• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-82
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• 2009

본 논문에서는 인증되지 않은 불법 사용자로부터 얼굴, 지문 등의 생체정보의 유출을 막기 위한 은닉기법과 더불어 이러한 생체정보가 유출 되었더라도 이진 영상으로 표현되는 취급자 정보를 삽입하여 관리함으로서 책임소재를 파악학 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해, 생체인식 기법으로 널리 사용되고 있는 지문인식과 얼굴인식을 대상으로 각각이 워터마킹의 커버영상으로 사용되었을 경우의 인식론과 추출된 취급자 정보의 비트 에러율을 조사하여 생체인식 기법별로의 특성을 파악하는 실험을 수행하고 그 특성을 비교 분석하였다. 이러한 다양한 실험의 결과로부터 본 연구에서 제안된 방법이 생체정보의 보호를 위한 다양한 응용 분야에 적용될 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권8호
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• pp.610-618
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• 2003

테스터를 사용하는 테스트 방법이 매우 비싸고 동작속도에서의 테스트가 어려운 상황에서 BIST의 출현 은 이러한 난점을 해결하는 좋은 방법이다. 하지만, 이러한 BIST에도 해결해야 할 문제점들이 많다. 의사 무작위 테스트시 패턴 카운터와 비트 카운터의 역할이 단순히 카운팅만 하는데 한정되어 있으므로 이들 카운터를 패턴을 생성하는 역할에도 이용함으로써 BIST의 효율을 증대시키고자 한다. 새로운 BIST 구조는 LFSR이 아닌 카운터로 패턴을 생성하고 LFSR로 이의 동작을 무작위하게 또는 의도적으로 조정함으로써 다른 테스트 성능의 저하 없이 테스트 하드웨어를 축소하는 방법을 제안한다. 결정 테스트를 위한 하드웨어가 너무 크게 되는 단점을 해결하고자 본 논문에서의 실험은 실험결과에서 의사 무작위 테스트와 결정 테스트의 성능을 고장검출을, 테스트 시간과 하드웨어 관련 인자들로 표현한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.41-53
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• 1988

선도형은 디지털 영상의 형상과 특성을 표현하기에 가장 적합한 정보이므로 인식과 데이터 전송에 많이 사용되고 있다. 선도형의 부호화로는 8방향 체인코드가 가장 많이 사용되나. 보고에서는 선도형을 효율적으로 부호화하여 기존의 8방향 체인코드에 비해서 약 20% 정도의 데이터 압축 효과를 낼 수 있고 정확도를 요구하는 선도형의 부호화형식으로 사용될 수 있는 모드설정 체인부호화법을 새로이 제시하고 이것의 응용으로 선도형의 특징점이 될 수 있는 에지결정법을 제시한다. 이 부호화는 한 점의 8근방에 대하여 각 상한마다 기준모드를 설정하고, 이 기준모드에 3개의 방향코드를 할당하여 3비트로 하나의 선화소가 부호화되도록 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1567-1576
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• 1999

본 논문에서는 압축되어 있는 MPEG 비디오 시퀀스로부터 DCT의 AC 계수를 이용한 에지 영상을 구하여 급격한 장면의 전환을 검출하는 방법과 매크로블록 타입 정보를 이용하여 점진적 장면 전환인 디졸브(dissolve) 구간을 검출하는 기법을 제안하였다. 에지 추출에 기반한 장면 전환 검출 기법은 밝기의 변화에 덜 민감하며, AC 성분을 이용하면 DC 성분을 이용한 경우보다 원영상을 더욱 잘 표현하는 에지를 추출할 수 있으므로, 보다 정확한 장면 전환을 검출할 수 있다. 제안한 디졸브 검출 기법에서는 영상을 복원하지 않고, MPEG 비트스트림 내의 매크로블록 타입 정보로부터 계산된 인트라 매크로 블록의 개수를 이용하기 때문에 적은 계산량으로 디졸브를 검출할 수 있다. 제안한 장면 전환 검출 방법은 기존의 방법들에 비해서 성능이 우수함을 실험을 통해 입증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2629-2639
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• 1997

최근 초저속 전송 매체용 비디오 코딩 기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 블럭을 기반으로 하는 변환 코딩기법들은 비트율 제한으로 인해 블럭화 현상 등으로 화질 열화가 심하다. 본 논문에서는 초저속 전송 매체를 위하여 웨이브릿 변환과 다중해상도 움직임 추정 및 보상 기법을 이용하는 비디오 코딩 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 non-stationary 신호를 적응적으로 표현하며, 인간 시각 특성을 잘 반영하는 웨이브릿 변환을 사용한다. 웨이브릿 변환된 계수들은 움직임 추정 및 보상 후 예측 오차의 크기에 따라서 다양한 모드로 코딩된다. 이와 함께 일정한 화질을 유지하기 위하여 간단한 버퍼 제어 기법을 사용한다. 실험을 통하여 제안된 기법은 블럭화 현상이 줄어들며, 기존의 블럭을 기반으로 하는 변환 코딩 기법보다 복원 영상의 화질이 좋음을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.127-132
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• 2007

본 논문에서는 주어진 기수 ${\gamma}$ 표현법을 SPA에 안전하게 리코딩 하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘들은 기존의 것들과는 달리, Left-to-Right 리코딩이 가능하도록 구성되어져 있기 때문에 최상위 비트부터 스캔하면서 스칼라 곱셈을 계산하는 알고리즘과 연동이 되어 질 경우, 추가 메모리 없이 쉽게 구현된다는 장점이 있다. 따라서 Left-to-Right리코딩 기법들은 메모리의 제약을 받는 장비인 스마트 카드, 센서 노드에 적합하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.240-248
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• 2022

