직교코드를 다중화하여 데이터 비트열을 확산시켜 전송하는 멀티코드 대역확산 통신 시스템은 고속의 데이터 전송에도 높은 확산이득을 유지할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 여러 코드의 합을 더해서 전송하는 송신기의 구조 상 송신기 출력의 진폭 변화가 커서 선형성이 좋은 증폭기가 요구된다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 Walsh 코드를 확산코드로 사용하고 부호화 하는 방식을 사용하여 송신기 출력의 진폭을 일정하게 만드는 시스템이 제안되었으며, 최근에는 확장 m-시퀀스를 확산코드로 사용하는 정진폭 멀티코드 대역확산 통신 시스템이 제안되어 있다. 이 시스템에서 전체 코드집합을 4개로 분할하여 코드 선택을 하고 부호화하는 방식을 사용하면 송신기의 구조가 간단해지고 수신기에서 복호를 위한 연산량이 크게 감소한다. 코드집합 분할 방식을 적용한 확장 m-시퀀스 기반 시스템에서 정진폭 부호화를 위해 송신기에서 추가로 전송하는 동반 코드를 수신기에서 검출하여 다른 코드와 함께 패리티 검사를 함으로써 코드검출 오류를 보정하여 비트오율 성능을 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 패리티 검사 기반 수신기에 비해 비트오율 성능이 우수한 개선된 패리티 검사 기반 수신기 구조를 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 음성에 따른 얼굴 애니메이션을 사실적으로 표현하기 위한 조음기관(혀, 성대 등)의 움직임을 시각화하는 방법을 제시한다. 이를 위해서, 음성에 따른 얼굴 애니메이션을 위한 말뭉치(Corpus)를 생성하고, 생성된 말뭉치에 대해서 음소 단위의 분석(Phoneme alignment) 처리를 한 후, 각 음소에 따른 조음기관의 움직임을 생성한다. 본 논문에서는 조음기관의 움직임 생성을 위해서 얼굴 애니메이션 처리에서 널리 사용되고 있는 기저 모델 기반 형태 혼합 보간 기법(Blend shape Interpolation)을 사용하였다. 그리고 이를 통하여 프레임/키프레임 기반 움직임 생성 사용자 인터페이스를 구축하였다. 구축된 인터페이스를 통해 언어치료사가 직접 각 음소 별 조음기관의 정확한 모션 데이터를 생성토록 한다. 획득된 모션 데이터를 기반으로 각 음소 별 조음기관의 3차원 기본 기저를 모델링하고, 새롭게 입력된 음소 시퀀스(phoneme sequence)에 대해서 동기화된 3차원 조음기관의 움직임을 생성한다. 이를 통해 자연스러운 3차원 얼굴 애니메이션에 적용하여 얼굴과 동기화된 조음 기관의 움직임을 만들어 낼 수 있다.
RAON은 우라늄과 같은 무거운 이온을 가속시키는 한국형 중이온 가속기로서 현재 양산에 필요한 실험 시설이 구축되고 있다. 이온원을 생성하고 생성된 중이온 빔을 손실 없이 가속시키기 위해서는 빔의 경로인 입사기장치, 가속장치, 실험장치에서 요구하는 최적의 진공 설계가 이루어져야 하며, 이를 제어하기 위해 진공 기기들과의 데이터 통신 및 기기를 보호하기 위한 인터록 로직을 구성하여야 한다. RAON의 진공부 인터록 로직 및 제어 시퀀스는 Programmable Logic Controller (PLC)으로 구성되며, Experimental Physics and Industrial Control System (EPICS) 환경에 통합되어 중앙 제어 시스템에서 관리됨과 동시에 Control System Studio (CSS)를 통해 모니터링 될 것이다. 이를 위해서는 CSS 및 PLC 와 데이터를 송수신할 수 있는 EPICS IOC를 구성하여야 한다. 본 문서에서는 진공 기기들의 정보를 로컬 PLC에서 수집하고, 진공 상태 및 진공 기기들의 작동을 위한 User Interface (UI) 및 EPICS IOC를 구성하는 방법에 대해 논의할 것이다. 진공부 제어 사전 테스트를 위해 프로토 타입 진공 제어 시스템을 구성하였으며, 이를 바탕으로 추후 최적화 된 RAON의 진공 제어 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 정지영상, 동영상, 음성 등의 멀티미디어 컨텐트가 디지털화 되고 네트워크가 발달함에 따라 영상을 포함한 멀티미디어 데이터의 접근이 용이해 졌다. 이러한 데이터의 불법적 사용과 인위적인 조작으로부터 소유권과 저작권을 효율적으로 보호하기 위한 워터마킹 기술이 많이 연구되고 있다. 