• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.25-27
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• 2011

본 논문에서는 이미지 블록의 평균 픽셀 값 특성을 양자화 인덱스 변조 기법에 적용하여 이미지 포맷변환에 강인한 정보은닉 기법을 제안한다. 포맷변환에 강인한 이미지 속성은 정규화된 픽셀 히스토그램에 기반하여 분석되며, 그 중 평균 픽셀 값을 통해 정보은닉 알고리즘이 구성된다. 평균 픽셀 값을 양자화 인덱스 변조기법에 적용하기 위한 방안으로 DCT 계수를 정규화 하는 방법이 선택되며, 추출 성공률을 높이기 위해 오류정정부호가 사용된다. 따라서 본 논문의 알고리즘을 통해 결합 이미지가 압축, 사이즈 변화 등의 과정을 거치게 될 경우 발생하는 문제점을 극복할 수 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.325-328
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• 2000

텍스쳐 분석은 장면 분할, 물체 인식, 모양과 깊이 인식 등의 많은 영상 처리 분야에서 중요한 기술 중의 하나이다. 그러나 실영상에 포함된 다양한 텍스쳐 성분에 대해서 보편적으로 적용 가능한 효율적인 방법들에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 텍스쳐 인식을 위해서 비교사 학습 방법에 기반 한 효율적인 텍스쳐 분석 기법을 제안한다. 제안된 방법은 텍스쳐 영상이 지닌 방향특징 정보로서 각(angle)과 강도(power)를 추출하여 자기 조직화 신경회로망에 의해서 블록기반으로 군집화(clustering)된다. 비교사적 군집 결과는 통합(merging)과 불림(dilation) 과정을 통해서 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 분할을 수행한다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 적용한 후 그 유효성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.877-880
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• 2013

정보시스템의 기반이 되는 관계형 데이터베이스에서는 데이터의 양에 따라 성능 차이가 발생한다. 데이터베이스에 관한 여러 가지 기능에 대한 이해가 부족하여 많은 성능 저하 문제를 유발하는데, 그중에 조인 성능문제가 큰 비중을 차지하고 있다. 아주 드문 경우가 아니라면 대부분의 데이터 처리는 하나 이상의 테이블이 필요하기 때문이다. 조인을 정확하게 사용하면 성능 개선에 큰 이점을 가져 올 수 있다. 본 연구는 관계형 데이터베이스 기반의 가장 기본적인 조인방식인 Nested Loops Join 방식을 효율적으로 수행하기 위한 조인순서 선정 및 인덱스 구성에 관한 연구를 하였다. 연구 결과를 평가하기 위해서 SQL Trace을 추출한 후 성능을 비교함으로써 선정된 조인순서가 효율적인 것을 입증하였다. 또한 기존의 응답시간을 기준으로 성능평가방법보다 액세스한 데이터 블록 수를 기준으로 한 성능 평가방법이 더 근본적으로 조인 성능을 개선할 수 있음을 증명하였다. 차후에는 더 복잡한 조인 형태 및 다른 조인방식의 성능개선 방법에 관한 연구를 진행할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.429-437
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• 2017

2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 또한 비디오에서 추출할 수 있는 모션정보를 활용하여 모션 깊이맵을 얻기도 한다. 본 논문에서는 기존의 블록기반 모션예측, 광유 등의 모션 추출 방식이 아닌 운동 히스토리 영상(Motion History Image)를 활용하여 모션 깊이맵을 얻는 새로운 방법을 제안하고 실제 활용 가능성을 조사한다. 실험에서는 제안한 방법을 다양한 운동 유형을 가지는 8개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 생성된 모션 깊이맵의 정성적 평가 및 수행 속도의 비교를 통하여 MHI 기반 깊이맵의 실제 적용이 적합함을 증명하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.162-170
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• 2013

최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.181-188
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• 2007

본 논문에서는 동영상 압축 기술인 MPEG-4 Part 10 H.264/AVC의 main profile에서 사용되는 엔트로피 코더인 CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coder)을 이용하여 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 워터마크 삽입을 위한 블록과 계수는 CABAC의 주변 블록 및 주변 계수와의 관계에서 추출된 컨텍스트(context)를 기반으로 선정한다. 이렇게 선별된 계수는 그 절대값과 삽입할 워터마크에 따라 원 계수를 그대로 유지하거나 LSB(Least Significant Bit) 만을 치환하는 방법으로 워터마크를 삽입한다. 따라서 공격자가 워터마크 삽입위치를 판별하기 어렵고, DC계수에 인접 계수들에 워터마크를 삽입함으로써 그 강인성(Robustness)을 만족할 수 있다. 여러 종류 및 강도의 공격을 가한 후 워터마크를 추출했을 때 최대 에러율이 5% 정도로 높은 강인성을 보였다. 또한 제안한 알고리즘은 CABAC 엔트로피 코딩 과정에서 컨텍스트 추출과정 및 이진화과정 수행 중에 워터마크를 삽입하므로, 하드웨어 구현을 고려했을 시에 워터마크 삽입을 위한 위치선정 및 계수선정에 필요한 별도의 연산 과정이 매우 적은 것이 특징이다. 따라서 이 방법은 비디오를 획득한 후 곧바로 압축하여야 하는 응용분야에서 매우 유용하게 사용될 것이라 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1C호
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• pp.92-101
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• 2004

논문에서는 MPEG-4(Moving Picture Expert Group-4) 객체기반 부호화를 위하여 영상에서 실 시간적으로 변화영역(객체)을 추출하는 알고리즘에 대하여 제안한다. 기존의 객체 분리방법 들은 Off-Line 방법으로 객체를분리하므로 실시간 처리를 필요로 하는 영상전화나 영상회의 시스템에서는 사용할 수 없었다. 그리고 또 MPEG-4표준의 버전1에서 권장하는 객체분할 방식인 공간적인 분할(Spatial Segmentation)방법과 시간적인 분할(Temporal Segmentation)방법은 픽셀단위로 연산을 하므로 연산의 복잡도가 높아서 실시간 영상전송에 어렵다. 그러나 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 연산단위를 픽셀단위로 연산하는 것이 아니라 매크로블록 단위로 연산이 이루어지므로 실시간 전송을 가능케 한다. 그러나MPEG-4권고 안에서 제시한 알고리즘처럼 이 번에 제안한 알고리즘도 한 영상에서 여러 개의 객체를 추출하는 것이 이루어지지 않았다. 그리고 전체 시스템 구성을 보면 크게 부호기와 복호기로 나누어지고 부호기에 본 논문에서 제안한 실시간 객체추출 알고리즘이 전처리 단으로 삽입되어 구현되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제5권4호
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• pp.257-263
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• 2004

본 논문은 객체 기반 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우산 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정합을 수행한다. 이후, 선택된 각 샘플점의 변위에 의한 평면의 방정식을 이용하여 내부 변위들을 보간한다. 제안된 방법에 따르면, 샘플점에서 얻어진 변위 값을 영역내부로 전파시킴으로써 깊이 추정이 단지 특징점들에서만 국한되는 특징 기반 기법의 문제점을 해결할 수 있으며, 또한 분할영역의 외곽선에서 샘플점을 추출함으로써 단순 영역에서의 깊이 추정이 모호하게 되는 영역기반 기법의 문제점을 효과적으로 억제시킬 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.15-22
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• 2020

본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.77-84
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• 2024

지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.