본 논문에서는 중심이동과 국부기저영상을 이용한 동작인식 기법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 위치나 크기 변화에 강건한 동작영상을 얻기 위함이고, 국부기저영상의 추출은 독립성분분석 기법에 기반을 둔 것으로 각 동작들마다에 포함된 통계적으로 독립인 동작특징들의 집합을 얻기 위함이다. 특히 국부기저영상을 빠르게 추출하기 위해 뉴우턴(Newton)법의 고정점 알고리즘에 기반을 둔 독립성분분석을 이용하였다. 제안된 기법을 240*215 픽셀의 160(1명*10종류*16동작)개 동물표현의 수화 동작영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 척도들을 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 국부고유영상을 이용한 방법과 중심이동을 거치지 않는 국부기저영상을 이용하는 기법보다 각각 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
최근에 발생하는 웹 사이트 해킹은 기업의 이미지와 평판에 악영향을 끼치는 큰 위협이 되고 있다. 이러한 웹 사이트 변조 행위는 해커의 정치적인 동기나 성향을 반영하기도 하므로, 행위에 대한 분석은 해커나 해커 그룹을 추적하기 위한 결정적인 단서를 제공할 수 있다. 웹 사이트에 남겨진 특정한 메시지나 사진, 음악 등의 흔적들은 해커를 추적하기 위한 단서를 제공할 수 있고, 인코딩 방법과 해커가 남긴 메시지에 사용된 폰트, 트위터나 페이스북 같은 해커의 SNS ID 또한 해커의 정보를 추적하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 zone-h.org의 웹 해킹 사례들로부터 특성들을 추출하고, CBR(Case-Based Reasoning) 알고리즘을 적용하여 침해사고 프로파일링 시스템을 구현하였다. 해커의 흔적과 습관에 관한 분석 및 연구는 추후 사이버 수사에 있어 공격 의도를 파악하고 그에 따른 대응책을 마련하는 데 있어 IDSS(Investigation Detection Support System)로써 중요한 역할을 기대 할 수 있으리라 본다.
사상의학은 개인별 맞춤의학에 최적화된 한국 고유의 전통의학으로 유효한 임상 효능에도 불구하고 체질진단의 부정확도는 한계로 지적받아 왔다. 체질 진단의 정확도를 개선하기 위해 정량 데이터에 기반한 체질 분석 알고리즘이 개발되었으며, 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 적용한 체질 분석 체험 시스템을 개발하고 반복성을 평가하였다. 체질분석 체험 시스템은 정면과 측면 안면 영상, 음성, 설문 정보를 수집하고 통합 체질 확률 값을 계산하여 체험자의 체질을 분석한다. 개발한 시스템의 체질 확률 값에 대한 반복도 평가를 위해 3명을 대상으로 각 5회 반복 측정하였으며, 변동계수가 4.778%로 나와 충분한 반복도를 보이는 것을 확인하였다. 개발한 시스템은 사상의학의 인식 제고를 위한 홍보에 기여할 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2991-3007
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2022
Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.
