본 논문은 컬러 영상에서 화염의 후보 영역을 검출하기 위해 화염의 온도 분포 특성을 이용하여 화염의 영역을 분할한다. 기존 화염 검출 알고리즘에서는 단순히 화염의 색상을 황색에서 적색사이를 화염 후보 영역으로 검출하여 많은 오검출을 포함한다. 하지만 실제 화재에서 화염은 백색에서 적색사이의 색상을 보이고 있고, 화염의 영역 위치에서 따라 서로 다른 색상을 보인다. 본 논문에서는 화염의 온도 분포에 따른 색상을 분리하여 오검출 요소를 최소화한다. 제안하는 방법은 화염의 온도 분포 특성을 표현할 수 있는 색상 모델을 찾고, 색상 모델의 값을 비선형 양자화 단계로 나누어 히스토그램으로 분석하여 화염 후보 영역을 결정한다. 제안된 방법은 기존의 수 작업한 결과와 비교하면 정합도가 71.8%가 되고, 비화염 화소의 비율은 기존의 방법 중 최대 비화염 화소 수와 비교하면 약 27배 개선된 성능을 확인하였다.
GUI(Grophic User Interface) 기반의 상호작용은 컴퓨터를 더 사용하기 간단하고 쉽게 만들었다. 그러나 GUI 기반의 상호작용은 자연스럽고 직관적이며 적응적인 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 필요한 상호 작용 기능을 쉽게 지원하지는 못한다. 본 연구에서는 이미지 시퀀스에서 손을 추적하고 가상 현실에서 포인팅 장치로 마우스를 대체하기 위해 각 비디오 프레임에서 손을 인식하는데 유용한 방법인 수정 BMA를 제안했으며 이를 이용해 초당 30 프레임의 HCI 시스템을 구현했다. HCI 시스템을 구현하는데 가장 중요한 기준은 정확한 움직임 벡터 포착과 그의 실시한 처리이다. 수정 BMA는 실시간 처리를 위해 손의 위치, 움직임 방향을 고려한 손 영역을 분할, 손 영역의 색상 분포를 예측하는데 적용했다. 실험 결과는 YCbCr 좌표를 이용한 수정 BMA가 실시간 처리와 인식율을 보장함을 보여 준다. YCbCr 색상 좌표는 각 픽셀 색상의 휘도를 제거한 RGB 색상 좌표보다 더 적은 비트로 코딩 가능하며 주변 상황에 덜 민감하다. 수정 BMA를 이용한 손 추적은 가상현실, 게임과 장애인을 위한 HCI시스템 적용가능하다.
본 논문에서는 비디오 압축에서 성능의 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량 감축으로 인하여 프레임에 따라 심각한 예측화질 저하의 문제점과 여전히 많은 연산량의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포를 이용하여 탐색영역을 중요도 별로 나누고 적응적인 매칭기준을 이용하여 예측화질은 유지하면서 불필요한 계산만을 줄일 수 있는 방법이다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색방법과 비교하여 예측 화질의 저하가 0.01dB 이하이며, 사용되는 계산량은 3~5%이내이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-4 AVC 및 H.265를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있다.
정수압 상태의 선형저밀도 폴리에틸렌 튜빙의 파손 메커니즘과 파손 모폴로지를 연구하였다. 비디오현미경과 주사전자현미경을 이용한 관찰 결과, 선형저밀도 폴리에틸렌 튜빙의 파손모드는 내면에서 외면으로 진전되는 크랙을 수반하는 취성파괴임을 확인하였다. 또한 산화유발시간과 적외선분광분석을 통하여, 파손된 선형저밀도 플리에틸렌 튜빙의 단면상에 열화에 의한 발열 피크와 카르보닐 피크의 증가를 관찰하였다. 열 가속에 의한 음력과 수명특성 사이의 관계를 고려한 선형저밀도 폴리에틸렌 튜빙의 가속수명시험법 및 시험장치를 개발하였다. 선형저밀도 폴리에틸렌 튜빙의 장기 정수압 상태의 수명을 예측하기 위해 아레니우스 모델과 와이블 분포를 적용한 통계학적 기법을 도입하였다. 그 결과, 사용온도 $25^{\circ}C$에서의 선형저밀도 폴리에틸렌 튜빙의 장기수명을 평가/분석하였다.
비전 시스템은 영상 이미지를 획득하여 대상 영역을 판별하고 분석하는 시스템이며, 자동화 공정에 사용하고자 하는 수요가 증가하면서 비전 기반의 검사 시스템 도입이 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이러한 비전 시스템은 일상생활과 생산 공정에서 검사 장비로 사용되고 있으며, 영상 처리 기술에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 문자 인식이나 반도체 패키지 등의 검사 대상을 추출하기 위한 영역 정의에 대한 연구는 미미한 상황이다. 본 논문에서는 사용자가 관심영역을 정의하여 엣지 추출을 수행함에 있어 잡음까지도 엣지로 판단하는 경우를 방지하기 위하여, 영상 이미지 내에서 잡음이 존재하여도 특정한 영역의 엣지들의 분포를 이용하여 검사 대상 영역의 엣지를 추출할 수 있는 잡음에 강인한 정렬 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 타이어의 문자 인식이나 반도체 패키지 검사와 같은 생산 분야에 적용하면 제품의 생산 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
영화발전기금을 운용하는 영화진흥위원회는 영화제작지원, 영화산업 유통지원, 영화정책지원, 첨단영화 기술육성, 남양주종합촬영소 운영, 영화정보시스템 운영, 외국영상물 로케이션 인센티브지원 사업을 한다. 한국 영화산업의 지속적인 발전을 위해서는 지원 사업 중 가장 큰 규모와 비중을 차지하고 있는 영화제작지원 사업을 면밀히 검토할 필요가 있다. 본 연구는 프랑스의 영화기금을 운용하고 있는 국립영화/동영상센터 CNC(Centre National du $Cin{\acute{e}}ma$ et de l'image $anim{\acute{e}}e$)의 기금 조성 현황, 예산 및 지원 사업을 검토하고 CNC의 영화제작지원 정책을 분석하였으며, 이를 통해 한국 영화발전기금의 안정적인 재원 조성 및 재원 확충의 필요성과 영화음악창작지원 및 해외촬영지원의 필요성을 확인하고 공동제작 활성화 방안을 도출하였다.
