본 논문에서는 로드밸런싱 (load balancing) 기반의 HEVC (High Efficiency Video Coding) 디블록킹 필터(deblocking filter) 병렬화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 디블록킹 필터의 병렬화를 위해 TU (Transform Unit)의 경계 정보를 이용하여 픽쳐 단위로 디블록킹 필터의 작업량을 예측하고, 예측된 작업량을 기반으로 코어에 균등한 일을 할당함으로써 디블록킹 필터의 병렬화 효율을 향상 시켰다. 실험결과 제안하는 로드 밸런싱 기반 디블록킹 필터 병렬화 방법을 사용하여 균등 분할 디블록킹 필터 병렬화 방법에 비해 11%의 디블록킹 필터 속도를 향상시켰다.
Copy move frogery(CMF) 위조를 검출하는 기술은 블록(block) 기반 방식과 특징점(keypoint) 기반 방식으로 구분 된다. 블록 기반 방법은 위조 검출 과정에서 조사해야 하는 블록의 수가 많기 때문에 높은 계산 비용이 발생한다. 또한 위조되는 영역이 기하학적 변환을 거친 경우 위조 검출에 실패하는 단점이 있다. 반대로 특징점 기반 접근법은 블록 기반 방식의 단점을 극복 할 순 있지만 CMF 위조가 이미지의 낮은 엔트로피 영역에서 발생하는 경우 검출 할 수 없다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특징점 기반 방식과 블록 기반 방식을 융합하여 이미지의 모든 영역에서 CMF 위조를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 전체 이미지를 대상으로 특징점 기반 위조 검출을 수행한다. 그 후 위조 검사가 이루어지지 않은 영역을 선별하여 블록 기반 위조 검사를 다시 수행한다. 따라서 제안하는 위조 검출 기술은 이미지의 모든 영역에서 발생하는 CMF 위조를 검출하는 것을 가능하게 해준다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존은 방법보다 우수한 위조 검출 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 인접블록간의 움직임 유사도를 이용하여 불필요한 후보블록을 보다 빠르게 제거하는 PDE기반의 고속 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 인접 블록간의 영상의 유사성에 기초하여 인접한 네개의 매크로블록 가운데 최대 복잡도를 가지는 서브블록의 누적된 비율(cumulative distribution function-CDF)을 사용하고 서브블록별 복잡도가 집중되지 않도록 하기위하여 normalized 기반 매칭스캔 방법을 사용하여 효율적으로 계산량을 줄였다. 제안한 알고리즘은 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 60% 이상의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 이산 여현변환에 기반으로 한 고압축의 복원된 영상으로 발생하는 블록화 현상을 제거하기 위한 개선된 후처리 기법을 제안한다. 먼저 압축으로부터 복원된 영상에 대하여, 변환 블록단위로 계산된 블록 경계 불연속값을 이용하여 블록화현상 블록과 에지블록을 구별한다. 블록화현상 블록은 다시 블록 경계면의 격차 정도에 따라 적응적으로 블록경계에서 필터링되는 화소 범위를 다르게 하여 필터링하며, 에지 블록은 다시 화소단위로 에지화소 여부를 조사하여, 에지가 아닌 화소만 필터링을 취하여 좀 더 세밀하게 블록화 현상을 제거하는 새로운 방법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 기존 방법에 비해 시각적으로 향상된 영상을 얻을 수 있음을 입증하였다.
최근 블록체인 기술의 등장으로 이 기술을 적용하여 기존의 시스템에 적용하고자 하는 시도가 증가하는 추세이다. 블록체인 기술의 합의원장과 스마트 컨트렉트를 이용하여 문서, 증명, 인증, 검증 등의 과정이 필요한 다양한 분야에 분산처리를 기반으로 하여 보안 성능과 신뢰성을 향상하기 위해 민간 분야에서 인증서, 암호화, 해쉬연산, 블록체인 등을 활용한 방법들을 연구하고 있으나, 아직까지 실용화 단계에는 이르지 못하고 있어 기술 확산에 어려움이 있는 상황이다. 본 논문에서는 블록체인 기반 업무 플랫폼 환경에서 적용이 용이하고 사용자 편의성과 강력한 보안 환경을 제공하기 위하여 사용자 장치 등록 인증 알고리즘, 블록체인 기반 질의응답 인증 알고리즘, 인증서 발급, 검증 프로세스와 암호화 알고리즘, 서버사이드 인증 알고리즘의 4가지 방법으로 블록체인 기반 시스템 인증방법에 대해 제안하였다.
본 연구에서는 온라인 저지 문항을 블록 프로그래밍 언어로 학습하기 위한 방안에 대해서 탐구하였다. 온라인 저지를 활용한 프로그래밍 교육은 알고리즘을 설계하는 추상화 과정과 이를 프로그래밍 언어로 작성하는 자동화 과정이 포함되며 이는 컴퓨팅 사고력 발달에 영향을 준다. 온라인 저지는 대부분 텍스트 프로그래밍 언어(이하, TPL)에서 지원되어 초보 학습자가 사용하기에 어려움이 있다. 블록 프로그래밍 언어(이하, BPL)를 기반으로 한 온라인 저지는 BPL로 작성한 것을 TPL로 변환하는 방법과 그래픽 기반 문제상황을 해결하는 방법이 있으며 TPL로 변환하는 것은 텍스트 기반 온라인 저지 문항을 사용할 수 있으나 사용하는 방법이 어렵다. 반면 그래픽 기반 문제 상황은 사용하는 방법이 쉽지만 문항이 제한적이고 순차적 사고가 강조된다. 이에 엔트리 '스터디'와 '나의 학급-과제'를 이용하면 자동 평가 기능은 없지만 학습자가 익숙한 환경에서 학습할 수 있고 교사는 문항을 직접 개발할 수 있으며 문제 제시, 예시 작품 제시, 블록 제한, 과제제출 등을 사용하여 BPL에서 온라인 저지 문항을 학습할 수 있다.
