본 논문에서는 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(autocorrelogram)을 선택하고 질감 특징으로 BDIP(block difference inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficient)를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 다중 특징기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 오토코렐로그램은 영상의 H(hue), S(saturation) 칼라 성분으로부터 추출 하였고, BDIP와 BVLC는 V(value) 성분으로부터 추출하였다. 이때 각 특징추출 시 계산량을 고려하여 간소화된 오토코렐로그램과 BVLC를 제안하여 사용하였으며, 추출한 특징들을 효율적으로 저장하기 위해 특징벡터성분들의 값을 그 분포에 따라 균등 또는 비균등 양자화 하여 사용하였다. Corel DB및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 칼라 오토코렐로그램과 BDIP, BVLC 질감 특징을 결합함으로써 동일한 차원에서 오토코렐로그램만을 사용할 때보다 최대 9.5%, BDIP, BVLC만을 사용할 때보다 최대 4% 검색성능이 향상되었다. 또한 제안한 다중 특징은 웨이브렛 모멘트, CSD, 칼라 히스토그램에 비해 특징벡터의 저장공간을 약 3분의 1 정도 적게 차지하면서 검색성능이 각각 최대 12.6%, 14.6%, 27.9% 우수하게 나타남을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환과 선형양자화 방법을 사용하여 영상 전체가 아닌 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 계산양을 줄이는 부분 암호화 방법을 제안하고 하드웨어로 구현하였다. 또한 계산양이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산양이 적은 카오스 시스템을 이용함으로써 계산양을 더욱 감소시킨다. 영상 데이터의 변환 방법은 암호화할 부대역을 선택하여 영상데이터를 일정한 블록으로 만든 후 무작위로 좌/우 쉬프트 하는 방법과 두 가지 양자화 할당 방식(하향식-코드 할당방식/반향-코드 할당방식)에 따라 데이터를 교환하는 방식을 사용한다. 제안한 암호화 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 구현한 하드웨어 암호화 시스템은 삼성 $0.35{\mu}m$ 팬텀-셀 라이브러리를 사용하여 합성함으로써 게이트 수준 회로를 구성하였고 타이밍 시뮬레이션을 수행한 결과 100MHz 이상의 동작 주파수에서 안정적으로 동작함을 확인하였다.
디지털 워터마크 기법은 지적 창작물(음악, 영상, 동영상)에 대한 저작권과 재산권의 보호 및 인증, 데이터 손실 여부 판단, 복사 방지 및 추적 등을 목적으로 한 사후 재산권의 보호 기술로 제안되었다. 본 연구에서는 워터마크의 기하학적인 왜곡에 대한 공격에 견고하게 하도록 영상의 전처리 과정을 거친 후 선택된 기하학적인 불변점을 골라 그 점을 중심으로 워터마크를 삽입하여 추출한다. 특히 의료 영상의 병변 관찰을 위해 발생된 RST(Rotation Scale, Translation) 변환 및 여러 가지 영상처리에 강인하며 일정 기간 압축 저장되는 영상에서도 워터마킹이 유지되도록 워터쉐드(watershed) 분할 방법을 통한 견고한 워터 마킹 알고리즘을 제안 하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘은 의료 영상에 대한 JPEG압축공격, RST공격, 그리고 필터링 공격보다 강인함을 확인하였다.
영상을 이용한 나비 종 자동 인식 기법은 생물종 다양성 연구 및 종의 진화, 발달 과정의 연구를 위한 기초 작업을 돕는 것으로 연구자들의 관심이 높다. 기계학습 기반의 나비 종 인식 시스템은 사용하는 특징 추출 방법에 성능이 크게 좌우되는 성질을 가지고 있다. 본 논문은 나비 영상이 가진 색채 강도의 분포를 이용하는 색채 강도 (Color Intensity) 엔트로피를 제안하고 기존에 제시된 가지 길이 유사성 (Branch Length Similarity) 엔트로피와 함께 사용할 경우 10% 이상의 인식률 향상을 얻을 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 신뢰성 있는 성능 평가를 위해 영상 인식에 자주 사용되는 대표적인 특징 추출 방법인 아이겐 이미지, 2D 푸리에 변환, 2D 웨이블릿 변환 방법들을 비교 대상으로 다양한 기계학습을 이용해 성능을 평가한다.
