본 논문에서는 지문 영상의 컨벡스 (convex) 구조를 이용하여 특징점을 추출하는 방법을 제안하였다. 지문영상에서 융선은 일정한 방향성을 가지며 융선의 단면은 주기성이 있는 사인파로 간주할 수 있다. 사인파 신호에서 국부 최대 위치를 검출함으로써 대략적인 한 화소 단위의 융선 추출이 가능하며 사인파 신호의 볼록한 컨벡스는 융선 영역에 해당한다. 이러한 지문의 특징을 이용하여 특징점을 효과적으로 찾는 방법을 제안한다. 이 과정에서 파라미터를 없애고 계산량을 줄임으로써 다양한 환경의 시스템에 적용 가능함을 보였다.

현재 상용화된 지문인식 시스템은 지문 입력기를 구동하는데 필요한 함수가 표준화 되어있지 않기 때문에 입력기 사이의 호환이 불가능하다. 본 연구의 목적은 지문인식 시스템이 대중화됨에 따라 앞으로 지문인식 시장에서 수요가 예상되는 다양한 지문 입력기 사이의 지문인식이 가능한 시스템의 개발이다. 본 논문에서는 광학식, 반도체식, 열감지 방식의 지문 입력기를 대상으로 하여 지문인식 시스템을 설계 구현하였으며, 융선 개수 정보의 추출 방법과 융선 개수 정보를 이용한 정합 방법을 제안하였다.

기존에 홍채 특징 추출을 위해 가장 많이 사용하는 방법인 직교 이차원 Gabor 웨이블릿의 경우, 2개 이상의 기저 함수들을 다양한 홍채 위치에 적용시켜서 얻어진 256바이트의 홍채 코드를 이용하여 홍채 인식을 수행한다. Gabor 웨이블릿은 홍채 패턴 특성이 반영되지 않은 기저 함수들을 많은 홍채 텍스쳐 위치에 적용함으로써, 생성된 홍채 코드들 사이에 상호 의존성이 높은 불필요한 코드들이 존재하게 되며, 결과적으로 전체 홍채 코드의 크기가 너무 커진다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 새로운 홍채 특징 추출 및 홍채 인식 방법을 제안한다. 제안된 독립 성분 분석 방법은 홍채 텍스쳐 자체로부터의 학습을 통하여 최적의 기저 벡터들을 얻을 수 있기 때문에, 홍채 코드의 크기가 작으면 저도 홍채 패턴의 특성을 가장 잘 반영하는 홍채 특징들을 추출할 수 있다. 또한 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 홍채 특징 추출 및 홍채인식 성능을 보다 개선하기 위하여, 독립 성분 기저 벡터를 재구성하는 방법과 기저 벡터의 집합을 두 가지 이상으로 적용하는 방법을 제안한다. 개선된 독립 성분 분석은 Gabor 웨이블릿 방법과 성능을 비교하였으며, 인식 오류율은 유사한 결과를 나타내면서도 홍채 코드 크기는 4배 이상 감소되는 뛰어난 성능을 나타냈다.

대부분의 얼굴인식 시스템은 현재 2차원 영상을 기반으로 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나 2차원 얼굴인식 시스템은 심하게 변화된 얼굴 포즈에 강인한 얼굴인식이 매우 어렵다. 이에 얼굴 포즈 추정은 정면 영상이 아닐 경우 인식률 향상을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문은 3차원 얼굴인식을 위한 새로운 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다 먼저 3차원 거리(range) 영상이 입력될 때 얼굴 곡선에 기반한 자동 얼굴 특징점 추출 기법을 적용한다. 추출된 특징점을 바탕으로 오류 보상 특이치 분해를 적용 한 새로운 3차원 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다. 특이치 분해를 이용하여 초기 회전각을 획득한 후 존재하는 오류를 보다 세밀하게 보상한다. 제안 알고리즘은 정규화된 3차원 얼굴 공간에서 추출된 특징점의 기하학적 위치를 이용하여 수행된다. 또한 3차원 얼굴인식을 위하여 3차원 최근접 이웃 분류기를 이용한 데이터베이스내에서 후보 얼굴을 선택하는 방식을 제안한다. 실험 결과를 통해 다양한 얼굴 포즈에 대하여 제안 알고리즘의 효율성과 타당성을 검증하였다.

