최근 이미지들이 의료, 군사, 산업등 많은 분야에서 사용되고, 다양한 정보를 담고 있다. 하지만 유출시 많은 문제를 야기 시킬 수가 있으며, 컴퓨팅의 발전으로 이미지의 해상도는 점점 향상되고 있어서 예전보다 정확하고 많은 정보가 노출될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이미지 암호화에 관한 다양한 기법들이 소개 되었다. 하지만 이러한 기법들은 작은 크기나 적은 색 정보에서 가능한 기법들이 대부분이었다. 그리고 현재 많이 사용되는 다중코어나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 사용할 수 있는 기법들에 대한 연구가 활발히 이루지지 않았다. 본 논문에서는 다중코어나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 사용될 수 있는 병렬 이미지 암호화 기법을 제안한다. 병렬 연산을 위해 이미지를 작은 이미지 단위로 나눌 때 발생할 수 있는 Jigsaw puzzle 공격에 취약점을 노출하지 않도록 일정한 크기로 나누어서 처리하는 기법대신에 다양한 크기로 나눠서 처리하는 기법을 제안하고 구현 및 검증하고자 한다.
이미지 압축을 위한 새로운 기법 중의 하나가 웨이블릿 변환이다. 웨이블릿 변환된 이미지는 이미지 전체의 중요 정보가 한쪽으로 치우치는 경향을 보인다. 그러므로 웨이블 이미지를 순차적으로 네트웍상에 전송한다면 중요 정보가 포함된 패킷에 손실이 발생할 경우 이미지의 품질에 치명적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 전송된 웨이블릿 이미지의 품질을 보장하기 위한 새로운 패킷타이징 기법을 제안한다. 즉 주파수 부대역(frequency subband)을 여러 개의 블록으로 나누고, 이 블록들을 서로 다른 패킷에 삽입하여 패킷의 중요도를 분산하는 것이다. 또한 주파수대역이 가장 낮은 부대역 정보를 중복하여 전송함으로써 이미지 전체의 품질을 보장한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 객관적인 성능평가 단위인 PSNR과 주관적인 이미지 분석을 수행하였다. 실험결과 제안된 기법의 성능이 순차적인 블록 패킷 기법에 비하여 PSNR에서 1~4 ㏈ 높았으며, 이미지의 선명도도 높음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 유사도(similarity) 기반 이미지 클러스터링 기법에 대하여 논하고자 한다. 비트맵 이미지의 특징을 추출하고 이러한 특징에 기반한 유사도 측정 함수들을 소개하고 이미지 클러스터링 알고리즘과 구현을 통한 실험 예제들에 대해서 설명한다. 이 실험에서 우리는 유사도에 따라 이미지들이 계층적(Hierarchical)으로 집단화 되는 계층적 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 이미지의 특징 표현을 위해서는 HSV 기반의 히스토그램을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과는 이미지 데이터베이스에서 유사한 이미지를 검색하는데 높은 효율성이 있는 것을 보여준다.
이미지를 보호하기 위한 보안 수단으로는 크게 워터마킹, 스테가노그래피 기법 등이 있다. 그 중 워터마킹 기법은 배경 이미지 위에 사용자가 워터마크로 사용하기 위해 원하는 텍스트나 이미지를 새겨 다른 사람이 사용했을 때, 새겨둔 워터마크를 통해 저작권 등을 증명할 수 있는 용도로 사용하여 이미지를 보호하는 기법이며, 워터마크의 속성에 따라 텍스트 워터마킹, 이미지 워터마킹으로 나뉜다. 본 논문에서는 워터마킹 기법을 이용한 이미지 생성 시, 워터마크 대상 텍스트나 이미지의 크기 및 배치 등을 알맞게 설정하는 방법을 제시하였다. 워터마크 대상의 크기를 배경 이미지에 알맞게 자동으로 조절해 주거나 사용자가 임의로 지정하도록 하여 더욱 자유롭고 효과적인 워터마킹 기법을 구현하였다.
컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 발전으로 그래픽 처리 기술은 날로 발전을 거듭하고 있으며 하드웨어의 기능을 최대한 이끌어내기 위한 소프트웨어 기술 또한 발전하고 있다. 이러한 발전으로 인하여 다양한 영상처리 분야에서 빠른 이미지 프로세싱이 가능하게 되었지만 빠른 이미지 프로세싱 능력에도 불구하고 프로그래밍 기술은 기존 것을 고수하고 있다. 일반적으로 사용해오던 기술은 높은 프로그래밍 지식을 필요로 하는 분야였고 이러한 이유로 이미지 프로세싱 기법을 전문적인 프로그래밍 지식이 부족한 예술계의 사용자가 이용하는 데에는 어려움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고 이미지 하드웨어 및 소프트웨어의 효율적인 사용 환경을 위하여 Apple사에서 OpenGL과 Objective-C를 이용한 좀더 간단한 이미지 프로세싱 기법인 코어 이미지(Core Image)를 개발하였다. OS와 어플리케이션 상에서 빠른 이미지 프로세싱을 위해 개발된 코어 이미지는 기존의 이미지 프로세싱 기법에서 복잡한 형태의 프로그래밍을 요했던 것과는 달리, 여러 이미지 프로세싱 기법을 간단한 플러그인 형태로 지원한다. 예술적인 측면에서 다양한 이미지 프로세싱 기법을 보다 손쉽게 사용할 수 있으며 사용 방법 또한 간단하여 전문적인 프로그램 지식이 부족한 일반 사용자도 예술적인 측면에서 이미지 프로세싱 기술을 쉽게 접목할 수 있도록 구성되어 있다. 하지만 코어 이미지가 국내에서는 소수의 사용자만이 이용하는 Mac OS에서만 사용 가능한 프로세싱 기술이라는 문제점 또한 지니고 있다. 본 논문에서는 코어 이미지의 개념과 구동 원리 및 실제 예술 작품에 적용된 사례를 분석하고, 이를 통하여 다양한 분야에서의 코어 이미지의 가능성에 대하여 전망해 본다.
최근 들어 무선 멀티미디어 서비스를 위한 Wireless Sensor Network 에 관한 연구가 활발히 진행됨에 따라 그 응용의 한 부분으로써 이미지 센서를 이용하여 이미지 데이터를 전송하는 WISN(Wireless Image Sensor Networks) 에 관한 연구가 시작되었다. WISN은 센서노드의 제한된 자원(배터리, 대역폭, 처리속도, 메모리 크기)으로 인해 많은 어려움을 갖는다. 특히 그 중에서 제한된 배터리로 인해 이미지 센서노드는 효율적인 에너지 관리가 필요하다. 이미지 센서노드의 에너지 소모는 이미지 캡쳐 과정, 이미지 데이터의 처리 및 가공(compression)과정, 이미지 데이터의 전송 과정에서 발생한다. 또한 수 Kbyte 이미지 데이터는 기존의 무선센서 네트워크의 데이터보다 훨씬 크기 때문에 빈번한 이미지 데이터의 전송은 노드의 수명을 단축시켜 전체 네트워크의 분단을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 JPEG 이미지 크기의 변화량을 고려하여 전송 횟 수를 최소화하는 기법을 제안한다. 종단 센서노드는 자신이 이전 JPEG이미지와 현재 JPEG이미지의 크기를 비교하여 특정 임계값 이하이면 전송하지 않고, 임계값 이상일 때에는 변화된 특정 부분의 이미지만을 보냄으로써 데이터량을 줄이게 된다. 결과적으로 효율적 에너지 관리를 통해 센서 노드의 라이프타임을 향상 시키는 결과를 가진다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 테스트 보드를 만들어 제안된 기법과 일반적인 방법에서의 데이터의 전송 횟수 및 에너지 소모량과 노드의 라이프타임을 비교하여 제안된 기법의 성능의 우수함을 보였다.
주요 멀티미디어 자료인 이미지는 데이터 특성을 표현하기가 어렵고, 특성추출에서 얻은 데이터가 너무 고차원적이라 이를 저차원의 처리가능한 데이터로 변환하는 과정에서 많은 손실이 있다. 이미지의 특성값을 전체 이미지의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 기존의 이미지 전체 특성추출기법이나 고정된 블록의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 이미지 블록 특성추출기법은 유사 이미지의 검색이 부정확하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지를 가변적인 영역으로 나누어 특성값을 얻고, 히스토그램을 이용하여 효율적으로 유사 이미지를 찾는 영역기반 유사 이미지 검색기법을 제안하고 이를 구현하였다.
영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.
본 논문에서는 디지털 이미지를 대칭 및 비대칭 암호화와 워터마킹 기법을 사용하여 안전하게 전송하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 디지털 이미지의 안전한 전송을 위하여 필수적인 네가지 조건 즉. 비밀성, 인증, 무결성, 부인방지 기능을 제공한다. 비대칭 키 암호화 기법은 전자서명의 발행과 대칭키의 암호화를 위해 사용하고, 대칭키 암호화 기법은 워터마크가 삽입된 디지털 이미지를 암호화 하는데 사용하며, 워터마킹 기법은 전송하고자 하는 디지털 이미지에 전자서명을 삽입하기 위해 사용한다. 제안한 방법의 장정은 전자서명이 별도의 파일로 첨부되는 기존의 전송방식과는 달리 암호화된 디지털 데이터와 전자서명이 동일한 파일 내에 존재하게 되는 것이다.
SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 여러 가지 구조적 정보들의 유사성을 계산함으로써 이미지를 평가하는 대표적인 이미지 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 컬러 이미지들에 대해 색 차이를 고려하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 이 기법 또한 두 컬러 이미지 간 인지적인 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 이미지 평가 분야에서 가장 많이 알려진 네 가지의 데이터베이스와 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여줌으로써 성능을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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