An effective filtering algorithm which can reduce noise and preserve edges for the restoration of an image degraded by additive white Gaussian noise is presented. The algorithm proposed in this paper is an extension of Lee's algorithm modified to use local gradient information as well as local statistics. It does not require image modeling, and removes noise along the orientaiton of edges so that it does not blur the edge.
영상융합은 "특정 알고리즘의 사용을 통해 두 개 혹은 그 이상의 서로 다른 영상을 조합하여 새로운 영상을 만들어내는 것"을 뜻하며 원격탐사에서는 주로 낮은 공간해상도의 멀티스펙트럴 영상과 높은 공간해상도의 흑백영상을 융합하여 높은 공간해상도의 멀티스펙트럴 영상을 생성하는 것을 의미한다. 일반적으로 하이퍼스펙트럴 영상융합을 위해서는 기존의 멀티스펙트럴 영상융합 기법을 이용한 방법이나 분광혼합기법을 이용한 방법을 사용한다. 전자의 경우에는 분광정보가 손실될 가능성이 높으며, 후자의 경우는, endmember의 정보나 부가적인 데이터가 필요하고 결과 영상의 경우 공간적 정보가 상대적으로 부정확한 문제점을 보인다. 따라서 본 연구에서는 하이퍼스펙트럴 영상의 분광특성을 보존하기 위한 융합방법으로서 2단계 분광혼합기법을 사용한 영상융합 알고리즘을 제안하였으며 이를 실제 Hyperion, ALI 영상에 적용하여 평가하였다. 이를 통해 제안한 알고리즘에 의해서 융합된 결과가 PCA, GS 융합기법에 비해서 높은 공간, 분광 해상도를 유지할 수 있음을 보여주었다.
바이오 보안토큰은 바이오 인식 센서와 바이오인식 정보를 처리할 수 있는 MCU, 보안토큰으로 구성된 USB 형태의 하드웨어 기기로서, 기기 내부에서 바이오인식 센서로 가입자의 바이오인식 정보를 추출하여 보안토큰에 안전하게 저장하며, 사용자 인증시 바이오인식 센서로 부터 취득된 바이오인식 정보와 저장되어 있는 바이오인식 정보를 기기내부 MCU에서 매칭하여 사용자를 인증하는 독립된 하드웨어 보안모듈이다. 기존의 보안토큰이 제공하는 개인인증기법이 ID/패스워드에 기반한 방법이므로 이의 유출로 인해 생길 수 있는 피해를 최소화하고, 고의적인 공인인증서의 오용을 막을 수 있도록 높은 수준의 사용자인증기법을 제공한다. 이에 본 논문에서는 공개키기반구조(PKI: Public Key Infrastructure)를 연동한 바이오보안 토큰의 이용에 있어서 사용자의 바이오인식 정보를 보호하면서 바이오인식 정보를 이용하여 보안 수준이 높은 사용자 인증이 가능한 기법을 제시한다.
자기 구성지도는 데이타 시각화, 위상보존 매핑 등의 분야에서 널리 사용되고 있지만. 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 것과 클러스터링 능력에 비해 분류율이 낮다는 결점이 있다. 이를 해결하기 위해서 자기구성 지도의 출력 노드를 동적으로 분화하고 분화된 노드를 파습하는 동적 위상보존 사기구성 지도를 제안하고, 이를 다중 결합함으로써 분류율을 향상 시켰다. 동적 위상보존 자기구성 지도의 결함 방법으로는 자기구성 지도의 K개 노드가 출격을 내도록하는 K-Winner 방법 및 K-Winner+ 가중치 방법이 제안되었는데, 이는 다수결 투표, 가중치, BKS, Byayesian, Borda, Condorect, 신뢰값 합산 등의 기존 결합 방법보다도 우수한 결과를 나타내었다. 동적 위상보존 자기 구성 지도를 통해서 위상을 고정 시켜야 하는 결점을 해결할 수 있었고. 서로 다른 특징으로 학습된 동적 위상보존 자기구성 지도들을 결합하여 분류 능력을 향상시킬 수 있었다. 필기 숫자데이타로. 실험한 결과, 제안한 방법이 자기구성 지도의 결점을 효과적으로 해결하여 98.1% 의 높은 인식률을 보였다.
가정용 캠코더의 보급으로 인해서 손떨림이나 카메라 흔들림을 보상하기 위해 다양한 동영상 안정화 기법들이 연구되고 있다. 동영상 안정화 기법은 초기에 2차원 움직임만을 고려하였지만, 최근에는 3차원 움직임까지 고려하여서 더 좋은 성능을 얻을 수 있게 되었다. 이러한 기법들 중 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 기법이 바로 content preserving warping을 이용한 기법인데 이것은 뛰어난 성능을 보이지만 방대한 연산량이 단점이다. 그래서, 우리는 ROI 측면에서 종래 기술 대비 동등한 화질을 보이면서도 연산량이 적은 full frame warping을 제안한다. 먼저, 목표로 하는 깊이 정보를 바탕으로 관심 영역을 설정하고, 설정된 관심 영역을 기반으로 full frame warping을 수행한다.
