본 논문에서는 비디오 시퀀스 내에서 카메라의 움직임을 추적하고, 추적 데이터를 기반으로 2D 영상에 3D CG 객체를 추가하는 방법을 소개한다. 해당 객체가 시점을 고려한 장면 내의 피사체로써 간주되기 위해서는 3차원 가상공간 내에서 피사체의 위치를 기반으로 장면 내 기준 평면을 구성하는 점들과 카메라의 기저 축 좌표를 조정한다. 영상제작 현장에서 활용되는 소프트웨어에서 수작업으로 진행되는 과정을 살펴봄으로써 매치 무빙기법이 증강현실과 광학기반의 SLAM 등과 같은 다양한 응용분야에서의 활용을 고려할 수 있겠다.
흡연 유무의 남성을 대상으로 뇌 회백질의 손상 유무를 파악 할 수 있는 확산텐서영상을 검사하여 영상을 획득 한 후 Tract-Based Spatial Statics(TBSS)방법으로 뇌 회백질 부위의 기저핵 신경섬유로의 비등방도 FA(fractional anisotropy)값을 측정 분석한 결과 모든 영역에서 흡연자가 비흡연자보다 비등방성 측정값이 낮게 관찰되었으며 FA값은 통계적으로 유의하였다. 본 연구의 측정한 FA결과 값으로 추측하자면 즉, 흡연이 뇌 회백질 기저핵의 모든 해부학적 미세 구조성 변화에 크게 영향을 미치며 신경 섬유로를 손상시키고 이와 관련된 기능적 이상에 영향을 준다고 할 수 있다.
이 글은 IMT-2000 무선 접속 규격 후보로서 ITU-R에 제출된 다중 대역 DS-CDMA 시스템인 Global CDMA Ⅰ에 관하여 설명하고, 그 규격에 따라 기저 대역 5MHz에 대하여 8Kbps 음성과 128Kbps 영상 서비스를 구현한 테스트 베드와 향후 개발 방향에 관한 내용이다.
본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 기존의 시각주의 시스템의 성능을 향상시킨 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템이 가지고 있던 한계점인 서로 반대되는 특징을 가지는 색상에서 하나의 특징만을 고정적으로 선택하던 것을 극복하여, 서로 반대되는 특징 중 현저함이 더 높은 색상 특징을 선택하여 입력 들어오는 영상에 적응적인 현저함 추출을 하였다. 도한 시간 현저함 정보를 추가적으로 고려할 수 있도록 하여 동영상에 대한 처리도 가능하도록 하였고, 성능 평가 시 인간을 대상으로 한 설문 조사 실험을 추가하여 보다 인간의 시각 인식과 유사한 시스템임을 증명하였다.
본 논문에서는 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용하여 지문영상에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 학습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문영상에서 선택된 10,000개의 영상패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16$\times$16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환 특성을 이용한 대역별 계층적 비트 플레인을 구성, 비트 플레인 별로 점진적 전송을 수행하는 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방식은 Antonini의 웨이브렛 기저함수를 사용하여 대역 분할된 영상을 특정대역과 다양한 해상도를 갖는 대역들로 나누어 분리함으로써 다해상도를 지원한다. 대역별 특성을 고려한 부호화의 전송시 대역별 영상의 우선 순위를 고려할 수 있고, 영상의 고속 검색에도 응용 될 수 있다.
