본 논문은 차세대 통합망 환경에서 IPTV와 같은 영상 스트리밍 서비스를 위해 종단간 가용대역폭 모니터링을 통하여 영상 품질을 제어할 수 있는 영상 품질 제어 시스템(VQCS)을 제안한다. IPTV 서비스를 통해 영상, 음성 및 게임과 같은 다양한 멀티미디어 서비스들을 제공할 수 있으며 이런 서비스들은 대용량의 대역폭을 소비하게 된다. 이때 네트워크 가용대역폭이 부족할 경우 영상 끊김, 형태 왜곡 및 잔상과 같은 영상 품질 저하가 발생하게 된다. 영상 스트리밍 서비스의 품질을 안정적으로 제어하기 위해서는 가용대역폭 모니터링 방안이 요구된다. 이에 우리는 단말 내의 영상 품질 제어 시스템에서 IP 헤더 내의 전체길이(Total Length) 필드를 이용하여 단위시간 동안 링크를 점유하고 있는 패킷 양 계산을 통해 가용 대역폭을 측정하였으며, 가용대역폭 정보를 기반으로 네트워크 내의 스케일러빌리티 추출기는 영상 스트림 데이터율을 적응적으로 선택하여 대역폭 부족으로 인한 영상 스트리밍의 품질 저하를 막아 서비스 품질을 향상시킬 수 있다.
잡음환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법에 있어, 기존의 스펙트럼 차감법은 잡음과 음성을 정확히 구별하기 힘들고 정확한 잡음의 특성을 추정할 수 없는 단점이 있다. 또한 웨이브렛 변환영역에서의 잡음제거 방법은 임계값 적용시 저주파 영역보다는 고주파영역에 상대적으로 더 큰 영향을 미쳐 고주파영역에서 신호의 손실이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법의 단점을 개선하기 위하여 연속 웨이브렛 변환 영역에서 웨이브렛 계수의 스케일별 표준편차로 묵음구간과 음성 구간을 판별하여 끝점을 검출 후, 잡음이 섞인 음성신호를 이산 웨이브렛 변화에 의해 3개의 대역으로 분리하여 각각의 대역 내에서 스펙트럼 차감법을 적용시키는 방법을 제안한다. 끝점을 검출하고 대역을 나눔으로써 스펙트럼 차감을 적응할 잡음 신호의 특성을 정확히 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 신호대 잡음비 및 Itakura-Saito거리 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 주관적 화질 기반의 비트 분배를 수행하는 율 제어 알고리즘을 수행하는 HEVC (High Efficiency Video Coding) 부호화 방법을 위한 연구를 진행하였다. 본 논문은 이러한 단점을 해소하고자 율 왜곡 최적화 시의 화질 측정에서 주관적 화질을 고려할 수 있는 율 제어 알고리즘을 통한 HEVC 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상을 하나의 CTU 마다 인지 시각적 중요도를 측정하여, 이를 이용하여 픽쳐 단위, CTU 단위에의 비트 분배 시 적응적인 분배를 수행한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 HEVC 참조 소프트웨어 16.9 버전 대비 CTC (Common Test Condition) Class B 영상에서 평균적으로 BD-rate 3.12%의 성능향상과 BD-PSNR의 0.08dB 향상 및 목표 비트율에의 비트 정확도 0.07% 증가를 보였다. 또한 주관적 화질 측정 결과도 기존 HEVC의 참조 소프트웨어에 적용된 율 제어 알고리즘 대비 DSCQS 스케일에서 평균 0.16 향상된 것을 확인하였다.
구조화된 P2P (Structured Peer-to-peer) 네트워크는 지금까지 많은 관심을 받아왔다. 중앙 서버가 없는 분산 환경에서 구조화된 P2P 네트워크를 사용하면 원하는 자료를 로그 스케일의 검색 시간 안에 찾을 수 있다. 구조화된 P2P 네트워크의 이러한 특성을 유지하려면 그것의 링크 구조를 유지해야 한다. 네트워크에 노드가 빈번하게 참여, 이탈하는 상황에서 구조화된 P2P 네트워크를 운용하면 유효하지 않은 (unavailable) 링크가 발생하게 되고, 이러한 링크가 많아지면 검색 성능이 점차 떨어지게 된다. 구조화된 P2P 네트워크의 특성을 유지하기 위해 주로 사용 되어온 방법은 주기적으로 링크를 복구하는 것이다. 그러나 이 방법은 노드의 참여, 이탈 속도가 빈번하게 변하는 환경에서 충분히 링크를 복구하지 못하거나, 필요 이상의 메시지를 사용할 수 있는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 노드의 참여, 이탈 속도에 대응하여 링크 복구 주기를 결정함으로써 노드가 참여, 이탈하는 속도가 동적으로 변화하는 환경에서 구조화된 P2P 네트워크의 특성을 유지할 수 있는 알고리듬을 제시한다. 시뮬레이션 결과 제시한 알고리듬은 다양한 노드의 이탈 속도에 대해 적절한 QoS를 유지함을 확인할 수 있었다.
