지방자치시대를 맞이하여 진정한 지방분권화를 이루기 위해서는 일정 행정 수준의 자주재정 확립이 보장되어야 한다. 현재 우리나라에서는 지방정부가 안고 있는 수직적 $\cdot$ 수평적 재정불균형 문제를 해소하며, 국가차원의 지역균형발전 및 행정의 효율성 및 효과성을 확보하기 위한 수단으로 지방재정조정제도를 시행하고 있다. 지방재정조정제도는 지역 간의 세원편재와 재정불균형의 시정을 통한 지방자치단체의 일정 행정 수준(national minimum standard)을 확보할 수 있도록 재원을 보장해주며 합리적이고 효율적인 제도 운영이 중요하다. 본 연구에서는 지방재정조정제도의 두 가지 수단인 지방교부세와 국고보조금에 대하여 알아보고 재정력이 취약한 자치단체의 재정형평성에 기여할 수 있는 개선방안을 제시하였다. 지방교부세와 국고보조금의 배분방식과 운영형태 등을 조정하여 형평성 원칙에 맞게 운영해 나가야 할 것이다.
본 논문은 영상의 블록기반 지역 명암대비 향상을 통한 전역 명암대비 향상 기법을 제안한다. 전역 명암대비 향상 기법은 영상의 특성을 고려하지 않고 히스토그램 평활화만을 통해 명암값의 재분배를 수행함으로써 과도한 밝기값의 화소들을 갖는 결과영상을 유발한다. 반면에 블록기반 지역 명암대비 향상 기법은 블록화 현상 및 이를 줄이는 과정에서 영상의 중요한 특징을 훼손하는 문제점을 갖고 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위해 본 논문은 입력영상을 다양한 블록 크기로 분할한 임시영상들에 대해 블록기반 히스토그램 평활화를 수행한다. 그리고 지역 명암대비 향상을 통해 얻어진 전역 히스토그램 평활화 함수를 원 영상에 적용하는 전역 명암대비 향상 기법을 수행한다. 지역 명암대비가 향상된 임시 영상으로부터 전역 히스토그램 평활화 함수를 얻기 때문에 제안하는 방법은 지역 명암대비 향상 기법과 전역 명암대비 향상 기법의 장점들을 갖는다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3751-3770
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2015
Many sorts of image processing software facilitate image editing and also generate a great number of doctored images. Forensic technology emerges to detect the unintentional or malicious image operations. Most of forensic methods focus on the detection of single operations. However, a series of operations may be used to sequentially manipulate an image, which makes the operation detection problem complex. Forensic investigators always want to know as much exhaustive information about a suspicious image's entire processing history as possible. The detection of the operation chain, consisting of a series of operations, is a significant and challenging problem in the research field of forensics. In this paper, based on the histogram distribution uniformity of a manipulated image, we propose an operation chain detection scheme to identify histogram equalization (HE) followed by the dither-like operation (DLO). Two histogram features and a local spatial feature are utilized to further determine which DLO may have been applied. Both theoretical analysis and experimental results verify the effectiveness of our proposed scheme for both global and local scenarios.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3704-3724
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2018
This paper proposes an advanced turbo receiver with joint inter-carrier interference (ICI) self cancellation and channel equalization for multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems over rapidly time-varying channel environment. The ICI caused by impairment of local oscillators and carrier frequency offset (CFO) is the major problem for MIMO-OFDM communication systems. The existing schemes (conjugate cancellation (CC) and phase rotated conjugate cancellation (PRCC)) that deal with the ICI cancellation and channel equalization can't provide satisfactory performance over time-varying channels. In term of error rate performance and low computational complexity, ICI self cancellation is the best choice. So, this paper proposes a turbo receiver to deal with the problem of joint ICI self cancellation and channel equalization. We employ the adaptive phase rotations in the receiver to effectively track the CFO variations without feeding back the CFO estimate to the transmitter as required in traditional existing scheme. We also give some simulations to verify the proposed scheme. The proposed schene outperforms the existing schemes.
