본 논문에서 제안되는 워터마크(Watermark) 삽입 알고리즘은 웨이블릿 변환 영역에서 구성되는 부대역간의 트리구조(Tree structure)와 공간 영역에서의 윤곽선 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정하고 삽입한다. 먼저 생성되는 고주파 성분의 부대역으로부터 저주파 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하게 되는데 웨이블릿 변환영역에서 구성된 트리구조에서 높은 주파수를 가지는 LHI 부대역을 4${\times}$4의 부행렬(Submatrix)로 나누고 행렬에 대한 평균과 이들에 의해 구성되는 블록 행렬(Block matrix)로부터 전체 평균 및 워터마크 삽입에 이용될 임계값을 얻는다. 또한 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 대한 블록 행렬과 공간 영역에서 얻어진 영상의 윤곽선 정보에 의해 워터마크가 삽입될 위치인 키맵(Keymap)이 구해진다. 구해진 키맵에 따라서 LFSR(Linear feedback shift register)을 이용하여 발생된 무작위 순열(Random sequence)를 웨이블릿 도메인에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 삽입한다. 최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식에 비해 약 2㏈ 절도 높은 PSNR(Peak signal to noise ratio)를 보이면서 2%에서 8% 정도 높은 NR(Normalized correlation)를 가져서 좋은 특성을 나타냈다.
본 논문에서는 최신 동영상 압축 기술인 H.264/AVC (Advanced Video Coding)에서 엔트로피 코딩 방법 중 하나로 사용되는 CABAC (Context Adaptive Binary Arithmetic Coding)의 하드웨어 구현과 부호화 처리율을 높이기 위한 알고리즘 및 구조를 제안한다. CABAC는 CAVLC에 비해 쳐대 15%까지 더 나은 압축효율을 낼 수 있는 장점을 가지고 있지만 연산의 복잡도는 훨씬 높아진다. 특히 부호화 과정 중 데이터 사이의 의존도가 높기 때문에 연산과정의 복잡도가 더욱 증가하게 된다. 따라서 연산양을 줄이기 위한 다양한 구조가 제안되었으나, 여전히 데이터의 의존도에 의한 부호화에 latency가 존재하게 된다. 본 논문에서는 이진 산술 부호화의 첫 단계인 확률 값을 계산하는데 필요한 range의 7, 8번째 비트를 빠르게 계산하는 구조와 부호화할 심벌이 MPS인 경우 부호화 단계를 한 단계 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 구조를 적용하여, 6가지 시퀀스에 대하여 실험한 결과 기존의 구조에 비해 약 27-29%의 수행시간을 줄일 수 있었다. 또한 제안된 구조를 하드웨어로 구현한 결과 0.18um standard library에서 19K gate를 사용하였다.
본 논문에서는 트리 구조의 가입자 전달망인 APON(ATM passive optical network)에서 멀티클래스트래픽의 효율적인 전송을 위한 윈도우 기반 허락 분배 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 상향 셀들의 다중화를 위한 허락 분배 과정에서 ATM 트래픽 클래스별 전송 특성을 고려함을써 각 트래픽 유형별 QoS를 보장할 수 있도록 설계되었다. 이를 위하여 상향 프레임의 주기적 요구 블록 (RAU)에 트래픽 유형별 요구 필드를 두고, 윈도우 기반 허락 분배 알고리즘을 수행하여 각 트래픽의 특성을 고려한 전송 허락이 이루어지도록 한다. 엄격한 전송 지연 성능을 요구하는 CBR/VBR 트래픽에 대해서는 Running-window 개념을 사용한 최소화할 수 있도록 하고, ABR 트래픽에 대해서는 CBR/VBR 허락 분배 후 여분 대역을 우선적으로 할당함으로써 전송 지연을 줄인다. 또한 대역 할당 후 남은 대역은 UBR 트래픽에게도 예약이 가능하도록 함으로써 망 자원의 이용률을 높일 수 있도록 하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능이 기존 프로토콜에 비해 우수함을 보였다.
