본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.
평판 디스플레이 부품시장 및 관련 개발장비 시장의 확대에 따른 백라이트 생산업체들의 수가 크게 증가했음에도 불구하고 LCD부품의 색재현에 좋지 못한 영향을 끼치는 백라이트 표면의 이물이나 백점, 스크래치와 같은 결함검사는 여전히 작업자의 육안에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 육안검사에서는 작업자의 신체상태나 작업능력에 따라 검사정밀도와 검사속도 등이 달라질 수 있기 때문에 검사품질의 일관성을 유지시키기 어려울 뿐만 아니라 전체 공정의 효율도 저하시킨다. 본 연구에서는 백라이트 표시면치육안 결함검사를 자동화할 수 있는 백라이트 표면결함 검사시스템 개발에 관해 연구하였으며, 이를 위해 컴퓨터비젼시스템을 구성하고 검사공정을 위한 운용프로그램과 검사작업에 필요한 작업자 인터페이스 그리고 결함정보 추출을 위한 영상처리모듈을 구현하였다 또한, 이진화된 결함화소들 간의 연결구조로부터 고립된 결함영역을 추출하기 위해 레이블 테이블과 결함 인덱스를 사용한 레이블링 알고리즘을 고안하였다. 본 검사시스템의 검사성능을 평가하기 위한 실험결과, 시각적으로 식별가능 한 모든 결함영역이 검사시스템에 의해 검출됨에 따라 본 연구의 검사시스템이 작업자의 육안검사를 대체하기에 만족할만한 성능을 보임을 착인 할 수 있었다.
본 논문에서는 디지털화된 형태로 취득 및 저장된 홀로그램 신호를 부호화하는 새로운 기술을 제안한다. 디지털 홀로그램의 독특한 특성을 파악하여 적절한 형태의 데이터로 변환한 후에 현재 널리 사용되고 있는 표준 압축 기술들에 적용하고자 한다. 전처리과정 이후에 부호화를 위해 추출된 홀로그램은 위치적인 다시점 특성을 이용하여 분할된다. 분할된 홀로그램은 2차원의 여러 시점에서 객체를 촬영한 것과 유사한 특성을 보인다. 시각적으로 잡음과 유사한 형태로 관찰되는 홀로그램의 회절 패턴은 그 자체로써 압축에 이용하기 어렵다. 따라서 홀로그램 생성 원리와 유사하면서 고속 변환이 가능한 2차원 DCT (Discrete Cosine Transform)를 이용하여 분할된 홀로그램을 주파수 변환한다. 주파수 변환된 분할 영역들은 시간적 및 공간적 상관도에 따라서 3차원 스캔 과정을 거치면서 하나의 비디오 스트림으로 구성된다. 비디오 스트림의 한 프레임에 해당하는 분할된 영역들은 다양한 범위를 가지는 계수들로 구성되는데 이를 재구성한 후에 부호화 알고리즘을 이용하여 압축한다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 16배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다.
빠른 디자인 공간 탐색 (Design space exploration)은 응용 프로그램의 동작을 구현하기 위한 임베디드 시스템을 디자인하는데 매우 중요하다. Time-to-market이 디자인의 주관심사가 되어감에 따라 ASIP(Application specific instruction-set processor)에 기반한 접근 방식이 디자인 방법론적으로 중요한 대안이 되고 있다. 이러한 접근 방식에서는 타깃 프로세서의 ISA(Instruction set architecture)를 코드 크기와 실행 속도 측면에서 응용 프로그램에 가장 적합하도록 변경한다. 본 논문의 목적은 우리의 새로운 재겨냥성 컴파일러를 소개하고, 많이 알려진 디지털 신호 처리용 응용 프로그램을 위한 ASIP 기반 디자인 공간 탐색에서 컴파일러가 어떻게 활용될 수 있는지 설명하고자 하는 것이다. 새롭게 개발된 재겨냥성 컴파일러는 이전의 재겨냥성 컴파일러의 기능을 제공할 뿐만 아니라 application 프로그램의 특징을 시각화하고 application 프로그램의 프로파일된 결과를 제공하므로 application의 성능을 증가시키기 위해 어떤 명령어들을 넣어야 하는지를 결정하는데 도움을 준다. 재겨냥성 컴파일러의 ADL(Architecture description language)를 이용하여 타깃 프로세서의 초기 RISC-style ISA을 기술하고, 컴파일러가 응용 프로그램을 위한 어셈블리 코드를 더 최적화할 수 있도록 응용 프로그램에 특화된 명령어를 ISA에 점진적으로 추가해 나간다. AC3 오디오 codec을 위한 실험 결과로부터 우리는 32%의 성능 증가와 20%의 프로그램 크기 감소를 얻을 수 있는 6개의 새로운 특화 명령어를 빠르게 찾을 수 있었다. 따라서 우리는 고성능의 재겨냥성 컴파일러는 특정 응용 프로그램을 위한 새로운 ASIP의 빠른 디자인을 하기 위한 중요한 핵심이라는 것을 확인할 수 있었다.
