센서 네트워크에서 이동체 트래킹, 상태 정보 관리 및 이벤트 순서화와 같은 기본적인 응용 서비스를 제공하기 위해서 시각 정보 제공 및 시각 동기는 기본적으로 요구되는 요소 중 하나이다. 제한된 자원과 에너지를 갖는 센서 네트워크의 특성을 고려하여 다양한 시각 동기 기법이 제시되어 왔으나, 시각 표현 방법에 대한 고려를 한 사례는 거의 없는 실정이다. UTC TOD와 같은 전역 시각 표현 방식은 센서 네트워크의 응용을 위해 매우 유용한 방식으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 전역 시각 정보를 제공할 수 있는 시각 정보 관리 및 동기 기법에 대해 제시한다.
스마트 센서 및 임베디드 시스템, 저전력/저가격의 무선 통신, 애드 혹 (ad hoc) 네트워크, MEMS (Micro-Electro-Mechanical System) 기술의 발달은 센서 네트워크의 개발을 가능하게 하였다. 센서 네트워크에서 이동체 트래킹, 상태 정보 관리 및 이벤트 순서화와 같은 기본적인 응용 서비스를 제공하기 위해서 시각 정보 제공 및 시각 동기는 기본적으로 요구되는 요소 중 하나이다. 제한된 자원과 에너지를 갖는 센서 네트워크의 특성을 고려하여 다양한 시각 동기 기법이 제시되어 왔으나, 시각 표현 방법에 대한 고려를 한 사례는 거의 없는 실정이다. UTC TOD와 같은 전역 시각 표현 방식은 센서 네트워크의 응용을 위해 매우 유용한 방식으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 시각 동기 프로토콜 확장을 통해 센서 네트워크에서 전역 시각 정보를 관리할 수 있는 기법을 제시하였다.
내포 병렬성을 가지는 병렬 프로그램은 동기화 없이 병행적으로 수행되는 양상으로 인하여 비결정적인 결과를 초래하는 경향이 있다. 이러한 오류를 탐지하기 위하여 다양한 시각화 기법이 이용되고 있지만, 공간의 제한성과 과다한 추상화로 인하여 직관성이 매우 저하되는 실정이다. 본 논문에서는 내포 병렬성을 가지는 복잡한 병렬 프로그램의 전역적 구조를 사용자에게 제공하는3차원 시각화 엔진을 제안한다. 제안된 시각화 엔진은 전역적 구조를 사용자에게 제공함으로서 프로그램의 이해를 용이하게 하고 효과적인 디버깅 환경을 제공한다.
디지털 카메라는 제한된 크기의 다이내믹레인지를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 인간의 눈으로 보는 것과 동일한 화질의 영상을 얻을 수 없기 때문에 이를 개선해야 할 필요성이 있다. 기존의 화질개선방법으로는 Land의 인간의 시각적 모델을 바탕으로 한 Retinex 알고리즘이 대표적이다. Retinex 알고리즘은 칼라의 일관성과 시각적인 개선을 제공하지만, 전역적인 contrast 감소와 후광효과 및 색왜곡 문제를 발생시키기도 한다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도성분의 주파수성분에 대한 처리를 통해 전역적 contrast를 향상시키고, 색차성분에 대한 처리를 통해 칼라 선명도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과영상의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 연산량 감소효과가 뛰어나며 전역적 contrast 향상과 색상 보전 성능이 우수하고 후광효과를 효과적으로 제거함을 확인하였다.
시각 장애인용 유도 로봇을 안전하게 유도하기 위해서는 경로를 검색하기 위해 사용되는 전자지도가 섬세해야 하며 위험한 위치에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 또한 GPS와 INS에 의해 획득한 위치정보를 통하여 안전하면서도 빠른 최단 경로를 검색해야 한다. 본 논문에서는 시각 장애인의 인식 능력의 차이에 따라 시각 장애인에게 경로의 안내 및 위치정보만을 제공하는 이동경로 생성 및 확인을 위한 자기 위치 추적 시스템과 주변 환경정보인식 및 GPS 오차보정기능을 가진 유도로봇과 통합된 시각장애인용 전역항법시스템을 구현하였다. 이 시스템을 통하여 시각 장애인이 비교적 짧은 거리를 이동하고자 할 때 활용할 수 있으며, 실외 환경에서는 GPS의 보조 항법 시스템으로 위치의 보정을 할 수 있음을 알 수 있었다.
최근, 컴퓨터 비전과 기계 학습 기술의 도움을 받아 효율적이고 자동적인 도시 환경에 대한 분석 방법의 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 많은 분석들 중에서도 도시의 안전도 분석은 지역 사회의 많은 관심을 받고 있다. 더욱 정확한 안전도 점수 예측과 인간의 시각적 인지를 반영하기 위해서, 인간의 시각적 인지에서 가장 중요한 전역 정보와 지역 정보의 고려가 필요하다. 이를 위해 우리는 전역 칼럼과 지역 칼럼으로 구성된 Double-column Convolutional Neural Network를 사용한다. 전역 칼럼과 지역 칼럼 각각은 입력은 크기가 변환된 원 영상과 원 영상에서 무작위로 크로핑을 사용한다. 또한, 학습 과정에서 특정 칼럼에 오버피팅되는 문제를 해결하기 위한 새로운 학습방법을 제안한다. 우리의 DCNN 모델의 성능 비교를 위해 2개의 SVR 모델과 3개의 CNN 모델의 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 측정하였다. 성능 비교 실험 결과 우리의 모델이 0.7432의 평균 제곱근 오차와 0.853/0.840 피어슨/스피어맨 상관 계수로 가장 좋은 성능을 보여주었다.
