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.
디지털 영상 콘텐츠는 가장 정보 함축적이며 고부가가치의 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠들의 지적재산권을 보호할 필요가 있으며, 본 논문도 이것을 목적으로 한 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 디지털 영상에 대한 2차원 이산웨이블릿변환(2-Dimensional Discrete Wavelet Transform, 2D-DWT)의 주파수 특성을 이용하며, 영상의 국부적 또는 특정 데이터를 사용하지 않고 전역적 데이터에 디지털 워터마크를 삽입하는 방법을 사용한다. 디지털 워터마크를 삽입하는 방법은 간단한 양자화 인덱스 변조(Quantization Index Modulation, QIM) 방법을 사용하며, 워터마크 데이터를 다중으로 삽입하는 다중 워터마킹 방식을 사용한다. 워터마크를 추출할 때 다중 워터마크를 모두 추출하여 간단한 통계적 방법으로 최종 워터마크 데이터를 결정한다. 이 방법은 워터마크 삽입과정에서의 파라미터들을 실험적으로 결정하는 실험적 방법이다. 제안하는 방법은 다양한 공격에 대해 다양한 영상을 대상으로 실험을 수행하며, 기존의 대표적인 방법들과 그 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 보인다.
자가치유란 시스템에 정의된 제약사항들을 평가하고 위배 시에 적절한 전략을 적용하는 방법론이다. 오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존연구들은 목표시스템을 자가치유하기 위해 자가치유 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서 본 논문에서는 자가 치유 기법을 기반으로 시스템의 내외부 문제 결정을 자동화하는 방법론을 제안한다. 본 방법론은 1) 목표 시스템의 설계단계에서 생성된 설계모델들로 시스템을 명세화하고, 2) 명세화 된 내용을 기반으로 시스템의 내외부 대한 공통 제약 사항을 자동 생성한다. 3) 자동 생성된 내부 상태 규칙을 통해 컴포넌트간의 의존관계를 해석하여 4) 생성된 공통 제약사항과 분석된 연관성 모델을 코드로 변환하고 문제결정 수준을 결정한다. 5) 문제결정 수준을 기반으로 시스템의 내외부 상태를 모니터링을 하고, 비정상 상태 발생 시 전략을 적용한다. 이러한 자동화된 제안 방법론의 특징을 통해 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이며, 나아가서는 시스템의 외적 환경뿐 아니라 내부 상태 문제에 관한 비정상적인 동작을 신속하게 정상적인 상태로 회복하고, 시스템 다운과 같은 고장 횟수를 줄이는 것이 가능해 진다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 비디오 회의 시스템에 적용하고 기존 방법론과의 자가치유를 위한 활동을 비교하여 그 유효성을 확인한다.
농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.
비디오 시퀀스의 현재 블록의 모션 벡터와 이전 블록의 모션 백터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 프레임 블록들로부터 많은 정보를 얻을 수 있다면 현재 블록의 오션 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이전 프레임 블록과 주위 블록들의 모션 벡터로부터 예측된 모션 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 사용하지 않고, 탐색 구간에 따라 적응적으로 해당 초기점으로 탐색 원점을 이동시켜 고속 탐색 패턴을 이용하여 블록 정합을 수행하는 블록 정합 모션 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 예측 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.33~0.37[dB] 개선되고 영상에 따라 최고 1.05[dB] 정도 우수한 결과를 나타내었다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 탐색 알고리즘보다 29~97%를 줄일 수 있었고, 정확한 모션 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
본 논문에서는 Digital Video Broadcasting (DVB), Digital Audio Broadcasting (DAB) 및 Digital Multimedia Broadcasting (DMB) 등과 같이 저전압, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 고성능 무선 통신 시스템을 위한 10b 25MS/s $0.8mm^2$ 4.8mW 0.13um CMOS A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 해상도 및 속도 사양을 만족시키면서 동시에 면적 및 전력 소모를 최소화하기 위해 2단 파이프라인 구조를 사용하였으며, 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법(switched-bias power reduction technique)을 적용하여 전체 전력 소모를 최소화하였다. 입력단 샘플-앤-홀드 증폭기는 낮은 문턱전압을 가진 트랜지스터로 구성된 CMOS 샘플링 스위치를 사용하여 10비트 이상의 해상도를 유지하면서, Nyquist rate의 4배 이상인 60MHz의 높은 입력 신호 대역폭을 얻었으며, 전력소모를 최소화하기 위해 1단 증폭기를 사용하였다. 또한, Multiplying D/A 변환기의 커패시터 열에는 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접신호에 덜 민감한 3차원 완전 대칭 구조의 커패시터 레이아웃 기법을 제안하며, 기준 전류 및 전압 발생기는 온-칩으로 집적하여 잡음을 최소화하면서 필요시 선택적으로 다른 크기의 기준 전압을 외부에서 인가할 수 있도록 설계하였다. 또한, 다운 샘플링 클록 신호를 사용하여 바이어스 전류를 제어함으로써 10비트의 해상도에서 응용 분야에 따라서 25MS/s 뿐만 아니라 10MS/s의 동작 속도에서 더 낮은 전력 사용이 가능하도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며 측정된 최대 DNL 및 INL은 각각 0.42LSB 및 0.91LSB 수준을 보인다. 또한, 25MS/s 및 10MS/s의 동작 속도에서 최대 SNDR 및 SFDR이 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.
