아무르불가사리에 기인한 환경적, 경제적 피해는 해마다 증가되고 있습니다. 우리나라 남해와 동해 바다에 널려 있는 불가사리들이 최근 서해안에서도 급속히 늘어나고 있습니다. 특히 러시아 해역에 서식하는 아무르 불가사리의 개체수가 급증해 어장을 황폐화 시키고 있습니다. 이로 인하여 엄청난 번식력과 포식력을 지닌 아무르불가사리가 살아있는 조개류를 먹어치우고 있어서 어민들의 피해가 막심합니다. 이 논문은 변형되어진 아무르불가사리의 구조적 특징과 방사대칭 특성을 이용하여 불가사리 영상을 복원하는 복원기법으로 불가사리의 인식률을 높게 하여 불가사리 퇴치에 많은 도움이 될 것으로 기대합니다.
블록 코딩을 기반으로 하는 영상의 압축 부호화는 영상 및 비디오 압축 표준으로 적용되어 왔다. 그런데 영상 복원 시 발생하는 블록효과에 대한 효율적인 측정방법을 찾아보기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 서브블록 DCT부호화를 이용한 복원 영상에 대한 객관적인 블록효과 측정방법을 제안한다. 제안한 방법이 주관적인 순위매김과 일치하는 블록효과 측정방법임을 실험결과로서 입증한다 또한 제안한 이 새로운 측정방법은 복원 영상에서 쉽게 그리고 효율적으로 블록효과를 측정하는데 널리 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 고해상력을 가진 줌 렌즈 CCD(Charge Coupled Device) 카메라가 출시되면서 디지털 영상을 쉽게 취득할 수 있게 되어 일상적인 활용에서부터 컴퓨터 시각(computer vision)이나 사진측량과 같은 전문적인 분야에 이르기까지 다양하게 응용할 수 있는 계기가 마련되고 있다. 현재 상용되고 있는 일반 줌 렌즈 CCD 카메라는 영상을 취득하는 데 많은 장점을 갖고 있으나 실제 영상 취득과정에서 다양한 줌의 이동으로 인하여 표정요소계산 및 카메라 렌즈 오차검정에 상당한 어려움이 발생하여 이에 대한 연구가 진행되어오고 있다. 본 연구에서는 기존에 비측량용 카메라에서 취득된 영상을 해석하는 기법으로 사진측량 분야에서 사용되어온 DLT(Direct Linear Transformation) 모델식과 컴퓨터 시각(computer vision)분야에서 카메라 검정 및 3차원 복원에 사용되고 있는 Tsai 모델식을 도입ㆍ적용하여 표정요소계산 및 3차원 복원정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 Tsai 모델식에 의한 결과가 DLT 모델식에 의한 결과보다 정확도 및 안정성면에서 향상된 결과를 보여주고 있어서 Tsai 모델식에 대한 사용이 기대된다.
본 논문에서는 구조광 3차원 시스템을 위하여 영상처리를 하여 3차원 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 구조광 기반의 3차원 시스템은 투사된 패턴을 특징점으로 하기 때문에 프로젝터와 카메라 사이에 정확한 대응점을 획득해야만 3차원 복원 신뢰성을 높일 수 있다. 그러나 환경에 따라 정확한 대응점 획득이 어려운 점이 많다. 실제 환경에서 물체들은 물체의 재질과 물체 표면의 색상 등의 이유로 서로 다른 반사율을 가지고 있어 여러 물체들이 혼재 되어 있는 환경에서 각각 물체에 투사된 패턴을 정확히 구별하는 일은 어려운 일이다. 따라서 패턴을 획득한 2차원 영상을 개선하여 패턴을 정확히 구별하여 프로젝터와 카메라 간의 화소 대응점의 정확도를 높여야만 3차원 복원 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노이즈 제거 및 다양한 영상처리를 통하여 2차원 영상들에서 패턴을 정확히 구분하도록 하여 화소 대응점의 정확도를 높임으로써 최종적으로 3차원 정밀도를 개선할 수 있는 방법을 제공한다.
