In this paper, to perform iris recognition, the iris is changed to 1-D iris signature and methods of efficient iris pattern transformation are discussed. To represent iris signature's frequency characteristics, Fourier transform, Gabor filtering, and wavelet transform are proposed. The consistency between same person's iris and the discrimination between different person's iris are defined by using correlation. Based on these, three transform methods are compared and analyzed.
본 연구는 디지털 이미지 데이터에 대한 창작자의 저작권 보호 기술인 watermarking 기술을 연구하였다. 저작권 보호를 위한 정보를 invisible watermark로 삽입하였고, watermarking된 칼라 이미지를 데이터 압축, Filtering, cropping 등과 같은 여러가지 외부 공격에 대한 내구성을 실험하였다. invisible watermark를 삽입하기 위하여 변형된 주파수 변환기법을 이용하였으며, 기존의 PRN(pseudo random number) 방법보다 가시성이 뛰어난 이미지 형태의 로고를 삽입하여 저작권에 대한 확증성을 제고하였다.
본 연구는 디지털 이미지 데이터에 대한 창작자의 저작권 보호 기술인 watermarking 기술을 연구하였다. 저작권 보호를 위한 정보를 invisible watermark로 삽입하였고, watermarking된 칼라 이미지를 데이터 압축, Filtering, cropping 등과 같은 여러 가지 외부 공격에 대한 내구성을 실험하였다. Invisible watermark를 삽입하기 위하여 변형된 주파수 변환기법을 이용하였으며, 기존의 PRN(pseudo random number)방법보다 가시성이 뛰어난 이미지 형태의 로고를 삽입하여 저작권에 대한 확증성을 제고하였다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유의 정보를 제공하기 때문에 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. JEM 신호의 고유 정보인 날개 수를 얻기 위해서는 날개의 회전 속도, spool rate를 추출하는 것이 중요하다. 하지만 약한 JEM 신호에서는 회전 속도를 추출하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 약한 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 우선 JEM 신호에서 spool rate를 추출하기 위해서 JEM 신호 성분의 강약을 구분하는 기준을 정하여 신호를 구분한다. 그 중 약한 신호를 high-pass filtering 기반의 전처리 과정을 거쳐 spool rate 추출에 용의하도록 신호를 변형해준다. Spool rate를 추출할 수 있는 신호를 얻고 난 후, peak detection 과정을 통하여 spool peak를 찾고, spool period/rate를 추출한다. 기존의 CEMD(Complex Empirical Mode Decomposition), WD(Wavelet Decomposition)와 같은 방법보다 간단하기 때문에, 추출을 정확하게 할 뿐만 아니라 시간을 매우 절약할 수 있음을 입증하였다.
디지털로 신호를 표현하는 방법은 기존 아날로그 표현하는 방법에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 디지털로 된 데이터는 언제 어디서든 대단위 복제가 가능하다. 즉, 저작권 침해, 불법 복제 및 배포, 손쉽게 위조할 수 있다는 점이 그것이다. 디지털 영상 정보의 보호를 위해 디지털 영상의 불법적인 내용 조작을 막고, 영상의 소유권을 보장할 수 있는 방법으로 디지털 워터마크 (Digital Watermark)가 있다. 디지털 워터마크는 공개키 알고리즘이나 방화벽 등으로 해독된 영상에 대하여 부가적인 보호를 제공한다. 본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환 (Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적응 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적응 웨이브릿 (Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축 (Loss Compression)이나 필터링(Filtering), 잡음 (Noise) 등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.
이진수열은 간단하고 곱셈기가 필요 없이 생성될 수 있는 직교 수열이다. 이 논문은 곱셈기 작동이 없는 선택적인 주파수 영상처리를 위하여 비 반복적인 다차원 필터를 도입하였다. 주파수 응답은 저역, 대역, 고역의 여파를 제공하여 준 가우시안 형태를 가진 협대역이 된다. 이런 필터들의 효과적인 구현을 위한 소프트웨어와 하드웨어의 알고리즘을 제안하였다. 또한 이진수의 QMF(Quadurature Mirror Filter: QMF)는 좋은 대역 압축을 가진 최대한의 편평한 제곱 특성의 완전 회복의 Paraunitary 필터가 됨을 보이고 웨이브렛 변환으로 확장하였다. 웨이브렛 변환은 원래의 영상을 피라미드 구조를 사용하여 다른 스케일로 분할한다. 이 분할은 수직과 수평으로 수행되어 영상을 기술하는데 필요한 픽셀의 수를 일정하게 유지시켜 준다. 효과적인 완전회복의 이진수 QMF-웨이브렛 신호의 분석구조를 제안하였다. 이 기술은 매우 좋은 주파수 응답과 대역분할을 해부는 필터 해법을 제공해준다. 이 제안한 이산 수열의 QMF-필터의 구조는 효과적이고 VLSI 구현에 간단하고 다해상도 신호 분할과 코딩의 응용들에 적합함을 보였다.
