본 논문에서는 간섭계와 직렬 위상 키를 이용한 안정한 광 보안 시스템을 제안하였다. 먼저 암호화를 위해 원영상을 재생할 수 있는 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 반복 알고리듬을 이용하여 설계하며, 이를 암호화할 영상으로 간주하여 랜덤하게 발생시킨 위상 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화한다. 홀로그램의 복호화 과정은 암호화된 영상과 암호화시에 사용된 무작위 위상 키 영상을 직렬 정합시킨 후, 기준파와의 간섭에 의해 수행된다. 그리고 복호화된 홀로그램 영상은 위상 변조한 후, 역푸리에 변환하여 최종적으로 구한다. 이 과정동안 간섭세기는 주위 진동에 상당히 민감하다. 그래서 광굴절매질의 자기 위상공액성질을 이용하여 안정된 간섭패턴을 얻는다. 제안된 암호화 시스템에서는 암호화시에 사용된 무작위 키 영상 정보가 없으면 원영상이 전혀 복원 되지 않고, 키 영상을 달리함에 따라 복원되는 홀로그램의 패턴을 달리할 수 있으므로 차별화된 인증 시스템에 활용할 수 있다.
수학영재교육에 대한 관심이 높다. 하지만 2003년 교육청 영재교육원을 통한 수학영재교육이 실시된 이래 학생의 성취결과에 대한 분석은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 수학기초지식을 정의, 성질, 절차로 세분화하고 그에 따른 검사문항을 국가수준의 성취기준을 준거로 개발하였다. 개발된 검사도구로 한 광역시 영재원을 선택하여 전수검사를 실시하고, 그 결과를 분석하였다. 먼저, 기초 정의에서는 연산과 관련된 기본적인 개념을 제외하면 비교적 낮은 성취결과를 보였다. 둘째, 기초 성질에서는 기초 정의가 결여된 기초 성질에 대한 문항에서 매우 낮은 성취 결과를 보였고, 전체적으로 기초 정의와 유사한 성취결과를 보였다. 셋째, 기초 절차에서는 매우 높은 성취결과를 보였다. 이러한 검사결과를 통해 볼 때 수학기초지식에 대한 이해력을 높일 필요성이 있고, 이를 위해 영재선발 문항과 영재교육 내용에 대한 체계적인 대안의 개발이 요구되어진다. 본 조사연구는 수학기초지식과 결부되어진 선발문항 개발 및 영재교육내용의 개선에 의미 있는 시사점을 제기할 수 있고, 수학영재교육의 긍정적 변화에 도움을 제공하리라 기대된다.
변이영상은 두 스테레오 영상의 시차에 의해 발생하는 각 화소의 변위를 수록한 영상이다. 이 영상은 깊이영상을 생성하여 시점 간 가상영상을 생성하는데 사용된다. 따라서 변이영상은 다시점 비디오 서비스와 직접적인 연관이 있다. 본 논문에서는 유일성(uniqueness)제약과 순차성(ordering) 제약을 사용하여 기준영상과 참조영상 사이의 관계를 이용하여 생성한 변이 공간 영상(DSI : disparity space image)으로부터 비용 행렬을 계산하여 최적의 변이 경로를 찾아가는 다이내믹 프로그래밍을 분석 하였다. 다이내믹 프로그래밍은 정밀한 변이 맵을 얻을 수 있고, 다른 방식들에 비해 연산 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있지만, 영상의 화소값의 변화가 없는 영역에서 이전의 경로를 계속 유지하려는 성질에 때문에 발생 하는 오류확산과 가려진 (occluded) 영역에 의한 오차로 인해 정확한 경로를 찾을 수 없는 경우가 빈번히 발생 하여 에러율이 높아지는 단점을 가지고 있다. 이러한 이론을 토대로 기존의 기법들에 비하여 정확도가 우수한 기법들을 제안하였다. 개선된 역 추적 과정을 이용하여 기존의 다이내믹 프로그래밍 기반의 스테레오 정합 기법들보다 우수성이 뛰어난 결과들을 나타내었다.
B.M. Schen([2])은 함수의 합성 "${\circ}$" 과 차집합 연산 "-"에 대하여 닫혀있는 함수들의 집합 ${\Phi}$에서의 대수적 구조인 subtraction semigroup (${\Phi}$; ${\circ}$,-)를 정의하였다. 이 구조에서 (${\Phi}$; ${\circ}$)는 semgroup, (${\Phi}$; -)는 [1]에서 정의한 subtraction algebra를 이룬다. B.M. Schen은 [2]에서 모든 subtraction semigroup은 invertible function들의 difference semigroup과 동형이라는 사실을 밝혔다. 본 논문에서는 이 subtraction semigroup의 일반화로써 near subtraction semigroupd을 정의하고 이의 한 특수한 형태인 strong near subtraction semigroup의 개념을 정의하여 이들의 일반적인 성질과 ideal의 특성을 조사하고 이들의 응용도를 조사하고자 한다.
