본 논문에서는 복원된 영상에서 블록현상을 제거하기 위해 POCS 이론을 기반으로 효율적인 후처리 기법을 제안한다. 블록 현상을 나타내는 불필요한 고주파성분을 제거하기 위해 웨이브렛 변환으로 효과적인 SCS 및 그 투영자를 제안한다. 또한 원 영상에서 에지로 나타나는 고주파성분은 찾아서 유지하는 방법도 제안한다. 실험결과로 제안하는 방법은 향상된 주관적 화질뿐만 아니라, 복원된 출력 영상에서의 PSNR이 향상됨을 알 수 있다.

많은 영상과 비디오 압축 알고리듬들은 영상을 블록으로 나누어 처리하여 각 블록에서 가변길이 부호비트를 생성한다. 만일 에러 검출기법을 사용하지 않고 가변길이 부호데이터를 에러 발생채널에 전송한다면 수신측 복호화기는 압축된 스트림(Stream)을 적절히 복호할 수 없다. 따라서 표준 영상 및 비디오 압축 알고리듬에서는 채널 에러로부터 데이터 스트림을 보호하기 위해 추가적인 정보들을 삽입한다. 그런 추가 정보 중의 하나가 재동기 마커(resynchronization marker)이다. 이 방법은 전송 에러 발생시 복호화를 다시 시작하기 위한 위치를 복호화기에게 알려줄 수 있지만 주파수 대역폭의 낭비가 심한 단점이 있다. 에러 내성 엔트로피 부호화(EREC)는 어떤 추가 정보 없이 재동기 시작점을 찾을 수 있는 방법으로 잘 알려져 있다. 이 방법은 대부분의 영상 압축 기법에서 사용되는 접두 코드(prefix code)에 적용될 수 있으므로 본 논문에서는 FEREC(Fast Error-Resilient Entropy Coding)의 성능을 개선한 EREREC(Efficient and Robust EREC) 기법을 제안하였다. 첫째로 연속 블록들의 부호화비트 길이를 이용하여 초기 탐색 위치를 계산한다. 둘째, 초기 오프셋은 가변 길이 부호들에서 길고 짧은 블록들의 확률 분포를 이용하여 결정되고, 결정된 초기 오프셋 값은 제안 방법에서 사용되는 모든 오프셋 시퀀스 값들을 보장하기 위해 조정된다. 제안된 EREREC 알고리듬은 슬롯 구성에 있어 EREC보다 빠르며, 전송 에러 발생시 복호화된 영상의 화질이 개선된다. 실험 결과는, 임의 에러 발생 채널에서 기존의 EREC 및 FEREC와 복원영상의 화질을 비교하였을 때 약 $0.3{\sim}3.5dB$의 화질이 개선됨을 보여준다.

본 논문에서는 뉴스 비디오에서 앵커 프레임 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서, 뉴스 비디오를 비디오 샷들로 분할하기 위해 누적 히스토그램(cumulative histogram) 기법을 이용하여 샷 경계(shot boundary)를 검출한다. 두 번째 단계에서는 각 비디오 샷 경계에서 얼굴 영역들을 찾기 위해서 피부 컬러(skin color) 정보를 이용하고, 세 번째 단계에서는, 앵커 객체를 추출하기 위해서 사람의 상체 부분의 컬러 정보를 이용하여 앵커 후보 프레임을 검출하며, 마지막 단계에서, 후보 프레임들에 대해서 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 분류하기 위해서 그래프 이론을 이용한 클러스터 분석 알고리즘을 적용한다. 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 앵커 프레임을 검출하는 것을 보여준다.

본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다.

일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 계수에 거의 대부분의 정보가 저장되어 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 성긴 특성은 가우스 확률밀도 함수와 영점에서의 점 질량(point mass) 함수의 혼합으로 모델링될 수 있으며, 이 프라이어(prior) 모델에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 가설-검증 기법을 이용하여 잡음 제거를 위한 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 가설-검증은 관찰된 웨이블릿 계수의 분산에 적용되며, $X^2$-검증을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 대략 0.3dB 정도 우수한 PSNR(peak signal-to-noise ratio) 성능을 나타낸다.

무선 네트워크 기술이 발전함에 따라, 모바일 환경을 통한 멀티미디어 컨텐츠 공급이 증가하고 있는 추세이지만, 공급자가 시시각각 변화하는 네트워크 상황과 다양한 사용자의 단말기 종류를 모두 고려하여 적당한 컨텐츠를 공급하는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 트랜스코딩 기술이 제안되었지만 계산 복잡도가 크다. 본 논문에서는 다양한 트랜스코딩 기술 중 하나인 공간해상도 트랜스코딩 기술에서 2:1 화면 축소를 대상으로 H.264에서 매크로블록의 모드 결정 과정 중에 필연적으로 발생하는 계산 복잡도를 줄이기 위해 입력 비트스트림에서 얻은 매크로블록의 모드, 움직임 벡터, 그리고 차-영상 에너지 정보를 이용한 고속 모드 결정 방법을 제안한다. 제안한 고속 모드 결정 방법은 입력 정보들을 비교하여 재-부호화할 매크로블록의 가능한 모드 종류를 제한하여, 모드 결정 과정에서 소모되는 시간을 단축시키는 방법이다. 실험 결과는 영상에 따라 약간의 차이는 있으나 제안한 방법이 일반 부호화 과정에 비해 평균적으로 PSNR은 약 0.04dB 손실이 발생하고 비트율은 약 1.6% 증가하나, 부호화 속도에서는 약 2.66배 빨라짐을 보여준다.

