In this thesis, a novel simulated annealing algorithm that can be used for the hologram ID pattern generation and greatly reduce reconstruction error rate compare to conventional simulated annealing algorithm is newly proposed.
Low storage capacity and low data security have been main limitations of One-dimensional and two-dimensional barcode technology that are most widely used as identification technology. In this thesis, the concept of hologram ID that can overcome these shortcomings of previous barcode technologies has been proposed and the process of generation and recognition of hologram ID pattern has also been presented.
Conventional simulated annealing algorithm has been adopted and analyzed for the purpose of hologram ID pattern generation. But the reconstruction error rate saturated around 10%. So the analysis of conventional simulated annealing algorithm has been performed to find out the reason of saturation of the reconstruction error rate. And we could recognize that there were much waste of computational power in conventional simulated annealing method while optimizing kinoform and this phenomenon has induced the saturation of reconstruction ER. Based on the result of previous analysis, a new simulated annealing algorithm has been proposed that can greatly reduce reconstruction error rate down to 0.04%.
The results, such as saturation of reconstruction error rate and the dependency of reconstruction error rate to the data size, of the newly proposed simulated annealing algorithm have been analyzed in depth. We have found out that the saturated reconstruction error rate is getting smaller as we increase the kinoform quantization level and the saturated reconstruction error rate of the same kino-form quantization level stays at the same level regardless of data size. And we also have found out that the threshold level should be increased as we increase data size to reconstruct data correctly from hologram ID pattern.
Throughout this thesis, the kinoform CGH optimization method using improved simulated annealing algorithm has presented and the reconstructed data from the newly proposed algorithm has been analyzed in depth for the purpose of hologram ID technology. In the future, research that can keep reconstruction error rate minimum and generate hologram ID pattern in short time even in big data size needs to be carried out.
본 학위논문에서는 홀로그램 아이디에 사용 가능한 홀로그램 패턴을 생성하기 위한 방법으로 simulated annealing방법을 채택한 후, 기존 simulated annealing 알고리즘 대비 재생오류를 획기적으로 줄일 수 있는 새롭게 개선된 simulated annealing 알고리즘을 제안하였다.
지금까지 사용되어온 1차원 그리고 2차원 바코드는 저장용량 및 보안성 측면에서 보완할 점들이 많이 발견되어 왔으며, 이를 개선하기 위하여 여러 개선된 바코드 기술들이 제안되었다. 본 논문은 기존의 바코드의 제약들을 획기적으로 뛰어넘을 수 있는 홀로그램 ID기술을 제안하였으며, 홀로그램 ID의 패턴 생성 및 패턴을 통한 데이터 재생 과정 또한 제시하였다.
홀로그램 ID 패턴을 생성하기 위한 방법으로 기존의 위상 홀로그램을 최적화하는데 사용되어온 simulated annealing방법을 채택하였다. 하지만, 기존의 simulated annealing방법을 통해 생성한 홀로그램 ID 패턴은, 재생 오류율이 약 10%에서 머무르는 특성을 보였다. 이를 해결하기 위해서 기존의 simulated annealing 알고리즘을 분석하여 재생 오류율이 약 10%대에서 머무르는 원인을 분석하였다.
기존의 simulated annealing 방법에서는 비록 원본 데이터와 재생 데이터의 차이가 늘어나게 하는 위상 배열일 경우, 확률상 전역 최소값을 가질 확률이 일정 수준 이상이 된다면, 현재의 위상 배열과 원본 데이터와 재생 데이터의 차이를 늘어나게 하는 위상 배열을 교체하여 다음의 위상 배열 최적화 단계를 수행하게 되어 있다. 하지만, 분석결과 전체 위상배열을 바꾸는 작업의 수 중 원본 데이터와 재생 데이터간의 차이가 없는 $\deltaE$=0 의 경우가 전체의 약 42%, 원본 데이터와 재생 데이터 간의 차이가 벌어지게 되는 $\deltaE$>0의 경우가 약 54%, 그리고 차이가 벌어지게 되는 경우 중 약 0.3%만이 전역 최소값을 가질 확률을 가짐을 확인하였다. 즉, 원본 데이터와 재생 데이터간의 차이를 줄어들게 하는 $\deltaE$<0 의 조건을 만족하는 3.7%의 계산 수를 제외한 약96%의 계산 비율이 원본데이터와 재생데이터간의 차이를 줄이는데 사용되지 않고 있음을 확인하였다. 이러한 분석을 바탕으로 $\deltaE$=0과 $\deltaE$>0의 조건일 경우 새로운 위상 배열을 만들어 다시 원본 데이터와 재생 데이터를 비교하는 이전 단계로 돌려보내도록 simulated annealing 알고리즘을 개선하였다. 그 결과, 약 10%대에 머무르던 재생 에러율을 약 0.04%대까지 획기적으로 줄일 수 있었다.
새롭게 개선한 simulated annealing 알고리즘을 사용하여 생성된 데이터들을 양자화 단계를 변화시켜가며 분석하여 보았다. 그 결과, 양자화 단계를 높일수록 초기에 재생 오류율의 감소폭은 감소하였지만, 최종 재생 오류율은 보다 개선됨을 확인할 수 있었다. 그리고, 특정 픽셀 데이터 크기에 따른 최소 재생 오류율에 이르도록 하는 위상홀로그램의 양자화 단계는 항상 최고 단계일 필요가 없음도 확인하였다. 데이터 크기가 변하여도 같은 양자화 단계의 위상홀로그램이라면, 재생 오류율이 동일함을 확인할 수 있었다. 하지만, 보다 넓은 부분을 최적화하는 계산을 수행하여야 함으로 인해 패턴생성시간은 데이터 크기가 커짐에 따라 급격하게 증가함을 확인할 수 있었다. 그리고 데이터 재생을 위한 빛 세기의 경계 값이 데이터크기를 증가시킴에 따라 함께 증가하여야 함을 확인할 수 있었다. 이는 데이터 크기가 커질수록 빛이 통과함을 의미하는 '1'의 데이터 양도 함께 증가하기 때문에 재생데이터에 포함되는 빛의 평균값이 증가하여 생기는 현상임을 확인하였다.
본 연구를 통하여 홀로그램 ID를 위한 kinoform CGH의 최적화 방법을 제안하고 그 성능을 검증하였다. 향후에는, 데이터 크기를 증가시키더라도 재생 오류율을 최소한으로 유지하면서 빠른 시간 안에 홀로그램 ID를 위한 패턴을 생성할 수 있는 보다 개선된 simulated annealing 알고리즘을 위한 후속 연구가 필요하다.
