본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 인터넷을 이용 원거리에 있는 Device를 PDA로 제어하는 영상감시 솔루션에 대해 연구하였다. 우선 서버는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 획득한 영상에 대해 2단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통해 Client(PDA)로 전송한다. PDA는 수신한 프레임만을 가지고 역 웨이블릿 변환을 하고 사용자에게 영상을 보여주게 된다. 카메라는 스텝 모터와 마이크로프로세서 80C196KC에 의해서 컨트롤되고, 사용자는 서버에서 보내는 영상을 PDA를 이용해서 감시한다. 그리고 PDA를 이용 원거리에 있는 서버 80C196KC에 제어 신호를 보내고 자신이 원하는 영상을 감시할 수 있다.
본 논문은 웨이블릿 변환 계수의 특성을 이용하여 영상에 워터마킹을 하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 영상을 3단계 웨이블릿 변환 후 워터마크의 견고성(robustness)을 고려하여 저주파 영역 계수의 경우 인접계수간의 차이를 기준으로 워터마크를 삽입하고, HVS(Human Visual System)를 고려하여 고주파 영역 계수의 절대치를 기준으로 워터마트를 삽입하였다. 또 대역별로 반감확률을 적용한 스케일 변수를 다르게 부여함으로써 워터마크된 영상의 화질 열화를 줄일 수 있었고, 워터마크의 견고성을 증가시킴으로써 보다 안전한 디지털 컨텐츠 보호에 중점을 두고자 하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.
본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 IDL(Interactive Data Language)의 여러가지 영상처리기법을 SOHO EIT 영상에 적용하여 세부적인 코로나 구조를 파악하고자 한다. 이를 위하여 우리는 히스토그램 평활화(Equalization), 2차 미분을 이용한 경계선 추출 방법인 라플라시안 필터링, 공간 주파수 영역의 웨이블릿 변환 등의 영상 처리 기법을 사용하였다. 히스토그램 평활화는 1차 처리과정으로 모든 영상에 동일하게 사용되었고, 나머지 방법은 2차 처리과정으로 사용하였다. 처리 결과 웨이블릿 변환 보다는 라플라시안 필터링 영상처리 방법이 더 구체적인 구조를 보여주는 것을 알 수 있었다. 다만 웨이블릿 변환의 경우 IDL에 내장된 노이즈 제거용 웨이블릿 변환 함수를 사용한 것으로, 다른 다양한 방법의 적용이 필요한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 얻은 영상처리 기법이 태양 코로나 구조 연구에 유용하게 사용될 수 있기를 기대한다.
본 논문은 도로 상에서 움직이는 물체를 검출하고 웨이블릿 변환을 이용하여 검출된 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 물체 판별 단계 그리고 추적 단계로 이루어진다. 첫번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반하여 움직이는 물체에 의해 발생한 영역과 그 이외의 다른 영역들을 검출한다. 두 번째 단계에서는 검출된 영역에 포함되어 있는 물체를 웨이블릿 변환 계수를 입력하는 신경망을 사용하여 판별한다. 그리고 판별된 물체의 위치 및 크기 정보와 웨이블릿 변환 계수를 이용하여 추적한다. 제안한 방법을 실험한 결과, 물체 추적률은 93%, 프레임당 처리 시간은 0.19ms 이다. 본 논문에서 제안한 방법은 실시간 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소특성을 효율적으로 구현할 수 있다 하지만, 웨이블릿 변환을 패턴 인식을 위한 특징 추출에 적용할 경우, 입력 신호의 위치 이동에 따라 추출된 특징 값이 변화하게 되어 인식률이 낮아지는 결함이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치 이동에 따른 문제점을 보완하여 노이즈에 강인한 홍채인식 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 보여 준다.
콘크리트 라이닝의 안정성을 검토하기 위해 지난 수년간 많은 연구가 이루어졌으며, 많은 비파괴 조사 기법들이 개발되고 발전하였다. 이러한 비파괴 조사 기법들은 그 신호 해석 과정에서 대부분 푸리에 이론을 근간으로 하고 있다. 그러나 진동신호에 대하여 푸리에 해석을 적용할 경우 결과는 단지 주파수 영역상에서 확인될 뿐이며, 이러한 결과로는 정확한 대상 신호의 분석을 기대할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 충격하중으로 인하여 발생한 비정상 파의 해석을 위하여 웨이블릿 이론을 적용하였으며, 웨이블릿 변환의 적용성을 확인하기 위하여 콘크리트 라이닝을 모사한 모형을 대상으로 실험을 수행하고, 제안된 이론을 바탕으로 콘크리트 라이닝의 두께를 추정하였다. 본 연구로부터 푸리에 변환에 비해 웨이블릿 변환이 뛰어난 분해능을 제공함을 확인할 수 있었으며, 분산성을 갖는 파를 해석함에 있어서도 웨이블릿 변환이 뛰어난 신호 해석법임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 최근 제정된 국제 영상압축 표준안인 JPEG2000 시스템에 쉽게 내장할 수 있는 새로운 디지털 워터마킹 방법 을 제안한다. 웨이블릿 변환 후 워터마크를 삽입하는 기존 웨이블킷 변환 기반 워터마킹 방식들과는 달리. 제안된 방식은 웨이블 릿 변환을 위한 lifting 과정 중에 발생된 변환 계수 값에 워터마크를 삽입하는 방식이다. 제안된 방식은 워터마크가 삽입될 계수 의 주파수 성분을 사용자가 선택할 수 있기 때문에 압축을 위한 웨이블릿 변환 필터군이 노출된 경우에도 삽입된 워터마크를 제 거 또는 변형하기가 쉽지 않다는 특성을 가지고 있다. 시뮬레이션을 통해, 제안된 방법이 각종 공격에 강인하며, 웨이블릿 변환 후 워터마크를 삽입하는 기존 웨이블릿 변환 기반 워터마킹 방식에 비해 보다 안전한 방식임을 보였다
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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