국내 S/W 벤치마크테스트는 일반적으로 각 제품의 기능별, 성능별 비교분석을 통해 제품의 장단점을 파악하는 것이 주된 목적이었다. 기존 벤치마크테스트의 산출물은 시험항목별 결과와 비교 분석 결과이다. 최근에는 동종 제품들 중에서 특정 목적에 가장 적합한 제품을 선택하기 위한 수단으로 벤치마크테스트 결과가 사용되기도 한다. 이러한 특수한 목적의 벤치마크테스트는 기존 산출물 이외에 특정 목적에 가장 적합한 제품이 무엇인지 판단할 수 있는 순위표가 추가된다. 최근의 새로운 요구사항을 반영하기 위해서는 새로운 S/W 벤치마크테스트 평가모델이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 벤치마크테스트와 구분되는 소비자의 새로운 요구를 만족시킬 수 있는 S/W 벤치마크테스트 평가모델 개발 이슈에 대해 연구하고 있다.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 인식하는데 사용될 수 있는 고유한 특징을 의미한다. 소프트웨어 버스마크는 단순한 프로그램 변환에 의해서 삭제되지 않기 때문에 코드 도용을 탐지하는데 사용된다. 본 논문에서는 안드로이드 앱에 대한 API k-gram 기반의 버스마크 기법을 제안한다. 안드로이드 SDK는 프로그래머가 쉽게 앱을 개발할 수 있도록 다양한 라이브러리를 제공한다. 그리고 안드로이드 SDK를 사용하기 위해서는 반드시 API 메소드 호출을 이용해야만 한다. API 메소드 호출 명령어는 다른 명령어로 바꾸거나 삭제하기 어렵기 때문에 애플리케이션의 고유한 특징으로서 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 버스마크의 효용성을 보여주기 위해서 기존의 버스마크 기법과 비교하였고 오픈소스 앱을 대상으로 평가하였다. 실험으로부터 API k-gram 버스마크가 기존 버스마크보다 신뢰도와 강인도가 높은 것을 확인하였다.
실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 선형계수확장 기반의 웨이블릿 워터마킹 기법을 제안하였다. 워터마크의 안정성을 위하여 먼저 워터마크에 대하여 Amold 변환을 진행한다. 다음 워터마크와 원 영상에 웨이블릿 변환을 진행한다. 워터마크의 크기를 원 영상의 1/4 정도로 선택하였기 때문에 선형계수확장을 적용하여 워터마크를 원 영상 크기만큼 확대한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 웨이블릿 변환된 영상의 저주파대에 일정한 강도로 워터마크를 삽입한다. 워터마크의 추출 시에 기존 방법과 달리 F 노름(norm) 함수를 적용하여 추출된 워터마크와 원 워터마크의 유사도를 비교한다.
감성 또는 사랑의 관점에서 고객과 IT 브랜드 간의 관계를 이해하기 위해서는 브랜드 충성도를 넘어, IT 소비자를 정확히 이해하려는 연구가 요구된다. 본 연구는 소비자와 IT 브랜드 간의 감성적 관계를 설명하는 '러브마크' 개념을 소개하고 측정도구를 개발 검증한다. 연구결과 스마트폰 사용자들 대상으로 고차 확인적 요인 분석을 통해 러브마크를 구성하는 6가지 개념(신비감, 감각, 친밀감, 성과, 신뢰, 명성)과 18개 측정항목을 개발하였다. 그리고 러브마크가 브랜드 충성도보다 소비자와 IT 브랜드 간의 감성적 상호작용을 유효하게 설명하는 것으로 확인되었다.
