디지털 영상 기술의 발전과 고속 인터넷의 성장은 고화질의 영상을 녹화하고 사용자간 영상 공유를 빠르게 할 수 있는 환경을 제공하였다. 일반적으로 녹화된 영상을 공유하기 이전에 불필요한 부분을 삭제하기 위해 동영상 편집 과정을 거치게 된다. 하지만 대용량의 영상을 편집한 뒤, 저장하는데 많은 시간이 소모된다. 이런 문제를 해결하기 위해 기존 연구 FWAE[1]에서는 내용 수정이 이루어지지 않는 영상 편집의 특징을 고려하여, 편집저장에서 가장 큰 시간을 차지하는 데이터 복사 과정을 데이터 블록 공유로 대체하는 고속 편집저장 기법을 제시했다. 하지만 제안 기법에서는 압축 영상에 대한 특징을 고려하지 않아 일부 프레임이 유실될 수 있는 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 압축 코덱으로 널리 사용되는 MPEG을 분석하여, FWAE 고속 편집저장에서 프레임 유실을 방지할 수 있는 개선 기법을 제안한다.
본 논문에서는 입력 영상을 실시간으로 압축 및 복원할 수 있는 하드웨어(hardware, H/W)의 구조를 제안하고 처리되는 영상의 보안 및 보호를 위한 워터마킹 기법(watermarking)을 제안하여 H/W로 내장하고자 한다. 영상압축과 복원과정을 하나의 FPGA 칩 내에서 처리할 수 있도록 요구되는 모든 영상처리 요소를 고려하였고 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 사용하여 각각을 효율적인 구조의 H/W로 사상하였다. 필터링과 양자화 과정을 거친 다음에 워터마킹을 수행하여 최소의 화질 감소를 가지고 양자화 과정에 의해 워터마크의 소실이 없으면서 실시간으로 동작이 가능하도록 하였다. 구현된 하드웨어는 크게 데이터 패스부(data path part)와 제어부(Main Controller, Memory Controller)로 구분되고 데이터 패스부는 영상처리 블록과 데이터처리 블록으로 나누어진다. H/W 구현을 위해 알고리즘의 기능적인 간략화를 고려하여 H/W의 구조에 반영하였다. 동작은 크게 영상의 압축과 복원과정으로 구분되고 영상의 압축 시 대기지연 시간 없이 워터마킹이 수행되며 전체 동작은 A/D 변환기에 동기하여 필드단위의 동작을 수행한다. 구현된 H/W는 APEX20KC EP20K600CB652-7 FPGA 칩에서 69%(16980개)의 LAB(Logic Array Block)와 9%(28352개)의 ESB(Embedded System Block)을 사용하였고 최대 약 82MHz의 클록주파수에서 안정적으로 동작할 수 있어 초당 67필드(33 프레임)의 영상에 대해 워터마킹과 압축을 실시간으로 수행할 수 있었다.
딥 러닝 네트워크에서 사용되는 특징 맵은 일반적으로 영상보다 데이터가 크며 특징 맵을 전송하기 위해서는 영상의 압축률보다 더 높은 압축률이 요구된다. 본 논문은 딥러닝 기반의 영상처리에서 객체의 크기에 대한 강인성을 가지는 FPN 구조의 네트워크에서 사용되는 피라미드 특징 맵을 높은 압축률로 전송하기 위해 제안한 복원-예측 네트워크를 통해 전송된 일부 계층의 피라미드 특징 맵으로 전송하지 않은 계층의 피라미드 특징 맵을 예측하며, 압축으로 인한 손상을 복원하는 구조를 제안한다. 제안한 방법의 COCO 데이터셋 2017 Train images에 대한 객체 탐지의 성능은 rate-precision 그래프에서 VTM12.0을 통해 특징 맵을 압축한 결과 대비 BD-rate 31.25%의 성능향상을 보였고, PCA와 DeepCABAC을 통한 압축을 수행한 방법 대비 BD-rate 57.79%의 성능향상을 보였다.
멀티미디어 시대에 들어서면서 고속의 무압축 영상 정보 전송의 요구가 증가하고 있다. 그동안 영상 정보는 전송하기 전에 데이터량을 줄이기 위해서 압축하여 전송하였고, 수신 후 다시 압축을 해제하는 과정에서 프로세싱 지연이 있었다. 그러나 본 논문에서는 실시간 멀티미디어 컨텐츠 전송용 60 GHz 대 무선 송수신 시스템을 제작하였고, 실내에서 20 m 떨어진 거리에서 4 Gbps의 전송속도로 Full HD급의 영상을 무압축하여 성공적으로 송수신하였다. 따라서 개발한 송수신 시스템으로 원격지의 카메라 영상 또는 스마트 폰 멀티미디어 콘텐츠를 무압축하여 실시간으로 대화면에 무선으로 전송할 수 있게 되었다.
