본 논문에서는 이산 웨이블릿 기반의 진화 알고리듬을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿 변환을 이용한 주파수 영역에서의 워터마크 삽입과 유전자 알고리듬을 이용한 워터마크 추출로 구성된다. 강인한 워터마크의 삽입을 위하여 웨이블릿 도메인의 저주파 영역에서 이루어지며, 워터마크 추출은 유전자 알고리듬을 이용하여 기하학적인 공격에 대하여 효과적인 추출을 수행한다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 기법은 JPEG이나 JPEG2000과 같은 영상 압축과 다양한 기하학적인 공격에 대한 실험을 통해서 워터마크의 요구조건인 강인성과 비가시성의 관점에서 기존 기술에 대한 상대적 우수성을 확인하였다.
본 논문은 하드웨어 곱셈 연산을 최적화 한 리프팅 기반의 9/7 웨이블릿 필터의 VLSI 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 범용 곱셈기를 사용하는 기존의 리프팅 기법과 달리 웨이블릿 계수에 패턴 탐색 기법의 Lef$\grave{e}$vre 알고리즘을 적용하였으며, MCM(Multiple constant multiplication)과 폴딩 방식을 9/7 DWT 필터에 적용하여 효율적으로 하드웨어 설계가 이루어 질수 있도록 제안하였다. 이러한 구조는 하드웨어 자원을 100% 활용하는 이점을 지니며, 이전의 성능에 비해 화질 열화 없이 단순한 하드웨어 구조, 속도, 면적, 전력소모 측면에서 효율적이다. 비교 실험을 위해 Verilog HDL을 통해 구현하였으며, $0.18{\mu}m$ CMOS 공정의 스탠다드 셀을 이용하여 합성하였다. 제안한 구조를 기존의 구조와 200MHz의 합성 타겟 클럭 주파수에서 비교하였을 때 면적, 전력소모 측면에서 60.1%, 44.1% 감소하였으며, 이를 통해 이전의 리프팅 기법에 비해 하드웨어 구현에 보다 최적화된 구조임을 보여준다.
Affective Computing은 HCI (Human Computer Interaction) 및 건강 관리 분야에서 다양한 애플리케이션이 개발됨에 따라 최근 몇 년 동안 관심이 높아지고 있다. 이에 필수적으로 필요한 인간의 감정 인식에 대한 중요한 연구가 있었지만, 언어 및 표정과 비교하여 심전도 (ECG) 또는 뇌파계 (EEG) 신호와 같은 생리적 신호 분석에 따른 감정 분석에 대한 관심은 적었다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 이용한 EEG 기반 감정 인식 시스템을 제안하고 감정 관련 정보를 얻기 위해 다른 뇌파와 뇌 영역을 연구 하였으며, 웨이블릿 계수에 기초한 특징 세트가 웨이블릿 에너지 특징과 함께 추출되었다. 중복성을 최소화하고 피처 간의 관련성을 극대화하기 위해 mRMR 알고리즘이 피쳐 선택에 적용된다. 다중클래스 Support Vector Machine을 사용하여 4 가지 종류의 인간 감정을 크게 분류하였으며 공개적으로 이용 가능한 "DEAP"데이터베이스의 뇌파 기록이 실험에서 사용되었다. 제안 된 접근법은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보여준다.
본 논문은 하드웨어 곱셈 연산을 최적화하여 리프팅 기반의 9/7 웨이블릿 필터의 개선된 VLSI의 구조를 제안한다. 제안한 구조는 범용 곱셈기를 사용하는 기존의 리프팅 기반의 웨이블릿 필터와 비교하여 화질의 열화 없이 보다 적은 로직과 전력소모를 갖는다. 본 논문은 Pattern search 기반의 Lefevre 알고리즘을 이용하여 하드웨어 구조를 개선한다. 제안한 구조는 범용의 곱셈기를 단순한 shift-add 연산으로 대체하여 하드웨어 구현을 단순하게 하고 계산 속도를 빠르게 한다. 제안한 구조와 기존의 구조를 Verilog HDL을 이용하여 구현하고 비교 실험하였다. 두 구조는 0.18um 디지털 CMOS 공정의 스탠다드 셀을 이용하여 합성된다. 제안한 구조는 200MHz의 합성 타겟 클록 주파수에서 기존의 구조에 비해 면적, 전력소모와 최대 지연시간이 각각 약 51%, 43%와 30%로 감소하였다. 구현 결과를 통해 제안한 구조가 범용의 곱셈기 블록을 사용한 기존의 구조보다 스탠다드 셀을 이용한 ASIC 구현에 보다 적합하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 홀로그램의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 알고리즘을 위한 하드웨어를 구현하였다. 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 이용하고, 적용된 암호화 기법은 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 디지털 홀로그램의 암호화는 크게 두 부분으로 구성되는데 첫 번째는 웨이블릿 변환을 수행하는 것이고, 두 번째는 암호화를 수행하는 것이다. 고속의 웨이블릿 변환을 하드웨어로 구현하기 위해서 리프팅 기반의 하드웨어 구조를 제안하고, 다양한 암호화를 수행하기 위해서는 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안한다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅 하드웨어를 구성하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES의 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 데이터를 최소의 대기시간(최소 128클록, 최대 256클록)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 디지털 홀로그램은 전체 데이터 중에서 단지 0.032%의 데이터만을 암호화되더라도 객체를 분간할 수 없었다. 또한 구현된 하드웨어는 $0.25{\mu}m$ CMOS 공정에서 약 20만 게이트의 자원을 사용하였고, 타이밍 시뮬레이션 결과에서 살펴볼 때 약 165MHz의 클록속도에서 안정적으로 동작할 수 있었다.
