주요 멀티미디어 자료인 이미지는 데이터 특성을 표현하기가 어렵고, 특성추출에서 얻은 데이터가 너무 고차원적이라 이를 저차원의 처리가능한 데이터로 변환하는 과정에서 많은 손실이 있다. 이미지의 특성값을 전체 이미지의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 기존의 이미지 전체 특성추출기법이나 고정된 블록의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 이미지 블록 특성추출기법은 유사 이미지의 검색이 부정확하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지를 가변적인 영역으로 나누어 특성값을 얻고, 히스토그램을 이용하여 효율적으로 유사 이미지를 찾는 영역기반 유사 이미지 검색기법을 제안하고 이를 구현하였다.
본 논문의 목적은 한국 청소년들의 자기조절학습능력 향상을 위해 우리가 고려해야 할 심리적 측면과 사회·정책적 측면이 무엇인가를 살펴보는 것이다. 이를 위하여 자기조절학습의 최근 연구들의 초인지적, 동기적, 행동적 영역별 주요 관심사를 살펴보았다. 초인지적 영역에서는 청소년의 자기조절학습에서 인지전략과 초인지전략의 중요성을 논의하였다. 특히 읽기학습에서 자기조절기능으로 간주되는 이해점검 초인지전략의 연구동향을 고찰하였다. 동기영역의 연구결과들은 자기효능감과 목표지향성의 최근 연구 동향을, 행동영역의 연구결과들은 시간 관리와 지연행동의 최근 연구 동향을 제시하였다. 그 다음으로 이러한 연구동향이 청소년의 자기조절학습 향상에 주는 시사점을 고찰하였다. 동기영역에서는 청소년들의 자기효능감 향상을 위한 프로그램 개발의 필요성과 수행목표지향성에 대한 사회적 인식의 전환을 언급하였다. 행동영역에서는 청소년들의 시간관리 능력을 향상시키기 위해 학교상황에 적용할 수 있는 방안들을 제안하였다. 마지막으로 후속연구를 위한 제언을 제시하였다.
인성디지탈은 기업 정보시스템의 인프라가 되는 주요 업무용 소프트웨어, 그래픽, 보안, 백업 솔루션 제품군, 그리고 하드웨어 제품군 등 IT 전 부문에 걸쳐 고객이 필요로 하는 토탈 솔루션을 제공하고 있다. 소프트웨어와 네트워크 사업으로 시장 경험을 쌓아왔던 인성디지탈은 하드웨어 사업으로 그 영역을 확장함으로써 더욱 경쟁력있는 e-솔루션 사업 영역을 갖추고 IT 사업을 위한 새로운 도약을 준비하고 있다.
본 논문에서는 주파수 영역에서의 주요 피크를 선정하고, 주파수 크기 응답에 따라 각기 다른 스텝 사이즈를 사용하는 QIM 오디오 워터마킹을 제안한다. 오디오 신호에 대해 사각 윈도우로 오버랩 없이 L샘플을 취하고 영교차율을 통해 해당 프레임에 워터마크 삽입 가능 여부를 판단 후 푸리에 변환을 통해 주파수 영역에서의 크기 응답을 구한다. 프레임 별 주파수 크기 응답의 최대값에 따라 스텝 사이즈를 결정하고 스펙트럼에서 주요 피크 n개를 검출하여 주변 샘플 w개를 포함한 $n{\times}(w+1)$개 샘플에 대해 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 검출은 유클리디안 거리 (Euclidean distance)를 이용한 블라인드 검출 방식으로 수행된다. 오디오 워터마크 벤치마킹을 통한 강인성 검증에서 대부분 강인한 특성을 보였다.
한국인 환자의 혈청에서 분리한 HGV 5'-UTR영역의 염기서열을 결정하였다. 이들 염기서열을 이미 보고된 서열들과 비교한 결과, 한국 분리주들은 일본 분리주들과 더 높은 상동성을 나타내어 지리적 격리에 의해 HGV의 염기서열의 변이가 축적되었음을 알 수 있다. 흥미롭게도 동일 지역에서 분리된 HGV 분리주들 간에는 고도로 보존되어 있어 HGV의 분류에 이용가능한 세 개의 영역이 5'-UTR에서 발견되었다. 이들 그룹-특이적 영역에 기초하여, 24 HGV 분리주들을 5개의 그룹으로 분류할 수 있었다.
본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.
