멀티미디어 기술과 인터넷의 급속한 발전으로 인해 영상 데이터의 복사가 더욱 쉬워지고 있다. 이러한 작품들을 보호하기 위해 데이터 안에 저작권을 표시할 수 있는 기술들이 필요해지고 지난 몇 년간 데이터에 다른 정보를 삽입할 수 있는 많은 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 RGB 칼라 영상을 인간 시각 특성을 나타내는 I.UV 좌표계로 변화하여 인간 시각에 둔감한 U영역에 키를 이용하여 랜덤하게 워터마크를 삽입하고 추출하는 워터마킹 기법을 제안한다. 또한 웨이브릿(Wavelet) 변환을 사용하였으며 비교적 공격에 강한 고주파수 영역에 삽입하였고 추출시는 삽입한 키 값을 이용하여 워터마크를 추출한다. 제안한 워터마킹 기법은 시각적으로 보이지 않고, 가우시안 노이즈(Gaussian Noise) 및 필터링(filtering)에도 견고함을 보인다.
수위자료는 유량을 판단하기 위한 기초적인 수문자료이다. 하지만 관측자료는 항상 오류 가능성이 있으므로 이에 대해 지속적인 품질관리가 요구된다. 일반적으로 수위자료는 단일 지점에서 시간에 따라 수집되므로 시간에 따른 변화 등을 이용하여 수위자료의 오류 여부를 판단한다. 하지만 실제 수위자료는 상류와 하류가 공간적으로 연결되어 있으므로 상 하류의 관계를 비교함으로써 수위자료의 오류 여부를 판단하는 것도 가능할 것이다. 이에 본 논문에서는 하천의 수위자료를 해발수위 자료로 변환하여 하구로부터의 거리를 이용해 도시함으로써 수위 프로파일을 시각화하고 그 변화를 고찰함으로써 수위자료의 시공간적인 변화를 이용해 수위 오류를 찾을 수 있는 시각화 기법을 개발하였다. 그림 1에서 보는 것과 같이 각 관측소 수위의 정상 경사와 역 경사를 시간별로 구분하고 이를 연속적으로 추적함으로써 수위자료의 오류와 수위관측소 제원 정보의 오류 등을 찾는데 도움을 줄 수 있으며, 수위자료에 대한 향상된 품질관리를 가능하게 할 것이다.
본 논문은 국내 스타트업의 상품-서비스에 적합한 해외 바이어를 찾아 맟춤형으로 추천해주는 시스템을 설계하고자 한다. 추천 알고리즘은 CNN 기반의 Word2Vec과 Doc2Vec 알고리즘을 활용하며, 정확도를 높이기 위해 시각정보를 활용한다. 추천 시스템에 사용되는 데이터는 비정형 데이타인 회사 소개 및 상품/서비스 소개 문장 데이터이며, 제품 사진을 시각정보로 이용한다. 유사도가 높은 순으로 추천하기 위해 문장데이타를 키워드 리스트로 변환하고, Word2vec 모델에 이식시켜 키워드 좌표를 만들어 벡터화한다. 그리고, 문장의 중심점간 거리를 계산해 기업간 유사성 및 연관성을 도출한다. 이를 바탕으로 국내 스타트업의 문장데이타 및 시각정보와 유사도가 높은 순으로 해외바이어를 추천한다.
디지털 워터마킹이란 디지털 데이터에 인간이 감지 할 수 없도륵 특정정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 웨이블릿 3레벨을 이용하여 각 부대역에 디지털 영상 내부에 시각적으로 인식 가능한 심벌(마크, 심벌, 인장 또는 사인)을 삽입한다. 다중 문턱값을 이용하여 시각적으로 중요한 웨이블릿 계수를 선택하여 각 부대역별 웨이블릿 계수에 가중치를 달리 결정하여 삽입하고 PN코드를 이용한 디지털 워터마킹을 제안하였다. 제안한 워터마킹 방법은 실험을 통해 워터마크의 비가시성, 다양한 공격에 대하여 우수한 강인성을 확인하였다.
