이진 변환은 특정 장치에서 동작하도록 구성된 프로그램을 다른 장치에서 동작할 수 있도록 재구성하는 과정을 말한다. 이진 변환을 수행하기 위해서는 두 장치 사이의 변환 규칙을 생성하는 것이 매우 중요하다. 변환 규칙을 생성하는 방법은 직접 매핑과 간접 매핑으로 나뉜다. 직접 매핑은 성능을 위한 방법인 반면, 간접 매핑은 재목적성을 위한 방법이다. 본 논문에서는 임베디드 시스템에 적합한 직접 매핑 기반의 이진 변환을 수행한다. 그렇지만 재목적성 역시 중요한 요구사항이기 때문에, 재목적성을 고려한 직접 매핑 기반의 이진 변환 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법을 바탕으로 자동으로 변환 규칙을 생성하는 도구를 구현한다. 이 방법을 통해서 성능과 재목적성을 모두 고려한 변환 규칙을 생성할 수 있으며, 더 나아가 이진 변환을 수행하는데 소요되는 비용을 줄일 수 있다.
최근 정형 검증 분야에서 상태 폭발 문제를 극복하기 위해 만족가능성(Satisfiability) 처리기를 사용하는 방법이 많이 연구되고 있다. 만족가능성 처리기를 사용하려면 대상을 CNF 식으로 변환해야 하는데, 이진 기수 제약 조건은 시스템을 CNF 식으로 변환하기 위해 많이 사용되는 기법이다. 그러나 이진 기수 제약 조건은 이진 변수들의 집합을 다루기 때문에 이진 변수들의 순서 정보는 변환할 수 없었다. 본 논문에서는 이진 변수의 시퀀스에서 길이가 k인 서브시퀀스 추출 문제에 대한 CNF 변환 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 방법이 순서정보를 고려치 않고 적용한 변환 방법보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 pSDF(projection synthetic discriminant function) 공간불변 필터 개념을 적용하여 기준 이미지를 구현하고, 공간 평면 상관기인 이진 결합 변환 상관기를 이용하여 동일 클래스 인식을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 이진 결합 변환 상관기가 기존의 결합 변환 상관기보다 상관 첨두치 세기, 상관 첨두치 세기대 부로브비, 신호대 잡음비, 상관폭 부분에서 뛰어난 상관 특성을 보였다. 이진 결합 변환상관기를 이용한 광 패턴 인식 실험을 한 결과, 동일 클래스 인식인 경우 4.1~9.6% 오차 범위내에서 상관 첨두치 세기가 일정하게 나타났다.
본 논문에서는 공간적 정보로 이미지검색을 하는 모양 특징정보 기반 이미지 검색 시스템에서 검색효율을 향상 시킬 수 있는 이진 영상 변환 및 유사도 검색에 대한 기법을 제안하였다. 모양특징정보의 좀더 정확한 값의 추출을 위해 이미지의 잡음이 윤곽선으로 인식되는 값이 최소화 될 수 있도록 하는 이진 영상 변환방법을 제안하였으며, 유사도 검색에서는 영역별 특징정보 간의 비교와 병행하여 영역을 다시 소그룹화한 다음 소그룹간의 평균 유사도 값의 비교방법을 적용하였다. 성능 평가를 통하여 제안된 이진 영상 변환 겐 유사도 검색 방법을 사용한 경우 기존의 방법보다 향상된 검색 효율성을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환된 영상을 비트 플레인으로 분해하여 효과적으로 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 원영상을 웨이블렛 변환하여 저대역 부분은 그대로 무손실 전송하고 고대역 부분은 비트 플레인(bit-plane)으로 분해한 다음, 각 비트 플레인에 나타나는 이진 영상들을 각각의 특성에 따라 부호화한다. 부호화 방법은 먼저 원영상을 웨이블렛 변환한 후, 부동소수점 값을 가지는 웨이블렛 변환 계수를 정수화하고 이 값을 N비트 데이터와 부호 비트로나눈다. 이러한 이진값으로 표현된 그레이 원영상을 비트 플레인으로 분할하여 N개의 이진 영상과 부호 비트에 대응하는 1개의 부호 비트 플레인을 생성시킨다. N개의 비트 플레인에 존재하는 이진 영상은 상대적으로 화질에 미치는 중요도가 적은 하위 비트 플레인의 고대역 부분을 제거한 후, 2차원 이진 블록 부호화 방법을 사용하여 부호화한다. 부호 비트 플레인은 N비트로 데이터의 값이 0이 아닐 경우 그에 해당하는 부호값 만을 부호화하여 압축효과를 높일 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 웨이블렛 변환 계수로부터 추출된 비트 플레인 중에서 화질에 크게 영향을 주는 중상위 비트 플레인의 이진영상들이 원영상의 에지(edge) 정보와 함께 지역적으로 모여 있는 특성을 보임에 따라 효과적인 부호화가 가능하다. 또한 비트 플레인 부호화 방식은 상대적으로 영상의 화질에 중요도가 적은 하위 비트 플레인을 쉽게 분리하여 제거함으로서 적정한 영상화질을 유지하면서 비트율(bit rate)을 조정할 수 있는 장점이있다. 제안한 방법은 실험을 통하여 기존의 벡터 양자화 기법에 의한 부호화 방법보다 압축율이나 PSNR 측면에서 성능이 좋음을 입증하였다.