본 논문에서는 임의의 조명 상황에서 왜곡된 영상을 JND(Just noticeable difference)와 경계 보호 평탄화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 자동적으로 휘도 및 색상을 복원하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 최적의 휘도 보상, 선명한 색상 복원, 휘도 보상 시 발생되는 여러 가지 문제점의 최소화, 자동화된 매개변수 추정 그리고 하드웨어 구현을 위한 고속화 등을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 후광효과(HALO)나 노이즈 증폭 등의 눈에 거슬리는 결함을 제거하기 위하여 경계 보호 평탄화 필터의 효용성에 대해 보인다. 또한 제안된 색상 복원 함수는 인간시각에 근거해 자연스러운 색상의 복원과 왜곡된 색상의 보정을 수행한다. 자동화된 처리를 위하여 영상의 통계적 분석과 JND를 이용해 적합한 매개변수를 찾으며 모든 상수는 미리 정의되어 사용된다. 또한 터치스크린 카메라를 이용한 관심영역(ROI : Region of Interest) 기반 매개변수 추정기법을 사용하여 역광 사진 보정을 좀 더 효율적으로 수행한다. 객관적 평가를 위해 CMC, CIEde2000, PSNR, SSIM, 그리고 3D CIELAB 색역을 기존의 연구나 상업 제품들과 비교하였다.
Extractive document summarization aims to select a few sentences while preserving its main information on a given document, but the current extractive methods do not consider the sentence-information repeat problem especially for news document summarization. In view of the importance and redundancy of news text information, in this paper, we propose a neural extractive summarization approach with joint sentence semantic clipping and selection, which can effectively solve the problem of news text summary sentence repetition. Specifically, a hierarchical selective encoding network is constructed for both sentence-level and document-level document representations, and data containing important information is extracted on news text; a sentence extractor strategy is then adopted for joint scoring and redundant information clipping. This way, our model strikes a balance between important information extraction and redundant information filtering. Experimental results on both CNN/Daily Mail dataset and Court Public Opinion News dataset we built are presented to show the effectiveness of our proposed approach in terms of ROUGE metrics, especially for redundant information filtering.
양방향 필터(bilateral filter)는 필터링 시 주변 화소의 평균을 계산하여 경계 보존과 잡음제거에 장점을 가진다. 본 논문에서는 윈도우 분할 기반 양방향 필터에 대하여 실시간 처리가 가능한 시스템을 설계하였다. 윈도우 내부의 주변 화소를 5분할하고 연속된 중심화소와 공유하는 주변 화소를 동시에 연산하는 파이프라인 스케줄링을 적용한 병렬 처리 기법으로 성능을 개선하였다. 비트 폭에 따른 필터 성능과 하드웨어 자원 소모에 대한 상충관계(tradeoff)를 고려하였으며, 필터링 결과 영상의 PSNR 분석을 통하여 비트를 할당하였고 사용된 지수함수는 16단계의 계단함수 LUT를 적용하였다. 설계한 시스템은 verilogHDL로 설계되었으며, 동부하이텍 110nm 라이브러리를 사용하여 Synopsys를 통해 합성하였고 416MHz의 최대 동작주파수에서 416Mpixels/s(397fps)의 처리량(throughput)과 132K 게이트의 하드웨어 자원을 사용한다.
Recently, there has been an increasing need for the sharing of microdata containing information regarding an individual entity. As microdata usually contains sensitive information on an individual, releasing it directly for public use may violate existing privacy requirements. Thus, to avoid the privacy problems that occur through the release of microdata for public use, extensive studies have been conducted in the area of privacy-preserving data publishing (PPDP). The k-anonymity algorithm, which is the most popular method, guarantees that, for each record, there are at least k-1 other records included in the released data that have the same values for a set of quasi-identifier attributes. Given an original table, the corresponding k-anonymous table is obtained by generalizing each record in the table into an indistinguishable group, called the equivalent class, by replacing the specific values of the quasi-identifier attributes with more general values. However, query processing over the anonymized data is a very challenging task, due to generalized attribute values. In particular, the problem becomes more challenging with an equi-join query (which is the most common type of query in data analysis tasks) over k-anonymous tables, since with the generalized attribute values, it is hard to determine whether two records can be joinable. Thus, to address this challenge, in this paper, we develop a novel scheme that is able to effectively perform an equi-join between k-anonymous tables. The experiment results show that, through the proposed method, significant gains in accuracy over using a naive scheme can be achieved.
영상융합의 목적은 다양한 영상으로부터의 정보를 하나의 영상으로 통합하는 것이다. 위성영상의 융합에 있어, 고해상도의 전정영상과 저해상도의 다중분광영상을 결합하기 위해 많은 영상 융합기법들이 제안되어왔으며, 융합결과의 공간적 세밀함과 분광정보 모두를 보존하는 것은 매우 중요하다. 웨이블릿 변환을 이용한 영상 융합기법은 분광정보의 보존 측면에서 다른 융합 기법에 비해 좋은 결과를 나타낸다. 본 연구에서는 IKONOS 영상을 이용한 수정된 a'trous 알고리즘 기반 웨이블릿 영상융합 기법을 제안한다. IKONOS 영상의 실험결과, 기존의 a'trous 알고리즘을 이용한 융합기법에 비해 공간적 세밀함과 분광정보의 보존측면에서 더 효과적인 기법임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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