• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.76-83
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• 2009

최근 공동 연결 관계와 연속적인 정점 위치들의 움직임으로 이루어진 메쉬들의 모임, 즉 메쉬 시퀀스를 압축하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 Khodakovsky 등이 제시한 준균일 메쉬 압축방법에 기반한 메쉬 시퀀스의 압축 알고리즘을 제시하고자 한다. 준균일 메쉬 시퀀스로의 메쉬 재구성을 이용한 메쉬 시퀀스 압축 알고리즘은 크게 두 부분으로 이루어진다. 첫 번째 부분은 주어진 비균일 메쉬 시퀀스로부터 준균일 메쉬 시퀀스를 생성하는 것이다. 준균일 메쉬를 생성하기 위해 본 논문에서는 MAPS 알고리즘을 사용하였다. 하지만 단일 메쉬에 대해 적용이 가능한 MAPS 알고리즘을 메쉬 시퀀스에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 주어진 애니메이션에서의 정점 움직임을 고려하여 유사한 움직임을 가지는 영역별로 분할하고, 이 분할 정보과 정점의 움직임을 고려할 수 있도록 MAPS 알고리즘을 확장하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 변형과 메쉬 분할 정보를 이용해 준균일 메쉬를 압축하였다. 각 분할 영역의 변환 정보를 고려해 분할 영역 내 정점의 위치를 예측하고, 참조 프레임과의 차이값을 압축함으로써 효율적으로 준균일 메쉬 시퀀스를 압축하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.431-437
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• 2004

본 논문은 차세대 지능형 기술 분야중 하나인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴인식을 제안한 것으로, 모바일 장치 중 하나인 핸드폰 카메라를 이용하여 얼굴 영상을 취득하고, 이를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하고 인식하는 과정을 통해 모바일 보안을 생각하고자 한다. 얼굴인식을 위해 제안하는 방법은 PCA와 Fuzzy-LDA를 사용하였으며, 모바일 환경에서 데이터의 량을 줄이기 위해 다해상도 분석을 기반으로 하는 이산 웨이블렛을 사용하였다. 또한 획득된 특징데이터의 연결성을 확인하여 인식률을 얻기 위해 유클리디언 거리 측정 법을 사용하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 알아보기 위해 핸드폰 카메라를 이용해 실험한 결과 일반 카메라에서 획득한 영상에 비해 모바일 장치로부터 획득한 영상이 저해상도를 갖음에도 불구하고 높은 성능을 갖음을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.73-86
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• 2004

본 논문에서는 컬러 영상을 위한 하이브리드(hybrid) 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 즉, 두 개의 워터마크가 주파수 영역과 공간 영역 상에 각각 삽입된다. 첫 번째 워터마크는 영상 데이터를 DW(discrete wavelet transform)를 사용하여 주파수 공간으로 변환한 후, 인간의 시각이 밝기에 민감하지 않다는 사실을 이용하여 컬러 영상의 밝기(luminance) 성분에 대역확산(spread-spectrum) 방법으로 워터마크를 삽입한다. 삽입되는 워터마크는 유사난수 패턴(pseudo-random pattern)을 사용하며 워터마크 검출시에는 상관도(correlation)를 이용하여 워터마크를 추출한다. 두 번째 워터마크는 첫 번째 워터마크가 클로핑(cropping)과 같은 기하학적 공격(geometrical of attack)에 취약한 점을 보완하기 위해 삽입한다. 영상의 공간 영역에서 블루 채널 상에 두 번째 워터마크가 삽입되며, 이때 영상의 특징점의 픽셀값을 입력 값으로 하여 해쉬함수의 출력값을 구한다. 따라서 두 번째 워터마크는 영상의 위 변조를 판별할 수 있는 tamper defection의 기능을 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.23-30
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• 2012