본 논문은 H.264/AVC를 이용한 근접 무손실 화면내 부호화에서 기존의 라인 기반 예측 방법에서 발생할 수 있는 오류 전파 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측값으로 사용하여 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 기존의 라인 기반 예측 방법에서는 일반적으로 화소 간 거리가 멀어질수록 화소 간 상관성이 떨어지므로 라인 단위로 예측을 수행하여 예측의 정확도를 높였다. 하지만, 이 경우 오류 전파 문제에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 화면내 $16{\times}16$ 수직 및 수평 예측 모드에 대해 매크로블록을 라인 단위로 예측하면서 정해진 서브 블록마다 참조 화소를 업데이트하는 방법을 제안한다. 따라서, 라인 기반 예측 방법의 예측 정확도는 유지하면서 오류 전파 문제를 예방할 수 있다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 High 프로파일에서 H.264/AVC 표준 소프트웨어 JM 12.2에 비해 평균 약 5.8%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 가변 크기 블록 기반의 새로운 얼굴 특징 표현 방법을 제안한다. 기존 외형 기반의 얼굴 표정 인식 방법들은 얼굴 특징을 표현하기 위해 얼굴 영상 전체를 균일한 블록으로 분할하는 uniform grid 방법을 사용하는데, 이는 다음 두가지 문제를 가지고 있다. 얼굴 이외의 배경이 포함될 수 있어 표정을 구분하는 데 방해 요소로 작용하고, 각 블록에 포함된 얼굴의 특징은 입력영상 내 얼굴의 위치, 크기 및 방위에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유의미한 표정변화가 가장 잘 나타내는 블록의 크기와 위치를 결정하는 가변 크기 블록 방법을 제안한다. 이를 위해 얼굴의 특정점을 추출하여 표정인식에 기여도가 높은 얼굴부위에 대하여 블록 설정을 위한 기준점을 결정하고 AdaBoost 방법을 이용하여 각 얼굴부위에 대한 최적의 블록 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 LDTP를 이용하여 표정특징벡터를 생성하고 SVM 기반의 표정 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 uniform grid 기반 방법보다 우수함을 확인하였다. 특히, 제안된 방법이 형태와 방위 등의 변화가 상대적으로 큰 MMI 데이터베이스에서 기존의 방법보다 상대적으로 우수한 성능을 보여줌으로써 입력 환경의 변화에 보다 효과적으로 적응할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 유리 B 스플라인 곡선을 이용한 새로운 블록 효과 감소 방법들 제안한다. 블록 효과는 매우 낮은 비트율로 블록 기반 부호화 방식을 수행할 때 복원 영상에서 나타나는 블록 형태의 왜곡을 의미한다. 제안된 기법에서는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 제어점을 근사하는 부드러운 곡선을 생성하기 위해 사용되는 유리 B 스플라인 곡선을 이용하여 블록 효과를 감소시킨다. 즉 블록 경계의 화소 값들을 제어 점으로 사용하며 블록 효과 발생 정도에 따라 가중치를 가변적으로 설정함으로써 블록 효과가 효율적으로 감소되도록 한다. 모의 실험은 제안된 방법이 기존 방법들에 비해 우수한 블록효과 감소 성능을 가지는 것을 나타낸다.
온라인 신분증명에는 공인인증서, I-PIN, 휴대전화 등이 사용된다. 서비스 제공자는 사용자의 신분을 증명한 후 사용자의 정보를 회원가입과 같은 절차를 통해 수집하고 저장한다. 이와 같이 중앙에서 관리하는 것은 관리적 측면의 편리성은 존재하지만 관리시스템 자체가 단일 실패 지점으로서의 위험성과 해킹 등으로 인한 개인정보 유출의 위험성이 상존한다. 최근 중앙관리의 한계를 급복하기 위해 분산 원장관리 기술인 블록체인 기술이 등장하였다. 블록체인 기술은 각각의 정보의 블록을 체인으로 연결하여 블록체인에 참여하는 각 노드에 의해 관리하는 분산관리 기술이다. 본 논문에서는 블록체인 기술을 기반으로 하는 온라인 신분증명 스킴을 제안한다. 블록체인을 기반으로 하기 때문에 개인의 정보를 중앙에서 관리할 필요가 없다. 또한 블록체인의 특성상 위변조로부터 안전하다는 장점이 있다. 마지막으로, 제안하는 방법에서 노드에 저장되는 개인정보는 암호화하는 방법을 사용하여 타인의 정보를 볼 수 없도록 하는 기밀성을 제공할 수 있어 노출에 대한 안전성을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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