UML의 클래스 다이어그램과 같은 객체 모델을 이용한다. 객체-관계 변환 방법론은 객체 모델에 표현된 관계성들을 관계형 데이터베이스 테이블로 변환하는 방법론으로, 설계된 시스템의 구현을 위해 적용된다. 기존 객체-관계 변환 방법론의 연구들은 하나의 관계성을 표현하기 위해 여러 변환 기법들을 제안하였다. 하지만 각 변환 기법의 사용기준들이 존재하지 않아 구현에 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문은 각 관계별로 이진 결정 다이어그램 기반의 모델링 규칙을 제안한다. 이를 위해 변환 기법들을 구분하는 조건들을 정의하고, 질의 수행시간을 측정함으로 검증이 요구되는 모델링 규칙들을 평가한다. 평가 후, 이 논문은 명제 논리로 표현된 최종 모델링 규칙을 재정의하고, 사례 연구를 통하여 제안된 모델링 규칙이 설계된 시스템을 구현하는데 유용함을 보인다.
본 논문에서는 pSDF(projection synthetic discriminant function)공간 불변 필터 개념을 적용하여 기준 이미지를 구현하고, 공간 평면 상관기인 이진 결합 변환 상관기를 이용하여 동일 클래스 인식 및 클래스 판별을 위한 광 패턴 인식을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 이진 결합 변환 상관기가 기존의 결합 변환 상관기보다 상관 첨두치 세기, 상관 첨두치 세기대 부로브비, 신호대 잡음비, 상관폭 부분에서 뛰어난 상관 특성을 보였다. 이진 결합 변환 상관기를 이용한 광 패턴 인식 실험을 한 결과, 동일 클래스 인식인 경우 $4.1~9.6{\%}$ 오차 범위 내에서 상관 첨두지 세기가 일정하게 나타났으며, 클래스 판별인 경우 두 클래스간의 상관 첨두지 세기가 2배 차이가 나서 판별 능력이 우수함을 알 수 있었다.
기존의 허프 변환을 이용한 차량 주행 경로 검출 기법에서는 배경 영상이 복잡하지 않은 차량 주행 영상에서 주행선 이탈 여부를 판별하였다. 하지만 획득된 차량 주행 영상에는 도로의 장애물이나 그림자, 다른 차량 등 주행 경로 인식을 방해하는 요소들이 있으므로 주행 경로 검출에 있어서 매우 큰 장애물로 작용하였다. 이 논문에서는 퍼지 이진화 기법과 캐니 마스크를 적용함으로써 기존에 제안된 허프 변환만을 이용한 주행 경로 검출 기법보다 효과적인 주행 경로 검출 기법을 제안한다. 이 논문에서 제안한 주행 경로 검출 기법의 성능을 평가하기 위하여 20개의 영상을 대상으로 실험한 결과, 주행 경로를 검출하는 데에 더욱 효과적인 것을 확인하였다.
멀티미디어 자료들은 인터넷을 통해 빠르고 쉽게 전송된다. 이것은 멀티미디어 보안 및 저작권 보호에 있어 넓은 관심을 불러일으킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 저작권 보호를 위해 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용하여 이진 워터마크 이미지를 포함하는 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 원본 이미지를 웨이블릿 영역으로 변환하고 서브 대역으로 나눠진다. 변환된 영상은 이진워터마크 영상은 비트 시퀀스로 중잔 주파수 서브 밴드에 삽입된다. 원본 이미지는 워터마크 영상의 검출에 필요로 하지 않는다. 제안된 방법에서 워터마크 비트수는 적게 검출되지만 최대/최소값 보다 10dB의 PSNR이 더 생산되었다.
본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV의 입력 영상에서 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안 한다. 본 논문은 CCTV영상으로부터의 입력 영상을 순차를 갖는 명암도 영상으로 실시간 변환 하여 진행 한다. 움직이는 물체의 추출은 첫째, 획득한 영상의 그레이 영상을 포스터라이징을 이용하여 명암 분포를 축소하고 차영상을 통해 윤곽을 추출한다. 둘째, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 셋째, 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한다. 넷째, 이진 영상의 가로/세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현 재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 계산한 후, 두 중심의 거리 차를 계산한다. 계산된 거리가 임계값보다 작을 경우 같은 물체로 인식하고 계속 추적하며, 임계값 이상의 값일 경우 새로운 물체로 인식한다. 추적된 이동물체의 중심점이 화면의 중앙 부분에 있지 않을 경우, 이동물체의 중심으로 카메라의 방향을 조정한다. 실험결과, 제안한 방법으로 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 의 입력 영상에서도 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고, 그 물체의 움직임을 추적 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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