원본 이미지를 변형하여 학습용 데이터를 확장하는 기법에 대해서는 이전부터 꾸준히 논의된 바가 있다. 턴 테이블과 크로마 키를 이용하여 객체의 영상을 촬영하고 프레임을 추출하여 이미지 분류, 영상 내 객체 탐지 등에 사용이 가능한 데이터 셋의 확장 구축 방안에 대해 다루며, 성능 분석 결과 평균 90% 이상의 객체 검출률을 보였으며 객체 탐지 모델의 경우에서 보다 높은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 영상내 단일 객체를 인지하기 위한 상황을 위해 본 논문이 제시하는 데이터셋 구축 방안은 충분한 효과를 보일 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we proposed several scene analysis algorithms. These algorithms using image difference and histogram operate on the sequence of DC coefficient which is extracted from Motion JPEG or MPEG without full-frame decompression. Since DC sequence has the most information of full frame while it has reduced data. Experimental results show less than 1/64 of full frame analysing complexity and exactly analyze scene changes and extract key frames.
컴퓨터시스템과 네트웍이 발전하면서 인증과 전자서명의 필요성이 증가하고, 전자서명이나 인증을 반복적으로 많이 수행해야 하는 서버들의 필요성이 증대되고 있다. 대량으로 인증을 수행하는 서버를 구현하기 위해서, 한 대의 미니컴퓨터(minicomputer) 또는 메인프레임(mainframe)을 이용하는 것보다 저렴한 여러 대의 웍스테이션이나 PC를 이용하는 것이 경제적이다. 그러나, 여러 대의 플랫폼들로 서버를 구축하기 위해서는 모든 플랫폼들이 개인키(private key)를 가지고 있어야 하는데, 이는 많은 보안상 문제점을 야기시키고 키관리(key management) 비용을 증가시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 한 개의 플랫폼에만 서명생성을 위한 개인키를 두며, 나머지 플랫폼들에는 개인키를 두지 않고 SASC (Server-Aided Secret Computation) 프로토콜을 이용하도록 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 분산 인증서버는 사용하는 SASC 프로토콜에 따라 성능향상의 정도가 달라지므로, 이를 분석하고 실제적 적용가능성을 살펴보기 위해 구현하고 실험하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하면, 키 관리비용의 증가 없이 여러 대의 웍스테이션 혹은 PC들을 이용해서 강력한 인증서버를 구축할 수 있다.
웹서비스 보안기술은 웹서비스 기술 표준을 적용하여 다수의 응용들 간의 안전한 문서 전송, 인터넷 자원의 접근제어와 인가, 합법적 사용자 확인을 위한 인증 서비스 등을 제공하는 표준 보안 기술이다. 웹서비스 보안기술은 기술 특성에 따라 XML 정보보호 기술, 웹서비스 보안 프레임워크 기술, 웹서비스 응용보안 기술로 구분된다. XML 정보보호 기술은 XML 기반 서비스나 시스템을 위한 보안 기반 기술로인증, 인가, 기밀성, 무결성, 부인봉쇄 등의 보안서비스 및 보안정보 관리 기능을 제공하며, 세부기술로는 XML 전자서명 및 암호화 기술, XML 기반 보안정보 교환기술, XML 기반 접근제어기술, XML 기반 공개키 관리기술 등이 있다. 본 고에서는 현재 표준화가 되었거나 진행중인 XML 정보보호 기술과 웹서비스 보안 프레임워크 기술에 대한 개요, 시장 동향 및 표준화 동향 등을 소개한다.
모바일 RFID 환경이란 휴대전화가 RFID 리더를 가지고 있어서 사용자가 자신의 휴대전화를 통해 RFID 태그가 부착된 제품의 정보를 손쉽게 얻을 수 있는 환경을 의미한다. 모바일 환경에서 사용되는 RFID 기술은 고정형 RFID 리더를 사용하는 환경과는 다른 사용자 요구사항 및 보안 요구사항이 존재한다. 모바일 RFID 기술에 특화된 국제 표준화 논의가 2007년 상반기부터 본격적으로 논의되고 있다. 따라서 모바일 RFID 보안기술은 모바일 RFID 전체 프레임워크와 호환성을 유지하면서 모바일 환경의 요구사항을 만족하는 방향으로 표준화가 진행되어야 한다. 본 고에서는 모바일 RFID 기술의 표준화 동향을 살펴보고, 모바일 환경을 고려한 모바일 RFID 보안 프레임워크 및 인증, 키 관리, 데이터 보호, 프라이버시 보호 등의 모바일 RFID 보안 서비스를 설명한다. 그리고 이러한 보안 서비스를 제공하기 위해 필요한 표준화 대상을 제안하고, 표준화 대상에 대한 기술 개발과 지적재산권 확보 및 이를 연계한 국제표준화 추진 전략을 설명하며 결론을 맺는다.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
최근 동영상 콘텐츠 제공 서비스는 그 용량이 매우 증가하여 사용자 추천의 중요성이 증가하고 있다. 그리고 이러한 콘텐츠는 다양한 특성을 내포하고 있어 사용자가 지정한 키워드만으로 그 콘텐츠의 특징을 제대로 표현하기 어렵다. 그러므로 사용자가 정의한 키워드를 이용하는 기존의 추천 시스템은 개체의 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 교육용 동영상 서비스 시스템의 콘텐츠 추천을 위한 기법 중 음성데이터 기반 자막을 이용한 분석과 영상의 키프레임을 이용한 영상 비교 기법의 효율성을 비교한다. 또한, 실험 결과를 통해 각 분석 기법이 효율적으로 활용될 수 있는 영상 콘텐츠의 유형 및 환경을 제안한다.
