본 논문에서는 선형 위상 응답 특성을 갖고 쌍직교 웨이블릿 변환(biorthogonal wavelet transform)을 이용하여 영상을 다중 해상도롤 분해하고 분해된 부 밴드들을 최대 분할 이득(maximum classificatio gain)을 이용하여 분할하고 분할된 클래스 별로 최적 비트 할당을 통해 양자화 한 후, 컨텍스트 기반 비트 평면 부호화를 이용한 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 양자화 된 계수들에 대해 부호변환(shuffling)과정을 거쳐 비트 평면 부호화 시, sign 비트 평면을 제거하여 부호화 성능을 향상시키며, 컨텍스트(context)기반 비트 평면 부호화 시, 각각의 클래스 및 밴드별로 균일한(uniform)컨텍스트를 부여하지 않고 현재 비트 평면과 이전 비트 평면 사이의 상관도(correlation)를 측정하여 가장 큰 상관도를 갖는 방향으로 컨텍스트를 부여하여 보다 효율적인 부호화 성능을 얻는 방법으로 부호화를 통해 제안한 방법의 우수성을 입증하고자 한다.
본 연구는 영상에서 이진영상을 얻기위하여 최적의 임계값 결정을 영상에 나타난 물체의 형상정보를 근거로한 비트평면 패턴을 이용한 최적 임계화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원영상의 윤곽정보를 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두영역의 화소 밝기값의 평균값을 각 각 구하고 두 평균값 사이에서 임계값을 설정하는 전역 임계화 알고리즘이다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 표준영상을 가지고 N 개의 비트평면으로 분할 한 후, 비트평면에서 전체영상을 중복되지 않는 물체의 영역과 배경영역으로 나누어 영상의 밝기를 비교한후, 두 영역의 영상 밝기의 중간 값을 추하여 임계값으로 결정한 결과 전체영상의 밝기값 분포만을 분석한 결과 보다 원영상의 윤곽을 더 충실히 얻을 수 있었다.
본 논문은 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행함으로써 우수한 분할 성능을 얻을 수 있는 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들의 절대값을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로, 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정규화된 색차합 영상의 상위 6비트를 비트연산하여 Y/C 비트 평면합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 Y/C 비트 평면합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 정교한 분할 결과를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있다. 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성을 갖는 영상들에 전역적인 파라미터를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, Y/C 비트 평면합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
최근 무선 센서 네트워크 환경에서 대용량 멀티미디어 데이터에 대한 요구가 증가하면서 통신 대역폭 및 한정적인 에너지의 한계를 극복하기 위한 대안으로 데이터 분할 및 다중 경로 기법들이 제안되었다. 기존 기법들은 데이터 전송 시에 발생하는 부하의 분산을 통해 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 증명하였지만, 데이터의 효율적인 분할과 악의적인 공격에 의한 보안성 문제에 대해서 고려하지 않았다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비트평면 분할 기반의 보안성 있는 비-중첩 다중경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 멀티미디어 데이터를 비트평면 단위로 분할하여 다중 경로로 전송함으로써 기존의 키 기반의 암호화 기법을 사용하지 않고도 전체 네트워크에 대한 보안성을 향상 시켰다. 또한 경로 상 노드들의 잔여 에너지를 고려하여 데이터 전송을 수행함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율성을 향상시켰다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 노드의 생존율이 평균 50% 이상 향상되었고, 데이터가 노출되더라도 해당 패킷을 가지고 본래 이미지를 복구하는 것이 불가능하기 때문에 높은 보안성을 제공한다.
본 논문은 문서 분할, 웨이블릿 리프팅, 그리고 비트 평면 부호화에 기반한 문서 압축과 복원 시스템을 제시한다. 압축 과정에서 문자들의 모양을 유지하기 위하여 문서 분할을 사용한다. 웨이블릿 변환 방법으로는 웨이블릿 리프팅을 사용하며 웨이블릿 계수 값에 대하여 비트 평면을 구성하여 중요 서브블럭 단위로 압축을 수행한다. 중요 서브블록 부호화를 통하여 압축율을 높임과 동시에 압축속도 향상도 이룩하였다. 양자화로는 서브밴드 단위의 비 트 쉬프트 방법을 사용하였다. 웨이블릿 리프팅의 전단계로 색차변환, 부표본화를 수행하였으며, 서브블록 부호화의 전단계로 그레이코드 변환을 수행하였다. 여러 영상과 문서를 대 상으로 실험하여 시스템의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 직전 연구였던 비트 평면 분할과 디더링을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축에서의 한계점을 분석하고, 향상시킨 방법을 제시한다. 통합 신경망을 구축하는 방법에 대해 최근까지 시도되었던 방법들은 신경망을 구성하는 가중치(weight)나 층(layer)를 공유하거나 태스크 별로 구분하는 것들이 있다. 이와 같은 선상에서 본 연구는 더 작은 단위인 가중치의 비트 평면을 태스크 별로 할당하여 보다 효율적인 통합 신경망을 구축한다. 실험은 이미지 분류 문제에 대해 수행하였다. 대중적인 신경망 구조인 ResNet18 에 대해 적용한 결과 데이터셋 CIFAR10 과 CIFAR100 에서 이론적인 압축률 50%를 달성하면서 성능 저하가 거의 발견되지 않았다.
