In this paper, the use of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) aimed at estimation of desired states of an unknown digital communication channel is investigated for blind channel equalization. In the proposed CFCM, a collection of clustered centers is treated as a set of pre-defined desired channel states, and used to extract channel output states. By considering the combinations of the extracted channel output states, all possible sets of desired channel states are constructed. The set of desired states characterized by the maximal value of the Bayesian fitness function is subsequently selected for the next fuzzy clustering epoch. This modification of CFCM makes it possible to search for the optimal desired channel states of an unknown channel. Finally, given the desired channel states, the Bayesian equalizer is implemented to reconstruct transmitted symbols. In a series of simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise, and both linear and nonlinear channels are evaluated. The experimental studies demonstrate that the performance (being expressed in terms of accuracy and speed) of the proposed CFCM is superior to the performance of the existing method exploiting the "conventional" Fuzzy C-Means (FCM).

최대휘소투영은 볼륨 렌더링의 한 기법으로, 의료영상을 판독하기 위해서 중요한 기능이다. 광선 투사법을 이용한 최대휘소투영 렌더링은 비교적 높은 화질의 영상을 생성하나 많은 연산을 요구한다. 본 연구는 그래픽 처리장치(GPU : Graphic Process Unit) 에 일반 연산을 적용하는 GPGPU(General-purpose computing on Graphic Process Unit) 기술을 이용하여 최대휘소투영 렌더링의 속도를 향상시키는 방법에 관한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 GPGPU를 수행 할 수 있는 프로그래밍 언어인 CUDA(an acronym for Compute Unified Device Architecture)를 기반으로 고속 광선 투사법을 구현하며, CUDA 환경에 적함한 가속화 방법을 제안한다. 구체적으로, 블록 기반 공간 도약 기법을 적용하여 불필요한 부분을 도약하고, 이분 이동법을 통해 블록 경계면의 탐색을 고속으로 수행하며, 초기 값 추정 알고리즘을 이용하여 공간 도약 확률을 향상시킨다. 이를 통해 화질 손실 없이 최대휘소투영 렌더링의 가시화 속도를 크게 향상시킨다.

This paper proposed a human body posture recognition program based on haar-like feature and hand activity detection. Its distinguishing features are the combination of face detection and motion detection. Firstly, the program uses the haar-like feature face detection to receive the location of human face. The haar-like feature is provided with the advantages of speed. It means the less amount of calculation the haar-like feature can exclude a large number of interference, and it can discriminate human face more accurately, and achieve the face position. Then the program uses the frame subtraction to achieve the position of human body motion. This method is provided with good performance of the motion detection. Afterwards, the program recognises the human body motion by calculating the relationship of the face position with the position of human body motion contour. By the test, we know that the recognition rate of this algorithm is more than 92%. The results show that, this algorithm can achieve the result quickly, and guarantee the exactitude of the result.

영상 보간법은 영상의 크기변환에서 할당되지 못한 화소에 대한 값을 추정하는 기술로써, 보간된 결과 영상에서 나타나는 화질 열화 현상을 최소화하면서도 낮은 계산복잡도를 가지는 것이 필요하다. 본 논문에서는 반복적 오차 제거를 이용한 영상 보간법을 제안한다. 제안하는 방법은 5단계로 구성되며, 각각 손실 정보 계산 단계, 손실 정보 추정 단계 손실 정보 적용 단계 오차 계산 단계 오차 적용 단계이다. 실험을 통해서 기존의 방법보다 평균 3.3dB이상 PSNR(peak signal to noise rate)이 향상된 것을 알 수 있었고, 주관적인 화질도 개선된 것을 확인하였으며 계산복잡도가 최소 83% 이상 감소한 것을 측정하였다. 제안한 영상 보간 방법은 영상 복원 및 확대를 위한 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

