디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고화질의 위 변조지폐를 누구나 쉽게 제조 가능하게 되었다. 그러나 일반인의 위 변조지폐 발견비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조지폐를 판별할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 위 변조지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 작용길이 행렬을 계산하여 지폐의 특성을 추출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 위조지폐 이미지로 실험하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 92% 이상을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 오인식된 고유명사의 후처리 방법을 제안한다. 최근 음성 인식 후처리를 위해 통계적 방법을 이용하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 하지만 고유명사의 음성 인식 후처리는 대용량의 데이터 수집에 많은 비용이 필요하므로 통계적 방법을 효과적으로 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 발음 변이 현상을 고려하여 편집 거리 알고리즘을 개선한 기법을 제안한다. 본 논문에서는 고유명사의 음성 오인식 교정 성능을 검증하였고, 그 결과 P@3의 결과가 비교 모델보다 55%의 성능 향상률을 보였다.
SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)는 멀티미디어 객체들을 시간적인 동기화를 표현할 수 있는 마크업 언어이다. 본 연구에서는 SMIL 문서의 편집기 개발을 위해 시간에 따라 동기화 표현을 명확히 할 수 있는 도구인 UML의 사용 사례(Use case), 순서(Sequence), 다이어그램을 이용한 객체 모델링 방법을 제안한다. 이를 위해 SMIL 문서에서 UML 사용사례와 순서 다이어그램으로의 사상 규칙과 알고리즘, 형식 모델, 그리고, 모델링 함수를 제안한다. 본 연구의 의의는 손쉽게 SMIL 문서 편집기 개발을 할 수 있고, 형식 모델과 다이어그램 모델링 함수는 객체지향 데이터베이스 문서 관리의 기반이 된다는 것이다.
본 논문에서 제안하는 문맥의존 철자오류 교정은 통계 정보를 이용한 방법으로 통계적 언어처리에서 가장 널리 쓰이는 샤논(Shannon)이 발표한 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 선행연구에서 부족하였던 부분의 성능 향상을 위해 교정대상단어의 오류생성 및 통계 데이터의 저장 방식을 개선하여 Default 연산을 적용한 모델을 제안한다. 선행 연구의 모델은 교정대상단어의 오류생성 시 편집거리의 제약을 1로 하여 교정 실험을 하지만 제안한 모델은 같은 환경에서 더욱 높은 검출과 정확도를 보였으며, 오류단어의 편집거리(edit distance) 제약을 넓게 적용하더라도 신뢰도가 있는 검출과 교정을 보였다.
다양한 정보들을 디지털화하여 여러 형태의 미디어로 표현함으로 인해 정보의 저장과 관리가 어렵고 이로 인해 자료의 처리효율이 떨어지거나 상호 교환과 편집 등이 용이하지 않다. 본 논문에서는 동영상 강의를 효율적으로 처리하기 위해 주 제어기, 어휘분석기, 마우스 및 구문 분석기, 변수 테이블, 명령어 관리기, 수치함수 관리기, 변수 관리기, 스크립터 편집기, 스크립터 브라우저 등을 체계적으로 정립하여 다양한 미디어 매체를 하나의 파일형식으로 변환함으로서 동영상 강의 시스템에서 미디어 자료 관리를 원활하게 하고, 미디어의 처리속도와 시스템의 부하를 줄이는 미디어 통합모듈의 알고리즘을 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 디지털 멀티미디어 방송 및 양방향 인터넷 방송 등에서 효율적인 객체기반 방송 서비스를 제공하기 위한 비선형 비디오 편집 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 실시간으로 카메라를 통해 입력되는 영상 데이터에 대해 자동으로 움직이는 객체를 추출하는 자동분할과 HDD(hard Disk) 등에 저장되어 있는 동영상을 사용자의 조력에 의해 분할하는 반자동분할 기능을 제공한다. 그리고 추출된 객체를 저장매체에 저장되어 있는 그래픽 및 실사 배경영상과 합성하고 MPEG으로 부호화 할 수 있다. 또한 정보 유출을 원치 않는 객체에 대한 은닉 기능을 가지고 있다. 따라서 구현된 시스템은 비디오 정보제공자가 편리하게 객체를 분할하고 편집할 수 있으며 비디오 정보를 단기간에 효율적으로 비디오 정보 사용자에게 공급할 수 있는 기능을 제공한다.
