블록체인은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등과 더불어 혁신적인 기술로 간주된다. 최초의 블록체인 애를리케이션이고 암호화폐인 비트코인 출시 이래로, 블록체인은 파괴적 기술로의 인식은 물론 폭 넓게 확산되지도 못하고 있다. 블록체인 관련 연구를 살펴보면, 암호화폐, 기술 일반동향과 전망, 요소기술 등에 대한 설명이 대부분이다. 물론 아직까지 블록체인 기반의 킬러 애플리케이션이 존재하지 않고 있다. 이와 같이 늦게 확산되는 블록체인 기술을 고려하여, 국내의 블록체인에 대한 최신 연구 상황에 대한 이해가 필요하다. 본 연구의 목적은 기업의 IT실무 담당자들이 조직의 경쟁력을 높이기 위해서 필요한 블록체인 애플리케이션을 식별할 수 있도록 가이드라인을 제공하는 것이다. 이를 위해서 우리는 네 가지의 접근법을 소개한다. 첫째, Iansiti & Lakhaki(2017)가 제안한 분석틀을 적용하여 국내에서 발간된 블록체인 관련 연구논문을 분류하였다. 이 작업의 목적은 조직의 실무자들이 블록체인 애플리케이션의 도입을 고려할 때 벤치마크 또는 사례로서 활용할 수 있도록 도움을 주기 위함이다. 두 번째는 제시된 분석틀을 이용하여 블록체인 애플리케이션의 가치 개념을 도입하여 조직의 블록체인 애플리케이션 채택의 진화적 경로를 제안하였다. 세 번째는, 블록체인 기술 도입을 조직의 혁신을 촉진하기 위한 수요관점에서블록체인 기술 적용이 가능한 영역을 식별할 수 있는 근거를 제공하였다. 네 번째는 기업 가치사슬 모형과 다섯 경쟁세력 모형을 이용하여 블록체인 애플리케이션 도입의 탐색할 수 있는 근거를 제공하였다.
기존의 블록 기반 압축 센싱은 고정 블록 크기를 사용하여 신호를 복원하며, 영역별 신호의 특성에 적합한 블록 크기를 사용하지 못하여 복원 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 블록 기반 압축 센싱에서 신호의 특성에 따라 블록 크기를 가변적으로 결정하여 복원 신호의 품질을 향상시키는 가변 블록 크기 기술을 제안한다. 제안한 방법은 여러 블록 크기로 신호를 복원하고, 프레임별로 각 복원한 신호의 자기 상관도를 측정하여 신호의 특성을 확인하고, 프레임의 블록 크기를 결정한다. 동일한 측정 데이터에 대하여 제안한 가변 블록 크기 방법이 기존의 고정 블록 크기 방법에 비하여 향상된 품질의 신호를 복원하는 것을 확인하였다.
본 연구는 블록크기 및 균열의 기하학적 속성이 균열암반의 수리적 특성에 미치는 효과를 파악하기 위해 이차원 등가파이프 연결구조에 기반을 둔 DFN 유체유동 해석기법을 적용하여 수치실험을 수행하였다. 두 개의 균열군을 사용하여 균열의 기하학적 속성 변화를 반영할 수 있도록 방향, 면적빈도, 길이분포를 달리하며 이차원 영역에 추계론적으로 생성한 총 72개의 DFN 블록에 대하여 방향에 따른 블록수리전도도가 산정되었다. 또한, 각각의 DFN 블록에서 이론적 블록수리전도도, 주 수리전도도텐서 및 평균블록수리전도도를 추정하여 비교분석한 결과, 블록크기 및 균열의 기하학적 속성은 균열성 암반의 수리적 특성에 큰 영향을 미치는 것으로 평가되었다. 균열군의 교차각이 작을수록, 면적빈도가 낮고 길이분포가 짧을수록 DFN 시스템은 유체유동에 대한 REV를 정의하기 어려우며 방향에 따른 블록수리전도도의 변동성이 강하게 나타났다. 일반적으로 블록크기가 커질수록 DFN 시스템에 대한 등가연속체 취급 가능성은 높아진다.