디자인에 있어서 단순성이 강조되는 것은 가장 간단한 방식으로 가장 많은 내용을 전달하기를 바라기 때문이다. 일반적으로 단순한 형태는 상징성이 뛰어나고, 조형미의 부각이 용이하기 때문에 심벌마크의 형태에 적용된다. 그러나 선전 광고에 힘쓰지 않는 지방자치구나 기업들이 이렇게 단순한 형태의 심벌마크를 도입한다면 경쟁에서 불리해진다. 소비자들은 단순한 형태의 심벌마크를 여러 개 대하다 보면, 각각의 특징을 기억하지 못한다. 오히려 지각의 심리는 심벌마크의 조형적 공통점만을 기억하여 무리(Gruping)지어 버린다. 본 논문에서는 도봉구청과 원주시의 심벌마크를 조사분석 했다. 피험자들은 실험에서 이들 마크를 유사한 이미지를 가진 마크와 구분하지 못했다. 이유는 심벌마크의 단순성이 다른 이미지들과 동일한 것으로 인지하게 했기 때문이다. 먼저 본 심벌마크에 대한 착오, 기억장애, 그리고 누적되는 오차들은 동일한 이미지 쪽으로 향하고 있음을 입증했다. 제시된 이미지와 지각된 이미지는 다르다. 심벌마크가 단순한 형태를 취한다고 해서 지각된 이미지도 단순한 것은 아니다. 디자이너는 경쟁력 있는 심벌마크를 제작하기 위해서 조형심리에 대한 철저한 이해가 필요하다고 본다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위한 워터마크 내장 방법으로 공간 스케일 변수를 사 용한 공간 마 스킹 방법을 제안한다. 일반적으로 워터마크 알고리즘에서영상에 삽입되는 워터마크의 크 기가 클수록 삽입된 워터마크는 여러 가지 변형에 강인하게 되지만 워터마크된 영상의 화질을 보장하기 어렵다. 반 대로 워터마크의 크기가 작게 되면 양질의 영상을 얻을수 있으나 삽입된 워터 마크의 강인 성을 보장할 수 없는 서로 상반되는 특성을 가지고 있다. 따라서 워터마크의 강인성과 영상의 화질 사이 의 타협점을 구하는 것은 매우 어렵다, 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 공간 마스킹을 사용하였다. 즉 대역 확산 기법으로 워터마크된 영상에 공간 마스킹을 하므로써 텍스쳐 영역과 같은 워 터마크가 인 간시각에 민감하지 않지만 압축 손실이 일어나는 복잡한 영역에서는 압축손실과 같은 일반 적인 영상 처 리에 강하도록 공간 마스킹으로 워터마크의 크기를 크게 하였으며 워터마크를 삽입하기 어 려운 즉 노이 즈에 민감하지만 압축 손실과 일반적인 영상 처리에 강한 평탄 영역에서는 워터 마크 삽입 으로 인한 화 질저하를 방지하기 위해 공간 마스킹으로 워터 마크의 크기를 작게 해 워터마크 삽입으로 인한 화질저 하를 방지하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 워터마킹 기법은 워터마크된 영상이 공간 마 스킹에 의해 워터마크의 크기를 조절할 수 있어 영상의 질과 워터마크의 강인성 모두를 만족할수 있 다. 그리고 본 논문에서 제안한 워터마킹 방법이 손실 압축(JPEG)과 잡음 그리고 축소 및 확대 클리핑 (Clipping) 컬류 션(Collusion)등과 같은 신호처리에 강인함을 실험을 통해 입증하였다. In this paper we propose a new watermarking technique for copyright protection of images. The proposed technique is based on a spatial masking method with a spatial scale parameter. In general it becomes more robust against various attacks but with some degradations on the image quality as the amplitude of the watermark increases. On the other hand it becomes perceptually more invisible but more vulnerable to various attacks as the amplitude of the watermark decreases. Thus it is quite complex to decide the compromise between the robustness of watermark and its visibility. We note that watermarking using the spread spectrum is not robust enought. That is there may be some areas in the image that are tolerable to strong watermark signals. However large smooth areas may not be strong enough. Thus in order to enhance the invisibility of watermarked image for those areas the spatial masking characteristics of the HVS(Human Visual System) should be exploited. That is for texture regions the magnitude of the watermark can be large whereas for those smooth regions the magnitude of the watermark can be small. As a result the proposed watermarking algorithm is intend to satisfy both the robustness of watermark and the quality of the image. The experimental results show that the proposed algorithm is robust to image deformations(such as compression adding noise image scaling clipping and collusion attack).
