단백질 2-DE 이미지 분석에서 단백질 자체가 가지고 있는 불안정성과 2-DE 실험이 가지고 있는 근본적인 문제점으로 인하여 이미지 스팟 매칭 분석의 정확도가 낮아지게 된다. 이 논문에서는 다중 참조이미지를 사용하여, 스팟 매칭 패턴의 정확도에 큰 영향을 주는 이미지 찌그러짐을 보완하고, 그에 따른 노이즈 스팟 제거와 참조 이미지 품질에 의한 정확도 저하를 최소화하는 방법을 제안하였다. 또한 2-DE 이미지의 데이터 특성에 의하여 이미지 수가 증가할 때 성능이 급격히 떨어지는 문제를 해결하기 위하여, 다중 참조이미지를 사용하여 구축한 스팟 매칭 데이터베이스를 이미지의 생물학적 특성에 의하여 "분할 및 확장" 방법을 사용하여, 정확도를 향상시키는 동시에 패턴 길이를 보장하는 스팟 매칭 패턴을 효과적으로 생성하였다. 실험에서는 실제 인간 2-DE 이미지 데이터를 사용하여 제안한 방법의 타당성을 보여준다.
단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.
단백질 2-DE 이미지 분석은 가장 널리, 가장 오랫동안 사용되고 있는 기술로서 샘플에 들어있는 수천 개에 달하는 단백질을 저한 비용으로 효과적으로 분리하는 장점을 가지고 있다. 하지만 단백질 자체가 가지고 있는 불안정성과 2-DE 실험이 가지고 있는 근본적인 문제점으로 인하여 2-DE 이미지 분석결과는 정확도가 낮아지게 된다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝 기법을 사용한 "기준점 자동 추출 모듈"과 "확률기반 매칭 조정 모듈"로 구성된 이미지 정보 분석을 위한 프레임 워크를 제안하였으며 실제 데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
2DE는 조직 내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술이다. 그러나 2DE 이미지는 실험 조건, 스캐닝 상태와 같은 환경에 민감하게 영향을 받는다. 이러한 이미지간의 변화를 극복하기 위해서 사용자는 각각의 서로 다른 이미지에 수동으로 기준점을 입력해주어야 한다. 그러나 이 과정은 에러를 발생시키며 긴 시간을 요구하는 작업으로, 빠른 분석에 장애 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 기준점 프로파일에 기반 하여 기준점을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 기준점 프로파일은 이미 확인된 이미지들의 기준점들에 대한 클러스터링 방법을 통하여 생성하며, 각 클러스터의 다양한 속성을 정의한다. 새로운 이미지가 입력되면 기준점의 후보 스팟들을 대상으로 프로파일과 비교하석 기준점을 추출한다. 그리고 $A^*$알고리즘을 이용하여 기준점 선정 과정을 최적화한다. 본 논문에서는 실제 사람의 간 조직 이미지를 이용하여 기준점 추출 방법의 성능을 분석하였다
단백질 2DE 이미지 분석의 주요작업은 스팟 매칭에 의한 동일한 종류의 단백질 그룹인 패어링 클래스를 구성하는 것으로서 단백질간의 상호 작용, 질병에 관련한 단백질의 변화 등을 관찰할 수 있다. 하지만 2DE 실험의 여러 가지 문제점으로 인하여 패어링 클래스는 먼지, 공기방울 등 에러를 포함하게 되며 이런 에러들은 왜곡된 분석결과를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 동일한 조직에서 같은 종류의 단백질은 발현량이 비슷하다는 특성을 이용하여 패어링 클래스의 개개의 스팟을 참조 스팟 속성으로 나눈 값을 유사도로 정의하고, 스팟의 유사도가 사용자에 의하여 선택되는 필터링 배수에 의한 범위를 벗어날 때 에러 스팟으로 간주하여 제거되는 에러 필터링 기법을 제안한다. 실험에서는 정확도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(Harmonic-mean) 값을 사용하여 제안된 필터링 기법의 타당성을 보여준다.
딥러닝 기반 얼굴 인증 모델은 높은 성능을 보이며 많은 분야에 이용되지만, 얼굴 이미지를 모델에 입력하는 과정에서 사용자의 얼굴 이미지가 유출될 가능성이 존재한다. 얼굴 이미지의 노출을 최소화하기 위한 방법으로 비식별화 기술이 존재하지만, 얼굴 인증이라는 특수한 상황에서 기존 기술을 적용할 때에는 인증 성능이 감소하는 문제점이있다. 본 논문에서는 원본 얼굴 이미지에 다른 인물의 얼굴 특성을 결합한 뒤, StyleGAN을 통해 비식별화 얼굴이미지를 생성한다. 또한, HopSkipJumpAttack을 활용해 얼굴 인증 모델에 맞춰 특징들의 결합 비율을 최적화하는 방법을 제안한다. 우리는 제안 방법을 통해 생성된 이미지들을 시각화하여 사용자 얼굴의 비식별화 성능을 확인하고, 실험을 통해 얼굴 인증 모델에 대한 인증 성능을 유지할 수 있음을 평가한다. 즉, 제안 방법을 통해 생성된 비식별화 이미지를 사용하여 얼굴 인증을 할 수 있으며, 동시에 얼굴 개인정보 유출을 방지할 수 있다.