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
웨이블릿 변환은 기존 푸리에 변환이 갖는 주파수 변환 결과의 시간 영역에 대한 모호성을 극복할 수 있는 변환 기법으로 널리 이용되어 왔다. 기존의 푸리에 변환에 의한 셈블란스는 두 개의 시계열 자료의 위상을 주파수 영역에서 비교할 수 있도록 하는 방법이다. 이 방법은 비정상상태의 신호에 대해서는 잘 작동하지 않는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 자연계의 신호가 대부분 비정상상태임을 고려하여 웨이블릿 기반으로 개발된 셈블란스 기법을 지구물리자료에 적용하였다. 첫 번째 사례는 지구자기장 자료처리로서, 원격으로 위치한 관측소의 자료끼리 서로 비교하여 상관성이 높은 신호만 남도록 필터링한 결과를 제시한다. 두 번째 사례는 중력과 자력탐사를 복합적으로 분석할 수 있는 방안으로서, 두 자료간 공간적 상관성이 높은 신호만을 추출하는 필터링 결과를 제시한다.
적응 LMS 알고리즘은 그 구조적 간결성으로 인해 많은 방면엣 활용되어 오고 있다. 이 논문에서는 입력 신호를 임의의 대역폭을 가진 서브밴드로 분할하여 처리한다. 각 서브밴드엣 신호의 동적범위가 줄어들 수 있으며 각 대역에서 독립적으로 수행되는 적응 필터링은 이로 인해 기존의 LMS 필터링보다 빠른 수렴 속도를 얻을 수 있다. 각 대역에서의 적응 필터링은 DCT 변환을 잉용하여 입력 신호의 백색화후 수행되며 이에 따라 탭입력 공분산 행렬의 고유치 분포율이 작아져 빠른 수렴 속도를 얻게 된다. 최종적으로, 각 서브밴드에서 필터링된 출력신호는 전 대역에 걸쳐 주파수 성분을 가지도록 합성 과정을 거쳐야 한다. 이 과정에서 웨이브렛 필터 뱅크는 스펙트럼 상에 간섭이 없는 완벽한 신호 복원을 가능하게 한다. 전산 모의 실험에서 가산성 백색 잡음이 가해진 음성신호 입력의 경우 제안된 알고리즘은 신호대 잡음비가 높아질수록 기존의 정규화 LMS(normalized LMS)보다 우수한 성능을 보였다.
To research the dynamic response of the high-rise structure under the rocking ground motion, which we believed that the effect cannot be ignored, especially accompanied by vertical ground motion. Theoretical analysis and shaking table seismic simulation tests were used to study the response of a high-rise structure to excitation of a H-V-R ground motion that included horizontal, vertical, and rocking components. The use of a wavelet analysis filtering technique to extract the rocking component from data for the primary horizontal component in the first part, based on the principle of horizontal pendulum seismogram and the use of a wavelet analysis filtering technique. The dynamic equation of motion for a high-rise structure under H-V-R ground motion was developed in the second part, with extra P-△ effect due to ground rocking displacement was included in the external load excitation terms of the equation of motion, and the influence of the vertical component on the high-rise structure P-△ effect was also included. Shaking table tests were performed for H-V-R ground motion using a scale model of a high-rise TV tower structure in the third part, while the results of the shaking table tests and theoretical calculation were compared in the last part, and the following conclusions were made. The results of the shaking table test were consistent with the theoretical calculation results, which verified the accuracy of the theoretical analysis. The rocking component of ground motion significantly increased the displacement of the structure and caused an asymmetric displacement of the structure. Thus, the seismic design of an engineering structure should consider the additional P-△ effect due to the rocking component. Moreover, introducing the vertical component caused the geometric stiffness of the structure to change with time, and the influence of the rocking component on the structure was amplified due to this effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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