본 논문에서는 인쇄물의 위조방지를 위해 에러에 강한 디지털 워터마킹을 제안한다. 제안한 알고리즘은 워터마크 삽입을 위해 먼저 원영상을 웨이브릿 변환하여 근사(approximation) 이미지를 얻고, 워터마크는 근사 이미지의 DC계수를 제외한 중요한 DCT계수에 삽입된다. 워터마크의 강건도 향상을 위해 에러정정코드와 반복을 적용하고, 디지털 기기사이의 변환에 의한 차이를 줄이기 위해 CIE Lab 칼라 공간을 사용하였다. 표준 칼라 영상을 사용하여 실험한 결과, 기존 방법에 비하여 적은 반복으로도 비트에러가 발생을 감소하였으며, 알고리즘은 1차의 프린트 스캔에서는 robust 하고 2차의 프린트 스캔에서는 fagile 한 성격을 나타내었다, 본 알고리즘은 여권, 지폐, 신분증, 면허증등과 같은 인쇄물의 위조방지에 이용될 수 있다.
기존의 영상 부호화 표준들보다 높은 압축 성능을 얻기 위해 부호화 효율 측면에서 우수한 기술들이 가장 최근에 완성된 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에 채택되었다. 가변 블록 단위의 움직임 예측/보상과 다양한 방향성을 통한 화면 내 예측 방법 등의 영상 부호화 기술들의 발달에도 불구하고, 이산 여현 변환은 초기 영상 부호화 표준에서부터 계속적으로 사용되고 있다. 일반적으로 실제 영상 신호가 부호화될 때 생성되는 잔여 신호의 상관 계수 값은 0.5 미만이다. 하지만, 이러한 상관 계수 값의 범위는 이산 여현 변환이 최적의 성능을 나타내는 범위가 아니며, 상관 계수의 범위가 -0.5에서 0.5일 경우 차선의 변환인 이산 정현 변환이 이산 여현 변환과 함께 영상 호화에 사용될 수가 있다. 본 논문에서는 이산 정현 변환과 H.264/AVC에서의 정수 여현 변환 중 최적의 변환을 율-왜곡 최적화 과정을 이용하여 선택적으로 사용하는 선택 변환을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 H.264/AVC의 JM 10.2와 비교하여 상대적으로 높은 비트율에서 최대 0.71 dB의 BD-PSNR 향상을 얻을 수가 있었다.
종속변수와 설명변수 사이의 관계가 선형이 아닌 경우에는 비선형 관계를 반영할 수 있는 다항회귀분석을 이용하여 회귀분석을 수행한다. 한편, 다항회귀분석에는 설명변수의 거듭제곱항들이 설명변수에 추가되므로 설명변수들 사이에 상관관계가 발생하여 다항회귀모형의 성능 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 PGF 수치역변환 문제를 사례로 하여 주성분회귀분석을 통해 다항회귀분석의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있음을 보인다. 본 논문에서는 PGF의 정의를 이용하여 PGF를 다항회귀분석으로 모형화한다. 다항회귀분석을 이용하여 PGF 전개식의 회귀계수를 추정하면 회귀계수의 추정 자체가 불가능하거나 계수 추정의 정확성이 저하되는 문제가 발생한다. 이 경우 다항회귀분석에 주성분회귀분석을 적용하면 계수 추정의 정확도가 극적으로 향상되어 다항회귀분석의 계수 추정 시 발생하는 문제를 해결할 수 있음을 밝힌다.
본 논문은 EZW 알고리즘의 특성을 이용하여 영상의 중요 부분을 추출하는 방법과 이 방법에 의해 중요 부분이 추출 되었을 때에 중요 계수에만 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 웨이블릿 변환 후 제로 트리 코딩을 하여 중요 계수를 검출하고, 검출된 중요 계수에 워터마크 이진 영상을 삽입하였다. 기존의 방법들은 각 대역내 계수들간의 상관 관계를 이용하여 워터마크를 삽입한 반면, 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 영상의 계수 값이 동일한 방향을 갖는 대역 사이에서 상관관계를 갖는다는 점을 이용하여 워터마크를 삽입하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방식에 비하여 각종 공격에서의 강인함을 보였으며 점진적 전송이 요구되는 분야와 영상 자료를 검색하는 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
렌즈 설계에 적합한 감쇠계수를 결정하는 방법을 연구하였다. 구해진 감쇠계수를 additive 감쇠최소 자승법에 도입하였을 때, triplet형 사진렌즈 설계에서 최적화 과정의 수렴성과 안정성에 관해서 조사하였다. 오차함수의 Jacobian 행열의 곱에 대한 고유값을 SVD(singular value decomposition)를 통해 구한 후 고유값들의 중간치를 적합한 감쇠계수로 결정하였다. 적합한 감쇠계수를 이용하여 triplet형 사진렌즈를 최적화한 결과 수렴성과 안정성이 향상되었다. 직교변환 방법으로 Jacobian 행열의 해를 구하면 정규 방정식을 사용하여 해를 구할 때 발생하는 수치적 부정확성을 개선할 수 있었다. 적합한 감쇠계수 선택법과 Jacobian 행열의 직교변환 방법을 같이 사용하는 것이 고차의 항들을 가지는 비구면 렌즈 설계에 유용함을 알 수 있었다.
