본 논문에서는 주파수영역에서 웨이브렛 변환을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제안하였다. 저주파의 부대역 웨이브렛 계수는 워터마크를 삽입하기 위해서 사용된다. 원 영상이 이산 웨이브렛 변환을 사용하여 변환된후 이 계수들은 주파수 영역에서 효과적으로 변환된다. 이 과정에서 DCT와 FFT변환이 사용된다. 일반적인 영상 포맷의 워터마크 영상은 이산 코사인 변환된다. 웨이브렛 계수에 삽입되어 은닉된 워터 마크는 주파수 영역에서 균일하게 분포된다. 그 다음 웨이브렛 계수들은 역 변환 과정이 수행된다. 워터마크의 검출과정은 삽입과정의 반대로 수행하게 된다. 본 논문에서는 워터 마크 기술의 핵심 요소인 저작권 데이터의 은닉기술과 압축, 필터링, 리샘플링, 크로핑 등에 견딜 수 있는 기술을 개발하였다. 실험결과는 제안된 두 개의 워터마크의 기술이 비가시적이고 강인함을 보여준다.
워터마킹은 저작권이나 소유권자의 허락 없이 저작물을 복사하거나 배포하는 것을 방지하는데 목적을 두고 있다. 영상데이터를 워터마크로 사용하는 경우 원본 영상의 존재 여부에 의해 워터마크를 검출할 수 있다. 본 논문에서는 영상데이터를 워터마크로 사용하고 워터마크 검출에서는 원본영상 없이 워터마크를 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 원 영상을 DWT하고 워터마크 영상을 DCT하여 변환계수들을 2진화한다. 원영상의 2진 비트열에서 워터마크 데이터를 은닉할 수 있는 최적의 비트 위치를 계산하여 워터마크를 삽입, 워터 마크가 삽입된 영상이 JPEG 압축이나 필터링, 리샘플링과 같은 공격에 강인할 수 있도록 비트의 위치를 결정한다. 제안된 방법은 비가시적인 워터마크를 사용함으로 저작권 및 소유권의 확인을 쉽게 할 수 있고 원 영상 없이 워터마크 검출이 가능하다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.
LonWorks/IP 가상 디바이스 네트워크(VDN) 상의 전달지연은 실시간 분산제어 시스템의 성능과 안정성을 악화시킨다. LonWorks/IP VDN은 LonWorks 디바이스 네트워크와 IP( 데이터) 네트워크와의 통합네트워크이다. LonWorks/IP VDN 상에서의 서보제어를 수행할 경우 시간지연은 확률적인 특성을 강하게 나타낸다. 산업현장에 대한 예지보전을 위한 실시간 분산제어 환경에서 즉각적인 응답은 필수불가결한 요소이다. 그러므로 네트워킹 된 분산제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 개선하기 위해서는 시간에 따라 가변적인 불확실한 시간지연을 보상할 필요가 있다. 본 논문에서는 출력 되먹임 루프에 적절한 필터와 외란관측기를 이용한 제어기를 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 제어기의 성능과 안정성이 Smith 예측기 기반의 내부모델제어기 (IMC)의 제어결과와 비교 제시된다. 제안된 제어기는 IMC 보다 안정성과 추종성능을 상당히 개선시킬 수 있으며 외란과 잡음에 강인한 특성을 갖는 것을 보인다. 그러므로 제안된 제어기는 가변적인 시간지연을 갖는 LonWorks/IP VDN 상에서 예지보전을 위한 실시간 분산제어에 매우 적합하다.
대부분의 블록화 현상 제거 기법은 블록 경계가 잘 알려져 있고, 양자화 변수와 같은 부호화 정보를 부가적으로 활용할 수 있다고 가정한다. 그러나 상용 텔레비전과 같은 응용 제품에서는 블록의 경계 및 부호화 정보를 알 수 없는 많은 외부 비디오 입력 신호들이 존재한다. 만약 블록화 잡음이 있는 비디오 영상이 외부 비디오 입력 신호로 공급된다면, 영상을 해석하여 블록 경계의 위치를 판단하고 블록화 제거 필터의 강도를 적응적으로 제어하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부호화 정보와 같은 사전 정보륜 사용하지 않고 영상 분석만을 통해 블록화 현상이 발생하는 블록 경계를 판단하고 블록화 현상의 강도를 추정한다. 또한 추정된 블촉 현상 관련 정보에 대한 신뢰도를 추가적으로 판단함으로써 보다 견실하게 블록화 잡음 제거과정을 제어할 수 있도록 한다. 실험결과는 사전 정보를 사용하지 않고 예측된 블록 경계의 위치 강도 및 신뢰도 정보가 블록화 현상을 제거하는데 유용하게 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 UPS 인버터의 성능 개선을 위하여 출력측 LC 필터의 커패시터 전압과 전류의 2중 제어루프를 구성하고, 2중 제어루프에 디지털 제어시스템을 설계하였다. 또한, 디지털 제어기의 연산지연시간을 보상하기 위하여 이러한 연산지연시간을 인버터 플랜트의 고유한 파라미터로 가정하고, 플랜트 모델에 포함시켜 모델링 하였다. UPS 인버터 출력전압의 과도상태 응답특성을 개선하고, 파라미터 변동에 강인한 특성을 얻기 위하여 2중 제어루프에서 내부 전류 제어루프는 내부 모델 제어기를 제안하였다. UPS 인버터 출력전압의 0의 정상상태 오차를 얻기 위하여 외부 전압 제어루프는 비례 제어기와 공진 제어기를 병렬로 연결한 비례-공진 전압제어기를 제안하였다. 또한, 사용자에게 쉽게 UPS의 동작 상태를 표시하기 위하여 그래픽 사용자 인터페이스를 이용한 UPS의 모니터링 시스템을 구현하였다.