픽셀의 정보를 실숫값으로 표현하는 부동소수점 형식 이미지는 HDR 이미지 등에서 사용된다. 효율적인 중간값 필터 알고리즘에 관한 연구는 다양하게 이뤄졌지만 대부분 8비트 깊이 이하의 이미지에 적용할 수 있고 부동소수점 형식 이미지에 적용할 수 있는 알고리즘은 Gil과 Werman의 알고리즘을 비롯하여 제한적으로만 존재한다. 본 논문에서는 Gil과 Werman의 알고리즘을 개선한 Kim의 알고리즘을 다시 개선하여 부동소수점 형식 이미지에 대해 효율적으로 동작하는 중간값 필터 알고리즘을 제안한다. 반복적으로 사용되는 이진 탐색 트리에 대한 중복 작업을 줄이고 역인덱스를 적용하여 실험 결과 Kim 알고리즘보다 약 10% 수행시간이 향상됨을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1776-1785
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• 2015

인터넷을 이용하는 사용자의 관점이 호스트 중심에서 콘텐트 중심으로 변화하면서 콘텐트 중심 네트워크 (Content Centric Network, 이하 CCN)라는 새로운 패러다임이 소개되었다. 한편, 최근 비디오 스트리밍에 대한 수요가 급증하고 있으며 더 높은 사용자의 만족도를 위한 적응형 스트리밍이 소개되면서 많은 연구가 진행 중에 있다. 따라서 CCN에서도 사용자의 수요에 따라 적응형 스트리밍을 고려할 필요성이 있다. 하지만 CCN에서 기존의 네트워크 구조에서와 동일한 방식으로 적응형 비디오 스트리밍 서비스를 할 경우 CCN 라우터 내 캐시를 (CS) 충분히 활용하지 못한다는 한계점이 있으며 또한 단말의 달라지는 요구 사항을 캐시 활용에 반영할 수 없는 문제점도 있다. 따라서 본 논문에서는 정규표현식을 활용한 콘텐트 네이밍 방식을 적용하여 기존 적응형 스트리밍 비트레이트 선택 알고리즘의 캐시활용도를 높이면서도 CCN의 기본 프로토콜에 적합한 프레임워크를 제시하고, 단말의 상태에 따라 동적인 표현식 기술 전략 및 선택 알고리즘을 통하여 비디오 스트리밍 품질을 개선하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.25-35
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• 2020

최근 하드웨어 성능뿐 아니라 영상 처리 기술의 발달로 인해 다양한 분야에서 사용자에게 자유로운 시야각과 입체감을 제공하는 3차원 포인트를 다루는 기술에 관한 연구를 지속하고 있다. 3차원 포인트를 표현하는 형식 중 포인트 클라우드 기술은 포인트를 정밀하게 획득/표현할 수 있다는 장점으로 인해 다양한 분야에서 주목받고 있다. 하지만 하나의 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 표현하기 위해 수십, 수백만 개의 포인트가 필요하므로 기존의 2차원 콘텐츠보다 많은 양의 저장 공간을 요구한다는 단점이 존재한다. 이러한 이유로, 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 효율적으로 압축 및 저장하고, 사용자에게 전송하는 방안에 대해 계속 연구를 진행 중이다. 본 논문에서는 MPEG-I (Immersive) 그룹에서 제안한 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 부호화기를 통해 생성된 V-PCC 비트스트림을 MMT (MPEG Media Transport) 표준에서 정의한 MPU (Media Processing Unit)로 구성하는 방안을 제안한다. 또한, MMT 표준에서 정의한 시그널링 메시지를 확장하여 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 선별적 전송 방안을 위한 파라미터와 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 V-PCC에서 상정하는 품질 파라미터를 추가 정의한다. 마지막으로, 본 논문에서는 제안한 기술을 기반으로 검증 플랫폼의 설계/구현을 통해 결과를 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.383-394
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• 2018

본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술에 대해 살펴본다. 딥 러닝 기반의 이미지 압축 기술은 심층 신경망에 압축 대상 이미지를 입력하고 반복적 또는 일괄적 방식으로 은닉 벡터를 추출하여 부호화한다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해 심층 신경망은 복원 이미지의 화질은 높이면서 부호화된 은닉 벡터가 보다 적은 비트로 표현될 수 있도록 학습된다. 이러한 기술들은 특히 저 비트율에서 기존의 이미지 압축 기술에 비해 뛰어난 화질의 이미지를 생성할 수 있다. 한편, 딥 러닝 기반의 비디오 압축 기술은 압축 대상 비디오를 직접 입력하여 처리하기 보다는 기존 비디오 코덱의 압축 툴 성능을 개선하는 접근법을 취하고 있다. 본 논문에서 소개하는 심층 신경망 기술들은 최신 비디오 코덱의 인루프 필터를 대체하거나 추가적인 후처리 필터로 사용되어 복원 영상의 화질 개선을 통해 압축 효율을 향상시킨다. 마찬가지로, 화면 내 예측 및 부호화에 적용된 심층 신경망 기술들은 기존 화면 내 예측 툴과 함께 사용되어 예측 정확도를 높이거나 새로운 화면 내 부호화 과정을 추가함으로써 압축 효율을 향상 시킨다.