본 논문은 차세대 지능형 기술 분야중 하나인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴인식을 제안한 것으로, 모바일 장치 중 하나인 핸드폰 카메라를 이용하여 얼굴 영상을 취득하고, 이를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하고 인식하는 과정을 통해 모바일 보안을 생각하고자 한다. 얼굴인식을 위해 제안하는 방법은 PCA와 Fuzzy-LDA를 사용하였으며, 모바일 환경에서 데이터의 량을 줄이기 위해 다해상도 분석을 기반으로 하는 이산 웨이블렛을 사용하였다. 또한 획득된 특징데이터의 연결성을 확인하여 인식률을 얻기 위해 유클리디언 거리 측정 법을 사용하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 알아보기 위해 핸드폰 카메라를 이용해 실험한 결과 일반 카메라에서 획득한 영상에 비해 모바일 장치로부터 획득한 영상이 저해상도를 갖음에도 불구하고 높은 성능을 갖음을 확인할 수 있었다.
JBIG2는 2진 영상과 문서 압축을 위한 국제 표준이다. JBIG2 표준은 2진 영상과 문서를 고압축으로 부호화하기 위해 영역 특징에 따라 세 가지 부호화 모드를 제공한다. MMR이나 산술 부호화를 이용하여 비트맵(bitmap)의 부호화를 위한 제너릭 영역(Generic region) 부호화를 한다. 그리고, 텍스트 영역의 부호화를 위해 패턴 매칭(Pattern Matching) 부호화를 하고, 하프톤 영역(Halftone region) 부호화를 위해 하프톤 패턴 부호화(Halftone Pattern Coding)를 한다. 본 논문에서는 JBIG2 부호화를 위해 문서를 라인아트, 하프톤, 텍스트 영역으로 분할한 후 각 영역에 제너릭 영역 부호화, 심벌 매칭 부호화, 하프톤 패턴 부호화를 하는 JBIG2 CODEC을 구현하였다. 문서의 효율적 영역 분할을 위해 윤곽선 추출법을 이용한 영역분할 방법과 웨이브릿 계수분표를 이용한 영역 분할 방법을 함께 적용하여 facsimile 테스트 영상(IEEE-167a)의 경우 2% 정도의 압축률 개선과 주관적 화질의 향상을 얻었다. 또한 임의 모양 하프톤 영역의 부호화를 제안하여 기존 영역 분할 방법에서 인지할 수 없는 임의 모양 하프톤 영역 주변 텍스트의 주관적 화질을 개선하였다.
영상에서 얼굴이 있는 위치를 찾거나 얼굴을 검출하기 위한 많은 방법들이 연구되고 있다. 영상에서 얼굴 검출은 얼굴의 크기, 얼굴이 있는 위치, 그리고 다양한 포즈, 조명 상태 등의 변화에 따라 달라진다 따라서 얼굴 검출과 인식에 있어서의 어려운 점은 얼굴의 크기와 위치, 거리, 조명, 포즈 때문에 나타나는 것이다. 본 논문에서는 다양한 얼굴 크기와 얼굴이 있는 위치 등에 강인한 얼굴 검출을 위해 피셔의 선형 판별 함수를 이용하는 방법을 제안한다. 선형 판별식을 이용하여 효과적으로 얼굴을 검출하기 위해서는 학습 방법 및 학습에 사용되는 데이터들의 구성이 중요하다. 그 이유는, 얼굴 검출을 위해 사용되는 학습 데이터들은 조명과 포즈에 영향을 받기 때문에 얼굴의 특징들을 반영하는 학습 데이터들의 구성이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 배경과 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위한 계층적인 방법을 제시하며, 효과적인 피셔 판별 분석을 위하여 얼굴과 비얼굴 학습 데이터의 효율적인 분류 방법을 제안한다.
