이동 로봇이 이동하기 위해서는 시작위치와 목적위치까지 이동 경로를 계산해야한다. 특히 실내용 서비스로봇의 경우 상대적으로 저렴한 인공마크와 위치인식감지센서를 이용하여 현재 위치를 판단 할 수 있다. 이 센서의 인식마크를 이용해 노드 간의 이동 경로를 생성하고 목적노드까지 이동하는데 발생할 수 있는 외부의 변화를 포함하여 로봇의 이동경로를 빠르게 생성 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
칩의 마크는 종류별로 다르고 매우 작아서 작업자가 육안 검사로 처리하기에는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 칩의 마크를 인식하여 잘못된 마크를 판별하는 마크 자동 검사 시스템에 대하여 제안한다. 불량항목을 검사하기 위해서 템플릿 매칭 방법과 다양한 불량 판별 조건을 사용한다. 그리고 불량판별 조건은 문자 ROI 명암도, 문자 ROI 매칭, 문자 명암도, 브로컨, 브렌치로 분류된다. 제안된 방법은 마크 불량 판별에 커다란 성능향상이 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 인식하는데 사용될 수 있는 고유한 특징을 의미한다. 소프트웨어 버스마크는 단순한 프로그램 변환에 의해서 삭제되지 않기 때문에 코드 도용을 탐지하는데 사용된다. 본 논문에서는 안드로이드 앱에 대한 API k-gram 기반의 버스마크 기법을 제안한다. 안드로이드 SDK는 프로그래머가 쉽게 앱을 개발할 수 있도록 다양한 라이브러리를 제공한다. 그리고 안드로이드 SDK를 사용하기 위해서는 반드시 API 메소드 호출을 이용해야만 한다. API 메소드 호출 명령어는 다른 명령어로 바꾸거나 삭제하기 어렵기 때문에 애플리케이션의 고유한 특징으로서 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 버스마크의 효용성을 보여주기 위해서 기존의 버스마크 기법과 비교하였고 오픈소스 앱을 대상으로 평가하였다. 실험으로부터 API k-gram 버스마크가 기존 버스마크보다 신뢰도와 강인도가 높은 것을 확인하였다.
본 연구는 관광SNS 러브마크경험을 근간으로 이용자의 시장세분화 및 특성을 분석하여 시사점을 제시하고자 하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째 관광SNS 러브마크경험에 대한 요인 분석 결과 신비감, 감각성, 친밀감, 신뢰, 평판의 5가지 요인을 도출하였다. 둘째, 군집분석 결과 평판/감각성중심경험집단, 고 러브마크경험집단, 친밀감중심경험집단, 저 러브마크경험집단으로 이루어지는 4개의 군집을 추출하였으며 각 군집별 특징에 대한 상세적 분석을 진행하였다. 셋째, 교차분석과 대응일치분석을 실시한 결과 군집별로 관광SNS 이용 특성에 차이가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 관광SNS 러브마크경험을 높게 인식하는 집단일수록 경험적 가치, 만족, 행동의도를 높게 인식하는 것으로 나타났다.
웨이블릿 변환 영역에 제안한 알고리즘으로 여러 공격에 강인한 워터마크를 삽입하고 성능을 분석하였다. 영상의 저작권 보호를 위해 웨이블릿 변환영역의 LH, HL, HH의 중대역에 128비트열의 워터마크를 삽입하였다. 제안한 방법의 강인성을 실험하기 위해 명도 변화, 콘트라스트 변화, 노이즈, 가우시안 등 과 같은 영상처리를 하였다. 실험결과 화질의 열화를 최소로 하여 워터마크를 삽입하여 높은 효율을 얻었다.
본 논문은 심리음향모델과 주파수변환을 이용하여 MP3 와 AAC 의 압축에서 강인하게 살아남을 수 있는 디지털 오디오 워터마킹 알고리즘에 관한 것이다. 워터마크를 의사난수열이나 이미지 등 외부 정보를 이용하지 않고 원본음악으로부터 생성시킨다는 것이 본 논문의 가장 큰 특징으로 원본 오디오로부터 생성된 워터마크는 음악과 융합되어 워터마크의 삽입여부를 일반인의 청각으로는 인식할 수 없다.
