본 논문에서는 S-XML 미들웨어에서 캐싱을 이용한 효율적인 공간 데이터 변환 기법을 제안한다. 공간 데이터베이스 관리 시스템(SDBMS)을 기반으로 하여 S-XML 을 지원하는 시스템은 SDBMS 에서 사용되는 이진 데이터와 S-XML 간의 상호 변환 과정이 필요하다. 특히 변환 과정에서 공간 데이터는 비공간 데이터에 비해 데이터 크기가 크고, 복잡한 동시에 다양한 데이터 형식을 가지고 있어 비공간 데이터에 비해 변환 비용이 크다. 따라서 공간 데이터의 특성을 고려한 변환 비용 감소 기법이 필요하다. 제안 기법은 SDBMS 의 질의 처리 결과인 이진 데이터를 S-XML 문서로 변환하고, S-XML 미들웨어의 캐싱 관리자에서 공간 데이터에 해당하는 부분만을 캐싱 한다. 캐싱 관리자는 질의를 점 질의와 영역 질의로 구분한다. 점 질의의 결과에 대해서는 공간 데이터의 OID 를 키 값으로 하는 해쉬 색인을 사용하며, 영역 질의 결과에 대해서는 질의에서 표현된 MBR 에 따라 R-Tree 색인을 사용한다. 변환 과정에서 요구되는 공간 데이터가 캐싱된 데이터로 존재하면 질의 종류에 따른 색인을 사용하여 데이터를 추출하고 이를 S-XML 데이터로 치환한다. 캐싱 데이터를 이용한 공간 데이터 변환 기법에 의해 공간 데이터의 변환 비용을 줄임으로써 S-XML 미들웨어 에서의 변환 시간을 단축할 수 있다.
본 논문에서는 공간 영역 및 파수 영역의 모멘트 방법을 이용한 역산란 방법을 산란체의 중심에서 일정한 거리의 원주상에서 측정한 산란 전자파를 푸리에 급소로 전개한 각스펙트럼 영역의 역산란 방법으로 확장 적용하여 미지의 산란체에 대한 유전율 분포를 재구성해 보였다. 수치계산에 의해 각스펙츠럼 영역의 역산란 방법이 기존의 공간 영역의 역산란 방법에 비해 잡음의 영향에 대해 유리한 방법임을 보였다.
본 논문에서는 공간영역에서 수행한 영상의 영역분류와 웨이브렛 변환대역 사이의 상관 관계를 이용한 새로운 점진적 영상 부호화 전송기법을 제안한다. 제안한 방법은 원 영상을 $2^n{\times}2^n$ 블록으로 분할 한 뒤 각 블록의 표준편차에 따라 저주파수 영역, 중간주파수 영역, 고주파수 영역으로 분류하고 각 영역의 특성에 따른 부호화 방식을 적용하여 부호화 효율을 증가시켰다. 실험의 결과 제안한 부호화 전송기법은 EZW 방식에 비해 복원화질 및 전송 비트율에서 좋은 결과를 나타내었으며, 사용자의 요구조건과 응용분야에 따라 점진적 전송이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위하여 웨이블릿 기반 인간 시각 시스템과 주파수 계수의 공간적 특성을 이용한 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 원영상을 1-Level 분해하여 HL1영역과 LH1영역을 4${\times}$4 영역으로 블록화하고 각 블록의 엔트로피와 텍스쳐 값이 가장 좋은 영역을 찾는다. 워터마크가 삽입될 영역은 상위 레벨 계수들의 상관도 특성에 따라서 3-Level 영역에 워터마크를 삽입하였다. 성능평가로 JPEG 압축, 필터링 등 워터마크된 영상에 외부공격을 가하여 워터마크 추출여부를 확인하였고, 실험결과 제안한 알고리즘은 JPEG 압축 50% 이상에서 90%이상의 상관도를 보였고, 샤프닝, 필터링 및 부분삭제 영상변형에 강인함을 보였다.
본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.
Mean shift 방법은 중심 모드를 찾기 위한 비모수적 통계 방법으로 컬러 영상을 분할하는데 효율적이다. 그러나 입력되는 윈도우 크기에 따라 분할된 결과가 달라지며 윈도우의 크기 값이 작을 경우 많은 영역으로 분할되는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 단점을 개선하여 mean shift 알고리즘에 의한 분할 영상이 과도하게 분할되었을 경우 영역 병합 방법을 이용하여 유사 영역을 병합하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 과분할된 영상을 HSI 컬러 공간으로 변환하여 색상 정보를 이용하여 유사 영역으로 병합하며 이때 경계 영역을 보존하기 위해 영역 병합 제한자를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 그 후 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 실험 결과는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과에서 우수한 성능을 보여준다.
