본 논문에서는 웨이블릿 기반의 자기참조 기법을 이용한 블라인드 워터마킹 방법을 제안한다. 먼저 원 영상을 웨이블릿 변환 한다. 다음 저주파 대역을 제외한 모든 부대역을 영(zero)으로 설정한 후 웨이블릿 역변환을 거쳐 자기참조 영상을 만든다. 그리고 원 영상과 자기참조 영상의 화소 값의 차이에 따른 특정 영역을 선택하여 랜덤 시퀀스를 만든 후 워터마크로 사용하여 삽입한다. 다양한 영상에 대해 워터마크의 삽입과 추출 실험한 결과 제안한 방법은 충실도가 높을 뿐만 아니라 JPEG 압축, 필터링, 샤프닝, 블러링 등의 영상처리, 그리고 노이즈에 안정성을 가지고 있다.
본 연구에서는 사회 계층에 따라 스스로 중요하게 여기는 가치(자기 참조 가치)와 일반적인 한국인들이 중요하게 여길 것이라고 지각하는 가치(문화 참조 가치)가 다른지 살펴보았다. 연구 1에서는 세계가치관조사 6차 한국 자료를 통해 19세 이상인 남녀 1,140명의 사회 계층에 따른 자기 참조 가치 중요도를 살펴보았다. 그 결과, 사회 계층이 높을수록 박애와 쾌락주의를 더 중요시하였고, 보편주의와 전통을 덜 중요시하는 것으로 나타났다. 연구 2에서는 일반적인 한국인들이 중요하게 여길 것이라고 지각하는 가치에 대해 묻는 문화 참조 질문지를 추가하여, 자기 참조 가치와 문화 참조 가치에 있어 사회 계층에 따른 차이를 살펴보았다. 그 결과, 사회 계층이 높을수록 개인주의적인 가치 영역(권력, 성취)이 자신에게 더 중요하다고 응답한 반면, 연구 1의 결과와 마찬가지로 보편주의는 덜 중요하다고 응답하였다. 이와 반대로, 문화 참조 가치와 관련해서는 사회 계층이 높을수록 일반적인 한국인들이 개인주의적인 가치 영역(자기주도성, 쾌락주의)을 덜 중요하게 여기고, 집단주의적인 가치인 전통을 더 중요하게 여길 것이라고 응답하였다. 이는 사회 계층에 따라 스스로 중요하게 여기는 가치와 자신의 문화에서 중요하게 여겨진다고 지각하는 가치가 다르다는 점을 보여준다. 이러한 결과들을 토대로 사회 계층에 대한 문화심리학적 연구의 필요성과 문화를 측정함에 있어 문화 참조 접근이 가지는 함의를 논하고 후속 연구 방향을 제시하였다.
데이터에 삽입되어 있는 워터마크를 제거하려는 공격기법이 점차 발전되면서 여러 가지 워터마킹 알고리즘이 등장하게 된다. 보통 워터마크를 제거하기 위해서는 워터마크 신호의 동기를 제거하는 동기-제거(De-Syncronization) 공격 방법을 이용한다. 이런 공격에 대처하기 위한 워터마킹 방법으로는 세 가지로 분류할 수 있는데, 공격에 영향을 받지 않는 영역(invariant domain)에 워터마크를 삽입하는 방법, 템플릿(template)을 이용한 방법, 자기 참조(self-reference)를 이용한 기법 등이 있다. 본 논문에서는 공간 영역에서의 자기 참조 워터마킹 방법을 소개하고, 이에 적합한 메시지를 삽입하고 검출하는 방법에 대해 제안한다. 삽입하려는 메시지와 Reed-solomon Code를 이용하여 만든 부가적인 정보를 QOS(Quasi-orthogonal sequences)방법과 DSSS를 이용하여 만든 다음 키 값을 이용하여 뒤섞으면 워터마킹 블록을 자기 참조 워터마킹 방법으로 영상에 삽입하게 된다. 그 결과 일반적 필터링 공격에는 95% 이상 검출됐고, JPEG 압축 파라미터 60에서도 97% 이상 검출되었다.
본고는 인지적 과제를 수행하는 동안 우울 및 불안 환자의 정신병리적 과정과 이의 치료접근 방식에 대한 통합적 이해를 위해 최근 제시된 신경인지 연결망을 토대로 인지과정 및 정서조절의 비정상적 기능 연결성을 재해석 할 수 있는 모델을 제안하고자 하였다. 재구성된 우울과 불안장애 신경인지 연결망 모델을 통해, 우울증은 불이행방식 연결망(default mode network; DMN)의 과다 활성화에 기인하는 '자기참조적 사고로의 과몰입'으로, 불안장애는 불이행방식 연결망의 과소 활성화에 기인하는 '자기참조적 사고와의 단절'로 규정해 볼 수 있음을 확인하였다. 신경인지 연결망 중 자기의식 및 투사와 관련되는 자기참조 처리가 주요 기능인 DMN의 비정상적 활성화와 병리적 기능의 체계적 연결시도는 우울와 불안에 대한 통합적 해석과 치료적 접근에 시사점을 줄 수 있는 또 다른 출발점이 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 어안렌즈의 방사형 왜곡을 보정하면서 생기는 계단 현상과 흐려짐 현상을 제거하기 위해서 자기 예제 참조기반 단계적 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 포물선 방정식을 적용해서 어안 렌즈 영상을 단계적으로 보정하고, 보정된 결과 영상에 자기 예제 참조 방법을 적용하여 계단 현상(jagging artifact)과 흐려짐 현상(blur artifact) 등의 부작용을 제거한다. 제안된 방법은 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 주변부 열화 개선이 필요한 자동차의 전후방 카메라, 비디오 감시 시스템 등에 적용하여 손실율이 적은 영상 획득을 가능하게 한다.