운전자를 위한 영상처리 시스템에서 도로 위의 움직이는 물체와 고정된 물체의 구분은 매우 중요한 문제이다. 많은 연구자들이 색상과 경계 기반의 추적 시스템은 'distracted' 현상으로 인해 잘못된 결과를 야기 시키는 데 이것은 동시에 모든 점들이 예상을 벗어난 경우에 대한 문제를 다루지 않기 때문이다. 본 논문에서는 순차적인 몬테카를로 필터를 사용하여 다중 차량 추적에 대응하며 광학적 흐름 기법의 명암 흐름과 히스토그램 기법의 색상 정보의 분포를 결합하여 실시간 시스템의 강인성과 정확성을 향상시킨다. 또한 고정된 물체의 경우 적응하는 입자 수의 밀도를 줄여 시간이 지남에 따라 추적 대상에서 제외된다. 두 개의 큰 흐름으로 나뉘는데 전자는 움직이는 물체와 고정된 물체를 구분하기 위한 예측 단계에 대하여 설명하고 후자는 센서인 영상으로부터 얻어진 정보를 측정 단계로 사용하여 겹쳐진 영역에 대응하는 방법에 대하여 논한다.
본 논문에서는 안개 제거의 수행 시간을 단축하기 위한 최적화 기법들을 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 안개 제거 방법을 제시한다. 제안하는 최적화 기법으로, 다크 채널을 동일 크기의 영역으로 분할하여 분산 정렬을 적용하여 대기 강도를 추정함으로써 대기 강도 추정에 필요한 정렬의 연산을 간소화하였고, 대기 강도를 단색으로 가정하여 전달량 추정에 필요한 영상 정규화 과정을 간소화하였다. 또한, 메디안 다크 채널을 도입하여 안개 제거 품질을 유지하면서도 전달량 보정 과정을 효과적으로 제거하였다. 제안하는 기법들을 바탕으로 효율적인 안개 제거 방법을 제시하였고, 이의 우수성을 입증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하여 성능을 분석하였다. 제안하는 안개 제거 방법은 기존 방법과 비교하여 대등한 안개 제거 품질을 보이면서도 수행 시간을 최대 65% 단축하였다.
디지털 태양센서는 CMOS 이미지 센서에 맺힌 태양광 이미지를 이용하여 태양광의 입사 각도를 계산한다. 이를 위해서는 태양광 이미지의 정확한 중심점을 찾아야하며 따라서 정밀한 중심점 추정은 디지털 태양센서 개발에서 가장 중요한 요소가 된다. 중심점을 찾기 위해서 가장 일반적으로 쓰이는 중심 알고리즘은 thresholding 방법이며 가장 단순하고 구현하기 쉽다. 또 다른 알고리즘으로는 이미지 처리를 이용하는 image filtering 방법이 있다. 하지만 이러한 방법들은 태양센서 정밀도가 이미지 센서에서 획득한 태양광 강도(intensity) 데이터의 노이즈에 영향을 많이 받으며, 특히 thresholding 방법의 경우 threshold 값에 따라 정밀도가 바뀌기 때문에 효과적인 threshold 값을 정하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광 이미지의 중심점을 구하기 위해서 태양광 이미지 모델을 이용하는 template 방법을 제시하고 성능을 비교 분석하였다. 제안한 template 방법은 thereshold, image filtering 방법과 달리 비교적 높은 정밀도를 가지며, 특히 노이즈 수준에 관계없이 거의 일정한 수준의 정밀도를 가지는 장점이 있어 신뢰성이 높다.
현재 사회전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 요구하면 질의 물체를 배경으로부터 분할한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상이 들어오면 우선 메디안 필터링 처리를 하여 잡음 제거한 후 캐니 에지 탐지법으로 물체의 에지를 구한다. 그리고 볼록 다각형 기법을 이용하여 배경으로부터 질의물체를 분할한다. 분할된 영상으로부터 컬러 히스토그램을 구한 후 데이터 베이스내의 영상과 히스토그램 인터섹션을 하여 유사치를 구한다 또한 공간적 그레이 분포와 질감특성을 추출하기 위해 분할된 영상을 그레이 영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 에너지를 구해 유사치를 구한다. 이렇게 구한 유사치을 더해 최종 유사영상을 검색하는데 물체 분할기법을 사용함으로써 배경에 강인할 뿐 아니라 보다 정확한 물체 검색이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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