패턴의 복잡도와 정보량을 계산하는 것은 음성 및 영상 인식을 위하여 향후 더 중요한 정보를 제공하는 단계로 발전할 것으로 기대된다. 패턴의 복잡도를 표현하는 정보 엔트로피의 개념은 정보량 측정외에 데이터의 압축 복원 과정, 데이터의 복잡도 등 다양한 목적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 영상 패턴의 복잡도를 영상 화질의 차이를 분석함으로써 영상 인식 시 지표 가능성을 파악하고자 한다.
얼굴을 인식하는 연구 분야는 얼굴 영상을 분석하는 과정을 거친다. 또한, 얼굴 영상 분석은 얼굴 영상을 이용하는 모든 분야의 연구에 필요한 전처리 과정이라고 할 수 있다. 그러나 얼굴 영상을 분석하는 일은 많은 비용이 든다. 본 연구에서는 이러한 분석과정을 거치지 않고 얼굴 영상을 변형한다. 입력되어지는 얼굴 영상에 나타나는 얼굴 표정을 파악하기 위하여 입력되는 데이터의 변화를 가장 잘 표현해 주는 것으로 널리 알려져 있는 고유 벡터를 이용하며, 기존의 영상을 변형한새로운 영상을 생성하기 위해서 가장 직관적으로 사용할 수 있지만, 광류 영상을 구하는 과정이 시간적으로 많은 비용을 요구하기 때문에, 본 연구에서는 일반 영상에 대한 고유 벡터와 광류 영상에 대한 교유 벡터를 이용하여 고유 벡터 공간 상의 가중치 벡터를 전달하는 방법으로 영상을 처리할 때마다 수행하여야 하는 광류 계산과정을 제거하였다.
현재 온라인 동영상 트래픽은 인터넷 전체 트래픽의 60% 이상을 차지하고 있으며, 앞으로는 더욱 증가될 것으로 전망된다. 그동안 인터넷 상에서 온라인 동영상의 생성과 배포에 관한 생태계가 견고히 구축되었고, 유통되는 동영상의 품질이나 압축기술 등은 그 어느 때보다 급속히 발전되어 왔다. 그에 비해 동영상의 활용에 있어서는 대부분의 이용자가 주로 동영상을 찾고 보고 듣는 데 그치고 있다. 그러나 동영상에는 스토리, 등장인물, 배경이 되는 장소, 의미 있는 사물 등과 같은 부가 정보들이 내포되어 있어 이 정보를 적극 활용하면 동영상의 활용 가치를 높일 수 있다. 본 고에서는 동영상의 활용 가치를 높이는 서비스를 제공하는 수단으로서 동영상에 포함된 부가 정보를 획득하고, 모델링하고, 표현하는 기술들에 관해 고찰한다. 더불어 현재의 온라인 동영상 서비스를 살펴보면서 부가정보를 적극 활용하게 될 미래의 동영상 서비스를 가늠하고자 한다.
최근 다양한 동영상 미디어 콘텐츠가 늘어나면서 민감한 개인정보 유출의 위험성 또한 높아졌다. 이에 따라 다양한 동영상 비식별화 기법이 연구되었고, 그중에서 동영상 암호화 기술은 별도로 원본 동영상을 보관하지 않아도 복호화를 통해 원본 동영상을 얻을 수 있다는 장점 때문에 계속해서 연구가 진행되고 있다. 많은 동영상 암호화 연구에서는 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기 위해 기존의 이미지 암호화 연구에서 사용되던 평가 지표를 사용한다. 그러나 이러한 지표들은 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 암호화된 동영상이 전체 구간에서 비식별화되었는지 확인하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 지표들을 가중 합산하여 동영상의 모든 프레임에 대해 측정하고 이를 그래프로 표현하여 분석한다. 이 방법을 통해 암호화된 동영상에서 비식별화가 정상적으로 적용되지 않은 부분을 쉽게 파악할 수 있다.
신호의 표현과 압축은 밀접하게 연관되어 있다. 만약 매우 효과적인 신호 표현 방식을 찾을 수 있다면 매우 높은 비율로 신호 압축이 가능하다. 또한 효과적인 신호 표현 방식을 통해 우수한 성능과 낮은 복잡도를 갖는 신호 추정 방식을 유도할 수도 있다. 효과적인 신호 표현 방식은 대상 신호 자체의 성질과 관련되어 있다. 영상 신호등 매우 일반적인 신호가 적절한 변환을 통해 산재된 신호(sparse signal)가 될 수 있음을 많은 연구를 통해 볼 수 있다. 이러한 사실이 compressive sensing(CS)의 기반이다. 즉 신호가 어떠한 변환을 통해 산재된 신호로 표현될 수 있다면 매우 적은 수의 샘플로 이러한 신호를 알아낼 수 있다는 것을 Donoho와 Candes 등이 보였고 이것이 가능한 다양한 조건에 등에 대해 연구되었다. CS는 신호 처리에 근본적인 문제인 효과적인 신호 표현 방식에 직접 연관되어 매우 다양한 분야에 적용될 수 있다. 이 논문에서 CS의 기본적인 개념을 소개한 후 CS가 레이더 신호 처리에 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴본다.
