본 논문은 모니터나 스마트TV 등에서 재생 중인 동영상 재생기의 창 영역을 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 단순히 시간적 차이 유무로 판단하거나 운영체제로부터 정보를 가져오는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 재생기 검출 기법은 영상 신호의 시공간적 특성 및 꼭지점 검출 필터를 이용하여 매우 정확하게 재생기 영역을 검출할 수 있다. 먼저, 영상 신호의 시간적 특성을 이용하여 재생기 창의 초기 영역을 설정한 뒤, 그 초기 영역을 기반으로 영상의 공간적 특성인 에지 정보와 꼭지점 검출 필터를 이용하여 재생기 창 영역의 네 꼭지점들의 위치를 계산한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 빠른 연산 속도와 정확한 검출 성능을 보임을 확인하였다.
통신 기술을 기반으로한 현대 사회에서 디지털 TV 등 영상장치가 대중화되고 있다. 그러나 전송, 저장, 획득하는 과정에서, 시스템 내 외부적인 원인으로 영상은 잡음에 의해 훼손된다. 따라서 잡음제거 기술의 중요성이 커지고 있으며, 잡음제거를 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 제거하기 위하여, 추정한 잡음분산과 마스크 내의 차이를 고려한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 제안한 알고리즘의 우수성을 나타내었다.
음원 추정 시스템은 로봇, 화상회의, CCTV(Closed-circuit television) 시스템에 쓰인다. 이러한 음원 추정 시스템은 사람을 대상으로 하며 사람이 말하는 동안 여러 개의 음성 데이터 프레임을 입력받을 수 있다. 본 논문에서는 입력된 음성 데이터 프레임으로부터 정확한 각도를 계산 할 수 있는 음성 데이터 프레임을 선별하여 각도 추정 오차를 줄이는 방법에 대해서 제안한다. 또한 선별된 데이터를 각도로 변환한 후 메디언 필터를 적용하여 음원 추정 시스템의 오차를 줄일 수 있다. 제안된 시스템을 이용하여 실험한 후 각도 추정 오차 평균이 31%감소함을 보인다.
디지털 시대를 맞이하여 영상 처리는 TV, 카메라, 스마트폰 등과 같은 다양한 매체에서 활용되고 있다. 일반적으로 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 여러가지 원인에 의해 salt and pepper 잡음이 발생한다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 SMF, CWMF, AMF 등이 있다. 기존의 필터들은 잡음 밀도가 높은 영역에서 에지 보존 및 잡음 제거 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위하여, 잡음밀도에 따라 마스크 크기를 가변하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
TV를 포함하는 최근의 디스플레이 시스템들은 디지털화 및 대형화되는 추세이며, 이러한 시스템들의 화질은 현재의 디스플레이 시스템 시장에서 매우 중요한 상품 경쟁력의 하나로 인식되고 있다. 이에 디지털 디스플레이 시스템의 화질을 개선하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 선명도 개선 기술은 디지털 영상(혹은 동영상)의 화질개선을 위한 중요한 기술들 중 하나로서, 일반적으로 영상경계(edge)의 천이시간(transition time)을 줄여 주는 천이향상(transient improvement) 기술을 기반으로 하고 있다. 하지만, 이 기술은 흔히 천이가 향상된 영상경계 주변에 원치 않는 휘도(혹은 색차)의 변화를 가져올 수 있는 오버슈트(overshoot) 및 언더슈트(undershoot) 현상을 발생시킨다. 이에 본 논문에서는 천이향상 시 발생하는 오버슈트 및 언더슈트를 효과적으로 제거하여 시각적으로 보다 선명하고 깨끗한 디지털 영상(혹은 동영상)을 얻기 위한 새로운 방식의 비선형 필터 기반의 적응적 슈트제거 방법(nonlinear filter-based adaptive shoot elimination method)을 제안한다. 제안한 방법은 두 가지 직교 방향(orthogonal directional)의 최소/최대 비선형 필터들과 적응적 슈트제거 방식을 적용하여 시각적으로 민감한 오버슈트 및 언더슈트를 효과적으로 제거한다. 실험을 통하여, 제안한 방법이 영상경계의 천이향상 정도는 그대로 유지하면서 영상의 왜곡을 초래하는 오버슈트 및 언더슈트를 거의 완벽하게 제거한다는 것을 보여 주었다. 제안한 방법이 적용될 수 있는 제품들로는 디지털 TV, 디지털 모니터, 디지털 카메라/캠코더, 휴대형 멀티미디어 플레이어(PMP) 등이 있다.
최근 디지털 데이터 방송이 본격화됨에 따라, 인터랙티브한 서비스 제공을 위한 콘텐츠 및 채널의 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 다채널 시대에 시청자의 선호도를 반영한 EPG(Electronic Program Guide : 전자 프로그램 가이드)는 TV의 포탈서비스이자 필수 요구 사항이며, 또한 국내 디지털 방송의 표준이 유럽의 DVB-MHP 표준안을 따르고 있는 만큼 EPG서비스도 그에 발맞추어 연구 및 개발이 요구되어진다. 이에 본 논문에서는 상기 제시된 요구 사항을 충족하기 위해 시청자와 시청자들 간의 시청정보 및 프로파일을 이용한 1 2차에 걸친 협업 필터링기법을 제안한다. 이를 위해 시청자와 선호도가 비슷한 선호도집단 내에서 서로 콘텐츠를 추천하는 협업 EPG시스템을 Java Xlet 응용프로그램으로 설계 및 구현하였으며, DVB-MHP 표준을 준수한 EPG 임을 확인하기 위해 DVB-MHP 표준안을 지원하는 OpenMHP 10.4를 통해 결과를 검증하였다.