본 논문에서는 $n\timesn\timesn$ 프로세서로 구성된 재구성가능 메쉬에서 $n\timesn$개의 화소가 있는 이진영상을 경계코드로 변환 하거나 그 역변환을 하는 알고리즘을 제안한다. 이와 동일한 변환을 하는 O(1) 시간 알고리즘들이 이미 제안되었는데, 이들이 사용하는 프로세서의 수는 $O(n^4)$으로, 영상의 화소 수와 비교해 볼 때 지나치게 많다고 하겠다. 본 논문에서는 $n^3개의 프로세서만을 사용하는 속도 빠른 변환 알고리즘을 소개한다. 여기서 제안하는 경계코드를 이진영상으로 변환하는 알고리즘의 실행시간은 O(1)이고, 그 역변환 알고리즘의 실행시간은 O(log n)이다.
본 논문에서는 이동 가능한 로봇이 취득한 이진 평면도(binary floor map)의 필터링 알고리즘을 제안한다. 로봇청소기와 같은 가사로봇은 실내를 이동이면서 위치를 0 과 1 의 이진 코드로 기록함으로써 이진 실내 평면도를 생성하는데, 로봇의 위치센서 오류와 각종 장애물 등으로 인하여 이진 영상에 왜곡이 발생한다. 먼저 실내 평면도와 발생하는 왜곡의 특징을 분석하여 이를 효과적으로 검출하는 이진 패턴을 정의한다. 패턴에 기반한 모폴로지 변환(morphological transform)을 반복적으로 수행함으로써, 이진 실내 평면도의 왜곡을 줄이고 실제 평면도에 근사하도록 화질을 개선한다.
기존의 텍스트 추출을 위한 이진화 방법은 입력 이미지를 명도 이미지로 변환한 뒤 이진화 하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 칼라 이미지에서는 극명히 구분되는 색이라 할지라도 명도 이미지로 변환하는 과정에서 같은 밝기를 같게 되는 경우(예를 들어, 배경은 붉은색, 텍스트는 초록색), 텍스트를 추출하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 입력 이미지를 R, G, B로 분리하고 각각을 이진화 하여 텍스트를 추출하고 다해상도 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 텍스트의 획 특징을 추출하여 추출된 특징들을 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 텍스트 영역을 확정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 명도 정보만으로는 추출하기 어려웠던 텍스트 영역을 효과적으로 추출하고 텍스트와 구별하기 어려운 영역을 획수준으로 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 결합변환상관기(joint transform correlator)와 위상 암호화된 영상들을 이용하여 영상의 인식 및 복호화가 가능한 광 암호화 시스템을 제안하였다. 그레이 값을 가지는 원 영상은 동일한 그레이 값을 가지는 이진 영상으로 나누어 표현할 있다. 이러한 이진 영상들을 각각의 다른 이진 무작위 영상과 위상 부호화한 XOR 연산을 이용해 암호화할 수 있으며. 암호화한 영상들을 결합한 후 위상 부호화 과정을 거쳐 최종 암호화 영상를 구한다. 키 영상은 암호화에 사용된 각각의 이진 무작위 영상들을 최종 암호와 영상를 얻을때의 과정처럼 결합하여 역시 하나의 영상으로 구할 수 있다. 최종 암호화 영상과 키 영상을 제안한 결합변환상관기의 입력으로 사용하여 구한 상관치는 높고 폭이 좁은 특성을 가지고 있으므로 분별성능이 좋은 인식 시스템을 구현할 수 있을 뿐만 아니라 복호화 영상도 구할 수 있다. 컴퓨터 모의 실험으로 제안한 방법을 확인해보았다.
이진 변수의 기수 조건이란 여러 이진 변수 중에서 하나를 선택하는 것이다. 이러한 조건을 줄여서 BCC(Boolean Cardinality Constraint)라고 부른다. BCC는 소프트웨어 공학을 비롯해서 전산학의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그래서 BCC를 CNF로 변환하는 효율적인 방법이 많이 연구되었다. 본 논문에서는 지금까지 제시된 변환 방법을 효율성과 유연성 측면에서 분석한다. 뿐만 아니라 이해하기 어려운 것으로 잘 알려진 CNF 절을 시각화하여 숨겨진 구조를 드러냄으로서 기존 분석과 차별화를 하였다. 분석 결과를 확인하기 위해서 다양한 비둘기-집 문제에 적용하였다. 그 결과 BCC를 다루는데 있어서 커멘더 변환 방법이 다른 방법보다 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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