디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 불법 복제를 방지하기 위해 디지털 데이터에 사람이 감지할 수 없는 정보를 은닉한다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델(mesh model)에 대한 적응형 워터마킹 방법을 제안한다 본 논문에서 제안한 방법에서는 서로 이웃하는 꼭지점 좌표들 사이의 공간적 상관성에 따라 워터마크를 삽입하며, 이는 사람의 눈에 잘 감지되지 않는 지역에 워터마크를 강하게 삽입하고 그렇지 않은 지역에는 약하게 삽입하는 적응형 워터마킹 기술이다., 우선, 3차원 메쉬 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립(triangle strip)을 생성하고, 모든 꼭지점 좌표를 구 좌표계(spherical coordinate system)로 변환시킨다. 그리고, 3차원 모델의 지역적 외관을 결정하는 꼭지점 좌표 값들의 변화량을 계산한 후, 워터마크 신호를 계산한 변화량의 크기에 따라 유연하게 꼭지점 좌표 값에 삽입시킨다. 본 논문에서 제안한 워터마크 방법이 워터마크 신호의 비지각성(imperceptibility)을 크게 개선시킬 수 있음을 실험을 통해 검증했으며, 제안한 방법의 강인성 (robustness)에 대한 BER (bit error rate) 결과를 제시하였다.

워터마킹(Watermarking) 기법은 멀티미디어 컨텐츠의 저작권 보호를 위해서 특정 데이터를 저작물의 품질이나 데이터 크기의 변화 없이 삽입하고, 필요시 이를 검출하는 기술이다. 워터마크가 삽입된 컨텐츠는 사람의 육안이나 청각으로 구별할 수 없어야 하고 여러 종류의 변환 또는 고의적 공격에 강인성을 가져야한다. 본 논문에서는 영상의 공간 영역과 주파수 영역에 대한 정보를 함께 갖는 웨이블릿(Wavelet) 변환영역에서 워터마킹을 수행하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 강인성과 비가시성을 동시에 만족하기 위해 다중 임계값을 사용하였다. 워터마크 삽입 위치는 상관도가 높은 부대역 계수들의 유사성을 조사하고 관련 주파수 대역에서 계수의 중요도를 검증한 뒤 워터마크를 삽입할 위치로 결정하였다. 이 때 유사성의 표현은 부대역간의 계수 값 차를 이용하였고, 이 차들의 분포는 워터마크를 삽입하고 검출하는데 사용한다. 워터마크의 검출은 부대역간의 특성을 이용함으로써 원래의 영상을 사용하지 않고 검출할 수 있다. 이러한 특성들 때문에 제안한 워터마킹 알고리즘은 JPEG 압축 공격 등을 비롯한 일반적인 영상처리에 대해 비가시성과 강인성을 동시에 만족함을 보였다.

