일반적으로 심전도는 심장계통의 질환을 판단할 때 사용된다. 이러한 심장질환의 이상 유무를 자동으로 진단하기 위해서는 QRS파형 검출을 필요로 하며, 이를 위하여 웨이블렛변환 방법이나 템플릿매칭, 룰 베이스 방법 등 여러 가지 방법들이 쓰이고 있으나, 심전도 신호가 표준화된 형태를 갖지 않는 경우는 검출 능력에 많은 한계를 갖고 있다. 본 논문은 파형의 베이스라인(baseline)을 기준으로 진폭 값에 절대치을 취하는 방법으로 파형의 R피크값을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 결과를 검증하기 위해 MIT-BIH 데이타베이스에서 제공하는 데이터와 R피크값을 본 논문의 알고리즘으로 추출된 R피크값과 비교한 결과 96.7%의 검출률을 보였다.
멀티 미디어 사용의 증가에 따라 정보화 사회에 있어 정지 영상 정보를 높은 압축율로 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 에러없이 전송 또는 처리 하는가 하는 문제가 요구 되어지고 있다. 본 논문은 정지영상 인코딩 분야에서 다양한 기능과 압축 성능을 보이고 있는 JPEG2000 압축효율 향상을 위하여 저주파 대역에 대한 부호화를 제거하고, 중복비트 제거를 이용한 개선된 분할정렬 알고리즘을 이용하여 웨이블렛 계수를 줄이는 방법을 제안하였다. 실험결과, 제안한 방법을 통해 기존의 JPEG2000 표준보다 더 우수한 양질의 성능과 저 비트율을 확인할 수 있었다.
홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.
본 논문에서는 supercompact 다중 웨이블릿 기법과 이 기법의 유동 시뮬레이션 데이터에의 적용을 발표한다. Supercompact 웨이블릿 방법은 간결한 지원(support)을 제공할 수 있고 또 속성이 다른 떨어져 있는 데이터와(예: 충격파의 불연속구간 또는 와동을 가로지르는 부분) 불필요한 상호작용을 피할 수 있는 점에서 유동 시뮬레이션 데이터를 위한 적합한 웨이블릿 방법이라 할 수 있다. 데이터 압축을 위한 임계처리법(thresholding)은 다중 웨이블릿의 공분산 벡터 구조 기반 하에 적용된다. 본 논문은 3차원으로의 기법 확장이 설명 분석되었다. 수치실험은 본 방법이 여러 이론적인 이점을 제공할 수 있고 실제 결과에 있어서 큰 데이터 압축 비율을 산출 할 수 있음을 보여준다.
Shaprio가 발표한 EZW에서는 한 대역의 부(父)계수가 유사방향의 인접 고주파대역에 4개의 자(子)계수들과 부자관계를 구성하는 고정트리를 기반으로 한다. 이러한 고정트리는 대역간의 계층적 상관관계를 고찰하는데는 적합할 수 있으나, 4개의 계수가 하나의 $2{\times}2$의 블록단위로 처리되기 때문에 대역내 인접계수들간에 존재하는 공간적 상관관계를 고찰하기에는 부적합하다. 이러한 대역간의 계층적 상관관계와 대역내의 공간적 상관관계의 동시에 고찰하기 위하여 가변트리가 제안되었다. 그러나 가변트리는 웨이블렛 계수들을 표현하는데 있어, 고정트리에 비해 많은 심볼들을 필요로 한다. 반면 심볼당 정보량(entropy)이 낮아지는 결과를 가져오기 때문에 고정트리에 비해 압축성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 가변트리로 인한 심볼 수의 증가를 억제하는 두 가지 기법ㅂ을 제안한다. 첫째, 무효계수에 대한 불필요한 스캔을 억제하기 위하여 각각의 유효 부계수에 대하여 유효 자계수의 소유여부를 미리 알려주는 1비트의 탐사비트(probing bit)를 발생시킨다. 둘째, 대역에 따라 필요로 하는 심볼 알파벳이 다르다는데 근거하여 대역별 특성을 고려한 심볼세트를 새로이 정의한다. 이러한 두 가지의 기법에 의하여 발생하는 심볼의 수는 상당히 줄어들게 되고, 출력된 심볼들은 추가 엔트로피코딩을 하지 않고 그대로 전송되더라도 비교적 좋은 압축결과를 가져올 수 있다. 가변트리와 심볼수의 억제기법에 의하여 변형된 EZW 부호화 방식은 적응산술부호화기를 포함한 모드와 포함하지 않은 모드의 두 가지 형태에서 제안된다. 본 논문에서 제안하는 부호화방식은 가변트리와 심볼발생억제 방식을 EZW에 적용시켜 성능향상을 꾀하며, 적용되어진 EZW와의 성능비교를 통하여 이러한 제안방식의 유효성을 점검해 본다.