워터마킹은 소유권을 주장하기 위하여 '워터마크'라고 불리는 신호를 눈에 보이지 않게 영상에 첨가하는 것이다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 이웃한 계수 쌍의 차이와 평균을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 영상을 1계층의 웨이브릿 변환 영역으로 변환한 다음, 이진 도장 영상으로 된 워터마크를 첨가할 이웃한 계수 쌍을 기저 대역에서 선택한다. 워터마크 첨가를 위하여 도장 영상의 이름이 새겨진 부분에 대하여 해당 웨이브릿 계수 쌍의 대소 관계를 반전시킨다. 이러한 방법은 워터마크를 직접 첨가하는 방법에 비하여 손실 압축 및 다양한 영상 처리 등의 공격에 강인하다. 또한 대소 관계를 반전시키는 과정에서 이웃 계수 쌍의 평균과 차이를 구하여, 차이에 반비례하는 일정한 값을 평균에 더함으로써 주관적인 화질의 저하를 줄인다. 실험 결과 제안한 방법은 44 dB 정도의 우수한 화질에서 손실 JPEG 압축, 잡음 첨가, 클리핑, 블러링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 2D CAT (Two dimensional Cellular Automata Transform)을 이용한 새로운 블라인드 워터마킹 방법을 제안한다. 먼저 GV (Gateway Values)로 기저함수를 만들고 그것을 이용하여 원 영상을 CA (Cellular Automata) 영역으로 변환한다. 그 후 변환 영역의 특정부분에 랜덤 시퀀스를 워터마크로 삽입한다. 제안방법에서 2D CAT 기저함수는 한 개의 GV에 의해 유일하게 하나가 존재하며 가능한 GV의 종류는 $2^{96}$개가 있기 때문에 뛰어난 보안성 (security)을 가진다. 워터마크 된 영상은 충실도가 기존의 주파수 영역의 방법보다 높을 뿐만 아니라 JPEG 압축, 필터링, 첨예화, 노이즈 등 공격에도 강인성 (robustness)을 가지고 있음을 증명한다.
본 논문에서는 새로운 변환 기법인 셀룰라 오토마타 변환을 이용한 워터마킹 방법과 기존의 DWT를 이용한 방법을 비교한다. 이 두 방법 모두 서로 상반되는 임의의 패턴 정보를 사용하여 워터마크 정보를 영상에 삽입한다. 셀룰라 오토마타 변환은 DWT와 달리 더 많은 정보 즉, 룰 번호, 초기 값, 격자 크기 등 다양한 초기값을 이용하여 기저함수를 생성하여 변환한다. DWT와 셀룰라 오토마타 변환을 이용하여 변환된 영상의 계수를 분석 및 비교한 후 워터마킹 성능을 비교한다. 모의실험에서는 워터마크 정보가 삽입된 영상에 대한 PSNR 및 정규화 상관계수를 이용하여 원영상과의 가시적인 동일성과 다양한 외부 공격에 대한 강인성을 비교한다. 셀룰라 오토마타 변환을 이용한 워터마킹 방법이 DWT를 이용한 방법보다 JPEG 압축, 미디언 필터, 크기 변환, 잘라내기 및 히스토그램 평활화 등 대부분의 공격에 대하여 강인함을 보여준다.
압축센싱 기술이 직면하고 있는 두 가지의 도전과제는 복원 알고리즘의 연산 복잡도 개선과 부호화 효율 향상 문제이다. 이에 대한 해결방안으로, 본 논문은 최대 3 가지의 공간 해상도 조절 및 향상된 압축센싱 부호화 성능을 가능하게 하는 공간 스케일러블 Kronecker 압축센싱 구조를 제안한다. 제안 방법의 기저 계층(base layer)에서는 quincunx 샘플링 격자에 기반 하는 듀얼-해상도 센싱 행렬을 사용한다. 해당 센싱 행렬은 낮은 해상도의 영상에 대한 고속-프리뷰(preview) 기능을 가능케 한다. 향상 계층(enhancement layer)에서는 획득한 측정값과 예측 측정값 간의 잔차 측정값을 부호화 한다. 복원과정에서는 기저 계층으로부터 낮은 해상도의 복원 영상을 획득 할 수 있는 반면, 두 개의 계층을 모두 사용하여 복원하는 경우 높은 해상도의 영상을 획득할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 구조가 종래의 단일 계층방법 및 다중-해상도 기반 구조에 비해, 2.0bpp일 때 PSNR 성능이 각각 5.75dB 및 5.05dB 더 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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