전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 다양한 불규칙 아크 파형 때문에, 실제 환경에서는 아크 성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서, 기존의 부족한 특징 데이터를 증가시켜, 성능을 개선하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 입력신호를 변분 모드 분할을 통해 원신호를 분할한 후 통계적 특징을 추출한다. 변분 모드 분할으로부터 추출한 통계적 특징의 성능이 원신호로부터 얻은 특징보다 개선된 성능을 얻는다. 아크 분류기로 인공 신경망을 이용하고, 14,000개의 학습 데이터에 적용한 결과 VMD의 사용이 약 4%의 아크 검출 성능을 높혔다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유의 정보를 제공하기 때문에 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. JEM 신호의 고유 정보인 날개 수를 얻기 위해서는 날개의 회전 속도, spool rate를 추출하는 것이 중요하다. 하지만 약한 JEM 신호에서는 회전 속도를 추출하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 약한 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 우선 JEM 신호에서 spool rate를 추출하기 위해서 JEM 신호 성분의 강약을 구분하는 기준을 정하여 신호를 구분한다. 그 중 약한 신호를 high-pass filtering 기반의 전처리 과정을 거쳐 spool rate 추출에 용의하도록 신호를 변형해준다. Spool rate를 추출할 수 있는 신호를 얻고 난 후, peak detection 과정을 통하여 spool peak를 찾고, spool period/rate를 추출한다. 기존의 CEMD(Complex Empirical Mode Decomposition), WD(Wavelet Decomposition)와 같은 방법보다 간단하기 때문에, 추출을 정확하게 할 뿐만 아니라 시간을 매우 절약할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 초고해상도를 갖는 복소 홀로그램을 압축하기 위한 전용 코덱에서 SPIHT (set partitioning in hierarchical trees)를 사용할 경우에 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 복소 홀로그램을 위한 코덱의 개발은 크게 전용 압축 방법을 만드는 방법과 HEVC 및 JPEG2000과 같은 앵커 코덱을 이용하고 전후처리 기법을 추가하는 방법으로 구분될 수 있다. 전용 압축 방법을 만드는 경우에 복소 홀로그램의 공간적인 특성을 해석하기 위한 별도의 변환 도구가 필요하다. EZW와 SPIHT 같은 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 온전한 부대역의 정보가 제대로 전송되지 못하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위한 웨이블릿 부대역의 분할 방법을 제안한다. 분할한 부대역을 각각 압축하는 것으로 부대역 전역의 정보가 균일하게 유지하도록 한다. 제안하는 방법은 기존 방법에 비하여, PSNR 대비 더 좋은 복원 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 선형 예측 분석을 기반으로 한 딱총새우 잡음 검출을 위한 특징을 제안한다. 딱총새우는 천해에 서식하는 종으로, 높은 진폭의 신호를 생성하고 빈번하게 발생하기 때문에 수중 잡음의 주된 원인 중 하나이다. 제안된 특징은 딱총새우 잡음이 갑작스럽게 발생하고 빠르게 소멸하는 특징을 활용하기 위해 선형 예측 분석을 이용하여 정확한 잡음 구간을 검출하고 딱총새우 잡음의 영향을 줄인다. 선형 예측 분석으로 예측한 값과 실제 측정값 사이의 오차가 크기 때문에 이를 통해 효과적으로 딱총새우 구간 검출이 가능해진다. 추가적으로 제안된 특징에 일정 오경보 확률 탐지기를 결합하여 잡음 구간 검출 성능을 추가적으로 개선한다. 제안한 방법을 딱총새우 잡음 구간 검출 최신 방법으로 알려진 다층 웨이블릿 패킷 분해와 비교한 결과, 제안한 방법이 수신자 조작 특성 곡선과 곡선 아래의 면적 측면에서 성능이 평균적으로 0.12만큼 우수하였고 계산량 측면에서도 계산 복잡도가 더 낮았다.
이 연구에서는 자료변환기법을 이용해 추출된 여러 특징과 다양한 분류방법론을 결합하여 다중시기 SAR 자료를 위한 새로운 토지피복 분류기법을 제안하였다. 먼저, 다중시기 SAR 자료로부터 원본자료와는 다른 새로운 정보를 추출하기 위해 주성분분석과 3차원 웨이블렛 변환을 이용한 자료변환을 수행하였다. 그리고 나서 최대우도법 분류자, 신경망, support vector machine을 포함한 세 가지 다른 분류자를 변환된 특징자료들과 원본 후방산란계수 자료를 포함한 세가지 자료에 적용하여 다양한 초기 분류 결과를 얻도록 한다. 이후 다수결규칙을 통해 모든 초기결과를 결합하여 최종 분류 결과를 생성하게 된다. 다중시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 사례연구에서 모든 초기 결과는 사용한 특징자료와 분류자의 종류에 따라 매우 다양한 분류정확도를 보였다. 이러한 9개의 초기 분류 결과를 결합한 최종 분류 결과는 가장 높은 분류 정확도를 보여주고 있는데, 이는 각 초기 분류 결과가 토지피복을 결정하기 위한 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문이다. 이 연구에서의 분류정확도 향상은 주로 자료변환을 통해 얻어진 각기 다른 특징자료와 다른 분류자를 결합에 의한 다양성 확보에서 기인한다. 그러므로 이 연구에서 제안한 토지피복 분류방법론은 다중시기 SAR자료의 분류에 효과적으로 적용가능하며, 또한 다중센서 원격탐사 자료융합으로 확장이 가능하다.
록볼트는 지하구조물의 주지보재로 적용되고 있다. 록볼트 건전도 평가를 위한 비파괴 방법으로 유도초음파의 투과법을 이용한 기법이 우수한 결과를 보여주고 있다. 하지만 투과법은 철근의 양 끝단에 센서를 부착하기 때문에 암반에 이미 설치되어 있는 록볼트의 건전도 평가는 불가능하다. 본 연구의 목적은 록볼트 철근 두부에 가진센서와 수진센서를 나란히 설치하여 선단에서 반사되어 오는 파를 측정하는 반사법을 자유구속조건 및 지중관입조건에 적용하며, 이를 투과법과 비교하는데 있다. 유도초음파의 가진과 수진을 위해 피에조 디스크 엘리먼트와 AE 센서를 사용하였으며, 측정된 신호로부터 웨이브렛 변환을 통하여 에너지 속도를 산정하였다. 실험결과, 반사법의 결과가 투과법과 거의 일치하였으며, 결함비율이 증가함에 따라 에너지 속도가 증가하는 것으로 나타났다. 본 논문은 유도초음파의 반사법이 록볼트 건전도 평가에 있어 현장 적용 가능성 있는 방법이 될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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