본 논문은 새로운 경계선 보존 알고리즘을 이용하여 블록화 현상을 제거하는 디블로킹 필터와 HD해상도의 실시간 영상처리가 가능한 디블로킹 필터의 VLSI구조를 제안한다. 기존의 블록 분류 기반의 접근 방법과 달리 제안된 알고리즘은 픽셀 분류 기반 접근을 사용한다. 또한 제안된 경계선 보존 맵은 픽셀을 경계선 영역과 평탄 영역으로 분류하며, 블록화 현상 제거에 사용되는 오프셋 필터와 경계선 보존 필터의 기반이 된다. 이를 바탕으로 제안된 디블로킹 필터의 VLSI구조는 고연산량 처리를 위하여 블록 전체에 파이프라인 기법을 적용하였다. 또한 블록 버퍼를 위한 메모리 절감 구조는 메모리의 사용을 최적화 시킨다. 본 필터는 VHDL을 이용한 설계를 통하여 CycloneII FPGA상에서 구현된 구조의 동작을 검증 후, Synopsys의 Design Compiler와 ANAM 0.25 ${\mu}m$ CMOS cell library로 합성하여 칩으로 구현하였을 때의 성능을 예측하였다. 제안된 알고리즘의 실험 결과는 세밀한 영상성분을 보존하면서 효과적으로 블록화 현상을 제거하며, 픽셀 분류 기반에서 제안된 알고리즘은 블록 분류 기반보다 PSNR 성능이 우수함을 보였다.
최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.
블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.
본 논문에서는 공간의존행렬과 신경망을 이용하여 문서영상에서 인식대상 문자가 포함되어 있는 블록들을 좀더 세분해 낼 수 있는 효과적인 방법을 제시 하였다. 제안 된 방법은 명암도 문서블록에서 공간의존행렬을 구하고 7가지 질감 특징을 추출한 뒤 신경망을 이용해 문서블록을 9가지 유형으로 분류할 수 있도록 하였다. 특히 기존에는 비문자영역으로 분류되던 수식, 도표, 순서도 등 주로 문자가 포함되어 있는 블록들을 세분해 낼 수 있도록 하였다. 또한 신경망 학습알고리즘인 BP 를 사용함으로써 기존의 선형분류시에 요구되던 유형별 임계값과 선형면결정지수를 찾는 어려움을 해소하였다. 명암도영상을 이진화하기 전에 먼저 Sobel연산을 적용함으로써 문서 뒷면에 의한 배경 잡음의 영향을 줄일 수 있도록 하였고, 교차 문지르기 후 분할함으로써 블록이 작은 조각으로 나누어지는 것을 방지하도록 하였다. 실험결과 제안한 방법에서는 문자가 포 함되어 있는 블록은 큰 문자, 중간문자, 작은 문자블록 및 수식, 순서도, 도표블록의 6가지로, 그리고 비문자블록은 인물사진, 그래프 등 3가지 유형으로 상세하게 분류 할수 堞있었으며 전체적인 분류성능도 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라를 사용하여 획득한 명함 영상에 대한 효율적인 영역 해석 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 크게 영역 분할, 정보 영역 분류, 문자 영역 분류의 3개 과정으로 구성된다. 영역 분할에서는 입력 명함 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 저주파 대역에서의 정규화 된 DCT 계수의 에너지를 이용하여 정보 블록과 배경 블록으로 분류한 다음, 블록에 대한 영역 라벨링을 통하여 정보 영역과 배경 영역으로 분할한다. 정보 영역 분류에서는 각 정보 영역을 블록 신호의 수평, 수직 방향 에지 성분과 저주파 대역에서의 DCT 계수의 에너지 비와 이진화 된 정보 영역 내에서의 흑화소인 정보 화소의 밀도를 이용하여 문자 영역과 배경 영역으로 분류한다. 문자 영역 분류에서는 분류된 문자 영역을 정보 화소의 밀도와 평균 런 길이를 이용하여 다시 큰 문자와 작은 문자 영역으로 분류한다. 실험결과 제안된 영역 해석 방법은 여러 종류의 명함을 다양한 주변 여건에서 PDA로 획득한 시험 영상에 대하여 정보 영역과 배경 영역을 잘 분할하고, 정보 영역을 문자 영역과 그림 영역으로 잘 분류하며, 다시 문자 영역을 큰 문자와 작은 문자 영역으로 잘 분류함을 보였다 그리고 제안된 영역 분할 방법과 정보 영역 분류 방법은 기존의 방법들보다 각각 약 2.2-10.1%와 7.7%의 에러율 향상을 보였다.
