본 논문은 현재 유럽의 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)의 고속 무선 근거리 통신망인 HIPERLAN(HIgh PErformance Radio Local Area Networks)의 채널접근제어 프로토콜의 성능을 분석하고 평가한다. HIPERLAN의 채널접근제어 프로토콜은 EY-NPMA방식으로 우선 순위 단계, 제거 단계와 양보단계로 구성된 채널 경쟁 기간을 통해 데이터를 전송한다. 제거 단계와 양보 단계로 구성된 채널 경쟁 단계를 해석적 분석을 한 후 이를 이용하여 처리율을 분석하고 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 이는 HIPERLAN 프로토콜 설계 및 구현시 유용하게 사용될 것이다.

셀룰라 오토마타 신경망(CANS)은 생물학적 발생과 진화에 기반한 신경망 모델이다. CANS에서 각 뉴런은 상호간에 국소적인 연결을 갖고 있으며 카오스 뉴런 모델의 동작 방정식에 따라 펄스의 형태로 동작한다. 신경망은 초기 패턴을 셀룰라 오토마타(CA) 규칙에 따라 발생시켜 얻어진다. 기존의 연구에서는 유용한 기능을 얻기 위하여 초기패턴을 진화시켰다. 그러나 이 방법은 신경망의 표현공간을 모두 나타낼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 신경망의 표현공간이 작아지는 문제점을 개선하기 위한 CA의 발생규칙을 진화시키는 방법을 제안한다. DNA 코딩은 코딩의 중복과 여분을 효과적으로 사용하며 규칙의 표현에 매우 적합하다. 본 논문에서는 CA 규칙의 일반적인 표현방법을 제시하고 DNA 코드를 CA 규칙으로 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 자율이동로봇의 제어기에 사용하여 주행 문제에 적용함으로써 그 유효성을 확인하였다.

본 논문에서는 신호 부공간을 이용하여 표적들의 방위각 이노베이션을 구함으로써, 별도의 데이터연관 기법이 필요 없으며 간단한 구조의 효율적인 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 제안하였다. 신호 부공간은 PAST와 같은 신호 부공간 추적 알고리즘을 이용하여 추정된다. 추정된 신호 부공간과 방위각 이노베이션이 만족시키는 비선형 행렬방정식을 유도하고, 이를 Taylor 급수 전개하여 선형근사화 한다. 이렇게 선형근사화하여 얻은 선형 행렬방정식으로부터 최소제곱법을 이용하여 방위각 이노베이션을 구한다. 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 효율적이고 우수한 성능을 확인하였다.

본 논문에서는 인간의 시각 시스템 (human visual system)을 이용한 웨이블릿 기반 다중해상도 워터마킹 방법을 제안하였다. 각 밴드의 에너지에 비례하여 각각 다른 길이의 워터마크가 삽입되었다. 여러 실험영상을 통한 실험결과에 의하면 제안한 3단계 웨이블릿 기반 워터마크 방법이 joint photographic experts group (JPEG) 압축, smoothing, cropping, collusion, 다중 워터마크 등의 다양한 공격에 강건한 것으로 나타났다.

일반적인 칼러 텔레비전 시스템에서는 색차신호의 대역제한으로 인하여 고채도 영상의 색경계 부분이 열화된다. 본 논문에서는 경계부분의 열화를 보정하기 위해 잡음의 영향을 적게 받는 변형된 색상가중 휘도복조 방식을 제안하였다. 제안 방식에서는 색차신호의 미분치와 대역제한된 휘도신호의 미분치의 비로써 색상 가중치를 구하였다. 색신호의 분리가 양호한 경우, 1차 저역통과 필터를 거친 색차신호와 휘도 신호는 이론적으로 거의 완전한 보정을 할 수 있다. 또한 잡음이 있는 화상인 경우 제안 방식으로 보정하는 과정에서 미분처리에 따른 임펄스성 잡음이 수반될 수 있으며 이를 제거하기 위한 잡음저감 방법도 함께 고려하였다. 잡음이 있는 화상을 사용한 컴퓨터 모의실험을 통해서 고채도 칼러영상의 경계영역에서 해상도의 향상과 함께 대역확장의 효과를 확인하였다.

