CCD 카메라를 이용한 화상처리가 최근 많은 분야에서 활용되고 있다. 특히 반도체 장비, 정밀 위치결정 시스템, 그리고 정밀 Alignment시스템과 같이 정밀한 제어가 요구되는 시스템에서 정화한 화상처리 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 화상처리를 이용한 마크 인식에 관한 방법으로 CCD카메라로 부터 얻은 영상에 노이즈가 상당히 포함되어 있는 경우와 마크의 일부분만 보이는 경우에 마크를 정화히 찾는 방법에 관한 연구이다.
본 논문에서는 최근 각광받고 있는 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 딥러닝 기반의 얼굴 인식 연구 동향을 살펴 보고자 한다. 얼굴 인식은 입력 영상이 들어왔을 때 자동으로 누구인지 알아내는 알고리즘으로 크게 얼굴 검출, 얼굴 랜드마크 검출 및 얼굴 특징 추출로 나누어진다. 본 논문에서는 얼굴 검출, 랜드마크 검출 및 얼굴 특징 추출에 특화된 딥러닝 알고리즘을 하나씩 살펴보고 이들이 어떻게 발전해 왔는지를 확인하고자 한다. 특히, 딥러닝 기반 얼굴 인식 알고리즘들은 딥러닝 기반 물체 인식의 발전 방향과 유사하게 진행되어 오다가 최근에는 얼굴 인식에 특화된 딥러닝 아키텍처 형태로 발전하고 있다. 어떤 방향이 얼굴 인식에 더 도움이 될지에 대해서도 확인하고 실제로 어떤 문제를 해결하고 있는지 확인하고자 한다.
복잡한 도심의 도로 상황에서 긴급 상황 발생 시 이동하는 특수목적 차량(경찰, 소방, 구급 등)에 대한 신속한 양보가 필요하다. 이러한 긴급 차량의 이동 상황을 도로 인프라가 인지해 교통 신호 제어기 및 일반 차량들에 WAVE나 TPEG 등 무선 네트워크를 통해 먼 곳까지 메시지를 전달한다면 일반 차량들이 길을 양보하기 위한 사전 준비 작업이 가능해져 특수목적 차량들이 훨씬 더 신속하게 이동할 수 있게 된다. 본 논문에서는 마크 인식 알고리즘을 통해 특수차량의 지붕에 설치한 루프 마크를 활용하여 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩으로 마크를 검출하고 내부의 정보를 획득한다. 실험 결과 마크의 크기가 $88cm{\times}88cm$ 이상일 때 50Km/h의 속도에서 100% 인식이 되고 마크 내부의 디지털 데이터도 93.3% 인식 가능함을 확인하였다.
실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
디지털 워터마킹은 데이터 내부에 지각적으로 인식되지 않는 신호를 삽입하여 저작권을 보호하기 위한 방법으로 압축, 기하학적 변환, 크기변환 등의 공격도 영상 데이터가 견고한 특성을 나타낼 수 있는 방법을 중심으로 연구되어 왔으나 프린6트 영상에 대하여 저작권을 보호하는 연구는 그다지 활발하지 않았다. 본 논문에서는 이진 프린트 영상에 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 영상을 디더링 한 후 8 8 블록에서 1(백화소)의 개수를 카운팅하고 카운팅 배열을 2 2 블록씩 나누어 워터마크 값에 따라 다르게 정의된 기준 블록 패턴과 비교함으로 워터마크를 삽입한다. 워터마크 정보는 1 과 0 의 두가지를 사용하여 동일한 워터마크 비트로 더 많은 정보를 표현할 수 있다. 워터마크 검출을 워터마크가 삽입된 영상과 기준 블록패턴을 이용해 워터마크 정보를 재구성하고, 재구성된 워터마크와 디더 영상에 삽입된 원본의 워터마크 정보와 비교함으로 가능하다. 성능평가는 워터마크 삽입영상을 프린트 한 후 스캔하여 기존의 방법과 검출 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 얼굴, 지문 등의 생체특징을 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛을 이용하여 워터마크 삽입위치를 결정하고 배경영상의 특성을 고려한 적응적 가중치설정방법에 의해 워터마크를 효과적으로 은닉하였다. 