본 논문에서는 밴포드 법칙과 컬러의 차이를 이용한 영상 접합 조작 검출 방법을 제안하고자 한다. 조작이 의심되는 영상에 대하여 먼저 컬러 변환을 시행한 후, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 수행한다. 이상적인 밴포드 분포와 의심되는 영상에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 추출한다. 아울러 컬러 성분에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 사용한다. 본 논문의 방법은 13개의 특징만으로 우수한 접합 영상 검출 성능을 보인다. 추출된 특징 벡터를 SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습한 후 영상의 접합 여부를 판별한다. 본 논문의 방법은 기존의 방법보다 적은 수의 특징으로 높은 영상 접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문은 잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 엔트로피를 이용하여 피사체가 존재하는 영역을 자동으로 추정함으로써, 배경에 의해 잘못된 자동초점 결과를 얻는 문제점을 개선하였다. 또한 이산 코사인 변환 계수를 분석하여 새로운 초점 값 계산 방법을 제안하였고, 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 있는 경우에도 초점 값 특성이 강인함을 검증하였다. 제안하는 자동초점 알고리듬은 지능형 감시 시스템의 팬-틸트-줌 카메라 등에 적용 가능하다.
대부분의 2차 및 3차 위상 보간을 사용하는 하모닉 합성 방법은 각각의 정현파 성분에 대해 샘플단위로 합성되기 때문에 구현하는데 있어 많은 연산량이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 2차 및 3차 위상 항을 가지는 정현파 음성 및 오디오 모델을 위한 빠른 하모닉 합성 방법을 제안한다. 제안하는 빠른 하모닉 합성 방법은 2차 및 3차 위상함수의 계수를 하모닉과 독립적으로 강요함으로써 오버 샘플링 함수와 위상 변조 함수를 정의하고, Inverse Fast Fourier Transform(IFFT)을 이용한 합성식을 유도한다. 제안한 빠른 하모닉 합성 방법은 연산량과 Segment SNR(Segment Signal-to-Noise Ratio)을 코사인 함수를 이용한 합성 방법과의 비교를 통해 음질의 저하없이 연산량이 현저히 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 입력된 얼굴 영상으로부터 구한 DCT 계수에 대해 LDA를 적용하는 DCT/LDA를 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 적은 수의 DCT 계수를 이용하여 입력 영상을 저차원으로 표현함으로써 특징 공간의 차수보다 트레이닝 데이터의 수가 적은 경우 발생하는 LDA의 SSS 문제를 해결한다. DCT는 기저 벡터가 일정하며 PCA와 유사한 에너지 압축 효율을 가지기 때문에 제안된 방법은 기존의 PCA/LDA 방법보다 학습 속도는 빠르면서 실제 얼굴인식 시스템에 적용이 가능한 정도의 얼굴 인식율을 기대할 수 있다. 실험을 통해 제안된 방법이 PCA/LDA 방법과 유사한 얼굴 인식 성능을 보이면서 약 13,000배 빠르게 학습되는 것을 확인하였고, 기존의 Block-DCT/LDA 방법과 유사하거나 향상된 인식 결과를 확인하였다.
본 논문에서는, 제2종 $(1+D)^2$ 부분응답 시스템의 대역제한 여파기를 원하는 전송속도에 따라 한정함으로써 향상된 대역효율을 얻을 수 있는 새로운 모델을 제안하였다. 전송시스뎀의 스펙트럼을 나이퀴스트 속도 초과량만큼 절단하는 모델을 설정하고, 그 제반 특성을 시간영역 및 주파수영역에서 해석하여 기존의 시스템과 비교하였다. 제안된 시스템은 나이퀴스트 속도 이상에서 동작할 때, 그 고유의 속도융통성으로 보상하는 기존의 시스템에 비하여 우수한 성능을 나타낸다. 특히, 이러한 특성은 이전에 해석되었던 제1종 및 제4종 부분응답 시스템에 비하여 매우 효과적이어서, 속도융통성으로 약 26.6%까지 보상할 수 있었던 기존의 초과량을 약 40% 이상으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는, 제2종 부분응답 시스템의 전달함수로 주어지는 상승여현 스펙트럼이, 동일한 양의 스펙트럼 절단에 대하여 그 주파수 성분이나 에너지의 손실을 효과적으로 상쇄한다는 사실에 근거를 둔다. 이를 입증하기 위하여, 설정된 모델의 사이드로브 상쇄효과를 보여주는 시간영역 해석과 그 실측패턴을 제시하고, 대역효율의 증가에 따르는 눈 모양의 변화와 전송신호의 스펙트럼 특성을 실험적으로 확인하였다.
