본 논문에서는 프레임 보간을 수행하여 영상 끌림 현상(motion blur)을 줄이기 위해 적용되는 프레임 차이 기반의 적응형 확장 블록을 이용한 움직임 추정을 제안한다. 제안된 방법은 상관도 높은 주변 블록의 픽셀 정보를 이용하여 움직임 추정을 수행하기 때문에 정확한 움직임 벡터를 추출할 수 있고, 프레임 차이를 이용하여 연산할 블록과 연산하지 않을 블록을 구분함으로써 연산량을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 시뮬레이션 결과를 통하여 기존외 방법들보다 적은 연산량으로 정확한 움직임 벡터를 찾는 것을 확인하였다.
영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.
현재 블록체인을 기반한 공개형 암호화폐(이하 암호화폐)는 각국의 경제정책으로 거래를 위한 통화로써 지위를 얻을 수 없지만, 일부 인터넷 사용자들의 각자 사정으로 인해 대체 통화 거래수단으로 사용되고 있다. 이런 추세로 근미래에는 이러한 암호화폐가 인터넷을 넘어 실생활에서도 사용될 수 있을 것으로 생각되지만, 현재 인터넷 네트워크 인프라가 빈약한 곳에서 암호화폐가 실생활에 사용하기 어려워 이에 대한 대비책 마련이 필요하다. 본 논문에서는 실생활에서도 암호화폐 사용을 활성화하려는 방법으로 무선 인터넷 네트워크 인프라를 저비용으로 쉽게 구축할 수 있는 LoRaWAN을 기반으로 한 암호화폐 결제 시스템을 설계하기 위한 기술적 방법을 LoRaWAN 표준을 근거로 제시한다.
낮은 프레임률을 가지는 동영상을 높은 프레임률 디스플레이 장치를 통해 재생하는 경우 프레임률 향상기법이 필요하다. 프레임 향상 기법은 연속된 원본 프레임 사이에 프레임을 보간함으로써 생성하며 이러한 프레임 보간방법은 크게 프레임 복사 기법과 움직임벡터 기반의 보간기법으로 나뉜다. 프레임 복사 기법은 단순히 보간하고자 하는 프레임의 이전 또는 이후 프레임을 복사하는 기법으로 매우 낮은 복잡도를 가지지만 저키현상이 발생하는 단점이 있다. 움직임 벡터 추정 및 보상을 통한 프레임 보간기법은 다시 화소단위의 방법과 블록단위의 움직임 추정 방법으로 나눌 수 있다. 화소기반의 경우 영역별 다른 보간 방법을 사용하여 보간을 수행하며 높은 복잡도를 가지는 단점이 있다. 블록기반 방법은 상대적으로 낮은 복잡도를 가지지만 블록킹현상이 발생한다는 단점을 가진다. 제안하는 방법은 블록단위의 움직임 추정 기반 프레임률 향상기법으로 프레임내 움직임의 선형성을 이용하여 움직임을 추정한다. 이 과정에서 보간하고자 하는 프레임 이전 두 프레임과 이후 한 프레임을 사용하여 움직임 추정 및 보상을 수행함으로써 프레임을 보간하다. 실험결과 제안한 알고리즘은 객관적 화질 측면에서 이전의 다른 방법과 비교하여 높은 성능을 보이고 특히 해상도가 높은 경우 더욱 우수한 성능을 가지는 것으로 나타났으며 주관적 화질 또한 상대적으로 우수한 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 낮은 대역폭의 무선 네트워크상에서 MPEG 스트리밍을 위한 방법으로, DCT 계수의 제거에 기반한 QoS 필터링 방법과 매크로 블록상의 움직임 벡터와 인트라 블록의 비율을 고려한 영상분식을 통하여 분석된 내용에 가장 알맞는 필터의 선택과 필터의 적용 수준을 네트워크의 상태에 따라 결정하여 대역폭을 만족시킬 수 있는 비트레이트의 조절로서 원활한 스트리밍을 가능하게 하며 영상분석을 통하여 영상의 품질을 높여 고품질의 영상 멀티미디어 서비스와 최소한의 부하를 줄 수 있는 설계로서 서버운용시 과효율을 놀일 수 있도록 한다.
