본 연구에서는 이동환경 하에서 멀티미디어 콘텐츠를 서비스하기 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법은 경로손실, 페이딩, 간섭 및 잡음이 존재하는 이동환경 하에서 발생하는 에러에 강인하도록 설계되었다. 이동환경 하에서 멀티미디어 콘텐츠를 서비스할 경우 저작권 보호를 위해 고려해야 할 중요사항들과 워터마크의 구성, 삽입 및 검출 위치에 대한 가능한 방법들도 제안한다. 워터마크는 이동 사용자의 정보를 이용해 구성해야 하며 워터마크의 삽입과 검출은 주파수 영역에서 CDMA 기술을 이용하여 수행해야만 한다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 최근에 개발된 Unscented Particle Filter (UPF)를 사용한 비선형 동적 구조계의 구조계수 규명기법이 연구되었다. 일반적인 비선형 구조계수 추정 문제의 일반 해는 존재하지 않으나, 그에 대한 대안으로써 선형 근사 기법인 extended Kalman filter (EKF)가 비선형 동적 구조계수의 추정에 주로 사용되어왔다. 그러나, EKF는 구간 선형(piecewise linear) 가정으로 인해 biased estimator이고 비선형성이 상대적으로 높을 때 오차가 큰 추정치를 주는 단점을 가진다. 이를 보완하기 위해서 UPF가 개발되었고, 이 기법은 particle filter의 일종으로써 Unscented Kalman filter (UKF)를 사용하여 importance proposal distribution을 생성한다. 수치실험이 SDOF와 MDOF에 대하여 3가지 경우에 대해서 수행되었다. 비선형 SDOF의 수치 실험으로부터 잡음이 가해진 상태에서 UKF가 EKF에 비해 초기 공분산 행렬의 가정에 대해 정확하고 강인한 추정결과를 보여줌을 보였다 최하층의 column에 비선형 거동이 발생하는 5층 전단 빌딩모형의 수치실험으로부터 UKF가 복잡한 구조물의 구조계수 추정능력이 있음을 보여주었다. 여러 가지 수치실험은 UPF가 EKF보다 비선형 동적 구조계수 추정에 있어서 더 나은 방법임을 보여 주었다.
본 論文에서는 포르만트 VOCODER를 구성하여 한국어 음성합성에 대한 연구를 보고하였다. 음성 합성 파라메터로서는 1) 스펙트럼 모멘트법으로 구한 포르만트 F1, F2, F3 및 평균성도 길이에서 설정한 F4, F5. 2) AMDF를 이용한 최적 Comb법으로 구한 피치 주파수, 3) 단시간 평균에너지와 단시간 평균 진폭 4) Fant가 발표한 포르만트 주파수에서 대역폭 결정식, 5) 단시간 영교차율에 의한 유/무성 결정. 6) Rosenberg가 제시한 음원파형. 7) 가우시안 백색잡음원이다. 합성 결과는 원음성과 매우 잘 일치함을 보였다.
본 논문에서는 직접행렬 대역확산 방식을 사용하여 Hadamard-Walsh 행렬을 워터마크 영상에 첨가한 후, 주파수 영역에서 원 영상에 삽입하고 복원하는 새로운 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 영상은 시각적으로 인식 가능한 패턴(마크, 로고, 심볼, 인장 또는 서명)을 사용한다. 워터마크가 삽입된 영상의 화질저하를 추정하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 계산하고, 복원된 워터마크의 복원률(reconstructive rate)을 구하여 외부공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인한다. 표준영상에 적용해 본 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.2dB로 우수한 화질을 얻을 수 있었으며 JPEG 손실 압축에서는 78.1% 이상의 워터마크 복원률을 얻을 수 있었고 영상변형 및 임펄스 잡음하에서도 효과적인 워터마크 복원 능력을 보였다.
본 논문에서는 저작권자의 개인 ID 를 직접 행렬 대역확산(Direct Matrix-Spread Spectrum) 방식을 이용하여 워터마크 영상을 부호화한 후, 주파수 영역에서 원 영상에 삽입하고 검출하는 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 영상은 시각적으로 인식 가능한 패턴(마크, 로고, 심볼, 인장 또는 서명)을 사용한다. 워터마크가 삽입된 영상의 화질저하를 추정하기 위해 PSNR 을 계산하고, 검출된 워터마크의 복원률을 구하여 외부공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인한다. 여러 표준영상에 적용해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR 은 93.2 dB 로 우수한 화질을 얻을 수 있었으며, JPEG 손실 압축에서는 83.6 % 이상의 워터마크 복원률을 얻을 수 있었고 영상변형 및 잡음하에서도 효과적인 워터마크 검출 능력을 보였다.