이 논문에서는 파랑 하중을 받는 부유식 구조체의 운동 해석에 있어서 시스템 식별 방법을 이용한 상태공간방정식 모델을 수립하고 해석하는 방법을 제안하였다. 상태공간방정식 모델의 수립 방법으로는 주파수영역에서 하중-변위 입출력 관계에 대한 목표 전달함수를 구하고 이에 가장 근접하는 상태공간방정식을 구하는 절차를 제시하였다. 전통적으로 부유식 구조체 운동의 시간영역 해석은 지연함수의 합성곱적분을 포함하는 Cummins 방정식을 시간적분하여 이루어진다. 상태공간방정식 모델은 이러한 시간영역해석을 효과적으로 수행하기 위한 방법의 하나로서 연구되어 왔다. 제안하는 방법에서는 시스템 식별방법인 N4SID 와 전달함수의 분모 및 분자 다항식의 계수를 설계변수로 하는 최적화방법을 사용하여 목표 전달함수에 상응하는 상태공간방정식을 구한다. 제안하는 방법의 적용성을 보이는 예제로서 단자유도 수치모델 및 6자유도 바지의 운동을 해석하였다. 제시하는 상태공간방정식 모델은 주파수영역 및 시간영역에서 모두 기존의 해석결과와 잘 일치하고 시간영역해석에서는 계산의 정확도를 확보하면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 3차원 공간좌표(x, y, z)를 획득하고, 이를 이용하여 제어되는 가상공간을 통하여 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 시스템을 구현한다. 일반적으로 관심영역의 변이를 추정할 때 관심영역내의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 시스템에서는 관심영역의 2차원 중심좌표(x, y)만을 변이추정에 사용하여 실시간으로 변이를 추정한다. 추정된 변이로부터 깊이정보(depth)를 구하여 관심영역의 3차원 공간좌표를 획득한다. 시스템은 손을 관심영역으로 설정하여 실시간으로 손의 움직임 정보를 획득하고, 가상공간(virtual space)에 적용하여 사용자가 가상공간을 조작할 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템이 150cm 거리(distance) 내에서의 깊이측정 시 0.68cm의 평균오차를 가지고 손동작 인식률은 90%이상 보이는 것을 검증하였다.
오늘날 다양한 앰비언트 또는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 제공하기위해 사용자와 디스플레이 사이에서의 인터랙션 시스템이 개발되고 있다. 따라서 본 논문에서는 대규모 앰비언트 디스플레이 환경에서 인터랙티브 공간을 제공하기 위해 새로운 형태의 공간 인터랙션 인터페이스 시스템을 제안한다. 즉, 인터랙션 막으로 부터의 거리에 따라 두개의 인터랙션 영역들(인터랙티브 영역과 앰비언트 영역)로 나눈다. 먼저, 인터랙티브 영역에서는 사용자가 인터랙션 막에 가까이 다가갔을때 자유롭게 손 동작만으로 인터랙션을 할 수 있다. 그리고 인터랙티브 공간의 영역을 벋어날 경우 디스플레이는 일반적인 정보만을 보여주게 된다. 따라서 본 시스템은 다양한 인터랙션과 정보를 유비쿼터스 앰비언트 공간상에서 제공한다.
본 논문에서는 인간의 시각특성을 반영한 적응 DCT 영상 부호화에 관하여 연구하였다. 인간의 시각은 특정한 중간 주파수 대역에 가장 민감하며, 저주파 대역과 고주파 대역에 대하여 상대적으로 덜 민감하다. 이러한 특성은 많은 심리시각적 실험을 통하여 MTF(Modulation transfer function)라는 수식으로 모델링되었다. DCT는 공간영역의 에너지를 주파수 영역으로 변환하므로 MTF를 효율적으로 이용할 수 있다. 또한 시각의 공간 마스킹 특성에 의하여 변화가 많은 영역의 잡음은 변화가 적은 영역의 잡음에 비하여 인간의 시각에 덜 민감하다. 제안된 부호화 방법은 시각의 공간주파수 반응 특성을 양자화 행렬로 채택하였으며, 영상의 변화도에 따라 변환 블럭을 차등양자화 함으로써 주관적 화질의 향상을 꾀하였다. 각 블럭의 변화도를 측정하기 위한 방법으로 공간 영역에서 간단한 연산을 행하였으며, 이에 따라 변화가 적은 블럭을 상대적으로 정확하게 양자화하였다. 실험결과 낮은 비트율에서 시각특성을 반영한 제안된 부호화 방법이 주관적으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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