일반적으로 정지 영상 및 음성에 대한 워터마킹 기술은 많이 연구가 되었지만 이러한 방법을 동영상에 그대로 적용하기에는 실시간 처리에 적용하기가 힘들다는 큰 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 신호에서의 빠른 처리과정과 실시간으로 워터마크를 삽입하고, 원 영상 없이 워터마크를 추출 할 수 있는 새로운 방법(Blind Watermarking)을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 대역확산을 근거로 하여 워터마크 은닉 과정에서 치환(Permutation) 과정과 LSB 부호화 방법을 이용하여 비디오 시퀀스의 모든 I-프레임에 은닉한다. 복원과정은 모든 I-프레임에서 LSB 복호화와 역 치환 과정을 거쳐 본래의 저작권 정보를 추출한다. 제안한 방법을 여러 가지 동영상 비디오에 적용해 본 결과 기존의 워터마킹 방법보다 효율적이고 시각적 손상이 없었으며 빠른 실시간 처리가 가능함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 변이-움직임 벡터의 상관관계를 통한 동시 추정(joint disparity and motion estimation)을 이용하여 방대한 계산량과 데이터량을 요구하는 스테레오 영상 데이터의 효율적인 부호화를 위한 알고리즘을 제안한다. 스테레오 시퀀스에 대해서 두 변이 벡터(disparity vector)와 하나의 움직임 벡터(motion vector)의 상관관계를 이용하면 나머지 움직임 벡터는 직접적인 추정 과정 없이 얻을 수 있다. 하지만, 이렇게 얻어진 움직임 벡터는 직접 추정에 비해 정확도가 현저히 떨어져 이 벡터를 그대로 사용하여 영상을 복원하게 될 경우 심각한 오차의 누적이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 동시 추정을 위해 추정단에서 벡터 평활화(vector regularization)과정을 수행하고 불확실 벡터 영역 추출을 통한 선택적인 보정 과정을 수행한다. 또한, 불확실 벡터 영역의 벡터만을 가변장 부호화(variable length coding)한다. 실험결과, 직접 추정 과정을 거치지 않고 도 만족할 만한 화질의 영상을 얻을 수 있었으며, 부호화량도 상당히 감소시킬 수 있었다.
최근 카메라를 비롯한 다양한 센서 기술 및 디지털 저장장치의 발달로 사용자의 일상생활의 기록인 라이프 로그를 수집하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 라이프 로그는 모바일 디바이스에 포함된 다양한 센서를 통해 실외에서 수집되는 경우와 실내에 카메라를 중심으로 한 센서를 설치하여 수집되는 경우로 나누어 볼 수 있으며, 수집된 로그는 다양한 방법을 통해 분석하여 사용자에게 요약이나 검색과 같은 서비스 제공에 활용될 수 있다. 본 논문은 오피스 환경에 다수의 카메라를 설치하여 수집한 실내 비디오 로그 데이터를 대상으로 하며, 사용자의 어플리케이션 로그를 분석하여 요약을 위해 활용한다. 다수의 카메라는 오피스의 가운데 부분을 비추도록 하여, 발생한 하나의 이벤트에 대한 다양한 시점의 영상을 얻을 수 있도록 하였다. 전체 요약 과정은 크게 데이터 어노테이션, 사용자 로그분석을 이용한 이벤트 시퀀스 요약, 도메인 지식을 이용한 카메라 뷰의 선택으로 나뉘어 수행된다. 최종적으로 실험을 통해 제안하는 요약 방법이 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해 강인성과 비가시성의 유지를 위한 보다 효과적인 방법으로 웨이브릿 변환에서 적응적 워터마크 삽입강도를 갖는 지각적 데이터 은닉 모델을 제안한다. 먼저 영상을 9/7 쌍직교 웨이브릿 필터를 사용해 4레벨로 다해상도 분해한다. 다음으로 연속부대역 양자화(successive subband quantization)를 통한 시각적 중요계수(perceptually significant coefficient: PSC)들을 선정하여 선택된 계수들에 대해서만 워터마크 정보를 삽입한다. 지각 모델은 정상상태의 일반화 가우시안 모델(generalized gaussian model)로 추정된 NVF(noise visibility function)로 에지와 텍스쳐영역 그리고 평탄영역에 따라 각각 적응적으로 삽입되게 한다. 이는 각 서브밴드 내의 분산과 형상계수(shape parameter)에 의해 결정된다. 적응적 워터마크의 삽입강도를 갖기 위해 에지와 텍스쳐영역의 삽입강도는 각 서브밴드의 주파수 감도(frequency sensitivity)로 결정되고, 평탄영역의 삽입강도는 영상의 국부적 특성에 근거한 통계적 가중치를 사용한다. 삽입되는 워터마크는 랜덤시퀀스로 N(0,1)이다. 여러 가지 공격에 대한 실험으로 제안한 방법의 비가시성과 강인성을 확인한다.
