본 논문에서는 3D 입체 영상시스템에서 신뢰도를 활용한 듀얼모드 실시간 동기에러 검출 및 보상방법을 제안한다. 3D 입체영상시스템의 동기오차 보상은 좌-우 영상시퀀스에서 동기오차를 검출하고, 검출된 동기오차만큼 보상하는 것이다. 3D 입체 영상시스템의 좌-우 동기 오차를 검출하는 알고리즘의 결과는 3D 입체 영상 콘텐츠에 따라서 그 동기에러 검출 결과의 정확도가 달라지는 문제점이 있다. 3D 입체 영상시스템의 동기 오차 검출을 위해 좌-우 영상의 페어 프레임 검출이 모든 3D 입체 콘텐츠의 영상에서 용이하지 않기 때문에 콘텐츠의 종류에 따라서 동기 에러 검출 알고리즘을 선별적으로 적용하는 방법이 필요하고, 동기 에러 검출의 결과를 신뢰할 수 있는 방법도 필요하다. 본 논문에서 활용하고자 하는 듀얼 모드 동기 에러 검출 알고리즘은 선행 연구[1]에서 새롭게 제안한 시간적 스패시오그램(temporal spatiogram) 방법과 기존의 텍스쳐 매칭(texture matching) 방법을 활용하였다. 동기에러 검출 결과에 대한 신뢰도를 측정하기 위해서 컨텐츠의 동적 특성(dynamics)과 구분성(distinction)을 새롭게 정의하였다. 제안된 듀얼 모드 동기 에러 검출 방법과 그 검출 결과에 대한 신뢰도 측정 방법은 다양한 3D 콘텐츠 영상들을 이용하여 실험하였고, 실제 3DTV 시스템에서의 동기 에러 검출 및 보상 실험 시스템에 실시간 구현하여 그 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 신뢰 영역을 검출하고 이를 이용하여 미스 매치된 영역에 대한 홀을 채우고 적응적으로 시차 지도를 조정하여 경계를 보존하는 스테레오 정합 방법을 제안한다. 초기 시차 지도 추정을 위해 비용 계산은 색상(CIE Lab)과 경사도(Gradient)를 결합하여 이용하였고, 두 번의 비용 결합 함수를 적용 하여 시차 지도를 추정 하였다. 화소 불일치 영역을 검출하기 위해 왼쪽/오른쪽 교차 검사를 수행 하였다. 두 픽셀 위치에서의 차이가 1보다 크면 폐색 영역이거나 잘못된 매칭으로 판단하고 왼쪽 시차 지도에 표시 하였다. 초기 시차 지도에서 깊이 불연속성으로 인한 에러값을 구별하기 위해 Mean-shift segmentation을 사용하여 신뢰 지도를 구하고 초기 시차 지도 영상에서의 에러값을 줄이기 위해 신뢰 지도 결과를 이용하여 시차 지도 조정을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 다른 방법들과 비교하여 비교적 높은 정확도를 보이는 시차 지도를 생성 하는 것을 보였다.
본 논문에서는 비디오 부호화에서 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들이 연구되어 왔지만 여전히 연산량 감축에 대한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터를 찾기 위해 후보 벡터의 블록에러합을 계산해 갈 때 각 후보지점에서 한 번에 블록에러합을 전부 계산하는 것이 아니라 탐색 영역에 있는 모든 화소에 대해 몇 단계로 나누어 부분 블록에러합을 계산하고 이를 통하여 전체의 최소에러를 갖는 지점을 일찍 유추하여 불필요한 계산량을 줄임으로써 계산속도의 향상을 얻는다. 제안한 알고리즘은 전영역 탐색 알고리즘과 같은 예측화질을 갖는 기존의 고속 알고리즘과 비교하여 더 적은 계산량을 사용한다.