본 논문에서는 SMV와 G.723.1 음성부호화기를 위한 파라미터 직접 변환 방식의 상호부호화 알고리듬을 제안한다. 상호부호화를 위하여 부가적인 복호화, 부호화 과정을 거쳐야하는 Tandem 방식과 달리 제안된 방식에서는 양 음성부호화기가 음성을 부호화하는데 공통적으로 사용되는 파라미터들을 직접 변환한다. 제안된 알고리듬은 파라미터 복호화, LSP 변환, 피치 지연 변환, 여기신호 변환 그리고 비트율 결정으로 이루어진다. 제안된 알고리듬을 다양한 방법으로 평가해 본 결과 계산량과 지연시간을 줄이면서 tandem 방식과 동등한 수준의 음질을 구현함을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 G.729A와 SMV 음성부호화기를 위한 새로운 파라미터 직접 변환 방식의 상호부호화 알고리듬을 제안한다. 상호부호화를 위하여 부가적인 복호화, 부호화 과정을 거쳐야하는 기존의 Tandem 방식과 달리 제안된 파라미터 직접 변환 방식에서는 양 음성부호화기가 음성을 부호화하기 위하여 공통적으로 사용하는 파라미터들이 직접 변환된다. SMV 에서 G.729A로의 트랜스코딩에서는 LSP 변환, 피치 지연 변환, 낮은 전송률에서의 트랜스코딩 등의 알고리듬을 제안하고, G.729A에서 SMV로의 트랜스코더에서는 LSP 변환, 피치 지연 변환, 전송률 결정 등의 알고리듬을 제안한다 제안된 알고리듬을 다양한 방법으로 평가해본 결과 기존의 Tandem 방식과 비교하여 계산량과 지연 시간을 줄이면서도 동등한 음질 또는 향상된 음질을 구현함을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 8kbps의 전송율을 가진 ITU-T C.729A 보코더에 Henja가 제안한 SOLA-B (Synchronized Overlap Add) 알고리즘을 적용하여 가변 전송율의 보코더를 TMS320C5416에 실시간 구현하였다. 이 방법은 부호화 시 SOLA-B 알고리즘을 이용하여 음성의 속도를 빠르게 해주고, 복호화 시 다시 SOLA-B 알고리즘을 이용하여 음성의 속도를 느리게 해줌으로써 정상속도의 음성을 재생시켜준다. 이때 SOLA-B 알고리즘의 계산량을 줄이기 위해 상호 상관 함수가 수행되는 샘플의 간격을 3 샘플씩 건너뛰면서 처리하였다. 실시간 구현된 G.729A 와 SOLA-B 알고리즘의 보코더는 8kbps 전송율일 때 인코더는 10.2MIPS이고 디코더에서는 2.8%MIPS의 최대 복잡도를 나타내었다. 그리고 6kbps 전송율일 때 인코더 18.3MIPS이고 디코더는 13.1MIPS의 최대 복잡도를 나타내었으며, 4kbps 전송율일 때 인코더 18.5MIPS이고 디코더에서 13.1MIPS의 최대 복잡도를 나타내었다. 사용된 메모리는 program ROM 9.7kwords, table ROM 4.5kwords, RAM 5.1kwords 정도이다. 출력된 파형은 C simulator와 Bit Exact 한 출력 결과를 보여주었다. 또한, 실시간 구현된 가변 전송율 보코더의 음질 평가를 위해 MOS 테스트를 수행한 결과 4kbp의 전송율에서 MOS값이 3.69정도로 측정되었다.

본 논문은 FSVQ(first section vector quantization)와 퍼지 개념을 이용한 HMM(hidden Markov model)에 기초를 둔 음성인식을 제안한다. 제안된 연구 방법에서는 첫 번째 구간의 코드북(codebook)을 만든 후, 첫 번째 구간의 코드북으로부터, 퍼지 개념을 도입하여 확률값이 큰 순서에 의해 다중 관측열을 구한다. 그 다음, 코드북으로부터 첫 번째 구간의 관측열을 학습시키고 인식할 때에도 같은 개념으로 첫 번째 구간에서의 확률 값이 가장 높은 단어를 인식된 단어로 선택한다. 인식 대상 어휘로는 전철역명을 선택하였으며, 특징 파라메타로는 LPC ？스트럼을 사용하였다. 제안된 방법에 의한 인식 실험을 수행하는 것 이외에도 비교를 위하여 이전에 실험한 몇 가지 방법의 인식 실험을 같은 조건하에서 같은 데이터로 수행한다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 FSVQ와 퍼지 개념을 이용한 HMM에 기초를 둔 방법이 다른 음성 인식방법들보다 인식률이 우수함을 입증하였다.