MPEG-4 비디오에서 움직임 적응 인트라 리프레쉬 (MAIR)는 움직임 영역을 인트라로 부호화하는 방식으로 에러의 전파를 방지한다. 움직임 영역은 이전 매크로블록과 현재 매크로블록의 영상 차이를 이용하여 결정하게 된다. AIR의 효과적인 설계는 최대 리프레쉬 시간을 줄이고 에러에 취약한 매크로블록을 예측하는 것이다. 그러나 MAIR은 인트라로 코딩할 필요성이 낮은 매크로블록도 인트라로 코딩한다. 제안한 비트율 기반의 AIR은 한 VOP에서 매크로블록 단위로 비트량을 비교하여 AIR을 수행한다. 이 방법을 사용하면 최대 리프레쉬 시간을 줄임과 동시에 에러에 취약한 매크로블록을 효율적으로 예측하여 기존의 MAIR보다 향상된 성능을 발휘한다.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 사용하는 정수형 변환을 $4{\times}4$ 블록 단위로 적용하고 인접 네 개의 $4{\times}4$ 블록의 같은 주파수 위치의 계수값을 모아서 추가로 $4{\times}1$ 블록 단위로 1차원 변환하는 3차원 변환(3DT : Dimensional Transform)을 기반으로 부호화 방법을 통합한 환경인 3DTE(3DT Environment)를 제안한다. 제안하는 방법에서 사용하는 변환인 3DT는 H.264/AVC가 가지는 예측오차를 유지하면서 인접블록 간에 남아있을 공간적 중복도를 추가로 줄일 수 있고 이와 같은 특성에 적합한 방법을 적용하였다. 본 논문의 실험에서 제안하는 방법은 JM11.0과 비교 실험했을 때 대표적인 시험 시퀀스에 대하여 High profile 환경에서 평균적으로 약 3.58% 정도의 비트율 절감을 얻었다. 특히 HD급과 같이 해상도가 높은 영상에서 평균 약 5.40% 정도의 높은 비트율 절감을 보였다.
본 논문은 H.264/AVC에서 부호화 효율 개선을 위한 매크로 블록 기반의 적응 보간 필터 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양한 방향의 움직임을 세밀하게 보상하는 9가지 분리 가능한 2차원 보간 필터들을 적용한다. 그리고 매크로 블록이 부호화되기 위한 비트율과 왜곡을 고려한 최적의 비용 함수를 정의하고 정의된 비용 함수를 최소화시키는 필터를 매크로 블록 당 적응적으로 선택한다. 실험 결과, 다양한 표준 $QCIF(176{\times}144)/CIF(352{\times}288)$ 동영상 테스트 시퀀스들에 대해서 제안 방법이 기존 방법들에 비하여 항상 우수한 부호화 효율을 지니고 있으며 H.264/AVC 보다 평균 6.25%(참조 영상 프레임: 1개), 3.46%(참조 영상 프레임: 5개)의 비트율이 절감된다.
본 논문에서는 파일에 결함을 주입하는 기법을 이용하여 보안 테스팅(security testing)을 수행하는 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 파일 내의 여러 필드(field)들을 묶어 블록(block)으로 처리하는 파일 포맷을 대상으로 필드를 고려하여 결함 주입 기법을 수행함으로써 소프트웨어의 취약점을 발견한다. 해당 방법론은 파일 데이터의 변경으로 발생할 수 있는 메모리 처리 관련 취약점에 초점을 맞추고 있다. 파일에 결함을 주입할 때 필드를 고려하면 파일을 파싱하는 과정에서 발생할 수 있는 파일 포맷 불일치의 에러 처리를 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 블록으로 처리하는 파일 포맷 중 대표적인 파일 포맷인 이미지 파일에 대해 해당 방법론을 적용하였다. 이와 함께 이미지 파일에 대해 자동으로 결함을 주입할 수 있는 도구인 ImageDigger를 구현하였다. ImageDigger를 이용하여 WMF, EMF 이미지 파일 포맷에 대해 결함 주입을 수행하였으며 10종류의 서비스 거부 취약점을 발견하여 원인을 분석하였다. 해당 방법론은 블록을 기반으로 파일을 처리하는 대표적인 파일 포맷인 MS Office와 이외의 파일 포맷에 대해서도 적용 가능하다.
지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템의 구축에 매우 중요하다. 하지만 지문영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 달라지기 때문에 지문인식 시스템에서의 영상 전처리 과정은 시스템의 성능에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 지문영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록 방향성 차, 방향성 변화도, 융선과 골의 두께 비율 등의 5가지 특징을 추출하고 계층적 클러스터링 알고리즘으로 클러스터링하여 영상의 품질 특성을 분석한 후 습성(oily), 보통(neutral), 건성(dry)의 특성에 적합하게 영상을 개선하는 지식기반 전처리 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이타를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링 기법이 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 방법의 성능 평가를 위해 품질 지수와 블록 방향성 차이를 측정하여 일반적인 전처리 방법보다 지식기반 전처리 방법이 품질 지수와 블록 방향성 차이를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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