본 논문에서는 최근 관심이 고조되고 있는 3차원 입체 비디오 처리 기술의 최종 목표인 디지털 홀로그램을 생성하는데 필요한 객체의 좌표와 색상정보가 들어있는 RGB 영상와 깊이 영상을 획득하여 디지털 홀로그램으로 변환하는 시스템을 제안한다. 먼저, 가시광선과 적외선의 파장을 이용하여 파장에 따라 투과율이 달라지는 콜드 미러를 사용하여 같은 시점을 갖는 RGB와 깊이 영상을 얻는다. 카메라 시스템이 갖는 다양한 왜곡을 없애기 위한 보정과정을 거친 후에 해상도가 서로 틀린 RGB 영상과 깊이 영상의 해상도를 조절한다. 그리고 깊이 정보를 이용하여 디지털 홀로그램으로 구현할 객체를 추출한다. 마지막으로 컴퓨터 생성 홀로그램 (computer-generated hologram, CGH) 알고리즘을 이용하여 추출한 객체를 디지털 홀로그램으로 변환한다. 제안한 시스템의 각 알고리즘은 C/C++/CUDA로 구현하였고, LabView 환경에서 이들을 통합하였다. 고속화를 위하여 홀로그램을 생성하는 것은 범용 그래픽처리유닛(general-purpose computing on graphics processing unit, GPGPU)를 이용하였다. 제안한 시스템을 이용하여 생성한 디지털 홀로그램은 기존의 것보다 더욱 우수한 화질을 가진다는 것을 확인하였다.
다양한 형태의 지표면에서 일어나는 증발산은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 이해하기 위해 꼭 필요한 수문학적 인자이다. 일반적으로 증발산은 증발접시, 침루계 등을 이용하여 경험적으로 측정하는 방법을 쓰고 있지만 한 지점에만 국한되어 적용되는 단점이 있어 외부환경에 대한 변동성이 큰 증발산의 공간적인 분포를 정확하게 알기 어렵다. 따라서 이러한 점들을 보완하고 해결하기 위해 원격탐사를 이용하여 증발산의 공간적인 분포를 산정하였다. 본 연구에서는 에너지 수지 방법을 기반으로 한 원격 이미지 처리 모형인 Mapping EvapoTranspiration with Internalized Calibration(METRIC) 모형을 이용하여 2003년 2월 1일, 2006년 9월 13일 Landsat 위성 관측 이미지를 경안천 유역에 적용, 에너지 수지식의 각 항을 이루는 순복사 에너지, 토양열 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 증발산을 통합적으로 처리하여 지도로 나타냈다. 모형 결과의 검증을 위한 기본 통계분석을 실시하였고 수원 기상청의 증발접시 증발량과 비교하여 각각 22%, 11%의 오차를 보여 모형이 유역 내에서 높은 신뢰성을 보인다는 것을 확인하였다. 또한 토지 피복 현황에 따른 증발산의 공간적 분포 경향을 분석하였고, 그 결과 식생의 밀도가 전반적인 증발산량 분포에 큰 영향을 준다는 것을 확인하였다. 계절적으로는 식생의 활동이 활발하게 일어나는 생장기의 증발산이 휴면기에 일어나는 증발산보다 더 큰 값을 보였다. 작성된 증발산 지도는 향후 유역 내 토지 피복, 식생 분포, 고도, 지형 등 외부 인자들의 변화에 따라 증발산이 어떠한 거동을 보이는지를 파악할 때 유용하게 이용될 것이다.