부하 평형은 과부하 사이트의 부하종 일부를 다른 사이트로 옮김으로써 분산 처리 시스템의 성능 개선을 꾀한다. 본 논문에서는 source-initiate와 server-initiate 방 식을 모두 지원하며 극단적인 예로서 m/m/1 대기행렬(부하 비평형)과 m/m/n 대기 행렬 (완전한 부하 평형)도 모델화 할 수 있는 부하 평형 방식을 제안하였다. 이 방식은 상 태 변수를 각 사이트에 복제하고 각 복사본의 일치성을 완화한다. 그리고 오래된 스케 줄러가 통신을 하지 않고도 부하 평형을 보장할 수 있는 충분조건을 요도하였다. 이 모델을 이용하면 부하 평형의 문제가 상태의 일관성을 유지하는 문제로 바뀌게 되며 기존의 비딩 알고리즘보다 통신량이 적어지게 된다. 이벤트 트레이싱 방법으로 모의 실험하였으며 2개의 극단적인 경우 및 비딩알고리즘과 비교하였다. 그 결과 평균 응답 시간과 통신량에 있어서 비딩알고리즘보다 각각 0-35%, 40-100%의 성능향상을 보였다. 마지막으로 각 시스템 피라미터의 영향을 분석하였다.
현재 많은 모니터 생산업체의 모니터 최종 품질검사에서는 자동화가 미흡한 실정이며, 검사방식이나 검사기준 등이 사람의 시각을 바탕으로 하고 있기 때문에 생산효율 및 생산품질 향상을 위해 검사기준의 일률성이나 검사의 정확성을 위한 검사 시스템이 요구되고 있다. 최근 컴퓨터 시스템의 급속한 발전과 이에 적용할 수 있고 비교적 저렴한 비젼 시스템 구성요소들의 성능이 향상됨에 따라 저가인 검사 시스템의 구성이 용이해지고 또한, 이러한 시스템 상에서 구현할 수 있는 새로운 알고리즘들이 많이 개발되고 있다. 본 연구에서는 저가이면서, 고속이고, 현장에 쉽게 적응할 수 있고 현실적으로 자본력이 튼튼하지 않는 업체에서도 쉽게 도입하여 사용할 수 있는 모니터 검사장비 시스템을 개발한다. 본 검사 시스템은 컴퓨터 비젼 기술을 바탕으로 하고 있으며, GUI 환경을 이용한 편리한 사용자 인터페이스와 모니터의 각종 품질특성 즉 모니터 화면의 중심일치(centering), 요크회전(yoke rotation), 핀쿠션(pincushion), 모니터 화면의 사이징, 밝기(brightness), 그리고 그레이스케일 트래킹에 대한 검사기능 등을 내장하고 있다. 본 연구에서 개발된 모니터 검사 시스템은 모니터 최종 검사공정에서 사용될 수 있으며, 이로 인해 생산효율의 증대 및 설비투자와 장비 개발비용 절감에 대한 파급효과가 기대된다.
최근 환경의 변화에 적응적이고 특정 목적에 부합하는 오토스케일링 정책을 만들기 위해 강화학습 기반 오토스케일링을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 실제 환경에서 강화학습 기반 수평적 파드 오토스케일러(HPA, Horizontal Pod Autoscaler)의 정책을 학습하기 위해서는 많은 비용과 시간이 요구되며, 서비스를 배포할 때마다 실제 환경에서 강화학습 기반 HPA 정책을 처음부터 다시 학습하는 것은 실용적이지 않다. 본 논문에서는 쿠버네티스에서 강화학습 기반 HPA를 구현하고, 강화학습 기반 HPA 정책에 대한 학습을 가속화하기 위해 대기행렬 모델 기반 시뮬레이션을 활용한 전이 학습 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 활용한 사전 학습을 수행함으로써 실제 환경에서 시간과 자원을 소모하며 학습을 수행하지 않아도 시뮬레이션 경험을 통해 정책 학습이 이루어질 수 있도록 하였고, 전이 학습 기법을 사용함으로써 전이 학습 기법을 사용하지 않았을 때보다 약 42.6%의 비용을 절감할 수 있었다.
본 논문은 인지 모델과 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 단일 채널에서 유색잡음 또는 비정지적 성격의 잡음을 제거하는데 목적을 두고 있다. 이러한 잡음은 부대역을 나누어 접근해야하며, 잔여잡음과 음성의 왜곡으로 인한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 패킷 변환 후 웨이블릿 계수 문턱값을 적절히 개선해야 한다. 본 논문에서 부대역은 웨이블릿 패킷변환 후에 스케일과 임계대역을 매칭하여 설계하였으며, 웨이블릿 계수 문턱값은 세그멘탈 신호대잡음비 (seg_SNR)와 노이즈마스킹 임계값 (Noise Masking Threshold W)을 이용하여 적응적으로 계산했다. 결과적으로 TTA 표준인 EVRC 잡음 제거기와 유사한 성능을 가졌으며, 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수에 Universal 문턱값을 적용하는 것보다 PESQ-MOS 값이 0.29 높았다. 인코딩과 디코딩 후 PESQ-MOS 값은 EVRC 잡음 제거기보다 0.23 정도 우수한 성능을 가졌다.