This was a preliminary research for the goal of understanding between internal structure of Osteogenesis Imperfecta Murine (OIM) bone and its fragility. 54 hyperspectral bone data sets were captured by using JASCO 2000 Raman spectrometer at UMKC-CRISP (University of Missouri-Kansas City Center for Research on Interfacial Structure and Properties). Each data set consists of 1,091 data points from 9 OIM bones. The original captured hyperspectral data sets were noisy and base-lined ones. We removed the noise and corrected the base-lined data for the final efficient classification. High dimensional Raman hyperspectral data on OIM bones was reduced by Principal Components Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) and efficiently classified for the first time. We confirmed OIM bones could be classified such as strong, middle and weak one by using the coefficients of their PCA or LDA. Through experiment, we investigated the efficiency of classification on the reduced OIM bone data by the Bayesian classifier and K -Nearest Neighbor (K-NN) classifier. As the experimental result, the case of LDA reduction showed higher classification performance than that of PCA reduction in the two classifiers. K-NN classifier represented better classification rate, compared with Bayesian classifier. The classification performance of K-NN was about 92.6% in case of LDA.

In this paper, we proposed a mechanism that prevents indiscreet use of digital contents, verifies created content's copyrights to provide services to granted user and protects digital contents by law by authenticating the original digital content whenever an infringement of copyright occurs in UCC environments. The proposed mechanism uses specific information and features of contents as copyrights authentication information without additional information. Also, provides the fact of violation by inferring the modification of the original digital contents. That means this mechanism infers same or similar value from the contents; fraudulent use of content, modification of content color, modification of content format, modification of content resolution and illegal use of frame not principal key frame. In that point, we found that the inferred value from the content differed according to features of content modification.

스마트카드 기반의 전자신분증은 오프라인과 온라인 신분확인을 위한 대표적인 개인 신분확인 수단으로, IC칩에 카드소유자의 신분확인 정보와 암호기법이나 전자인증서 관리를 위한 암호화 모듈을 포함하게 된다. 개인 식별정보에 대한 빠른 접근성과 신뢰성 및 보안성으로 인해 주요자산에 대한 접근통제를 위해 전자신분증을 도입하려는 공공기관이나 기업들이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전자신분증을 이용한 접근통제에서 개인 신분확인을 위한 인증시스템의 구현방안에 대해 제안하고, 효과적인 인증시스템의 운영을 위한 기능적 요구사항들에 대해 논의한다. 이를 위해 본 논문에서는 Personal Identity Verification 시스템 모델을 대상으로 하여 연구하였다.

사회의 발전과 함께 사회 기반을 구성하는 시설물들의 관리에 대한 연구가 지속되고 있으며, 사회 각 분야에서는 다양한 아이디어를 바탕으로 새로운 시스템을 구축하여 왔다. 그 중 상수도 관망 관리를 위해서 현재 시공되어 운영되고 있는 RTD-1000은 누수 및 파손 등을 원격으로 감지하는 기기로써, PC 기반의 시스템 형태를 가지고 있다. 하지만 PC 기반에서 오는 리소스 소비, 발열, 소비전력이 크다는 취약점이었다. 본 논문에서는 RTD-1000의 취약점을 보완한 개량된 시스템인 RTD-2000을 제안한다. 이 시스템은 WinCE 기반의 ARM9 개발 킷과 LCD가 제거된 TDR만으로 설계 및 구현되었다. RTD-1000에 탑재되었던 윈도우 기반의 각종 감지 프로그램들은 ARM9 기반의 전용 임베디드 S/W로 대체하였고, 성능 비교를 위하여 시뮬레이션 및 평가를 수행하였다.

대용량 동영상을 대상으로 한 등장인물 색인에 대한 수요가 증가함에 따라, 많은 시간과 비용이 소요되는 수동 태깅의 단점을 보완할 수 있는 자동 태깅을 이용한 자동 색인이 연구되고 있다. 하지만, 자동 색인은 인물을 100% 정확하게 검출하지 못하므로 검출된 인물에 대해 정확도를 함께 표현해야 한다. 본 논문에서는 이러한 정보를 포스팅 리스트에 효율적으로 저장하는 방법과 등장인물의 검색시 관련 동영상들을 효율적으로 찾기 위한 순위 결정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 색인 정보 저장 방법이 포스팅 리스트의 압축에 효과적임을 입증하였다. 또한 제안한 순위 결정 방법이 관련 동영상을 찾는데 효과적임을 입증하였다.