사실감 있는 모델의 생성과 동작제어 기술은 컴퓨터 그래픽스와 가상 현실감 등의 다양한 응용 분야에서 이용되고 있다. 컴퓨터 애니메이션에 동작 제어의 대상이 되는 물체는 다관절체(articulated body)이며, 이 다관절체를 뼈대(link)와 관절(joint) 그리고 이를 둘러싸고 있는 피부로 모델링하고, 운동학(Kinematics), 동역학(Dynamics)를 적용하여 동작을 생성한다. 본 논문은 컴퓨터 애니메이션에서 사용할 수 있는 3차원 다관절체의 생성과 애니메이션을 위한 다관절체 오브젝트 편집 시스템에 관한 것이다. 다관절체를 관리하기 위한 다관절체의 데이터 구조를 설계하고, 사용자 인터페이스를 추가하여 대화식으로 다관절체의 골격을 정의한다. 정의된 다관절체의 골격과 물체의 모양을 나타내는 기하 데이터를 접합하여 애니메이션에 적합한 물체를 모델링하기 위한 스킨-스켈레턴 알고리즘을 제안한다. 모델링된 물체의 관절을 조작하여 키프레임 애니메이션으로 동작을 제어한다. SGI 워크스테이션에서 Open Inventor와 X/Motif를 이용하여 C++ 언어로 구현하였으며, 인체 모델을 대상으로 실험하였다.
본 논문에서 제안하는 문맥의존 철자오류 교정은 통계 정보를 이용한 방법으로 통계적 언어처리에서 가장 널리 쓰이는 샤논(Shannon)이 발표한 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 선행연구에서 부족하였던 부분의 성능 향상을 위해 교정대상단어의 오류생성 및 통계 데이터의 저장 방식을 개선하여 Default 연산을 적용한 모델을 제안한다. 선행 연구의 모델은 교정대상단어의 오류생성 시 편집거리의 제약을 1로 하여 교정 실험을 하지만 제안한 모델은 같은 환경에서 더욱 높은 검출과 정확도를 보였으며, 오류단어의 편집거리(edit distance) 제약을 넓게 적용하더라도 신뢰도가 있는 검출과 교정을 보였다.
방송에서는 당사자의 동의 없이 얼굴을 노출 시키거나, 유해물질로 판단되는 물체의 노출을 금지하고 있다. 기존의 처리방식으로 편집자가 촬영된 영상을 직접 편집하거나, 촬영 시 가리개를 이용하는 방법을 사용한다. 이러한 방법은 번거롭고, 실수로 인해 얼굴이나 유해물질이 방송에 그대로 노출될 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 객체탐지 모델과 동일인 판단 모델을 사용하여 편집 과정을 자동으로 처리하고 후처리뿐만 아니라 실시간 방송에서의 적용을 위해 추가적으로 객체추적 알고리즘을 도입하여 처리속도를 높이는 방안을 제시한다.
최근 1인 미디어의 확장과 맞물려 개인 차원에서의 영상편집이 활성화되고 있다. 인기 영상강의를 위주로 초보자들도 쉽게 접근할 수 있으나 여전히 많은 사람들이 영상제작을 어려워하고 있다. 특히 밝기, 대비 및 색 보정에서 어려움을 많이 겪는다. 전문적인 영상편집 툴의 경우 자동 보정 기능을 제공하고 있으나 파이널 컷의 경우 Apple 사의 맥 디바이스 환경을 구축해야 하는 문제, Adobe사 프로그램의 경우 완전 자동 기능 부재 및 무거운 연산처리 과정 및 유료화로 인한 접근성 저하, 기타 프로그램들의 경우 설치 접근성이 낮다는 단점이 있었다. 이에 본 연구에서는 클라우드 기반의 쉽고 빠른, 접근성을 높인 자동 영상보정 서비스를 제시하려 한다. 최종 단계의 클라우드 서비스에서는 흔들림 보정, 색 보정, 대비 보정, 명암 보정의 향상 기능과 컷 단위 인식, 신단위 인식, 객체 단위 인식의 서비스를 제공해야 한다는 결론에 도출하였다. 본 논문에서는 연구의 시작으로 클라우드 서비스 구축 및 OpenCV를 활용하여 프레임 별 영상 향상 알고리즘 구현을 시행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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