하이브리드 양안식 비디오 부호화 방식은 한정된 대역폭 내에서 MPEG-2 기반의 기존 2D 디지털 방송서비스를 지원하면서, 동시에 추가적인 시점 영상을 MPEG-2 가 아닌 비디오 부호화 표준을 사용함으로써 3DTV 방송 서비스를 가능하게 한다. 본 논문에서는 기존의 2D 디지털 방송 서비스를 위한 좌안 영상은 MPEG-2 로 부호화되어 지상파로 전송되고, 3DTV 방송에 필요한 우안 영상은 HEVC 로 부호화되어 인터넷으로 전송되는 방송 상황을 가정한다. 또한 MPEG-2 로의 좌안 영상 부호화 시의 파생 정보를 활용하여 HEVC 로의 우안 영상 부호화 시의 성능 향상을 도모한다. 이를 위해 우선 기존 HEVC 를 움직임 벡터에 기반한 예측 부호화뿐 아니라 변이 벡터에 기반한 시차간 예측 부호화가 가능한 구조로 확장한 후, 움직임 벡터 부호화를 위해 HEVC 에 포함된 AMVP 기술을 변이 벡터가 사용됨에 따라 발생할 수 있는 여러 상황을 고려하여 확장한다. 실험결과 제안하는 하이브리드 양안식 부호화기로 우안 영상을 부호화할 경우에, 단독으로 HEVC 를 사용하여 우안 영상을 부호화하는 경우와 비교하여 BDBR 측면에서 평균 34.49%의 성능 향상을 관찰할 수 있었다.
디지털 워터마킹 기술은 표준화된 저작권 정보의 확립과 함께 건전한 디지털 정보의 유통을 위해서 반드시 요구되는 기술로 평가받고 있다. 워터마크 방법은 데이터 압축과 같은 영상처리에 의해서 쉽게 워터마크 정보가 손실되는 문제점이 있으므로 디지털 워터마킹의 최우선 과제는 일반적인 영상처리에 의해 워터마크된 영상이 다양한 공격을 받더라도 소유권 주장을 할 수 있는 강인성이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 이산 웨이브렛 변환을 이용해서 그레이-레벨 워터마크 영상을 원영상에 비시각적으로 삽입하면서 강인성을 유지시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 대부분 워터마킹 방법은 원영상에 비해 매우 작은 워터마크 데이터 또는 2진 영상 로고 데이터를 이용했지만, 제안한 방법은 256$\times$256 그레이-레벨 영상을 삽입시킬 수 있는 방법이다. 시험결과 Low-pass Filter, JPEG압축과 같은 공격에 대해서도 소유권을 주장할 수 있는 고화질 영상 데이터를 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 이용한 영상 암호화법을 제안한다. 먼저 LFSR을 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그런 다음, 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 원 영상을 변환한다. 그리고, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 변환된 원 영상에 곱하여 2D CAT 영상 암호화를 한다. 마지막으로, 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
본 논문에서는 뒤틀린 니매틱 액정디스플레이를 가변적인 위상마스크로 사용하여 기존의 2진 데이터 영상에 위상변조를 추가하는 방법을 제안한다 이를 위해 액정디스플레이의 위상변조특성을 이론 및 실험적으로 조사하였고, 입사빔 세기가 매우 커지면 위상변조 특성이 변하는 현상이 존재함을 실험적으로 보였다. 위상변조가 가미된 2진 데이터 영상의 저장특성을 실험적으로 조사하기 위해 여덟 장의 홀로그램을 각다중 을 사용해서 Dupont 사의 광폴리머의 한 지점에 기록하였다. 위상변조를 사용하여 Fourier 면 홀로그램을 기록할 경우, 기존의 진폭변조방식만 사용하는 경우에 비해 빔세기 균일도를 높일 수 있어서, 같은 조건에서 더 많은 홀로그램을 기록할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 MPEG2(Moving Picture Expert Group 2)비디오 디코더에서 영상데이타를 디코딩하는 기술에 관한 것으로, 종래의 동여상 처리기에서는 허프만 코드화 처리를 하여 정지영상을 부호화한후 분할기반 부호화 방식의 동영상 처리기법을 사용하였으나 1프레임의 코드화시에도 많은 계산 알고리즘이 필요하고 이미지의 닮음정도를 객관적수치로 표현할 수 없으므로 비슷한 이미지를 중복 코드화 작업 및 전송 작업을 하는 결함이 있었다. 본 눈문에서는 이를 해결하기 위하여 이미지의 닮음정도를 수치화하고 기준값 이하의 영상은 코드화 작업을 하지않고 계산된 영상 변화값에 의해 구현된 영상으로 대체하여 저장 및 전송하도록 하여 시각적으로 전혀 거부감이 없는 동영상을 구현하였다.