들뢰즈는 자신의 영화철학을 집대성한 대저(大著) "시네마"의 첫머리에서, 자신의 영화철학에 대한 연구는 영화사에 대한 연구가 아니라 하나의 분류학 taxinomie이며 이미지와 기호의 분류를 시도한 것이라고 규정하고 있다. 우리는 본 논문에서 들뢰즈가 이 규정에서 언급하고 있는 이미지의 분류란 무엇이며, 어떤 이미지들이 어떻게 분류되고 있는지를 규명해 보려고 한다. 특히 중점적으로 다루려고 하는 점은 "시네마"에서 가장 기본적인 분류인 '운동-이미지 image-mouvement'와 '시간-이미지 image-temps' 간의 구별이다. 그리고 들뢰즈가 운동-이미지로 이루어진 '고전적 classique' 영화라고 규정하고 있는 영화작품과, 다른 한편에서 시간-이미지로 이루어진 '현대적 moderne'이라고 규정하고 있는 영화작품 간에는, 그것을 감상하는 관객의 존재방식이 어떻게 변화하는가 하는 문제가 발생한다. 따라서 여기에는 관객의 문제가 개재될 수밖에 없고 우리는 이 점도 함께 논의할 것이다. 그리하여 우리는 "시네마"의 두 가지 이미지에 대한 이해를 통하여, 사유(思惟)를 현실에서 작동시키는 방법이라는 점에서 역시 영화가 가장 앞서 있는 예술이자 기술이라고 하는 점과, 나아가 세계와 이미지에 대한 우리의 능동적 해석의 자세가 항상 필요하다고 하는 점을 드러내려고 하였다.
공간 도메인에서 많은 DE 기반의 가역정보은닉 기법과 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법들이 제안되어 왔다. 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법은 스테고 이미지의 왜곡이 적다는 장점을 갖는다. 하지만 비밀 데이터의 삽입용량이 적고, 추가 데이터가 많다는 단점이 있다. 이에 반해, DE 기반의 가역정보은닉 기법은 높은 삽입 용량을 갖는다는 장점이 있지만 스테고 이미지의 왜곡이 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삽입 용량을 유지하지만 스테고 이미지의 왜곡을 줄이는 DE 기반의 가역정보은닉 기법을 제안한다. 본 논문에서는 비밀 데이터를 삽입하기 전에 예측 오차들을 블록으로 나눈 후, 각 블록에 비밀 데이터를 삽입할 수 있는지 확인한다. 만약 블록에한 비트의 비밀 데이터만이라도 삽입하면 블록의 픽셀들은 변화한다. 제안하는 기법은 PSNR이 50dB 이상으로 다른 DE 기반의 가역정보은닉 기법보다 스테고 이미지의 왜곡을 줄인다.
This thesis, concerning Femme Fatale Images Costume Form in paintings viewed from DeLong's Theory, analyzed frequency and traits on the basis of DeLong's Form Observation Theory and drew out the result as followings. First, Costume Form was mostly open, whole, planer integration, rounded, and indeterminate. The styles were similar each other. Second, surface structure was expressed by line & shape, color, texture, and pattern of which color had the highest priority. Next, line & shape and texture had the priority in order. They were expressed through intereaction. Third, the traits of Costume Form were a similar color harmony or large light and darkness contrast+soft quality+interaction by ambiguous line & shape. So, Femme Fatale Image in paintings was expressed by soft and pure images and erotic images.
LVDS에 기반을 둔 초고속 저전력 직렬 인터페이스인 SMIA(Standard Mobile Imaging Architecture) CCP2(Compact Camera Port 2) 규격을 채택한 CMOS 이미지 센서들이 개발되면서, 기존의 CMOS 이미지 센서들과 직접 연결되었던 장비들이 사용할 수 없게 되고 있다 본 논문에서는 SMIA CCP2 규격의 직렬데이터 신호를 범용 10-비트 병렬 신호로 변환하는 시스템을 제안하고. 이의 구현 방안을 제시한다. 제안한 데이터 프로토콜 변환 시스템은 de-serializer 1개와 저가의 FPGA로 구성되어 소형 PCB로 구현되어, 장비와 이미지 센서 사이를 추가 공간 없이 용이하게 접속할 수 있다. 또한 SMIA CCP2 규격에서 제시된 최대 속도인 650Mbps의 속도로 데이터를 변환하는 것이 가능하기 때문에 범용 프로토콜 변환 시스템으로서의 활용성도 매우 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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