이미지를 이용해 공종을 분류하는 작업은 건설 관리와 공정 관리와 같은 더욱 복잡한 어플리케이션에서 중요한 역할을 수행할 수 있다. 하지만, 공사 현장에서 수집한 이미지들은 항상 깨끗하지 않을 수 있고, 이와 같이 문제가 있는 이미지들은 이미지 분류기의 성능에 부정적인 타격을 입힐 수 있다. 이러한 가능성은 공종을 판별하는 시스템을 보조할 수 있는 데이터나 방법의 필요성을 부각한다. 본 연구에서 우리는 공종의 선·후행 관계를 이용해 이미지 분류기를 보조하여 공종을 판별하는 시스템의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 그리고 제시하는 방법이 공종 판별의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보인다. 특히, 이미지 판별기의 성능이 좋지 않을때 더욱 드라마틱한 성능의 향상을 경험할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
잡음이 존재하는 환경에서의 신호의 분산을 측정하는 것은 잡음 제거에 중요한 요소를 맡고 있다. 잡음을 제거하는 방법 중에 가장 보편적으로 사용하는 방법에는 위너 필터가 존재한다. 웨이블릿 기반의 위너 필터링은 저복잡성을 지닌 이미지 잡음 제거에 탁월한 효과를 보인다. 신호의 분산을 측정할 경우 어떤 모양의 필터를 적용하여 측정하느냐에 따라 분산이 달라지게 되므로 이미지의 잡음 제거에 영향을 미치게 된다. 이에 본 논문은 위너 필터에 적용되는 필터를 기존의 정사각형 모양(square-shaped)과 제안하는 십자가 모양(cross-shaped)을 각각 적용하여 이미지의 잡음을 제거하였다.
무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.
기존의 모바일 뱅킹 어플리케이션은 복잡한 암호 해제 방법 및 UI 설계로 연령대가 높은 사용자가 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 모바일 뱅킹의 접근성 향상을 위한 이미지 암호화 및 UI 설계 방법을 제안한다. 이미지 네이밍 과정을 이용하여 이미지 암호를 사용하고, 모바일 뱅킹 UI는 색상, 글씨체, 글씨 크기, 화면 구성 등을 고려하여 설계한다. 제안한 방법을 통하여 사용자의 편의성을 높인 UI를 제공하며, 사용자가 기억하기 쉬운 암호를 설정할 수 있다. 또한 본 어플리케이션을 통해 사용자의 모바일 뱅킹의 높은 이용률을 기대한다.
패스워드 인증방법은 온라인 사전 공격에는 약하다는 단점이 있음에도 달구하고, 사용하기에 가장 편리하다는 장점 때문에 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 인증방법이다. 기존의 패스워드 인증방법처럼 편리하게 이용할 수 있으면서도 보다 보안성을 높이는 방안으로 RTT를 이용한 인증 프로토콜이 제안되어 왔다. RTT를 이용한 인증 프로토콜은 사용자가 아이디와 패스워드를 입력할 뿐만 아니라. 자동 프로그램 사람을 구별할 수 있는 질문에 응답하게 함으로써 자동 프로그램으로 공격하는 것을 막는다. 그러나 이 프로토콜에 이용되는 RTT의 여러 모델들에서 간단한 이미지는 공격 프로그램으로 공격 가능성이 있고, 복잡한 이미지는 사용자 입장에서 유용성이 취약함을 보인다. 따라서 이런 모델들의 취약성을 분석하여 공격에 대해서는 강하면서도 사용자들이 이용하기에는 편리하도록 하기 위해 새로운 모델을 제안하고, 보안성과 유용성을 고려한 RTT기반의 인증방안을 제안한다.
기존 단일 조도센서를 이용한 조도검출 방식은 좁은 FOV (Field of View) 특성 상 측정 위치에 따라 검출 조도의 균일도가 저하된다. 다수개의 조도센서를 통해 평균 조도값을 검출하는 방법은 복잡도 증가 및 계산과정에서 오류가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 넓은 FOV를 가지는 하나의 이미지센서를 기반으로 한 조도검출 방법을 제안하였으며, 제안된 방법은 기존 조도센서가 가지는 시스템 복잡도, 오류 증가 등의 문제점이 해결 가능하다. 실내 환경에서의 성능평가 결과는 색차조도계 (CL-200A)를 이용한 기준값 대비 조도센서가 1개인 경우 평균 12%, 조도센서가 5개인 경우 평균 10.7%, 이미지센서의 경우 평균 6.2% 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 이를 통해 이미지센서를 기반으로 한 제안된 검출방법은 균일성이 향상된 공간조도를 간단하고 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.