본 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 레이더 펄스열 탐지 기법을 제안하며, 전자전 시스템의 위협식별을 위한 펄스열 분리에 사용될 목적으로 개발되었다. 기존의 펄스열 탐지는 히스토그램 혹은 연속 웨이브렛 변환을 이용한 결정론적 접근이 일반적이었으나, 전자전 신호환경에서 빈번히 발생하는 신호누락, 잡음 및 대전자전 레이더 신호에 대해서는 탐지 신뢰성이 떨어진다. 제안한 기법은 펄스 도래시간만을 이용하는 펄스열 탐지 기법으로서 유전자 알고리즘의 확률론적 특성을 이용하여 설계되었다. 본 기법에서는 펄스의 도래 시간차를 초기 염색체로 구성하였으며, 펄스위상을 정의하여 이를 이용한 적합도 검증을 수행하였다. 그리고 다중 신호원의 분리를 목적으로 하는 레이더 펄스열 탐지를 위해서 비용함수를 이용한 조기 종료 및 그룹화를 적용하였다. 제안한 기법을 이용하여 모의 레이더 신호에 대해 실험한 결과 기존의 방법에 비해 탐지 위협개수 및 펄스 반복 주기의 탐지 정확도가 향상되었음을 확인하였다.

Modified Discrete Cosine Transform (MDCT)와 역변환인 IMDCT는 서브밴드 및 변환 코딩 기법에서 시간 영역 에일리어징 제거(Time Domain Aliasing Cancellation)를 기반으로 하는 분석/합성 필터 뱅크로서 채택되고 있으며, MPEG 오디오 표준의 레이어-Ⅲ에서 가장 많은 연산 량을 필요로 한다 본 논문에서는 MDCT/IMDCT를 효율적으로 계산할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 DCT를 이용하여 MDCT/IMDCT를 계산하는 알고리즘에 기반을 두고 있기 때문에, MDCT/IMDCT 계산을 위해 두 개의 DCT-Ⅱ를 이용한다. 더불어, 제안한 알고리즘은 4로 나누어지는 길이의 입력을 갖는 MDCT/IMDCT의 계산에도 적용할 수 있다. 제안한 알고리즘은 계산 복잡도 면에서 기존의 알고리즘들과 비교하여 적은 계산 량을 필요로 하며, 구조적인 면에서 병렬적인 구조로 나타낼 수 있기 때문에, VLSI 구현에 매우 적합하다.

본 논문에서는 다각형 기반 윤곽선 부호화를 위한 새로운 정점 선택 기법을 제안한다. 객체의 모양을 효율적으로 표현하기 위해서 정점 선택 과정에서 기존의 최대 거리 척도뿐만 아니라 곡률 정보를 이용한다. 제안된 기법은 두 단계 과정으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 곡률이 큰 윤곽선 화소들을 CSS (curvature scale space)를 이용하여 키 정점(key vortices)으로 선택한다. 이 점들은 객체의 윤곽선을 여러 개의 부분 윤곽선(contour segment)들로 나누며, 각 부분 윤곽선은 양 끝점이 인접한 두 개의 키 정점인 하나의 열린 윤곽선으로 독립적으로 처리된다. 두 번째 단계에서는 각각의 부분 윤곽선에서 주어진 허용 오차(D/sub max//sup */)를 만족하면서 최소 개수의 정점을 선택하기 위해 순차적 정점 선택 기법을 이용하여 정점을 선택한다. 그리고 선택된 정점들은 오차 영역 면에서 최적의 위치를 찾기 위해 동적 프로그래밍(DP : dynamic programming) 기법을 사용하여 조정된다. 제안된 기법과 기존의 기법들의 근사 성능을 비교하기 위해 실험 결과를 제시한다.

본 논문에서는 최근 비디오 스트리밍 응용을 위해 만들어진 FGS((me granular scalability) 방식에서 주어진 비트율에서 인간 시각에 좀더 나은 화질을 얻기 위해 주파수 가중 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 각 DCT 계수의 사람 눈에 미치는 중요도를 고려하여 구해진 주파수 가중행렬을 비트평면 부호화를 사용하는 FGS 상향계층 부호화 동작에 적용될 수 있도록 주파수 천이 행렬로 바꾸어서 가중치를 부여한다. 본 논문에서 제안된 주파수 가중 방법을 통해 화질의 향상, 더 미세한 계위 부호화, 시간 영역에서 화질의 균일화를 얻을 수 있었다. 또한, 주파수 가중 방법을 통해 얻은 화질 개선을 설명하기 위해 기존에 사용하던 PSNR(peak signal to noise ratio) 대신에 인간 시각적인 관점에서의 오차만을 고려한 JNDE(just noticeable difference ewer)를 Weber의 법칙을 근거로 하여 새롭게 제안하였다.

