최근 하나의 휴대폰에 여러 가지 미디어들이 복합적으로 장착됨에 따라 휴대폰에서 제공되는 서비스의 사용자 보안에 대한 요구가 증가되고 있다. 현재 이를 위하여 비밀번호와 인증과정을 통한 암호화 카드를 이용하여 본인을 인증한 후에 서비스를 제공할 수 있는 암호화키를 생성하고 있지만 이는 분실의 위험에 언제든지 노출되어 있다. 따라서 상대적으로 분실의 위험이 거의 존재하지 않는 생체정보를 이용하여 키를 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 생체정보는 언제나 동일한 키를 생성해내야 하는 암호화키 생성 시스템의 요구사항과 달리 환경의 변화에 따라 본인이라도 특징 추출시마다 약간씩 다른 특징값이 추출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 생체 특징으로부터 직접적으로 키를 생성해내는 생체 정보 기반 키 생성 방법(Biometric-based key generation)이 아닌 생체 정보 매칭 기반 키 생성 방법(Biometric matching-based key release)을 이용하여 미리 정의해 놓은 키를 인식과정을 통하여 도출하고 또한 하나의 생체가 갖는 성능의 불안정성을 극복하기 위하여 얼굴과 홍채를 결정 레벨(Decision Level) 에서 결합함으로써 모바일 환경의 특성을 반영하며 안정된 성능 하에 암호화키가 생성될 수 있도록 하였다. 또한 휴대폰에 내장되어 있는 메가 픽셀 카메라를 이용함으로써 한 번의 영상 취득으로 얼굴과 홍채 인식이 동시에 이루어지는 편리함을 제공하였다. 본 논문에서 제안하는 키 생성 방법의 성능을 측정한 결과, 암호화키 생성에 있어 0.5%의 EER(Equal Error Rate) 성능을 얻었으며, FRR(False Rejection Rate : 본인의 생체 정보로 타인의 암호화키가 나올 에러율)을 25%로 설정하였을 때, FAR(False Acceptance Rate : 타인의 생체 정보로 본인의 암호화키가 나을 에러율)은 약 0.002%의 성능을 얻었다. 동시에 본 시스템에서는 임계 치에 따라 암호화키 생성의 FAR과 FRR값을 동적으로 제어할 수 있는 기능을 제공하였다.

데이터의 증가 추세와 중요성을 고려할 때, 효율적인 대용량의 백업시스템이 필요하다. 그러나 기존의 백업시스템들은 저장매체의 속도와 기술적인 문제 등을 갖고 있다 이러한 문제들을 해결하기 위하여 제안하는 고성능, 대용량 백업 및 복구시스템은 고속화, 압축 기술 및 백업 가속기 등을 이용하여 설계 및 구현하였다. 구현된 백업 및 복구시스템은 고속화를 위하여 멀티 쓰레딩 기술과 멀티 프로세싱 기술 그리고 멀티 스트리밍 기술을 적용하였다. 그리고 기존의 백업미디어가 테이프 기반이지만 제안하는 백업운영모델은 디스크기반으로 설계하였다. 때문에 구현된 백업시스템은 백업미디어의 한계를 극복하면서, 고속화 및 고용량이 가능하다.

본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 수 있는 로봇 지식을 구현하고자 한다. 로봇 지식 체계는 4개의 지식 계층과 2종류의 규칙 (rule)과 공리 (Axiom)으로 구성되어 있다. 인지, 모델, 정황, 활동의 4 개의 지식 계층 (KClass)으로 구성된다. 각각의 지식 계층은 3개의 지식 층 (KLevel)과 3개의 온톨로지 층 (OLayer)으로 구성된다. 3개의 지식층은 하위 층, 중간, 상위 지식층이고, 3 개의 온톨로지 층은 메타 온톨로지, 온톨로지 스키마, 온톨로지 인스턴스 층이다. 공리는 각 온톨로지 층 내에서 온톨로지 요소인 개념간의 관계를 표현하고, 2종류의 규칙은 서로 다른 온톨로지 층간, 서로 다른 지식 계층 간의 연관을 각각 표현한다. 따라서 이러한 특징의 로봇의 하위 수준의 센서 정보에서 상위 수준의 의미 정보를 통합 할 수 있도록 하고, 통합된 지식을 가지고 이웃한 층간의 단방향 추론 및 몇 개의 층들 간의 양방향 추론을 통해 불확실하고 부분적인 정보에 대한 질문에 응답할 수 있다. 이러한 우리의 로봇 지식 체계의 유용성이 물체 인식과 주행을 위한 여러 실험을 통하여 검증할 수 있다.

