본 논문에서는 보다 효과적이고 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 웨이브릿 변환 영역에서 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary)에서와 정상상태(stationary) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptual significant coefficients: PSC)를 선택하여 삽입한다. 워터마크 은닉을 위한 지각 모델은 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이것은 비정상상태와 정상상태의 통계적 특성을 이용하고, 국부영상 특성을 가진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. Stirmark benchmark test에 근거하여 여러 가능한 왜곡에 대한 실험에서 강인성과 비가시성에서의 우수함을 확인하였고, 비정상상태의 경우와 정상상태의 경우를 비교하였다.
본 논문에서는 범죄수사의 초동수사 기법으로 사용되고 있는 몽타주와 실물 사진과의 근사 영상 검색 알고리즘을 제안한다. 입력 몽타주를 얼굴인식 기법에 적용하여 이진영상화와 형태학적 필터로 영상의 잡음을 제거한 후 경계선을 추출하였다. 추출된 경계선 영상으로 레이블링 과정을 거친 후 얼굴의 중요 요소를 포함하는 특징얼굴을 구성한다. 특징얼굴은 웨이블릿 변환을 통해 다운 샘플링 된 LL대역의 계수로 변환되며, 고유값 연산을 통해 계수 매트릭스의 고유 값을 추출 한다. 입력 몽타주의 고유값은 같은 절차를 거친 실물 사진의 저장된 고유값과 계수의 분포를 비교한다. 실험 결과 몽타주와 유사한 실물 사진을 검색할 수 있었으며 영상의 크기 변화와 왜곡 및 압축에 견고한 비교 검색 결과를 얻었다.
누전차단기 설치 상태에서도 전기화재가 지속적으로 발생함에 따라 전기화재의 원인이 되는 전기 아크에 대한 관심이 증가하고 있는 실정으로 본 논문에서는 UL1699의 아크 저해시험(inhibition tests)에서 제시하고 있는 직렬 아크코장시험(Arc generator test)을 실시하고, 아크고장전류 분석방법으로 최근에 많이 사용되고 있는 이산 웨이블렛 변환을 이용한 3가지 분석방법에 대하여 아크고장전류 검출 확률을 분석하였다. 분석결과, (1) 근사계수 분석에 의한 최대치 변화율 실효치 변화율 분석방법은 46%의 검출 확률을 얻을 수 있었고, (2) 상세계수 분석에 의한 최대치 변화율 실효치 변화율 분석방법은 62%, (3) 근사계수 분석에 의한 잡음량 변화율 shoulder 변화율 분석방법은 100% 검출 확률을 얻을 수 있었다.
JPEG2000[1][2]은 DWT(Discrete Wavelet Transform)[3] 변환을 기반으로 하는 이미지의 새로운 표준으로 오류가 빈번히 발생하는 네트워크상의 전송을 위한 오류 제어 기법들을 제공한다. JPEG2000에서 제공하는 오류 제어 기법은 스트림 내에서 오류를 발견하고 오류 전파를 제어하지만, 손실된 웨이블릿 계수를 복원하지는 못한다. 본 논문에서는 DWT 변환 후 각 부대역 및 이웃의 상호 연관성을 이용하여 오류로 인해 손실된 웨이블릿 계수를 효과적으로 예측하여 이미지의 화질을 향상시키는 오류 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 무선네트워크 환경에서 모의 실험한 결과 기존의 오류 제어 기법보다 성능이 뛰어났고 특히 이미지 내의 변화가 적은 경우 부대역 및 이웃 웨이블릿 계수의 상호 연관성이 크므로 더욱 효과적인 성능을 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 변환된 영상의 압축 방법으로 사용되는 SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)을 이용하여 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하였다. 기존의 특정 대역에만 워터마크를 삽입하는 방법은 화질열화와 압축의 두 가지 문제점을 동시에 해결할 수 없었다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환된 영상의 계수 값이 동일한 방향을 갖는 부대역 간에 상관관계를 갖는 점을 이용하여 특정 대역이 아닌 중요 계수에만 워터마크를 삽입하므로써 강인성과 비 가시성이 증가되도록 하였다. 워터마크의 추출은 워터마크된 영상과 PN(Pseudo Noise)코드와의 계수 차를 이용하였으며, 워터마크가 삽입된 영상의 인증을 위해 통계학적인 접근 방법을 사용하였다. 실험을 통하여 워터마크가 삽입된 영상에 대해 손실 압축, 잡음, 크로핑, 리사이즈, 콜루션의 공격을 가한 결과 평균 유사도 값이 0.987의 높은 추출율을 보여 강인성을 입증하였다.
본 논문에서는 고정길이 코드화된 웨이블릿 계수에서 전송시 잡음 영향에 관한 연구이다. 비트평면 정보를 포함하고 있는 MAP(maximum a posteriori) 검출기를 이용하여, 전송된 코드워드 중에서 잘못 수신된 코드워드를 찾아내고 그 중에서 가장 오류가 심한 것을 결정한다. 그리고 한번 검출된 에러들로부터 복원시키는 방법을 제안하고 이진 대칭 채널을 통해 전송되는 스칼라 양자화 웨이블릿 계수를 이용해서 복원시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 선형계수확장 기반의 웨이블릿 워터마킹 기법을 제안하였다. 워터마크의 안정성을 위해 먼저 워터마크에 대해 Arnold 변환을 한 후, 선형계수확장을 적용하여 확대된 워터마크를 웨이블릿 변환 된 영상의 저주파대에 일정한 강도로 삽입하였으며 추출 시에는 기존 방법과 달리 F-노름(norm) 함수를 적용하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법은 충실도와 강인성 측면에서 우수한 특성을 가짐을 확인하였다.
본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.
본 연구에서는 SF$_{6}$가스의 전자이동속도를 더블히트파이프 실험장치를 이용하여 유도전류법에 의해 실험적으로 측정하였다. 그리고 전자수송계수의 정량적인 산출은 볼츠만 수송 방정식의 Backward-Prolongation을 이용하여 계산하고 해석하였다. 이때 전자에너지 분포함수와 전리 및 부착계수를 구하고 운동량변환단면적을 결정하였다. 그리고 실험적으로 측정된 SF$_{6}$가스의 전자이동속도와 계산된 전자수송계수를 비교 검토하여 해석함으로서 절연체의 기초적인 물성자료로 사용할 수 있다.
본 논문에서는 VP9 디코더에 대한 행렬 기반의 정수형 역변환 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 DCT(Discreste Cosine Transform), ADST(Asymmetric Discrete Sine Transform) 그리고 WHT(Walsh-Hadamard Transform)에 대한 알고리즘을 공유하며 버터플라이구조보다 하드웨어 리소스를 줄이고 제어하기 쉬운 하드웨어 구조이다. VP9 구글 모델 내 정수형 역변환은 버터플라이구조 기반의 정수형 역변환 구조를 가진다. 일반적인 버터플라이구조와는 달리 구글모델 내 정수형 역변환은 각 단계마다 라운드 쉬프트 연산기를 가지며, 비대칭 구조의 사인 변환을 포함한다. 따라서 제안하는 구조는 모든 역변환 모드에 대해 행렬계수 값을 근사하고, 이 계수 값을 이용하여 행렬연산 방식을 사용한다. 본 논문의 기술을 사용하면 역변환 알고리즘에 대한 모드별 동작 공유 및 버터플라이구조에 비해 곱셈기 수를 2배가량 감소시킬 수 있다. 그래서 하드웨어 리소스를 효율적으로 관리가 가능해진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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