다중 채널을 사용하는 디지털 멀티톤 데이터 전송 시스템의 성능은 전송 채널의 영향으로 발생하는 심벌간의 간섭 잡음에 제한적이다. ISI를 제한하여 시스템의 데이터 전송 성능을 향상시키는 목적으로 전송 채널 임펄스 응답의 길이를 단축시키는 기법과 전송 채널의 주파수 특성을 향상시키는 기법을 합성하는 채널 등화 기법을 제안하였다. 수렴 속도가 빠른 칼만 알고리즘 및 구현 상 효율적인 LMS 알고리즘을 적용하여 제안한 등화기를 구현한다. 구현된 등화기를 필터 뱅크 기반 다중반송파 데이터 전송 시스템에 적용한 결과, 기존의 시스템의 성능보다 우수한 신호 대 간섭 잡음 비를 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
영상에서 밝기의 분포가 밀집된 영역에 포함되는 특징은 구분이 어렵다. 이러한 문제의 해결을 위해 전역 혹은 지역 명암대비 향상기법을 사용하게 되며 주로 히스토그램의 평활화 기법이 적용된다. 기존의 전역 명암대비 향상기법을 적용하는 경우 밝기 밀집 정도를 고려하지 않아서 지나치게 밝거나 너무 어두운 값으로 변환하는 문제를 만들고, 지역 명암대비 향상기법은 결과 영상에서 특징을 분리해버리거나 밝기분포의 불규칙성으로 인해 부자연스러운 영상을 만들어내는 결과를 보여주기도 한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램을 밀집정도를 기준으로 분할하고, 각 분할된 히스토그램의 평활화 범위를 분할영역의 평균과 분산을 고려하여 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 평활화를 밀집영역의 밝기범위와 밀집정도를 고려하여 평활화하는 최고 및 최저 밝기를 결정함으로써 지나친 밝기의 변화를 최소화하고, 밀도가 낮은 나머지 영역들에 대해 분리된 평활화를 수행함에 따라 이들 영역의 특징들이 사라지지 않고 향상시키는 효과를 거둘 수 있다. 히스토그램의 분할 및 평활화 범위를 결정하는 방법도 본 논문에서 제시되었다. 제안된 방법의 성능의 우수성은 다양한 밝기 영역을 갖는 실험영상들을 대상으로 기존의 방법들과 비교실험을 통해 입증하였다.
본 논문은 지역 명암대비 향상을 통한 영상의 명암대비 개선 기법을 제안한다. 전역 대비 향상 기법은 영상 전체를 고려하여 대비를 향상시키므로 영상의 특성에 따라 영상이 뿌옇게 되거나 원하지 않는 인공적인 산물이 생성될 수 있다. 그리고 지역 대비 향상 기법은 블록화 및 영상의 화질이 훼손되는 문제점이 있다. 제안하는 기법은 다양한 블록 크기를 사용하여 지역 대비를 향상시켜 지역 대비가 가장 많이 향상된 영상의 히스토그램 평활화 함수를 이용하여 전체 영상의 명암대비를 향상시키는 방법을 제안한다. 명암대비가 낮은 다양한 영상의 실험을 통해서 제안하는 명암대비 향상 기법의 우수성을 입증하였다.
In this paper, genetic algorithm based adaptive image enhancement filtering scheme is proposed and Implemented on FPGA board. Conventional filtering methods require a priori noise information for image enhancement. In general, if a priori information of noise is not available, heuristic intuition or time consuming recursive calculations are required for image enhancement. Contrary to the conventional filtering methods, the proposed filter system can find optimal combination of filters as well as their sequent order and parameter values adaptively to unknown noise types using structured genetic algorithms. The proposed image enhancement filter system is mainly composed of two blocks. The first block consists of genetic algorithm part and fitness evaluation part. And the second block consists of four types of filters. The first block (genetic algorithms and fitness evaluation blocks) is implemented on host computer using C code, and the second block is implemented on re-configurabe FPGA board. For gray scale control, smoothing and deblurring, four types of filters(median filter, histogram equalization filter, local enhancement filter, and 2D FIR filter) are implemented on FPGA. For evaluation, three types of noises are used and experimental results show that the Proposed scheme can generate optimal set of filters adaptively without a pioi noise information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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