공개키 기반구조는 공개키 알고리즘을 이용하여 정보보호 서비스를 제공하는 정보처리 및 정보통신시스템에서 사용자 공개키의 무결성과 인증성을 제공하기 위한 중요한 기반 서비스이다. 공개키에 대한 무결성을 제공하기 위해서는 전자서명이 요구되며, 인증성을 제공하기 위해서는 제3의 신뢰기관이 요구된다. 제3의 신뢰기관이 통칭 인증기관이다. 사용자는 인증서를 이용하여 응용에게 공개키의 무결성과 인증성을 알려주며, 응용은 인증서에 포함되어 있는 공개키를 이용하여 정보통신 시스템에서 다양한 정보보호 서비스를 실현한다. 인증서 정책은 하나의 인증서를 특정응용에 적용 가능한지를 알려주기 위한 법칙들의 집합이라고 될 수 있다. PKI 영역(Domain)은 하나의 통일되고 합의된 인증서 정책으로 구현되는 인증기관들과 사용자들의 집합이라고 볼 수 있다. PKI 응용 영역간의 상호 연동은 PKI 서비스를 확장하기 위하여 중요한 기술이다. 본 고에서는 PKI 영역간 상호 연동을 위한 공개키 기반구조의 개요와 필요성 등을 기술하고, IETF PKIX의 공개키 기반구조 표준화 동향을 분석하며, 상호 연동을 위하여 요구되는 인증서 정책과 인증서 확장자를 살펴보고, 대표적인 주요 인증서 정책들을 분석하며, 최근 PKI 포럼에서 연구된 PKI 영역간 상호 연동 방식을 살펴보고, 마지막으로 상호 연동 방식간의 특징과 장단점을 제시한다.
본 논문에서는 햅틱 인터랙션 기반의 3차원 가상 얼굴 메이크업 시뮬레이션에서 메이크업 대상에 대한 정교한 페인팅을 적용하기 위한 자동화된 마스크 생성 방법을 개발한다. 본 연구에서는 메이크업 시뮬레이션 이전의 전처리 과정에서 마스크를 생성한다. 우선, 3차원 스캐너 장치로부터 사용자의 얼굴 텍스쳐 이미지와 3차원 기하 표면 모델을 획득한다. 획득된 얼굴 텍스쳐 이미지로부터 AdaBoost 알고리즘, Canny 경계선 검출 방법과 색 모델 변환 방법 등의 영상처리 알고리즘들을 적용하여 마스크 대상이 되는 주요 특정 영역(눈, 입술)들을 결정하고 얼굴 이미지로부터 2차원 마스크 영역을 결정한다. 이렇게 생성된 마스크 영역 이미지는 3차원 표면 기하 모델에 투영되어 최종적인 3차원 특징 영역의 마스크를 레이블링하는데 사용된다. 이러한 전처리 과정을 통하여 결정된 마스크는 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이기반의 가상 인터페이스를 통해서 자연스러운 메이크업 시뮬레이션을 수행하는데 사용된다. 본 연구에서 개발한 방법은 사용자에게 전처리 과정에서의 어떠한 개입 없이 자동적으로 메이크업 대상이 되는 마스크 영역을 결정하여 정교하고 손쉬운 메이크업 페인팅 인터페이스를 제공한다.
전자파에 의한 산란현상의 해석은 지금까지 주로 시간조화함수의 형태를 지닌 전원에 의한 정 상상태의 산란에 관하여 이루어졌다. 그러나 레이다나 피파괴 검사, 전송선로 점검 등의 응용에서는 주로 펄스형태의 전자파를 사용하며, 따라서 시간에 따라 변화하는 함수형태의 전원에 의한 전자파의 산란해 석이 중요한 문제로 등장하였다. 또한 통신선로에서 외부의 잡음에 대한 혼신 등을 해석하거나, 낙뢰가 송 전선로에 미치는 영향을 해석하는 데에도 펄스신호의 산란해석이 필수적이다. 일반적인 함수의 형태를 지닌 전원에 의한 산란현상을 해석하기 위해서는 전원함수를 Fourier 변환하 여 주파수 영역의 스펙트럼을 구하고, 주파수영역에서의 산란해를 이용하여 Fourier 역변환을 하여 시간 영역의 해를 구할 수 있다. 주파수 영역에서의 산란판의 해를 Fourier 역변환 하기 위해서는 적분을 행하여야 하며, 일반적으로 적분과정에서 매우 복잡한 계산이 필요하고, 산란체의 구조가 복잡하여 해석 적인 해를 구할수 없는 경우에는 해석적으로 시간영역의 해를 구하는 것이 불가능하다. 시변 함수에 의 한 산란파를 구하기 위한 수치해석적 방법으로는 모멘트방법이나 유한요소법(Finite Element Method), 경계요소법(Boundary Element Method), 유한차분법(Finite Difference Method)등이 있으며, 해석적 해 를구할 수 없는 경우에 적용할 수 있는 반면에 많은 계산량이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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