H.264/AVC 표준은 이전의 압축 표준들에 비하여 높은 부호화 성능을 얻었지만 코덱의 복잡도도 동시에 증가하였다. 또한 최근에 VCEG에서 개발 중인 KTA 소프트웨어의 다양한 기술들은 코덱의 복잡도를 더욱 가중시키고 있다. 특히, 움직임 보상을 위한 적응적 보간 필터 기술은 부호화 효율에만 초점을 두고 개발되었기 때문에 표준 필터에 비하여 2배 이상 높은 복잡도를 가진다. 이에 본 논문에서는 부호화 성능 및 복호화 속도를 향상하는 저 복잡도의 보간 필터 뱅크를 제안하였다. 부호화 효율을 위한 적응적 보간 필터와 저 복잡도 복호화를 위한 고정된 단순 필터를 필터 뱅크로 구성하고, 매크로블록 단위 또는 프레임 단위로 최적의 보간 필터를 선택하여 움직임 보상 수행하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 KTA에서 제안되었던 적응적 보간 필터 대비 유사한 부호화 효율을 가지며, 디코더 전체 속도의 약 12% 감소를 얻었다.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 국내의 관심이 높아지고 있다. 이에 본 논문은 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문 소프트웨어와 하드웨어 시스템을 개발하였다. 광학 부문으로부터 나오는 영상 을 이용하여 전자 부문 시스템에서 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려 줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 잠재적으로 크게 줄일 수 있을 것이다. 전자 부문 시스템은 소프트웨어와 하드웨어의 두 부분으로 나뉘어 개발되었는데, 소프트웨어 부분은 형태학적 필터링과 그레이 레벨의 신호 강조 기술 등을 이용하여 행해짐으로써, 보다 향상된 굴절력 치수를 도출할 수 있게 개발하였고, 하드웨어 부분은 기존의 시스템들과 동일한 기능을 수행함과 동시에 하드웨어의 변경 없이도 소프트웨어의 변경을 자유롭게 행할 수 있도록 구성하여 개발기간을 크게 줄일 수 있고 나아가 응용 확장 등도 용이하다는 장점을 가지게 되었다. 그리하여 전자 부문 시스템은 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
멀티미디어 포렌식 분야에서 영상을 촬영한 카메라 모델 판별을 위한 연구가 지속되어 왔다. 점점 고도화되는 범죄 중에 불법 촬영 등의 범죄는 카메라가 소형화됨에 따라 피해자가 알아차리기 어렵기 때문에 높은 범죄 발생 건수를 차지하고 있다. 따라서 특정 영상이 어느 카메라로 촬영되었는지를 특정할 수 있는 기술이 사용된다면 범죄자가 자신의 범죄 행위를 부정할 때, 범죄 혐의를 입증할 증거로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 영상을 촬영한 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 4개의 컨볼루션 계층과 2개의 전연결 계층으로 구성되었으며, 데이터 전처리를 위한 필터로 High Pass Filter를 사용하였다. 제안한 모델의 성능 검증을 위하여 Dresden Image Database를 활용하였고, 데이터셋은 순차분할 방식을 적용하여 생성하였다. 제안하는 모델을 3 계층 모델과 GLCM 적용 모델 등 기존 연구들과 비교 분석을 수행하여 우수성을 보였고, 최신 연구 결과에서 제시하는 수준의 98% 정확도를 달성하였다.
온라인 서비스의 발달로 악성 댓글의 파급력이 커져 사이버 폭력 피해가 극심해지고 있다. 이를 방지하기 위해 금칙어 기반 필터링, 신고제도 등 다양한 방법이 사용되고 있지만 악성 댓글을 완벽하게 근절하기는 어렵다. 본 연구는 딥러닝을 사용하여 악성 댓글의 분류의 정확도를 높이고 욕설에 해당하는 부분을 모자이크처리 처리하는 것을 목적으로 진행되었다. 정확도를 높이기 위해 컨볼루션의 층수, 필터 수를 다르게 설정하여 두 가지 모델링을 진행하여 비교하였고, 데이터 세트의 90%를 훈련 데이터로, 10%를 테스트 데이터로 사용한 결과 최종 88%의 정확도를 도출해 낼 수 있었다. 또한 Grad-CAM을 사용하여 모델이 댓글의 어느 부분을 결과에 반영하였는지 표시하여 욕설 위치 정보를 출력하였다. 단순 금칙어 기반으로 댓글을 분류한 정확도는 56%이지만, 컨볼루션 신경망에 의한 분류 정확도가 88%인 것과 비교하면 딥러닝 모델로 악성 댓글의 욕설을 처리하는 것이 더 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
기업과 개인 여러 방면에서 오픈소스 SW의 사용과 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있다. 그러나 사용자를 위한 소프트웨어 서비스인 소프트웨어 평가, 추천, 필터링들의 기반 연구인 소프트웨어 분류에 대해서 오픈소스 SW의 특성에 맞게 유연하게 대처하지 못하고 고정된 분류 체계를 사용하고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 SW를 대상으로 분류에 대한 조사와 새로운 오픈소스 SW 범주에 대해서 유연하게 대처할 수 있는 머신러닝 기반의 오픈소스 카테고리 분류 모델에 대해 제안한다.