본 논문에서는 연산 영역 가변 알고리즘을 적용한 MPEG-4 부호화 기반의 적응적 오류 은닉 (error concealment) 기법을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 손실 블록을 그의 주변 정보를 이용하여 이들을 평탄블록 (flat block) 및 에지 블록 (edge block)으로 분류한다. 즉, 손실된 블록의 주변 블록들에 대해서 블록 경계 영역의 인접 화소들의 차를 이용하여 평탄 블록을 분류하고, 평탄 블록으로 분류되지 않은 블록들에 대해서는 인접 화소의 차가 정해진 임계값을 넘어서는 개수에 따라 가변적인 연산 영역 (variable operating region, VOR)을 설정한 후, Sobel 연산자를 적용하여 우세 에지 방향 성분을 추정한다. 이렇게 분류된 각 블록에 대하여 적응적 오류 은닉을 수행한다. 평탄 블록에 대해서는 시각적 성능 향상을 위해 평균값을 기반으로 한 가중치에 따른 양선형 보간(mean based weighted bilinear interpolation, MWBLI) 방법을 적용하고, 에지 블록에 대해서는 8가지 방향에 대하여 경계 픽셀을 이용한 방향성 보간 (boundary directional interpolation, BDI) 방법을 적용하여 오류 은닉을 수행한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 공간 명암도 의존 행렬을 이용하여 문서영상의 다양한 블록들을 상세하게 분류해 낼 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 블록분류 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화하여 평활화 기법을 적용함으로써 명암도 영상의 질감특징을 이용하여 분할하는 것보다 신속하게 블록을 분할하고 동시에 그 위치정보도 구할 수 있도록 하였다. 분할된 각 블록들의 공간 명암도 의존 행렬로부터 문서블록들의 7가지 질감특징을 구하고, 이를 정규화한 다음 역전파 신경회로망를 이용하여 문서블록들을 분류하였다. 문서블록들을 큰 문자, 중간 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등 여섯 가지 유형으로 상세 분류하였다. 또한 명암도 문서영상의 2차 통계 질감특징을 얻기 위해 공간 명암도 의존 행렬을 구할 때, 기존의 사진과 같은 일반 영상분할에서와는 달리, 문서블록 고유의 특징이 잘 반영되도록 하였다. 즉, 분할된 각 블록을 하나의 마스크로 정하여 수평 한 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구함으로써 고속의 질감특징추출과 상세 블록분류가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.
본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 분류 (block classification)와 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron, MLP) 모델을 이용한 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록을 DCT 계수의 분포 특성에 따라 네 개의 클래스로 분류한 다음, 인접한 두 블록의 클래스 정보에 따라 수평 및 수직 블록 경계 영역에 대하여 적응적으로 신경망 필터를 적용한다. 즉, 평탄한 영역, 수평 방향 에지 영역, 수직 방향 에지 영역, 및 복잡한 영역에 대하여 각각 서로 다른 신경망 필터를 수평 및 수직 방향으로 적용하여 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
다시점 비디오 코딩에서는 뷰 또는 시간 방향 예측 시 현재 블록과 참조 블록간의 휘도 신호의 밝기의 차이를 보상하는 매크로 블록 단위 휘도 보상 툴이 포함되어 있다. 휘도 보상 툴을 사용함으로 객관적 화질 평가 측면에서 코딩 효율의 향상을 가져다주었지만, 주관적 화질 측면에서는 매크로블록 단위의 휘도 신호 평균값 보정에 의한 블록킹 현상이 많이 발생한다. 이 문제는 다시점 비디오 코딩에서 디블록킹 필터링의 강도를 설정하고 필터링을 수행하는 방법을 H.264/AVC의 방법을 그대로 적용하여 발생하는 것으로, 인터 블록 모드에서 휘도 보상을 수행한 평균값의 차이를 전혀 고려하지 않기 때문에 휘도 보상으로 인해 발생되는 블록킹 현상을 효율적으로 제거하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 휘도 보상으로 발생하는 블록킹 현상을 분석하고 분석한 내용을 바탕으로 기존 알고리즘을 최소한으로 변경하면서, 효과적으로 디블록킹 필터링을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 실제 적용하여 실험한 결과, 주관적 화질 측면에서 블록킹 현상이 사라지는 것을 확인할 수 있으며 평균적인 비트량을 측정하였을 때 최고 1.44% 감소하였다.
본 논문에서는 프레임 블록화와 이동블록 간 객체 이동을 이용한 샷 전환 탐지 알고리즘을 제안한다. 객체의 급격한 이동을 탐지하기 위해 연속 프레임의 현재 블록의 대각선상에 위치한 이동 블록을 정의하고 블록 히스토그램을 비교한다. 제안 방법은 두 연속 프레임 내 블록 간 객체 이동 여부를 검사하며, 객체 이동 블록 정보를 가지고 프레임 간 샷 전환 탐지를 예측한다. 현재 프레임의 블록이 다음 프레임의 이동 블록과 비교 시, 블록 히스토그램이 사용되며 샷 전환 임계값은 Otsu 임계값 방법을 이용하여 자동으로 선정한다. 제안 방법은 영화, 드라마, 애니메이션, 국가기록원 소장 영상 등과 같이 다양한 흑백 또는 칼라 영상에 대해 테스트되었다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 알고리즘과 비교 시 탐지율을 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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