본 논문은 광대역 ISDN에서 음성 서비스를 효율적으로 제공하는 방법에 관한 연구이다. 음성은 그 특성상 유음구간과 북음구간으로 나누어지며, 음성활성검출에 의하여 실제로 말을 하는 동안만 전송이 이루어질 수 있도록 음성 트래픽을 발생한다. 본 논문에서는 ATM통신망에서 음성을 음성활성검출과 삽입(Embedded) ADPCM으로 코딩하고, 멀티플렉서에서 셀 폐기를 통하여 트래픽을 제어하는 알고리즘에 관하여 연구하였다. 트래픽 제어는 버퍼에 임계값을 주어, 버퍼의 상태가 임계값을 초과하는 경우에 낮은 우선순위를 갖는 음성 셀을 폐기하는 셀 폐기 알고리즘을 사용하였다. 셀 손실 확률, 큐 크기, 평균지연등을 성능분석 파라메터로 설정하고, 트래픽 제어 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션하였다. 이를 통하여 센 폐기방식에 의한 트래픽 제어가 음성의 질을 많이 저하시키지 않으면서도 트래픽 제어를 하지 않을 때에 비하여 전송 대역 이득을 향상시킨다는 것을 확인하였다.
급격하게 증가하고 있는 동영상의 관리 도구로써 동영상을 계층적이고 구조적으로 구분하는 동영상 분할은 색인, 요약, 검색 등 다양한 응용 분야에서 공통적으로 적용될 수 있는 핵심 기술이라 할 수 있다. 기존의 적응적 임계값을 사용하는 동영상 분할 방법은 연속되는 프레임 간의 차이 값과 일정 간격의 크기를 갖는 윈도우에서 임계값을 계산하여 동영상 분할을 수행하였다. 그러나 이 경우, 윈도우의 크기보다 전환점의 발생 간격이 짧거나, 주변의 차이 값이 변동이 많으면, 정확한 검출을 하지 못한다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 동영상의 포맷에 따라 윈도우의 크기를 결정하고, 윈도우 안에서 가중치를 사용하여 주변 값의 변화에 민감하게 반응하는 개선된 적응적 임계값 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 카메라 불빛과 큰 물체의 빠른 움직임 등에 의한 오검출을 줄이기 위해 후처리 기법을 적용하였다. 실험을 통해서 제안된 방법은 기존 방법과 비교하여 3.7%의 성능 향상을 보이며, 변형된 동영상에서 95.5%의 재현성을 갖는 것을 확인하였다. 따라서 제안된 동영상 분할 방법은 기존 방법과 비교하여 정확성이 높고, 다양한 변형에도 재현성을 가지므로 동영상 관리 도구로써 많은 응용 분야에 적용할 수 있다.
사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.
본 논문에서는 연속된 프레임들의 차이 값으로부터 획득된 평균과 표준편차를 이용한 새로운 자동 임계치-결정 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 연속된 프레임사이의 차이 값들에 대한 계산은 기존의 컬러 히스토그램과 ${\chi}^2$-테스트를 병합한 변형된 ${\chi}^2$-테스트 알고리즘을 이용하였다. 변형된 ${\chi}^2$-테스트는 각 컬러공간에 명암도 등급에 따른 가중치를 적용하여 보다 세분화된 값들에 의한 장면전환 검출을 시도할 수 있는 장점이 있다. 제안된 자동 임계치 결정 알고리즘은 획득된 전체 차이값들의 분포로부터 1차 평균과 표준편차를 구한 후, 이를 다시 주어진 차이 값들에 적용하여 1차 평균을 만족하는 차이 값들로부터 2차 평균과 표준편차를 구하며, 이러한 연속적인 평균과 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 최대지점으로부터 작아지는 시점의 평균을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.
본 논문은 디지털 영상 데이터를 대상으로 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 다양한 임계치에 따른 워터마크 정보의 수용력과 영상의 손실 정도(PSNR), 저작권 인증 여부와 검출 값(Correlation response) 사이의 관계(Trade-off)들을 고려하여 최적의 임계치에 관하여 연구한다. 또한 인간의 시각적인 특성을 고려한 HVS(Human visual system) 기법을 적용하여 영상의 비가시도를 유지하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 공격에 강인성을 가지는 워터마킹 방법을 연구한다. 워터마크로서 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random sequence)을 삽입하여 최적의 임계값을 적용한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상의 화질은 비가시도 측면에서 시각적으로 인지할 수 없을 만큼 측정되었으며, JPEG 손실압축, 선형 필터링, 잡음첨가 그리고 크로핑 등의 공격에 대하여 향상된 상관도와 강인함을 알 수가 있었다.
