본 논문에서는 웨이블릿 계수에 대한 런-길이를 도입하고, 웨이블릿 런-길이에 대한 통계적 모멘트를 이용한 영상 접합검출 방법을 제안한다. 영상 접합에 의해 발생된 불연속 에지를 강조하기 위하여, 접합 의심 영상에 대하여 다양한 전처리를 수행하였다. 제안 방법은 웨이블릿 변환이 가지는 다양한 통계적 특성을 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 72개 까지 특징을 추출하였으며, SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습 및 검증을 수행하였다. 본 논문의 방법은 기존의 방법과 유사한 영상 접합 조작 결과를 보였으며, 웨이블릿 영역에서의 런-길이가 영상 접합 검출에 유용함을 보였다.
본 논문에서는 오디오의 저작권을 보호하고 공격에 강인한 새로운 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 공격에 강인한 워터마킹 알고리즘을 구현하기 위해 신호의 주요 부분인 피치가 포함된 대역에 워터마크를 삽입한다. 일반적으로 피치가 포함된 대역은 에너지가 상대적으로 높은 특성을 이용하여 웨이블릿 패킷 변환으로 대역을 나누고 각각의 대역별 에너지를 계산하여 워터마크를 삽입할 위치를 선정한다. 그리고 선정한 대역의 신호를 주파수 영역으로 변경한 후 문턱값 이상의 값을 가지는 샘플에 대해 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 이때 주파수 크기 응답에 따라 적응적인 스텝 사이즈를 이용하여 주파수 응답의 최대값이 크면 더 큰 스텝 사이즈로 워터마크를 삽입할 수 있으므로 공격에 강인하다. 검출은 블라인드 검출 방식으로 유클리디안 거리를 이용한다. 제안한 방법은 오디오 워터마크 벤치마킹에서 BER이 대부분의 공격에서 5%이하로 나타나 공격에 강인한 결과를 보였다.
최근 다양하고 방대한 멀티미디어 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 멀티미디어 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 내용 기반 이미지 검색을 위해 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 에너지 값을 사용하여 이미지 데이터로부터 특징 벡터를 완전 자동으로 추출하는 방법과 이를 이용한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 이미지 압축이나 신호 분석 등에서 많이 사용되며, 특히 웨이브렛 계수 값은 영상의 특성을 잘 반영하고 웨이브렛 영역에서 계산되는 예제영상(Query image)과 데이터베이스에 저장된 영상간의 유사성을 추정하는데 더 효율적이다. 영상 검색에 있어, 특징 벡터로 사용되는 표준편차와 평균 값을 에너지 값과 비교 분석하였다. 실험결과, 표준편차나 평균 값을 이용하는 것보다 에너지 값을 사용하는 것이 더 효과적이었다.
이 논문은 이산 웨이브렛 영역에 기반을 둔 fractal 해석에 관한 것이다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 검출하기 어렵다. 웨이브렛 영역에서 극대 값은 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대값만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 이것은 극대 값만 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하다. 극대값 해석을 위해서 기름을 사용한 가시화 영상을 획득했다. 그런 후 ship model의 가시화 영상에 적용했다. 더욱이 sediment 입자의 붕괴과정에 의한 fractal 차원을 조사하였다. 본 논문은 가시화 영상의 극대값으로 fractal 차원을 계산하였고, 실험으로 얻은 가시화 영상으로부터 얻은 해석도 적은 데이터로 기존의 방법과 같은 결과를 나타냄을 보였다.
컴퓨터의 발달과 의료기기의 디지털화로 인해 의료영상 분야도 디지털화되고 있다. PACS 시스템의 구축으로 의료영상의 데이터 베이스화와 원격 진료 및 저장이 가능하게 됨과 동시에 디지털 의료영상의 불법복제, 소유권 및 데이터 인증 문제 또한 발생하고 있다. 이러한 환경 하에서 환자의 사생활 보호와 의료영상 자체의 소유권, 재산권의 여부 및 데이터 변형 여부의 판별을 위하여 디지털 워터마킹이 사용되고 있다. 기존에 제안된 여러 가지 워터마킹 기법들은 Non-Blind 방식에서는 원 영상이 필요하다는 점과 Blind 방식을 사용할 경우에는 육안으로는 식별이 힘든 양극 워터마크를 사용한다는 단점이 있다. 본 논문은 Blind 워터마킹에서 시각적으로 인지하기 쉽도록 하기 위하여 이진 워터마크 영상을 다중 웨이블릿 변환하고, 원 영상을 이산 푸리에 변환하여 영상의 중간 주파수대에 Circular Input 방식을 이용하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다.