이미지 편집 툴의 발전으로 일반 사용자도 원본 이미지를 조작하여 실제와 다른 영상 정보를 전달하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 사회적 변화에 따라 이미지의 신뢰도는 매우 낮아지게 되었고 이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 마코프 특징을 이용하여 이미지 조작 여부를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 전체 입력 이미지에서 마코프 특징을 추출하고, 그 중 위조 여부 검출에 사용되지 않는 불필요한 특징을 제거한다. 따라서 제안하는 기술은 위조 검출에 사용되는 마코프 특징의 수를 감소시켜 전체 검출 속도를 향상시키는 효과가 있다. 실험을 통해 제안하는 방법은 상대적으로 낮은 복잡도로 우수한 위조 검출 성능을 보임을 확인하였다.
시각적인 정보전달이 어려운 상황에서의 대상인식, 혹은 시각장애인의 대상인식에 있어서 소리는 어느 정도의 역할을 할 수 있을까? 이 연구는 소리를 통해 대상의 형태정보를 전달하기 위해 진행되었다. 하나의 음(musical tone)을 음높이와 음색, 지속시간을 조정한 후, 머리전달함수(Head-Related Transfer Function: HRTF)를 이용하여 수평선, 수직선, 대각선, 곡선의 형태로 운동하는 3-D 사운드 형태소로 만들었다. 그리고 이들의 연속적인 조합을 통해 단순한 도형에서부터 복잡한 도형, 이들 2차원상의 도형을 단면으로 하는 3차원상의 도형들까지 그려내는 소리자극을 구성하였다. 성인 대학생을 대상으로 한 실험에서, 이렇게 만들어진 청각이미지(auditory image)를 듣고 표상된 형태를 여러 개의 시각적인 이미지들(visual images) 중에서 선택하는 과제를 실시하였는데, 실험 결과는 평균 78%의 정확율을 보였다. 이는 소리를 이용한 형태정보 전달의 가능성이 있음을 시사하는 것이며, 이러한 시도는 청각 인터페이스의 응용범위를 확장하는데 도움이 될 것이다.
지문인식을 통한 생체인증 방식은 스마트 기기의 인증방법들 중 가장 보편화된 인증 방식이다. 하지만 사용자를 구별하는 유일한 인증 방식으로 발전하기에는 완벽한 생체인증 수단이라고 단정 지을 수 없다. 다수의 손가락을 등록함으로 인한 보안성의 하락이나 지문의 손상으로 인한 정확성을 보장할 수 없기 때문이다. 본 논문은 DFS(Display Fingerprint Solution) 기술이 적용된 터치스크린만으로도 지문 인식이 가능한 멀티 핑거 인증 방법 대해 제안한다. 무엇보다 사용자의 복잡한 지문이미지를 획득하고 이를 중첩시킨 후 간섭무늬를 발생시킨 후, 이를 통해 보안 이미지나 무늬를 획득해 사용자를 구별하는 보다 강화된 인증 방식을 제안한다. 본 논문이 제안하고자 하는 방안은 기존의 단순한 지문 이미지 획득보다 고차원적인 데이터를 생성할 수 있는 점을 중심으로 이루어진다.
화이트 밸런스를 유지해야 하는 이유는 입력 이미지의 컬러 밸런스와 동질의 화질 유지를 위하거나, 혹은 이미지를 개선할 때 화질 균일 성을 유지하기 위함이다. 그러나 기존 컬러 개선 방식들은 화이트 밸런스 보존에 관계없이 컬러 개선이 이루어지기 때문에 컬러 개선 전과 후의 화이트 밸런스가 다르게 나타난다. 이 논문에서는 색 순응 변환을 이용하여 화이트 밸런스를 보존하면서 자연스러운 컬러 이미지 개선 및 컬러 측정 알고리즘을 제안한다. 그 결과는 제안된 알고리즘은 Color Naturalness Index 와 Color Colorful Index 라고 풀리는 객관적 방법뿐만 아니라 주관적인 방법 에서도 개선됨을 확인하였다. 알고리즘의 복잡도는 낮으므로 현실 어플리케이션에서도 유용하게 이용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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