H.264 영상 압축 표준은 높은 압축률과 화질로 널리 이용되고 있다. 이러한 H.264 복호기에서 움직임 보상기는 가장 연산 시간이 오래 걸리고 복잡한 유닛이다. 이러한 움직임 보상기의 성능은 보간 연산기와 참조 픽셀을 외부에서 읽어 오는 동작의 효율성에 의해 결정된다. 따라서 고성능 보간 연산기를 설계하고 참조 메모리와 데이터의 관리를 통해 데이터 재활용을 늘려 외부 메모리 접근 횟수를 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 2 차원 회전 레지스터 파일과 움직임 벡터 예측기, 그리고 저복잡도 고성능의 보간 연산기를 이용한 효율적인 움직임 보상기 구조를 제안한다. 2 차원 회전 레지스터는 참조 메모리에서 읽어 온 픽셀 데이터를 보관하면서 보간 연산기에 필요한 픽셀 데이터를 신속하게 공급하고 재활용될 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 기능을 가지고 있다. 제안된 구조에 따라 움직임 보상기를 설계하고 인트라 예측기와 통합하여 예측 연산기를 구현하여 동작과 성능을 검증하였다.
빅데이터/AI 기반 사회로의 변화에 따른 여러 혜택에서 소상공인은 상대적으로 소외될 가능성이 높다. 이를 지원하기 위해 유동인구를 기반으로 핫플레이스를 정의하여 소상공인의 창업 지역 의사 결정을 지원하고자 한다. 다양한 연구를 통해 해당 지역의 인구 규모가 소상공인의 매출에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려져 있다. 본 연구에서는 인천 유동인구 데이터 중 내륙 지방을 추출하여 연구를 진행하였다. 50m 간격의 격자 형태로 이루어진 데이터로 보간을 통해 일 단위로 이미지화 하였다. LOF와 GAM을 이용하여 공간적 이상치 제거 및 보간을 수행하였고, LOESS를 통해 시간적 이상치를 제거 및 보간하였다. 시간적, 공간적 특성을 모두 고려할 수 있는 ConvLSTM을 예측 모델로 사용하였으며, reconstruction error를 기반으로 이상치 탐지를 수행하는 AutoEncoder 구조를 통해 MAPE가 높은 격자가 밀집해 있는 지역을 핫플레이스로 정의하고자 한다.
본 연구에서는 음성인식을 위한 화자적응화 기법에 대해 연구하였다. 첫째로 적응화에 포함되지 않은 카테고리 음절에 대해 적응화 효과를 줄 수 있는 보간적응화 방법에 대해 연구하였다. 표준모델과 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)으로 적응화한 모델의 평균벡터 변화정도를 적응화 발화에 포함되지 않은 모델에 보간적응하는 방법이다. 둘째로 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE으로 적응화하는 방법에 대해 각각 실험을 하였다.
본 논문에서는 실내 재난 상황에서 재실자의 위치를 판단하기 위한 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW) 레이더 시스템의 정확도 향상을 위한 Generative Adversarial Networks(GAN) 기반의 신호 보간법을 제안한다. 제안된 실내 위치 추정 시스템은 딥러닝 학습 생성 모델을 활용하게 되는데, 학습을 위한 데이터의 수집이 용이하지 않아 부족하게 되는 학습데이터를 GAN 기법을 통해 확보하고자한다.
본 논문은 카메라 영상 처리에서 중요한 부분인 색상 보간과 자동 화이트 조절을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 대부분의 자동 화이트 조절은 색상 보간 후에 수행이 되기 때문에 색상 보간의 결과에 영향을 받는다. 자동 화이트 조절의 성능을 높이기 위해서 색상 보간 수행 중에 색의 일관성이 고려된다. 자동 화이트 조절 이득 계산과 색상 보간의 방향 결정을 위한 초기 추정치를 테일러 시리즈를 이용하여 상하좌우 방향으로 구한다. 미리 정의된 무채색 영역을 이용하여 에지 기반 자동 화이트 조절을 수행한다. 에지 기반 자동 화이트 조절의 이득을 계산하고 색상 보간의 성능을 높이기 위해서 베이어 데이터의 각 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 구분한다. 색상 보간은 초기 추정치 중에서 국부 분산을 사용하여 보간 오류의 발생을 최소화하는 방향으로 수행한다. R과 B 색상은 보간된 G 색상과 색의 일관성이 고려된 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 수치적 및 영상의 화질 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.
본 논문은 에지맵 기반의 삼차 스플라인 보간 방법을 이용한 컬러 디모자이킹 방법을 제안한다. 삼차 스플라인 보간 방법은 데이터 집합에 부드러운 곡선을 만드는 방법으로, 부드러운 영상을 만들기에 적합하다. 상, 하, 좌, 우 총 4가지 방향에 대하여 각각의 예측치를 얻어내고, 각 컬러 채널의 에지맵을 이용하여 최종적인 값을 보간한다. 실험결과에서는 기존의 보간 방법보다 주관적 화질과 Peek Signal to Noise Ratio(PSNR) 측면에서 더 나은 성능을 보였다.
이 논문은 디지털 영상에 대한 에지를 보존하는 새로운 영상 보간 방법을 제안한다. 일반적인 보간 기법은 선형 연산자를 이용한 저역필터를 사용함으로써 원 영상의 고조파 성분에 대한 정보를 손실하는바 high contrast 에지 부분에서 희뿌옇게 되는 현상과 톱니현상이 일어나 영상 선명도가 떨어지는 경향이 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 보간 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 보간 알고리즘은 퍼지 연산자를 이용하여 입력 영상 데이터의 성질에 따라 고주파 성분과 저주파 성분을 달리 조절함으로써 원래 영상에 가까운 해상도를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 간략화 된 형상학적 다항식 변환(Morphological Polynomial Transform)과 형상학적 보간법(Morphological Interpolation)을 이용하는 비선형 예측 방법을 제안한다. 형상학적 다항식 변환은 형상학적 연산을 통해 데이터를 구조함수들의 계수들로 표현하는 변환이며, 형상학적 보간법은 형상학적 다항식 변환에 의한 계수들을 이용하여 보간하는 방법이다. 형상학적 다항식 변환을 간략화 하여 정수 연산만으로 적용할 수 있도록 개선하였으며, 보다 영상에 적합한 형상학적 보간법에 기반 한 예측 방법을 사용한다. 제안하는 예측 방법과 허프만 부호화를 사용하여 적은 비트로 영상을 손실 없이 저장할 수 있음을 실험으로 검증한다.
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2 차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3 차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image 에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간 법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
디지털 정보화 시대에서 영상처리는 스마트폰, 카메라, TV 등의 여러 디지털 기기에서 필수적으로 이용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 열화가 발생하며, salt & pepper 잡음이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 salt & pepper 잡음 환경에서 보다 효과적인 보간법을 알아보기 위해, salt & pepper 잡음에 훼손된 영상에 선형 보간법, newton 보간법, lagrange 보간법, spline 보간법을 적용하여 처리하였으며, PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 각 방법을 서로 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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