정기예금 가입 여부 예측은 은행의 대표적인 금융 마케팅 중 하나로, 은행은 다양한 고객 정보를 활용하여 예측 모델을 구성할 수 있다. 정기예금 가입 여부의 분류 정확도를 향상하기 위해, 많은 연구에서 기계학습 기법들을 이용하여 분류 모델들을 개발하였다. 하지만, 이러한 모델들이 만족스러운 성능을 보일지라도 모델의 의사결정 과정에 대한 근거가 적절하게 설명되지 않는다면 산업에서 활용하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 설명 가능한 정기예금 가입 여부 예측 기법을 제안한다. 먼저, 테이블 형식에서 우수한 성능을 도출하는 의사결정 나무 기반 앙상블 학습 기법인 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost, LightGBM을 이용하여 분류 모델들을 개발하고, 10겹 교차검증을 통해 모델들의 분류 성능을 심층 분석한다. 다음으로, 가장 우수한 성능을 도출하는 모델에 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 고객 정보의 영향도와 의사결정 과정 등을 해석할 수 있는 근거를 제공한다. 제안한 기법의 실용성과 타당성을 입증하기 위해, Kaggle에서 제공한 은행 마케팅 데이터 셋을 대상으로 모의실험을 진행하였으며, 데이터 셋 구성에 따라 GBM과 LightGBM 모델에 SHAP을 각기 적용하여 설명 가능한 정기예금 가입 여부를 위한 분석 및 시각화를 수행하였다.
분광법을 이용한 비파괴 신선도 측정 연구들이 여러 차례 진행되어 왔지만, 기실과 신선도 간의 연구가 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 비파괴 방식으로 계란 내부의 기실을 시각적으로 계측하며 정량화하는 시스템을 개발함에 목적이 있다. 소형 챔버로 구성된 실험 환경은 2개의 850nm 대역의 IR 레이저, 2개의 서보모터, IR Cut RGB 카메라로 구성되며 계란 기실의 영상을 획득한다. 본 논문에서 계란의 기실 부피 비율이 2.9% 이하이고 밀도가 0.9800($g/cm^3$) 이상이면 60 이상의 호우 유닛 값을 갖는 B등급 이상의 신선한 계란으로 판단한다. 상기 결과 중량측정용 저울, 비파괴 판정시스템과 신선도 측정 알고리즘이 있으면 계란을 파괴하지 않고 B등급 이상의 판매 가능한 계란을 판정할 수 있음을 의미한다. 향후 계란의 신선도 판정을 할 때 계란의 기실 부피 비율과 밀도를 이용하여 계란 신선도를 비파괴 적으로 판별할 수 있는 기초 자료로 사용할 수 있기를 기대한다.
