최근 SW 교육의 관심이 증대되고 프로그래밍 교육이 대학 학부교육의 주요한 부분으로 인식되고 있다. 특히 프로그래밍 입문 도구로서 블록 기반 프로그래밍 도구가 널리 사용되고 있으며 프로그래밍 입문자에게 기존 프로그래밍 언어와 비교하여 매우 다양한 장점들을 제공하고 있다. 한편 블록기반 프로그래밍 도구로 작성된 코드가 스크립트 언어일 경우 스크립트의 품질과 수준을 정교하게 측정하기 위해서는 상당한 노력을 기울어야 한다. 따라서 블록기반 프로그래밍 코드의 품질측정과 관련된 대부분의 연구는 단순히 프로그래밍 개념과 연관된 블록의 사용개수를 정량화하여 스크립트의 수준을 평가하고 있다. 그 결과 기존연구의 기법으로는 취약수준을 측정하거나 스크립트에 명시되지 않는 프로그래밍 개념에 대한 평가가 어렵다. 본 연구는 블록기반 프로그래밍 스크립트의 품질측정 및 취약수준 분석이 가능한 프레임워크를 제안한다. 프레임워크에서는 블록기반 프로그래밍 언어들이 내포한 다양한 프로그래밍 개념을 구조화한 평가 매트릭스를 구축하고 동 지표를 기반으로 스크립트의 품질 측정과 항목별 취약점 개선에 따른 수준향상 모델을 제안함으로써 개인별 수준진단 및 향후 개선 가능한 목표수준을 예측할 수 있도록 하였다.
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.
본 논문에서는 스테레오 영상 압축 시 흔히 사용되는 블록 정합 기법의 문제점인 블록화 에러를 줄일 수 있는 객체기반 블록 정합 기법(object based block matching algorithm : OBMA)을 제안한다. 제안된 OBMA 기법에서는 영상의 경계 정보(edge map)를 추출한 후 블록내의 경계선 정보의 유무를 가지고 영상을 각각의 객체로 나누어 객체별로 변이를 예측함으로써 기존 블록정합 기법에서 발생하던 경계부분에서의 블록화 에러를 줄일 수 있었다. 모의 실험 결과 기존의 블록 정합(block matching) 기법보다 주관적 영상 품질은 현저히 개선하면서도 유사한 성능의 PSNR을 유지할 수 있었다.
고객의 통신 니즈가 다양해지고 통신 인프라가 대용량, 고속화 되고 단말이 지능화됨에 따라 이를 기반으로 IPTV의 셋탑, 컴퓨터 모니터, 이동통신 핸드폰이 이르기 까지 다양한 화면 사이즈의 단말을 통하여 서비스를 제공하고 있다. 이를 위해 원영상을 화면의 크기에 적합하게 크기를 변환하는 영상 리사이징 기술을 이용하게 되며, 그 방식은 DCT 방식과 공간 방식으로 나눌 수 있다. DCT방식은 원영상의 고주파 영역의 조정하여 크기를 변화하는 방식으로 열화는 최소화되나 DCT 변환을 위한 계산량이 많고 고정 크기 블록을 사용하므로 유연성이 떨어진다. 공간영역은 객관적인 평가에서 품질이 열화되더라도 시각적으로 눈에 민감한 영역의 변화를 최소화하는 것이다. 본 논문은 인간시각시스템을 기반으로 눈의 민간도가 높은 망막 이심율이 작은 영역에서는 DCT블록의 크기를 변화를 최소화시키고 망막이심율이 큰 영역에서는 블록의 변화를 크게 하는 가변 블록방식을 제안한다. 이를 통해 우수한 영상 품질을 확보하면서도 시각적으로 뛰어난 리사이징 영상을 얻을 수 있다.
지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템 구축에 매우 중요하다. 하지만 입력영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 좌우되기 때문에 영상 전처리 과정이 필요하다. 대부분의 품질평가 연구들이 매우 낮은 품질의 영상 제거나 제안하는 방법의 성능평가를 위해 진행되었다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록방향성차, 방향성 변화도, 융선과 골 두께 비율 등 5가지 특징을 추출하여 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상특성을 분석 후, oily/neutral/dry 특성에 적합하게 영상을 개선하는 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이터를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링을 통해 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 적응적 전처리 방법이 성능평가를 위해 측정한 quality index와 블록방향성차를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실시간 멀티미디어 스트림 서비스에서 발생하는 비디오 품질 저하 요인에 따른 비디오 품질 측정 방법을 제안한다. 비디오 품질 저하에는 대표적으로 비디오 압축과 네트워크의 상태에 의해 발생한다. 본 논문에서는 비디오 압축에 의하여 생기는 화질 저하를 측정하기 위하여 공간 도메인에서 블록킹 왜곡에 대한 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 블록 경계 강도는 $8{\times}8$ 블록 경계에서 픽셀간의 변화와 경계를 제외한 주변영역에서 픽셀 사이의 변화에 대한 비율로 나타내었다. 반면, 움직임이 부자연스러운 동영상은 지터 및 지연 요소와 같은 네트워크 전송능력의 악화로 인해 비디오 품질 저하가 나타난다. 본 논문에서 제안하는 시간적 저키니스는 연속된 프레임의 대응되는 픽셀간의 밝기 값 차이에 대한 평균과 현재 프레임과 이전 프레임의 재생시간 간격의 평균 및 분산을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 비디오 압축에 의한 품질 측정 방법인 블록 경계 강도와 네트워크에 의한 품질 측정 방법인 시간적 저키니스를 통합하여 비디오의 종합적 품질을 평가하는 Perceptual Video Quality Metric (PVQM)을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 사람이 직접 비디오 품질을 평가하는 Difference of Mean Opinion Score (DMOS)와 제안한 알고리즘을 비교 평가하였다. 그 결과 제안한 PVQM의 결과와 인간 시각에 의하여 평가된 DMOS가 근사함을 확인하였다.