최근 증가하는 콘텐츠 제공 서비스의 가장 큰 특징은 콘텐츠의 시간의 흐름에 따른 콘텐츠 증가량이 매우 크다는 것이다. 이에 따라 사용자 큐레이션의 중요성이 같이 증가하고 있으며 이를 구현하기 위한 여러 가지 기법들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 영상 추천을 위한 기법 중 음성데이터 및 자막을 활용한 분석 기법과 키프레임 추출 기반 영상 비교 기법을 실제 빅데이터 영상 콘텐츠를 대상으로 구현, 적용한 결과에 대하여 비교한다. 또한, 비교결과를 통해 각 분석 기법이 적용될 수 있는 영상 콘텐츠 환경에 대하여 제안한다.
모션캡쳐 데이터의 떨림 현상 수정이나 변형을 위한 기술 개발이나 애니메이션 타이밍 시트에 맞게 모션 캡쳐 데이터를 수정하는 것은 어려운 문제가 산적해 있다. 기존의 모션캡쳐 데이터 수정 방식은 능숙한 애니메이터의 키프레임 애니메이팅 작업과 같은 시간이 소요거나 혹은 더 많은 수정 시간이 걸리는 문제점이 있었다. 이런 문제점은 키 애니메이션 데이터 노드와 직접적인 블렌드 레이어와 대치 레이어 노드 생성을 통해 보다 효과적인 해결 방식을 만들 수 있다. 본 논문에서는 애니메이션 노드에 직접적인 연결을 위한 새로운 애니메이션 레이어 노드 생성으로 진행된 애니메이션 데이터 수정 없이 비선형 방식으로 애니메이션 데이터의 수정을 가능케 하는 방식으로 제시한다. 기술의 구현은 'Haya' API를 활용할 것이고 연구범위는 영화 VFX와 애니메이션 제작에 사용되는 'Maya' 3D 소프트웨어로 제한하였다. 본 연구 결과물은 기존의 비선형 방식보다 직관적이며, 애니메이션 클립을 만들 선행 작업이 필요 없고, 떨림 수정과 키프레임 추출이 가능하며, 특히 타 프로그램과의 호환이 직접적인 레이어 노드를 생성하여 모션캡쳐 데이터의 수정을 가능하게 한다. 마지막으로 기존의 애니메이션 수정방식들을 살펴보고 비교, 분석해 본다.
X선 장비를 이용한 심장혈관 조영술 시 프레임 변화에 따른 입사 표면 선량과 흡수선량을 비교 분석하여 피폭의 차이를 알아보고자 하였고 image J를 통한 촬영 영상의 SNR과 CNR을 측정 분석하여 프레임 변화가 영상 화질에 주는 영향을 비롯해 검사에 있어 적절한 프레임 선택의 방안을 모색하고자 하였다. 2017년 6월부터 2017년 10월까지 본원에서 CAG를 시행한 30명(남19, 여11)을 대상으로 하였고, 환자들의 연령대는 49-82세(평균 $65{\pm}9$세), 몸무게45-91kg (평균 $67{\pm}8.9kg$), 키 150-179cm (평균 $165.1{\pm}8.9kg$), BMI 19.5-30.5(평균 $24.5{\pm}2.9$)이었다. 입사표면선량 및 흡수선량은 후향적으로 Air kerma값과 DAP를 획득하여 비교 분석 하였고 SNR과 CNR은 Image J를 통하여 측정 분석 한 후 공식에 대입하여 결과 값을 도출하였다. 통계분석을 통한 상관관계 확인을 위해 통계프로그램은 SPSS를 사용하여 프레임 변화에 따른 입사표면선량과 흡수선량 및 SNR CNR의 상관관계 등을 분석하였다. 10프레임으로 촬영할 때와 15프레임으로 촬영 할 때 모두 입사표면선량과 흡수선량관계는 통계적으로 유의하지 않았다(p>0.05). SNR과 CNR의 관계에선 10프레임으로 촬영했을 때의 SNR($3.374{\pm}2.1297$)과 CNR($0.234{\pm}0.2249$)이 15프레임에서의 SNR($4.929{\pm}2.8532$)과 CNR($0.391{\pm}0.3025$)보다 SNR $1.43{\pm}0.4861$, CNR $0.132{\pm}0.0555$로 낮았으나 통계적으로는 유의하지 않았다(p>0.05). 상관관계 분석결과에서는 BMI와 air kerma, DAP간에, air kerma와 DAP간에, SNR과 CNR간에 통계적으로 유의한 결과를 얻었다(p<0.001, p<0.001). 결론적으로 심장혈관 조영술 시 10프레임과 15프레임으로 변화를 주어 촬영하여도 입사표면선량과 흡수선량은 큰 차이를 나타내지 않았으며, 10프레임보다 15프레임 촬영에서의 SNR과 CNR이 증가하였으나 통계적으로는 유의하지 않았기에 본 논문을 통해 환자와 시술자 모두 10프레임과 15프레임 촬영으로 인한 X선 피폭 문제뿐 아니라 영상의 화질감소에 관한 우려 역시 줄어들 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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