모바일 정지영상 동영상 등의 정보에 디지털 신호를 삽입하여 저작권을 주장하는 방안으로 워터마킹 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 영상의 양자화 계수를 이용한 이산 코사인 변환(DCT)을 기반으로 하는 워터마킹 알고리즘 방법을 제안하였다. 워터마크 삽입 기법은 디지털 원영상의 DCT와 양자화를 통하여 계수들(Quantized Coefficient)를 얻게 되었고, 양자화 계수들은 원하는 위치(Key)에 따라 DCT를 기반으로 한 워터마크(DCT-based watermark)를 삽입하게 되었다. 워터마크가 삽입된 부호화 정보는 역 양자화와 역 DCT를 통하여 워터마크 된 영상을 얻게 된다. 워터마크 추출 기법은 워터마크된 영상과 위치(Key)만을 사용하며, 워터마크 된 영상을 DCT와 양자화를 통하여 원하는 위치(Key)에서 계수를 분리하여 역 DCT하여 원 워터마크를 얻을 수 있었다. 모의실험 결과, 워터마크된 영상과 추출된 워터마크에서 영상의 화질(PSNR)과 워터마크의 정규화 상관도 (NC) 에서 만족할 만한 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 공간적 암호화 기법을 적용하여 컬러 영상의 LSB에 워터마크를 은닉하는 효과적인 기법을 제안하였다. 영상의 LSB에 은닉된 워터마크를 추출하여도 워터마크가 다양한 공간적 암호화 기법을 사용하여 암호화 되어 있기 때문에 추출된 워터마크의 정보를 해독 할 수 없다. 따라서 본 논문에서 제안된 공간적 암호화 기법을 사용하여 LSB에 워터마크를 은닉하면 기존의 LSB에 워터마크를 삽입하는 기법에 비하여 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법을 적용하여 워터마킹을 수행하면, 워터마크가 은닉된 영상의 화질이 매우 우수하여 원본 영상과 구별이 불가능하며 워터마크가 은닉된 영상으로부터 기밀 데이터인 워터마크를 손실 없이 추출 할 수 있다. 제안된 기법의 성능을 수학적으로 분석하고 제안된 기법의 우수성을 실험을 통하여 확인하였다. 512×512 크기를 갖는 Lenna, airplane, Tiffany, pepper 영상에 제안 기법을 적용하여 워터마크를 은닉한 경우, 워터마크가 은닉된 영상의 PSNR 값은 각각 53.91dB, 54.10dB, 54.09dB, 54.13dB 이었다.
본 논문은 시각적 랜드마크를 제안하고, 이를 이용한 주차 보조 시스템을 보인다. 시각적 랜드마크는 주차 박스에 해당하는 특징으로 주차장의 환경을 고려하여 선택한다. 주차장은 두드러진 특징이 없는 단순한 모양이 반복되는 패턴을 가지는 환경으로, 기존 랜드마크는 주차장 환경에 사용하기 적당하지 못하다. 본 논문에서는 이런 주차장 환경에 맞는 랜드마크를 제안한다. 우리는 제안한 랜드마크를 사용하여 자동차의 위치를 추정하고, 현재 자동차 상태에 따른 자동차의 궤적을 예측한다. 시스템의 입력은 자동차에 장착된 카메라 한 대에서 촬영한 영상이다. 이 영상으로 자동차의 위치를 추정하고, 현재 바퀴 상태를 사용해 자동차가 주차장의 어디로 움직일 지를 보여주는 방식으로 운전자를 보조한다. 실험을 통해 제안한 시각적 랜드마크의 성능과 이를 사용한 주차 보조 시스템의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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