본 논문은 스테고 잡음의 분산을 확대함으로써 비밀 메시지의 존재를 감지하기 위한 개선된 스테그분석 방법을 제안한다. 먼저 주어진 영상에 스펙클 잡음을 곱하여 작은 스테고 잡음을 확대하고 소프트 임계치 방법에 의해 잡음이 제거된 영상을 추정한다. 스테고 잡음과 스펙클 잡음은 완전히 제거되지 않으므로 추정된 영상에는 잡음이 일부 존재하게 된다. 만약 주어진 영상이 커버 영상이라면, 잔존하는 잡음은 매우 적을 것이고, 스테고 영상이라면 상대적으로 큰 잡음을 가지게 될 것이다. 이때 스테고 영상의 경우 잡음의 영향으로 웨이블릿 영역에서 부모-자식 부대역의 통계적 의존성에 손상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 주어진 영상과 잡음이 제거된 영상의 차이로부터 조인트 통계 모멘트를 추출한다. 아울러 잡음이 제거된 영상에 대하여 4개의 통계적 모멘트를 추출하여 제안된 스테그분석에 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP 분류기로 입력되어 학습된다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 비트율의 임베딩 방법을 사용하였으며, 실험 결과 제안 기법은 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.154-161
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• 2008

본 논문에서는 컬러와 패턴 정보를 이용하여 텍스타일 영상에 포함된 감성을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 이때, 감성을 표현하기 위해 고바야시의 10가지 감성 그룹 - {romantic, clear, natural, casual, elegant chic, dynamic, classic, dandy, modern}- 을 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 주관적인 감성을 물리적인 영상 특징으로 표현하기 위해 텍스타일을 구성하는 대표 컬러와 패턴을 추출 한다. 이 때 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다 추출된 컬러와 패턴 특징은 신경망을 이용한 분류기의 입력으로 사용되고, 분류기를 통해 입력 텍스타일이 임의의 감성을 가지는지 여부가 결정된다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 인위적인 도메인, 패션 도메인, 인테리어 도메인에서 얻어진 389장의 텍스타일 영상에서 실험하였다. 다양한 도메인의 영상에 대해 사용된 결과 제안된 방법은 100%의 정확도와 99%의 재현율을 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 감성인식 방법이 다양한 텍스타일 관련 산업분야에 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.17-24
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• 2017

지진과 같은 외부 하중하에서 CFRD 거동은 사력존의 전단파 속도(또는 전단 탄성계수)분포에 큰 영향을 받는다. 일반적으로 사력존의 전단파 속도 분포는 주상도의 형태로 표면파 시험과 같은 비파괴 시험에 의해 결정될 수 있다. 이때 한정된 수의 실험에서 결정된 전단파 속도 주상도에는 불확실성이 존재하며, 이러한 불확실성은 사력존에 존재하는 물성치 공간 변동성에 의해 발생하게 된다. 내진 해석과 같은 다양한 해석에서 물성치 변동성에 의해 발생할 수 있는 해석 결과의 불확실성은 신뢰성 기반 해석을 통해 고려될 수 있다. 신뢰성 기반해석에서는 재료 물성치의 변동계수 결정을 통해 이러한 불확실성을 해석에 반영한다. 본 연구에서는 국내 CFRD 사력존을 위한 전단파 속도변동계수를 결정하였다. 이를 위해 국내 CFRD 사력존에서 결정된 전단파 속도 주상도들과 하모닉 웨이브릿 해석에 기반한 기법을 사용하여 국내 CFRD 사력존에 존재 가능한 600개의 전단파 속도 주상도를 생성하고 이를 이용하여 사력존 전단파 속도 분포의 깊이별 변동계수를 결정하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.569-575
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• 2020

전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿 변환, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 변환 및 특징 추출은 부가적인 처리 시간이 요구되는 단점이 있다. 반면에 최근의 딥러닝 모델은 종단간 학습으로 특징 추출 과정없이 직접 원시 데이터를 활용한다. 따라서, 1-D 시간 신호를 직접 활용하여 아크를 검출하는 것이 좋은데, 인공신경망의 분류 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 연속 입력 1-D 신호를 2-D로 변환한 후에, 합성곱신경망으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험 데이터에 적용한 결과 합성곱신경망의 사용이 인공신경망보다 약 8.6%의 아크 분류 성능을 향상시켰다. 또한 2-D 데이터의 부족을 보완하기 위해서 데이터증강을 이용하여, 14%의 분류 성능을 개선하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.985-993
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• 2001