본 논문에서는 이미지 인증을 목적으로 무효한 블록들을 격리하는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 이 과정에서 워터마크의 비인식성과 깨지기 쉬운 워터마크를 보장하기 위하여 DCT 도메인의 고주파 영역을 사용하였다. 여러 가지 실험을 통하여 에러가 보정된 원본 영상들과 워터마크된 이미지들 사이에 유효한 블록들이 동일함을 확인하였다. 결과적으로 워터마크 추출 과정에서 원본 이미지나 워터마크와 같은 여분의 정보가 필요 없으며, 워터마크된 이미지만으로 2진 워터마크를 추출할 수 있다는 사실을 발견하였다. 실험 결과들은 제안된 방법이 이미지 인증을 위하여 성공적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 실시간 물체 인식 알고리즘인 YOLO (You Only Look Once)를 이용하여 플라스틱의 종류를 자동으로 분류하는 시스템을 구현하였다. 시스템은 Nvidia 사에서 만든 딥러닝, 컴퓨터비전용 소형 컴퓨터인 Jetson Nano에 YOLO를 이용하여 플라스틱 분리배출 마크를 인식할 수 있도록 훈련시킨 모델을 탑재하여 구성하였다. 웹캠을 이용해서 플라스틱 쓰레기의 분리배출 마크를 PET, HDPE, PP 세 종류로 인식하고 모터를 조절하여 종류에 따라 분류될 수 있도록 하였다. 이 자동 분류기를 구현함으로 써 사람이 직접 플라스틱 분리배출 마크를 확인하여 분리배출하는 수고를 덜어줄 수 있다는 점에서 편의성을 가지며 정확한 분리수거를 통해 재활용의 효율성을 높일 수 있다.
본 논문에서는 2차원 인쇄물의 고유정보 즉, 텍스트, 도형 및 기호 등에 대응하는 음성, 영상 및 기타정보를 출력시킬 수 있도록 하기 위한 새로운 방법의 도트형 프린트 워터마크 생성 방법 및 부호화 기법을 제안하였다. 프린트 워터마크는 인쇄물의 고유정보에 대응하여 고유정보위에 다시 인쇄되는 특정마크로서 고유정보의 특성을 훼손하지 않으면서 음성, 또는 영상정보와 연결시키는 중간 매개 역할을 한다. 제안한 도트형 프린트 워터마크 패턴은 $0.4mm^2$의 면적 내에 $16{\times}16$의 행렬구조를 가지며, 256개의 원소(element) 중 23개의 위치에 도트가 인쇄된다. 인쇄되는 도트의 크기는 0.02mm고 매우 작아 가시화되지 않는다. 23개의 위치는 2진수 비트 위치와 매핑 되어 800만개 정도의 인쇄물 고유정보를 표현할 수 있으며, 도트가 인쇄되는 위치에 따라 쉽게 2진수로 부호화할 수 있다는 특징을 갖는다. 또한 실험을 통해 제안한 프린트 워터마크 패턴이 자체 제작된 인식장치에 의해 쉽게 인식됨을 보였다.
디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 임의의 데이터를 사람의 청각이나 시각에 인식되지 않도록 미디어에 삽입하는 방법을 의미한다. 올바른 저작권 보호를 위해 삽입되는 워터마크 정보는 여러 가지 고의적인 데이터의 조작이나 편집에 강인해야 한다. 본 논문에서는 내적과 적응성 양자화를 이용한 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의방법과 비교하여 삽입되는 워터마크가 사용자의 비밀키와 직접 관련이 없기 때문에 비교적 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다. 사용자 키는 워터마크가 삽입되는 부분의 데이터와 내적되는 임의 방향 표를 만들 때 사용된다. 워터마크의 가장 중요한 요구사항인 강인성을 얻기 위해 삽입되는 잡음을 인간의 시각 특징을 이용하여 만든다. 제안된 방법에서는 워터마크 정보로서 임의의 영상을 삽입하였기 때문에 워터마크의 존재 여부를 판단하는 두 가지 기준이 제시되었다. 하나는 추출된 워터마크 영상의 질이고 다른 하나는 추출된 워터마크 비트열과 삽입된 워터마크 비트열의 유사도이다. 두 번째 기준을 만족시키기 위해 우리는 비트열의 유사도 확률밀도 함수를 모델링하여 추출 임계값을 계산하였다. 본 논문에서는 실험을 통해, 제안된 방법을 이용하면 원 영상없이 워터마크를 추출할 수 있다는 것을 보였다. 또한, 워터마크된 영상이 JPEG 압축, 크로핑(Cropping) 등의 공격과 여러 가지 필터를 통과해도 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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