• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.47-51
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• 2004

다양한 형태의 유무선 네트워크 환경에서의 비디오 서비스를 위해 컨텐츠의 비트율을 각 환경에 맞게 조절하는 트랜스코딩 기술이 필수적인 요소로 대두되고 있다. 본 논문에서는 MPEG 비트스트림의 효율적인 트랜스코딩을 위한 적응적 재양자화 기법을 제안한다. 압축된 비트스트림 상에서 비트율 변화를 위해서는 양자화 파라미터를 변화시켜야 하는데 이 과정에서 재양자화 에러가 발생하여 화질 및 비트율 조절에 큰 문제가 되고 있다 본 논문에서는 다양한 테스트 영상에 대해서 비트율 변화에 대한 왜곡 정도를 테스트한 결과 특정 양자화 파라미터 비율 구간에 대해서 왜곡 현상이 심해지는 현상에 따라 이를 효율적으로 모델링하는 기법을 제안한다. 또한 제안한 모델에 근거하여 영상에 적응적인 재양자화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 적은 비트율을 가지면서 화질을 유지하고 간단한 조건 및 연산에 기반하여 실시간 구현이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1289-1297
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• 2004

디지털 워터마킹은 지척재산권과 보안성을 결항시키는 기술이다 블라인드 워터마킹은 원본데이터나 삽입한 워터마크를 필요로 하지 않기 때문에 어려운 워터마킹 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역의 에너지 양자화를 이용하여 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 공격의 종류와 강도에 따른 영상의 에너지 변화에 대하여 워터마크 추출강도가 적응적으로 변하기 때문에 강인한 결과를 얻을 수 있다. 모의실험에서 상입된 워터마크의 비가시성을 유지하였으며, 잡음첨가, 잘라내기, 블러링, 샤프닝 등의 다양한 공격에 대해서 강인함을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.223-232
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• 2005

본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 경계 영역 특성에 따른 적응적 필터링을 이용한 양자화 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다 제안한 방법에서는 블록 경계에 인접한 네 개 화소들의 통계적 특성을 이용하여 각 블록 경계 영역을 평탄 부영역(smooth sub-region)과 복잡 부영역(complex sub-region)으로 분류한 후, 인접 블록간 영역 특성을 이용하여 서로 다른 블록간 필터링을 수행한다. 먼저 인접 블록 모두 평탄 부영역인 경우에는 평탄 블록 경계 영역 중 블록화 현상이 발생하지 않은 영역도 존재하기 때문에 계산량을 줄이기 위하여 평탄 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역만을 검출하여 필터링을 수행한다. 그리고, 두 부영역이 서로 다른 부영역인 경우에 대하여서는 기존의 방법들과는 달리 실제 에지 성분을 보존하면서 블록화 현상과 에지 주위에서 발생하는 링잉 현상을 동시에 제거하기 위하여 인접 블록의 영역 특성에 따라 적응적으로 일차원 필터링을 수행한다. 두 부영역이 모두 복잡 부영역일 경우에는 블록화 현상을 제거하면서 실제 에지를 보존하기 위하여 블록화 강도 및 양자화 파라미터에 따라 블록 경계 영역의 두 화소에 대하여 필터링을 수행한다. 모의실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권5호
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• pp.56-69
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• 1999

본 논문에서는 움직임 보상 차영상 ( motion compensated difference image; MCDI)을 대역 분할한 뒤, 움직임 정보를 이용하여 에너지가 큰 부분만을 선택하여 적응적으로 벡터 양자화를 행함으로써 효율적으로 동영상을 부호화 할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 MCDI의 특성들을 고려하여 에너지가 낮은 부분은 부호화를 행하지 않고, 에너지가 높은 부분에 대하여서만 움직임 벡터의 크기에 따라 클래스를 분류한 뒤 각 클래스에 맞는 코드북을 설계하여 벡터 양자화를 행한다. 이를 위해서는 부호화 되는 에너지가 높은 부분에 대한 정보와 클래스 부분에 대한 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 부가 정보의 양을 움직임 벡터를 이용하여 최소화함으로써 비트율을 크게 줄이면서도 우수한 화질의 복원 영상을 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권6C호
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• pp.579-584
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• 2007

최근 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위해 다양한 시공간 예측 구조들이 제안되었다. 이 논문에서는 다시점 비디오 부호화 예측 구조에서 각 GOP의 첫 화면들에 삽입되는 B$_{ANC}$ 화면을 위해 양자화 계수를 결정하는 방법을 제안한다. 각 시점의 영상 화질을 균일하게 유지하고 전체적인 부호화 효율을 높이기 위해 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 적응적으로 조절하며, 인접한 두 참조화면의 비트-왜곡 비용값을 사용하여 상관도를 추정하고 이를 이용하여 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 결정한다. 이 논문에서 제안한 방법을 다시점 비디오 참조 예측 구조에 적용하여 부호화한 결과, 0.09$\sim$0.16 dB 정도의 PSNR 개선을 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.28-37
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• 2002