자동차 번호판 인식은 영상 내 검출한 차량의 번호판의 문자열을 인식하여 차량을 식별하고 추적하는 기술로 주변 환경에 의한 잡음, 왜곡과 차량의 움직임으로 발생한 흐림, 영상 입력 장치와의 물리적 거리 등에 강인해야 한다. 본 논문에서는 차량 움직임으로 발생한 흐림이 있는 저해상도 영상에 대한 번호판 인식 성능의 향상을 위해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 이용한 영상 복원 방법을 제안한다. 실험을 통해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 결합하여 흐림이 있는 저해상도 국내 번호판 영상에서의 인식 성능을 개선하였다.
본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.
음원의 위치를 찾는 SSL(Sound Source Localization)은 로봇과의 인터페이스, 화상회의, 스마트 자동차 등 여러 분야에서 꼭 필요한 기술이다. 일반적으로 음원의 위치 정보를 활용하는 기술들은 주로 측정 장치에 대한 음원의 각도 정보를 찾아서 이용하고 있다. 그러나 음원의 위치에 대한 각도를 추정할 때 이용하는 사인 역함수의 비선형적인 특성으로 추정된 각도에 오차가 발생하며, 이에 대한 방안으로 마이크가 담당하는 영역을 분할하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 마이크 어레이 패턴에 따른 영역분할 방법을 제안하고 음원의 위치를 2차원상의 평면 좌표로 특정하는 방법으로 위치 추정 성능을 평가하였다. 실험에서 잡음에 강인한 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation Phase Transform) 방법을 사용했으며, 마이크 어레이의 패턴은 마이크 3개와 4개로 삼각형과 사각형 두 종류로 구성하였으며, 100개의 음성 데이터로 실험한 결과 실제 환경에서는 3개의 마이크 어레이를 사용해서는 영역 분할 해상도가 낮아서 음원의 위치를 정해진 특정 범위내로 추정하는데 실패했으나, 4개 마이크를 이용하여 해상도를 높였더니 위치추정 성공률이 67 %로 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 물체의 모양에 대한 개략적인 정보가 주어질 때, 그 물체의 윤곽선을 획득하는 알고리즘을 제안한다. 이 기법은 주어진 모델을 확률적으로 이용하여, 결과 윤곽선의 모양이 모델의 모양과 비슷하도록 유도하며, 윤곽선 분할 과정에서 밝기의 변화량 뿐만 아니라 밝기 변화의 방향까지 고려하여 저화질 영상에도 적용될 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘은 다음 두 단계의 영역 분할 기법으로 구성된다. 첫 번째 근사적 영역 분할 단계에서는 밝기 변화의 방향을 고려하여 에지와, 모델들을 근거로 확률적 모델링에 의해 산출된 윤곽선이 될 확률을 이용하여 물체의 근사적인 윤곽선을 획득한다. 두 번째 세부적 영역 분할 과정에서는 제안한 씨앗점 추출 및 에지 연결(seed-point extraction and edge linking) 알고리즘을 이용하여, 근사적 윤곽선을 중심으로 윤곽 후보점을 검출하고 이들을 물체의 윤곽선을 따르도록 적절히 연결하여 최종적으로 세밀한 물체 윤곽선을 획득한다. 실험 결과에서는 제안한 기법이 영상의 배경 혹은 물체 내부의 복잡함과 잡음에 강인하며, 적외선 영상과 같은 저화질의 영상에도 적용될 수 있음을 보인다.
영상에서 관심영역을 추출하여 그 부분에만 워터마크 정보를 넣는다. 관심영역은 영상의 복잡도플 나타내는 방법중의 하나인 PIM(picture information measure)을 변형하여 사용한다 이렇게 추출된 영역에 대하여 DCT(discrete cosine transform)를 이용하여 주파수 공간으로 신호를 변형시킨 후, DCT 계수 값들의 성질인 방향성 정보와 주파수 특성을 이용해 워터마크 정보를 넣는다 기존에 제안된 방법의 단점은 영상의 특징을 사용하지 않고 영상의 전 부분에 걸쳐 워터마크 정보를 넣었기 때문에 영상의 왜곡이 심하다 세안된 방법은 영상의 특징을 이용하기 때문에 영상의 왜곡을 줄일 수 있었다 그리고 영상의 재표본화(resampling), 잡음과 같은 신호처리에 의한 변화에도 강인함을 보여준다 또한 블록에 기반 하여 워터마크를 집어넣기 때문에 JPEG이나 MPEG과 같은 영상의 압축에도 강인한 성질을 갖는 것을 확인 할 수 있었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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