은닉된 워터마크 데이터는 워터마크가 삽입된 영상에 웨이블렛 역변환을 적용하여 효과적으로 생체특징을 추출한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 워터마크 데이터인 생체특징의 은닉 전과 후의 특성분석과 워터마크 알고리즘이 생체 인식시스템에 미치는 영향을 평가하였다. 워터마킹 알고리즘을 적용하여 얼굴과 지문으로 구성된 다중생체 인식실험을 한 결과 인식률이 98.67%로 나타났다. 이로부터 제안된 방법은 효과적으로 생체정보를 은닉하고 생체인식률의 저하 없이 효과적으로 생체정보를 보호할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 인간시각시스템(HVS)과 블록 DCT를 이용한 효과적인 워터마킹 방법을 제안한다. 워터마크는 시각적으로 인식 가능한 패턴과 비밀키에 의해 생성되고, 인간시각특성에 따라 영상의 중간 주파수 대역을 선택적으로 변조함으로서 삽입된다. 워터마크의 추출에는 원 영상이 필요하며, 추출된 워터마크와 원래의 워터마크와의 상관관계를 통하여 유사성을 판별한다. 제안한 방법의 실험결과, 영상에 삽입된 워터마크는 노이즈, 필터링, JPEG 손실압축등에 강인함을 보여준다.
본 논문에서는 롤투롤 인쇄에서 보편적으로 많이 사용하는 그라비아 방식의 인쇄에 영상처리를 이용하여 해상도가 높고, 속도가 빠른 전자에 인용될 수 있는 마크를 개발하려 한다. 인쇄의 품질은 영상처리용 레지스터 마크 간의 오차에 의해 결정되므로 영상처리용 레지스터 마크의 형상이 중요 하게 된다. 본 논문에서는 다양한 인쇄 조건하에서도 구분점을 명확히 인식할 수 있는 형태를 찾는 방법으로 마크 형상을 연구하여 적합한 형상을 찾아내었다.
본 연구의 목적은 지역의 랜드마크 인지요인이 관광만족에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 지역 랜드마크 인지요인과 관광만족의 영향관계에서 지역주민과 관광객의 인식의 차이로 인해 그 영향관계가 어떻게 달라지는지를 확인하고 그 시사점을 제시하는 것이다. 연구를 위하여 광주광역시의 관광지를 찾은 관광객과 지역주민을 대상으로 2019년 9월 1일부터 10월 6일까지 36일간 설문조사를 실시하였으며, 389부를 회수하여 분석을 실시하였다. 분석결과, 랜드마크 인지요인은 상징성과 역사성으로 관광만족은 단일요인으로 구분되었다. 랜드마크 인지요인은 관광만족에 유의한 영향을 미쳤으며 지역주민과 관광객에 따라 그 영향관계에는 차이가 발생하였다. 그러므로 랜드마크를 통한 관광 상품을 개발하고자 할 때, 지나치게 지역주민의 의견을 반영하게 되면 오히려 관광객들이 외면하는 결과가 있을 수 있으므로 다양한 의견을 적절히 반영하는 것이 중요할 것이다.
본 논문에서는 직접행렬 대역확산 방식을 사용하여 Hadamard-Walsh 행렬을 워터마크 영상에 첨가한 후, 주파수 영역에서 원 영상에 삽입하고 복원하는 새로운 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 영상은 시각적으로 인식 가능한 패턴(마크, 로고, 심볼, 인장 또는 서명)을 사용한다. 워터마크가 삽입된 영상의 화질저하를 추정하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 계산하고, 복원된 워터마크의 복원률(reconstructive rate)을 구하여 외부공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인한다. 표준영상에 적용해 본 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.2dB로 우수한 화질을 얻을 수 있었으며 JPEG 손실 압축에서는 78.1% 이상의 워터마크 복원률을 얻을 수 있었고 영상변형 및 임펄스 잡음하에서도 효과적인 워터마크 복원 능력을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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