본 논문에서는 형태학적 영상 분할을 위한 재구성 필터의 새로운 VLSI 구조를 제안한다. $h_{max}$ 연산에 기반한 재구성 필터는 영역의 경계정보는 보존하면서 영역 내부만을 평탄화하는 단순화 필터이다. 제안한 구조에서는 분할 메모리 구조와 효과적 영상 스캔 방법을 도입하여 연산량과 시간을 줄였다. 분할 메모리 구조는 연산에 필요한 데이터의 동시 접근을 가능하게 하여 병렬 데이터 처리를 가능하게 하며, 확장된 화소 연결관계를 통해 스캔에 의한 단순화 정도를 높인다. 제안한 선택적 순방향 스캔은 간단한 연산부의 도입을 통해 hmax 연산이 영상의 밝기값에 의존적인 단점을 극복하여 잡음제거와 동시에 적은 연산량으로 단순화를 수행할 수 있게 한다. 제안한 구조는 VHDL을 이용하여 기술하였으며, CAD 툴인 Mentor를 이용한 실험 결과 기존의 방법에 비해 18%정도의 연산만으로도 효과적 영상 단순화를 수행함을 확인하였다.

본 논문에서는 불균등 대비 영상에서 국소 영역별 대비개선과 문턱치 평면의 쌍선형 보간을 이용한 효과적인 적응 이진화 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 영상을 국소 영역으로 나누고, 영역별로 흐리거나 대비가 낮은 부분의 명도차를 증대시켜 전체적으로 대비를 개선한 후, 대비 개선된 국소 영역별 명도 분포로부터 해당 영역의 최적 문턱치를 구하였다. 국소 영역간에 이웃하는 문턱치들을 쌍선형 보간하여 전역적으로 영역별 문턱치들간의 불연속성을 없앰으로써 불균등 대비 영상에 대해서도 관심 영역이나 문자 부분에서의 불연속을 줄이도록 하였다. 불균등 대비를 갖는 일반문서 및 PCB나 웨이퍼상의 문자 영상을 제안한 방법과 기존 방법으로 이진화한 영상들로부터 문자들을 추출하고, 동일 조건하에서 같은 역전파 신경회로망으로 인식 실험하여 제안한 방법의 실효성을 확인하였다.

본 논문에서는 영상의 콘트래스트 (이하 대비)를 높이기 위한 개선된 히스토그램 등화 기법을 제안한다. 기존의 글로벌 히스토그램 등화 기법은 간단하나 영상의 각 부분에 맞는 충분한 대비를 얻을 수 없다. 이를 해결하기 위한 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화 기법은, 높은 대비를 얻을 수 있으나 그 계산량이 엄청나다는 단점이 있다. 본 논문에서는 두 방법의 장점을 모두 얻기 위한 부분 중첩 서브블록 히스토그램 등화기법(Partially Overlapped Sub-block Histogram Equalization : POSHE)을 제안한다. 이 방법에서는 서브블록들의 히스토그램 등화 함수를 저역 통과 필터 형태의 마스크를 이용하여 얻음으로써 그 계산량을 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화에 비해 크게 줄여서 훨씬 빠른 시간에 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화 기법과 비슷한 정도의 높은 대비를 얻을 수 있게 되었다.

본 논문에서는 뛰어난 에너지 압축성능에 의해 영상압축을 포함한 여러 응용분야에서 널리 사용되고 있는 웨이브렛 변환 필터를 ASIC(Application Specific Intergrated Circuit) 설계하였으며, 동작 특성 및 성능은 Verilog-HDL(Hardware Discription Language)를 통해 구현 및 분석하였다. 본 논문에서 설계한 웨이브렛 변환 필터는 데이터의 처리 속도를 향상시키기 위해 라인메모리(line memory)를 사용하였다. 이는 일반적으로 fast-page mode로 DRAM 데이터를 읽고 쓸 때에 수평방향으로는 데이터의 입출력이 빠르게 행해지는 반면 수직방향으로는 수평방향에 비해 현저하게 입출력 속도가 떨어지게 되는 단점을 개선하기 위해서이다. 그 결과 칩의 크기가 커지는 반면 1 프레임 처리속도가 4.66ms로 TV 동영상 데이터 1 프레임 처리속도의 한계인 33ms를 충분히 만족하여 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었다.

