• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.11-20
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• 2015

디지털 워터마킹은 복제되어 배포된 디지털 미디어의 저작권을 확인할 수 있는 전자적인 수단을 제공한다. 이미지에 관한 디지털 워터마킹 연구 분야에서는 그레이스케일 이미지에 대한 많은 연구 성과를 바탕으로 최근에는 실생활에서 광범위하게 사용되고 있는 컬러 이미지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 컬러 이미지는 그레이스케일 이미지에 비하여 각각이 그레이스케일 이미지에 대응될 수 있는 다수의 채널을 가지고 있다. 단순하게 그레이스케일 이미지에 적용되던 기법을 컬러 이미지의 한 채널에 적용하는 연구들도 많은데, 이 채널들 간에는 상관관계가 존재한다는 특성이 고려되지 못하고 있다. 이 논문에서는 DCT 도메인 상에서 컬러 이미지의 두 채널을 비교하여 생성한 특징(이미지 의존 워터마크)을 스크램블링 처리된 저작권 워터마크와 결합하여 워터마크 키를 생성하는 기법을 제시한다. 이 방법은 이미지에 어떤 변경도 하지 않는 제로-워터마킹의 일종으로서, 생성된 키는 워터마크를 호스트 이미지에 삽입하는 워터마킹 기법과 달리 이미지 왜곡이 없다는 장점이 있으며, 샤프닝, 블러링, JPEG 손실 압축, 축소/확대, 잘라내기 등을 이용한 공격에도 강인함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권7호
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• pp.768-774
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• 2010

흩어진 점 데이터의 집합으로부터 음함수 곡면을 생성하는 기법들이 다양한 과학과 공학 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 본 논문에서는 다중스케일 커널을 이용하여 2차원 점 데이터를 함수 형태로 표현하고, 이것이 실시간 데이터 액세스가 필요한 그래픽스 응용에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다. 전처리 단계에서 계산되고 저장된 함수 계수들을 이용해, 실시간 응용 프로그램에서 임의의 위치에 대한 함수 값을 액세스하는 과정은 기존의 연구 방법들과 유사하지만, 실시간 처리 과정에서 사용자가 원하는 섬세한 레벨의 함수 값을 자유롭게 선택할 수 있다는 점에서 본 기법은 다른 기법들과 차별된다. 내재적으로 다중해상도 표현을 지원하는 함수를 계산할 수 있는 것은 멀티 스케일 커널이 갖는 수학적인 특성에 기인하며, 이 커널은 2차원뿐만 아니라 n차원 데이터의 다중해상도 표현을 위해 확장가능하다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권6호
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• pp.1-7
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• 2004

본 논문에서는 2차원 양자 역학적 모델링 및 시뮬레이션(quantum mechanical modeling and simulation)으로써, 자기정렬 이중게이츠 구조(self-aligned double-gate structure)인 FinFET에 관하여 결합된 푸아송-슈뢰딩거 방정식(coupled Poisson and Schrodinger equations)를 셀프-컨시스턴트(self-consistent)한 방법으로 해석하는 수치적 모델을 제안한다. 시뮬레이션은 게이트 길이(Lg)를 10에서 80nm까지, 실리콘 핀 두께($T_{fin}$)를 10에서 40nm까지 변화시켜가며 시행되었다. 시뮬레이션의 검증을 위한 전류-전압 특성을 실험 결과값과 비교하였으며, 문턱 전압 이하 기울기(subthreshold swing), 문턱 전압 롤-오프(thresholdvoltage roll-off), 그리고 드레인 유기 장벽 감소(drain induced barrier lowering, DIBL)과 같은 파라미터를 추출함으로써 단채널 효과를 줄이기 위한 소자 최적화를 시행하였다. 또한, 고전적 방법과 양자 역학적 방법의 시뮬레이션 결과를 비교함으로써,양자 역학적 해석의 필요성을 확인하였다. 본 연구를 통해서, FinFET과 같은 구조가 단채널 효과를 줄이는데 이상적이며, 나노-스케일 소자 구조를 해석함에 있어 양자 역학적 시뮬레이션이 필수적임을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.339-346
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• 2000

의료 영상은 환자에 대한 해부학적인 진단 정보를 얻기 위한 영상으로 정확한 병변 인식과 판단을 위해서는 조직별 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 T1 강조 영상 그리고 T2 강조 영상, PD 영상의 특징을 상호보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 PD 영상으로부터 대뇌마스크를 획득하고, 대뇌마스크를 T1 과 T2, PD의 입력 영상에 씌워 각각의 대뇌 영상을 획득하여 T1과 T2, PD를 축으로 하는 3차원 공간상에서 스케일 스페이스 필터링과, 3차원 클러스터링을 이용하여 대뇌 내부조직에 해당하는 클러스터를 찾아서 분할에 이용한다. 대뇌 영상분할은 이들 클러스터의 중심 값을 FCM 알고리듬의 초기 중심 값으로 두고 FCM 알고리듬을 이용하여 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심 값을 계산함으로 초기 값의 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 분할 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권7호
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• pp.33-39
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• 2005

