본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform, DWT) 기반의 영상 압축기와 연동하여 동작할 수 있는 실시간 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 워터마크 위치 결정을 위한 계산량을 줄이기 위해 이산 웨이블릿 변환의 특징인 부대역간의 에너지 상관도를 이용하여 통계적으로 형성한 룩-업 테이블을 사용한다. 즉, 레벨-1 부대역의 에너지 값에 의해 레벨-3 부대역의 임계치를 룩-업 테이블에서 찾아 그 이상의 계수들에 워터마크를 삽입한다. 따라서 DWT 기반의 영상 압축을 위한 연산에 영향을 미치지 않고 워터마킹을 위한 연산이 병렬적으로 이루어짐으로써 실시간 워터마킹이 가능하다. 또한 손실 압축인 양자화 과정과 허프만 코더에서의 압축율을 고려하여 워터마크를 삽입함으로써 워터마크의 손실과 영상 압축기의 성능을 향상시켰다. 삽입되는 워터마크는 시각적으로 인지가 가능한 특정 로고 형태의 이진 영상을 사용하였다. 본 논문에서 제안되는 기법은 실험 및 결과를 통해서 워터마킹의 요구조건인 강인함(Robustness)과 비인지성(Imperceptibility)를 만족시킴을 확인하였다.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
오래 전부터 컴퓨터 그래픽을 이용한 얼굴의 표정 생성은 여러 분야에서 응용되어 왔고,요즘에는 가상현실감 분야나 원격 회의 분야 등에서 가상 에이전트의 표정을 생성하는데 사용되고 있다.그러나 네트워크를 통해 다중 참여자가 상호 작용을 하는 상황에서 표정을 생성하는 경우에는 상호작용을 위해 전송되어야 할 정보의 양으로 인해,실시간에 원하는 표정을 생성하기 어려운 경우가 생긴다.본 연구에서는 이러한 문지를 해결하기 위해 표정 생성에 Level-of-Detail을 적용하였다.Level-of-Detail은 그래픽스 분야에서 복잡한 물체의 외형을 좀 더 효율적으로 나타내기 위해 오랜 전부터 연구되어져 온 기법이지만 아직까지 표정 생성에 적용된 예는 없다.본 연구에서는 상황을 고려하여 적절하게 상세도를 변경하여 표정을 생성하도록 Level-of-Detail기법을 적용하는 방법에 대해 연구하였다.구현된 시스템은 텍스트,음성,Gui, 사용자의 머리의 움직임 등과 같은 다양한 입력에 대해 입모양과 동기화 되는 표정을 생성한다.
애드 혹 네트워크를 구성하는 무선기기들은 일반적으로 소출력 기기로서 ISM대역을 사용하였다. 그러나 무선 서비스의 사용률이 급격하게 증가함에 따라 ISM대역의 주파수 부족현상이 나타나게 되었고 주파수 부족현상을 해소하기 위하여 애드 혹 인지무선시스템이 제안되었다. 본 논문은 소출력 무선기기로 구성된 애드 혹 무선인지 시스템에서 전력소모를 줄이면서 효과적으로 유휴주파수를 검출하기 위한 스펙트럼 센싱을 제안하였다. 본 논문에서 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안 (Gaussian) 채널로 모델링 하였으며 모든 CR 기기와 면허 사용자와의 거리는 모두 다르다고 가정하였고, 애드 혹 네트워크를 구성하는 CR 기기간의 채널은 완벽한 (Perfect) 채널이며 거리는 근거리로 가정하였다. CR 기기는 에너지 검출 방식을 사용하여 면허 사용자의 스펙트럼을 센싱하였다. 실험결과 상위 레벨의 에너지 값을가진 CR 기기의 센싱정보를 결합한 센싱방법이 모든 CR 기기의 센싱정보를 결합한 센싱방법에 비하여 높은 스펙트럼 센싱 성능을 나타내었으며, 향후 제안된 스펙트럼 센싱 방법을 통해 저소비전력으로 효과적인 스펙트럼 센싱을 수행하는데 참조 할 수 있다.
