본 논문에서는 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡은 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 식별자 영역을 제외한 잡음 영역을 전체 영상의 평균 픽셀값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이에 ART2를 적용하여 은닉층의 노드를 생성하고, 은닉층과 출력층 사이에 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
디지털 영상 처리 분야에서 잡음 제거는 활발히 연구되어오고 있으며, 최근에는 블록 기반의 잡음 제거 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 저계수행렬 근사 기반의 잡음 제거 알고리즘은 WNNM(Weighted Nuclear Norm Minimization)과 블록 기반의 잡음 제거 방법을 적용하여 잡음 제거 방법에 대한 잠재력을 입증했다. 그러나 저계수행렬 근사 기반의 잡음 제거 알고리즘은 영상복원 과정에서 의도치 않은 아티팩트를 발생시킨다. 본 논문에서는 STFT(Short Time Fourier Transform)을 이용해 영상을 분석하여 기존 알고리즘에서 발생하는 아티팩트를 적응적으로 최소화시키는 방법을 제안한다. 성능을 확인하기 위해 다양한 잡음정도를 포함하는 영상에서 실험하였으며, 비교를 통해 제안된 방법이 기존의 잡음 제거 알고리즘보다 효과적으로 잡음을 제거하는 것을 확인했다.
전 세계적으로 방송사 및 영상 관련 기관들의 비디오 기반 시스템이 디지털로 전환되고 있다. 이송 과정에서 발생하는 디지털 드롭아웃은 콘텐츠의 질을 낮추게 만든다. 게다가 디지털 드롭아웃에 초점이 맞춰진 연구가 매우 미미하며 기존 방법들로 해결하기에는 한계점이 존재한다. 상기 이유로, 우리는 디지털 드롭아웃 블록이 가지는 독특한 패턴들의 주파수 특성을 강조할 수 있도록 이산 코사인 변환 (Discrete Cosine Transform) 계수를 기반으로 하는 새로운 특징표현 방법을 제안한다. 또한, 분류를 위해 특징 벡터를 효율적으로 활용할 수 있는 SVM 기반의 오류블록 분류방법을 활용한다. 더 나아가 이 방법은 기존 방법들의 프레임 간 연속성을 이용해 발생하는 문제점들을 극복하였다. 단독 프레임의 정보만을 이용함으로써 빠른 물체의 존재하에서도 동작이 가능하고, 특정 모델이나 추정이 필요하지 않아 최소의 복잡도 하에 오류 검출이 가능하다.
Holland가 제안한 단순 유전자 알고리즘은 다원의 자연선택설을 기본으로 한 군 기반의 최적화 방법으로서, 이론적 기반으로는 스키마 정리와 빌딩블록 가설이 있다. 단순 유전자 알고리즘(SGA)이 이러한 이론적 기반에도 불구하고 여전히 일부 문제에 있어서 최적해로의 수렴을 보장하지 못하고 있다. 따라서 최근에 두 개의 집단이 서로 상호작용을 하며 진화하는 공진화 방법에 의해 이러한 문제를 해결하려고 하는데 많은 관심이 모아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 공진화 방법이 잘 동작하는지에 대한 이론적 기반으로 확장 스키마 정리를 제안하고, SGA에서는 해결하지 못하는 최적화 문제, 예를 들면 deceptive function,에서 SGA와 공진화에 의한 방법을 비교함으로써 확장된 스키마 정리의 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 DCT의 DC 성분에 워터마크를 삽입하여 강인성을 갖는 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 8$\times$8 블록 DCT를 수행하였으며, 사용한 워터마크 신호는 평균 0, 분산 1 및 길이가 1000인 정규분포 랜덤시퀀스이다. 작은 값을 갖는 워터마크 신호와 질감 영상영역에서 DC성분에 워터마크 신호들을 삽입하였다. 제안한 방법의 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안 방법의 강인성이 기존의 디지털 워터마킹 방법보다 우수한 방법임을 확인하였다.