본 연구는 인간시각을 기반으로 하는 DCT분류기를 사용하여 영상의 계층적 VQ부호화를 시도하였다. 제안된 인간시각기반 DCT분류기에서는 전 변환블록에 대영통과필터인 MTF을 곱하여 가중치를 두고, 전 블록들의 DCT계수의 ac 에너지 크기를 구하여, 크기순서대로 나영하여, 문턱치를 이요 여 높은분산블록들을 얻어낸 다음 이블록들에 대해서 에지방향 성분이 뚜렷한 계수들의 에너지합을 비교하여 최대 에너지를 갖는 방향을 그 에지의 방향으로 한다.향으로 한다.
본 논문에서는 디지털 영상의 변조를 확인함과 동시에 변조의 위치를 확인하는 연성 워터마킹(fragile watermarking)을 위하여 DCT를 통해 블록의 에너지를 계산한 후, 에너지의 단계별로 워터마크의 삽입량을 조절하는 방법을 제안한다. 디지털 영상의 소유권 확인을 위해 디지털 서명을 사용하며, 영상에 DCT를 수행함으로서 모든 픽셀에 워터마크를 삽입하지 않고서도 변조의 유무를 확인하는 것이 가능하 방식이다. DCT 계수로 각 블록의 에너지를 계산하여 블록의 관계를 분류하며 에너지가 작은 블록들과 큰 블록들은 이간의 시각에 민감한 부분이므로 워터마크의 삽입 양을 줄이고, 중간 단계의 블록일수록 워터마크의 삽입 양을 늘린다. 에너지의 단계 분류에 의해 가변적으로 워터마크를 삽입함으로 워터마크의 비가시성과 연성을 만족시키며 변조의 유무와 위치를 확인할 수 있게 된다.
본 논문에서는 인간의 시각 특성(Human Visual System)과 3D-DCT(Three Dimensional Discrete Cosine Transform) 블록 특성을 이용한 적응적인 비디오 워터마킹 방법을 제안한다. 3D-DCT 계수들의 분포에 따라 3D-DCT 블록을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 블록, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 블록, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 블록 등 3가지 패턴으로 분류한다. 또한 분류된 3D-DCT 블록의 패턴 비율에 따라 영상을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 영상, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 영상, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 영상 등 3가지 타입으로 분류한다. 제안된 워터마크 삽입 방법은 분류된 3D-DCT 블록패턴과 영상 타입에 따라 적응적으로 학습된 민감도 테이블과 비례 상수를 이용하여 입력 비디오 영상의 3D-DCT 중간 대역 계수에 적응적으로 워터마크를 삽입한다. 실험 결과들은 제안된 방법이 투명성과 강건성에서 이전 방법보다 우수함을 보인다.
낸드 플래시 메모리는 블록에 새로운 데이터를 쓰고자 할 때 삭제 연산이 선행되어야 하며 일정 횟수 이상 지움 연산이 반복된 블록은 더 이상 사용이 불가능하다. 데이터의 갱신이 빈번한 핫 데이터는 블록을 빠르게 사용 불가능한 상태에 도달하게 만들 수 있고 이로써 낸드 플래시 메모리의 용량은 시간이 지남에 따라 감소할 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 접근 패턴을 고려해 핫 데이터와 콜드 데이터를 분류하는 알고리즘을 제시한다. 이렇게 분류된 데이터 정보를 이용해 삭제 횟수가 많은 블록에 갱신 확률이 적은 콜드 데이터를, 삭제 횟수가 상대적으로 적은 블록에 갱신 확률이 높은 핫 데이터를 맵핑한다. 입력 데이터 패턴을 이용한 핫/콜드 데이터 분류 기법이 기존의 분류 기법을 사용했을 때보다 플래시 메모리의 블록 사용이 균일한 것을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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