디지털 기술을 이용한 유물의 문양표현 방법은 크게 디지털 탁본기술과 디지털 명암기술의 두 가지가 있다. 디지털 탁본기술은 유물에 새겨진 명문이나 문양을 원형의 훼손 없이 3차원으로 스캐닝하고 이를 객관적 수치로 입체화시켜 명암효과를 표현함으로써 디지털 탁본 데이터를 구축하여 육안으로 확인하기 어려운 원래의 명문이나 문양을 명확하게 나타낼 수 있는 디지털 기술을 말한다. 디지털 명암기술은 유물 표면의 유리질 피막으로 인해서 대상물의 깊이정보를 계산할 수 없는 경우 3차원으로 스캐닝하고 이를 실감이미지 맵핑기술을 응용하여 디지털 명암이미지를 생성하는 디지털 기술을 말한다. 디지털 탁본기술은 주로 토기나 기와 그리고 비석 등 음각 또는 양각으로 표현된 명문이나 문양을 표현하는데 유용하며, 디지털 명암기술은 디지털 탁본기술이 적용될 수 없는 자기나 유리 등의 유물에 효과적으로 이용될 수 있다.
고사양 디지털 카메라를 내장한 스마트 기기의 보급이 급격하게 증가하면서 고해상도 영상의 품질을 개선하는 기능이 중요해지고 있다. 모바일 기기의 제한된 자원과 영상의 정보량을 감안하면 지나치게 복잡하지 않은 알고리즘을 선택해야 하고 가능한 효율적인 구현 기술을 사용해야 한다. 영상의 질을 향상시키는 기법 중 간단하면서도 널리 사용되는 기술은 명암 값 분포를 조절하는 명암비신장 (contrast stretching) 기법이다. 안드로이드 스마트폰의 경우, 구현 기술로는 가상 머신 위에서 동작하는 자바 라이브러리, JNI (Java Native Interface) 기반 원시 (native) C/C++ 구현 기술, 그리고 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 기법이 적용된 NEON 구현 기술 등이 있다. 이 연구에서는 이 세 가지 기술을 선형 명암비신장 연산, 그리고 평활화 명암비신장 연산에 적용하여 그 성능을 실증적으로 비교 분석하였다. 그 결과 원시 C/C++과 NEON 라이브러리의 실행 속도는 자바 라이브러리 실행 속도에 비해 각각 56-78배, 50-76배 빠르다는 점을 확인하였다.
고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.
고성능 저가의 디지털 인쇄기기의 출현으로 불법적인 위변조가 사회적인 문제로 대두되고 있고, 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 컬러 디지털 인쇄기기를 판별하기 위한 디지털 포렌식 기술을 제안한다. 컬러 디지털 인쇄기기는 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에, 출력물에 작은 차이가 존재한다. 이와 같은 차이점을 활용하면, 임의의 주어진 출력물에 대해 어떠한 인쇄기기로 출력되었는지 구별이 가능하다. 제안하는 방법에서는 차이점을 구별하기 위하여 출력물을 스캔한 디지털 이미지에 대해 이산 웨이블릿 변환을 수행하여 계산한 고주파 영역을 추출한다. 이에 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산한 후에 행렬 데이터의 표준편차, 첨도, 왜도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출된 특징을 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 디지털 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 총 2,597장 이미지와 7대 프린터(HP, Canon, Xerox DCC400, Xerox DCC450, Xerox DCC5560, Xerox DCC6540, Konica)를 가지고, 기존 알고리즘과 비교 분석하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기를 판별하는데 있어서 평균 96.9% 정확률을 보였다.
고성능의 보급형 디지털 영상장비와 레이저프린터의 보급으로 인해 인쇄물의 불법적인 위변조가 사회적 문제로 대두되고 있고, 관련 범죄 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 디지털 포렌식 기술에 기반한 촬영 및 인쇄기기 식별 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인쇄기기별 특성에서 기인하는 인쇄물의 노이즈 특성을 이용해 인쇄기기를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 이산 웨이블릿 변환과 위너 필터를 이용한 노이즈 특성 추출 방법을 설명하고, 추출된 노이즈 특성에서 명암도 동시발생 행렬을 계산하고 왜도, 첨도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출한 특징을 서포트 벡터 머신에 적용하여 디지털 인쇄기기의 제조사와 모델을 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였고, 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비하여 높은 정확률을 나타냄을 보였다.