가상현실에서의 사운드는 충돌이나 접촉 등의 인터랙션을 전달함에 있어서 그래픽 영상보다도 효과적인 경우가 많다. 그러나, 기존 연구에서는 발생 가능한 충돌음을 임의적으로 녹음한 후 실시간에서 단순 재생하는 방법으로 재현하고 있는 것이 대부분이다. 그러나, 가상환경은 미리 주어진 시나리오에 의해 플레이되는 것이 아니기 때문에 실시간으로 주어지는 인터랙션에 대해 적합한 충돌음을 실시간에 합성해야 한다. 본 논문에서는 녹음된 음의 단순재생을 피하고 실시간 가상환경의 충돌음 발생 요인을 바탕으로 유사한 물질의 충돌음을 하나의 대표 모델로서 표현하는 방법을 제안한다. 즉, 모든 샘플들을 저장하는 대신 하나의 고유음과 필요한 속성 표현을 제공하는 것이다. 이러한 고유음 표현은 실시간에 속성 요소의 변형에 의해 다양한 상황에 적응적인 음을 생성하게 된다. 이러한 충돌음 표현의 생성과 타당성을 파악하기 위해 충돌음을 방생시키는 물질들에 대한 진동음의 스펙트로그램 분석을 행하였고, 유사 물질별로 하나의 고유음 표현을 생성하여 해당 물질의 실제 충돌음과 비교함으로써 주요 주파수 패턴의 유사함을 확인하였다.
다시점 비디오는 하나의 장면을 여러 대의 카메라를 이용하여 여러 시점에서 촬영한 것이다. 따라서 사용자의 요구에 의해서 원하는 시점의 비디오를 제공할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 보다 향상된 기법을 활용하여 계층적 깊이 영상 구조 표현의 압축 성능을 향상시켰다. 계층적 깊이 영상을 H.264 기술로 부호화시켜 압축된 데이터 크기를 확인하고, 복원된 각 영상의 품질 성능을 알아보았다. H.264/AVC 기술은 쉽게 비디오와 관련된 콘텐트에 대한 H.264 기술로 확장될 수 있다. 그래서 깊이 정보를 포함하는 다시점 영상을 효과적으로 압축할 수 있는 계층적 깊이 영상 구조라는 새로운 콘텐트에 적용하는 방법을 제안하였다. 다시점 비디오 영상의 막대한 데이터 양이 감소되며, 고품질의 영상을 제공되고, 에러 복원 기능이 강화하는 장점이 있는 것을 보여주었다.
정보통신의 비약적인 발전에 힘입어 멀티미디어 데이터는 언제 어디서든 전송 받거나 공유할 수 있게 되었다. 아날로그 형태에서 디지털의 아날로그를 형태로 빠르게 대체되고 있으며, 디지털로 신호를 표현하는 방법은 기존 사용하여 표현하는 방법에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 디지털로 된 데이터는 언제 어디서든 대단위 복제가 가능하다. 즉, 저작권 침해, 불법 복제 및 배포, 손쉽게 위조할 수 있다는 점이 그것이다. 디지털 컨텐츠의 불법 복제와 유통은 저작자의 창작 의욕과 수입원을 차단하는 매우 중요한 문제이며, 이를 방지하기 위해서 멀티미디어 데이터의 저작권을 가진 소유자가 원하는 정보를 삽입함으로써 데이터의 저작권 보호와 복사 방지 및 불법적인 유통을 막고자 하는 기술이 개발되고 있다. 디지털 영상 정보의 보호를 위해 디지털 영상의 불법적인 내용 조작을 막고, 영상의 소유권을 보장할 수 있는 방법으로 디지털 워터마크(Digital Watermark)가 있다. 디지털 워터마크는 공개키 알고리즘이나 방화벽 등으로 해독된 영상에 대하여 부가적인 보호를 제공한다. 디지털 영상에 대한 저작권 정보, 배포자 정보 그리고 사용자 정보를 영상에 삽입함으로써 훗날 법적인 문제가 발생하였을 때 해결책을 제시할 수 있다. 본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적응 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적응 웨이브릿(Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축(toss Compression) 이나 필터링(Filtering), 잡음(Noise) 등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.
디지털 정보처리기술과 컴퓨터 기기의 발전으로 최근 많은 병원에 도입된 PACS 시스템은 의료영상의 디지털화로 의료영상 관리의 효율성과 편리성을 획기적으로 증가시켰다. 이렇게 생성된 의료영상 중에서 여러 가지 사례를 비교하고 특정 질병의 검사 방법 및 영상을 판독의사의 소견과 함께 병원 홈페이지를 통하여 역동적으로 표현한다면 질환 및 검사에 관심이 있는 홈페이지 방문객에게 간접 체험의 기회가 제공되어 그 병원에서 검사할 수 있는 영역과 질환을 치료할 수는 범위를 보여주는 역할을 수행하게 된다. 본 논문에서는 부위별, 질환별에 따른 비정상 사례의 MR, CT영상과 같은 동영상과 이미지, 판독의사의 소견과 같은 음성, 설명의 텍스트 등의 여러 가지 멀티미디어 요소를 동기화 하여 시각적으로 표현하기 위하여 SMIL을 사용, 웹 서비스가 제공되는 어느 곳에서든지 다양한 질병에 관한 의료영상과 검사방법에 관한 정보를 프레젠테이션 하도록 한다.
영상 신호 처리 분야 중 잡음제거(denoising)는 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 자연 영상은 지역적 유사성 뿐 만 아니라 비지역적 유사성도 높다는 점은 널리 알려져 있다. 즉, 입력 영상의 특성을 결정짓는 에지나 텍스쳐 패턴이 떨어져 있는 영역에서도 반복적으로 나타난다. 본 논문에서는 비지역적 유사도가 높은 영상 블록을 검출하여 과충분한 신호 집합을 만들고 이를 3차원 변환을 통해 희소(sparse)하게 표현한 후 영상에 포함된 잡음 성분을 제거하는 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 여러 영상에 대해 잡음제거 결과로부터 제안된 알고리듬이 부드러운 영역과 에지 영역을 잘 살려 원 영상을 복원할 수 있음을 알 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 잡음제거 알고리듬들과의 복원 성능 비교를 통해 상대적으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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