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.
무선 환경에서의 패킷 손실은 비디오 통신과정에서 심각한 비디오 품질 저하를 초래한다. 이 논문에서는 블록의 신뢰도와 블록 경계면 매칭을 기반으로 한 비디오 에러 은닉 기술에 대해서 제안한다. 손실된 블록의 모션 정보를 참조 프레임의 동일한 위치에 존재하는 블록의 모션 정보를 복사하여 사용함으로써 임시로 손실된 블록의 잡음을 은닉하고, 블록의 신뢰도를 기준으로 블록의 신뢰도가 낮은 경우에는 추가적으로 블록의 경계면 매칭을 이용하여 모션 벡터를 재탐색하여 잡음 은닉에 대한 정확도를 높이도록 하였다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 패킷 손실 환경에서 우수한 에러 은닉 성능을 보임을 확인하였다.
셀룰러 시스템에서 음성제어 웹 브라우징 혹은 음성제어 주식거래 같은 특별한 음성제어 응용서비스 (VCS: voice control application services)를 채택할 때, 적당한 VCS의 서비스 등급을 유지하기 위해서 OVS (ordinary voice communications service)에 요구되는 채널품질보다 더 좋은 채널품질이 필요하다. 무선정체 (air congestion)를 피하기 위해서, 수신기의 잡음레벨이 정해진 임계값보다 더 높지 않거나 기지국의 다른 호가 모든 채널 처리자원 (channel-processing resource)을 점유하지 않았다면, 호는 보통 수락되어진다. 잡음 레벨의 임계값은 음성통화 서비스의 배경잡음레벨을 포함하여 보통 10 ㏈ 정도이다. 기지국이 OVS 호 처리방법으로 VCS의 호를 수락할 때, OVS와 VCS 호의 일부분이 같은 확률로 채널을 점유하지 못하고 블록킹 되어진다. 만일 같은 임계값 10㏈가 사용되면, 수락되어진 VCS의 호는 나쁜 채널품질에 노출이 되고 강제로 블록킹 되어진다. 사용자의 관점에서 진행증인 호의 강제종료는 새로운 호를 블록킹 하는 것보다 더 바람직하지 못하다. 한편으로 VCS을 위한 낮은 임계값을 사용한다면, VCS의 블록킹 확률은 OVS의 블록킹 확률보다 더 높아지게 된다. 이 논문에서는, 블록킹 확률을 줄이고 적당한 채널 품질을 유지하기 위해서 VCS에 우선순위를 주는 호 수락 정책을 제안한다.
온라인 지문 인식 시스템에서는 주변 환경, 사용자의 지문 상태 및 입력 방법에 따라 다양한 품질의 지문이 입력된다. 따라서 지문 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는, 입력된 지문 영상을 이용하여 본인과 타인간의 변별력을 높이는 연구뿐만 아니라 다양한 품질의 지문 영상들 중에서 품질이 좋은 지문 영상을 선택하여 이를 인식에 사용하는 연구도 병행이 되어야 한다. 하지만 대부분의 기존 연구에서는 지문의 지역적인 품질만을 측정하였기 때문에 한 장의 지문영상의 품질에 대한 예측은 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 획득된 지문 영상의 품질을 판단하기 위해서 지역적인 지문 품질 측정과 이를 통한 전역적 지문 품질 측정 방볍을 제안하였다. 지역적인 지문 품질 평가에서는 각 지문 블록에서 그레디언트(Gradient)의 확률 밀도 함수(Probability Density Function)의 형태를 측정하여 블록 별 품질 값을 예측하였고, 이를 기반으로 전역적인 품질 평가에서는 신경망(Neural network)올 사용하여 지문 영상 전체를 평가함으로써 입력된 영상의 사용 여부를 판단하였다. FVC2002 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 제안한 전역적 방법을 사용하였을 때 NFIQ(NIST Fingerprint Image Quality)의 방법보다 정합 예측 성능이 높게 나타난 것올 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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