감각적 경험을 언어로 기술하면 그 경험에 관한 감각적 기억이 저하되는데, 이러한 현상을 일컬어 언어 장막(verbal overshadowing) 효과라고 한다. Schooler(2002)[1]는 언어화로 인해 정보처리 방식이 전역적 처리에서 국지적 처리로 전환되기 때문에 언어 장막이 발생한다고 제안하였다. 본 연구에서는 이러한 정보처리의 전환이 실제로 일어나는가를 검증하고자 얼굴 자극에 대한 기억을 요구하고 이를 토대로 언어적 묘사를 한 직후에 전역 처리와 국지 처리를 비교할 수 있는 Navon 과제를 실시하였다. 얼굴 재인 과제에서는 참가자들에게 외워야 하는 얼굴을 제시한 후 그 얼굴에 대한 언어화를 요구하였으며, 얼굴 재인 과제를 수행한 직후에 Navon 과제를 수행하도록 하였다. 그 결과, 얼굴 재인 과제에서는 언어화를 한 묘사 집단에서 언어화를 하지 않은 통제 집단보다 낮은 재인률을 보이는 언어 장막 효과가 나타났다. Navon 과제에서는 통제 집단이 전역수준의 정보가 국지 수준의 정보보다 우세하게 처리되는 전역 선행성(global precedence)을 보인 반면에, 묘사 집단은 전역 수준의 정보보다 국지 수준의 정보를 더 우세하게 처리하는 국지 선행성을 보였다. 이는 얼굴을 언어화함으로써 정보처리의 방식이 전역적인 방향에서 국지적인 방향으로 전환되고, 그 결과로서 얼굴에 대한 재인이 손상된 것임을 시사한다.
본 논문에서는 워터마크의 기본적인 요구사항인 비가시성(invisibility)을 유지하면서 강인함(robustness)을 최대로 하기 위해 워터마크를 삽입할 때 인간시각 특성(Human Visual System, HVS)을 이용한다. 특히, 주파수 마스킹(frequency masking), 공간 마스킹(spatial masking), 그리고 움직임 마스킹(motion masking)을 결합한 전역마스킹(global masking) 기법을 제안한다. 주파수 마스킹은 프레임을 DCT 변환한 후 주파수 민감도 표(frequency sensitivity table)를 이용해 위치 정보를 구한다. 공간 마스킹은 밝기(luminance) 및 윤곽선(edge) 정보를 이용해서 구하며. 움직임 마스킹은 이웃하는 프레임간의 움직임 변화를 이용하여 프레임간의 상관성을 고려한다. 본 논문에서는 키(key) 값에 의해 발생된 랜덤시퀀스와 로고의 배타적 논리합(exclusive OR)에 의해 결합된 워터마크를 전역 마스킹 결과에 따라 압축되지 않은 비디오 프레임에 직접 적용했으며, 실험을 통해 MPEG 부호화 및 재부호화 공격에 대해서 제안한 방법이 강인함을 확인했다.
본 논문은 의료 영상을 효과적으로 분류하고 검색 하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 의료 영상 중 X-Ray 영상은 어두운 배경에 반해 밝은 전경을 갖고 있기 때문에, 전경의 두드러진 부분에서만 시각 기술자로 추출한다. 우선, 색 구조 기술자(H-CSD)에서 해리스 코너 검출기로 검출한 관심 포인트들에서 색상 특징을 추출하고, 경계선 히스토그램 기술자에서 영상의 전역 및 지역적 질감 특징을 추출한다. 추출된 특징 벡터는 멀티클래스 SVM 에 적용되어 각 영상을 위한 멤버십 스코어를 얻는다. 이후, H-CSD와 EHD 에 대한 SVM 의 멤버십 스코어를 앙상블 결합하여 하나의 특징 벡터로 생성하고, K-nearest Neighborhood 방법을 이용하여 상위-K 개의 영상을 검색을 하도록 하였다. imageCLEFmed2007 을 이용한 실험 결과에서 다른 전역적 속성 또는 분류 기반 검색 방법에 비교하여 보다 개선된 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.
컴퓨터 클럭은 자체의 불안정한 요소, 물리적 특성, 외부 환경의 요인, 사용자의 개입 및 시스템의 오류 요소로 인해 정확도와 안정도에 한계를 갖는다. 따라서 정밀한 시각 관련 처리가 필요한 시스템의 경우 표준 시각에의 동기화가 요구된다. 시각 동기의 목적은 분산 처리 시스템 상에 전역 시각 기저를 제공하는데 있다. 일단 이러한 시각 기저가 존재하게 되면, 분산 시스템 상에서 처리되는 일련의 작업들은 시각을 바탕으로 제어가 가능하기 때문이다. 본 논문은 인터넷 기반 분산 환경에서 시각 동기를 위한 임베디드 시스템의 설계 및 구현에 대해 제시한다. 시스템은 참조 시각원으로 GPS(Global Positioning System)를 사용하고, NTP(Network Time Protocol)를 통해 표준시(UTC: Universal Time Coordinated)를 제공함으로써 분산 시스템의 시각 동기를 이룬다. 이를 위해 안정적인 시각 유지 및 정확하고 정밀한 표준 시각 제공 요건을 만족하는 클럭 모델을 설계, 적용하였다. 네트워크 관리를 위해SNMP(Simple Network Management Protocol) 기반 private MIB(Management Information Base)를 정의하였고, 전체 시스템의 구현 및 성능 평가 결과도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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