본 논문은 암호화된 영상 데이터가 유비쿼터스 환경 하에서 무선 간섭에 의한 랜덤 오류를 가질 때 복호화 과정의 오류 산사태에 대한 해결책을 제시하였다. 영상 획득 장치는 영상 압축과 암호화 기능을 가지고서 데이터 트래픽 양을 줄이고 개인 정보를 보호하도록 구성한다. 블록 암호 알고리즘은 암호문의 단일 비트 오류가 여러 개의 픽셀 결함을 유발하는 산사태 효과를 겪을 수 있다. 새로운 고장 극복 방식은 오류의 산사태 효과를 다루는데 3 차원 데이터 셔플을 활용하여 에러 비트를 여러 프레임으로 분산시켜서 고립된 영상 결함으로 나타나도록 한다. 인접 화소 값에 대한 평균화 또는 다수결 회로는 에러정정을 위한 데이터 증가 없이 두드러져 보이는 화소 결함을 극복하도록 한다. 이 방식은 기존 Hamming code 방식보다 33% 적은 데이터 트래픽 부하를 가진다.
눈좌표 검출은 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈좌표 검출 방법은 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반의 개선된 눈좌표 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 다운샘플링된 입력 얼굴 이미지에서 초기 눈좌표에서의 가버 특징 벡터와 해당 스케일의 눈 모델 번치와의 가버젯 유사도를 이용하여 눈좌표를 추정한다. 이후 추정된 눈좌표를 상위 스케일의 얼굴 이미지에서의 눈좌표 초기값으로 취하고 상위 스케일 얼굴 이미지에서 같은 방법으로 눈좌표를 찾으며, 이를 반복적으로 하여 최종적으로 원래 얼굴 이미지에서의 눈좌표를 확정한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출 방법이 계산량은 크게 증가시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈좌표 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법임을 확인하였다.
본 논문에서는 리프팅 기반의 하드웨어 효율이 100%가 되는 2차원 이산 웨이블릿 변환 필터 구조를 제안한다. 전체구조는 (9,7) 필터를 적용하였으며, 필터의 길이에 따라 확장 및 축소가 가능하다. 본 연구에서 제안하는 새로운 스케줄링은 블록기반으로 수행하며 하위 레벨을 수행할 조건이 충족되면 바로 해당레벨을 수행하므로 중간 값을 저장해야 하는 시간이 짧아지며, 따라서 이를 위한 레지스터 양을 최소화할 수 있다. 제안된 스케줄링에 맞는 입력을 조절하기 위해 그에 적절한 DFC(Data Format Converter)와 DCU(Delay Control Unit)구조를 설계하였다. 입력 영상이 $N{\times}N$이고 m을 필터 길이라고 할 때, 필요한 저장공간은 2mN이다. 인접한 4개의 데이터를 동시에 입력 받아 동시에 행 방향과 열 방향 DWT를 수행하므로 J가 분해 레벨이라고 할 때 총 $N^2(1-2^{-2J})/3$ 사이클이 소요된다.
본 논문은 차세대 지능형 기술 분야중 하나인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴인식을 제안한 것으로, 모바일 장치 중 하나인 핸드폰 카메라를 이용하여 얼굴 영상을 취득하고, 이를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하고 인식하는 과정을 통해 모바일 보안을 생각하고자 한다. 얼굴인식을 위해 제안하는 방법은 PCA와 Fuzzy-LDA를 사용하였으며, 모바일 환경에서 데이터의 량을 줄이기 위해 다해상도 분석을 기반으로 하는 이산 웨이블렛을 사용하였다. 또한 획득된 특징데이터의 연결성을 확인하여 인식률을 얻기 위해 유클리디언 거리 측정 법을 사용하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 알아보기 위해 핸드폰 카메라를 이용해 실험한 결과 일반 카메라에서 획득한 영상에 비해 모바일 장치로부터 획득한 영상이 저해상도를 갖음에도 불구하고 높은 성능을 갖음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 온라인 얼굴인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 CMOS 카메라를 장착한 PDA를 이용하여 얼굴영상을 획득하고 이 영상을 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 먼저 클라이언트 측인 PDA에서는 등록과 인증을 확인할 수 있도록 임베디드 비주얼 프로그램으로 사용자 인터페이스를 구축하고, 서버 영역에서는 얼굴인식에서 탁월한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하여 PDA로부터 전송 받은 얼굴 데이터를 학습하고 인식한 결과를 재전송하는 부분이 구현되었다. 시스템 구현에서 실시간성을 확보하기 위해 PDA에서는 영상에 웨이블렛을 이용하여 압축한 뒤 압축률 효과가 좋은 JPG 형식의 데이터로 서버에 전송하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 테스트 얼굴영상을 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 얼굴인식 속도 및 성능을 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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