본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 "Hi, KIA!"의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 JND를 기반으로 한 3차원 지각 모델을 제시하고 비디오의 특성을 고려하여 3D-DCT 계수에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 비디오는 인접한 프레임들간에 유사성이 있는 연속되는 프레임들로 구성된다. 만약 인접한 프레임들간에 유사성이 존재하는 영역, 즉 움직임이 없는 영역에 워터마크를 삽입한다면 워터마크는 인지되기 쉽다. 그러므로 워터마크의 투명성을 위하여 움직임이 있는 영역에 워터마크를 삽입하여야 하고 강인성을 위하여 삽입되는 워터마크의 양을 조절할 필요가 있다. 본 논문에서는 워터마크의 투명성과 강인성을 위하여 비디오의 특성을 고려하여 3D-DCT 계수를 이용한다. 즉, 3D-DCT 압축을 위한 양자화 상수에서 민감도를 유도하고 전역적인 움직임에 비해 지역적인 움직임이 큰 영역의 민감도를 조절한 후 움직임의 크기에 비례해서 시각적으로 중요한 계수에 워터마크를 삽입한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 비디오의 특성을 고려하지 않고 3D-DCT 계수를 이용하는 기존의 방법과 제안한 방법을 비교하였다. 그 결과 비록 PSNR은 유사하지만 JND를 기반으로 하였기 때문에 워터마크의 투명성이 보장되고 MPEG 압축 및 시간적 공격에 대한 강인성은 약 $3{\sim}9\%$ 정도의 성능향상이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform, DWT) 기반의 영상 압축기와 연동하여 동작할 수 있는 실시간 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 워터마크 위치 결정을 위한 계산량을 줄이기 위해 이산 웨이블릿 변환의 특징인 부대역간의 에너지 상관도를 이용하여 통계적으로 형성한 룩-업 테이블을 사용한다. 즉, 레벨-1 부대역의 에너지 값에 의해 레벨-3 부대역의 임계치를 룩-업 테이블에서 찾아 그 이상의 계수들에 워터마크를 삽입한다. 따라서 DWT 기반의 영상 압축을 위한 연산에 영향을 미치지 않고 워터마킹을 위한 연산이 병렬적으로 이루어짐으로써 실시간 워터마킹이 가능하다. 또한 손실 압축인 양자화 과정과 허프만 코더에서의 압축율을 고려하여 워터마크를 삽입함으로써 워터마크의 손실과 영상 압축기의 성능을 향상시켰다. 삽입되는 워터마크는 시각적으로 인지가 가능한 특정 로고 형태의 이진 영상을 사용하였다. 본 논문에서 제안되는 기법은 실험 및 결과를 통해서 워터마킹의 요구조건인 강인함(Robustness)과 비인지성(Imperceptibility)를 만족시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템을 제안한다. 제안하는 장비는 열화상 카메라를 이용하여 사용자의 진행 전 피부 온도와 진행 후 피부온도의 차이에 따라 냉기 배출량 및 시스템을 제어한다. 피부의 온도가 비정상적으로 낮아지면 냉기공급을 차단하여 안전사고 발생 가능성을 방지한다. 피부 온도 감지센서를 열화상 카메라 온도측정으로 대체하여 경제적이고, 열화상 이미지로 온도를 확인할 수 있으므로 시각화가 가능하다. 또한, 제안하는 장비는 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템의 안전을 위해 레이저 포인터를 듀얼로 사용하여 초점 거리를 산출하여 피부와의 거리를 측정하는 센서의 감도를 개선시킨다. 제안된 장비의 성능을 평가하기 위하여 외부공인 시험기관에서 실험하였다. 첫 번째로 측정된 온도 범위는 -100℃~-160℃로 측정되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 -150~-160℃(cryo generation/미국) 보다 넓은 온도 범위를 나타내었다. 또한 오차는 ±3.2%~±3.5%로 측정되어 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 ±5%(CRYOTOP/중국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 두 번째로 측정된 거리 정확도는 ±4.0% 이하로 측정되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 ±5%(CRYOTOP/중국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 세 번째로 질소 사용량은 최대 0.15 L/min 미만으로 확인되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 6 L/min(POLAR BEAR/미국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 본 본문에서 제안한 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템의 성능의 우수함이 판별되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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