본 논문은 비트플레인 및 다중채널 특성을 이용한 컬러 영상의 적응 스테가노그라피 방법을 제안하였다. RGB 채널의 모든 비트플레인에 고정 임계값을 적용하여 정보를 삽입한 결과, 채널에 따른 화질 열화의 차이를 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 BPCS (bit-plane complexity steganography) 방법의 고정 임계값 문제점을 해결하고 삽입용량과 화질을 개선하기 위하여 각 채널과 비트플레인 가중치를 정의하였다. 또한 비트플레인의 삽입 용량을 적응적으로 증가시키기 위하여, 커버 영상의 비트플레인 복잡도와 채널별 가중치를 이용하여 새로운 적응 임계값 설정 방법을 제안하였다. 실험에서는 컬러 영상에 동일한 화질과 동일한 정보량을 삽입하고, 이에 따른 삽입 용량과 채널별 화질을 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 기존의 BPCS 방법보다 삽입 용량의 증가와 채널별 화질도 향상되었다.
본 논문은 흉부 CT에서 폐, 기관지 및 폐혈관을 자동으로 분할 할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 방법은 3단계로 진행된다. 첫째는 최적 임계값과 3차원 레이블링을 통한 영역성장법으로 폐 및 기관지를 분할한다. 둘째는 기관지의 형태학적 정보를 활용하여 기관지의 첫 번째 분기점(용골)까지는 차감연산으로, 이후부터는 가변적 임계값 기법을 적용하여 기관지를 분할한다. 셋째는 폐에 대한 복원 과정으로 좌/우측 폐를 분리하고, 개선된 롤링 볼 알고리즘을 적용하여 폐 외곽의 이상 유무를 확인하며, 이상이 발견되면 그 부분을 제거하고, 2차 다항식 형태로 폐 외곽을 연결시킴으로서 정상적인 폐로 복원한다. 마지막으로 폐혈관은 임계 값 기법의 3 차원 레이블링과 3 차원 영역성장법을 적용하여 분할하였다. 시뮬레이션 결과 폐 주변조직의 손실 없이 정확하게 분할됨을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일차적으로 입력 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 입력 영상의 명암 대비를 강화시키기 위해 명암 대비 스트레칭을 적용한다. 이후 명암 대비 스트레칭된 영상의 분할을 위해 적응적 임계값을 적용하고 다음 단계에서 문자와 유사한 영역들을 적당한 크기 의 structuring element를 이용하여 제거하는 1차 하부 단계와 모폴로지 녹임(erosion)을 적용한 영상과 모폴로지(열림닫힘[OpenClose]+닫힘열림[CloseOpen])/2가 적용된 영상 사이의 차이 영상을 구하는 2차 하부 단계를 적용시킨다. 마지막 단계에서 각 후보 영역들 중 실제 자막 영역을 추출해내기 위해, 후보 문자 영역의 화소수 비율과 외곽선의 화소수의 비율, 그리고 장축과 단축간의 비율 등에 대해 필터링을 적용한다. 본 논문에서는 임의의 300개의 뉴스영상을 입력 값으로 실험한 결과 93.6%의 우수한 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 structuring element의 크기 조절을 통해 크기가 다른 다양한 이미지에서도 좋은 성능을 거둘 수 있다.
본 연구에서는 웨이블렛 변환에 기반한 EZW알고리즘을 적용하여 효율성 있는 영상 압축방법을 제시하였다. 이 방법은 영상을 Daubechies 필터에 의하여 웨이블렛 변환하고 대역간 웨이블렛 계수들의 상관관계를 이용하여 제로트리 부호화하는 EZW 알고리즘을 적용하여 웨이블렛 계수의 크기가 임계값이상이면 POS, NEG 심볼로 분류하고 임계값 이하이면 IZ, ZTR 심볼로 분류하여 주 부호화과정과 종속 부호화과정을 수행하며 임계값을 반으로 줄이면서 부호화과정을 반복하는 영상압축방법이다. 본 연구에서 제시한 방법을 수행하여 영상압축한 결과를 정지영상압축방법에 사용되는 JPEG알고리즘에 의하여 수행한 영상압축결과와 비교한 결과 본 연구에서 제시한 영상압축결과가 부호화 복호화에서 원하는 비트율로 조절할 수 있고 낮은 비트에서 우수한 PSNR값을 나타내며 블록현상이 발생하지 않아 JPEG의 영상압축방법보다 우수하다는 것을 확인하였다.
최근 유전체 단위 반복 변이(CNV)의 중요성이 부각되고 있다. CNV란 DNA가 복제될 때 일부가 만들어지지 않거나 혹은 많이 만들어져 그 양이 차이가 나게 되는 것으로, 인간의 질병이나 형질과 밀접한 관련을 가진다고 알려져 있다. 이에 따라 CNV와 관련된 연구가 활발히 진행되었으며, CNV를 찾기 위한 다양한 방법들이 나오게 되었다. 본 논문에서는 CNV를 찾아내는 대표적인 기법 중 하나인 SW-ARRAY에 대해서 알아보고, 여기에 페널티 값과 점수에 따른 가변 임계값을 적용하여 보정함으로써 기존 SW-ARRAY의 문제점을 해결하는 방법을 제안한다. 이를 실제 Array-CGH 데이터에 적용한 결과 긍정 오류 값이 줄어들어 기존의 방식에 비해 정확한 값을 얻게 되었다.
