본 논문에서는 정규화된 웨이블렛 방법에 기반한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 추출된 얼굴 영역의 크기를 정규화하고. 배경 영역을 제거하기 위해 이진화된 가우시안 윈도우를 사용하였으며, 또한 조명의 영향을 줄이기 위해 얼굴 영역의 히스토그램을 상세화하고, 왼쪽 부분의 밝기와 오른쪽 부분의 밝기를 평균하였다. 정규화된 얼굴 영역은 극좌표계로 표현하여 사각형의 형태를 가지게 하였다. 특징으로는 가보 웨이블렛 계수를 사용한다. 가보 웨이블렛 변환은 매개 변수와 정규화된 얼굴 영역의 해상도를 바꾸어 가며 여러 차례 적용하였다. 인식에 유용한 계수들을 선택하기 위해 FD 분석을 수행하였다. 선택된 특정들은 FD 값과 함께 인식에 사용되었다. 실험 결과를 보면 제안된 방법이 매우 유망하다는 것을 알 수 있다.
오늘날 XML이 전자 상거래 시장에 널리 수용하여 사용되고 있다. 하지만 XML 문서는 논리적으로 동일한 의미를 물리적으로 여러 다른 형태로 나타낼 수 있는 표현의 자율성이 존재하기 때문에 XML 전자서명과 같은 물리적 형태로써 유효성을 판단하는 응용프로그램에서는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이런 문제점을 해결하기 위하여 W3C에서는 논리적으로 동일한 의미의 XML 문서를 물리적으로 동일하게 변환시키도록 XML 정규화 알고리즘을 제안하여 사용하도록 권고하고 있다. 이에 본 논문에서는 W3C에서 권고한 XML 정규화 알고리즘을 수행하는 시스템을 설계 및 구현함으로써, 좀 더 정교하고 정규화된 문서로 변형하여 W3C 표준을 따르는 다른 응용 시스템과의 상호운용이 가능하다. 또한 웹 서비스를 위한 전자서명 시스템에서의 사용이 용이하며 웹 서비스 상호 운용성을 위한 XML 문서 교환 시 물리적 동일성이 요구되는 여러 시스템에서 다양한 방면으로 사용될 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 국제적 인코딩 스킴과 국내 인코딩 스킴인 EUC-KR과의 변환기능을 추가함으로써 국내 실정에 맞는 XML 정규화 알고리즘이 될 것이며, 이는 국제적 상호 운용성 확보의 기반 기술이 될 것이다.
현재 XML이 전자 상거래 시장에 널리 수용하여 사용되고 있다. 그러나 XML 문서는 논리적으로 동일하나 물리적으로 여러 다른 형태가 존재할 수 있어, XML 디지털 서명과 같은 물리적 형태로써 유효성을 판단하는 응용 프로그램에서는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 이런 단점을 해결하기 위해 W3C에서는 논리적으로 동일한 XML문서를 물리적으로 동일하게 변환시키도록 XML 정규화(Canonical XML) 알고리즘을 제안하여 사용하도록 권고하고 있다. 본 논문에서는 W3C에서 권고한 XML 정규화 알고리즘을 수행하는 시스템을 설계 및 구현함으로써, 좀 더 정교하고 정규화 된 문서로 변형하여 W3C 표준을 따르는 다른 응용 시스템과의 상호 운용이 가능하다. 또한 웹 서비스를 위한 전자서명 시스템에서의 사용이 용이할 뿐만 아니라, 웹 서비스 상호 운용성을 위한 XML 문서 교환 시 물리적 동일성이 요구되는 여러 시스템에서의 사용이 용이할 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 국제적 인코딩 스킴과 국내 인코딩 스킴인 EUCKR과의 변환기능을 추가함으로써 국내 실정에 맞는 XML 정규화 알고리즘이 될 것이며, 이는 국제적 상호 운용성 확보의 기반 기술이 될 것이다.
얼굴인식과 같은 고차원 영상의 패턴분류 문제에서는 특징추출과정이 필수적이라 할 수 있다. 특징추출방법 중 부분공간기법은 데이터의 표현이 우수할 뿐만 아니라 차원 감소 면에서도 효율적이라 보고되고 있으며, 그 대표적인 방법으로 주성분분석, 선형판별분석 등이 널리 알려져 있다. 하지만, 이들 방법은 전역적 변환 방법으로써 포즈, 조명 등의 변화에 민감하여, 그 변화량이 크면 전역적 변환으로 인한 얼굴정보가 전체적으로 손실될 가능성이 크다. 따라서, 이러한 변화들에 대해 잘 대처하기 위해서는 얼굴영상에서 변화들을 상쇄시키는 정규화 작업을 수행해야만 한다. 정규화를 추구하는 이유는 일반적인 얼굴과 가깝게, 다시말해 평균 얼굴과 가깝게 하기 위함이고, 이러한 정규화를 위해서는 부분적 변환 방법이 이상적이라 할 수 있다. 이 방법은 변환으로 인한 얼굴 정보가 부분적 손실만을 유발하기 때문에 전역적 변환 방법에 비해 적합하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지역적 부분공간기법 중 지역특징분석을 SVM커널에 적용하여, 기존 SVM다항식커널에 지역적 정보를 포함시킴으로써, 보다 강력하고 새로운 SVM커널을 디자인하였다.