대상인식 기술을 실제 환경에 적용하기 위해서는 조명 보상 기술 개발이 필수적이다. 본 논문은 조명의 방향 변화로 인한 영상의 변화를 보상하는 방법으로써 레티넥스 모델과 조명-반사율 모델에 주목하고, 이를 다양한 방법으로 구현하고 그 성능을 비교함으로써 효과적인 조명 보상방법을 제시하였다. 본 논문에서는 레티넥스 모델을 단일 스케일 레티넥스, 다중 스케일 레티넥스와 이를 신경망으로 재구성한 레티넥스 신경망, 다중 스케일 레티넥스 신경망으로 구현하였다. 조명 반사율 모델은 조명 영상을 이산코사인변환, 웨이블릿변환을 통한 저주파 필터링과 가우시안 블러로 구한 후, 이를 이용하여 반사율 영상을 계산하여 조명 보상을 수행하도록 하였다. 구현된 조명 보상을 9가지 조명 방향 변화가 존재하는 얼굴 영상에 대해 조명 보상을 수행하여, 그 성능을 측정하고 비교하였으며, 더불어 주성분분석 계수를 이용하여 그 성능을 측정하였다. 실험 결과 조명-반사율 모델이 보다 좋은 성능을 보였으며, 주성분분석 계수를 추출한 경우 전반적인 성능향상을 얻을 수 있었다.
本 硏究에서 試驗制作한 電子컴퍼스는 3軸磁氣센서와 傾斜角센서, 그리고 光자이로센서로 構成하였으며, 이들 각 센서의 出力特性과 性能 및 自差補正의 精度를 확인한 結果는 다음과 같다. 1) 3軸 磁氣센서의 出力特性은, X軸에서 측정된 磁界는 cos커브, Y軸에서는 -sin 커브, 그리고 Z軸에서는 그 값이 일정하게 나타나고 있어서 3軸 磁氣센서로서의 기능이 충분하다고 사료되며, 이때 出力電壓으로부터 算出된 地磁氣의 水平成分 H와 垂直成分 V는 각각 H=33.2${\mu}$T, V=23.95${\mu}$T였다. 2)光자이로 센서를 電動回轉台에 고정시키고, 시계방향으로 10$^{\circ}$/sec, 20$^{\circ}$/sec, 30$^{\circ}$/sec의 속도로 회전시켰을 때, 光자이로센서의 出力과 回轉角度와의 관계는 모두 일정한 값으로 비례함을 알 수 있다. 3) 補正前 自差는 磁界에 의해 誘導되고 있기 때문에, 최대 -25$^{\circ}$까지 크게 나타나고 있으나, 포와숀 補正法을 이용한 補正後의 자差는 ${\pm}2^{\circ}$ 범위 이내로 補正前에 비하여 自差가 현저히 작게 나타나고 있어서, 이번 硏究에서 試驗制作한 電子컴퍼스로 自動自差修正이 가능함을 확인할 수 있었다.
관광에 대한 학문적 실무적 관심과 소비가 지속적으로 증가하고 있음에 따라 본 연구에서는 최근 약 6년간의 관광분야 주요 등재지에 실린 키워드 데이터를 이용하여 국내 관광연구 동향과 지식구조를 정리해보고자 하였다. 이를 위해 첫 번째, 관광분야의 대표적인 국내 저널들을 선정하고 저널에 게재된 논문 별 키워드를 추출하였다. 두 번째, 동일한 논문에 동시 등장한 키워드들을 링크로 연결하여 키워드 네트워크를 구성하였다. 마지막으로, 여러 논문에서 동시에 키워드로 사용된 키워드들 간의 유사성 분석을 통해 관광 논문들에서 가장 자주 사용된 주요 키워드를 추출하고 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석을 통해 거시적인 관광연구동향 및 지식구조를 파악하였다. 분석 결과, 국내 관광연구 주제들은 몇몇 주제에 고착되어 있지 않고 빠르고 다양하게 변화하는 양상을 보인다고 할 수 있다. 물론 조직이나 종사원 차원의 주제와 같이 지속적으로 선호되는 연구주제들도 있지만 시간이 지남에 따라 연구대상의 내재적, 외재적 요인들이 점차 세분화되고 연구대상들도 종사 분야에 따라 다양하고 구체적으로 선정되어 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 계량적 분석방법과 키워드 중심성 분석방법이 아닌 컴포넌트 분석을 수행함으로써 국내관광연구의 구체적 연구주제를 파악할 수 있고 이들 간의 관계를 살펴볼 수 있어 앞으로 이 분야에서의 새로운 주제를 선정하는데 참고할 유용한 정보로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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