워터마크의 실현방법은 크게 두 가지로 나누어지는데, 하나는 공간영역에서 처리방법이고 다른 하나는 주파수영역에서 처리방법이다. 초기에는 공간영역에서 처리가 많이 연구되었으나 공간영역에서의 워터마크 삽입방법은 주로 least significant bit(LSB)을 조작하기 때문에 주파수영역의 방법보다 각종 신호처리에 의해 워터마크가 쉽게 없어지는 단점이 생긴다. 따라서 현재는 그런 단점들을 잘 극복할 수 있는 방법으로 주파수 영역에서의 워터마크 삽입 방법이 많이 쓰인다. 본 논문에서는 디지털 영상을 위한 다해상도 이산 웨이브렛 변환을 사용한 워터마킹 방법을 제안하였다.
다중채널 신호처리 알고리즘은 사용 주파수 대역의 가변성, 효율적인 전송전력 할당, 서로 다른 전송률과 대역을 요구하는 서비스 형태를 충족시키기 위한 가변 주파수 대역 변환을 요구한다. 본 논문에서는 다중채널 반송파 신호의 가변 주파수 대역 변환을 위해 시간 영역의 윈도우 함수와 DFT(Discrete Fourier Transform)를 이용한 다중채널 신호처리 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 주파수 영역에서 대역통과 신호처리를 하는 다중채널 신호처리 알고리즘과 달리, 시간 영역에서 윈도우 함수를 사용한 블록 신호처리를 하기 때문에 기존의 주파수 영역에서 신호처리 방식보다 연산이 간단하며 효율적인 주파수 변환을 할 수 있다. 전산모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 출력신호 복원과 가변 주파수 대역 변환이 효율적으로 이루어지는 것을 보였다.
기존의 비디오 워터마킹 알고리즘은 실시간 처리가 대부분 불가능하였는데, 가장 큰 이유는 압축에 강인한 알고리즘을 개발하 기 위해 삽입과 추출과정이 계산량이 많은 주파수 공간에서 이루어지기 때문이다 보통 기존의 방법들은 비디오 압축처리 중에 워터마크를 삽입하는 과정을 첨가하여 실시간 처리를 지원토록 해왔다. 그러나, 본 논문에서는 공간영역과 주파수영역에서 모두 처리하는 과정을 거치도록 하여 실시간 처리가 가능한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 워터마크를 퓨리에 주파수 영역에서 변환하여 생성한 후, 이를 공간영역으로 역변환 한 후. 공간 영역에서 비디오에 직접 삽입한다. 이 과정은 계산량이 딴이 소비되는 주파수 영역에서의 작업을 따로 실행하지 않아 실시간 처리가 가능해진다. 또한 이 방법은 비디오 스트림에도 적용 가능하며 MPEG압축과 기하학적 변화등의 다양한 공격에도 매우 강인한 결과를 보여준다.
시간-주파수 영역에서의 이진 마스킹을 이용하여 잡음환경에서 잡음을 제거하여 음질을 향상하는 방법에 대해 논하고자 한다. 잡음이 섞여 있는 음성신호를 시간-주파수 영역으로 분해하여, 상대적으로 잡음이 많이 섞여 있는 시간-주파수 영역 (시간-주파수 유닛의 신호 대 잡음 비 (Signal-to-Noise Ratio: SNR)가 낮은 영역)의 신호에 마스크 "0"을 할당하여 제거함으로써 음성명료도를 향상시킬 수 있다. 이전의 연구에서는 가우시안 혼합 모델을 이용하여 마스크 "0"과 마스크 "1"을 분류하는 방법을 사용하였다. 각 주파수 밴드별로 수집된 데이터를 이용하여 가우시안 혼합 모델을 학습하고 테스트 데이터가 들어오면 현재의 시간-주파수 마스크가 "0"인지 "1"인지 판별하게 된다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘에 주파수 영역에서의 종속성을 고려하여 추정된 마스크에 대해 후처리를 수행하는 알고리즘을 제안한다. 주파수 영역에서의 종속성에 관한 후처리는 비터비 (Viterbi) 알고리즘을 이용하며, 제안된 후처리 알고리즘을 적용하여 이진 마스크 추정 오차를 줄여 음성 명료도 향상을 기대할 수 있다.
GAN은 이미지 생성모델로서 이미지 공간에서 좋은 결과를 보여왔다. 우리는 이러한 GAN의 능력을 더욱 향상하기 위하여 본 연구에서 주파수 영역에서 이미지를 학습하고 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 학습데이터를 2D FFT로 주파수 영역으로 변환한 후 변환된 학습데이터를 GAN이 학습하게 한다. 학습 후에 GAN은 새로운 이미지를 생성하며 생성된 이미지를 2D IFFT하여 이미지 공간으로 변환한다. 이렇게 주파수 영역에서 이미지를 생성하는 방법은 이미지 공간에서 생성하는 방법보다 다양한 장점이 있다. 생성된 이미지의 품질을 평가하기 위하여 4개 데이터 셋에 4개의 평가지표를 사용하여 평가한 결과 주파수 영역에서 생성한 이미지가 IS, P&R, D&C 측면에서 더 좋은 것으로 평가되었다.
