딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.
최근에 개발되는 다양한 형태의 무인기시스템에서, 지상의 조종장치와 무인기간의 연결을 담당하는 통신체계를 데이터링크라고한다. 특히, 군 분야의 무인기에서 획득한 감시/정찰용 영상정보를 실시간으로 지상으로 전송하기위하여 사용되는 공용데이터링크는 특성상 통신의 안정성 확보를 우선으로 한다. 본 논문에서는 감시/정찰용 무인기에 적용하기위한 데이터링크의 모뎀분야에 대한 설계를 제안하고, 구현된 시스템의 성능측정을 통하여 설계를 검증하였다.
최근 데이터셋을 효율적으로 구축하는 방법으로 데이터 증강 기법과 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 대표적인 데이터 증강 기법은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network:GAN)을 활용하는 방법이며, 이는 생성자와 판별자를 서로 경쟁 학습시킴으로써 진짜 데이터와 유사한 데이터를 생성해내는 기법이다. 그러나, GAN을 학습할 때 환경 및 진행 정도에 따라 생성되는 유사 데이터 중에서 픽셀이 깨지는 파손 영상이 발생하는 경우가 있으며, 이러한 영상은 데이터셋으로 활용할 수 없고 학습 시간을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 GAN 학습 과정에서 생성되는 영상 데이터의 히스토그램을 분석하여 이러한 파손 영상을 선별해내는 알고리즘을 개발하였으며, 기존 GAN에서 생성되는 영상과 비교해 본 결과 파손 영상의 비율을 33.3배(3,330%) 감소시켰다.
최근 인터넷의 확산과 시스템 성능 향상으로 멀티미디어 데이터 전송을 위한 정보보호의 관점이 대두됨에 따라 안정적인 디지털 암호화에 따른 복호화 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 논문에서는 컬러 영상 데이터 전송시 기존의 복호화 방법에 영상 데이터의 각 프레임에 대한 복호화 기법을 제안한다. 또한 보다 빠른 복호화 방법으로 각 프레임에 대한 유한체 $GF(2^m)$ 역산의 4bit 이진화를 통한 컬러 영상의 복호화 방법을 제안한다.
전세계적으로 수많은 사람들이 이용하는 동영상 플랫폼 YouTube는 인기 급상승 동영상 서비스를 제공하고 있다. 본 연구는 공개 데이터셋 중 하나인 Kaggle 데이터셋을 이용하여 국가별 특징과 문화적 차이를 이해하고 공개 데이터셋의 유용성을 보이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 11개국, 15개 카테고리, 약 110만개의 인기 급상승 동영상 데이터를 분석 대상으로 한다. 데이터 분석을 위해 파이썬을 이용하여 카테고리 별 동영상의 개수와 인기 급상승 동영상 선정 기간, Unique 동영상 비율 등을 구하였으며, 이를 통해 국가별, 카테고리별 특징을 파악하고, 그 현상에 대한 배경을 추가 자료 조사를 통해 확인하였다. 향후 머신 러닝에 기반을 둔 인기 급상승 동영상 선정 가능성 및 선정 기간 예측을 통해 개별 동영상 진단 및 채널 운영 방안과 전략 수립에 도움을 주는 연구를 수행할 예정이다.
가역적 데이터 은닉은 원본 이미지에 미치는 영향 없이 임의의 데이터를 숨길 수 있는 기술이다. Zhang은 원본 영상을 암호화하고 암호화된 영상에 데이터를 은닉하는 방법을 제안하였다. 이 때 은닉된 데이터를 추출하기 위해서 먼저 암호화된 영상을 복호화하고, 복호화된 영상의 공간 상관 특성을 나타내는 섭동 함수(Fluctuation Function)를 이용한다. 본 논문에서는 은닉된 데이터를 추출 과정에서 발생하는 오류를 감소시키기 위한 섭동 함수를 제안하고 모의실험을 통해 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 OFDM/HL-16QAM 시스템의 성능을 구하였다. OFDM/HL-16QAM은 계층적 16QAM을 채용하는 OFDM 시스템으로서 열악한 다중경로 페이딩 환경에서 고품질의 고속 데이터 전송이 가능하고 서로 다른 품질의 두 가지 데이터 서비스를 동시에 제공할 수 있는 시스템이다. 성능평가를 위한 무선 채널로서는 AWGN과 다중경로 페이딩이 존재하는 무선 환경을 고려했다. 각각의 채널환경에서의 시뮬레이션을 통해 데이터 전송시의 OFDM/HL-16QAM 시스템에 대해 Eb/No와 반송파 수에 따른 BER 성능을 구해냈고, 이로부터 고품질과 저품질의 데이터 서비스를 모두 만족시키기 위해 요구되는 최소 평균 SNR 값을 제시했다. 이미지 전송에 응용하기 위한 방안으로는, 영상 압축을 위해 DCT 기반의 고정길이 부호기법을 채용하는 OFDM/HL-16QAM 시스템을 제안하고, 수신 영상의 PSNR(Peak Signal to Noise power Ratio)을 최대화시키는 최적 계층 변조 파라미터를 구했다. 또한, 최적화된 계층 변조 파라미터를 사용하는 경우, 제안한 시스템을 통한 수신 영상 품질이 기존의 OFDM/16QAM 시스템보다 우수하다는 것을 보였고, 시뮬레이션을 통해 수신 영상에 대한 PSNR의 상한과 하한을 구해냈다. 성능분석 결과들로부터 제안한 OFDM/HL-16QAM 시스템이 데이터와 이미지 전송에 적합한 시스템이라는 것을 알 수 있다.
본 논문은 고해상도 위성영상의 압축성능을 분석한 것이다. 위성영상처리에 있어 위성 영상은 고 해상도이고, 많은 픽셀정보를 보유하고 있어 영상처리는 많은 시간이 소요된다. 따라서 보다 효율적인 작업을 위해 영상압축과 복원이 필요하다. 위성영상의 압축과 복원에 있어 도로, 건물, 숲 둥에 관한 정보를 유지하여야 한다. 본 연구에서는 고해상도와 분광반사특성 유지하면서 영상데이터를 효율적으로 압축 및 복원할 수 있는 기법들인 PEG와 웨이브렛 변환(wavelet transform)을 이용한 지도영상의 압축성능을 비교분석 하였다. 이 결과 JPEG보다 WSQ압축 알고리즘이 지도영상 압축에 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 FPGA 디바이스를 비교 분석하고, 디지털 데이터를 통해 입력되는 영상 데이터를 변환하여 디스플레이 장치에 출력하는 알고리즘을 분석한다. 기존의 방식에서 전용 디바이스를 통해 영상을 처리하는 시스템에서 제한적으로 사용이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 FPGA를 통해 하나의 알고리즘을 정의하고 어떠한 장치들이 있더라도 응용이 가능한 알고리즘을 제안하고 분석하고자 한다.
이 논문에서는 디지털 영상 데이터의 가역 부호화 방법을 제안하였다. 정보원 모델을 위하여 인접 화소간의 차분을 이용한 차분모델과 마르코프 모델의 구성법을 보였다. 모델링에서 얻어지는 확률 구간의 변경을 이용한 다치 산술부호화의 고속화 알고리즘을 제시하였다. 제안방식의 성능을 계산량의 비교와 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과 상태의 그룹화에 의한 차분모델이 기존의 여러방식에 비하여 적은 계산량으로 동등 이상의 평균부호 길이의 달성할 수 있어 효과적임을 알 수 있었다. 또한 제안한 고속화 방식은 차분모델에 적용이 용이하며 128계조를 갖는 영상에 있어서 평균 5배 이상의 고속효과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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