네트워크에서 데이터의 보안은 암호화에 의해 제공된다. 최근 영상이나 비디오와 같은 대용량의 데이터 파일의 암호화의 비용 및 복잡성을 줄이기 위한 방안으로 선택적 암호화가 제안되었다. 본 논문에서는 허프만 코딩으로 압축된 데이터의 암호화 방안을 제안하고 그 성능에 대해 논한다. 허프만 코드에 적용 가능한 단순한 선택적 암호화 방법을 제안하고 불안전한 채널에서 암호화 방법의 효율성에 대해 논의한다. 암호화 과정과 데이터 압축 과정이 하나로 결합될 수 있으며 그렇게 함으로서 데이터를 압축하고 암호화하는 과정을 간략화 하고 시간을 줄일 수 있다.
텍스트 데이터 중심의 컴퓨터 통신의 활성화와 멀티 미디어의 등장에 따른 영상 데이터의 추급은 대용량의 기억공간과 전송시간을 요구하게 되어 데이터 압축의 중요성이 더욱 크게 되었다. 정보원의 사전 지식을 전체로 하지 않고도 효율적인 압축을 달성하는 유니버샬 부호는 동일 알고리즘으로 다양한 데이터에 적용할수 있는 만능성을 갖는 적응성이 뛰어난 방식으로 최근 주목되고 있다. 이 논문에서는 유니버샬 부호의 기본원리와 분류를 통한 실현 알고\ulcorner\ulcorner\ulcorner六\ulcorner대하여 알아보고 그 응용을 중심으로 한 최근의 연구활동에 관하여 기술한다.
본 논문은 영상변형 검출을 목적으로 한 사용자 Key기반 Fragile 워터마크 삽입방법을 제안한다. 원 영상은 8×8 DCT를 거쳐 DCT 계수값으로 변환된 뒤, 사용자가 미리 준비한 워터마크 (Embedding 또는 Authentication Data) 이진 영상이 삽입된다. 이때, 삽입여부 및 삽입위치의 노출을 최소화시키기 위해, 사용자의 Key를 이용한 랜덤화 방법을 사용하도록 제안하였다. 각 DCT 블록에는 한 비트의 데이터가 감추어지게 되며, 각 블록에 삽입된 한 비트 데이터들은 전체적으로 저작권자 고유의 이진영상을 나타나게 된다. 5개의 실제 영상으로 실험한 결과, 제안한 방법은 영상변형 여부뿐만 아니라 그 위치도 알 수 있음을 실험적으로 확인하였다. 그러나, 50%이상의 압축이 가해지는 경우, 삽입된 워터마크가 많이 소실되어, 향후 압축공격에 대한 성능 개선이 필요한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 HSDPA 상용 무선 네트워크 환경을 이용하여 실시간으로 영상 데이터를 전송하고 위치를 인식하는 시스템을 제안한다. 이번 연구에서는 MPEG4를 기반으로 하는 새로운 영상 압축 알고리듬을 개발하여 130 kbps 대역폭과 30 fps의 QVGA 영상 전송률을 실현하였다. 이동 차량에 탑재할 목적으로 본 시스템을 소형화하고 전력 효율을 좋게 하였으며 외란에도 견실하게 설계하였다. 시스템을 실제 구동시켜 얻은 동영상 캡쳐 화면과 위치 인식 데이터를 제시하여 개발한 시스템의 성능을 검증한다. 본 시스템은 순찰차 및 대중교통 시스템에 적용하는 것을 목표로 하고 있으며 유선 전송이 어려운 오지 환경에서 실시간으로 영상정보를 획득하고자 할 때도 적용 가능하다.
PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 $512{\times}512{\times}2^8$ 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.
포인트 클라우드는 3 차원 물체를 표현하기 위한 점들의 집합으로, 동적인 3 차원 데이터를 정밀하게 획득할 수 있기에 이의 효율적인 압축의 필요성이 대두되고 있다. 기존 3D DCT(3D Discrete Cosine Transform)를 이용한 동적 객체의 포인트 클라우드 압축 방식은 Inter 프레임 압축을 고려하지 않아 압축시의 데이터 압축률에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 3D DCT 를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 압축하는 방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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