본 논문에서는 삼차원 모델을 효율적으로 전송하기 위해, 삼차원 메쉬 모델을 계층적으로 표현하고 보는 사람의 시점에 따라 메쉬 모델의 해상도를 다르게 하여 전송하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 점진적 메쉬 전송과 순차적 메쉬 전송이 결합된 형태로 보는 사람의 현재 시점을 고려하여 삼차원 모델을 전송하는 것이다. 보는 사람의 시각 위치에 따라 전송할 때, 보이지 않는 부분보다 보이는 부분을 먼저 전송하여 제한된 전송대역 안에서 삼차원 모델의 품질을 최적화 할 수 있다. 먼저 주어진 삼차원 메쉬 모델을 계층적으로 메쉬 분할하고 최하위 레벨의 분할메쉬에 대해 다중계층을 구성한다. 메쉬분할을 위한 시작꼭지점은 K-means 알고리즘을 사용하여 선택하기 때문에, 메쉬분할 과정에서 균등한 분할메쉬를 얻을 수 있다. 보는 사람의 시점에 따라 최하위 레벨의 각 분할메쉬에 대해서 해상도를 계산한 후, 병합과 분리과정을 통해 삼차원 메쉬 모델을 전송한다. 분할메쉬 병합과정은 삼차원 메쉬의 정적시각 전송에 이용피고, 메쉬분할로 생기는 공통 경계 정보를 줄일 수 있다. 분할메쉬 분리과정은 삼차원 메쉬의 동적시각 전송에 이용되고, 보는 사람의 시점에 따라 새롭게 보이는 분할메쉬에 대해 추가적인 정보를 유동적으로 전송한다.

본 논문은 다수의 파노라마 영상을 이용하여 가상환경을 탐색하는 시스템에서 사용자가 한 시점에서 다른 시점으로 자연스럽게 시점을 이동할 수 있도록 중간 장면을 합성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 두 파노라마 영상에서 시선방향을 일치시키는 사전 교정(prewarping) 단계와 시선방향이 일치된 두 영상에서 대응점을 찾아 중간 시점의 영상을 생성하는 양방향 시차 몰핑(bidirectional disparity morphing) 단계로 나누어진다. 사전 교정은 푸리에(Fourier) 성질을 이용해서 두 영상간의 위상 상관 관계(phase correlation)를 분석한 후, 두 영상 사이의 상대적인 변리, 회전 그리고 축적 변화를 계산하여 시선방향을 일치시킨다. 그리고 양방향 시파 몰핑에서는 블록 단위의 시차 벡터(disparity vector)를 계산하고, 가려짐 영역에 대한 정착한 시차를 추정하기 위해 가려짐 패턴(occluding pattern)을 이용하였다. 제안된 방법은 실제 파노라마 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 두 파노라마 영상 사이를 자연스럽게 이동할 수 있었다.

본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법, Hu 모멘트 및 선형 판별 분석(linear discriminant analysis, LDA)를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 제안한 변형 Otsu 이진화를 사용하여 밝기 및 명암도에 불변한 이진 영상들을 만든다. 그런 후 생성된 얼굴 영상의 경계 영상 및 다단계 이진영상으로부터 총 17개의 Hu 모멘트를 계산한 다음 LDA 방법을 적용하여 최종 특징 벡터를 추출한다. 특히 제안하는 얼굴 인식 방법은 Hu 모멘트를 이용함으로써 크기, 회전 및 위치 변화에도 강인한 특성을 갖고 있다. Olivetti research laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스의 총 100명의 얼굴 영상에 대해 기존의 주요 성문 분석(Principal component analysis, PCA) 방법 및 PCA와 LDA를 결합한 얼굴 인식 방법과 비교 실험한 결과, 제안한 얼굴 인식 방법은 대체적으로 기존 방법보다 뛰어난 인식 성능을 보였다.