자궁경부진 세포인식 시스템에 있어서 가장 중요한 것이 영상처리를 이용하여 세포핵과 세포질을 추출하여 세포의 형태적인 정보를 알아내는 과정이다. 기존의 전역 thresholding 기법이나 region growing의 경우는 pap smear 검사를 통해 얻어진 세포 영상을 분할할 수 있는 region growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold 개념을 도입하여 seed의 검출을 고르게 하고, 2가지 확장 조건을 사용하여 영역을 확장한다. 첫 번째 확장 조건은 비정상 세포나 artifact가 많아서 어둡게 나타나는 영상이나 세포질과 배경의 경계가 뚜렷하지 않아서 세포질의 구별이 어려운 영상의 영역 분할이 가능하도록 그 특성을 반영하고, 두 번째 조건은 세포가 흡수하는 빛의 양이 일정하다는 가정으로 영상에서의 지역 특성(gray level, color 등을 반영한다. 제안된 기법은 정상세포 영상뿐만 아니라 비정상 세포 영상에 대하여 over-segment나 under-segment하는 경우를 줄여서 영역 분할에 좋은 결과를 보인다.
본 연구는 영상처리과정에서 중요한 이진영상의 전역임계값 결정을 위한 새로운 임계화 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 원 영상의 전체적인 윤곽을 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두 영역의 평균 밝기 값의 차이로 임계값을 자동으로 결정하는 전역 임계화 방법이다. 실험결과 제안한 방법은 인위적인 초기값 설정을 필요로 하지 않으며, 처리과정이 간단하며 문서영상과 휘도영상의 영상 윤곽을 양호하게 보존하는 이진영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 단계적으로 적용한 영상 암호화 방법을 제안한다. 먼저 LFSR을 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그런 다음, 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 1단계로 암호화된 영상을 얻는다. 그리고, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 1단계로 암호화된 영상에 곱하여 2D CAT 방법으로 암호화를 한다. 마지막으로, 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
한선종은 땀샘에서 기원하는 종양으로 전형적으로 진피 및 피하층에 위치한다. 악성 한선종은 매우 드물다. 그리고, 보통 영상 검사 없이 수술적 절제 치료를 시행한다. 악성 한선종의 초음파 소견도 매우 드물게 보고되어 있다. 저자들은 악성 한선종의 초음파 소견을 보고하고자 한다.
최근 WEB 2.0 환경을 통해 사용자는 직접 응용 프로그램과 데이터를 이용하여 새로운 컨텐츠를 생산하는 주체로 변모하고 있다. 이러한 사용자의 자발적이고 적극적인 참여는 'UCC(사용자 제작 컨텐츠)'라고 불리는 새로운 문화 컨텐츠의 활성화로 이어지고 있다. 특히 글과 그림, 소리 등이 총체적으로 엮여 있는 동영상 UCC 의 경우, 이야기 구조나 캐릭터가 갖는 내용적인 특성과 제작자의 제작 취지를 훼손없이 살릴 수 있다는 제작의 특성으로 인해 WEB 2.0 환경에서 사용자의 참여가 더욱 두드러지고 있다. 본 연구에서 '사용자들이 열광하는 동영상 UCC 는 어떤 특징을 갖는가?' 라는 질문에 답하기 위해 동영상을 시청하는 사용자의 몰입과 창의성 평가를 진행하였고 이에 영향을 주는 요인으로 동영상 UCC 를 구성하는 내용적인 특성인 이야기의 내러티브와 캐릭터의 과장성을 살펴 보았다. 그리고 이 요인들의 상호작용에 영향을 주는 매개변인으로 제작자의 제작의도에 따른 컨텐츠의 특성을 선정하였다. 제작자의 의도에 따른 컨텐츠의 특성을 분류하기 위해 라캉의 주체이론과 퍼스의 기호학 이론을 바탕으로 모형을 제안하였으며 이를 검증하기 위해 UCC 사용자들을 대상으로 현재 서비스 중인 동영상 UCC 를 보여주고 설문을 실시하였다. 연구결과 제안하는 모형의 적용가능성이 입증되었으며 제작자의 의도에 따른 컨텐츠의 특성에 따라 이야기의 내러티브나 캐릭터의 과장성이 사용자의 몰입과 창의성평가에 미치는 영향력이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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