본 논문은 David Taubman의 JPEG2000 시스템보다 기능면에서 우수한 비트매트릭스 부호 방식의 정지영상 압축 시스템을 제안한다. 시스템은 서브블록 단위로 비트매트릭스를 구성하여 산술부호화를 수행하여 40 : 1 이상의 높은 정지영상 압축율을 보여주고 있다. 비트매트릭스 서브블록은 비트평면에 나타나는 비트들을 2${\times}$2 비트매트릭스로 파악하여 서브블록을 구성한 것이다. 산술부호기는 구성된 서브블록을 비트매트릭스 단위로 부호하여 압축한다. 시스템의 입력 모드는 분할(Segmentation) 모드와 ROI(Region Of Interest) 모드로 구성된다. 분할 모드는 입력 영상을 문자 부분과 배경 영상 부분으로 분할하여 입력할 수 있게 한다. ROI 모드는 입력 영상을 관심 영역과 그 밖의 영역으로 구분하여 입력할 수 있게 한다. 현재 시스템이 나타내는 높은 압축율은 다른 JPEG2000 시스템들과 충분히 비교할 수 있는 수준이다. 시스템은 그 밖에 그레이코딩를 수행하여 압축율을 향상시킨다.
최근에 제안된 VA-File[6]은 k-NN 질의 처리에서 아주 효율적이라고 알려져 있다. 제시된 방법은 분할된 데이터의 저장 효율성을 보장하지 못하기 때문에 각 차원에 할당된 비트의 수가 증가하면(비트수=3~5) 할수륵 거의 모든 데이터에 대하여 MBH를 생성하는 단점이 있다. k-NN 질의는 거의 모든 데이터를 순차 검색을 통한 일차적 가지제거작업을 한 후. 질의를 수행하기 위한 디스크 접근을 한다. 따라서, 질의를 수행하기 위한 디스크 접근 횟수는 다른 방법들에 비하여 거의 최적에 가까운 접근 횟수를 가지나 주 기억 장치에서 최소-힘을 이용하여 수행하는 일차적 가지 제거 작업의 오버 로더는 간과되었다. 우리는 기존에 알려진 재귀적으로 공간을 두개의 부 공간으로 분할하는 방법을 사용하여 VA-File 과 같은 디렉토리 자료구조를 구축하여 k-NN 실험을 하였다. 이러한 분할된 MBH의 정방형성을 선호하는 방법은 저장 효율성을 보장한다. 실제 데이터에 대한 실험에서 우리가 실험한 간단한 방법은 디스크 접근 시간 및 CPU 시간을 합한 전체 수행시간에서 VA-File에 비하여 최대 93% 정도의 성능 향상이 있다.
영상 데이터의 효과적인 암호화를 위하여 logistic 함수를 이용함 chaos 암호화 알고리즘을 구축하였다. 이 방식은 블록기반 암호화 기법에 비해 빠른 계산을 할 수가 있고 비밀 키로서 두 개의 초기 변수를 수신자에게 보내면 된다. 그렇지만 실수 연산을 하는 관계로 회수를 높여 암호의 안전성을 높이는 대신 행렬 기본 연산을 이용한 합성암호화 알고리즘을 구성하였다. 제안된 알고리즘에서는 송신자에게 logist 함수로부터 생성된 비밀 키와 이를 기반으로 만들어 진 반복 회수 키 열을 그대로 사용한다.
본 논문은 고품질 텍스트 압축 기능을 지원하는 우수한 정지영상 압축 시스템을 제안한다. 영상에서 텍스트 부분을 분리하여 압축을 수행함으로서 고품질의 텍스트 압축 기능을 지원한다. 시스템은 코드블록 단위로 적응 이진 산술부호화를 수행하여 48:1 이상의 높은 정지영상 압축률을 보여주고 있다. 코드블록은 비트평면을 구성하는 비트들을 서브블록 단위로 파악하여 산술부호에 적합한 코드블록을 구성한 것이다. 산술부호기는 구성된 코드블록을 문맥을 기반으로 압축한다. 시스템의 입력 모드는 분할(Segmentation) 모드와 ROI(Region Of Interest) 모드로 구성된다. 분할 모드는 입력 영상을 텍스트 부분과 배경 영상 부분으로 분할하여 입력할 수 있게 한다. ROI 모드는 입력 영상을 관심 영역과 그 밖의 영역으로 구분하여 입력할 수 있게 한다. 현재 시스템이 나타내는 텍스트 압축 기능과 높은 압축률은 다른 JPEG2000 시스템들과 충분히 비교할 수 있는 수준이다. 시스템은 그 밖에 그레이 코딩을 수행하여 압축률을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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