본 논문에서는 광대역 코드분할 다중접속방식(W-CDMA : Wideband-Code Division Multiple Access)을 이용하는 전력제어된 이동통신 시스템에서 영상전송을 위한 채널모형을 설계하고, 영상 소스 데이터와 결합된 채널 부호화에 대한 설계를 하고 전송성능을 검증하고자 한다. 웨이브릿 변환 알고리즘을 이용하여 각 대역별 중요도에 따라 차등적인 크기의 블록 단위로 세분화하여 독립적으로 부호화 하였고, 영상정보의 전송에러에 대한 감응도를 고려하여 RS(Reed-Solomon)부호화시에 각각의 신호대역에 따라 분리된 RS 부호화율을 적용하여 W-CDMA 페이딩 채널 에러에 대하여 동일한 데이터율로서 더 나은 PSNR 이득을 얻도록 하였다. 또한 Truncated Hybrid Type I ARQ 방식에 의한 재전송과정에서 재전송 프레임간 Combine하여 성능을 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 시뮬레이션을 통해 차세대 영상전송 시스템으로서 기존의 독립적인 영상-채널 부호화방식에 비해 무선채녈의 열화에서도 성능의 감소가 크지 않아 효과적인 영상전송 방법임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 영상 콘텐츠의 저작권 보호를 위해 2차원 DWT를 이용하여 강인성(robustness), 비가시성(invisibility), 보안성(security)을 만족하는 blind 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 영상의 국부정보에 따라 워터마킹 위치를 결정하지 않고 영상의 크기와 워터마크 정보의 양에 따라 n-레벨 DWT를 수행하고, 그 결과 최고 부대역 전체에 워터마크 정보를 삽입하는 방법을 사용한다. 워터마크를 삽입할 때는 부대역의 종류와 그 부대역의 에너지 레벨에 따라 가중치를 주어 워터마크의 비가시성과 강인성을 조절한다. 이 방법은 다양한 해상도와 종횡비의 영상에 대해 다양한 화소값 변경공격과 기하학적 공격을 실험하고 기존연구와 비교하여 비가시성과 강인성은 물론 범용성까지 갖춘 방법임을 보인다.
The load-carrying capacity and structural behavior of concrete-filled steel tube (CFST) structures is highly influenced by the grouting compactness in the steel tube. Due to the invisibility of the grout in the steel tube, monitoring of the grouting progress in such a structure is still a challenge. This paper develops an active sensing approach with combined piezoceramic-based smart aggregates (SA) and piezoceramic patches to monitor the grouting compactness of CFST bridge structure. A small-scale steel specimen was designed and fabricated to simulate CFST bridge structure in this research. Before casting, four SAs and two piezoceramic patches were installed in the pre-determined locations of the specimen. In the active sensing approach, selected SAs were utilized as actuators to generate designed stress waves, which were detected by other SAs or piezoceramic patch sensors. Since concrete functions as a wave conduit, the stress wave response can be only detected when the wave path between the actuator and the sensor is filled with concrete. For the sake of monitoring the grouting progress, the steel tube specimen was grouted in four stages, and each stage held three days for cement drying. Experimental results show that the received sensor signals in time domain clearly indicate the change of the signal amplitude before and after the wave path is filled with concrete. Further, a wavelet packet-based energy index matrix (WPEIM) was developed to compute signal energy of the received signals. The computed signal energies of the sensors shown in the WPEIM demonstrate the feasibility of the proposed method in the monitoring of the grouting progress.
