본 논문에서는 불법으로 복제된 컨텐츠의 근원지를 확인할 수 있는 핑거프린팅 기법을 제안하고 있다. 판매자와 구매자의 키로 만들어진 균일 랜덤 신호를 시간축 웨이블린 변환에 의해 얻어진 계수 중에서 배포 받을 사용자의 영역에 삽입하여 핑거프린팅을 수행하게 된다. 제안기법은 핑거프린팅된 컨텐츠에 대한 공모 공격과 MPEG2 합축에도 유일한 핑거프린팅 정보를 감지할 수 있다. 특히, 핑거프린팅 정보를 삽입할 사용자의 영역 지정을 위해서 시간축 웨이블릿 변환의 특성을 이용한다. 실험에서는 비디오 컨텐츠의 불법 배포를 추적할 수 있음을 보이고, 다양한 공모공격과 MPEG2 압축에 대해 강인(robustness)함을 보인다.
항공이나 위성 영상과 같이 고주파 성분을 많이 포함하고 있는 영상에 워터마크를 삽입하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 최저 주파수대역을 포함한 전대역에 걸쳐 워터마크를 삽입한다. 워터마크는 웨이블릿 패킷 계수 중에서 중요계수를 선택한 후에 원 영상에 삽입된다. 워터마크가 삽입될 위치의 중요계수는 CPSO를 이용하여 웨이블릿 패킷 변환에 제로트리기법을 적용하여 전대역에 걸쳐 선택한다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 비가시적이고 강인함을 보여준다. 특히 고주파 성분이 많이 포함되어 있는 영상을 고압축하는 경우에도 강인함을 보여준다.
정보가전기기를 개발하는데 있어서 가장 어려운 일 중 하나는 네트워크 성능을 최적화하거나 성능상의 특이 현상을 극복하는 일이다. 본 논문에서는 상용 홈 네트워크 게이트웨이를 개발하면서 이런 네트워크 성능 최적화의 한 문제를 발견하고 정의하며, 그 원인을 규명하고, 이를 해결한 연구를 기술한다. 본 논문의 흠 게이트웨이는 비대칭 링크인 ADSL 을 사용하는데 업링크로의 패킷 전송 속도가 다운링크로의 패킷 전송 유무에 간섭을 받는 특이 현상인 속도 간섭 현상을 보인다. 이러한 현상은 보통 receive livelock 문제로 생각되어 입력 큐에서의 패킷 경쟁이 그 원인이라고 분석된다. 그러나 본 논문에서는 실험적 검증을 통해 이 현상이 receive livelock과는 그 원인이 다른 새로운 문제임을 밝혀낸다. 추가적인 분석과 실험의 결과 출력 큐에서의 패킷 경쟁과 TCP 프로토콜의 메커니즘이 이 현상의 원인임을 밝힌다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해 패킷 스케줄링 메커니즘을 제안하며 이를 흠 게이트웨이에 구현한다. 그 결과 개선된 흠 게이트웨이에서는 속도 간섭 현상이 완전히 해결됨을 보인다.