RSA 시스템에서 암 복호문 이외의 부가 정보가 주어졌을 때 개인키를 알아내는 것은 소인수분해보다 더 쉬울 수 있음이 잘 알려져 있다. 예를 들어, Coppersmith는 RSA 시스템을 구성하는 소수 중 하나의 최상위 또는 최하위 비트의 절반 이상이 주어지면 RSA 모듈러스가 다항식 시간 안에 인수분해될 수 있음을 보였다. 또한 Henecka 등은(p, q, d, $d_p$, $d_q$) 형태의 RSA 개인키 비트 중 23.7%에 해당하는 비트에 에러가 삽입되더라도 원래의 RSA 개인키를 복구할 수 있는 알고리즘을 제안하였고, 이를 위해 후보 키 비트와 에러가 삽입된 RSA 개인키 비트 사이의 서로 매칭이 되는 비트들의 개수를 사용할 것을 제안하였다. 본 논문에서는 Henecka 등의 방법을 확장하여, 후보 키 비트와 에러가 삽입된 개인키 비트 사이의 일치되는 정도를 보여주는 좀 더 일반화된 확률 측도의 사용과 이 측도를 사용한 RSA 개인키 복구 알고리즘을 제시한다.
조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.
지문샘플의 품질은 지문인식 시스템에서 매칭 성능에 영향을 주는 중요한 요소이다. 지문인식 시스템에서 낮은 품질의 지문영상을 제거하면 인식 에러율이 현저하게 줄어드는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 minutiae 기반의 지문인식 알고리즘을 이용하여 단일 샘플 품질 측정방법에 대한 유효성을 평가하였다. 우선, minutiae 기반의 지문인식 알고리즘의 매칭성능에 영향을 주는 여러 가지 요소에 대하여 검증하고, 다음, 현재 흔히 사용하는 측정방법에 대해 연구하고, 그 중 효과적인 품질측정방법들을 선택하여 NIST, QualityCheck와 Verifinger 5.0을 이용하여 비교 분석 하였다. FVC 데이터베이스로 실험한 결과 단일 측정방법도 매칭성능을 효과적으로 향상함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 서브블룩 부분 계수 적응 제거를 통한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 초기 절대 오차의 합과 현재까지의 최소 SAD의 관계를 이용하여 각 서브블록별 임계치를 적응적으로 예측하며, 예측된 엄계치를 이용하여 기존의 부분 에러 제거(PDE: partial distortion elimination) 방법에서의 불필요한 계산을 효율적으로 줄인다.제안한 알고리즘은 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 60% 이상의 계산량을 줄였으며, 기존의 다른 고속 움직임 예측 알고리즘에 적용하여 불필요한 계산량을 효율적으로 줄일 수 있음올 보인다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 새로운 퍼지 패턴 매칭 분류기(fuzzy pattern matching classifier) 설계 방법을 제안하였다. 기존의 퍼지 패턴 매칭 분류기를 설계함에 있어 분류기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 소속 함수 (membership functions)의 모양과 개수에 대한 정확한 정보를 알 수 없었다. 따라서 소속 함수를 구하기 위하여 시행 착오(trial-error)법 혹은 경험에 의존하는(heuristic) 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 다양한 종류의 패턴에 대하여 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 분류 에러를 최소로 줄이는 소속 함수의 적절한 모양과 개수를 찾기 위한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리즘(genetic algorithms)은 진화라는 생물학적 모델을 기초로한 통계적 알고리즘의 한 부류이다. 이는 여러 함수 최적화 문제에 적용되어 최적 혹은 최적 근처의 해를 찾아 준다. 본 논문에서 유전 알고리즘은 분류 에러에 반비례하는 적합도 함수(fitness function)를 기본으로 소속 함수의 모양과 개수를 결정하는데 쓰인다. 유전 알고리즘에 있어서의 스트링은 소속 함수를 결정하게 되며 인식 결과는 다음 세대의 재생(reproduction) 연산에 영향을 미치게 된다. 제안되는 방법을 타이어 접지면 패턴과 필기체 영문자 인식에 적용하여 보았다. 실험 결과는 본 방법이 유용함을 보여준다.
본 논문에서는 비디오 부호화에서 중요한 고속 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 전영역 탐색 방법의 많은 계산량으로 인하여 예측화질향상과 연산량 감축을 위한 연구가 진행되어 왔으며, 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 무의미한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 안정성을 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 지점을 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측화질은 거의 유지하면서 계산량을 대폭 줄일 수 있으며, 실험결과에서 이를 검증한다.
이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역 폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 은닉하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼l㏈까지의 향상이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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