본 논문에서는 항공 영상을 이용한 통합된 비행체의 위치 추정기법을 제안하였다. 제안한 항법 변수 추정 시스템은 상대위치 추정과 절대위치 추정 두 부분으로 구성되어 있다. 상대위치 추정 기법은 연속된 두 영상의 상대적 움직임을 추정하고 이것을 누적함으로써 현재의 위치를 추정한다. 이러한 단순한 누적 방법으로 비행이 진행됨에 따라 오차가 점차 증가하게 된다. 그러므로 상대위치 추정 부분에서 발생하는 오차를 줄일 수 있는 절대위치 추정기법이 필요하다. 본 논문의 절대위치 추정기법은 영상정합과 DEM (Digital Elevation Model) 정보를 이용하는 방법으로 구성되어 있다. 영상정합을 위하여 robust oriented Hausdorff measure (ROHM)을 사용하였으며 DEM 정합을 위하여 여러 장의 영상 쌍을 사용하는 알고리듬을 이용하였다. 네 개의 항공영상을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 효율성을 보였다.

많은 경우의 예측 비디오 압축 표준에서는, BMA에 의해 매크로 블록당 하나의 움직임 벡터가 계산되는 방식인 BMC방식이 널리 사용되고 있다. 그러나 BMC에 의해 예측된 움직임 벡터 필드는 블록당 하나의 움직임 벡터를 사용하기 때문에 불연속적이며, 불연속적인 움직임 벡터 필드로 인해 블록화 현상을 나타낸다. 따라서 이를 제거하는 효과적인 방법은 움직임 벡터 필드를 평활화(smoothing)하는 방법일 것이다. 최적 평활화 과정은 비디오 시퀀스의 움직임 종류에 따라 다를 것이다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 평활화하는 몇 개의 방법들을 고려할 것이다. 어떠한 방법이든 BMA로 구한 움직임 벡터는 더 이상 최적화된 움직임 벡터가 아닐 것이므로, BFD(displaced frame difference)의 놈(norm)을 최소화하는 최적 움직임 벡터를 찾아야 한다. 본 논문에서는 conjugate gradient 알고리즘을 사용하여 DFD의 놈을 최소화하는 최적움직임 벡터를 찾는 통합 알고리즘을 제안한다. 이 통합 알고리즘은 ATMC(affine transform based motion compensation), BTMC(bilinear transform based motion compensation), 그리고 본 논문에서 제안하는 FMC(filtered motion compensation)의 세가지 방식에 대하여 적용되고 BMC에 대비해서 평가되어 졌다.

본 논문에서는 group of picture 변화에 강하도록 레이블을 동영상에 내장하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 DCT와 IDCT 과정 없이 화소 영역에서 레이블을 내장하지만 DCT 주파수 영역에서 내장된 레이블을 검출한다. 레이블을 내장할 때 동영상의 품질을 훼손하지 않기 위해서 인간 시각 시스템에 기초한 워터마크의 크기를 구한다. DCT 주파수 영역에서 레이블을 검출할 때 화소 패턴과 DCT 계수의 부호 열 정보를 가지는 lookup table을 이용한다. 중심 극한 이론을 사용하여 MPEG2 부호화된 동영상에서의 레이블 검출 비트 에러율을 분석하고 기존의 방법들과 비교한다.

일반적인 영상에서 얼굴의 위치를 찾아내는 문제는 넓은 응용 영역에도 불구하고 변형의 다양성 때문에 아직도 많은 연구를 필요로 하는 주제이다. 표정, 방향, 회전, 크기, 성별, 나이 등에 따른 얼굴의 변형이 다양하기 때문이다. 이러한 변형을 적절하게 고려하기 위해서 본 논문에서는 특징 요소에 기반을 둔 방법을 사용하였다. 얼굴을 이루는 특징 요소들, 즉, 눈썹, 눈, 코, 입의 배치에 근거해서 얼마나 실제의 얼굴과 비슷한 배치를 이루는 가를 계산하여 얼굴의 위치를 확인한다. 이러한 작업에서는 특징 요소들을 정확히 찾아내는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 특징 요소를 정확히 찾기 위하여 일반적인 에지를 찾는 방법대신 크기나 방향을 고려하는 조정 가능한 필터를 사용하였고 특징 요소 기반 방법의 약점을 극복하기 위해서 변형 가능한 템플릿을 사용하여 검증작업을 수행하였다. 또한 기존의 특징 요소 기반 방법을 영상 전체에 대해 적용하면서 검출률이 떨어지는 것을 고려해 본 논문에서는 칼라 영상의 색 정보를 이용하여 작업 영역을 줄이고 검출률을 높이기 위해 변화가 다양한 살색을 찾을 수 있는 분석적인 살색 필터를 구성하였다.