본 논문에서는 영상을 다중 해상도로 표현하는 직교 웨이브렛변환에서, 비밀스럽게 서명데이터를 영상에 삽입하는 방법을 제안한다. 그 원리는 영상의 다중해상도표현에 있어서 차분출력에 편중(집중)이 있음에 주목하여, 그 특징을 이용하여 서명비트계열을 화상에 삽입한다. 이 때, $256{\times}256$화소로 되는 농담화상으로 대략 6K바이트 정도의 문자정보를 합성할 수 있다. 이 방법은 영상의 저작권을 표시하는 서명데이터뿐만 아니라, 영상의 저자나 사용조건, 또는 영상 그 자체의 속성정보를 포함할 수 있어, 영상데이터베이스의 검색 등에 있어서도 유사영상의 식별을 용이하게 할 수 있는 등의 응용을 고려할 수 있다.
다중 사용자 분산 가상환경 시스템에서는 참여자들 사이의 의사 교환을 위해 텍스트 중심의 채팅과 TTS 등을 지원하고 언어 외적인 의사교환을 지원하기 위해 참여자의 대리자인 아바타에 몸짓이나 얼굴 표정 및 감정등을 표현할 수 있도록 애니메이션 기능을 추가하여 사용한다. 하지만 아바타 애니메이션으로 참여자의 의사 및 감정 표현을 표현하는 데는 한계가 있기 때문에 자유로운 만남 및 대화를 지원할 수 있는 환경이 필요하다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 참여자의 얼굴과 음성을 가상 공간상에 포함시킴으로써 보다 분명하고 사실적인 의사교환과 감정표현이 가능할 것이다. 이 논문에서는 컴퓨터 네트워크를 통해 형성되는 다중 사용자 가상 환경에서 참여자들의 의사 교환 및 감정 표현을 극대화하고 자유로운 만남과 대화를 제공하는 실시간 화상 대화가 가능한 분산 가상 환경 시스템을 설계하였다. 설계한 시스템은 참여자들의 거리와 주시 방향에 따라 이벤트의 양을 동적으로 제어함으로써 시스템의 부하를 최적화할 수 있는 구조를 갖고 있다.
본 연구에서는 고 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다중 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 PCA(principal component analysis) 기법으로 중합하고, 중합화상을 이용하여 토지이용분류를 수행, TM 원화상과 분류정확도를 비교 분석하고자 하였다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 여러 밴드를 사용할 수 있다는 이점을 가진 PCA기법으로 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN 데이터를 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, IRS-1C PAN데이터와 TM13457의 중합화상에서 95.1%로 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 TM123457 또는 TM 13457의 중합화상의 경우 TM원화상보다 분류정확도가 가장 크게 향상(6.2%)되었다. 또한 토지이용분류에 있어서 중합칼라합성화상이 TM 원화상 보다 전체적으로 약 5.16%의 정확도 향상을 가져왔다.
본 연구에서는 원호의 내부벽면에 1열로 배열된 어레이 트랜스듀서를 이용한 반사-투과형 생체진단용 역산란 초음파 단층화상법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 대상 물체의 배면에 반사판을 배치하여 경면효과를 이용하였고, 유한 대역을 갖는 펄스파를 송신파로 사용하여 다중 주파수 성분을 이용함으로써 데이터 관측 범위를 줄일 수 있었다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 모의 생체 조직에 대한 유효성을 검토한 격과, 트랜스듀서군의 송수신 각도 범위가 30도로 극히 좁은 범위로 제한되었음에도 불구하고 정량적인 화상재현이 가능함을 확인할 수 있다.
멀티미디어 스트리밍에서 유니캐스트 방식은 사용자 수가 증가함에 따라 트래픽이 증가하게 되어 추가적인 비용 부담이 있게 된다. 멀티캐스트 방식은 이러한 문제점을 해결할 수 있으나 클라이언트의 접속과 제어정보를 가질 수 없으며, 현재 대부분 라우터들이 유니캐스트 방식만을 지원하고 있는 실정이다. 또한, 다른 ISP 사업자간에는 서비스를 받을 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 원격 화상교육을 위한 유니캐스트 방식과 P2P를 응용한 트래픽 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 컨트를 에이전트에 의해 스트림 서버의 트래픽이 감소되고,네트워크의 비용을 줄일 수 있다. 이 시스템은 JMF와 응용 소프트웨어를 이용하여 원격 화상교육을 시연함으로써 본 시스템의 타당성을 검증하고 분석하였다.