감조하천이 위치한 연안 지역의 경우, 강우 및 태풍과 발생과 동시에 만조위가 겹치게 되면 큰 홍수 피해를 입는 지역이다. 감조하천은 조석의 영향으로 인해 물의 흐름 및 수위가 주기적으로 진동하는 특성을 보이고 있다. 조석 현상은 주로 기조력에 의한 주기적인 운동이 발생하지만, 풍속, 저기압 등의 영향도 함께 포함되어 있다. 연안 지역에 대한 홍수 위험 관리를 위해, 본 연구에서는 연안 지역 내 위치한 조위 관측소의 조위 자료를 주기적인 운동을 보이는 조석 성분과 확률론적인 운동을 보이는 파고 성분으로 분리하고자 하였다. 자료 내 각각 세부적인 특성을 확인하기 위해 주파수 대역별 필터링이 가능한 이산형 웨이블릿 변환을 통해 자료를 6단계로 분해하였다. 분해된 각 성분 별 주기성 및 주파수 분석을 실시하여 조석 성분 및 파고 성분으로 분리하였으며, 최종적으로 자료 내 각각 66% 및 34%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용한다면, 파고의 영향을 고려한 연안 지역의 홍수 관리의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 모 웨이블릿(mother wavelet)이 웨이블릿 분석에 미치는 영향을 파악하기 위해 먼저 백색잡음과 사인함수를 다양하게 결합한 시계열의 분석을 수행하고 그 결과를 각각 단기기억특성과 장기기억특성을 보이는 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)에 대한 적용하였다. 본 연구에서는 기존 연구가 하나 또는 두 개의 모 웨이블릿 평가에 제한된 것과는 달리 총 4가지의 웨이블릿에 대한 비교 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정한 웨이블릿은 기존 연구에 많이 사용된 바 있는 총 4가지의 모 웨이블릿(Bump, Morlet, Paul, Mexican Hat)이다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Bump 모 웨이블릿을 적용한 결과는 주기성분의 비정상성을 나타내는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 그 결과는 스펙트럼 분석결과와 매우 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이에 반해 Morlet과 Paul 모 웨이블릿은 주기성분의 비정상성을 상대적으로 잘 나타내 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 Mexican Hat 모 웨이블릿의 경우에는 그 결과의 해석이 까다로운 것으로 나타났다. 추가로, Paul 모 웨이블릿의 적용 결과가 시계열에 따라 일관적이지 않게 나타날 수 있음도 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿은 본 연구에서 고려한 모 웨이블릿 중 그 적용상 안정성이 가장 높은 것으로 확인되었으며, 이러한 결과는 최근 웨이블릿 관련 연구에서 Morlet 모 웨이블릿이 가장 많이 사용되는 추세와도 일치하는 것이다.
웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 이용한 잡음 제거를 위해서는 웨이블릿 계수의 prior 모델, 잡음의 확률분포, 웨이블릿 계수에 대한 분산 등의 정보가 필요하다. 잡음 제거의 일반적인 방법은 웨이블릿 계수에 대한 적절한 prior 모델을 설정하고 이에 대한 신호의 분산을 추정하는 것이다. 본 논문에서는 영역 확장 방법을 사용하여 영상의 영역에 따라 분산을 추정하기 위한 창의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 이웃 계수의 범위는 동질성 척도를 정의하여 가장 작은 영역부터 영역을 확장하는 방법을 사용한다. 결정된 가변 이웃 영역을 사용하여 원 신호의 분산을 결정하고 이를 이용하여 웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 사용하여 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보여 준다.