스펙트럼 센싱은 인지무선통신(CR, Cognitive Radio) 네트워크를 구성함에 있어 핵심적인 기술 중에 하나이다. 2차 사용자인 CR사용자는 1차 사용자에게 간섭을 주지 않기 위해 스펙트럼을 센싱 하여 해당 채널이 비어있거나 규정된 레벨 이하일 경우에만 해당 채널을 사용하게 된다. 최근 스마트폰의 사용으로 데이터의 트래픽이 증가함에 따라 광대역 서비스가 급증하고 있으며, 그에 따라 한 번에 넓은 대역을 센싱하는 광대역 센싱 기법의 필요성이 점차 높아지고 있다. 이러한 광대역 센싱은 인지무선통신이 수행되기 위한 매우 중요한 기술 중 하나이다. 높은 분해능을 갖는 광대역 센싱을 수행하기 위해서는 신뢰 할 수 있는 신호를 얻기 위한 알고리즘 처리가 선행되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 채널 상태가 좋지 않은 부 대역을 제외한 나머지 대역을 CR 사용자가 각각 센싱하여 정보를 취합하여 1차 사용자의 유무를 결정하는 협력 센싱 기법을 제안하였다. 이 때, 신호의 신뢰성을 높이기 위해 각각의 부 대역으로 나눈 CSI(Channel State Information)를 이용하여, 채널 상태를 파악한다. 또한, 검출 기법으로는 시스템 복잡도를 감소시키기 위하여 에너지검출 기법을 사용한다. 모의실험을 통해 성능을 검증하였고 그 성능은 SNR(Signal Noise ratio)에 따른 검출 확률로 나타내었다.
디지털 워터마킹(Digital Watermarking)은 디지털 미디어 창작물에 대해 불법적인 사용과 인위적인 조작으로부터 소유권과 저작권을 보호하기 위하여 입증 가능한 정보(워터마크)를 사람이 인지하지 못하도록 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 JPEG 2000에서 지원하는 Daubechies 9/7 필터를 이용한 lifting 기반의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 중간에 임의의 파라메터를 추가한 lifting 단계를 구성하여 이 부분에 워터마크를 삽입한 후, 다양한 신호처리 왜곡을 가하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다. 실험은 8-bit 512×512크기의 영상을 사용하였으며, 무작위로 발생시킨 1과-1을 워터마크 신호로 하여 DWT 시 추가한 lifting 단계에서의 임의의 파라메터 값과 워터마크를 삽입할 각 웨이블릿 변환의 해상도 레벨을 조절해 가면서 선택한 웨이블릿 계수값에 무작위로 발생시킨 워터마크 신호를 삽입하였다. 실험 결과 영상의 일반적인 변형(압축, 필터링 등)에 대해서 제안한 방법의 워터마킹 기법의 성능이 전반적으로 강인함을 확인하였다.
본 논문은 게임안의 코미디 요소가 사용자들의 게임 선택에 어떠한 영향을 미치는 지를 알아보고, 이를 통해 게임의 다양한 제작환경에 대한 기초를 마련하는데 그 목적을 두고 있다. 게임 안에서 코미디 요소는 재미를 위한 적극적인 표현 요소의 하나로 분류되어, 그래픽의 수준이나 탄탄한 시나리오, 사운드, 레벨 디자인 등과 함께 사용자에게 게임의 재미를 느끼게 하는 요소로 작용하고 있다. 코미디 요소는 게임에서 필요조건처럼 인식되고 있지만 진작 사용자가 이를 어떻게 받아들이고 있는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문은 코미디의 특징과 구성요소, 그리고 게임 속에서 사용된 코미디 구성요소와 코미디 기법에 대해 알아보고, 이와 같은 코미디 요소가 사용자들의 인지도, 만족도 그리고 충성도에 어떠한 영향을 미치는지를 조사하고 분석할 것이다.
