본 논문에서는 정합필터의 데이터 베이스로 체적 홀로그램을 사용한 광 지문 인식 시스템을 제안하였다. VanderLugt 상관기에 사용되는 정합필터는 방대한 저장 능력과 실시간 랜덤 엑세스의 장점을 갖는 체적 홀로그램에 기록된다 데이터 베이스로 사용되는 지문 영상들은 각각 공간광변조기에 디스플레이 되어 퓨리에 변환 렌즈를 통과한 후 퓨리에 변환된 공간정합필터의 형태로 광굴절매질에 기록된다. 대용량의 데이터 베이스를 구성하기 위한 다중화 방법으로 스텝 모터를 이용하여 기준파의 각도를 회전하는 각다중화 기술을 사용하였다. 실험을 통해 본 시스템이 제한된 영역의 접근을 통제하기 위한 개인 인증용 안전 출입 시스템 및 크레디트카드, 여권, ID등의 위조방지에 이용이 가능함을 제시하였다
물체 단위의 동영상 컨텐츠(contents) 저작 부호화를 가능하게 하는 SA-DCT (Shape-Adaptive Discrete Cosine Transform)는 기존의 블록 DCT와는 달리 수평과 수직 방향의 1차원 변환을 수행하는 순서에 따라 서로 다른 변환 결과를 보인다. 변환 대상 블록의 수평과 수직 방향 중 상관 관계가 크거나 변환시 화소의 이동이 작은 방향으로 먼저 1차원 변환을 수행함으로써 최종 2차원 변환된 계수들의 에너지 분포가 DC 계수를 중심으로 보다 집중화 됨을 알 수 있었다. 본 논문에서는 공간 상관도가 높은 방향으로 먼저 1차원 변환을 적용하므로써 보다 높은 에너지 집중화가 이루어짐을 실험적으로 확인한다. 그리고 1차원 변환 방향 순서를 매 블록별로 적응적으로 결정하기 위하여 두가지 방법을 제안한다. 하나의 방법은 주변 블록과 현재 블록의 DC 값들의 경사도를 이용하는 간접적 방법이며, 또다른 방법은 블록의 2차원 변환 데이터를 부호화하여 발생되는 비트수를 비교하는 직접적 방법이다. 제안 방법들을 MPEG-4 동영상 부호화기에 적용하여 모의 실험한 결과, 제안된 적응적 SA-DCT 방법이 기존의 SA-DCT에 비하여 경계 블록에서 최대 10.87%의 부호화 비트 감소 효과가 있음을 알 수 있었다.
수중 운동체의 방사소음을 측정하는 경우 음원과 수신기 사이의 거리 정보가 중요한 평가 요소이지만 GPS를 사용할 수 없다. GPS를 대신하여 음원의 거리를 찾는 방법으로써 상호 상관도를 사용하는 방법이 있다. 하지만 이는 많은 계산량을 갖는다. 본 논문에서는 상대적으로 적은 연산량을 갖는 고속 퓨리에 변환 기반의 방법을 사용하여 거리를 추정한다. 제안한 방법은 다수의 수신기에 수신되는 CW 신호로부터 고속 퓨리에 변환을 사용하여 도플러 주파수를 추정하고, 수신기 위치, 음원 수심 정보들을 이용하여 이론적으로 미리 산출된 도플러 주파수 맵을 비교하여 거리를 추정한다. 성능검증을 위해 모의 및 호수실험을 수행하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 엔트로피 가중치와 웨버 대비 도를 이용한 세일리언시 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 기존의 일반적인 방법과 마찬가지로 국부적인 세일리언시를 결정하는 상향식 검출과 전역적인 세일리언시를 구성하는 하향식 검출을 결합하는 구조를 가진다. 먼저, CIE Lab 컬러 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고, 저주파 부밴드에 대하여 웨버 대비도 계산하고 이를 저주파 계수에 부가하여 전역 세일리언시를 구한다. 다음으로, 고주파 부밴드의 엔트로피를 이용한 가중치를 가우시안 필터에 적용하여 국부 세일리언시를 구한다. 마지막으로 국부 세일리언시와 전역 세일리언시의 비선형 결합을 통하여 최종 세일리언시를 검출한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 2개의 영상 데이터베이스에 대하여 모의실험을 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 논문의 방법은 우수한 세일리언시 검출 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 정신질환 진단을 위하여 뇌파신호를 판별하는 방법을 제안하였다. 정신질환의 한 종류인 정신분열증 환자의 뇌파와 정상인의 뇌파를 분류하기 위하여 제안한 방법에서는 기본적으로 웨이블릿 변환과 인공 신경망을 이용하였다. 뇌파 신호에 웨이블릿 변환을 적용하여 각각 알파. 베타. 세타 그리고 델타파에 해당하는 주파수 대역의 웨이블릿 계수를 구한 다음. 각각의 주파수 대역에 대한 웨이블릿 계수들의 크기 평균 및 분산들을 인공 신경망의 입력 데이터로 이용하였다. 인공 신경망은 2개의 은닉층을 갖는 4층의 피드포워드 회로망 구조를 가지며 학습에는 역전파 학습 알고리듬을 이용하였다. 정신분열증의 판별시스템은 19 채널의 뇌파신호에 대응하는 19개의 인공신경망으로 구성되었고 정상인과 정신분열증 환자에 대하여 각각 100%와 86.67%의 정확도를 보여주었다.
