투과전자현미경(transmission electron microscopy)에서 특정 투사각에서 획득한 2차원으로의 투사 영상의 열을 사용하여 세포와 같은 물질의 3차원 구조를 복원한다. 이때 전처리 과정으로 2차원 투사 영상의 정확한 영상 정렬과 밝기 보정이 필요하다. 본 논문에서는 기준점(fiducial marker)을 사용한 정렬 방법을 이용하여 영상열을 정렬하고, 수십 장의 영상들의 상이한 밝기 특성을 일정하게 보정하는 방법을 제시하였다. 영상의 투과율 모델에 근거하여, 영상의 주변부의 밝기 정보를 사용하여 각 영상의 조명을 일정한 값으로 조정하고 투사각에 따라 대상의 밝기가 일정하게 변동하도록 밝기 보정을 수행하는 알고리듬을 제시하였으며, 실제 투과전자현미경으로부터 얻은 영상열을 사용하여 밝기 보정 알고리듬의 성능을 검증하였다.

본 논문은 H.264/AVC 비디오 압축영역에서 비디오 복제 방지기법의 일종인 CBCD(Content Based Copy Detection)에 사용 될 수 있는 비디오 시그너쳐 (Video Signature) 추출 방법을 제안한다. 기존의 비디오 시그너쳐 추출방법은 모두 비디오 공간영 역에서 수행되기 때문에 압축된 비디오 스트립으로부터 시그너쳐를 추출하기 위해서는 비디오를 모두 복호해야 하는 단점을 가지고 있었다. 하지만 제안하는 방법에서는 비디오 압축영역에서 섬네일(Thumbnail)을 빠르게 구성하고 구성된 섬네일을 이용하여 비디오 시그너쳐를 추출하여 이와 같은 단점을 극복하였다. 밝기 순서 정보를 추출하는 실험결과로부터 제안하는 방법은 기존의 방법보다 80.98%의 정확도를 유지하면서 약 2.8배 빠르게 시그너쳐를 추출할 수 있었다.

본 논문에서는 적응적 탐색기반 움직임 추정을 사용한 프레임 율 변환(FRC : Frame Rate Conversion) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 회귀탐색, 삼 단계탐색(3-SS : 3-Step Search), 그리고 단일예측탐색을 복합적으로 사용하며, 이 세 가지 탐색기법 중 블록 별 영역 특성에 가장 적합한 탐색 기법을 적용한다. 이러한 적응적 탐색방법을 적용함으로써 계산 량의 증가를 억제하면서 움직임 추정의 정확도를 향상시킨다. 이를 위해 제안된 기법에서는 시간적 예측을 통해 영상전체를 블록 별 움직임 종류에 따라 3가지 영역으로 분할한다. 제안된 움직임 추정기법을 사용한 프레임 율 변환 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.

본 논문은 비디오의 시간적 화질 향상을 위한 새로운 프레임율 증가 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 계층적 움직임 추정 시에 탐색범위를 적응적으로 변환하는 방법을 이용하며, 움직임 보상 시 보간되지 않은 부분에 한하여 양방향 움직임 추정 및 보상과 선형 보간법을 수행한다. 부정확한 움직임 벡터 추정으로 인한 오류를 방지하기 위하여 신뢰도를 기반으로 탐색범위를 적응적으로 조절하며, 움직임 추정에 대한 신뢰도를 높이기 위하여 분산이 높은 블록 순으로 움직임 추정을 수행한다. 또한, 보간되지 않은 영역에서 배경과 객체를 분리한 후 배경인 영역에서는 선형보간법을 수행하고, 객체로 추정된 영역에서는 양방향 움직임 추정 방법을 이용하여 보간한다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 원본 프레임과 제안한 알고리즘을 이용하여 보간한 프레임 사이의 PSNR을 측정하였다. 그 결과, 화질이 기존 알고리즘보다 약 2dB 정도 개선되었으며, 블록화 현상과 몽롱화 현상이 감소한 것을 확인할 수 있었다.