무선 통신 환경에서 실시간 화상 통신을 위해 제안된 3G-324M 프로토콜은 회선 교환 통신을 사용함으로 인해 제한된 대역폭을 이용해야만 하므로 전송 시 여러 가지 제약이 발생하게 된다. 특히 송수신의 스케줄링을 효율적으로 하지 못할 경우 H.223 프로토콜에서 매 타임 슬롯마다 전송 가능한 최대 크기의 데이터를 전송 버퍼에 채워주지 못해 전송 지연 시간이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 통신 스케줄링 기법을 제시한다. 이 통신 스케줄링 기법은 화상 프레임의 종류에 따라 크기가 크게 변한다는 사실에 기초해 H.223 프로토콜의 실행 비율을 임시적으로 증가시켜 지연시간이 늘어나는 것을 최소화하고 이로 인해 내부 버퍼 사용량을 줄일 수 있도록 한다. 또 수신 버퍼에 처리해야 할 데이터가 많은 경우, 임시로 H.223 프로토콜의 실행 비율을 증가시켜 불필요한 수신 지연 시간이 발생하지 않도록 한다. 실험은 내부 버퍼의 사용량은 제안한 통신 스케줄링 기법이 다른 통신 스케줄링 기법들에 비해 효율적으로 관리 되며 패킷의 손실률, 수신 단말기에서의 지연이 줄어드는 것을 보여준다.
본 논문에서는 CCD카메라로 입력 받은 다중 크기 및 활자체로 구성된 한글문서의 화상 데이터를 편집기에서 수정 가능한 문자로 변환시키는 시스템을 구현하였다. 먼저 Dynamic 이 진화 처리 과정을 거친 화상을 흑백 화소의 누적분포에 따라 문자단위로 분할한 후, 다양한 크기로 분할된 문자를 표준패턴 크기로 표준화 시켰다. 한글을 자소 간 공백 위치의 특징에 따라서 6가지 유형으로 분류한 후, 퍼지 이론을 접목시킨 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용해서 표준벡터와 입력된 글자의 특징벡터를 비교하여 문자로 인식하게 하였다. 각 6가지 유형에서 서로 다른 자소로 결합된 문자들을 30개 선정하여 여러 가지 활자체 및 크기에 적용해 본 결과, 모두 문서화가 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Home Automation을 위한 하드웨어와 제어용 프로그램의 개발에 목적을 두었다. Home Automation에 쓰인 하드웨어 부분에서는 8051 마이크로 컨트롤러를 사용했다. 본 논문에서 가장 중요한 부분은 플랜트끼리의 통신 알고리즘이며, 일반 가정용 IBM PC의 USB 포트를 이용한 화상 전달방법이다. 화상 전달에 필요한 DLL부분은 C++로 제작되었으며 전체적인 제어용 프로그램은 비주얼툴인 Visual Basic으로 제작하였다. 하드웨어는 각각의 플랜트에 따라 각각의 구동부가 있으며 몇몇 구동부에는 다중 통신을 위한 8051 마이크로 프로세서가 있다. 이 모든 장치의 데이터 흐름을 알 수 있도록 PC를 통해 디스플레이하며 PC와 직렬 통신을 통해 이 모든 것이 이루어진다.
연구목적 화상 환자의 방어 기제에 따른 외상 후 스트레스 증상의 정도를 알아보고자 이 연구를 수행하였다. 방 법 화상을 진단받은 환자 40명을 대상으로 사회 인구학적 특성, 화상 관련 특성, 한국판 사건충격척도 개정판(Impact of Event Scale-Revised, IES-R), 한국판 역학조사 우울증 척도(Center for epidemiologic studies depression scale, CES-D), 이화방어기제(Ewha Defense Mechanisms Test, EDMT)를 측정한 후 다중회귀분석을 실시하였다. 결 과 자아 확대적 방식으로 구성된 EDMT의 요인 2의 점수가 IES-R 점수와 통계학적으로 유의한 상관관계가 있었으며(β=-0.318, p=0.018), EDMT의 요인 2중에서는 통제(β=-0.299, p<0.05), 이타주의(β=-0.276, p<0.05)가 IES-R점수와 통계학적으로 유의한 상관관계가 있었다. 결 론 이 연구에서 화상 환자의 외상 후 스트레스장애는 통제, 이타주의 방어 기제와 상관성이 있었으며 화상 환자의 치료에 있어 방어 기제를 평가하는 것은 추후 외상 후 스트레스 장애의 심각도 판단에 도움을 줄 것으로 생각된다.
본 연구에서는 화상분석(image analysis)에 기반한 소프트 센서를 설계하고, 이를 색상-질감 특성을 가진 제품의 외관품질 자동분류에 적용하였다. 색상과 질감(texture)을 동시에 가진 화상을 분석하기 위해 다중해상도 다변량 화상분석(Multiresolutional Multivariate Image Analysis, MR-MIA) 기법을 이용하였으며, 자동 분류를 위한 감독 학습법(supervised learning)으로는 Fisher의 판별분석(Fisher's discriminant analysis)을 사용하였다. 잠재변수법의 하나인 Fisher의 판별분석을 사용하였기 때문에, 제품의 외관을 서로 다른 불연속적인 부류로의 분류할 수 있을 뿐 아니라, 연속적인 외관 변화를 일관적이고 정량적으로 추정함은 물론, 외관의 특성 해석 또한 가능하였다. 이 방법은 인조대리석 제조 공정에서 중간 및 최종 제품의 외관 품질을 자동으로 분류하는 데에 성공적으로 적용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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