본 논문에서는 전류모드 CMOS의 기본회로를 이용해 다치 논리(Multiple Valued Logic) 연산기를 설계하고자 한다. 우선, 2진(binary)FFT(Fast courier Transform)를 확장해 다치 논리회로를 이용해서 고속 다치 FFT 연산기를 구현하였다. 다치논리회로를 이용해서 구현한 FFT연산은 기존의 2치 FFT과 비교를 해 본 결과 트랜지스터의 수를 상당히 줄일 수 있으며 회로의 간단함을 알 수가 있었다. 또한, 캐리 전파 없는 가산기론 구현하기 위해서 {0, 1, 2, 3}의 불필요한(redundant) 숫자 집합을 이용한 양의 수 표현을 FFT회로에 내부적으로 이용하여 결선의 감소와 VLSI 설계시 정규성과 규clr성으로 효과적이다. FFT 승산을 위해서는 승산기의 연산시간과 면적을 다치 LUT(Look Up Table)로 이용해 승산의 역할을 하였다. 마지막으로 이진시스템(binary system)과의 호환을 위해 다치 하이브리드형 FFT 프로세서를 제시하여 2진 4치 부호기와 4치 2진 복호기 및 전류모드 CMOS회로를 사용하여 상호 호환성을 갖도록 설계를 하였다.
이 논문은 3차원 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 의료영상에 3차원 웨이브릿 분할법과 3차원 spatial dependence tree를 이용한 Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm을 제공한다. 또한 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 lifting방법을 이용하고, unitary 변환을 만들기 위하여 정확한 scaling을 이용한다. 압축률이 증가하면 할수록 인접한 coding unit사이에선 boundary effect가 생긴다. Video와 같지 않아서 인접한 coding unit사이에서의 boundary artifact는 보여서는 안 된다. 이러한 현상을 제거하기 위해서 인접한 coding unit사이에 axial domain으로 overlapping방법을 사용한다. 또한 코딩 할 때 여러 종류의 정수 필터들을 사용한다. 결과로 어떤 특정한 필터를 사용할 때 좋은 결과를 얻었고 overlapping방법을 사용했기 때문에 ringing artifacts는 거의 찾아 볼 수가 없게 되었다. 그리고 어두운 면을 코딩 할 때도 좋은 결과를 얻었다.
본 연구에서는 범용 이동정보통신기기인 스마트폰을 플랫폼으로 하는 차선이탈경보 애플리케이션을 개발하고 최적화하였다. 최근 안전주행지원 솔루션 중 하나인 차선이탈경보시스템이 상용화되고 있지만, 고성능의 전용 플랫폼을 필요로 하기 때문에 시장에 쉽게 진입하지 못하고 있다. 본 연구에서는 스마트폰인 iPhone 3GS를 플랫폼으로 하는 차선이탈경보 애플리케이션으로 개발하고 처리 속도를 최적화하였다. 효율적인 영상처리를 위해서 OpenCV를 사용하였고, 차선인식을 위해서는 차선의 기하학적 특징을 고려한 Hough Transform 기반의 휴리스틱 알고리즘이 고안되었다. 차선이탈경보 애플리케이션은 매킨토시 컴퓨터에서 Xcode 3.2.4 개발툴을 사용하여 개발되었고, 스마트폰에 다운로드하여 실제 도로에서 실험하였다. 실험결과 1.52fps의 처리 속도를 보였고, 최적화 작업을 통해 처리 속도를 3.84fps까지 향상시켰다. 향후 차선인식 알고리즘 보완, 추가 최적화 작업 및 고성능 스마트폰 플랫폼 채택 등을 통해 스마트폰용 차선이탈경보 애플리케이션을 상용화할 계획이다.
본 논문은 영상 데이터의 저작권 보호를 위하여 원영상의 DC 영역 및 각 주파수 영역에 이진 로고 영상의 주파수 계수를 삽입하는 강건한 워터마킹 방법을 제안한다. 패턴을 인식할 수 있는 인간 시각 시스템으로 인해 기호가 숫자보다 훨씬 더 설득력이 있으므로, 워터마크로 64*64 이진 로고 영상의 1 레벨 DWT(discrete wavelet transform) 계수값을 사용한다. 제안한 워터마크 알고리즘은 로고 영상을 1 레벨 DWT하고, 이 DWT 계수값에 인간시각시스템(HVS: human visual system)을 적용하여 영상의 주파수 영역에 있어서 중요 부분(ROI: region of interest)을 기준으로 삽입한다. 따라서 본 워터마킹 기법은 워터마크 검출시 저작권을 바로 확인할 수 있고, 작은 크기의 워터마크를 HVS와 ROI를 이용해 삽입함으로써 비가시성과 견고성이 뛰어나다는 장점이 있다.
변환 격차 코드는 모든 레이트에서 정상 가우시안 소오스와 자승 오차 왜곡에 대해 최적코드이다. 본 논문은 실제 데이타의 통계적 특성에 잘 맞는 코드를 얻기 위해 점근적으로 최적인 변환 격자 코드를 훈련시켰다. 훈련 알고리즘은 격자 코드북을 탐색하기위한 M알고리즘과 코드북을 새롭게하기 위한 LBG 알고리즘을 사용했다. 훈련된 변환 격자 코드의 성능을 조사하기 위해서 상관 계수가 0.9인 1차 AR 가우시안 소오스와 실제 음성 데이타를 사용하였다. 1차 AR 소오스에서, 훈련에 사용되지 않은 데이타에 대한 SNR은 레이트에 따라 샤논의 정보량 왜곡 함수에 의한 SNR보다 0.6에서 1.4dB 낮았으나, 이것은 같은 계산량을 사용한 다른 코딩 결과들보다 우수 했다. 실제 음성 데이타는 레이트 1.0 bits/sample에서 코딩을 했으며, 보다 좋은 성능을 얻기 위해 윈도우 함수와 이득 적용을 사용했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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