차세대 정지영상 압축방식인 JPEG2000은 DWT와 EBCOT로 구성 되어 있다. EBCOT는 컨텍스트 추출부(BPC)와 산술부호화기(AC)로 구성되는데 본 논문에서는 효율적인 EBCOT 설계에 새로운 알고리즘을 적용하여 설계하였다. BPC(Bit Plane Coding)는 context 기반의 부호화기를 사용하였고, 현재의 SigStage register의 값과 상위 비트 플랜의 column 값을 가공한 데이터와 현재의 column 값을 이용하여 코딩패스를 미리 예측하는 기법을 사용하였다. BAC(Binary Arimethic Coder)에는 4단계 pipeline을 적용하였다. 설계된 EBCOT은 Verilog HDL 모델링후 Xilinx FPGA technology를 이용하여 합성한 후 동작을 검증하였다.

본 논문에서는 상관에 기반 한 비선형 합성필터를 이용한 왜곡과 잡음에 강인한 얼굴인식 방법을 연구한다. 상관도 기반 방법은 얼굴 영역의 검출과 인증을 동시에 수행하여 보다 신속한 처리를 할 수 있다는 장점이 있다. 최적화된 비선형 합성필터는 학습영상의 출력 값을 일정하게 유지하면서 입력 영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. 입력 영상의 출력에너지를 최소화하여 허위표적과의 식별력을 부여하고 잡음의 출력에너지를 최소화하여 가산성 잡음에 대한 강인성을 증대한다. 본 논문에서는 비선형 합성필터를 두 개의 학습 영상으로 구성하여 표적의 왜곡과 저해상도 그리고 잡음 환경 하에서 얼굴 인증을 실험하였다. 실험결과는 비선형 합성필터가 SDF(synthetic discriminant function) 필터와 비교하여 ROC(receiver operating characteristics) 커브에서 우수한 성능을 보인다.

어두운 장면에 대해 획득된 영상의 대비 향상을 위해 일반적으로 사용하는 히스토그램 평활화나 감마 커브 보정 기법들은 영상의 전반적인 대비 향상에는 효과적이나 부분적인 영역에 대한 영상 화질 저하를 유발한다. 이러한 점을 해결하기 위해 최근 주변의 평균 밝기 값을 이용하여 대비를 향상시키는 다중 Retinex 알고리즘이 제안되었다. 그러나 칼라 영상에서 채널별 지역적 평균 밝기 값을 추정할 때, 영상 내에 단색의 채도가 높은 물체가 존재 할 경우 물체의 색도가 영향을 미쳐 색이 왜곡되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 Refiner 알고리즘에서 사용되는 채널별 주변의 평균 밝기 값을 보정하기 위해 영상의 주색도 값을 추정한다. 영상의 평균 색도는 광원의 색도 정보를 포함하고 있기 때문에 이를 제거하기 위하여 영상의 밝은 영역에서 광원의 색도 값을 추정하고 이를 평균 색도 값에 나누어주어 영상의 주색도 값을 추정한다. 또한 다중 Retinex 알고리즘의 결점인 낮은 채도를 CIELAB 표준 색 공간에서 색상을 유지하면서 보정하였다.

위상복원문제 (Phase retrieval problem)은 어떤 신호의 푸리에 변환의 크기로부터 신호를 구하거나 푸리에 변환의 위상을 구하는 문제이다. 이 문제는 천문학, X-선 결정학 등 많은 물리적인 문제에서 발생하고 있으며, 최근에는 고출력 레이저를 이용하여 인공별을 만들 수 있게 됨에 따라 많은 필요성이 대두될 것으로 예측되는 분야이다. 일반적으로 신호의 푸리에 변환의 크기만으로는 유일하게 해를 구할 수 없으며, 원하는 해를 구하기 위하여 구하고자 하는 신호에 여러 가지 제약 조건을 주어 유일한 해를 갖도록 연구를 진행하여 왔다. 이 논문에서는 원 신호의 푸리에 크기 외에, 구하고자 하는 신호에 알고있는 신호를 더한 신호의 푸리에 크기를 이용하여, iterative 한 방법으로 신호를 복원하는 문제에 대하여 다룬다. 원하는 신호를 구하기 위하여 간략하게, 이론적인 배경과 iterative 알고리즘을 소개하고, 이 알고리즘이 구하고자 하는 신호로 수렴한다는 것을 보인다.