본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
상수관망 시스템의 목적은 수요자에게 양적으로 안정하고 질적으로 안전한 용수를 적정 수압으로 공급하는 것이다. 그러나, 상수관망 시스템은 노후화, 시공 중 파손 등 다양한 내 외적 요인들에 의해 파괴가 불가피하며, 이를 복구하는 과정에서 단수는 필연적으로 발생하게 된다. 단수피해를 효율적으로 감소시키는 방법은 인근 배수블록과의 비상연계를 실시하는 것이다. 비상연계란, 관망의 파손 등 비정상상황 발생 시 단수구역에 용수를 공급하기 위해, 인접한 배수블록과 연결된 비상관로를 운용하여 인접 배수블록으로부터 단수구역에 용수를 공급하는 것을 의미한다. 본 연구에서는 비상연계 시 연계공급을 실시하는 배수블록에서의 문제점이 아닌 연계공급을 받는 배수블록에서의 문제점을 실제 A시 관망을 바탕으로 분석하고, 이에 대한 해결책을 제안하였다. 실제 A시에서는 직경 600mm 간선관로(수지식)의 파손으로 2지 배수블록 하단부가 단수되는 사고가 발생하였다. 이에 단수피해를 최소화하고자 인근 배수블록인 1지 배수블록과의 비상연계를 실시하였으나, 2지 배수블록 하단부의 말단부분에서 고압이 발생하고 관로 파손과 같은 추가적인 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 A시에서 실시한 비상연계 시나리오를 구축한 후 수원에서의 유한함을 고려할 수 있는 A-PDA 기반 수리해석을 실시하여 대한 고압발생의 원인을 분석하였다. 고압 문제의 원인은 연계 공급을 실시하는 1지 배수블록과 2지 배수블록간의 고도차에 의해 발생한 것으로 사료되며, 이에 대한 해결책으로 감압밸브 추가 설치, 주요 관로 복수화 방안을 제시하였다. 이후 각 해결책에 따른 모델을 구축한 후 수리해석을 실시하여 해결책이 상수관망에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 실제 관망에서 비상연계 시 발생한 문제를 분석함으로써 비상연계 시스템 구축 시 추가적으로 발생 가능한 문제 및 해결방안을 제안하였다.
비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 프레임 간 화소 밝기와 객체 이동은 높은 탐지율을 보장하는 샷 탐지 알고리즘이 극복해야할 문제이다. 본 논문에서는 프레임의 블록화 및 객체의 이동과 프레임의 밝기를 고려하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 먼저 연속하는 두 프레임 사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려하여 계산된 히스토그램과 밝기 차이를 반영하는 모폴러지 팽창 연산을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로 화소 밝기 차를 보상한 프레임 블록의 화소정보와 프레임의 전역적인 밝기 히스토그램의 변화를 함께 이용하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 국가기록원 소장 비디오 데이터에 대한 실험에서 화소 또는 히스토그램 기반 알고리즘에 비해 높은 샷 탐지율을 보였다.
불능 차분 특성은 해당 블록 암호를 랜덤 치환과 구별을 해주며, 키 복구 공격에도 사용될 수 있다. 최근 Cui 등이 ARX 기반 블록 암호에 대해 Mixed-Integer Linear Programming(MILP)를 이용해서 자동화된 불능 차분 특성 탐색 방법을 제안하였다. Cui 등이 제안한 방법을 개선하면 기존에 방법에 비해 더 적은 선형 제약식을 이용하여 기존 방식으로 찾지 못하는 불능 차분 특성까지 추가 되어 더 많은 불능 차분 특성을 찾아 낼 수 있다. 수정한 방법을 이용하여 SPECK family와 LEA에 적용하였다. SPECK32, SPECK48, SPECK64, SPECK96에 대해 7-라운드, SPECK128에 대해 8-라운드 불능 차분 특성을 찾아내었다. 이 불능 차분 특성은 모두 새롭게 발견된 것이다. LEA에 대해서는 기존의 10-라운드인 불능 차분 특성을 포함한 새로운 10-라운드 불능 차분 특성을 찾아내었다.
본 논문에서는 지역 특성에 기반한 주파수 영역에서의 비선형 외삽법을 통한 영상 복원 기법을 제안한다. 기존의 비선형 외삽법은 객체의 경계 부분에서 링잉(ringing) 현상이 발생한다는 단점이 있다. 제안된 영상 복원 기법은 기존의 단점을 보완하기 위해 영상의 지역적 특징을 고려하는 적응적 복원 기법을 도입하였다. 즉, 열화된 영상을 일정 크기의 블록으로 나누고, 각 블록의 특성을 파악하여 단순한 영상을 포함한 블록, 한 개의 경계를 포함한 블록, 그리고 복잡한 영상을 포함한 블록으로 구분한다. 각 블록의 특징에 따라 적응적인 비선형 외삽법을 적용하여 영상을 복원한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 방법보다 주관적, 객관적 관점에서 향상된 화질을 갖는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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