ARMA(p, q) 모형 분석에서 분산 안정화 또는 정규화를 위해 멱변환(power transformation)이 사용된다. 변환된 자료를 이용하여 분석이 이루어지며 원 자료의 예측을 위해 재변환이 사용된다. 이때 흔히 변환된 자료 분석에서 얻어진 예측값의 역함수 값이 원자료 예측값으로 사용되지만 이는 편향이 있는 것으로 알려져 있다. 이를 해결하기 위해 로그 변환의 경우 Granger과 Newbold (1976)는 로그-정규분포의 기댓값을 이용할 것을 제안하였다. 본 연구에서는 모의실험을 통하여 제곱근 변환과 로그 변환 후 재변환을 사용할 때 예측값으로 기댓값의 역함수를 이용하는 방법과 역함수의 기댓값을 사용하였을 때의 추정의 결과를 모의실험을 통하여 비교하였다.
본 논문에서는 정규화 과정을 통해 2차원 물체를 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선 입력 영상에 톨이론을 적용하여 화상구조를 파악함으로써 임계치 선정없이 잡음 제거와 경계 추출을 행한다. 그 후 추출된 경계선에 Hough 변환을 이용하여 직선과 원을 추출하여 여기에 프리미티브의 안정성에 기초하여 물체를 이루는 프리미티브에 대한 분리를 행한다. 최종적으로 분리된 프리미티브들로부터 모양 정도를 계산하고 디지털화 과정을 통해 인식 과정을 수행한다. 끝으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.
본 논문에서는 하드웨어의 제한된 자원을 이용하여 HEVC 코덱을 구현할 때 DCT 와 엔트로피 부호화를 사용하지 않고 율 및 왜곡값을 예측하여 고효율의 부호화를 수행하는 방법에 대하여 제안한다. HEVC 는 기존의 부호화기에 비하여 계층적 부호화 구조와 함께 큰 블록 크기를 갖는 DCT 와 엔트로피 부호화를 반복적으로 수행하기 때문에 하드웨어 구현 시 그 복잡도가 매우 크게 증가한다. 먼저 DCT 는 하다마드변환 행렬과 또 다른 정규 직교 변환 행렬의 곱으로 표현될 수 있는 성질을 이용하여 부호화 변환 시 생성된 하드마드변환 행렬에 저복잡도의 정규 직교 변환 행렬을 곱하여 DCT 변환 계수를 생성한 후 변환 및 양자화를 수행한다. 왜곡값의 경우, 이 때 생성된 양자화 계수와 변환 계수 간의 차이를 변환도메인에서 제곱합을 이용하여 계산하여 역변환을 생략함으로써 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 텍스처에 대한 비트율 예측은 각 CU 블록내의 양자화 계수의 수를 더하여 계산하여 엔트로피를 수행하지 않고 예측할 수 있다. 그리고 비 텍스처에 대한 비트율 예측의 경우 움직임벡터의 비트에 대한 Pseudo CABAC 코드를 수행하여 예측할 수 있다. 이러한 저 복잡도의 텍스처 및 비텍스처 비트와 왜곡을 예측함으로써 하다마드변환만을 이용하여 부호화하였을 때에 비해 최대 33%의 비트율 감소를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 전처리단계로 영평균 정규화 기법과 주요성분분석 기법을 도입하여 다층신경망을 이용한 고신뢰성의 회귀분석 모델을 제안한다. 영평균 정규화 기법은 데이터의 1차적 통계성을 고려하여 알고리즘을 간략화시키며, 주요성분분석 기법은 입력 데이터의 2차적 통계성을 고려하여 독립인 특징들의 집합으로 변환시켜 학습데이터의 차원을 감소시킬 수 있어 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약을 해결할 수 있었다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수를 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수를 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 단순정규화나 PCA를 적용하지 않는 경우보다 제안된 기법의 학습속도와 회귀성능이 더욱 더 우수함을 확인할 수 있었다.
최근, 인터넷에 다양한 컨텐츠가 있으며, 특히 만화영상은 인기 있는 디지털 컨텐츠 중의 하나이다. 이러한 만화영상은 대부분 스캐너에 의해 스캔되며, 크기, 기울기, 경계선 부분의 여백 등이 정규화되어 있지 않다. 이와 같은 정규화 과정은 만화영상 분석에서 매우 중요한 단계로, 만화영상의 외곽 경계사각형을 검출하는 방법으로 정규화를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 그래디언트 라돈 변환을 사용하여 만화영상에서 외곽의 경계사각형을 검출하는 방법을 제안한다. 만화영상에서 경계 사각형의 변의 후보인 선분을 검출하기 위하여 그래디언트 정보를 이용한 라돈 변환을 적용하고, 후보 선분과 지역 히스토그램을 이용하여 최종 외곽의 경계사각형 검출하였다. 제안 방법으로 만화 영상에서 효과적으로 외곽의 경계사각형을 검출함을 실험으로 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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