다시점 영상 부호화 기술은 다시점 카메라로부터 취득된 다수의 영상을 부호화하는 기술로 매우 효율적인 압축 기술이 요구된다. 이를 위해 시점 간 예측 기술을 사용하고 있으나 예측 기법의 개선만으로는 전반적인 압축 성능 향상에는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 역양자화기의 성능 개선을 통해 다시점 영상 부호화의 압축 효율을 보다 향상 시키고자 한다. 다시점 영상 부호화는 기본적으로 H.264/AVC를 기반으로 구현되어 있으므로 H.264/AVC의 양자화/역양자화 기법을 그대로 사용하고 있다. 기존 양자화/역양자화 기법의 문제점은 부호화해야 하는 오류 신호들의 확률 분포가 라플라시안 분포를 갖는다는 가정 하에 양자화기와 역양자화기가 설계되어 있어 입력되는 신호가 라플라시안 분포를 따르지 않을 경우 성능이 떨어진다. 이와 같은 오류 신호의 실제 확률 분호와 양자화/역양자화기의 확률 분포 불일치 문제로 인한 압축 효율 저하 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 양자화 계수 분포 기반의 효율적 역양자화 기법을 제안하다. 추가적인 정보의 전송 없이 복호기에 전송된 양자화 계수들을 이용하여 원본 오류 신호의 확률 분포를 예측하고 이를 바탕으로 보다 정확한 역양자화 값을 찾아내어 압축 성능을 개선한다. 다양한 실험 결과 제안하는 알고리듬은 기존 알고리듬에 비해 높은 비트율에서 최대 1.5 dB에서 최소 0.6 dB의 성능향상을 보인다.
본 논문은 영상의 손실 압축에 널리 사용되는 JPEG 표준을 확장하여 압축률을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 연속적인 신호를 압축하는데 널리 사용되는 증분 압축 기법을 보다 효과적으로 손실 영상 압축 방법에 적용하기 위하여 행이나 열단위로 예측(prediction)과 이산 코사인 변환을 수행하고 양자화, 엔트로프 부호화 등의 과정을 거쳐 영상을 압축하기 위한 방법을 제안한다. 특히 JPEG 표준과 행/열 단위 압축 방법의 장점을 동시에 갖게 하기 위해 JPEG 표준의 틀에서 선택적으로 블럭에 행/열 단위 압축을 수행함으로써 압축률을 향상시킨다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 사용자가 압축 시 지정한 화질이 높을 경우 JPEG보다 높은 압축률을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 간단하게 기존의 JPEG 압축 방식에 추가되어 고화질의 영상을 효율적으로 압축하는데 사용될 수 있다.
본 논문에서는 디지털 비디오 인코딩 과정에서 인트라 프레임의 DC 성분과 인터 프레임의 움직임 벡터를 이용한 저작권 보호를 위한 디지털 비디오 화면 모호화 기법을 제안한다. 제안한 기법은 저주파 영역과 중간 주파수 영역에 민감한 반응을 보이는 HVS (human visual system)의 특성을 고려한 방법으로서, 영상의 주요 정보를 포함하는 인트라 프레임의 DC 계수와 윤곽선 움직임 정보를 포함하는 인터 프레임의 움직임 벡터의 부호를 인증 신호와 XOR 연산하여 신호를 왜곡시키고, 적합한 인증 신호를 적용한 경우에만 정상적인 화면을 볼 수 있도록 하는 기법이다. 실험은 제안한 기법을 적용한 비디오의 PSNR을 구하고, PSNR에 의해 정상적인 기능 여부를 알아본다. 실험 결과, 디코더에서 적합한 인증 신호를 적용한 경우 Y, U, V PSNR이 모두 극치 값을 나타냄으로써 원 압축 비디오와 같은 화질임을 알 수 있었고, 인증 신호를 적용하지 않은 경우 원 압축 비디오에 대한 평균 PSNR이 12.25dB을 나타냄으로써 화질 차이가 큼을 알 수 있었다. 결과로부터, 디지털 비디오 화면 모호화 기법은 정상적으로 기능하였고, 서명 또한 저작권자의 비밀 키에 의해 정상적으로 검출되어 저작권을 증명할 수 있었다.