본 논문에서는 마이크로소프트 키넥트 센서를 이용한 실시간 성능의 3차원 환경 복원 알고리즘을 소개한다. 기존의 멀티키넥트 시스템을 확장하여 총 열두대의 키넥트를 사용하는데, 키넥트의 높은 대역폭 문제를 해결하기 위하여 키넥트가 여섯 대씩 연결된 두 대의 데스크탑을 UDP 통신으로 연결하였고, 각 키넥트로부터 들어오는 3차원 포인트클라우드로부터 확률적인 3차원 환경복원을 하기 위하여 옥토맵 알고리즘을 차용하였다. 또한, GPU를 연산에 활용함으로써 실시간 성능을 확보하였다.
기업들의 비자금 수사를 받기 전에 압수수색 대상 회계 파일의 삭제, 파손 및 은닉하고 있다. 2010년 H 그룹 비자금 조성 사건에서도 삭제된 파일에서 회계처리, 비자금 문제를 발견하였다. 최근에는 Smart Phone의 활성화와 함께 주요 증거물을 Smart Phone에 저장하고 업무를 진행하고 있다. 본 논문에서는 압수수색된 Smart Phone에서 기업의 회계장부를 찾아내고, 삭제한 회계장부를 복원하는 포렌식 수사기술에 관한 연구이다. 기업에 대한 압수수색 준비와 압수 수색, 획득 증거 분석 등의 절차와 포렌식 도구들을 분석한다. Smart Phone 압수수색 후 포렌식 증거 자료 추출 과정과 포렌식 도구를 이용하여 실험하고 포렌식 증거자료를 추출한다. 본 논문을 통해서 Smart Phone 포렌식 기술발전에 기여 하고자 한다.
본 논문은 소프트웨어 클러스터링 기법과 커뮤니티 검출 기법의 비교를 통하여 아키텍쳐 모듈 복원 프로세스에 커뮤니티 검출 알고리즘의 적용가능성을 제시한다. 또한, 대표적인 클러스터링 알고리즘과 커뮤니티 검출 알고리즘의 값과 나눠진 모듈간의 상관관계와 차이점을 분석한다. 이를 통하여 커뮤니티 검출 알고리즘이 소프트웨어 아키텍쳐 모듈 뷰 복원에 활용되어질 수 있다는 몇 가지 근거를 제시하였고, 기존의 클러스터링 결과와 커뮤니티 알고리즘의 결과치를 비교함으로써, 서로의 결과 데이터가 어떠한 연관성을 가지는지 제시하였다.
본 연구에서는 Dilated U-Net 기반의 이미지 복원기법을 통해 콘크리트 균열 추출 성능 개선 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 구조물의 미관상의 문제뿐 아니라 추후 큰 안전사고의 원인이 될 수 있어 초기대응이 중요하다. 현재는 점검자가 직접 육안으로 검사하는 외관 검사법이 주로 사용되고 있지만, 이는 정확성 및 비용, 시간, 그리고 안전성 면에서 한계를 갖고 있다. 이에 콘크리트 구조물 표면에 대해 획득한 영상 처리 기법을 사용한 검사 방식 도입의 관심이 늘어나고 있다. 또한, 딥러닝 기술의 발달로 딥러닝을 적용한 영상처리의 연구 역시 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 콘크리트 균열 추개선출 성능 개선을 위해 Dilated U-Net 기반의 이미지 복원기법을 적용하는 방안을 제안하였고 성능 검증 결과, 기존 U-Net 기반의 정확도가 98.78%, 조화평균 82.67%였던 것에 비해 정확도 99.199%, 조화평균 88.722%로 성능이 되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 군사용 전술통신 분야에서 활용성이 증대되고 있는 애드혹 네트워크에 적용 가능한 비밀분산 기반의 노드 인증 기법을 제안한다. 필드에 전개되기 이전에 네트워크를 형성할 각 노드는 지수형 분산비밀키과 원본비밀키를 저정하고, 필드에 배치된 이후 네트워크 형성 초기단계에서 비밀분산의 원본비밀키 정보 복원 연산을 통해 다수 노드에 대한 동시 인증을 실시한다. 그리고 인증과정에서 원본비밀키 복원 연산을 방해하는 노드를 원본비밀키 복원 연산을 수행하기 이전에 PUF값을 활용하여 탐지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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