스마트폰 사용의 보편화와 센서기술의 발달로 이를 응용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 가속도, GPS, 조도, 방향센서 등의 센서들이 스마트폰에 부착되어 출시되고 있어서, 이를 이용한 상황인지, 행동인식 등의 관련 연구들이 활발하다. 하지만 다양한 클래스를 분류하면서 높은 인식률을 유지하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 인식률 향상을 위해 계층적 구조의 순환 신경망을 이용하여 제스처를 인식한다. 스마트폰의 가속도 센서를 이용하여 사용자의 제스처 데이터를 수집하고 BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory) 구조의 순환신경망을 계층적으로 사용하여, 20가지 사용자의 제스처와 비제스처를 분류한다. 약 24,850개의 시퀀스 데이터를 사용하여 실험한 결과, 기존 BLSTM은 평균 89.17%의 인식률을 기록한 반면 계층적 BLSTM은 평균 91.11%의 인식률을 나타내었다.
객체지향 프로그램의 테스트 적합성 기준에 근거한 구현기반 클래스 테스팅 방법을 제안한다. 데이터 멤버간 종속성과 테스트 데이터 적합성에 대한 공리들을 고려하여 흐름 그래프 기반 테스팅 기준을 만족시키는 테스트 케이스인 메소드의 시퀀스를 생성시킨다. 파생 클래스 테스팅을 위해서 유산관계와 실험을 통해 테스트 비용 절감을 검증한 부모 클래스에 대한 테스팅 정보의 재사용성을 고려한다.
목적: 고자장 자기공명영상 시스템 등으로 신호대잡음비가 향상됨에 따라 데이터 측정에서 analog-to-digital converter (ADC)의 quantization noise 가 중요한 시스템 사양으로 부각되고 있다. 특히 자기공명영상은 공간주파수 영역에서 데이터를 측정하기 때문에 dc와 ac간의 신호 차이가 매우 크며, 이러한 dynmic range는 3-D 영상에서 더욱 커진다. 본 연구에서는 다양한 자기총명 영상기법 및 실험 파라미터에 따른 신호의 dynamic range와 ADC의 bit 수에 따른 quantization noise를 살펴봄으로써, 주어진 시스템에 적합한 ADC의 bit 수를 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 펄스 시퀀스의 종류, 파라미터, 2D/3D 등에 따른 각 신호의 크기를 수학적으로 모델링하여 신호의 크기를 예측하였다. 또한 whole body MRI 시스템에서 실험을 통하여 신호의 크기를 비교하였다. ADC의 quantization noise를 실험과 시뮬레이션을 통하여 살펴보았다. 시뮬레이션은 test 영상을 Inverse FFT 하여 spatial frequency domain data를 만든 후, 다양한 bit 수의 ADC로 quantization을 한 후 다시 영상을 재구성하였다. 재구성된 영상과 원영상 간의 error가 quantization noise가 된다. 또한 이러한 error가 주파수 영역에서의 error 값과 일치하는지를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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