디지털 미디어와 통신 네트워크의 급속한 발전으로 지적소유권 보호 기술이 절실히 요구된다. 본 논문에서 영상컨텐츠에 소유자의 음성신호를 삽입할 수 있는 새로운 영상 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법은 삽입할 워터마크로 음성신호를 이용하기 때문에 청각적으로 소유권을 주장하는데 매우 유리하다 그리고 LBX (Linear Bit expansion)에 의해 인터리빙하여 음성 워터마크를 삽입하기 때문에 공격에 의해 변형되거나 특히 제거된 음성신호를 복구할 수 있는 이점을 가진다. 본 방법은 다음세가지 기본 절차를 포함한다. 첫째, 아날그 소유자음성 신호를 PCM에 의해 부호화하고 새로운 디지털 워터마크를 생성한다. 둘째, 제안한 LBX에 의해 음성 워터마크를 인터리빙한다. 마지막으로 영상 컨텐츠를 이산 Haar 웨이브렛변환 (DHWT) 하고 저주파 영역을 마킹공간으로 하여 인터리빙 된 음성워터마크를 삽입한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 소유자 음성신호의 워터마크 삽입방법은 기존 워터마크 정보보다 눈에 보이지 않게 많은 정보량을 삽입할 수 있고 표준영상압축방식인 JPEG 손실압축과 특히 영상의 일부가 제거되는 영상절단과 영상회전 공격에 대해 강인성을 강건히 할 수 있었다.
디지털 워터마킹은 오디오, 이미지, 영상과 같은 고품질 디지털 멀티미디어 컨텐츠의 불법적인 복제와 유통을 막고 저작권을 보호하기 위한 최후의 방어 수단으로 인식되고 있는 신호처리 기술이다. 오디오 신호에 삽입되는 워터마크 신호는 들리지 않아야 하는 특성과 함께, 압축이나 필터링과 같은 신호처리 과정 후에도 추출이 가능한 강인성을 지녀야 한다 본 연구에서는 현재 제안되고 있는 여러가지 오디오 워터마킹 방법 중에서 대역확산을 기반으로 한 PN 시퀸스 오디오 워터마킹 시스템에 대해서 다루었다. 삽입된 워터마크 신호가 들리지 않도록 하기 위해 인간의 청각 시스템에 기반한 심리음향모델을 적용하였으며, 효율적인 검출과 청각상의 특성을 고려한 여러 가지 실험을 수행하였다. 워터마크 정보의 검출에 있어서는 원 신호가 필요하지 않은Blind Detection 방법을 제안하여 효율적인 워터마킹 시스템을 구현할 수 있도록 하였다.
본 논문은 심전도 데이터 압축을 위해 적응 프랙탈 보간(AFI)알고리듬 방법을 제안한다. 기존의 분할 프랙탈 보간(PFI) 알고리듬은 고정된 크기의 정의역 블럭을 사용한다. 따라서 그 재생오차가 원래의 심전도 신호의 특정 부분에 집중된다. 이 문제를 해결하기 위해 적응 프랙탈 보간 알고리듬에서는 가변 정의역 블럭을 사용한다. 만약 미리 정한 허용오차가 만족되지 않으면 정의역 블럭은 두개의 더 작은 정의역 블럭들로 나뉘어지게 된다. 큰 정의역 블럭들은 높은 압축 효율을 얻기 위해 굴곡이 적은 파형을 부호화 하는데 사용되고, 더 작은 정의역 블럭들은 신호의 질을 유지하기 위해 급격히 변화하는 파형을 부호화 하는데 사용된다. 제안된 알고리즘은 MIT/BIH 데이터베이스를 사용하여 평가되었다. AFI알고리듬은 주어진 압축률에서 기존의 PFI알고리듬보다 상대적으로 적은 재생 오차를 나타냈다. 약 7.13% 정도의 실효치 차이가 허용되는 응용에서, AFI알고리듬은 매개변수들에 대한 엔트로피 코딩 없이 10.51 이상의 압축률을 얻을 수 있었다.
