Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권4호
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pp.705-712
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2009
히스토그램이 활용의 간편성과 자료의 전체적 구조를 한 눈에 볼 수 있는 정보량을 제공하지만 히스토그램의 계급 구간의 설정에 따라 그 표현이 달라 질 수 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 퍼지 개념을 활용한 히스토그램이 제안되었고 그 효과가 제시되었다 (Loquin과 Strauss, 2008). 히스토그램이 다양한 분야에서 사용되지만 요즘 운영 위험과 관련된 손실 분포를 추정함에 있어서 유용하게 사용되고 있다. 그런데, 임계치를 활용한 극단치 확률 함수 추정에 사용함에 있어 임계치의 선택에 따른 히스토그램의 모양 변화는 그 활용을 어렵게 하는 경향이 있다. 본 연구는 퍼지히스토그램을 손실에 대한 극단치 분포를 추정에 사용할 경우 임계치의 선택에 따른 전체적 모양의 차이가 일반적인 히스토그램 보다 크지 않아 상대적으로 안정된 분포를 추정할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 모수적 부트스트랩을 이용한 두 차등정보보호 히스토그램의 동질성 검정을 제안한다. 제안된 검정 방법은 차등정보보호 히스토그램과 적용된 차등정보보호 수준 정보만 있을 때에도 사용 가능하며, 비교하고자 하는 두 히스토그램에 적용된 차등정보보호의 수준이 다를 때에도 사용할 수 있다는 장점이 있다. 검정 방법의 성능을 평가하기 위해 미국과 한국의 연령별 인구분포 자료를 사용하고, 제 1종 오류의 확률이 잘 통제됨과 높은 검정력을 확인한다.
원 영상을 처리하여 보다 강조된 영상을 얻는다는 것은 기존의 영상을 가공하여 이를 통하여 보다 낳은 결과를 얻기 위한 전처리의 중요한 한 부분이라고도 할 수 있다. 강조된 영상이라는 것은 단지 보기 좋은 영상만을 말하는 것이 아니고, 주어진 영상을 더 뚜렷하게 하는 것을 포함한다. 강조된 영상은 영상처리에 있어서 윤곽선 추출이나 영상 인식 등에 유용한 자료로 활용되기도 하는데, 특히 저 화질 영상의 경우에는 원 영상을 얼마만큼 잘 나타내느냐에 따라서 인식의 정도가 다르게 나타난다. 현재 강조된 영상을 얻는 알고리즘들은 다양한 종류의 영상에서 원하는 만큼의 뚜렷한 영상을 얻지 못하거나, 화질의 크기나 히스토그램의 집적도에 비례하여 많은 처리 시간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 연구에서는 저 화질 영상뿐만 아니라 여러 가지 종류의 영상에 있어서 차후 사용될 영상의 본래 활용 목적에 적합하도록 강조하는 방법으로서 픽셀들이 히스토그램상에서 차지하는 분포도를 변경하는 방법을 제안한다. 즉, 영상에 있어서 히스토그램의 값을 역추적하면서 히스토그램 분포도를 수정 및 변경함으로써 원 영상의 화질을 개선하는 방법으로 제안한 방법의 경우에는 기존의 히스토그램 평활화 방법에 의한 결과 영상과 동일한 결과를 얻음과 동시에 그 처리시간에 있어서는 상당한 이익을 볼 수 있었다.
소매치기는 대부분 사람이 많은 곳에서 발생한다. 그러나 현재에는 인적이 드문 한적한 곳에서 더 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 절도 중에서 소매치기를 대상으로 영상 포렌식의 증거 자료로 제출하기 위하여 현장을 분류하도록 한다. 장면 전환 검출인 ${\chi}^2$ 히스토그램을 이용하여 검출한다. 소매치기 현장을 찍은 비디오를 대상으로 분류를 하여 증거 자료를 제출하고자 한다.
통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.
문자열 매칭은 긴 텍스트 문자열 상에 짧은 질의 문자열이 나타나는 모든 위치를 찾는 문제이다. 텍스트 문자열이 고정되어 있는 경우에는 접미사 트리나 접미사 배열과 같은 자료구조를 이용하여 보다 효율적인 문자열 매칭을 수행할 수 있다. 이 때 사용자 인터페이스에 관련되어, 또는 다른 통계적 처리를 수행하기 위하여 주어진 질의 문자열의 출현 위치에 대한 히스토그램을 계산할 필요성이 있다. 그러나 질의 문자열의 출현 횟수가 많은 경우 각 출현 위치를 모두 순회하며 집계해야 하므로 시간적으로 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 트리를 이용하여 접미사 배열을 색인함으로써 히스토그램 계산에 있어서 질의 문자열의 출현 횟수와는 시간적으로 독립적인 집계 기법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 질의 문자열의 출현 횟수가 많을수록 제안 기법의 성능이 우수함을 보인다.
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.
장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
승강기 내에서는 흡연이 금지되어 있는 것이 사실이다. 승강기 내에서 흡연을 하는 것은 상도덕에 어긋나는 일이며 우리 아이들과 여성들에게 매우 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 승강기 내에서 흡연을 하는 사람을 추출하여 포렌식 증거 자료로 제출하기 위해서이다. 방법은 흰색 막대를 입에 물거나, 연기를 내품는 사람을 추출하는 것이다. 방법은 장면 전환 검출에서 ${\chi}^2$ 히스토그램 방법으로 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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