본 논문은 2차원 Discrete Cosine Transform (2D-DCT)의 계산을 새로운 Polynomial 변환을 통하여 1차원 DCT의 합으로 변환하여 계산하는 알고리즘을 개발한다. 기존의 2차원 계산방법인 row-column 으로는 N×M 크기의 2D-DCT에서 3/2NMlog₂(NM)-2NM+N+M의 합과 1/2NMlog₂(NM)의 곱셈이 필요한데 비하여 본 논문에서 제시한 알고리즘은 3/2NMlog₂M+NMlog₂N-M-N/2+2의 합과 1/2NMlog₂M의 곱셈 수를 필요로 한다. 또한 기존의 polynomial 변환에 의한 2D DCT는 Euler 공식을 적용하였기 때문에 복소 연산이 필요하지만 본 논문에서 제시한 polynomial 변환은 DCT의 modular 규칙을 이용하여 2D DCT를 ID DCT의 합으로 직접 변환하므로 복소 연산이 필요하지 않다.
본 논문에서는 Radon변환을 이용한 새로운 복합 패턴인식 시스템을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다. 2차원 영상을 1차원투영데이타로 변환한 후, A/0를 이용하여 1차원 투영 데이터를 Fourier 변환하여 각도에 따른 fourier 스펙트럼을 구하였다. Fourier 스펙트럼 및 투영 데이터로부터 적절한 특징을 추출한 후, 제곱 Mahalanobis거리를 이용하여 패턴을 인식하였다. 시뮬레이션의 결과는 입력패턴으로 선정한 10개의 패턴에 대해서 100%인식율을 보였다.
본 논문에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하여 입체감을 주는 방법을 제안하였다. 2D/3D 변환을 위해 Normalized Cut을 사용하여 객체를 분할하였고, 분할된 객체에 Optical Flow 값을 계산해 깊이정보를 생성하여 입체감을 주었다. 객체를 분할하기 위해 Normalized Cut을 이용한 방법에 Optical Flow를 이용한 가중치 값을 추가하여 정확한 객체 분할을 하였고, 처리속도 향상을 위해 영상의 밝기, 색상을 고려한 Watershed 알고리즘을 적용하여 연산량을 줄였다. 분할된 영상에 Optical Flow를 이용하여 색상 정보의 차이를 통해 객체별 고유벡터 값을 연산하여 객체의 움직임 정보를 추출하고 운동시차를 고려해 깊이 정보를 생성하였다. 제안한 방법으로 변환하기 위해 MATLAB을 사용하였다. 제안한 변환 방법은 2D/3D 입체변환에 효과적이었다.
디지털 홀로그램 비디오 콘텐츠를 서비스하기 위해 압축 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 2차원 압축 기술을 이용하여 디지털 홀로그램 비디오를 압축하는 방법을 제안한다. 본 논문의 목적은 다양한 변환 및 압축 파라미터의 최적의 압축 효율을 가지는 값을 도출 하는 것이다. 디지털 홀로그램 데이터는 화소 간의 상관성이 거의 없기 때문에 2차원 압축 기술을 적용 시 압축 효율이 좋지 않다. 따라서 도메인 변환을 통해 화소 간의 상관성을 높인 후 압축을 한다. 도메인 변환 후 다양한 변환 레벨 별로 디지털 홀로그램 시퀀스를 생성하고 2차원 압축 기술의 다양한 파라미터를 변경해 가면서 최적의 효율을 가지는 파라미터 값을 도출한다.
XML이 단순한 컨텐츠에서 데이터베이스로까지 그 적용 분야가 확장되면서 XML로 표현된 정보들을 어떻게 효율적으로 저장하고 관리하는 것이다. 가장 큰 이슈 중의 하나는 기존의 관계형 데이터베이스에도 XML을 효율적으로 관리할 수 있는가 이다. 이를 위해 XML 응용과 관계형 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 이루어지고 있으나, 객체를 기본 개념에 기반을 두었으며 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 데이터베이스에 저장하기 위해서는 많은 테이블이 필요하며, 이에 따른 죠인 연산으로 시스템 성능이 저하 될 수 있는 본질적인 한계가 있다. 따라서 XML 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위해서는 계층적 구조를 2차원 정보로 변환하는 변환 방법을 만들어 각 구조화된 정보를 데이터베이스에 저장하고 다시 XML로 연동할 수 있는 것이다. 본 논문은 객체 모델을 토대로 XML DTD에 정의한 요소와 특성들을 객체화하여 관계형 데이터베이스 스키마로 변환하기 위한 연계 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 XML DTD를 객체 모델로 변환시키기 위한 객체 변환 방안을 제시하고, 변환된 객체 모델을 관계형 데이터베이스 스키마로 변경시키기 위한 스키마 변환 방법을 제안했다.