본 논문에서는 지상파 및 케이블 디지털 TV를 위한 더블 컨버전 (double-conversion) zero-IF 튜너에 적합한 저잡음 고선형 광대역 RF 프런트 엔드를 제안한다. 저잡음 증폭기는 전류 증폭 기반의 잡음 제거 기법을 적용하여 저잡음과 고선형성 특성을 갖는다. 상향 변환 믹서와 SAW 필터 버퍼는 3차 intermodulation 제거 기법을 적용하여 고선형성 특성을 갖는다. 제안한 RF 프런트 엔드는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 설계하였고, 전원 전압 1.8 V에서 60 mA의 전류를 소모하면서 48 MHz에서 862Hz의 디지털 TV 밴드에서 30 dB의 전압 이득, 4.2 dB의 single side-band 잡음 지수, 40 dBm의 IIP2, -4.5 dBm의 IIP3의 성능을 보인다.
데이터의 규모 및 활용도, 그리고 사용자 접근성 측면에서 실세계 데이터에서 가장 중요한 이슈가 되는 것은 비디오 데이터이다. 장르나 등장인물, 배경 등이 매우 상이한 대량의 비디오 데이터들이 등장하고 있기 때문에, 통일된 사전지식을 이용한 비디오 데이터 분석이 매우 비현실적이 되어가고 있으며 사전지식을 활용하지 않는 비디오 분석기법의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 진화 파티를 필터링과 우점 이미지를 이용하여 비디오 데이터를 분절(Segmentation)하는 기법을 소개한다. 이미지 분절화 과정에서 해결해야 할 난점은 시점 변화 및 움직임 등에 의해 발생하는 사소한 변화가 컴퓨터 관점에서는 무시하기 어려운 큰 변화로 해석될 수 있다는 점이다. 동일장면에서의 시점 변화와 같은 사소한 변화로 인하여 동일 세그먼트를 추정하지 못하는 어려움을 해결하기 위하여 우리는 이미지 일부를 표현하는 파티클의 개체군을 생성하여 협력적인 방식으로 개별 이미지 세그먼트를 표현하는 방법을 개발하였다. 또한 동일 인물의 움직임과 같은 변화에 대응할 수 있도록 진화 파티를 필터링 방법을 컬러 히스토그램 방법과 결합하여 추론 성능을 한층 개선하였다. 실제 TV 드라마에 대하여 수행된 인간 평가자의 분절 평가 결과와 비교하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.
3D TV를 위한 스테레오 영상은 기존의 디지털 TV와 호환성을 유지하기 위하여 프레임 호환 패킹 포맷으로 전송될 수 있다. 이 경우 수신단은 해상도가 절반으로 줄어든 스테레오 영상으로부터 원래 크기의 좌우 영상을 확대하여 복원할 필요가 있다. 이 논문은 삭제된 영상 라인의 픽셀값을 적응적으로 내삽하는 기법을 제안한다. 삭제되지 않은 주변 영상 라인의 정보로부터 수평라인 기반 선형 필터와 NEDI6를 선택적으로 적용함으로써 기존의 Bilinear 내삽 기법에 비해 0.6dB 정도의 화질 향상을 달성할 수 있었다.
본 논문에서는 DTV, TV-PIP, PC-video, camcorder, videophone 등에 널리 웅용되고 있는 영상 축소기를 제안한다. 제안된 영상 축소기는 2차원 위상 교정 디지털 필터를 이용한 고성능/고화질의 축소이미지를 제공하는 영상 축소기이다. 본 논문에서는 기존 제품에 웅용된 영상 축소기 방식인 Pixel-drop 방식, Upsampling 방식 및 Scaler32 방식의 문제점들을 모두 보완하는 엘리어싱 노이즈 제거 방법과 하드웨어 부담을 최소화한 방법인 디지털 필터의 위상 특성을 웅용한 축소원리를 설명할 것이다. 또한, 제안된 영상 축소기의 성능이 Scaler32 방식보다 우수함을 최종 시뮬레이션 결과(축소 영상)를 Scaler32 방식에 의한 결과와 비교하여 그 타당성을 증명할 것이다. 본 논문에서 제안된 영상 축소기는 라인메모리, 수직축 축소기, 수평축 축소기 및 FIFO로 크게 4블럭으로 구성되어 있다. 또한, 시스템 면적의 최소화를 위해 사용된 필터의 계수는 덧셈기와 천이기로 구현이 가능하며, 필터는 MUX-adder 형태의 구조를 가진다. 그리고, 보상 필터의 추가로 인한 필터의 대역제한폭이 영상 대역제한폭인 6MHz 까지 향상되어 원영상의 고주파 성분의 손실이 최소화된다. 제안된 영상 축소기는 하드웨어 언어인 Verilog-HDL로 설계되고, Cadence로 검증된다. 그리고, 회로 합성은 Synopsys 합성기로 합성되며, 레이아웃은 Mentor에서 수행된다. 사용되는 칩 마스터는 4,500$\mu\textrm{m}$$\times$4,500$\mu\textrm{m}$이며, 실제 레이아웃 크기는 2,528$\mu\textrm{m}$$\times$3,237$\mu\textrm{m}$이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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