본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding) SAO (Sample Adaptive Offset)의 병렬화 성능을 비교한다. HEVC 의 참조 소프트웨어인 HM-10.0 에서는 SAO 수행 과정의 연산량 및 메모리 접근을 최소화하고 카테고리 계산 과정에서 SAO 수행 전의 픽셀값을 사용하기 위해서 라인 버퍼를 사용한다. 그러나 이러한 라인버퍼의 사용은 SAO 에 대해 데이터-레벨의 병렬화를 적용하기 어렵게 만드는 주요 요인이다. 본 논문에서는 HEVC 디블록킹 필터가 적용된 픽쳐를 추가 메모리에 복사하는 구현 방식과 HM-10.0 의 SAO 구현 방식 각각에 대해 데이터-레벨 병렬화를 적용하고 각각의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, HEVC 디블록킹 필터가 적용된 픽쳐를 추가 메모리에 복사하는 구현 방식은 데이터-레벨 병렬화의 구현은 쉽지만, 디블록킹 필터링 된 픽쳐를 추가 메모리에 복사하는 부분 때문에 HM-10.0 기반의 병렬화보다 복호화 성능이 저하될 수 있음을 확인하였다. 이에 반해 CTU 의 행 단위로 병렬 수행될 영역을 분할하는 방식은 구현의 용이성과 병렬화 성능을 동시에 얻을 수 있음을 확인하였다.
최근 WAP(Wireless Application Protocol)을 이용한 무선 인터넷 사용에 대한 관심이 높아지고 있다. WAP은 무선환경에 적합하도록 설계되어 있으며, 유선 인터넷과 비슷한 구조를 가지고 있다. 그러나 기존의 인터넷이 HTML 문서 형태로 정보를 저장하고 있는데 비해서, WAP에서는 WML(Wireless Markup Language) 문서 형태로 정보가 저장되어야 한다. 따라서 HTML 문서를 WML 문서로 자동 변환해 주는 소프트웨어가 필요하며, 본 연구에서는 이러한 역할을 하는 HTML 필터(filler)를 개발한다. 즉, 본 논문에서는 WML의 구성 및 특징에 대해서 알아보고, HTML 필터의 설계, 구현 및 작동결과에 대하여 설명한다.
시계열 분석 소프트웨어로 국내에서도 많이 사용되는 X-13-ARIMA에서 제공하고 있는 계절이동평균필터($3{\times}3$, $3{\times}5$, $3{\times}9$, $3{\times}15$)가 외국과 다르게 불규칙한 변동이 많고 다양한 변동이 존재하는 한국의 경제 시계열에 적합한가라는 의문 속에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 최근에 개발된 새로운 계절이동평균필터($3{\times}7$, $3{\times}11$)를 소개한다. 또한, 새롭게 작성된 계절이동평균필터를 국내의 경제 시계열에 적용하여 그 적합성과 안정성을 비교한 결과, 일부 시계열에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 발견되었다. 새로 개발된 계절이동평균필터를 활용하여 각 시계열에 맞는 적절한 계절조정방법을 사용하면 더욱 정확한 시계열분석을 할 수 있을 것이라 기대된다.
ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)는 유수의 흐름을 방해하지 않으면서 수중에 발사된 음파의 도플러 효과를 이용하여 3차원 유속 측정이 가능한 초음파 유량측정장비이다. 2009년부터 다양한 하천에서 ADCP 사용량이 증가하면서 ADCP를 이용한 유량측정 기법과 현장 적용상의 문제, 자료처리 과정에서의 문제점들이 발생하고 있다. 이런 문제점들을 분석한 결과 다음과 같은 사례들이 나타났다. 첫 번째 하상이 매우 불규칙한 단면의 부적절한 측정 사례, 두 번째 하안 수직벽 존재에 따른 단면의 부적절한 측정 사례, 세 번째 수심 오측이 다수 발생한 측정 사례, 네 번째 유속 프로파일 결측이 다수 발생한 측정 사례, 다섯 번째 통신문제로 인한 주기적인 결측이 발생한 측정 사례, 여섯 번째 홍수기 고농도 유사로 인해 결측이 발생한 사례, 일곱 번째 수중식생의 영향으로 수심 및 유속 프로파일 오측이 발생한 측정 사례, 여덟 번째 이동상 조건이 발생한 측정 사례 등 많은 문제들이 발생하였다. 본 연구에서는 수중식생의 영향으로 수심 및 유속 프로파일 오측이 발생하는 사례에 대해 개선할 수 있는 방안을 연구하였다. ADCP에서 수중에 발사한 음파 중 식생에 부딪친 강한 반사파의 노이즈로 side-lobe현상에 의한 오측 및 결측이 발생한다. 현재 오측 및 결측 자료는 ADCP 제조사별 자료 취득 소프트웨어의 기능에 의존 하거나, USGS의 OSW(Office of Surface Water) Hydroacoustics의 QRev를 이용하여 후처리 과정을 거쳐 측정 자료로 정리하고 있다. 이에 본 연구에서는 노이즈로 인한 side-lobe 현상을 물리적인 방법으로 제거하기 위해 음향 녹음 과정에서 노이즈를 물리적인 방법으로 제거하는 윈드실드와 팝 필터를 고려한 ADCP필터를 개발하여 적용하였다. 이번 연구의 대상지점은 원주시(지정대교)수위관측소로 5월 이후 수중에 식생이 성장하는 지점이다. 먼저 ADCP필터를 제거한 상태에서 측정을 실시하고, 이후 ADCP필터를 장착하여 측정을 실시하였다. ADCP필터 적용의 측정성과에서는 노이즈에 의한 오측 및 결측이 다수 발생하는 것을 볼 수 있고, ADCP필터를 적용한 측정성과에서는 노이즈가 제거되어 오측 및 결측이 개선되는 결과를 볼 수 있었다. 본 연구에서는 수중식생 영향으로 강한 반사파에 의한 노이즈로 side-lobe현상에 의한 ADCP측 정성과의 오측 및 결측을 ADCP필터를 적용하여 물리적인 방법으로 노이즈를 제거 할 수 있다는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 고성능 H.264/AVC 복호기 설계를 위해 디블록킹 필터의 수행시간 단축과 저전력 설계를 위한 필터링 순서 및 효율적인 메모리 구조를 제안하고 5단 파이프라인으로 구성된 필터의 설계에 대해 기술한다. 디블록킹 필터는 블록 경계에서 발생하는 왜곡을 제거하여 영상의 화질을 개선시키지만 하나의 경계에 여러 번 필터링을 수행하여 많은 메모리 접근과 반복되는 연산과정이 수반된다. 따라서 본 논문에서는 메모리 접근과 필터 수행 사이클을 최소화하는 새로운 필터 순서를 제안 하고 반복되는 연산의 효율적 관리를 위해 파이프라인 구조를 적용하였다. 제안하는 디블록킹 필터는 메모리 읽기, 임계값 계산, 전처리 연산, 필터 연산, 메모리 쓰기로 구성된 5단 파이프라인으로 구현되어 순차적인 필터 연산에 병렬적 처리가 가능하며 각 단계에 클록 게이팅을 적용하여 하드웨어 자원에 불필요한 전력을 감소시켰다. 또한, 적은 내부 트랜스포지션 버퍼를 사용하면서 필터링 순서를 효율적으로 개선하여 필터 수행을 위한 메모리 접근과 수행 사이클을 감소시켰다. 제안하는 디블록킹 필터의 하드웨어는 Verilog HDL로 설계 하였으며 기존의 복호기에 통합하여 Modelsim 6.2g 시뮬레이터를 이용해 검증하였다. 입력으로는 표준 참조 소프트웨어 JM9.4 부호기를 통해 압축한 다양한 QCIF영상 샘플을 사용하였다. 기존 필터들과 수행 사이클을 비교한 결과, 제안하는 구조의 설계가 비교적 적은 트랜스포지션 버퍼를 사용했으며 최소 20%의 수행 사이클이 감소함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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