본 논문에서는 비디오 부호화기와 복호화기의 참조 영상 버퍼와 메모리 대역폭을 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 일반적인 비디오 코덱에서 코딩의 효율을 높이기 위하여 이전 프레임들을 참조하는 방법을 많이 사용하는데, 최근에는 메모리 사용 및 메모리와 프로세서 간의 데이터 대역폭의 효율을 높이기 위하여 참조 프레임을 압축하여 저장하는 방법이 연구되고 있다. 이 방법은 이미 압축 및 복원 과정을 통해 열화가 생긴 참조 영상에 대하여 재 압축을 실행하고, 또 기존의 압축 코덱 내부에 부호화기와 복호화기가 추가되는 경우이기 때문에, 화질의 열화를 최소화하면서 복잡도가 낮은 코덱이 요구된다. 이에 관련된 대부분의 연구는 화질의 열화를 최소화하면서 효과적인 재압축을 할 수 있는 방향으로 진행되며 보통 양자화를 위해 고정길이 비트할당 방법을 사용한다. 본 논문에서는 영상의 특성을 고려한 적응적 블록단위 최대-최소 양자화를 통해 복잡도가 낮으면서 화질의 열화를 최소화 한 방법을 제안한다 제안한 방법에서는 $8{\times}8$ 크기의 블록을 기본 처리 단위로 하여 메모리 접근성을 용이하게 하면서, $8{\times}8$ 블록 내부의 $4{\times}4$ 블록 단위로 적응적인 양자화를 적용한다. 실험결과 기존의 고정길이 비트 할당을 통한 재 압축 방법에 대하여 BD-bitrate 관점에서 평균 1.7%, BD-PSNR 관점에서 평균0.03%의 성능향상을 얻을 수 있었다.

본 논문에서는 실시간 멀티미디어 스트림 서비스에서 발생하는 비디오 품질 저하 요인에 따른 비디오 품질 측정 방법을 제안한다. 비디오 품질 저하에는 대표적으로 비디오 압축과 네트워크의 상태에 의해 발생한다. 본 논문에서는 비디오 압축에 의하여 생기는 화질 저하를 측정하기 위하여 공간 도메인에서 블록킹 왜곡에 대한 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 블록 경계 강도는 $8{\times}8$ 블록 경계에서 픽셀간의 변화와 경계를 제외한 주변영역에서 픽셀 사이의 변화에 대한 비율로 나타내었다. 반면, 움직임이 부자연스러운 동영상은 지터 및 지연 요소와 같은 네트워크 전송능력의 악화로 인해 비디오 품질 저하가 나타난다. 본 논문에서 제안하는 시간적 저키니스는 연속된 프레임의 대응되는 픽셀간의 밝기 값 차이에 대한 평균과 현재 프레임과 이전 프레임의 재생시간 간격의 평균 및 분산을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 비디오 압축에 의한 품질 측정 방법인 블록 경계 강도와 네트워크에 의한 품질 측정 방법인 시간적 저키니스를 통합하여 비디오의 종합적 품질을 평가하는 Perceptual Video Quality Metric (PVQM)을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 사람이 직접 비디오 품질을 평가하는 Difference of Mean Opinion Score (DMOS)와 제안한 알고리즘을 비교 평가하였다. 그 결과 제안한 PVQM의 결과와 인간 시각에 의하여 평가된 DMOS가 근사함을 확인하였다.