본 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 레이더 펄스열 탐지 기법을 제안하며, 전자전 시스템의 위협식별을 위한 펄스열 분리에 사용될 목적으로 개발되었다. 기존의 펄스열 탐지는 히스토그램 혹은 연속 웨이브렛 변환을 이용한 결정론적 접근이 일반적이었으나, 전자전 신호환경에서 빈번히 발생하는 신호누락, 잡음 및 대전자전 레이더 신호에 대해서는 탐지 신뢰성이 떨어진다. 제안한 기법은 펄스 도래시간만을 이용하는 펄스열 탐지 기법으로서 유전자 알고리즘의 확률론적 특성을 이용하여 설계되었다. 본 기법에서는 펄스의 도래 시간차를 초기 염색체로 구성하였으며, 펄스위상을 정의하여 이를 이용한 적합도 검증을 수행하였다. 그리고 다중 신호원의 분리를 목적으로 하는 레이더 펄스열 탐지를 위해서 비용함수를 이용한 조기 종료 및 그룹화를 적용하였다. 제안한 기법을 이용하여 모의 레이더 신호에 대해 실험한 결과 기존의 방법에 비해 탐지 위협개수 및 펄스 반복 주기의 탐지 정확도가 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 정보검색을 위하여 영상정보의 특징추출에 적합한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화의 경우 영상에 대한 특징을 추출할 경우 보통 영상을 복원한 다음 수행하므로 많은 시간과 메모리가 소요되며, DCT(discrete cosine transform)를 이용한 방법처럼 블록화 현상을 동반한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 주성분 해석을 이용한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 높은 압축률에서도 블록화 없는 영상을 복원하기 위해서 도입되었으며, 주성분해석은 데이터를 여러 그룹으로 분할하기 위해 도입되었다. 신경회로만인 SOM(self-organizing map)을 이용한 벡터 양자화와 비교실험에서 비슷한 성능을 보이면서도 처리 시간을 대폭 단축시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
탄성파 역산에는 고전적인 Gauss-Newton 방법이 주로 사용된다. 이 방법은 Jacobian을 직접 계산하여 거대한 크기의 Hessian 행렬을 만드는 것을 필요로 한다. Hessian 행렬의 구성은 몇 가지의 요소들에 의해 결정되는데, 음원과 수진기의 위치, 영상화 구역(image zone), 음원 파형의 형태 등 다양한 형태의 모델링에 영향을 미치는 요소에 따라서 다른 모습으로 나타난다. 이 논문에서는 Gauss-Newton 방법에 나타나는 거대한 Hessian 행렬을 조절함으로써 Marmousi 탄성파 모델 자료를 역산하고자 한다. 또한 근사 Hessian행렬의 대안으로 두 가지의 유사 Hessian행렬들을 제시하고자 한다. 하나는 유한 폭을 갖는 Hessian행렬이고 다른 하나는 자동안정함수(automatic gain function, AGC)를 이용한 Hessian 행렬이다. 작은 크기의 모델에 대한 수치결과로부터 몇 가지의 사실을 알 수 있다. 하나는 유한 폭을 갖는 Hessian 행렬을 이용하여 얻어진 한번 근사된 속도모델은 원래의 Hessian 행렬을 이용하여 얻은 결과와 매우 유사하다는 것이고, 둘째로 자동안정함수를 이용한 근사 Hessian 행렬의 안정성이 많이 개선된다는 것이다.
본 논문에서는 컬러 영상을 위한 하이브리드(hybrid) 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 즉, 두 개의 워터마크가 주파수 영역과 공간 영역 상에 각각 삽입된다. 첫 번째 워터마크는 영상 데이터를 DW(discrete wavelet transform)를 사용하여 주파수 공간으로 변환한 후, 인간의 시각이 밝기에 민감하지 않다는 사실을 이용하여 컬러 영상의 밝기(luminance) 성분에 대역확산(spread-spectrum) 방법으로 워터마크를 삽입한다. 삽입되는 워터마크는 유사난수 패턴(pseudo-random pattern)을 사용하며 워터마크 검출시에는 상관도(correlation)를 이용하여 워터마크를 추출한다. 두 번째 워터마크는 첫 번째 워터마크가 클로핑(cropping)과 같은 기하학적 공격(geometrical of attack)에 취약한 점을 보완하기 위해 삽입한다. 영상의 공간 영역에서 블루 채널 상에 두 번째 워터마크가 삽입되며, 이때 영상의 특징점의 픽셀값을 입력 값으로 하여 해쉬함수의 출력값을 구한다. 따라서 두 번째 워터마크는 영상의 위 변조를 판별할 수 있는 tamper defection의 기능을 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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