모자이크란 여러 가지 빛깔의 재료를 조각조각 붙여서 무늬나 영상을 만드는 기법을 말하며, 최근에는 디지털 이미징 기술의 발달로 인하여 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 기술들이 활용되고 있다. 본 논문에서는 적응적 타일링 및 블록 매칭을 통하여 포토 모자이크 영상을 만드는 컴퓨터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사진 데이터베이스의 생성 단계와 포토 모자이크 생성 단계로 구성된다. 사진 데이터베이스란 모자이크에 사용되는 사진(또는 타일)을 의미하며, 타일을 $4{\times}4$로 분할한 후에 각 영역의 RGB 평균값을 특징값으로 저장한다. 포토 모자이크 생성 단계는 입력 영상에 대하여 기 설정된 블록 크기로 분할한 후에 특징을 추출하는 과정, 인접한 블록들 사이의 유사도를 비교하여 병합하는 적응적 타일링 과정, 적응적 타일링을 통해 생성된 블록들을 사진 데이터베이스의 타일들과 유클리드 차이로 유사도를 비교하여 유사한 타일을 찾는 블록 매칭 과정 및 매칭된 타일의 명암값을 해당 블록의 명암값으로 교체하여 영상의 유사도를 높이는 밝기값 조정 과정으로 구성된다. 또한 인접 블록간 타일의 중복성을 최소화하는 기법을 적용하여 영상의 품질도 향상하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 안드레아 모자이크 소프트웨어와 비교하였고, 정량적인 분석 및 정성적인 분석에 있어서 제안한 알고리즘이 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 고성능 HEVC intra prediction을 위한 Angular 모드 결정 알고리즘을 제안한다. HEVC의 intra prediction은 공간적 중복성을 제거하기 위해 사용된다. Intra prediction은 총 35개의 모드를 가지며, $64{\times}64$에서 $4{\times}4$ 블록 크기까지 35개의 모드를 수행 후 최적의 cost를 갖는 블록 크기 및 모드를 결정한다. Intra prediction은 각 블록 크기마다 35개의 모드를 수행하기 때문에 높은 연산량과 연산시간을 가지고 있다. 제안하는 Angular 모드 결정 알고리즘은 원본영상의 간단한 픽셀차이를 가지고 Angular 모드 1개를 선택한다. 선택된 Angular 모드와 Planar 모드, DC 모드로 intra prediction을 수행하여 최적의 cost를 갖는 모드를 결정한다. 성능 평가 지표는 BD-PSNR과 BD-Bitrate를 사용하였으며, 제안하는 알고리즘과 HM-16.9를 비교한 결과 BD-PSNR은 평균 0.035 증가하였고, BD-Bitrate는 평균 0.623 감소했다. 또한, 인코딩 타임은 약 6.905% 감소하였다.
본 논문에서는 집적 영상을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 렌즈 어레이를 이용하여 획득되는 집적 영상은 3차원 영상을 기록하고 표현하는 기술 중에 하나이다. 3차원 영상의 복원은 각 요소영상의 해상도에 의해 많은 영향을 받음에 따라 효율적인 집적영상 압축은 매우 중요하다고 할 수 있다. 제안된 방법은 3D 이산 코사인 변환(3D-DCT)를 기반으로 하고 있다. 3D-DCT는 렌즈 어레이로 촬영된 인접 영상들 간의 교차 상관도를 이용하여 영상간 중복성을 줄여 압축 효율을 향상시킬 수 있는 방법이다. 제안방법은 인접 영상들 간의 교차 상관도를 고려하여, 동일 위치의 픽셀들로 $8{\times}8$ DCT블록을 재구성하여 3D-DCT를 수행한다. 제안 방법은 기존의 JPEG이나 기존의 3D-DCT를 이용한 방법과 비교해 더 좋은 성능을 보여준다.
본 논문에서는 H.263과 같은 MC-DCT방법을 사용하는 코덱에서 IDCT와 MC(Motion Compensation, 움직임보상)방법을 부분적으로 수정하여 제한된 비율의 축소영상을 디코딩 과정에서 직접 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 8$\times$8 DCT 블록에 대하여 약간의 연산을 가하여 k$\times$k IDCT를 수행하고, 시간적 중복성을 제거하는 과정에서 근사적 움직임벡터를 이용한 2k$\times$2k MC 를 수행하였다. 기존의 코덱을 사용하고 후처리로 축소를 하는 경우와 비교하였을 때에 추가적인 오버헤드가 매우 경미하고 디코딩 과정이 많이 축소되어 계산효율에 있어서 대략 32%의 개선된 실험결과를 얻었고, 화질저하 현상이 개선됨을 실험적으로 보였다.
압축센싱은 신호의 성긴 (Sparse) 성질을 활용하여 Nyquist 표본화율 보다 낮은 측정 율만으로도 신호의 완벽 복원이 가능하다는 측면에서 새로운 샘플링 기술로 주목 받고 있다. 블록기반의 압축센싱 기술을 사용하여 영상을 샘플링 하는 경우, 측정신호 영역에서도 공간 영역의 유사도가 보존되므로, 본 논문에서는 블록기반 압축센싱 기술을 사용하여 획득한 자연영상의 측정 신호에 대한 새로운 부호화 기술을 제안한다. 측정신호 간 유사성을 제거하기 위해 이산 웨이블릿 변환(DWT)을 적용한 후, 각 DWT 계수에 적절한 양자화를 수행한다. 이를 통해, 측정 신호 내의 중복성을 제거하고, 측정 신호의 비트 율 또한 절약할 수 있었다. 실험 결과, 기존의 블록기반 평활 Projected Landweber 알고리즘에 스칼라 양자화를 적용한 방법, DPCM 방법을 적용한 방법, 그리고 Multihypothesis 기반 블록기반 평활알고리즘에 DPCM을 적용한 방법과 비교할 때, 제안방법의 PSNR이 각각 최대 4dB, 0.9dB, 그리고 2.5dB 더 높은 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.