워터마킹 기술 중에 공간 영역을 주파수 영역으로 변환하여 워터마크 신호를 삽입하는 이유는 워터마크를 삭제하려는 악의적인 공격에 대해 살아 남을 수 있고 인간이 삽입되는 워터마크 신호를 쉽게 인지할 수 없는 주파수 대역을 고려할 수 있기 때문이다. 그러나 3차원 데이터의 비정규성(irregularity)으로 인하여 공간영역의 3차원 데이터를 주파수 영역으로 자연스럽게 변환한다는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 3차원 메쉬(mesh) 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 수행하는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 3차원 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립을 생성하고, 각 스트립에 속한 꼭지점 좌표들을 각 좌표축에 따라 독립적으로 1차원 DCT 변환한다. 그리고 쉽게 인지되지 않으면서도 불법적인 공격으로부터 워터마크 신호가 살아남기 위해 AC 계수의 중간 주파수 대역에 워터마크 신호를 삽입한다. 마지막으로, 컴퓨터 실험을 통해 제안한 3차원 데이터 워터마킹 방법은 무작위 잡음 첨가 공격이나 Affine 변환, 그리고 MPEG-4 SNHC의 표준 기하 압축에 강인하다는 것을 보였다.
Temporal 웨이브릿 변환은 2차원 이미지 시퀀스 즉, 프레임 사이의 시간적 변화를 포함한다. Temporal 웨이브릿 변환은 우선 2차원 이미지를 프레임 단위로 행방향, 열방향의 순서로 웨이브릿 변환을 수행한 후 원영상의 1/2 해상도의 영상 프레임 시퀀스를 시간축 방향으로 웨이브릿 변환을 수행한다. Temporal Wavelet 변환의 결과로 나온 계수는 각 프레임의 특성과 프레임과 프레임 사이의 특성을 포함한다. 본 논문에서는 이 Temporal 웨리브릿 변환 결과로 나온 계수의 특성을 이용하여 물체의 움직임을 추적하는 Division Rule을 제시하고, 더욱 정확한 결과를 얻기 위해 Division Rule이 적용된 결과에 실험적으로 최적화된 가중치를 결정하여 컨벌루션을 적용한다.
3차원의 영상을 2차원 화면에 투영시키기 위해서는 영상에 대한 카메라의 촬영 각도와 촬영 거리를 일치시켜주어야 한다. 이를 위해서 다른 각도와 거리에서 촬영한 영상을 같은 각도와 거리에서 촬영한 영상으로 만들어 주는 변환을 만들었다. 그러나 이러한 변환을 하였을 때 디지털 영상은 경계부분이나 직선 등이 끊어지는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 변환된 영역에서의 정수 점에 원래 영상의 점을 바로 대응시키지 않고 주변 점의 다항식으로 나타낼 수 있다. 이 다항식의 계수를 정하는 방법으로 변환된 영역에서의 정수 점에 대응하는 원래 영상의 점을 구하여 2차 선형 보간법(Bilinear interpolation)을 사용하였다. 변환된 영역에서의 정수 점에 대응하는 원래 영상에서의 좌표를 얻기 위해 주변 4개의 점 내에서는 부분적으로 선형적임을 가정하였다. 위의 방법으로 주변 점들의 에너지를 각 정수 점들로 분산시킴으로써 경계 점이나 직선들이 잘 보존된 상태로 변환할 수 있었다.
본 논문에서는 모델에 기반한 2차원 영상인식 알고리즘 중에 하나인 일반화된 허프변환(Generalized Hough Transform)에 대하여 색상정보까지 포함할 수 있도록 기존의 알고리즘을 확장하는 방법을 제시하였고, 이에 의한 실험결과를 간단히 고찰하였다. 기존의 일반화된 허프변환은 대상물의 윤곽선 정보에 기반을 두었기 때문에, 윤곽선 정보가 일치하면 대상물의 색상이나 명암분포가 달라도 동일한 대상물로 인식할 가능성이 있다. 따라서, 일반화된 허프변환을 확장하여 대상물의 모델링과 인식과정에 색상정보(chromatic information)를 포함한다면 2D 영상인식시 컬러정보를 활용할 수 있는 장점이 있다. 여기에서는 실제로 모델링 과정과 인식과정에서 색상정보를 반영하기 위한 간략한 방법과, 이에 따른 실험결과를 제시하였다. 간단한 2D 위치변환이 존재하는 실험에서 윤곽선의 모양이 거의 일치하더라도 색상이 다른 대상물이 존재할 경우에 이를 올바로 구분할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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