본 논문에서는 계산량의 증가가 없이 MPEG 코덱 에 사용되 어 블로킹 현상 등 복원 영상에서 의 화질 열화를 개선하는 새로운 방법들을 제안한다. 먼저 움직임 탐색 및 보상 과정에 2단계 MAD 움직임 탐색 방법을 제안하여 탐색 계산량을 줄이고 블록의 경계 부분의 화소의 왜곡을 줄였다. 또한 줄어든 계산량을 이용하여 블록 경계 너머의 화소를 탐색에 이용하는 중첩 2단계 MAD움직임 탐색 방법을 제안하였다. 인트라 블록에 대한 DCT/양자화 과정에서는 먼저 복원된 블록의 인접 화소들을 이용하여 적응적으로 양자화 함으로써 블록간 화소의 연속성을 높이는 1차원 DCT 추정 양자화 방법과 화소타 추정 양자화 방법을 제안하였다. 모의 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 MPEG에 비해 블로킹 현상을 줄여서 개선된 복원 화질을 보였다

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권1호
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• pp.54-61
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• 2009

피부색 정보는 비전 기반 시스템에서 인체 인식에 널리 쓰이는 중요한 정보이다. 그러나 기존의 픽셀 단위의 피부색 분할 방법은 피부색 영역 내부와 외부에 발생하는 오분할로 인해 여러 가지 피부색 관련 시스템의 인식률을 저해시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 양자화 영역 정보로부터 프레임 간에 근접한 유사 피부색의 영역별 분할을 통한 피부색 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피부색 영역분할을 위해 JSEG 알고리즘을 통해 영상의 칼라를 양자화하여 영역을 분할한다. 분할된 영역으로부터 근접한 유사 피부 영역의 후보를 결정하고, 각 영역의 히스토그램 비교를 통해 피부색 영역을 결정한다. 이렇게 결정된 영역으로부터 피부색 표본을 추출하여 다음 프레임을 위한 피부색 모델을 갱신한다. 성능 평가를 위해 ECHO 데이타베이스와 조명이 변화하는 환경에서 실제 촬영한 영상을 이용하여 기존 연구의 분류 방법 비교 실험을 실시하였고, 기존보다 향상된 영역 분할 및 조명 적응 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.67-76
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• 2012

최근 스크린 콘텐츠 영상에 대한 제작 및 서비스가 확대됨에 따라, 이를 위한 새로운 압축 기술의 필요성이 대두되고 있다. 차세대 비디오 압축 표준에서도 스크린 콘텐츠 영상을 위한 특별한 부호화 기술 표준을 고려하고는 있지만 아직까지는 초보적인 단계에 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 파악하여 이러한 종류의 영상에 대한 부호화 성능 향상을 위한 화소 영역의 양자화 방법을 제안한다. 제안하는 양자화 방법은 차분 신호를 변환 부호화 하지 않고 직접 화소 영역에서 양자화를 수행하며, 스크린 콘텐츠의 특성에 기반을 두고 양자화된 차분 신호에 대한 적응적인 계수 예측 기술과 화소 영역 양자화를 위한 인-루프 필터를 적용한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 임의 접근 모드, 저지연 모드와 인트라 모드에서는 각각 평균4.4%, 5.1%와 4.9%의 부호화 성능을 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.3-20
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• 1993

본 연구에서는 퍼지사상화(fuzzy mapping)에 의한 사상된(mapped) 코드북을 사용하는 화자적은 음성합성 알고리즘을 제안한다. 입력화자와 기준화자의 코드북은 신경망 클러스터링 알고리즘인 자율경쟁 학습을 사용하여 작성된다. 사상된 코드북은 입력 음성벡터에 대한 두 화자의 대응 코드벡터의 소속갑(membership value)으로 퍼지 히스토그랩을 작성하여 이들을 1차 결합함으로써 얻어지는 퍼지사상화에 의하여 작성된다. 음성합성시에는 사상된 코드북을 사용하여 입력화자의 음것을 퍼지 벡터양자화한 다음, CFM 연산으로 합성함으로써 입력화자에 적응된 합성음을 얻는다. 실험에서 여러 입력화자로 30대의 남성, 20대의 여성음을 사용하였고 기준음석으로 입력음성과는 다른 20대의 여성음성을 사용하였다.실험에 사용된 음성데이타는 문장/안녕하십니까/와/굿모닝/이다. 실험결과는 각각의 입력화자에 기준화자 음성이 적응된 합성음을 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.329-341
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• 2014

커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.