본 연구는 서울시 소재 D어린이집에서 만 4~5세 유아 3명을 대상으로 오르프 음악 활동을 통해 자기표현을 향상을 위한 연구를 실시하였다. 주 3회 총 14회기에 걸쳐 진행된 본 프로그램은 그룹 치료의 형태로 진행되었으며, 각 세션은 40분의 시간으로 이루어졌다. 사용된 기법으로는 오르프 음악활동의 매체를 활용한 말하기, 노래 부르기, 동작, 악기 연주 등의 활동을 시행하였으며 그 내용으로는 대상자들의 자기표현을 향상시키기 위한 신체 이완, 불안감소, 자아 존중감 향상, 자기표현 기술훈련 등의 활동이 제공되었다. 유아의 자기표현성 향상을 살펴보기 위해 단일집단 사전-사후 설계(one group pretest-posttest design)에 기초하여 14회 활동의 사전과 사후에 자기표현 척도 검사를 실시하여 점수를 비교 분석하였다. 또한 오르프 음악활동의 외부환경에서의 변화를 살펴보기 위하여 유아들의 자유놀이를 비디오로 녹화하고 오르프 음악 활동 사전과 음악활동 중간, 음악활동 사후에 교사 3인이 관찰하여 분석하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 오르프 음악 활동 내의 상황에서 자기표현 언어 척도 점수를 확인한 결과 평균 6.7점 증가함으로 자기표현이 유의미하게 변화되었음을 확인할 수 있었고 둘째, 활동 상황 내의 비언어적 자기표현 행동이 유의미하게 증가하는 것을 관찰할 수 있었으며 셋째, 자유놀이 상황 내에 관찰된 자기표현 언어 척도 점수를 확인한 결과 평균 8점 증가함으로 자기표현이 유의미하게 변화되었음을 확인할 수 있었으며 넷째, 자유놀이 상황 내의 비언어적 자기표현 행동 관찰결과 얼굴표정, 신체접촉, 기타 영역에서 평균점수가 유의미한 증가를 보였다.
도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.
디지털 홀로그램(digital hologram, DH)은 2차원 데이터에 3차원의 정보를 포함하는 초고부가가치의 영상 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠의 유통을 위해서는 그 지적재산권이 반드시 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해서 최초로 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 DH의 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크(watermark, WM)가 의 비가시성, 공격에 대한 강인성, WM 추출 시 호스트 정보를 사용하지 않는 blind 워터마킹 방법이다. 제안하는 네트워크는 호스트와 워터마크 각각의 전처리, WM 삽입, WM 추출의 네 부-네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 고주파 성분이 강한 DH의 특성을 감안하여 호스트 데이터를 축소하지 않고 WM 데이터를 확장하여 호스트 데이터와 정합함으로써 WM를 삽입한다. 또한 이 네트워크의 학습에 있어서 DH의 데이터 분포특성에 따른 성능의 차이를 확인하고, 모든 종류의 DH에서 최고의 성능을 갖는 학습 데이터 세트를 선정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 다양한 종류와 강도의 공격에 대해 실험을 수행하여 그 성능을 보인다. 또한 이 방법이 호스트 DH의 해상도와 WM 데이터에 독립적으로 동작하여 높은 실용성을 갖는다는 것을 보인다.
다양한 첨단장비의 도입과 함께 도로의 실시간 소통 정보는 운전자뿐만 아니라 도로의 관리자에게도 필수적인 정보로 자리 잡고 있다. 혼잡정도를 표현하는 기존의 방법은 소통원활/서행/정체 등 3단계로 관리자 측면의 판단에 의하여 이루어진 것이며, 각 단계를 구분하는 값들이 달라 운전자에게 혼란을 주고 있다. 본 연구에서는 교통상황을 표현하는 기존의 3단계 혼잡기준에 대한 운전자 인지를 알아보기 위하여, 운전자 설문으로부터 적정 교통상황 표현 단계수 및 기준 통행속도를 찾고자 한다. 이를 위하여 연속류인 고속도로를 대상으로 운전자에게 다양한 소통상황에 대한 녹화 동영상을 보여주고 혼잡판정 단계와 통행속도 기준 값에 대한 설문조사를 실시하였다. 설문 분석결과, 운전자들은 고속도로의 현 3단계 혼잡판정보다 세분화된 4단계 혼잡판정을 선호하는 것으로 나타났고, 각 단계별 표현 용어는 정체, 지체, 서행, 원활이 선정되었다. 4단계 혼잡판정에 대한 통행속도 경계는 22km/h, 48km/h, 74km/h로 분석되었고, 현실적인 운영을 위해 20km/h, 50km/h, 75km/h를 단계별 경계 기준 값으로 제안하였다. 이번 연구결과는 고속도로 교통정보 제공기관들에게 보다 세분화된 혼잡판정 기준으로 활용될 수 있으며, 교통정보 제공시 운전자 중심으로 개선하기 위한 근거자료로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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