2010년대 중반을 넘어서며 문화콘텐츠 기획과 제작과정에 있어 과거에 대한 회상을 유도하는 촉발 요소로서 '레미니상스'가 사용된 사례가 증가하고 있다. 이와 같은 현상에 대해 선행연구들에서는 복고, 회상, 연민, 기억 등이 비슷한 의미로 인식되어져왔다. 이에 대하여 보다 세부적으로 콘텐츠 수용자의 심리를 파악할 수 있는 접근방식을 연구하기 위해 '레미니상스'에 대한 연구를 수행하였다. 연구자는 '레미니상스'를 과거의 기억에 대한 수용자의 경험과 욕망에 기반 한 재구성 과정의 표현으로 파악했고 더 나아가서는 이제는 돌아가지 못하는 시간에 대한 아쉬움에서 기인한 결핍성 갈망으로 분석한다. 연구결과 '레미니상스'는 콘텐츠별 주 소비 타겟 층의 성향과 그 성향이 형성된 시기와 공간 경험에 깊은 관계를 갖고 있고 수용자의 경험과 사색을 통한 의식 속에서 재구성되는 특성을 발견했다. 이러한 특성은 이야기의 내용보다 전달방식의 첨단화에만 집중하고 있을지도 모르는 편향된 콘텐츠 생산 형태에 대하여 균형 회복을 이룰 수 있는 계기를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
2010년도를 기점으로 차량용 블랙박스는 많은 사람들에게 보급되었음에도 불구하고 차량 사고 현장 기록물이 존재 하지 않거나 가해자가 고의적으로 영상 데이터를 삭제할 경우 피해자가 속출한다. 블록체인의 가장 큰 장점은 데이터 분산 저장으로 데이터 수정 및 삭제가 불가능하다는 점이며, 가장 큰 단점은 민감한 데이터 역시 분산 저장 된다는 점이다. 본 논문은 해당 장점을 이용해 블랙박스에 블록체인을 도입하여 공유 된 영상 데이터로 사고를 입증하며, 블록체인과 private 서버를 연동하여 기존에 블록체인에 저장되는 민감 정보를 private 서버에 저장하여 블록체인의 단점인 개인정보유출 문제를 해결하고자 한다. 또한 LINK 블록체인과 private 서버를 연동하는 코드(깃허브)와 데모영상(유튜브)을 본 논문에 첨부하였다.
고화질 이미지는 정보가 많아 민감한 데이터는 민간기업이나 군사용 암호화에 의해 저장된다. 암호화된 영상은 비밀키를 통해서만 해독이 가능하지만, 일부 픽셀 데이터를 임의의 값으로 덮어쓰는 공유 공격 및 노이즈 공해 공격 기법의 공격을 받아도 원본 데이터는 보존할 수 없다. 중요한 데이터는 공격에 대한 복구 방법에 대한 대책이 더 필요하다는 것이다. 본 논문에서는 난수 발전기 PingPong 256과 셔플링 방법을 제안한다. PingPong 256은 영상이고 영상 암호화는 더 빠르게 수행할 수 있다. 또한 셔플링 방식은 화소를 재조정하여 Shear attack과 Noise pollution attack 기법에 저항하는 것이다. 다음으로 제안한 PingPong256을 SP800-22로 검사하고 다양한 노이즈에 대한 내성을 테스트하고 셔플 링 방식이 적용된 이미지가 Anti-shear attack과 Anti-noise pollution attack을 만족하는지 검증했다.
최근 하드웨어의 성능과 인공지능 기술이 발달함에 따라 육안으로 구분하기 어려운 정교한 가짜 동영상들이 증가하고 있다. 인공지능을 이용한 얼굴 합성 기술을 딥페이크라고 하며 약간의 프로그래밍 능력과 딥러닝 지식만 있다면 누구든지 딥페이크를 이용하여 정교한 가짜 동영상을 제작할 수 있다. 이에 무분별한 가짜 동영상이 크게 증가하였으며 이는 개인 정보 침해, 가짜 뉴스, 사기 등에 문제로 이어질 수 있다. 따라서 사람의 눈으로도 진위를 가릴 수 없는 가짜 동영상을 탐지할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 Bidirectional Convolutional LSTM과 어텐션 모듈(Attention module)을 적용한 딥페이크 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 어텐션 모듈과 신경곱 합성망 모델을 같이 사용되어 각 프레임의 특징을 추출하고 기존의 제안되어왔던 시간의 순방향만을 고려하는 LSTM과 달리 시간의 역방향도 고려하여 학습한다. 어텐션 모듈은 합성곱 신경망 모델과 같이 사용되어 각 프레임의 특징 추출에 이용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 모델은 93.5%의 정확도를 갖고 기존 연구의 결과보다 AUC가 최대 50% 가량 높음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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