H.264/AVC는 높은 압축 성능을 보이는 현존하는 가장 우수한 비디호 부호화 표준이다. H.264/AVC는 양자화된 변환 계수를 부호화하기 위해 지그재그 탐색 방법을 채택하고 있다. 하지만 이 방법은 모든 블록의 양자화된 변환 계수를 블록의 특성을 고려하지 않고 동일한 순서로 탐색하기 때문에 효과적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 H.264/AVC의 화면 간 예측에서 압축 효율을 증가시키기 위한 적응적인 계수 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는, 이전 블록들의 정보를 기반으로 각 화면 간 예측 모드의 계수 탐색 순서를 조절한다. 실험 결과는 제안하는 적응적인 계수 탐색 방법은 고화질의 HD 영상에서 2.29%의 압축 효율 향상을 보여준다.

본 논문에서는 기준영상에 대한 정보가 없는 무기준(No-reference) 정지영상 객관적 화질 평가 방법을 제안한다. 제안하는 무기준 객관적 화질평가 방법은 인간의 시각체계에서 민감하게 반응하고 화질의 주된 열화 요인인 경계영역의 블록킹과 블러링을 측정하여 수치화 한다. 블록킹 정량화를 위해서, 우선 인접 화소간의 차이를 누적하여 블록킹이 발생하는 위치를 찾고 그 교차점에서 블록킹 현상을 2차원 계단함수로 모델링하여 블록킹의 국소적인 강도를 계산한다. 계산된 국소적 수치들은 적절한 함수화를 통하여 블록킹 수치로 사용된다. 이상적인 영상의 경계는 계단함수임을 가정하면 블러링된 영상에서의 경계의 전이 폭을 계산함으로써 블러링 정도를 예측할 수 있다. 주어진 영상을 다시 Gaussian 블러링 커널을 이용하여 블러링시킨 후 두 영상의 경계 마스크 영상을 이용하여 경계 블록을 결정한다. 경계블록을 수평, 수직, 두 대각선 방향으로 사영하여 얻은 사영신호로부터 국소적 극대 및 극소 위치를 이용하여 경계 전이의 폭을 추정한다. 또한 kurtosis와 SSIM을 이용하여 그 수치를 보정하여 블러링의 수치로 사용한다. 제안한 방법의 객관적 화질 수치는 주관적 화질 수치와 비교해 본 결과 높은 상관관계를 가지는 것을 확인할 수 있다.

본 논문에서는 지역 특성에 기반한 주파수 영역에서의 비선형 외삽법을 통한 영상 복원 기법을 제안한다. 기존의 비선형 외삽법은 객체의 경계 부분에서 링잉(ringing) 현상이 발생한다는 단점이 있다. 제안된 영상 복원 기법은 기존의 단점을 보완하기 위해 영상의 지역적 특징을 고려하는 적응적 복원 기법을 도입하였다. 즉, 열화된 영상을 일정 크기의 블록으로 나누고, 각 블록의 특성을 파악하여 단순한 영상을 포함한 블록, 한 개의 경계를 포함한 블록, 그리고 복잡한 영상을 포함한 블록으로 구분한다. 각 블록의 특징에 따라 적응적인 비선형 외삽법을 적용하여 영상을 복원한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 방법보다 주관적, 객관적 관점에서 향상된 화질을 갖는 것을 알 수 있다.

피부색 검출 기법은 안면 정보를 이용한 체질 진단 및 건강 진단, 인간과 로봇과의 상호작용, 영상 검색 시스템 등 다양한 응용분야에서 사람의 얼굴과 손의 검출을 위해 많이 사용되어 왔다. 비디오 영상의 경우 조명이나 환경 변화에 강인한 피부색 영역의 추적을 위해 매 프레임마다 대상 영역의 피부색 모델을 업데이트 하는 것이 일반적이나, 단일 영상에서 피부색 영역을 검출하거나 비디오 영상의 첫 프레임에서 피부색 영역을 검출할 때에는, 많은 연구들이 하나의 고정된 피부색 모델을 이용하기 때문에 입력 영상의 특징에 따라 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 피부색 검출 결과를 피드백 받아 피드백 받은 정보를 바탕으로 피부색 검출 조건을 수정하는 과정을 반복함으로써 다양한 환경 조건들을 가지는 단일 영상에 대해 효과적으로 피부색을 검출할 수 있는 방법을 제안한다.