본 연구에서는 플라즈마 감시에 의한 용접성 평가방식과 효율적인 감시 알고리즘을 위한 시뮬레이션 툴의 개발을 목표로 한다. 레이저 용접 시 발생하는 플라즈마를 검출하기 위하여 플라즈마에서 발생하는 자외선신호를 반도체 광 센서를 사용하여 검출하고, 감시장치로 쓰이는 개인용 컴퓨터에 고속으로 전달, 저장하는 장치와 전달된 신호를 이용하여 용접 결함을 검출하는 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 장치를 사용하여 용접 데이터베이스를 구축하고, 용접성과 플라즈마 신호와의 관계를 평가하고, 분석하였으며 특히 용접 결함 검출 모니터링에 적합한 특징의 선택, 결정을 위한 특징의 수, 분류기 사이의 비교 등을 위하여 오프라인 상태에서 시스템 구현에 적합한 특징의 선택, 결정을 위한 특징의 수, 분류기 사이의 비교 등을 비교 분석할 수 있는 시뮬레이션 툴의 개발과 이를 실제 시스템에 구현하는 방식을 취하였다. 목표로 하고 있는 시스템은 신뢰성 있고 효율적인 레이저 용접 결함 감시 시스템이며 이의 구현을 위해 용접 품질 모니터링 프로그램 중 분류기와 GUI을 구현하였으며 Perceptron, Wavelet, MLP 등을 적용하여 이의 결과가 실제 실시간 품질 해석에 적합한 데이터로 사용할 수 있는가에 대한 분석도 행하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.577-586
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• 2005

영상 처리와 패턴 인식 그리고 컴퓨터 비젼 분야의 가장 성공적인 응용들 중 하나인 얼굴 인식을 위해 많은 알고리즘이 제안되었고, 최근에는 얼굴의 어떤 속성이 대상을 인식하는 것을 더 쉽거나 어렵게 만드는지에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 속성(조명, 표정)에 따라 각각의 알고리즘의 인식 성능이 달라지는 점에 착안해서, 얼굴 데이터와 적용된 알고리즘과의 연관성을 이용하여 인식 성능을 높이는 클러스터링 방법을 제안하였다. 실험에서는 인식 알고리즘으로 n-tuple, PCA 그리고 가보 웨이블릿이 사용되었고, 세 가지 벡터화 방법이 제안되었다. 우선 학습 데이터를 k-means 알고리즘을 이용하여 클러스터링하고 각각의 클러스터에 대한 세 가지 인식 알고리즘의 적합도를 평가한 후, 같은 알고리즘을 선택한 클러스터들을 통합하여 새로운 클러스터를 구성한다. 그리고 테스트 데이터에서 새로운 클러스터에 대한 유사도를 평가하여 가장 가까운 클러스터가 선택한 알고리즘으로 인식을 수행한다. 그 결과 클러스터링 과정을 거치지 않고 단일 알고리즘을 사용하여 인식했을 때보다 인식 성능이 향상된 것을 관찰할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2271-2280
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• 1999

본고에서는 움직임 추정 성능을 개선하고 과도한 연산량과 전송 부담을 경감시키기 위해 HBMA에 기반한 가변 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 다음과 같이 네 단계로 구성된다. 우선, 연속된 두 프레임 간의 차영상 윤곡 정보에서 정의한 블록 활동도를 평균하여 현재 영상의 평균 블록 활동도를 산출한다. 두 번째로, 이렇게 산출한 평균 블록 활동도를 통해 카메라 패닝의 유무를 검출한 후, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 보상한다. 다음으로, 카메라 패닝 보상 후에 정의한 블록 활동도를 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 마지막으로, 제안된 가변 HBMA는 검색 테이블을 참조하여 블록 크기를 가변시키고 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다. 이상에서 설명한 각 단계에서 요구되는 비용함수는 차영상 윤곽정보를 통해 획득한 블록 활동도를 공통적으로 이용한다.