논문은 U-Health Service 기술분야로 기존의 사업자 중심의 U-Health Service와 달리 이용자(시민)와 서비스 제공자(의료서비스) 관점에서 건강관리 서비스를 기획하고, IT기술을 활용하여 개발 구축한 서비스이며, 성남시 지원의 산학연과제로서, 성남시 탄천변에 구축 운영중인 건강관리 서비스 모델에 대한 실증 논문이다. 본 건강관리 서비스는 이용자 관점에서 서비스 만족도를 극대화하기 위해 4가지 주요원칙(최대한 단순하게, 최대한 가볍게, 맞춤형을 지향, 재미있는 피드백)하에 구현하였으며, 건강 관리서비스의 핵심 알고리즘은 평가/처방/모니터링/피드백의 4가지 단계로 구성되어있고. 시스템 구성은 평가 부분은 성남시 탄천변의 금곡공원에 건강지킴이 부스를 설치하여 RFID와 체성분계, 혈압계를 연동한 건강측정 및 평가를 제공하고, 건강관리서비스 처방엔진을 통해 개인 맞춤형 건강행동 처방(운동처방 및 건강신호등 처방)이 제공되며, 처방된 운동 처방은 탄천변의 기 구축된 운동시설(근력, 유산소)을 통해 이용자 스스로가 맞춤형 운동을 시행하고, 모니터링된 데이터를 기반으로 맞춤형 피드백 서비스가 제공된다. 본 건강관리 서비스는 2010년1월 ~ 12월(개발), 2011년 1월~2월(시범서비스 및 시스템 안정화), 2011년 2월 ~ 3월(분당 서울대병원 중심의 50명의 임상군을 대상으로 한 2개월간의 임상시험), 2011년 3월부터 현재 까지 600여명의 시민을 대상으로 시민 자율형 건강관리 서비스를 제공하고 있다. 생활환경 기반 건강관리 서비스의 만족도는 높은 편이며, 몇 가지 이용자 측면에서의 이용 편이성을 높이고, 지자체/의료기관/방송사업자가 연계된 사업모델이 발굴된다면 향후 유비쿼터스 건강관리 서비스 분야에서 성장성이 매우 높을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 한방 의료의 설진에서 진단 지표로 활용될 수 있는 효과적인 설태 영역 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설태의 자외선 광원에 의한 형광 반응 특성을 이용하여 기존의 설태 추출 방법의 단점으로 지적되었던 진료 환경의 제약성 및 진료 결과의 객관성 부족에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 처리 과정으로는 자외선 광원을 사용하여 설진 영상을 획득하고, 설질(Tongue body)과 설태(Tongue coating) 영역의 색차 크기에 상응하는 히스토그램(Histogram) 상의 골-포인트(Valley-points)를 임계 처리하여 이진화(Binarization)를 수행한다. 최종적으로 설진을 위하여 한의사에게 제공되는 진단 영상은 이진 영상에 케니-에지(Canny-Edge) 알고리즘을 사용하여 설태 윤곽 정보를 추출한 후에 환자의 원 혀 영상에 부과하여 제시한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 다양한 혀 영상을 수집하고, 한의사가 수작업으로 설정한 설태 영역을 참영상(True image)으로 하여 제안한 방법으로 추출한 설태 영역과 비교하였다. 그 결과 제안한 방법은 87.87%의 추출률을 나타냈으며, 추출된 설태 영역의 형태 유사도도 높게 나타났다.
본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.
휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 비마커 증강현실(Marker-less Augmented Reality)을 위한 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 알고리즘 기반 손 자세의 추정 기법을 제안한다. 기존 비마커 증강현실의 연구는 손을 검출하기 위해 단순한 실험 배경에서 피부색상 기반으로 손 영역을 검출한다. 그리고 손가락의 특징점을 검출하여 손의 자세를 추정하므로 카메라에서 검출할 수 있는 손 자세에 많은 제약이 따른다. 하지만, 본 논문은 3D 센서의 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 기법을 사용함으로써 복잡한 배경에서 손을 검출할 수 있으며 손 자세를 크게 제약하지 않고 손 영역의 중심점과 임의의 2점의 깊이 값만으로 정확한 손 자세를 추정한다. 제안하는 Mean Shift 추적 기법은 피부 색상정보만 사용하는 방법보다 약 50픽셀 이하의 거리 오차를 보였다. 그리고 증강실험에서 제안하는 손 자세 추정 방법은 복잡한 실험환경에서도 마커 기반 방법과 유사한 성능의 실험결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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