고성능 저가의 디지털 인쇄기기의 출현으로 불법적인 위변조가 사회적인 문제로 대두되고 있고, 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 컬러 디지털 인쇄기기를 판별하기 위한 디지털 포렌식 기술을 제안한다. 컬러 디지털 인쇄기기는 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에, 출력물에 작은 차이가 존재한다. 이와 같은 차이점을 활용하면, 임의의 주어진 출력물에 대해 어떠한 인쇄기기로 출력되었는지 구별이 가능하다. 제안하는 방법에서는 차이점을 구별하기 위하여 출력물을 스캔한 디지털 이미지에 대해 이산 웨이블릿 변환을 수행하여 계산한 고주파 영역을 추출한다. 이에 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산한 후에 행렬 데이터의 표준편차, 첨도, 왜도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출된 특징을 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 디지털 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 총 2,597장 이미지와 7대 프린터(HP, Canon, Xerox DCC400, Xerox DCC450, Xerox DCC5560, Xerox DCC6540, Konica)를 가지고, 기존 알고리즘과 비교 분석하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기를 판별하는데 있어서 평균 96.9% 정확률을 보였다.
장비 플라즈마의 감시는 장비의 신뢰성과 생산성의 유지에 중요하다. 이산 웨이블릿 기술(Discrete Wavelet Transform)을 에칭 프로파일 표면의 이상(Anomaly)을 검출하는 데 응용하였다. 플라즈마 이상은 $SF_6$ 유량에 변화를 주면서 모의실험 되어졌다. 프로파일의 수직, 수평 그리고 수직과 수평부분이 합해진 부분에 대한 변환된 계수의 변화를 개별적, 그리고 총체적으로 평가하였다. 그 결과 각 부분에 대해 4번째의 계수가 가장 높은 민감도를 보였으며, 총체적인 평가에 있어서는 합해진 부분에 대한 민감도가 가장 높았다.
본 논문에서는 스테레오 영상의 소유권 보호를 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법은 스테레오 정합을 통해서 얻어진 변위 맵에서 폐색 영역에 해당하면서 적절한 주파수 계수를 갖는 영역에 워터마크를 삽입한다. 주파수 변환 도구로는 이산 웨이블릿 변환을 사용한다. 제안한 알고리즘은 스테레오 정합, 워터마크 재배열, 워터마크 위치 선정, 그리고 워터마크 삽입 및 추출로 구성된다. 미들버리에서 제공하는 4가지 실험 영상에 대해서 실험을 수행하였다. 4 가지 영상에 대해서 워터마크를 다양한 강인성을 갖도록 삽입하였고, 이들에 대해서 다양한 공격에 대한 워터마크 추출율을 검출하였다. 또한 3D TV에서 다양한 워터마크 삽입 영상을 시각적으로 분석하였다.
최근의 통신매체로는 함축적이고 인식이 용이한 영상/비디오가 매우 선호되고 있다. 그러나 이들 데이터는 그 양이 과다해 영상/비디오 데이터의 압축이 큰 연구과제가 되어 왔다. 본 논문에서는 영상압축 시 그 성능을 크게 좌우할 수 있는 데이터 형식의 최적화에 관련되고, 웨이블릿 변환과 이를 이용한 JPEG2000을 기반으로 한다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 시 이용되는 데이터 형식을 결정하는데 있어서의 기준을 주파수 변환 및 양자화 과정에서의 데이터 손실 양으로 설정하였으며, 이를 바탕으로 실험적으로 최적의 데이터 형식을 도출하였다. 그 결과 필터계수는 (1, 9)의 10-비트 고정소수점 형식, 웨이블릿 계수는 (9, 7)의 16-비트 고정소수점 형식이 최적임을 확인하였다.
본 논문에서는 JPEG2000 부호화 시스템의 과도한 메모리 요구 사항을 감소시키기 위해 예측 부호화 기반의 새로운 임베디드 압축(Embedded Compression, EC) 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 EC 기법은 EC가 적용되지 않은 DWT 프로세서와 비교하여 DWT 과정에서 발생하는 임시적인 저주파 웨이블릿 계수들의 메모리 접근 및 크기를 50 %로 줄일 수 있다. 무손실의 영상 압축 시스템에 널리 쓰이면서 단순하지만 좋은 성능을 갖는 LOCO-I(LOw COmplexity LOssless COmpression for Image)와 MAP(Median Adaptive Predictor) 예측기를 제안한 EC 알고리즘에 적용하였다. 제안한 예측 기반의 EC 알고리즘은 예측 오차 값들을 인코딩하기 위하여 포워드 적응형 양자화와 고정 길이 코드를 사용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 예측기가 LOCO-I와 MAP인 경우, 본 논문에서 제안한 EC 알고리즘에 의한 평균적인 PSNR 저하는 각각 0.48 dB와 0.26 dB임을 알 수 있다. 선행 논문 [9]에서 제안한 하다마드 변환(MHT) 기반의 EC 알고리즘과 비교하여 평균적인 PSNR이 약 1.39 dB 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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