본 논문은 영상인식 기반의 위치기반서비스를 위한 실내위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실내 환경에 적용 가능한 비젼 기반의 위치 인식 시스템으로 위치 인식 결과를 사용자의 시야에 자연스럽게 중첩함으로써 증강 현실을 구현한다. 제안한 방법은 기존의 위치인식 방법과 달리 부가적 인 위치 인식 하드웨어 사용없이 컴퓨터 비젼 기술을 이용한 위치 인식 방법이다. 이를 위해 사용자에 의해 착용된 모바일 PC와 함께 카메라를 통해 영상을 입력하고, 입력된 영상에서 패턴매칭과 위치모델을 참조하여 사용자의 위치를 판별한다. 제안한 시스템은 이미지 시퀀스 매칭 방법과 마크 검출을 통해 위치를 추정하고, 사전에 정의한 위치모델을 사용함으로써 최종 위치를 인식한다. 제안한 시스템은 마크 검출을 위해 적응적 암계치 방법을 제안하고, 위치 판별을 위해 위치모델을 사용함으로써 보다 정확하고 효율적인 위치 인식 결과를 얻을 수 있다. 실내 환경의 위치 인식을 위해 제안한 시스템을 적용한 결과, 실내 환경에 대해 익숙지 않은 사용자들에게 효과적으로 위치인식 서비스에 적용할 수 있다.
본 고에서는 이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성(Simultaneous Localizaton and Mapping;SLAM) 기술에 대하여 다룬다. 이동로봇의 SLAM을 위하여, 로봇과 랜드마크의 상태를 상태공간 영역에서 같이 기술하는 방법과 센서로부터 입력된 정보를 이용하여 로봇이 상태를 추정하는 기법을 소개한다. 실제 로봇을 통한 예제를 통하여 로봇의 상태와 특징점을 동시에 추정하는 것을 보여준다.
네트워크 상에서 각 장치와 사용자들의 요구 사항에 분산 컨텐츠를 적절히 맞출 필요성이 요구되고 있고, 디지털 정보의 비소유권자의 불법적인 조작 방지 및 변형이 가해진 정보에 대해 자신의 소유권을 인증할 필요성이 제시되고 있다. 본 논문에서는 내장한 소유권 정보를 시각적으로 인식할 수 없는 강인한 워터마크 알고리즘에 중점을 두고, 직교 웨이브릿 변환을 기반으로 한 압축 영역에서 컨텐츠의 다중 계층 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 또한 대역 확산 기법을 기반으로 한 워터마크 내장 방법을 제시하고 워터마크 키를 생성한다. 실험 결과, 고의적인 영상의 변형에서 내장된 워터마크를 추출할 뿐만 아니라 영상의 부분적인 영역에서도 워터마크의 정보 추출을 보장하고, 워터마크가 내장된 영상의 정보를 더 많이 전송 받을수록 워터마크가 내장된 영상에 나타나는 BER(Bit Error Rate)의 감소를 보장한다.
디지털 워터마킹은 멀티미디어 컨텐츠(영상, 오디오, 비디오 등)에 비밀스러운 정보를 은닉시키는 기술이다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 확산스펙트럼 방법 그리고 웨이브렛 계수를 고려한 다중 임계치를 이용하여 시각적으로 인식 가능한 심벌을 삽입할 수 있는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 워터마크 검출은 원 영상과 워터마크된 영상 모두를 삽입 시와 동일한 레벨로 웨이브렛 변환을 수행하고 워터마크를 삽입한 각 부대역간의 차신호를 이용하여 워터마크를 검출한다. 제안한 방법으로 여러 영상에 적용해 본 결과 우수한 영상의 화질을 얻을 수가 있었으며 JPEG 손실압축 뿐만 아니라 Resizing, LSB(Least Significant Bit) Masking, Filtering 등의 다양한 공격에서도 삽입한 심벌 워터마크를 쉽게 검출할 수 있었다.
현대 사회에서의 생체인식 기술의 발전을 통해 홍채, 지분 등의 정보를 사용하여 사용자의 신원확인 등이 가능하게 되었으며, 생체정보의 유출/위조 방지에 대한 중요성이 높아지면서 관련 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 논문에서는 홍체 전체의 이미지에 삽입하거나 동공의 중심에 가까운 DCT(Discrete Cosine Transform)영역에 삽입방법, 동공 중심과 눈매의 영역을 검출하여 거리 및 DC 계수를 통하여 삽입 위치를 선택하는 방법 등 홍채영상 속 워터마크를 삽입하여 유출/위조된 홍채 영상을 검출하는 방법에서의 워터마크 삽입위치에 관한 방법을 연구하고, CASIA Irisimage Database ver 4.0의 워터마크를 삽입하여 NC(Normalized Correlation)의 값을 비교하여 워터마크 삽입 실험을 검증하였다.
본 연구의 목적은 이미지 랜드마크 선정 기법을 기반으로, 인공신경망 안면 영상분석 시스템의 성능을 향상하기 위한 내용이다. 랜드마크 선정을 위하여 안면 이미지 연령을 분류를 위한 CNN 기반의 다층 ResNet 모델의 구성이 필요하며, ResNet 모델에서 입력 노드의 변화에 따른 출력 노드의 변화를 감지하는 히트 맵을 추출한다. 추출된 다수의 히트 맵을 결합하여 연령 구분 예측과 관계된 안면 랜드마크를 구성한다. 이를 통하여, 안면 랜드마크를 통하여 픽셀의 위치별 중요도를 분석할 수 있으며, 가중치가 낮은 픽셀의 제거함으로서 상당량의 입력 데이터 감소가 가능해졌다. 이러한 기법은 인공신경망 시스템의 연산 성능 향상에 기여하게 된다.
음성정보처리 기술은 사람의 말을 음향, 언어, 심리학 및 공학적인 측면에서 연구하여 사람과 기계사이의 인터페이스를 자연스럽게 하는 것을 목표로 하고 있으며, 음성인식, 음성합성 및 언어처리 기술로 이루어져 있다. 음성인식기술이란 사람의 말을 이해하는 것뿐만 아니라 화자를 식별하고 인증하는 기술도 포함하고 있으며, 음성합성 기술이란 문자로부터 음성을 생성하는 기술을 의미한다. 그리고 언어처리 기술은 음성인식, 음성합성기술 속에 포함될 수 있으나 최근 마크업 언어를 활용하여 음성인식, 합성 등을 제어하는 경향이 도래함에 따라 언어처리 기술을 따로 분류하기도 한다[1][2].(중략)
디지털 워터마킹이란 디지털 데이터에 인간이 감지 할 수 없도륵 특정정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 웨이블릿 3레벨을 이용하여 각 부대역에 디지털 영상 내부에 시각적으로 인식 가능한 심벌(마크, 심벌, 인장 또는 사인)을 삽입한다. 다중 문턱값을 이용하여 시각적으로 중요한 웨이블릿 계수를 선택하여 각 부대역별 웨이블릿 계수에 가중치를 달리 결정하여 삽입하고 PN코드를 이용한 디지털 워터마킹을 제안하였다. 제안한 워터마킹 방법은 실험을 통해 워터마크의 비가시성, 다양한 공격에 대하여 우수한 강인성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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