H.264/AVC는 공간적 중복성을 제거하기 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용하도록 설계되었다. 또한, 모드 정보의 전송을 위하여 이웃한 블록의 모드간의 높은 상관도를 사용한다. 모드를 표현할 때, 더 높은 확률을 가진 모드에 더 적은 비트가 할당되며, 이웃한 두 개 블록의 예측모드 간에 최소값을 취하여 예측함으로써 압축된다. 본 논문에서는, 몇 개의 테스트 비디오 시퀀스를 사용하여 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 모드에 따라서 발생하는 현재 블록의 예측모드에 대한 통계적 확률을 구하였다. 다음으로 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 예측모드의 모든 조합에 대하여 현재 블록에서 결정될 확률이 가장 높은 5개 모드를 후보 예측모드로 하여 테이블로 구성한다. 이 확률 테이블을 사용하여, 선택된 5개의 후보 모드들만 율-왜곡 최적화를 수행함으로써 부호화 과정을 고속화하고, 각각의 경우에서 가장 높은 발생 확률을 갖는 모드를 most probable mode로 사용하여 모드 정보를 줄임으로써 부호화 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 부호화 성능은 5개 후보 모드의 발생확률의 합이 90%, 85%, 80%이상인 경우에 대하여 JM14.2 대비 각각 1.17%, 1.50%, 1.19% 향상되었으며 부호화 속도는 18.46%, 27.97%, 36.03% 향상되었다.
움직임 추정은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 상관성을 이용하여 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 부호화에 있어서 중요한 역할을 한다. 그리고 서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색 패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 작은 크로스 탐색 패턴과 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다 이 방법은 작은 크로스 탐색 패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 블록 기반 경사 하강 탐색 기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 26-40% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 유전정보 DNA 표준 코드인 [UC;AG]를 64괘로 분석했다. 인간의 유전정보를 담고 있는 DNA는 인산과 당에 A(아데닌) C(시토신) G(구아닌) T(티민) 등 네 종류의 염기가 30억쌍 이어 붙여진 형태이다. DNA 표준 코드를 64괘로 나타내고, 이 코드를 Kronecker product를 이용하여 $16{\times}4$행렬로 나타냈다. 이 $16{\times}4$ 행렬은 이중나선의 중복성을 가지고 있으며, 이 중복성을 제거하면 RNA코드 $4{\times}4$ 행렬을 얻는다. $16{\times}4$행렬은 Kronecker product를 이용하여 소 행렬로 분해되었다. DNA 이중나선을 행렬로 표시하고 유전정보 괘 배열 코드를 분석하였으며 그 예를 예 5, 6에 나타냈다.
본 연구에서는 복합금융그룹의 부실위험을 그룹전체기반 측도로 측정하는 방법론을 비교하고 국내 복합금융그룹의 자료를 이용하여 실증분석한다. Joint Forum(2001a) 방법은 연결기준을 사용하여 그룹내 자본의 중복요소들을 상계한 후 필요자본 대비 자기자본비율을 구한다. 신BIS 규제자본 방법은 Vasicek(1987)의 점근적 단일위험 모형을 가정하여 자산의 전체기반 위험을 측정하고 연결기준을 사용하여 자본의 중복계상을 배제하여 측정한다. 개별 경제적 자본 방법은 개별 경제적 위험을 수준별로 합산하여 전체기반 경제적 자본을 빌딩블록 방식으로 합산한다. 경제적 자본 방법은 위험 측정시 겪게 되는 극단적 손실 문제와 결합분포의 비대칭성을 반영할 수 있는 방법을 측정시 포함시킬 수 있다. 국내 복합금융그룹의 자료를 이용하여 실증분석을 한 결과, 첫째, 개별 재무지표에서 복합금융그룹 소속회사들의 ROA, ROA 변동성 그리고 총자산 대비 자기자본비율이 우량한 것으로 나타났다. 특히 가장 비중이 큰 은행산업에서 위 개별 재무지표는 복합금융그룹 소속회사에서 우량하게 나타난다. 둘째, 그룹전체기반 위험자본 측도로서 필요자본 대비 자기자본 비율과 연결기준 BIS비율을 살펴본 결과 은행계열 금융그룹의 부실위험이 낮은 것으로 판단된다. 전체적으로 국내 복합금융그룹의 부실위험은 높지 않은 것으로 판단된다. 이상의 결과를 바탕으로 복합금융그룹에 대한 리스크상시감시방안에의 시사점을 살펴보면, 첫째, 복합금융그룹 소속 금융회사에 대한 리스크 평가시 그룹전체기반 부실위험평가를 반영하여 이를 측정할 필요가 있다. 둘째, 권역별로 통일된 리스크감시를 위해 권역별 자기자본규제의 형평성을 제고할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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