웨이블릿 축소 기법으로 영상신호의 잡음을 제거할 때, 웨이블릿 계수들이 상관관계를 갖는 경우 잡음제거 효과가 저하된다. 멀티웨이블릿 변환된 계수 들은 사전 필터의 영향으로 상관관계를 갖게 된다. 이러한 문제점을 해결하기위해 V Sterela에 의해 Universal 경계 값 적용을 위한 사전 필터를 새로 설계하거나 가중 값을 적용하는 기법이 제시되었다. 본 논문에서는 멀티웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 축소 기법의 잡음제거 효과를 향상시키기 위해, 대역의 계수를 추정된 잡음편차로 나누는 계수 정규화기법을 Universal, SURE 및 GCV 경계 값에 적용하여 잡음을 제거하는 시도를 하였다. 각 경계 값들에 대한 PSNR을 비교하여 이 기법의 실용성을 확인하였다.
본 연구에서는 주파수 직접변환방식의 변조부의 채널이득/위상불균형과 국부발진누설 등의 에러보정방법을 제 안하였다. 채널불균형보정은 직교변조기에서 시험신호를 전송한 후 수신된 전력을 이용하였다. 이 방법을 적용하면 전송채널의 영향을 적게 받으므로 적응알고리듬을 주파수에 따른 위상불균형변환도 쉽게 보정할 수 있다. 본 연구에서 적용한 보정 얄고리듬(반복계수=11)은 기존의 알고리듬(반복계수=43)에 비해 보다 빠르게 수렴하고 있응을 확인하였다. 수치해석 결과국부발진누설올고려하지 않은경우는 DC-옵셋 및 채널이득/위상 불균형 보정계수와 반복계수는 각각($f_1$ = -0.0199999. $f_2$= -0.050001)과 ($C_{22}$ =0.9133. $C_{12}$= -0.0524. N= 13) 수렴하였으나, 국부 발진누설을 고려한 경우 보징계수는($f_{1}$ = -0.02,$f_{2}$ -2.2476)과 ($C_{22}$=0.9133, $C_{12}$= - -0.0524. N = 16)로 수렴하였다.
실시간으로 여러 시계열 데이터를 수집, 저장하는 데는 많은 저장 공간을 요구하게 된다. 이러한 공간 문제를 해결하는 방안으로, 이산 코사인 변환 압축에서 가변 샘플 크기를 사용하는 방안을 제안하였다. 시계열 데이터 셋은 값의 변화가 작을수록, 그리고 변화의 빈도가 낮을수록 압축률이 높아지는 특성을 가지고 있으며 이러한 특성을 잘 반영할 수 있는 척도로 변동 계수와 인접 요소 간 변동성 계수를 사용하여 가변 샘플 크기를 결정하는 데 사용하였다. 여러 실제 데이터 셋을 대상으로 시험한 결과, 두 방식 모두 양호한 압축률을 보이고 있다. 그러나 인접 요소간 변동성 계수 기반 압축 방식이 변동 계수 기반 방식 보다 샘플 크기 결정 방식이 훨씬 간단할 뿐만 아니라 보다 나은 압축률을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 오디오 부호화기의 양자화 된 주파수 계수 인덱스를 무손실 부호화 하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 무손실 부호화기는 계수의 통계적 특성을 이용하여 허프만 부호화 하고 있으나 간단한 구조로 인하여 최고의 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 비트 플레인 변환과 런렝스 부호화 기술을 사용하여 성능이 향상된 새로운 주파수 계수의 무손실 부호화 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 주파수 계수의 양자화 인덱스를 비트 플레인 변환을 거쳐 상관도가 높은 1차원 비트열로 변환하고 이를 런렝스 부호화 하고 최종적으로 런렝스 심볼을 허프만 부호화 한다. 또한 주파수 대역을 크게 3개의 구역으로 나누고 각 구역에서 비트 플레인 부호화 방법을 선택적으로 사용하도록 하여 성능을 추가로 향상시킨다. 제안한 무손실 부호화 성능을 엔트로피에 의한 이론적 비트 수로 측정하면 기존의 AAC 무손실 부호화에 비하여 최대 6% 성능 향상을 제공한다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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