본 연구는 구미지역을 둘러싼 산업 환경의 변화와 그러한 환경 변화 속에서의 구미지역의 산업위기 실태를 분석하였다. 구미지역은 제4차 산업혁명시대로의 전환, 모바일기기 및 디스플레이 업종을 비롯한 주력산업의 경쟁력 약화 그리고 삼성과 LG그룹 등 중핵기업의 역외 이전과 같은 국제적 국가적 국지적 차원에서의 환경 변화 속에서 그 어느 때보다 급격한 격동의 시기를 겪고 있다. 이에 지역 차원에서는 환경 변화에 대응 적응하기 위해 자동차부품, 첨단의료기기 그리고 탄소소재 산업 등의 육성을 통해 산업구조를 다각화하려는 노력이 이루어져 왔다. 하지만 구미지역은 여전히 모바일과 디스플레이 부문을 중심으로 하는 모노컬쳐적이고 대기업 의존적인 산업구조에 지나치게 고착되어 있어 지역산업위기를 극복하지 못하고 지역경제가 전반적으로 침체되어 있다. 기업차원에서는 2010년대 들어 대기업의 역외 이전이 활발해지면서 각종 환경 변화에 대한 대기업의 보호막이 축소되었다. 그 결과 영세한 중소기업들의 위기 요인들이 점차 국가적 국제적 스케일로 확대되고 보다 복합적으로 작용하게 되면서 그들이 감당할 수 있는 수준을 벗어나고 있어 현재의 산업위기가 심화될 가능성이 크다. 따라서 구미지역은 산업위기 극복에 있어서 환경 변화에 대응 적응할 수 있는 회복력의 강화가 요구된다. 이를 위해서는 기업차원에서 융 복합 기술에 기반한 혁신역량의 향상 및 사업다각화의 실현과 지역차원에서 기업과 산업의 자생적인 공진화를 통한 혁신 생태계 조성을 목표로 하는 산업위기대응특별지역 제도의 선정이 이루어져야 한다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위한 워터마크 내장 방법으로 공간 스케일 변수를 사 용한 공간 마 스킹 방법을 제안한다. 일반적으로 워터마크 알고리즘에서영상에 삽입되는 워터마크의 크 기가 클수록 삽입된 워터마크는 여러 가지 변형에 강인하게 되지만 워터마크된 영상의 화질을 보장하기 어렵다. 반 대로 워터마크의 크기가 작게 되면 양질의 영상을 얻을수 있으나 삽입된 워터 마크의 강인 성을 보장할 수 없는 서로 상반되는 특성을 가지고 있다. 따라서 워터마크의 강인성과 영상의 화질 사이 의 타협점을 구하는 것은 매우 어렵다, 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 공간 마스킹을 사용하였다. 즉 대역 확산 기법으로 워터마크된 영상에 공간 마스킹을 하므로써 텍스쳐 영역과 같은 워 터마크가 인 간시각에 민감하지 않지만 압축 손실이 일어나는 복잡한 영역에서는 압축손실과 같은 일반 적인 영상 처 리에 강하도록 공간 마스킹으로 워터마크의 크기를 크게 하였으며 워터마크를 삽입하기 어 려운 즉 노이 즈에 민감하지만 압축 손실과 일반적인 영상 처리에 강한 평탄 영역에서는 워터 마크 삽입 으로 인한 화 질저하를 방지하기 위해 공간 마스킹으로 워터 마크의 크기를 작게 해 워터마크 삽입으로 인한 화질저 하를 방지하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 워터마킹 기법은 워터마크된 영상이 공간 마 스킹에 의해 워터마크의 크기를 조절할 수 있어 영상의 질과 워터마크의 강인성 모두를 만족할수 있 다. 그리고 본 논문에서 제안한 워터마킹 방법이 손실 압축(JPEG)과 잡음 그리고 축소 및 확대 클리핑 (Clipping) 컬류 션(Collusion)등과 같은 신호처리에 강인함을 실험을 통해 입증하였다. In this paper we propose a new watermarking technique for copyright protection of images. The proposed technique is based on a spatial masking method with a spatial scale parameter. In general it becomes more robust against various attacks but with some degradations on the image quality as the amplitude of the watermark increases. On the other hand it becomes perceptually more invisible but more vulnerable to various attacks as the amplitude of the watermark decreases. Thus it is quite complex to decide the compromise between the robustness of watermark and its visibility. We note that watermarking using the spread spectrum is not robust enought. That is there may be some areas in the image that are tolerable to strong watermark signals. However large smooth areas may not be strong enough. Thus in order to enhance the invisibility of watermarked image for those areas the spatial masking characteristics of the HVS(Human Visual System) should be exploited. That is for texture regions the magnitude of the watermark can be large whereas for those smooth regions the magnitude of the watermark can be small. As a result the proposed watermarking algorithm is intend to satisfy both the robustness of watermark and the quality of the image. The experimental results show that the proposed algorithm is robust to image deformations(such as compression adding noise image scaling clipping and collusion attack).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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