H.264/AVC 표준은 복호된 영상의 블록간 경계면에서 발생하는 왜곡 및 불연속성을 보정하기 위하여 디블록킹 필터를 사용하여 더 나은 품질을 제공하였다. 하지만 이 과정에서 수많은 메모리 참조연산이 불가피하였으며, 이로 인해 전체 복호기의 처리 시간을 지연시키는 결과를 초래하였다. 본 논문에서는 이러한 디블록킹 필터의 처리 속도를 높이기 위한 자료 재사용 알고리즘을 제안한다. 자료 재사용을 위하여, 새로운 필터링 순서를 제안하여 메모리 참조를 감소시키고 디블록킹 필터의 처리 속도를 높인다. 제안된 알고리즘을 모델링하여 ARM ADS1.2에서 컴파일하고 ARM966E-S프로세서 시스템을 Armulator를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 실험 결과, H.264/AVC 표준보다 매크로블록 당 실행 사이클, 메모리 참조 사이클에서 각각 58.45%, 57.93%의 성능 향상을 보였다.

고화질의 멀티미디어 콘텐츠 수요 증가에 따라서 고전영화의 복원이 필요하다. 그러나 고전영화의 필름은 라인 스크래치와 먼지에 의해서 영상이 많이 훼손되어 있다. 본 논문에서는 필름상의 흑, 백 라인 스크래치를 검출하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 라인 스크래치 좌우 영역의 밝기 값을 고려하여 선형회귀 곡선 추적과 미디언 필터링으로 라인 스크래치 부분의 손상된 부분정보를 추정, 보간한다. 그 결과 흑, 백 라인 스크래치가 있는 PSNR 44.68인 필름영상을 48.60으로 향상시켰으며, 보간된 픽셀은 원 영상 픽셀에 14정도의 밝기 차로 접근되었다.

본 논문에서는 동영상 스트리밍 인증을 위한 지문 기반의 워터마킹 기법을 제안한다. 일반적으로 사용되는 워터마크는 분실이나 위 변조의 위험이 내재되어 있어 이를 방지할 수 있는 생체 보안 시스템이 꾸준히 연구되고 있다. 이 중에서 지문은 사용이 용이하고 정확하며 경제적인 장점이 있다. 그러나 압축에 따른 정보의 손실로 인증상의 어려움이 발생하게 된다. 본 논문에서는 다양한 비트 변화에도 인증이 가능하게 하기 위해 지문 영상의 분할과 특징점 좌표 정보를 워터마커로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 지문 영상의 개선 및 지문의 특징점 기반 워터마크 생성을 위한 전처리 과정과 웨이블릿 기반의 워터마크 삽입 및 추출 과정으로 구성된다. 제안한 워터마킹 기법은 H.264/AVC의 압축률 변화에 따른 실험을 통하여 워터마크의 요구조건인 강인성과 인증의 관점에서 기존 기술보다 우수함이 확인되었다.

본 논문에서는 RFID 시스템에 사용되는 무선 환경 표준 프로토콜 중 UHF 대역 프로토콜인 ISO 18000-6군의 타입들과 EPCglobal의 클래스들에 대한 충돌방지 알고리즘을 구현하였다. 또한 표준 프로토콜의 성능을 개선한 충돌방지 알고리즘을 제안하고, 링크타이밍의 클록 주기를 2세대 클래스-1 주기인 $12.5{\mu}s$로 동일하게 한 상태에서 그 성능을 비교하였다. 그 결과, 500개의 태그가 리더인식영역 내에 동시에 존재할 때 표준 프로토콜에 대한 태그인식 성능은 1세대 클래스-1, Type B, Type A, 클래스-0, 2세대 클래스-1의 차례로 좋아지고, 개선된 프로토콜에 대한 태그인식 성능은 Type B, Type A, 1세대 클래스-1, 클래스-0, 2세대 클래스-1의 순서로 좋아진다. 그러므로 프로토콜로 규정된 클록 주기와 리더와 태그 간의 링크타이밍에 따라 태그 인식성능이 현저히 달라짐을 알 수 있다.