의미 수행 코드를 이용한 문법-지시적 변환 방법은 컴파일러 설계자가 원시 언어의 구문 구조에 따라 직접 컴파일러의 후단부를 표현할 수 있는 효과적인 방법으로 텍스트 프로그래밍 언어에서는 컴파일러 구축 방법으로 널리 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 시각언어의 경우에는 통합된 파스 트리 노드 표현 방법의 부족과 구문 구조의 모델링 방법의 결여로 인하여, 의미 수행 코드를 이용한 문법 지시적 변환 방법에 기반을 둔 컴파일러 구축에 어려움이 있다. 본 연구에서 는 Pictorial Class Grammar의 시각언어 구문 정의를 캡슐화 하는 방법과 And-Or-Waiting Graph를 이용한 구문 분석 방법을 기반으로 하여, 구문 요소를 하나의 클래스형태로 구성함으로써, 구문 요소의 표현에 사용되는 의미와 구문의 미 (syntax-semantics)를 분리 할 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법에 기초하여 기존 연구들의 문법-지시적 시각언어 컴파일러 구축의 문제점을 극복하고, 구문 명세와 분리된 의미 수행 코드 명세 방법을 제시하여, 유지보수성을 보다 향상시킨 문법-지시적 변환 방법을 이용한 시각언어 컴파일러 자동 생성 방법을 제공한다.
시각정보검색 분야는 공간색인기법의 대표적인 응용분야중 하나이다. 하지만 대부분의 유사 시각질의 처리기법들은 질의처리에 있어서 어떠한 종류의 시각 정보들을 추출하여 어떻게 실행 가능한 내부질의 형태로 변환하는지의 문제와 내부질의의 수행에 있어서 어떻게 기존의 색인기법들을 효과적으로 이용할 수 있는지에 대한 설명이 명확하지 않다. 따라서 본 논문에서는 시각 심리학에 기초한 시각질의로부터의 시각정보 추출과 내부질의 형태로의 변환기법을 제시한다. 또한 위상학적 공간관계에 대한 연구를 기반으로 하여 유사 시각질의를 위한 내부질의 형태와 이를 효과적으로 수행할 수 있는 공간 색인모델을 제안한다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서의 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 영상을 2계층의 웨이블릿 변환 영역으로 변환하여 영상압축에 견고한 저주파대역(MRA)과 인간 시각에 덜 민감한 고주파 대역(MRR)에 각각 이진 도장 영상으로 된 워터마크를 첨가한다. 잡음이나 공격으로 영상이 훼손된 경우라도 다른 대역에서 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환과 프랙탈 변환을 함께 적용하여 강인하고 효율적인 워터마킹 방법을 제안하였다. 종래의 방법과 같이 프랙탈 변환만을 이용할 경우 강인함에 비하여 속도가 느리다는 단점이 있다. 크기가 큰 원래 이미지를 프랙탈 변환하지 않고 상대적으로 크기가 적은 워터마크 이미지를 프랙탈 변환함으로서 변환에 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 또한 웨이브릿 변환 영역에서 임계치에 의해 삽입에 이용할 계수를 선택적으로 사용함으로써 적절한 대역에 삽입하여 시각적인 왜곡을 최소화 할 수 있다.
최근 인터넷을 통하여 멀티미디어 데이터와 응용물들이 아주 쉽고 빠르게 분배되며, 전자상거래와 온라인 서비스 등이 급격히 성장하고 있다. 따라서 디지털 데이터에 워터마크를 삽입하여 소유권을 보호하고 데이터의 무결성을 보증하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지를 대상으로 웨이블릿 변환과정을 거쳐 3개의 레벨로 고주파 밴드와 저주파 밴드로 분해하고, 그 후 중주파 밴드에서 시각적으로 중요한 계수를 찾아 인간 시각 시스템(HVS) 기술을 이용하여 눈의 특성에 맞게 워터마크를 삽입함으로써 한층 향상된 화질과 굳건함을 보여 준다. 또한 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능평가를 위한 모의실험에서는 워터마크에 대한 여러 가지 공격에서도 삽입된 워터마크가 검출됨을 증명하고 PSNR 값을 구한 복원화질이 우수함을 보여 준다.
본 연구에서는 코히어런스 분석을 통하여 시각집중 기간 동안 시간 변화에 대한 뇌기능과 관련된 공간-주파수간 연관관계를 해석하였다. 집중관련 시각자극 실험 데이터를 통해 ${\theta}$와 ${\alpha}$ 대역에서 서로 다른 두피 위치간 위상연관변화를 확인하였다. 좌우 전두엽, 전두엽과 두정엽 간 뇌유발전위는 P100, N200지점에서 위상동조를 보였으며, 전두엽과 후두엽 간 뇌유발전위는 시각 처리 정보가 반영되는 P300지점에서 위상동조를 보였다. 고정된 길이의 창을 이용하는 단구간 푸리에 변환에 비하여 연속 웨이블릿 변환은 모 웨이블릿의 파라미터 조정을 통한 다중해상도 분석이 가능하였다. 따라서 연속 웨이블릿 변환을 이용한 코히어런스 결과가 시간변화에 대한 뇌유발전위의 공간-주파수간 연관관계의 변화를 확인하는데 유효함을 확인하였다. 비 집중 자극수행에 대해서는 위상동조 현상이 나타나지 않았다.
본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.
웨이블릿 변환은 영상을 위치 정보와 주파수 정보를 가지고 표현함으로서 다른 변환 방식과는 큰 차이를 보여준다. 웨이블릿 변환된 2-D 영상은 인간의 시각 체계(Human Visual System)에 적정한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 성분은 정확하게 부호화하고 다른 성분은 적절한 정보의 손실을 적용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이블릿 변환의 통계적 특성을 이용한 제로트리(zerotree) 부호화 기법은 영상 전체에서 의미 있는 계수를 선별하여 약속된 우선 순서대로 부호화함으로써 매입파일(embedded file)을 생성한다. 본 논문에서는 Shspiro 가 제안한 EZW(embedded Zerotree wavelets) 알고리즘을 개선하여 화소 단위가 아닌 블록 단위로 부호화 함으로서 좀더 나은 성능을 가진 알고리즘을 제안하였다.
CIELAB 좌표계는 휘도 성분과 색도 성분으로 구성되므로 인간의 시각적 특성과 유사한 좌표계이다. 그런데 우리가 보통 일상 생활에서 접하는 컴퓨터화면 등은 RGB좌표계를 이용한 색상을 표현한다. 본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 이용하여 보다 더 비가시적이고 효과적인 컬러 정지 영상의 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. RGB 좌표계는 세 가지 색도 성분만으로 구성되므로, RGB 좌표계로 이루어진 원본 컬러 영상을 CIELAB 좌표계로 변환한 후, 변환된 CIELAB 좌표계 에서 색도 성분 중 하나인 a* 영역을 DFT 변환하여 주파수 처리한 워터마크를 삽입하는 방법이다.
본 논문에서는 JPEG2000 코딩에서의 핵심 처리기술 중의 하나인 웨이블릿(wavelet) 변환 처리 후, 각 계수간의 시각특성을 이용한 JPEG2000에서의 효율적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이블릿 변환 영역에서 계수간의 시각적인 특성을 이용하여 영상의 손실을 최소화하고, 저주파성분과 고주파성분에 고르게 워터마크를 삽입함으로써 보다 강인성을 높였다. 그리고 추출시에 원영상 없이도 워터마크를 추출할 수 있는 블라인더(Blind) 워터마킹 기법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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