전산화단층촬영에서 선형 및 비선형변환방법을 이용하여 탐색밀도에 따른 압축률과 최대신호대 잡음비를 구하여 의료영상 압축의 화질에 대하여 알고자 한다. 선형변환방법은 원 영상을 여러 개의 레인지블록으로 나눈 후 각각의 레인지블록에 대하여 영상내의 존재하는 최적의 도메인블록을 찾는 부분변환시스템을 사용하여 닮은 블록을 찾아서 압축율과 화질의 성능을 조정가능 하므로 비선형변환방법은 8개의 셔플변환 중에서 회전변환만을 이용하는데, 한정된 도메인블록에서만 탐색이 이루어지므로 영상내의 임의의 블록에 대하여 도메인블록을 탐색하는 선형변환방법보다는 부호화 시간이 빠르나 실제 영상에서 레인지블록에 대한 최적의 도메인블록을 선택할 수 없기 때문에 성능은 다른 방법에서 보다 떨어질 수 있어서 비선형변환방법은 최적의 도메인블록을 선택하는 대신 밝기계수 변환의 근사화 정도를 높여서 성능을 개선하고, 블록의 크기가 작을수록 최대신호대 잡음비(PSNR;peak signal to noise ratio)값은 높아지며 블록의 크기가 클수록 압축비가 높아지므로 최적으로 영상을 부호화하기 위해 퀴드트리 블록분할을 하였다.
본 연구에서는 고속의 원심압축기에서 스톨 발단에 관한 연구를 수행하였다. 스톨을 일으키는 요인과, 스톨이 발생하기 전에 이를 미리 경고할 수 있는 방법을 주된 연구 주제로 삼았다. 원주방향으로 균일하게 분포된 8개의 고속응답 압력변환기를 사용하여 순간압력을 측정하였으며, 이 신호를 공간 푸리에 변환(space Fourier transform)을 사용하여 스톨의 발단을 알리는 신호를 측정하였고, 회전하는 파의 에너지(Traveling Wave Energy) 방법을 사용하여 스톨을 미리 경고하는 방법에 대하여 연구하였다. 회전하는 파의 에너지 방법은 스톨을 경고하는 데 좋은 성능을 보였으며, 저속에서는 약 임펠러 100회전, 중간속도에서는 약 200회전, 그리고 고속에서는 약 임펠러 1000회전의 경고시간을 보였다. 그리고 스톨 발단 근처에서 공간 푸리에 계수의 위상이 임펠러 주파수의 속도로 선형적인 증가를 보이는 구간이 나타났으며, 또한 임펠러 주파수의 스펙트럼이 스톨로 접근하면서 증가하는 것으로부터, 임펠러 주파수가 스톨을 일으키는 중요한 요인으로 작용함을 알 수 있었다. 또한 임펠러의 회전속도에 관계없이 스톨로 접근하면서 임펠러 주파수의 스펙트럼이 증가하므로, 이 값이 스톨을 경고하는 방법으로 사용될 수 있음을 보였으며, 약 임펠러 2n회전의 경고시간을 얻을 수 있었고, 임펠러의 속도가 빠를수록 긴 경고시간을 얻었다. 이 방법의 개발로 하나의 센서의 측정만으로도 효과적으로 스톨을 경고할 수 있는 기반을 마련하였다.
프랙탈 영상압축은 원 영상블록과 가장 유사한 영역을 원영상 내에서 찾는 자기유사성에 기반한 축소변환을 이용하여 영상데이터를 압축시키는 방법이다. 프랙탈은 영상데이터를 압축하는 효율적인 방법으로 인정을 받고 있으나 상대적으로 높은 영상 왜곡률과 부호화 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 프랙탈의 영상 왜곡률 특성을 개선하기 위하여 프랙탈과 벡터양자화기를 혼합하였으며, 벡터양자화기의 클러스터링 알고리듬으로는 개선한 Self Organizing Feature Map(SOFM)을 사용하였다. 제안된 시스템의 성능평가를 위하여 일반적인 SOFM을 사용한 시스템 그리고 프랙탈을 단독으로 사용한 시스템과 비교하여 전체적인 성능 향상 정도를 확인하였다. 그 결과 개선한 경쟁학습 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템이 일반적인 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템보다 영상 왜곡특성이 향상된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 무손실 압축을 위하여 향상된 CABAC 엔트로피 부호화 방법을 제안한다. 0.264/AVC의 CABAC은 손실 압축을 지원하기 위해 개발되었기 때문에 무손실 압축에서 사용할 경우 압축 성능이 좋지 않다. 실제로 0.264/AVC Advanced 4:4:4 프로파일의 무손실 압축을 위한 엔트로피 부호화에도 기존의 방법을 수정 없이 그대로 사용하고 있기 때문에 엔트로피 측면에서 비효율성을 노출하고 있다. 따라서 0.264/AVC Advanced 4:4:4의 무손실 압축을 위해 잔여 신호의 통계적 특성을 고려한 이진화 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 무손실 부호화와 비교하여 약 3.4%의 비트율을 절약할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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