총구로부터 방출되는 폭발파에 대한 수학적 모델(GUNBLAST)을 수립하였으며, 폭발 하중에 대한 구조 응답 해석을 수행하였다. 폭발파는 자유영역 폭발파와 반사 폭발파로 구분되어질 수 있다. 본 연구에서는 스케일 기법을 이용하여 자유영역 폭발파 모델을 수립하였으며, 경사 충격파 이론과 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics) 계산을 통하여 반사 충격파를 계산하였다. GUNBLAST는 두 가지의 구조 모델에 적용되었으며 구조 표면으로부터의 총구거리 변화에 따른 폭발파 특성을 파악하기 위하여 평판에 대한 적용을 통하여 균일하중조건과의 비교를 수행하였다. 또한 MSC/NASTRAN을 이용하여 12.7mm 기총을 장착한 비행기 날개 모델의 과도 응답 해석을 수행하였다. 결과적으로 이러한 폭발파는 랜덤진동과 항공기에 탑재된 장비에 고주파의 손상을 일으킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.19-26
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• 2005

웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• 대한지리학회지
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• 제46권2호
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• pp.197-211
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• 2011

공간 상호작용의 복잡성, 공간적 재현과 모델링의 필요성에 의해서 공간 상호작용 데이터의 합역이 불가피하다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 공간 상호작용 데이터를 스케일을 달리하여 합역하거나 혹은 동일 스케일에서 합역 방식을 달리하여 합역하였을 때, 공간 상호작용 모델의 결과가 어떻게 달라지는지 평가하는 것이다. 공간 상호작용 데이터의 합역은 공간단위 수정가능성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem: MAUP)를 야기한다. 공간 상호작용 데이터의 합역을 위하여 무작위로 구역 시드를 선정한 후 인접한 공간단위를 할당하는 방법, 구역 시드와 공간단위 사이의 연구 가중 거리를 최소화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최대화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최소화하는 방법을 사용하였다. MAUP의 영향을 평가하기 위한 공간 상호작용 모텔로 기원지-목적지 제약 포아송 회귀 모델을 이용하였다. 분석 결과는 모델 잔차의 공간적 특성뿐만 아니라 파라미터 추정값, 적합도 등이 MAUP의 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 모델은 합역 방식 보다는 합역 수준에 더 민감하게 반응하였고, 모델에 대한 스케일 효과는 구획 방식에 따라 상이하게 나타났다.

• 감성과학
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• 제12권2호
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• pp.205-214
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• 2009

본 연구에서는 감성실내 공간 색채에 대한 연구로 심리설문반응과 생리신호 분석을 통하여 감성색채데이터 분석에 목적을 두었다. 생리신호반응 분석 중 뇌파측정과 SD 스케일법을 이용한 설문조사를 실시하여, 정성적인 감성어휘와 정량적인 감성생리신호 결과의 상호관계를 분석하였다. 본 연구의 색채에 대한 반응 실험은 30명의 피험자를 대상으로 하였으며, TeleScan Version 2의 분석틀과 SPSS 10.0 프로그램을 이용하여 측정 값을 분석하였다. 감성형용사 어휘 설문조사는 21쌍의 감성어휘로 SD(Semantic Differential) 스케일을 사용하여 측정하여 요인 분석과 분산분석을 실시하여 통계 처리하였다. 분석 결과 모든 요인에서 시각적 자극에 따른 반응 값에 유의한 차이가 발생하였으며(p<0.001), 자극 간에 요인 점수의 차이가 발생하는지 구체적으로 살펴보기 위해 사후분석(Duncan)을 실시하여 평균비교를 통한 색채와 뇌파의 관계를 분석하였다. 연구 결과 각 색채 자극은 관련 감성어휘를 갖고, 뇌파 검사에 의한 생리반응 특성을 갖는다. 이러한 연구는 감성에 따라 반응하는 감성 지능형 환경디자인에 중요한 데이터로 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 현대인의 건강에 대한 관심 증가에 따라 건강 증진 환경디자인에 도움을 줄 수 있는 색채 배색을 제안할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권6호
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• pp.446-454
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• 2009

다양한 영역 검출 및 형태 특징 추출 방법 중에서 MSER과 SIFT를 응용한 방법들이 컴퓨터비전 분야에 많이 사용된다. 하지만 기존의 SIFT를 이용한 특징 추출 방법은 자기 변화에 민감한 특성을 지니며, MSER 방법은 이미지의 크기 변화에 민감하고, 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 어려움이 많다. 본 논문에서는 스케일 피라미드, MSER 그리고 어파인(affine) 정규화 과정 등을 이용한 영역 특징 서술자를 제안한다. 제안한 방법은 어파인 정규화 방법과 스케일 피라미드를 사용하기 때문에 이미지의 크기, 회전 및 자기 변화에 불변하다. 다양한 이미지들을 이용하여 실험하고, 실험 결과에서 제안한 방법이 SIFT, PCA-SIFT, CE-SIFT 그리고 SURF 방법에 비해서 각각 20%, 38%, 11%, 24% 이상 좋은 이미지 검색 성능을 보이고 있다.