특이치 분해는 다양한 분야의 데이터 집단에서 고유한 특성을 찾는 특징 추출 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 특이치 분해의 복잡 행렬 연산은 많은 연산 시간을 요구한다. 본 논문에서는 특이치 분해의 대표적인 알고리즘인 one-sided block Jacobi를 고속 처리하기 위해 2차원 멀티코어 시스템을 이용하여 효율적으로 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한, one-sided block Jacobi 알고리즘의 다양한 행렬 ($128{\times}128$, $64{\times}64$, $32{\times}32$, $16{\times}16$)을 서로 다른 2차원 PE 구조에 구현하고 성능 및 에너지를 분석함으로써 각 행렬에 대한 최적의 멀티코어 구조를 탐색한다. 더불어 동일한 행렬의 one-sided block Jacobi 알고리즘에 대해 선택된 멀티코어 구조와 상용 고성능 그래픽스 프로세싱 유닛 (GPU)과의 성능 비교를 통해 제안한 2차원 멀티코어 방법의 잠재 가능성을 확인한다.
본 논문은 원본이미지와 은닉이미지의 좋은 압축률과 만족할만한 이미지의 질, 그리고 외부공격에 강인한 이미지은닉의 한 방법으로 특이치 분해와 퍼지 군집화를 이용한 벡터양자화를 이용한 워터마킹 방법을 소개하였다. 실험에서는 은닉된 이미지의 비가시성과 외부공격에 대한 강인성을 증명하였다.
본 논문에서는 모델 함정에 의해 발생하는 정 자기장 신호 특성을 수학적으로 모델링하는 방법에 대해 기술하고 있다. 특정 위치에 설치된 자기센서들에 의해 계측된 자기장 신호 값들로 부터 특이치 분해(singular value decomposition) 방법을 이용한 등가 자기원 다이폴 모델링 기법을 제안하였으며, 제안된 기법의 타당성은 비자성 자기실험실에서 측정된 자기장 값들과의 비교를 통해 성공적으로 검증되었다. 본 논문에서 제안된 기법은 모델 함정 뿐 만 아니라 실 함정에서의 다양한 심도 변화에 따른 정 자기장 신호 분포 특성 예측 시 직접 활용이 가능하다.
본 논문에서는 특이치 분해를 이용한 워터마크 기법을 제안하였다. 워터마킹의 단계는 먼저 웨이블릿 변환에 의한 저해상도 LL대역의 영상을 3${\times}$3 블록단위로 나누고, 엔트로피와 조건수를 기준으로 선택한 블록을 특이치 분해하여 워터마크를 삽입하는 것이다. 이는 워터마크 추출을 안정적으로 수행할 수 있는 저 대역 워터마크 삽입기법을 제공한다. 본 논문에서 워터마크를 효율적으로 추출하기 위해 영상에 가해진 공격을 국소적으로 모델링하여 공격연산자를 근사적으로 구하고, 워터마크 삽입 시 수행된 특이치 분해와 추정된 공격연산자를 적용하여 삽입위치에 따라 워터마크 집단을 결정한다. 각 워터마크 집단 내에서 최적의 워터마크를 구하고 T검정을 이용하여 워터마크의 유무를 검정한다. 제안된 워터마크 기법이 여러 단계 JEPG 공격에 견고하다는 것을 수치실험에서 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 특이치 분해를 이용하여 영상의 소유권 보호론 위한 시각적으로 눈에 띄지 않는 강인한 워터마킹 기법을 제안하고 있다. 이를 위하여, 우선 웨이블릿 변환을 사용하여 level 3에서 원 영상을 분해한 후, 최저주파수 대역에 해당하는 LL$_3$ 대역에 특이치 분해에 기반한 키 종속적인 워터마크를 삽입하는 방법을 사용하고 있다. 또한 워터마크의 검출과 강인성 검증을 위하여 DCT 변환을 이용하여 워터마크의 검출을 하였다. 실험에서 우리는 여러 가지 공격에서도 삽입한 워터마크가 강인함을 알 수 있었다. 특히, 노이즈의 공격과 JPEG 압축의 경우에도 매우 높은 추출률을 보였다. 그리고, Digimarc사의 방법을 통한 추출에서 JPEG 압축의 경우 압축률 80%에서는 삽입된 워터마크를 추출하지 못함을 알 수 있었으나 본 논문의 알고리즘에서는 80%의 압축에서도 삽입된 워터마크가 잘 추출됨을 볼 수 있었다.
본 연구는 실측 잔향음 자료에서 나타나는 단주기적 시변동성 신호 간섭 (interference)을 억제하기 위해 Ecart-Young 이론을 토대로 자료 행렬로부터 낮은 계수를 추출하여 근사화하는 낮은 계수 근사법 (LRA: Low Rank Approximation) 기법을 제안하였다. 이 기법을 실측 자료에 적용한 결과, 잔향음 신호와 시변동성 신호가 분리되었으며 이때 적절한 낮은 계수를 추출키 위해서 특이치 분해법 (SVD: Singular Value Decomposition)이 사용되었다. 잔향음 신호의 억제는 LRA를 통해 얻어진 근사치와 실측치 사이의 잔차를 계산함으로써 수행하였으며 결과적으로 LRA을 이용하여 시간적으로 안정적인 잔향음 신호를 획득함으로써 능동 소오나 시스템 운용 및 잔향음 모델링시 적용 가능성을 제시하였다.
대부분의 얼굴인식 시스템은 현재 2차원 영상을 기반으로 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나 2차원 얼굴인식 시스템은 심하게 변화된 얼굴 포즈에 강인한 얼굴인식이 매우 어렵다. 이에 얼굴 포즈 추정은 정면 영상이 아닐 경우 인식률 향상을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문은 3차원 얼굴인식을 위한 새로운 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다 먼저 3차원 거리(range) 영상이 입력될 때 얼굴 곡선에 기반한 자동 얼굴 특징점 추출 기법을 적용한다. 추출된 특징점을 바탕으로 오류 보상 특이치 분해를 적용 한 새로운 3차원 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다. 특이치 분해를 이용하여 초기 회전각을 획득한 후 존재하는 오류를 보다 세밀하게 보상한다. 제안 알고리즘은 정규화된 3차원 얼굴 공간에서 추출된 특징점의 기하학적 위치를 이용하여 수행된다. 또한 3차원 얼굴인식을 위하여 3차원 최근접 이웃 분류기를 이용한 데이터베이스내에서 후보 얼굴을 선택하는 방식을 제안한다. 실험 결과를 통해 다양한 얼굴 포즈에 대하여 제안 알고리즘의 효율성과 타당성을 검증하였다.
본 논문은 원본 영상과 은닉 영상의 좋은 압축률과 만족할만한 이미지의 질, 그리고 외부공격에 강인한 영상 은닉의 한 방법을 제안한다. 이 워터마킹 방법은 특이치 분해와 퍼지 군집화 기반 벡터양자화를 이용한다. 실험에서는 은닉된 영상의 비가시성과 외부공격에 대한 강인성을 증명하였다. 이 워터마킹기법의 장점은 워터마크된 영상이 이미 압축되어 있으므로 압축과정과 동시에 저작권 보호에 이용할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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