삼림경관지의 물리적 환경이 지닌 시각적 질을 계량적 접근방법으로 분석하여 환경설계에 객관화된 기초자료를 제시하고자, 자연삼림경관의 경관가치를 Iveson 법에 의하여 평가하고, 삼림내 주리용공간에 대하여는 S.D Scale을 측정하고, 인자분석 Algorithm을 통하여 이미지 구호를 밝혔으며, 시각적 선호성 및 S.B.E Method에 의한 시각적 선호도를 파악한 결과는 다음과 같다. 1. Iverson 인자 I과 IV가 높은 치를 보이는 지점일수록 경관의 가치순위가 높게 나타났으며, 인공구조물이 공잔적으로 일관된 맥락을 유지하는 분배와 연종의 상관관계를 보이지 않고 이질적으로 작용하는 지점에서는 낮은 치를 보였다. 인공요소를 자연경관요소에 동질적으로 융합시켜 Iverson 인자 IV의 측정치를 높이는 설계기법이 중요하다 하겠다. 2. 각 조사지점 공히 계절에 따른 S.D. Scale 치의 차이가 나타났으며, 삼림경관지에서 인공구조물이 보완적, 융합적으로 작용하는 공간에서는 시각적 연속성 구조물의 형태적 간결성 강조성 이질요소의 통일성 및 동화성 등의 어의미분척도가 이미지의 주성분석 변수로 나타났다. 3. 삼림경관지의 공간 이미지를 함축하는 변인은 종합평가, 개성, 정연성, 역량성, 품격, 친근감 및 공간규모 등 7개의 인자군으로 분석되었으며, 인자수 제어방법에 의하여 T.V. 는 45.32%로 나타났다. 4. 모든 계절 공히 개성, 품격, 정연성, 역량성 및 친근감의 인자가 높은 Factor Score를 보여, 삼림경관지의 계절적 공간이미지를 대표하는 인자군으로 나타났으며, 각 공간 이미지의 주인자 및 계절별 이미지 차이를 나타내는 인자는 각지점간 높은 유의성을 보였다. 5. 성별에 따른 Factor Score의 차이는 삼림경관지에 대한 이미지 중 종합평가와 개성 차원에서만 인정되었고, 연령에 따른 차이는 30대 이하와 40대 이상간에 현저한 차이를 보였으며, 학력에 따른 유의성도 나타났다. 직업간의 유의성은 학생과 타 직업간에 나타났다. 직업간의 유의성은 학생과 타 직업간에 현격하게 나타났으나, 개인차를 나타내는 속성적 변수는 상호보완적인 변수기능을 수행하고 있기 때문에 다양한 행동의 설명력있는 이유로 볼 수 없다.
양전자방출단영상(Positron Emission Tomography, PET)은 여러 화합물과 방사성 동위원소를 결합하여 인체 내에 주입하여 인체 내의 대사율을 정량적으로 측정할 수 있는 핵의학적 검사이다. 특히, 암 조직에서 포도당 대사가 증가되는 현상을 $^{18}F$-FDG(Fluorodeoxyglucose)를 사용하여 널리 암 진단에 활용하며, 현대에서 발병 빈도가 높은 뇌질환 중 치매 및 파킨슨 진단에도 높은 유용성을 보인다는 연구가 다수 진행되었다. 이러한 현재의 정적 정보에 시간의 동적 정보를 포함하는 동적 양전자방출단층영상(dynamic PET, dPET)을 이용할 경우, 진단을 위한 추가적인 정보가 제공되므로 진단의 정확도 향상에 기여할 수 있다. 이러한 이유로 임상 연구자 및 방사선사의 큰 관심을 받고 있으나 연구를 진행하기 위해 손쉽게 사용 가능한 도구가 부족한 실정이며, 다양하고 복잡한 수학적 알고리즘(algorithm)이나 프로그래밍(programming) 기술이 부족할 경우 연구의 활성화를 방해하는 높은 진입장벽으로 존재하게 되므로, 본 연구에서는 dPET 연구의 활성화와 손쉬운 사용을 위해서 MATLAB을 이용하여 그래픽 유저(GUI) 기반으로 하여 무료 소프트웨어를 개발하였으며, 개발된 소프트웨어인 DIA-Tool(Dynamic Image analysis-Tool)은 복잡한 수학적 영상 분석 알고리즘을 누구나 손쉽게 사용할 수 있도록 설계되었다. 향후, 많은 임상 연구자들이 DIA-Tool을 이용하여 국내의 dPET 연구 발전에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.