정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 하지만, 자신의 신체나 패션스타일에 맞는 의류를 온라인 쇼핑몰에서 검색하는 것은 쉽지 않다. 본 논문은 여성 의류의 패션/코디 추천시스템에 대하여 특히, 개인의 신체적 특성에 가장 잘 맞추어진 의류 추천기능에 대하여 논한다. 또한, 계절별 유행에 대한 전문가의 추천도 고려할 수 있고, 자신의 좋아하는 의류스타일도 미리 등록해 둔 후에, 다양한 방법의 선택을 통하여 등록된 상품 중 자신이 원하는 최적의 상품을 추천받을 수 있도록 패션/코디 쇼핑몰에서의 추천방법을 제안하였다.

뉴미디어를 통한 시각적 커뮤니케이션 방법에서 타이포그래피의 역할은 모션그래픽의 발전과 함께 핵심적인 정보전달의 영역으로 자리 잡고 있다. 최근 입체영상구현 기술연구는 실재감 있는 영상을 제작하기 위해서 다양하고 새로운 영상 제작방법들이 시도되고 있다. 그러나 모션 타이포그래피를 이용한 입체영상 제작방법에 대한 연구는 많이 부족한 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 모션타이포그래피에 텍스트의 움직임을 이용한 방법, 카메라이동에 의한 방법, 편집 및 합성을 이용한 방법 등 세가지 실험을 적용하여 입체적인 모션타이포그래피 영상을 제안하고 이를 구현하였다. 실험결과 제안된 방식으로 구현된 입체모션 타이포그래피에서는 다양한 시각적 입체효과를 얻을 수 있었으며, 이를 통해 더욱 실재감 있는 시각적 정보전달의 효과를 얻을 수 있었다.

3차원 캐릭터 모델의 만화적 표현을 위하여 일반적으로 사용되고 있는 기존의 카툰렌더링 방법들은 아티스트가 직접 그린 원화의 표현을 그대로 살리는데 한계가 있다. 본 논문에서는 원화로부터 만화적인 음영모델을 캡쳐하는 기술을 제안하고 이를 이용하여 3차원 캐릭터 모델을 효과적으로 카툰 렌더링하는 새로운 시스템을 제공한다. 이 시스템의 특징은 음영을 캡쳐한 후에 캐릭터 모델의 만화적 특성을 부각시키기 위하여 음영을 이용하여 형태를 강조하는 알고리즘을 포함하며 아티스트가 포스트 프러덕션으로 음영을 편집할 수 있는 스케치 기반 인터페이스를 지원하는 것이다. 이를 위하여 선택된 영역의 색상 분포와 비율을 분석하는 RGB 색상 정렬 알고리즘을 이용하여 카툰 텍스처를 자동으로 생성하는 방법론을 제시한다. 또한 캐릭터의 형태적 특성을 강조하기 위하여 세일리언시 기반 카툰 렌더링 알고리즘을 제안하며, 음영을 지역적으로 편집하는 스케치 인터페이스를 제공한다. 마지막으로 사용자 평가를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 입증한다.

이미지를 통하여 공간 구축 방법은 파노라마 시스템과 이미지 기반 모델링이 있다. 파노라마 시스템으로 구축된 공간은 사진을 이어 붙이는 형식으로 실제 구조와 일치하지 않아 정확한 구조를 파악하기 힘들다. 이미지 기반 모델링은 대부분 데스크탑을 기반으로 하고 있어 실시간으로 공간 구성이 어렵고, 이미지 처리를 위한 시간이 많이 든다. 따라서 본 논문에서는 모바일을 이용하여 현장에서 사용할 수 있고, 실제 공간과 일치하는 구조를 가지는 3D 공간을 구성하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 여러 장의 이미지로 공간 전체를 3D로 구성한다. 사용자의 스케치 입력을 통하여 이미지에서 공간의 구조 정보를 얻고 입력된 구조 정보들 중 바닥면을 기본 단면으로 하여 전체 공간의 파노라마 구조 정보를 구성한다. 이렇게 구성된 파노라마 구조 정보로부터 벽면, 바닥면 천장면으로 분리하여 3D 공간을 모델링하고 텍스쳐를 매핑함으로 3D 파노라마 공간의 재구성이 완료된다. 본 연구를 통하여 사용자는 쉽고 빠르게 다양한 구조의 3D 공간을 구축하여 살펴볼 수 있었다.