인간은 초점정보를 이용하여 단안만으로도 공간의 깊이를 지각할 수 있다. 이것은 한 번에 하나의 대상물에만 초점을 맞출 수 있고 그 외의 부분은 흐림 현상을 유도함으로써 이루어진다. 이는 초점이 맞는 대상물체로부터 멀어지면 멀어질수록 흐림 현상이 강해지는 원리를 이용한 것으로 주파수 성분의 변화량에 대한 연산과 깊은 관련이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인간의 시각 시스템의 요소 중 하나인 초점정보를 모방하여 초점거리가 다른 각각의 이미지들에 각각의 가중치를 부여하였다. 그리고 각 이미지들을 일정 블록으로 각각 분할하여 초점이 가장 잘 맞는 블록을 찾아내어 하나의 이미지로 통합하였다. 이때 각 영역은 자신이 속했던 이미지의 가중치를 따르게 한다. 각 이미지에서 가장 포커스 수치가 높은 영역을 찾기 위한 방법으로 주파수 영역 기반 처리와 공간 영역 기반 처리를 결합 하였다. 주파수 기반으로는 FFT(Fast Fourier Transform)에서 고주파 부분의 영역을 뽑아내어 포커스수치를 계산하였으며, 공간 영역 처리 기반으로는 이웃픽셀과의 차이가 임계값이하인 것을 제외한 영역을 뽑아내어 저주파 영역의 연산을 제거하는 방법과 단순히 Laplacian measure만을 사용하여 저주파까지도 포함한 방법의 두 가지를 적용하였다. 최종적으로 3개의 포커스 측정값을 결합시켜 포커스 수치를 계산한 후 각 블록의 가중치에 맞게 하나의 이미지로 통합하여 상대적 깊이지도를 생성하였다.
본 논문에서는 시간-주파수 혼성 영역 피치 검출법을 제안하였다. 음성신호를 주파수 영역으로 변환하고 주파수 영역에서 위상 성분을 조절하여 시간영역으로 역변환 함으로써 피치 피크가 최대가 되도록 하여 용이한 피치검출이 가능하였다. 또한 처리시간을 단축하기 위하여 FFT와 IFFT의 비트 재정렬을 생략하여 처리할 수 있는 방법을 제안하였다. 성능 측정 결과 기존의 켑스트럼 검출법에 비하여 검출성능은 우수하면서도 처리시간은 $84.8\%$로 단축됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시간영역 유한차분법의 단점인 긴 계산 시간을 단축시키기 위하여 신호처리 기법을 사용하였다. 시간영역 유한차분법과 함께 신호처리 기법을 사용하여 주파수 특성을 해석할 때 신호처리기법을 사용하지 않은 일반적인 시간영역 유한차분법으로 해석한 결과와 동일한 결과를 매우 짧은 시간에 구할 수 있었다. 신호처리 기법을 사용하진 않은 일반적인 시간영역 유한차분법으로 마이크로스트림 구조의 저역통과 필터의 주파수 특성을 해석하였을 때 약 900분의 계산 시간이 필요하였으나 신호처리 기법을 이용한 시간영역 유한차분법을 사용하면 약 140분으로 계산 시간을 단축시킬 수 있었다. 회로를 해석한 결과와 측정한 결과가 넓은 주파수 대역에서 거의 일치하는 것을 보였다.
본 논문은 FFT를 이용한 적외선 화재 열영상의 주파수 스펙트럼 분석에 관한 것으로 영상처리를 통하여 화재 발생 유무를 주파수 영역에서 판별하기 위한 조건을 도출하는 것이 목적이다. 적외선 열영상의 주파수 스펙트럼 분석은 고속 푸리에 변환을 이용하여 수행하였으며, 화재로 추정되는 고명도의 영역을 화재 후보영역으로 결정한 다음, 연속적인 열영상의 해당영역에 대하여 DC 및 AC 주파수 분포를 분석하였다. 분석된 결과를 기반으로 정적인 오검출 요소와 동적특성을 가지는 화재영역을 구분하는 열영상의 화재 판정 기준을 제시하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 실용성을 확인하였다.
다수의 신호를 동시에 사용하는 경우에 나타나는 광대역 신호나 센서의 수와 형성하고자 하는 빔의 수가 많은 경우를 다루기 위해서는 주파수 영역 기법이 필요하다. FFT를 사용하는 낮은 샘플링 주파수에서도 시간 영역에서의 보간 방법보다 빠르게 정확한 시간 지연을 줄 수 있어 코히어런트 신호처리가 가능하다. 또한 특정 센서가 불량인 경우 보정이 상대적으로 용이하다는 장점을 가진다. 여러 가지 주파수 영역 빔형성 기법 중 계산량과 저장 용량면으로 효율적인 방법은 CZT와 FIR interpolation 방법이다. 또한, 공액 빔을 형성할 경우에는 Goertzel의 알고리듬을 이용하는 방법도 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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