우리나라의 대표적인 해안형국립공원이라 할 수 있는 한려해상국렵공원의 경관자원을 대상으로 시각자원관리를 위한 객관화된 정량적인 기초자료를 제시하는 것을 목적으로 설정된 가설과 실험에 의한 검증과정을 실시하였다. 이에 따라 공간구성요소의 물리량을 메쉬 (Mesh)분석법에 의한 시각량과, S.B.E. Method에 의한 시각적 선호도를 측정하고 시각자원의 가치를 Iverson 법에 의하여 분석하였다. 심리량 분석을 위해 S.D Scale 측정에 의한 공간의 이마지구조를 인자분석 Algorithm을 통하여 밝혔으며 시각적 선호도 측정을 실시하여 결정인자추출과 각 인자 상호간 상대적 중요성을 규명하였다. 한려해상국립공원의 자연경관과 융화를 전제로 한 수림, 하늘, 수면, 기암괴석 등의 자연요소와 인공구조물 등의 요소를 지닌 시각요소가 긍정적으로 높게 나타날 수 있도록 대상지향성과 형수성을 높일 수 있는 체험의 장을 이루게 하여 경관적 가치를 높이며, 인공구조물 요소에 대한 보다 계획적이고 체계적인 설치 등의 경관자원관리 기법이 필요하다 하겠다. 한려해상국립공원 경관자원관리 개선방안의 측면에서 볼 때 인간간섭이 과다하게 되면 식생을 파괴하게 되어 자연경관의 질을 떨어뜨리게 되기 때문에 구체저이고도 명확한 관리목표를 설정하여 합리적인 수준의 개발이 이루어져야 하고, 적정이용수를 산정하여 적정이용수의 범위내에서 출입을 허용하여야 할 것이다. 다만 관리목표는 수준별로 설치, 적극적 관리, 매우 적극적 관리의 3단계 목표를 설정하여 허용할 수 있는 변화의 한계로 인식되어야 할 것이다.
본 논문은 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 정상인과 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 계산한다. 본 논문에서는 뇌 MR영상에서 체적을 산출하고 백질과 회백질을 산출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 그리고 각 구성 비율에 따라 표현되는 명암 값 분석을 통한 대뇌 자기공명영상으로부터 백질 및 회백질을 추출할 수 있는 판별값을 결정하는 방법을 개발하였다. 각 슬라이스에 추출된 화소의 수를 이용하여 백질 및 회백질의 체적을 구하는 방법을 제안하였다. 그리고 환자의 뇌척수액/대뇌 체적비와 연령을 입력으로 받아 판별식을 통해 판별값을 계산하며, 계산된 판별값을 이용해 기준점과 비교함으로써 정상과 비정상을 진단하였다. 결과적으로 연령이 증가 할수록 백질과 회백질의 체적은 감소하고 뇌척수액의 체적은 증가하고 있는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 열영상 기반의 화염 검출을 위한 기존의 문턱치 설정 기법들을 분석하고 최적 문턱치 설정 방안을 제시한다. 기존의 열영상 기반의 화염검출 알고리즘들은 보통 고정 문턱치를 이용하여 화염 후보영역을 추출하고 후처리를 통해 화염 검출을 최종 판정하므로 화염 후보영역의 결정 과정은 최종 화재 검출 결과에 많은 영향을 준다. 따라서 카메라의 종류나 운영 환경에 따라 입력 영상의 대비와 밝기의 변화가 발생하기 때문에 화염 검출 문턱치는 입력영상의 특성에 연동하여 설정되어져야 한다. 따라서 최적 문턱치 설정 방안을 제시하기 위해 고정 명암도, 평균값, 표준편차 및 최대값을 이용한 문턱치 설정 기법들을 비교 분석하였다. 결론적으로 최적 문턱치는 평균과 표준편차의 합보다 크며 최대값 보다는 작은 값으로 설정 한다면 화염 검출 정확도가 기존 고정 문턱치 방식에 비해 크게 개선될 것으로 기대된다.
본 논문은 컬러 이미지대상 고용량 데이터 은닉을 위한 새로운 적응형 least-significant-bit(LSB) 스테가노그라피 알고리즘을 제시한다. 은닉할 데이터 비트와 교체하기 위한 컬러 이미지 픽셀의 빨강, 초록, 파랑 (RGB) 컴포넌트의 LSB 비트 수는 peak signal noise ratio (PSNR) 최저값 분석을 통해 결정하였다. 은닉 데이터의 70%는 픽셀의 두 색상 컴포넌트 LSB 3비트를, 나머지 컴포넌트 LSB 2 비트를 교체하고, 30%는 모든 RGB 컴포넌트 LSB 4비트를 교체하는 조합을 제안한다. 또한, 데이터를 은닉할 에지영역 픽셀 선택을 위하여 지역적인 정렬방법도 제안한다. 본 방법은 픽셀 당 9.2 비트(9.2bpp)의 고용량 은닉이 가능하다. 30K - 60K바이트 데이터 은닉 실험결과 512x512 컬러 이미지의 평균 PSNR값은 43.9db이고 자연스러운 히스토그램도 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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