농도계와 분광광도계 등 색상을 디지털화해 표현해 줄 수 있는 측색 장비의 수요가 늘고 있다. 이러한 변화는 갈수록 까다로워지는 고객의 요구에 대한 인쇄회사의 대응으로 고객과의 대화에 있어 감각이 아닌 쌍방향 정확한 정보 교환이 가능한 수치로 이야기하게 되었다는 점에서 큰 의미가 있다. 고품질 인쇄에 대한 욕구도 늘어나고 있는 CTP 출력과 비슷한 증가추세를 보이고 있는 인쇄 및 출력회사에서의 측색장비 사용 빈도수는 고객의 요구, 그리고 인쇄회사 스스로의 생존을 위해 향후 그 사용 빈도수가 점차 늘어날 것으로 보인다. 국내 인쇄업계의 명암을 확실하게 보여줄 농도계에 대해 알아보았다.
기업용 애플리케이션의 개발과 운영과정에서 기본이 되는 소프트웨어인 DBMS는 10년을 주기로 새로운 형태의 제품이 시장에 선보이는 양상을 보인다. 지난 60년대 주로 IBM 기종에서 많이 사용됐던 계층형 DBMS는 70년대 초 네트웍 DBMS를 거쳐 70년대 후반 관계형 DBMS로 발전해 왔다. 국내 시장도 이러한 세계적인 흐름과 비슷한 추세로 기술과 제품들이 선보였으며, 현재 DBMS 시장은 RDBMS가 주류를 이루고 있다. 국내에 RDBMS가 전파되던 79년을 기점으로 초기 시장 개척에서 현재의 모습에 이르기까지 성장의 뒤안길에 묻혀 있는 명암을 재조명한다.
본 논문은 조영 영상에서 유동적인 배경의 텍스쳐 분석을 통한 DSA(Digital subtraction Angiography: 디지털 혈관조영술)기반의 관상동맥 검출방법에 대해 기술한다. DSA 방법은 조영제를 투입하기 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 이 방법의 큰 단점은 배경의 움직임에 민감하고, 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오검출이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임으로 인한 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 성능 평가를 위하여 다섯 환자의 임상 관상동맥 조영 영상을 사용 하였다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 배경을 혈관으로 인식하는 오 인식률에서 약 $2\%$정도의 안정적인 결과를 보여주며, 정확도는 증가하였음을 알 수 있다.
오늘날의 디지털영상 제작기술의 발전과 더불어 3D 이미징 기술은 첨단 TV와 컴퓨터에 응용되고 있으며 3D 입체 영상 제작 기술에 대한 연구, 개발이 활발히 진행되고 있다. 2009년 개봉한 제임스캐머런(James Cameron)감독의 3D입체영화 '아바타' 흥행 이후 3D 입체영상에 대한 관심이 대두 되고 있는 상황에서 본 연구는 최근 대두되고 있는 입체영상제작에 있어서 후반제작 공정상 색 보정이 입체의 깊이감에 미치는 영향을 실험하였다. 기존 영상제작 후반작업에서의 색 보정과정을 3D입체영상 제작과정에 적용하여, 입체감 변화에 대한 데이터를 측정하고 이를 통하여 3D 입체영상 제작에 있어서 효과적인 영상처리프로세스에 대한 정보를 제공하는 것이 연구의 목적이다. 입체영상에서 색과 명암대비가 입체의 깊이감을 인지하는데 영향을 줄 수 있다는 가정을 전제로 색 보정 실험을 하였다. 입체감, 공간감, 깊이감의 변화에 대한 피 실험자 반응을 종합하여 입체감이 상승하는 결과를 확인 할 수 있었다. 본 실험을 통하여 도출된 결과를 적용하여 15분 분량의 입체홍보영화를 제작 하였으며, 후반제작과 정상에서 색 보정 작업 결과가 입체를 인지하는 깊이감에 영향을 미치는 것으로 확인됐다. 본 연구의 실험은 평행리그와 직교리그를 통하여 촬영된 좌측영상과 우측영상의 영상이미지를 실험 데이터로 사용하였으며 편집과정에서 컨버전스와 입체감을 수정한 후에 후반제작에서 색 보정 작업을 통하여 명암대비를 높였다. 그 결과 영상의 공간감과 깊이감, 그리고 돌출감이 증가한 영상을 제작 할 수 있었다.
번호판 인식 작업은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자인식의 세 단계를 거쳐 이루어진다. 이 가운데 번호판 영역분할은 번호판 인식의 가장 핵심이 되는 부분이면서 또한 처리 시간이 가장 많이 소요되는 부분이다. 본 논문은 다양한 도로 주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 차량영상을 대상으로 번호판 영역을 효과적으로 추출하는 방법에 관해 기술한다. 접근방법은 번호판 영역의 가로 명암 값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 문자 폭, 배경영역과 문자 영역의 명암차를 조사하여 문자 영역임을 확인하고, 문자와 문자 사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 확인한다. 또한 번호판 영역 추출 과정에서 배경영역과 문자 영역의 명암차를 이용하여 번호판의 종류를 구분한다. 본 연구는 새로운 유럽형 번호판을 포함한 국내 번호판에 대하여 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역 추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간으로 처리함으로서 실용적 응용이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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