스마트팜 피노믹스 시스템은 재배하는 식물의 성장조건에 맞게 생육 환경을 일정하게 유지하고 관리하는 장치이지만, 그럼에도 불구하고 식물의 질병은 여러 가지 이유로 발생할 수 있다. 본 논문에서는 스마트팜 피노믹스 시스템에서 Mean Shift Segmentation 을 통한 식물의 질병을 자동으로 검출하는 식물 질병 검출 알고리즘을 제안한다. 식물의 질병 정도가 임의의 임계값을 넘을 경우, 해당 식물을 질병의 정도가 심한 식물로 판별하고, 적절한 수확시기를 결정하여 더 나은 상품성을 가진 식물을 재배할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 식물의 질병이 급격하게 심해지는 기간을 확인하여 인간의 개입 없이 완전히 자동화된 시스템으로 더욱 세심하고 효율적인 식물 재배를 가능하게 함을 제시한다. 본 논문에서는 아이스버그(양상추)에 대한 재배 환경을 구축하여 생장 기간에 아이스버그에 발생하는 질병인 팁번 현상을 검출하는 실험을 진행하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 다른 종류의 다양한 식물에서도 질병 검출이 가능하며, 스마트팜 피노믹스 시스템에서 질병 검출의 자동화를 위한 한 가지 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 인간 시각 시스템 모델을 기반으로 디지털 멀티미디어 영상 정보의 소유권을 보호하기 위하여 시각적으로 보이지 않는 강건한 워터마크를 내장하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 제안한다. 입력영상을 웨이블릿변환을 사용하여 3단계 분해한 다음 각 부대역에 대해서 적응적인 다중 임계값을 적용하여, 보다 강건한 워터마킹삽입 알고리즘을 제안한다. 최저주파수 LL3영역을 제외한 각 부대역은 영상의 정보가 다소 적으므로, 삽입 후 영상정보에 대해 손실을 줄일 수 있다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 방법은 영상의 화질이 우수했으며, 외부의 공격에도 강인성이 뛰어 나고, 검출된 워터마크의 시각적인 높음을 알 수 있다.
본 논문에서는 형태학적 처리와 에지 가반 영역 분할을 이용해 환경변화에 강인한 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 매 프레임마다 가장 적절한 임계값을 적용시키기 위해 적응적 임계값을 사용하고 투사변환을 통해 영상의 왜곡을 보정한다. 이 후, 관심영역을 지정하고 에지를 검출해 실시간적으로 차선을 검출한다. 형태학적 처리의 유무에 따른 차선 검출 정확도와 연산 속도를 비교한다. 실험 결과 제안한 알고리즘을 통해 98.8%의 차선 검출율과 프레임 당 36.72ms의 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
많은 적용과 응용을 하더라도 얼굴 검출의 이미지 분석은 상당히 어렵다. 본 논문으로 불규칙한 조명의 영향으로 미검출되는 얼굴에 조명이 고루 분포되도록 얼굴영역을 검출하였으며, 기존의 정면 얼굴만을 검출하던 결과를 보완하였다. LAB 컬러조명보정으로 기존의 아다부스트 얼굴 검출에 비해 32% 향상된 얼굴검출 결과를 보였다. 입력된 두 영상의 차를 구해 Glassfire 라벨링을 실시했다. Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이 되면 제안한 LCFD시스템 알고리즘인 RGB평활화와 LAB영상보정을 하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴영역 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. 본 논문으로 기울어진 얼굴영역과 멀리 떨어져 있는 얼굴영역, Multi-view 얼굴영역 검출까지 가능하였다. 또한 조명의 방향에 관계없이 높은 검출률을 보였으며, 사용자 인증 분야 등에 일반 PC만으로 적용 가능함이 입증되었다.
변화 검출 알고리즘은 두 영상 프레임을 비교하여 변화를 가져온 유입된 외부 객체의 영역을 검출 하는 것이다. 본 논문은 두 영상 간의 밝기 변화 요인을 유입 객체에 의한 요인, 객체의 표면에서 주변으로 반사된 반사광 및 그림자에 의한 요인, 내재된 잡음에 의한 요인 등으로 분류하고, 이를 바탕으로 유입된 객체의 영역을 정확하게 검출하는 새로운 변화 검출 방법을 제안한다. 변화 요인의 분류와 객체 영역의 검출을 위하여, 우선 두 영상 간의 밝기 변화 값의 히스토그램을 분석하여 다수의 임계값을 추정한다. 다음으로 유입 객체의 경계 후보 화소를 추정하고, 추정된 객체 경계 후보 화소와 임계값을 이용하여 영상을 다수의 영역으로 분할한다. 최종적으로 분할된 각 영역의 텍스처를 두 영상에서 각각 구하고 이들 간의 유사도를 이용하여 각 영역이 외부 유입 객체 영역인지 아닌지를 판단한다. 다른 조명 변화 특성을 가지는 다수의 영상에서 수행된 실험을 통하여 제안한 방법이 유입된 객체의 영역을 강인하게 검출함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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