21세기의 초고속 인터넷망의 발달로 인하여 초기 용량이 적은 텍스트기반의 넷아트에서 이제는 움직이고 반응하는 상호작용이 있는 작품들이 많이 선보이게 되었다. 비주얼적인 면에서도 많은 발전을 이루었으며, 화려해진 작품들은 넷아트의 가능성을 높이고 있다. 하지만, 이러한 작품들은 작가가 프로그램(ex: flash, photoshop, illustrator)이라는 도구를 이용, 마우스로 하나하나 그려 모니터에 출력되기까지 많은 시간을 필요로 하며 단순한 작업의 연속으로 이루어진 결과물 이었다. 같은 작업의 반복으로 인해 작품을 만드는 데는 많은 시간을 필요로 하게 되었으며 효율성과 가능성을 높이지는 못하였다. 본 논문에서는 이런 반복적인 넷아트 작품의 성질과 특징을 같은 작업을 빠른속도로 연산 할 수 있는 프로그래밍이라는 공학적 측면을 이용해 살펴보고, 그것을 시각화, 알고리즘화 해 봄으로써 아날로그적인 감성의 넷아트 작품을 제작하는데 효율적이고, 효과적인 방법으로 구현 할 수 있도록 제안해 보도로 하겠다. 우리가 지금 일상에서 사용하고 있는 도구, 그리고 살아가고 있는 환경도 알고 보면 일정한 규칙으로 만들어졌으며 성장하고 있다. 꽃이 피는 것에도 일정규칙이 있으며 나무가 자라는 것도 법칙 있다. 이것은 자연도 알고리즘화 시킬 수 있는 것이며 프로그래밍화(ex flash, processing, lingo) 시킬 수 있다는 것이다. 지금 프로그래밍을 다루는데 익숙한 미디어 작가는 많지 않으며, 모든 작품을 알고리즘화 시킨다는 것은 어려운 일이겠지만 미디어작가들 사이에서도 공학적 접근을 통해 한계를 극복하고자 하는 시도가 있으며 지속적인 접근은 앞으로도 부족한 이 분야에 많은 발전가능성을 보여줄 것이며 개선의 여지를 남겨두고 있다.
본 논문은 하이브리드 방법을 사용하여 영상내의 체형 외곽 선과 격자 패턴을 추출하여 3차원 체형 데이터를 획득하기 위한 새로운 영상분할 알고리즘을 제안한다. 체형 외곽 선을 추출하기 위한 영상분할 방법으로 최대 값 인식 알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 에지에서의 접선 방향 값은 작지만 법선 방향 값은 큰 성질을 이용하여 일정 영역내의 픽셀들간의 변화 값 중 최대 값을 인식하는 알고리즘이다. 그리고 체형 외곽내의 격자 패턴은 격자 패턴 검출 알고리즘을 사용하여 추출하였다. 추출된 체형 외곽 선과 격자 패턴을 결합한 후 휴리스틱 방법인 연속 길이 테스트에 치한 격자 패턴의 연결 및 잡음제거를 하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할 방법은 기존의 기울기나 라플라시안 연산방법보다 매우 효과적인 결과를 가져 왔다.
본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 단계적으로 적용한 영상 암호화 방법을 제안한다. 먼저 LFSR을 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그런 다음, 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 1단계로 암호화된 영상을 얻는다. 그리고, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 1단계로 암호화된 영상에 곱하여 2D CAT 방법으로 암호화를 한다. 마지막으로, 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
대칭형 패스워드 기반의 인증 및 키교환 프로토콜은 비대칭형 프로토콜보다 설계, 분석, 효율면에서 더 좋은 성질을 가진다. 하지만, 인증 서버가 공격당하는 경우 대칭형 인증 프로토콜은 쉽게 사용자의 패스워드가 노출된다. 비대칭형의 안전성 증명을 가지는 PAK-X나 SNAPI-X같은 프로토콜이 제안되었지만, Diffie-Hellman 키교환에 비해 많은 연산을 필요로 하고 있다. 이 논문에서는 패스워드 기반의 대칭형 인중 및 키교환 프로토콜을 비대칭형 프로토콜로 변환하는 효율적인 방법을 제시한다.
칼라는 물체의 특성을 나타내는 고유한 성질 중의 하나로 칼라 정보를 이용하면 물체를 추적하는데 많은 도움을 얻을 수 있다. 그러나 동일한 칼라의 물체일지라도 조명의 상태나 물체의 형태 등에 따라 실제 이미지 상에 나타나는 칼라는 조금씩 다른 칼라값을 갖는다. 따라서 칼라를 이용하여 물체를 표현하기 위해서는 이미지 상에 나타나는 이러한 물체의 칼라 분포를 효과적으로 모델링할 수 있는 방법이 필요하다. 또한 한번 모델링된 칼라일지라도 물체가 이동하거나 조명이 변화하게 되면 칼라의 분포가 변화하므로 모델링된 칼라가 이러한 변화에도 적절히 대응할 수 있어야 칼라 정보를 이용하여 물체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 물체의 칼라 분포를 look-up table을 이용하여 모델링하고 추적하는 물체의 칼라 정보를 이용하여 모델링된 칼라 분포를 다시 갱신하는 적응형 look-up table 방법을 제시하였다. 적응형 look-up table은 모든 칼라값을 테이블로 표현하므로 어떠한 칼라 분포도 모델링할 수 있으며 연산시 단순 참조 방식으로 처리되기 때문에 빠른 계산이 가능하다. 또한 look-up table은 지속적으로 갱신되므로 조명의 변화나 물체의 이동 등으로 인한 칼라 분포의 변화에도 적절히 대응할 수 있다. 본 논문에서는 칼라 정보를 이용하여 물체를 추적하는데 적응형 look-up table을 이용함으로써 적응형 look-up table의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 두 개의 선형 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)을 이용한 영상 암호화 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저 8 비트 초기 값을 임의로 설정한다. 그 다음, 설정된 초기 값을 이용하여 행과 열을 단계적으로 변화시켜 고품질의 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 생성된 수열을 이용하여 기저영상을 생성한다. 마지막으로 기저영상을 원 영상과 XOR 연산함으로서 암호화 수준이 높은 결과 영상을 얻는다. 히스토그램 및 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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