구조용 부재에서 충격하중에 의해 발생하는 탄성파의 분산특성을 해석하기 위하여 시간-주파수 신호처리를 이용하였다. 강재 보와 알루미늄 판에서 충격하중을 모사하기 위하여 강구 낙하와 연필심 파단을 사용하였으며, 이로 인해 발생한 탄성파를 초음파 탐측자와 음향방출(AE) 센서를 사용하여 수신하였다. 실험에서 수신한 시간 영역의 신호해석을 위하여 분산성 파의 시간-주파수 해석이 가능한 웨이브렛 변환(WT)을 적용하였다. WT 변환의 크기의 최대값은 군속도의 도달시간을 나타냄을 보였다. 실험에서 측정한 보의 굽힘파의 군속도를 전단변형과 회전관성을 고려한 Timoshenko 보 이론과 비교하였으며, 판의 신장파와 굽힘파의 군속도를 Rayleigh-Lamb 분산관계식의 최저차 대칭($S_0$) 및 비대칭 모드($A_0$)의 속도값과 비교하였는데 모두 잘 일치하였다.
간접적인 방법으로 가공중(In process)공구상태를 감시하기 위해, 센서신호를 분석하는 방법으로 시간영역 (Time Domain) 해석과 주파수 영역(Frequency Domain)해석이 주로 이용되어 왔다. 시간영역해석의 경우 RMS,PEak Value, 평균/분산을 이용한 정적분석과 AR 모델, ARMA 모델, Kalman Filter등 동적 시계열 모델이 연구되어 왔다. 주파수영역해석의 경우 푸리에 변환 (Fourier Transform)에 의한 신호해석 기술이 주로 이용되고 있다. 그러나 푸리에 변환된 결과에는 시간정보가 포함되어 있지 않고, 국부적인 변환결과가 전체를 대표하는 성질을 가지고 있다. 이에 비해 웨이브렛(Wavelet) 변환은 고주파성분에 대해서는 시간분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수분해능이 높은 다중해상도 해석기술로서 국소적인 변동점을 민검하게 검지하는 것이 가능하다. 본연구에서는 엔드밀 가공중 발생하는 공구의 파손을 검출하기 위해, 전류센서로 부터 얻은 이송축 부하 전류의 변화에 웨이브렛 변환을 통해 공구의 파손을 검출하는 방법에 대한 연구결과를 소개한다.
With the development of display hardware, image interpolation techniques have been used in various fields such as image zooming and medical imaging. Traditional image interpolation methods, such as bi-linear interpolation, bi-cubic interpolation and edge direction-based interpolation, perform interpolation in the spatial domain. Recently, interpolation techniques in the discrete cosine transform or wavelet domain are also proposed. Using these various existing interpolation methods and machine learning, we propose decision tree classification-based image interpolation methods. In other words, this paper is about the method of adaptively applying various existing interpolation methods, not the interpolation method itself. To obtain the decision model, we used Weka's J48 library with the C4.5 decision tree algorithm. The proposed method first constructs attribute set and select classes that means interpolation methods for classification model. And after training, interpolation is performed using different interpolation methods according to attributes characteristics. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.
This study presents two reversible data hiding schemes based on the coefficient shifting (CS) algorithm. The first scheme uses the CS algorithm with a mean predictor in the spatial domain to provide a large payload while minimizing distortion. To guard against manipulations, the second scheme uses a robust version of the CS algorithm with feature embedding implemented in the integer wavelet transform domain. Simulations demonstrate that both the payload and peak signal-to-noise ratio generated by the CS algorithm with a mean predictor are better than those generated by existing techniques. In addition, the marked images generated by the variant of the CS algorithm are robust to various manipulations created by JPEG2000 compression, JPEG compression, noise additions, (edge) sharpening, low-pass filtering, bit truncation, brightness, contrast, (color) quantization, winding, zigzag and poster edge distortion, and inversion.
본 논문에서는 7 kHz 대역폭을 가지는 새로운 16 kbps 광대역 음성 압축기를 제안한다. 제안하는 압축기는 QMF (Quadrature Mirror Filter)를 사용하여 입력 신호를 하위 밴드와 상위 밴드로 분리하고, 하위 밴드는 AMR (Adaptive Multi Rate)음성 압축기를 이용하여 압축하고 상위밴드는 G.722.1 광대역 음성 압축기를 기반으로 새로운 압축기를 개발하여 압축한다. 특히 입력신호의 성질에 따라 상위 밴드와 하위 밴드에 할당되는 비트수를 다르게 함으로써 고정적으로 비트를 할당하는 음성 압축기보다 향상된 압축 성능을 제공하고, 웨이블릿 변환을 이용하여 상위 밴드 신호의 압축 성능을 향상시켰다. 주관적 방법으로 제안된 음성 압축기의 성능을 측정하였으며, 다양한 입력신호에 대하여 제안한 16 kbps음성 압축기가 G.722 48 kbps SB-ADPCH보다 우수한 성능을 가지는 것을 할인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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