본 연구에서는 걸음 검출 알고리즘들의 걸음 검출률과 걸음 검출 결과를 상호 비교 분석할 수 있는 걸음검출 분석기를 구현하였다. 걸음 검출 분석기는 3축 가속도 센서의 데이터를 SVM 연산을 통하여 연속적인 에너지값으로 변환하고 걸음 측정 장치들에 사용되고 있는 걸음 검출 알고리즘들을 적용하여 걸음 검출결과를 동시에 비교할 수 있도록 함으로써 걸음 검출의 과정과 검출 형태, 그리고 정확성을 분석할 수 있게 하였다. 이를 위하여 걸음 검출 분석기는 에너지값을 에너지 파형 그래프로 나타내고, 걸음 검출 알고리즘을 에너지값에 적용하여, 걸음으로 검출된 Peak값들과 위치를 확인하고, 실제 걸음이 정상적으로 검출되지 않은 경우에는 원인을 시각적으로 분석할 수 있도록 하였다. 또한 걸음 검출 알고리즘마다 걸음 검출에 적용된 임계값을 그래프화하여 같이 표시함으로써, 걸음으로 인정되지 않는 경우에 사용된 임계값을 바로 확인하고, 이를 통하여 적절한 임계값을 구하는 수식의 조정에 필요한 요소들을 파악하는 데에 도움이 될 수 있도록 하였다. 본 연구에서 구현된 걸음 검출 분석기는 여러 걸음 검출 알고리즘을 수평적으로 비교, 분석함으로써 측정 장치에 가장 적합한 걸음 검출 알고리즘을 선택하거나, 기존의 걸음 검출 알고리즘의 성능 개선 방안을 파악하는 데에 효과적으로 활용할 수 있으므로 걸음 검출 알고리즘에 대한 연구, 또는 걸음 측정 장치의 설계에 폭넓게 활용될 수 있다.
적응 분할 알고리즘은 국부 비 균질 영상에서 효율적인 표적 탐지를 위해 사용된다. 지금까지 영상 분할에 여러 가지 적응방법이 제안되었다. 하지만 이들 알고리즘이 레이다 표적 탐지에 바로 적용하기는 어려운데 이는, 레이다 자체 신호 특성 때문이다. 일반적으로 레이다 표적은 배경신호에 비해 상대적으로 적은 도수 함수를 갖고 있으며, 배경 분포는 외부환경에 따라 다양한 형태를 갖는다. 본 논문에서는 도수함수의 최대 값에서 우측 하향 직선인 히스토그램 현을 이용한 적응 표적분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 임계값 탐색에 사용되는 적용 현이 외부환경조건에 영향을 적게 받음으로 인해 다양한 레이다 환경에 최적인 임계 값을 선택한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘이 기존 표적분할알고리즘인 전역 임계 값 방법 및 분포 중앙값 추정방식에 비해 탐지성능측면에서 우수함을 보였다.
빙산 질의란 대용량의 데이터에 대해 집단 함수를 수행하여 특정 임계값 이상인 데이터를 결과로 반환하는 연산을 의미한다. 빙산 질의는 도메인의 크기가 대단히 큰 다차원, 대용량의 데이터에 대해 적용되므로 집단 함수의 수행을 위한 카운터를 전부 메모리에 적재할 수 없는 상황이 발생한다. 이 논문에서는 빙산 질의에 대한 저장뷰를 통해 효율적으로 빙산질의를 수행하는 방법을 제시하였다. 빙산 질의의 임계값이 저장뷰 내에 포함되는 경우에는 즉각적으로 결과를 돌려줄 수 있으며, 그렇지 않음 경우에도 표본추출 대신 저장뷰를 사용함으로써 빙산 질의 중간 단계의 후보 수를 크게 감소시키고, 질의 수행 시간 또한 단축시킬 수 있다. 또한 순위 빙산 질의를 수행하는 방법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 직관적인 질의를 작성할 수 있도록 하였다.
골격선 추출에 대한 향상된 디지털 이미지를 획득하기 위해서 효과적인 골격화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 임계값을 이용한 이진화를 거친 후에 본 방법 을 적용하여 영상 골격화 효율을 높이고자 한다. 골격선의 비교분석을 위해서 기존의 골격화 방법들과 SPTA방법을 사용하였다. 기존방법들의 단점은 확장과 수축이 심하고 잡영가지로 인해서 원형의 영상을 유지하기 어렵다. 이러한 단점을 보안한 새로운 방법인 SPTA방법 을 제안한다.
이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오버 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오버 영역이라고 하며, 이동가입자가 핸드오버 영역이라고 하며, 이동가입자가 핸드오버 영역에 머무르는 시간을 핸드오버 지속시간(Handover Duration Time)으로 정의한다. 본 논문에서는 이동통신 시스템에서 트래픽 모델링시 중요한 파라메타중 하나인 핸드오버 지속시간에 대한 분포를 추정한다. 첫번째로 핸드오버 지속시간의 분포군을 선택하기 위해 시뮬레이션 결과로부터 얻어진 샘플 데이타를 이용하여 점 통계량, 히스토그램, 확률도의 방법을 적용하며, 두번째로 구체적인 분포를 결정하기 위해서 모수(parameter)의 값들을 추정하는데, 본 논문에서는 모수를 추정하기 위해서 최우추정량을 사용하여 모수의 값들을 산출하고 이를 토대로 적합도 검정을 수행한다. 최종적인 분석 결과 핸드오버 지속시간은 감마 분포를 따르는 것을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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