게임 및 영화산업의 급속한 확장에 따라 CG(Computer Graphic)로 구현되는 3D 애니메이션 캐릭터에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 삼차원으로 제작되는 캐릭터의 사실적인 움직임을 구현하기 위해서는 뼈와 폴리곤 면을 합쳐주는 리깅(Rigging) 작업과정을 거치게 된다. CG 관련 기술의 급속한 발전에 따라 리깅 작업 과정 또한 보다 정교해지고 있다. 하지만, 기술적인 발전에도 불구하고 여전히 리깅 작업 과정에서 시간적 비효율성, 단순 반복 작업 등의 한계점을 보이고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용되는 캐릭터 리깅 방법의 문제점과 비효율성을 분석하고, 보다 효과적인 솔루션을 제안하고자 한다. 이를 위한 연구의 전개는 첫째, 리깅에 대한 일반적 작업과정과 스킨 웨이팅(Skin Weighting)에 대해 기술적 고찰을 하였다. 둘째, 기존 조인트(Joint)만 활용하여 스킨 웨이트(Skin Weight)를 하는 일반적 방법과 여기서 한 단계 발전된 방식으로 다양한 디포머(Deformer)를 활용한 웨이팅 방식을 비교 분석하였다. 셋째, 본 연구에서 제안하는 방법으로써, 디포머인 래티스(Lattice)를 활용하여 웨이팅하고 래티스를 사용한 디포머를 다시 스킨 웨이팅으로 변환하는 방법에 대해 실험연구를 진행한다. 넷째, 기존 방법과 본 연구에서 제안하는 방법에 대해 첫째, 웨이팅을 통해 형성된 지오메트리(Geometry)가 애니메이션의 순차적 움직임에 적절한 형태로 바뀌는지, 둘째, 두 개 이상의 지오메트리가 동시에 효과적으로 웨이팅이 되는지, 셋째, 효율적인 웨이팅 과정을 통한 작업시간의 단축이 이루어지는지를 중심으로 비교 분석하여, 본 연구에서 제시하는 스킨 웨이팅 방법의 효율성에 대해 검증한다. 본 연구를 통해 래티스를 활용한 스킨 웨이팅 작업 진행 결과, 웨이팅 작업과정의 핵심인 페인트 웨이트(Paint weight) 작업이 매우 효율적으로 진행되었으며, 작업시간의 단축 효과와 더불어 작업 결과물의 완성도도 매우 높음을 알 수 있었다. 본 실험연구를 통해 보다 효율적인 캐릭터 스킨 웨이트 방법이 관련 분야 전문가와 학술적 접근에 있어서 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
본 연구에서는 이변량 웨이블릿 분석에 있어 모 웨이블릿이 어떤 영향을 미치는지를 파악하였다. 모 웨이블릿으로는 관련 연구에서 많이 사용되고 있는 총 네 가지(Bump, Mexican hat, Morlet, Paul)를 선정하였다. 이들 모 웨이블릿은 먼저 백색잡음과 다양한 주기의 사인곡선을 결합하여 만든 시계열의 이변량 분석에 적용하여 그 결과를 평가하였다. 또한 실제 시계열인 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)를 이변량 분석하여 모의된 시계열의 분석 결과가 실제 자료의 분석결과에도 일관되게 유지되는지를 판단하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, Bump와 Morlet 모 웨이블릿의 경우가 이론적인 예측에 보다 잘 부합하는 것으로 나타났으며, 반대로 Mexican hat 모 웨이블릿은 상대적으로 단주기의 변동 특성을, Paul 모 웨이블릿의 경우에는 장주기의 변동 특성을 잘 보여주는 것으로 나타났다. 둘째, Mexican hat과 Paul 모 웨이블릿의 경우에는 스케일 간섭이 매우 크게 나타남을 확인할 수 있었다. Bump와 Morlet 모 웨이블릿에서는 이러한 문제점이 나타나지 않았다. 소위 동조화(co-movement)를 탐색하는 능력은 Morlet와 Paul 모 웨이블릿이 가지고 있는 것으로 파악되었다. 특히, Morlet의 경우 이 특성이 더욱 명확히 나타남을 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿이 이변량 웨이블릿 분석에 가장 무난한 것으로 확인되었다. 마지막으로, AOI와 SOI 자료의 이변량 웨이블릿 분석에서는 대략 2-4년 정도의 주기성분이 약 20년 빈도로 서로 동조하고 있음을 확인할 수 있었다.
웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 3차원 웨이블릿 부호화 방식으로 압축된 영상 시퀸스를 정칙화 기반 영상복원 방법으로 후처리하는 알고리듬을 제안한다. 우선, 웨이블릿 압축 시스템을 적절한 영상 열화 시스템으로 모델화한다. 그리고, 시간축에 관하여 프레임 간의 같은 위치에 있는 각 픽셀에 대하여 복원을 수행한다. 그 다음으로 2차원 영상 신호에 대하여 복원을 수행하는데. 즉 웨이블릿 변환 계수 정보를 이용하여 영상 및 시간 정보를 여러 스케일의 에지로 분류한 다음, 에지의 방향에 따른 적응적인 제약조건을 사용한다. 이는 각각의 에지 방향에 적합한 고주파 성분을 유지하고, 신호의 각 특성에 적합한 적응적인 정칙화 매개변수를 적용한다. 마지막으로 시간 축에서의 복원과 그것에 이어지는 적응적인 공간 복원에 대한 실험 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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