기존의 위치인식 시스템을 활용한 방법으로는 적외선, 초음파, RFID, GPS, UWB, 신호 세기 등을 이용한 방법이 있지만, 각 시스템은 음영지역에서의 위치인식이 필요하다. 본 논문에서는 협력 스펙트럼 센싱(Cooperative Spectrum Sensing)을 이용해 사물이 움직이는 경로와 위치를 판단하고, 센서가 위치한 정해진 경로를 이탈할 경우에 이를 인지해 정상적인 경로로 이동할 수 있도록 도와준다. 협력 스펙트럼 센싱은 1차 사용자에게 간섭 영향을 미치지 않는 범위 내에서 전파인지 사용자에게 최적의 전송 전력과 변조 레벨을 결정할 수 있기 때문에 주파수의 사용 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 협력 스펙트럼 센싱 기법을 이용한 위치인식 시스템을 제안하였다.
최근 감정인식 기술은 다양한 IoT 센서 디바이스의 등장으로 단일 소스기반의 감정인식 기술 연구에서 멀티모달 센서기반 감정인식 연구로 변화하고 있으며, 특히 오디오와 영상을 이용한 감정인식 기술의 연구가 활발하게 진행되는 있다. 기존의 오디오 및 영상기반 감정신 연구는 두 개의 센서 테이터를 동시에 입력 저장한 오픈 데이터베이스를 활용하여 다른 이벤트 처리 없이 각각의 데이터에서 특징을 추출하고 하나의 분류기를 통해 감정을 인식한다. 이러한 기법은 사람이 말하지 않는 구간, 얼굴이 보이지 않는 구간의 이벤트 정보처리에 대한 대처가 떨어지고 두 개의 정보를 종합하여 하나의 감정도 도출하는 디시전 레벨의 퓨저닝 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오디오 및 영상에 내포되어 있는 이벤트 정보를 추출하고 오디오 및 영상 기반의 분리된 인지모듈을 통해 감정들을 인식하며, 도출된 감정들을 시간단위로 통합하여 디시전 퓨전하는 실시간 오디오 및 영상기반의 감정인식 프레임워크를 제안한다.
기존의 이종 셀룰러 망 환경에 허가된 사용자만이 기지국에 접속되는 closed access 정책이 적용되면, 매크로셀 사용자는 주변의 접속이 허용되지 않는 소형셀 기지국으로 인한 cross-tier 간섭 문제를 겪게 된다. 이 문제를 완화하기 위해 해당 소형셀 기지국이 매크로셀 사용자의 채널에 직교하는 빔형성 벡터를 사용하여 자신에게 속한 사용자에게 데이터를 전송하는 기법이 제안되었다. 이 기법을 적용하기 위해서는 매크로셀 기지국, 매크로셀 사용자, 소형셀 기지국 간의 상호 정보교환이 필요하므로 이로 인해 시스템의 복잡도가 증가하게 된다. 본 논문에서는 상호 정보교환 없이 소형셀 기지국이 스스로 환경을 인지하여 co-tier 간섭전력뿐만 아니라 cross-tier 간섭전력을 동시에 줄일 수 있는 인지 빔형성 기법을 제안한다. 구체적으로 소형셀 기지국이 cross-tier 간섭문제를 겪는 사용자를 파악한 후, 해당 사용자의 채널과 주변 소형셀 사용자 채널에 동시에 직교하는 빔형성 벡터를 생성하여 데이터 전송에 사용하여 cross-tier 간섭과 co-tier 간섭을 동시에 줄인다. 제안 기법의 유효성을 검증하기 위해 시스템 레벨 시뮬레이션을 수행하였고, 해당 결과를 통해 제안된 기법이 cross-tier 간섭을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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