자바 언어에 대한 클래스 파일은 소스 프로그램의 의미를 자바 가상 기계에서 실행가능한 형식으로 변환된 형태이다. 이러한 클래스 파일의 구조 및 실질적인 실행 과정에 대한 분석은 디컴파일러 구성, 소스프로그램의 디버깅 등에 편리성을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 클래스 파일에 대한 분석 및 실제로 실행 과정을 보다 시각적으로 표현하기 위한 실행 과정 분석기에 관한 연구이다. 이를 위해 클래스파일을 내용을 GUI 환경에서와 같이 접근 및 표현이 용이하도록 구현하였으며 이러한 클래스 파일의 실행 과정에서 핵심 정보를 저장하고 있는 메소드 영역 정보, 오퍼란드 스택 정보, 지역 변수의 정보를 시각적으로 표현하였다.
칼라 역 해프토닝(Color inverse halftoning)은 해프토닝 칼라 영상을 시각적으로 보다 자연스러운 연속계조 칼라영상으로 변환해 주는 방법이다. 본 논문에서는, 분리된 각 칼라 채널 영상에서 나타나는 해프톤 셀 패턴을 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 평활화 마스크를 제안하고, 이를 칼라역 해프토닝에 활용하였다. 제안한 평활화 마스크는 기존의 평활화 마스크가 잘 제거하지 못했던 해프톤, 셀 패턴을 시각적으로 보다 자연스럽게 평활해 줄 수 있으며, 마스크의 특성을 평활화하고자 하는 채널 영상에 적합하게 조정할 수 있도록 설계하였다. 실험을 통해, 평활화된 채널 영상과 그 스펙트럼을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 유용성을 확인하였다. 이 방법은 전자 출판, 칼라 팩스, 해프톤 영상의 압축 등의 분야에 활용될 수 있다.
디지털 데이터의 복제가 확산됨에 따라 여러 가지 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 문제와 이를 효율적으로 보호할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 원영상과 삽입될 워터마크 영상을 웨이블릿 분해하고 인간 시각시스템을 사용하여 삽입하고 추출하였다. 삽입된 영상의 인증을 위한 방법으로 통계학적 접근 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상의 화질이 우수하였으며 외부의 공격에도 강인성이 뛰어나고, 검출된 워터마크의 시각적인 인지도가 높음을 알 수 있다.
본 연구에서는 BED(Binary ECG Description)기반의 바이너리 심전도(ECG) 변환시스템은 ECG 데이터의 상호연동성을 지원하기 위해 바이너리 ECG 파일을 XML기반의 HL7 aECG로 변환하는 시스템이다. 그러나, BED 시스템을 처음 사용하는 초보자는 XML을 사용하여 BED 문서를 작성하기 어렵다. 본 논문에서는 초보자들이 BED 문서를 쉽게 작성할 수 있도록 지원하는 시각적 도구인 BED 스튜디오를 구현한다. 이 시스템은 세부분, 즉 비주얼 편집기, XML트리 편집기, 그리고 포맷검증 뷰어로 구성된다. 포맷검증뷰어는 사용자가 비주얼 인터페이스를 사용하여 작성한 BED 문서를 바이너리 ECG 파일과의 포맷 매칭을 시각적으로 검사할 수 있도록 지원하여 BED 문서 작성시 발생할 수 있는 오류 가능성을 감소시켰다.
본 논문에서는 인간시각시스템의 특성에 기반하여 웨이블릿 변환을 적용하여 멀티미디어 데이터의 소유권 보호를 위하여 시각적으로 눈에 띄지 않는 강인한 워터마킹 기법을 제안하고 있다. 이를 위하여 우선 웨이블릿 변환을 사용하여 level 3에서 원 영상을 분해한 후, 최저파수 대역에 해당하는 LL$_3$대역을 제외한 모든 부 대역에 신경회로망을 사용하여 웨이블릿 분해 계수들을 분류한 다음, 최대값을 갖는 클러스터에 대해서 임계치를 적용한다. 그리고 사용된 워터마크는 워터마크의 시각적 확인을 위하여 가우시안 랜덤 벡터 대신에 이진 로고 형태의 워터마크를 사용하였다. 또한, 본 논문에서는 다중 워터마크의 삽입 및 검출을 테스트하였다. 이를 위하여, 웨이블릿 변환을 이용하여 level 3에서 원 영상을 분해한 후, 최 저주파수 대역에 해당하는 LL$_3$ 대역을 제외한 모든 부대역에 대하여 워터마크를 삽입하였다. 실험에서 우리는 여러 가지 공격에서도 삽입한 워터마크가 강인함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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