RR (Remote Reference)과 SNS (Signal Noise Separation) 기법을 도입하여 용인과 이천에서 측정된 지자기 전달함수를 분석하였다. RR 기법은 측정 사이트와 동시에 기록되는 원격참조 자료를 사용하여 자기장의 비상관 잡음 (un-correlated noise)을 제거하는 기법으로서 전달함수의 편향을 최소화한다. 한편 SNS 기법은 원격참조 자료가 잡음이 거의 없다는 가정을 바탕으로 신호에 의한 전달함수와 상관잡음(correlated noise)에 의한 전달함수를 분리하는 기법으로서, 측정 사이트에 상관잡음이 지배적인 경우에도 신호에 의해 전달함수를 성공적으로 추정할 수 있다. 본 연구에서는 자료의 질이 양호하다고 판단되는 이천을 원격참조 자료로 사용하여, 용인에서의 전달함수를 분석하였다. RR기법을 적용한 곁과, 단일 로버스트 추정(Single robust estimation)에서 나타났던 편향이 감소되었고, 주파수에 따른 전달함수의 연결성도 향상되었다. 잡음원에 대한 보다 정량적인 분석을 위해 SNS 기법을 적용한 결과, 주기 100초 이하에서 용인의 서쪽에 존재하는 잡음원의 존재를 확인하였다. 이러한 잡음원은 용인의 서쪽을 지나가는 국철, 고속철도 등의 철도 시스템에 의한 것으로 생각된다.
최근 세계적 주목을 받고 있는 spin FET 소자는 반도체에 주입된 spin 편향된 전자가 gate voltage(V$_{G}$)에 의해 반도체 계면에 유도된 전기장의 영향을 받아, Spin 세차운동을 하는 mechanism(Rashba 효과)이 근간을 이루고 있다. 작은 band gap을 가지는 반도체(narrow gap 반도체)는 작은 유효질량의 전자에 의해서 이러한 Rashba 효과를 크게 할 수 있어서, spin FET 구현을 위한 강력한 후보이며, 요즘 한창 연구되고 있는 주제이기도 하다. Rashba 효과가 저자기장 영역에서의 weak antilocalization효과로 나타남을 이용하여, 본 논문에서는 metal gate가 형성된 HgCdTe FET를 제작하여(FET1 시료, Fig. 1(a)참조), V$_{G}$에 따른 weak localization(WL) 및 weak antilocalization(WAL) 효과를 얻었다. 또한, Rashba 효과에 의한 spin 세차운동을 측정할 수 있는 소자(FET3 시료, Fig.1(b) 참조)를 제작하여 spin FET 구조에 대하여 연구하였다.
다양한 미디어 서비스의 발전으로 비디오의 방대한 데이터를 효과적으로 압축할 수 있는 비디오 부호화 표준은 지속적인 발전을 하고 있다. 압축된 데이터를 다시 영상으로 복원하는 비디오 부복호화 과정에서 영상 데이터의 손실이 일어나고 그에 따른 다양한 형태의 열화가 나타나 영상의 화질을 저하한다. 이러한 열화들을 제거하여 원본 이미지에 가깝게 만들기 위해서 인루프 필터 과정을 비디오 부호화 표준에서 포함하고 있다. 이에 최근 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서는 널리 사용되는 인공 신경망을 적용하여 효과적인 필터링을 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 비디오 부호화 시 인루프 필터링에서 자기 참조를 통한 화질 개선 방법에 대해 연구하였다. 이를 위하여 트랜스포머 기반의 화질 개선 네트워크를 제안하고 기존 부호화 방법과 비교하였다. 인루프 필터링을 통해 화질을 향상하여 주관적 화질을 개선할 뿐만 아니라 객관적 부호화 효율을 증가시키는 방법을 개발하였다.
본 논문은 컬러 역하프토닝에서 참조표에 기반을 둔 벡터적응필터 방법을 제안한다. 역하프토닝은 하프톤영상을 연속계조 영상으로 변환한다. 참조표를 사용하는 방법에는 템플레이트와 학습영상이 필요하며 샘플 하프톤영상과 원영상내의 분포된 패턴으로부터 참조표를 구할 수 있다. 일반적으로 참조표에 기반한 방법들이 다른 방법에 비하여 처리가 빠르며 PSNR면에서도 더 좋은 성능을 보이지만 처리과정에서 참조표에 존재하지 않는 패턴을 어떻게 처리 하느냐에 따라서 많은 품질의 변화를 보인다. 이 논문에서는 이와 같이 존재하지 않는 패턴을 보상하기 위하여 벡터적응필터를 제안 하였는데, 이 방법은 처리하는 픽셀의 주변 화소의 색상, 색농도, 자기 등의 정보를 이용함으로써 컬러 역하프토닝에서 더 좋은 품질을 얻을 수 있다. 제안된 벡터적응 필터 방법이 기존의 최량선형추정에 의한 방법보다 PSNR면에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있음을 실험결과에서 알 수 있었다. 참조표의 템플레이트 크기가 커질수록 제안한 방법이 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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