본 논문에서는 AMR Core(R)를 이용해서 AMR-WB+ 오디오 부호화기를 실시간 구현하였다. 구현 시 사용된 최적화 방법은 어셈블리어 단계에서 수행되었고, latency를 제거하고 32비트 레지스터를 사용하였다. 구현된 음성 부호화기는 평균 복잡도가 ARM9E 버전에서 인코더 160.76MHz, 디코더 33.05MHz으로 총 193.81MHz로 측정되었다. 사용된 ROM의 크기는 인코더 65.21Kbyte, 디코더 32.01Kbyte, 공통소스 279.81Kbyte이다. 구현된 AMR-WB+ 소스 코드는 3GPP에서 제공하는 테스트 벡터들을 CodeWarrior와 목표 PDA 상에서 모두 bit-exact하게 통과함을 보임으로써 검증되었다.

음향방출 기법은 작동중인 상태에서 기계 설비를 비파괴 검사할 수 있는 기법이며, 균열성장 같은 장애의 신뢰성 있는 감시를 위해서 순간적인 균열신호뿐만 아니라 동특성을 이용하는 것이 중요하다. 균열성장을 검출하기 위해 널리 사용되는 물리적 파괴 3단계는 음향방출 현상이 시간에 따라 서로 겹치는 문제점이 있어 정확한 균열성장 시간을 추정하기 어렵다. 제안한 패턴인식 기법은 오경보와 미탐지를 최소화하기 위해서 음향방출 동특성을 입력으로 사용하고, 균열성장 시간을 정확히 추정하기 위해 시간에 따른 클러스터링 기법을 사용한다. 실험결과는 제안한 패턴인식 기법이 압력의 변화에 의한 음향방출의 변화의 강인함 때문에 실용화에 효율적임을 보여준다.

본 논문에서는 보이스 피싱 (Voice Pishing) 예방을 위한 알고리즘을 최소 분류 오차 기법 (Minimum Classification Error)을 기반으로 제한하다. 휴대폰으로 전송되어진 신호를 기반으로 3GPP2 Selectable Mode Vocoder (SMV)의 복호화 과정에서 자동적으로 추출되는 중요 특징벡터를 사용하여 Gaussian Mixture Model (GMM)을 구성하고 이를 기반으로 구해지는 로그(Log) 기반의 우도 (Likelihood)를 사용한 변별적 가중치 학습을 사용하여 보이스 피싱 예방을 위한 검출 알고리즘을 제안하다. 실험 결과 제안된 보이스 피싱 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.

본 논문에서는 지상 라이다에서 획득한 3차원 점군데이터로부터 인공 구조물을 추출하는 알고리듬을 제안한다. 지상 라이다 점군데이터는 항공 라이다의 경우와 달리 다양한 장애물이 존재하기 때문에 기존의 알고리듬을 그대로 적용하기가 곤란하다. 제안 방법에서는 지상 라이다 데이터가 가지고 있는 색상 정보를 이용하여 목표 구조물에 해당하는 점군데이터를 분할하고, 분할된 점군데이터의 Hough 변환을 통해 3차원 공간상에서의 구조물에 해당하는 직선 방정식을 추정한 후, 추정된 직선과 점군데이터 사이의 거리를 비교함으로써 목표 구조물을 추출한다. 제안 방법은 목표 구조물의 기준 색상을 획득하는 단계에서만 사용자의 개입이 필요하다는 점에서 효율적이며, 모의실험을 통해 제안방법의 성능을 확인하였다.