본 논문에서는 EVRC와 G.729A 음성부호화기를 위한 상호부호화 알고리듬을 제안한다. 다른 음성 표준을 사용하는 통신망간에 음성신호를 연동시키는 가장 간단한 방법은 이중 부/복호화 (tandem coding) 방법이다. 이 방법은 두 번의 부/복호화 과정을 거치기 때문에 많은 계산량이 요구되며 아울러 음성 지연이 발생하게 된다. 이러한 문제점들을 개선하기 위하여 상호부호화를 사용한다. 상호부호화는 LSP (Line Spectral Pair) 변환과 피치 지연 변환 그리고 지연 시간 단축 알고리듬을 통하여 수행한다. 제안된 알고리듬은 $18{\sim}22%$의 적은 계산량과 $5{\sim}10ms$의 짧은 지연으로 상호 부/복호화에 상응하는 음성 품질을 제공함을 실험을 통해 확인할 수 있다.

ES 시스템에서 레이더 신호의 PRI 변조특성 분석은 고밀도 전자전 신호 환경에서의 레이더 식별 모호성 문제로 인해 그 중요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 ES를 위한 레이더 펄스 신호의 PRI 변조형태를 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 제안한 기법은 PRI 시퀀스의 선형 자기상관관계에 나타나는 각 변조형태별 특징을 기반으로 정의한 형태 구분자들을 이용하여 PRI 변조형태를 인식한다. 또한 제안된 기법은 주기적인 변조특성을 갖는 PRI 변조형태에 대해서 변조주기를 추정한다. 제안한 기법의 성능을 입증하기 위해 다양한 모의신호에 대한 실험결과를 제시하였다.

본 논문에서는 인간의 시각 특성(Human Visual System)과 3D-DCT(Three Dimensional Discrete Cosine Transform) 블록 특성을 이용한 적응적인 비디오 워터마킹 방법을 제안한다. 3D-DCT 계수들의 분포에 따라 3D-DCT 블록을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 블록, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 블록, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 블록 등 3가지 패턴으로 분류한다. 또한 분류된 3D-DCT 블록의 패턴 비율에 따라 영상을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 영상, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 영상, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 영상 등 3가지 타입으로 분류한다. 제안된 워터마크 삽입 방법은 분류된 3D-DCT 블록패턴과 영상 타입에 따라 적응적으로 학습된 민감도 테이블과 비례 상수를 이용하여 입력 비디오 영상의 3D-DCT 중간 대역 계수에 적응적으로 워터마크를 삽입한다. 실험 결과들은 제안된 방법이 투명성과 강건성에서 이전 방법보다 우수함을 보인다.

오디오 이퀄라이저의 주목적은 사용자가 원하는 음색을 낼 수 있도록 음악의 주파수 특성을 변환 하는 것으로 대형 오디오시스템으로부터 휴대용 MP3플레이어까지 음악을 재생하는 대부분의 기기에 사용되고 있다. 현재까지는 각 음악 장르에 적합한 음색을 재생하기위해 사용자가 각 이퀄라이저 주파수 대역 별로 일일이 수동으로 조절해 주어야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 내용기반 음악 장르 분류 기술을 이용하여 음악 장르를 분류하고, 분류된 장르에 알맞은 이퀄라이저를 자동으로 적용하여 주는 지능형 오디오 그래픽 이퀄라이저 시스템을 제안하였다. 이퀄라이져의 경우 초기 음악 재생 중 이퀄라이저 적용에 의한 갑작스런 음의 변화를 방지하기 위하여 Coarse Level과 Fine Level의 2단계 장르분류 절차를 거치면서 각 단계별 이퀄라이저를 적용 하였다. 제안된 시스템의 각 단계별 분류 성공률은 약 80%에 이르며, 2초 안에 모든 동작이 이루어지는 것을 확인 하였다. 제안된 시스템은 PC상에서 비주얼 C 을 이용하여 3-밴드 지능형 이퀄라이저의 SW GUI를 구현 하였다.

본 논문에서는 수학적 모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기초한 새로운 칼라 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 우리는 혼합 모형에서 구성 성분의 수를 결정하고, 각 구성 성분의 중심값을 계산하는데 모폴로지의 연산과 라벨링 연산을 이용한다. 그리고 칼라 특징 벡터의 확률 모형으로 가우시안 혼합 모형을 사용하고, 이들의 모수 값들을 추정하는데 결정적 어닐링 EM알고리즘을 사용한다. 최종적으로 혼합 모형으로부터 계산된 사후 확률을 이용하여 칼라 영상을 분할한다. 실험 결과를 통하여 모폴로지 연산이 혼합모형의 수를 자동으로 결정하고 각 성분의 모드를 계산하는데 아주 효율적인 방법임을 보였고, 또한 결정적 어닐링 EM 알고리즘에 의하여 추정된 가우시안 혼합 모형을 사용하여 계산된 사후 확률에 의한 영상 분할 방법이 기존의 분할 알고리즘보다 정확한 분할 방법임을 보였다.

이 논문에서는 H.264 비디오 코딩에 사용되는 디블로킹 필터의 저전력 구조를 제안하였다. 즉, 8 픽셀의 입력에 대한 공통의 필터계수를 공유함으로써 구현 하드웨어를 줄일 수 있는 효율적인 구조를 제안하였다. 제안된 디블로킹 필터 구조는 MUX와 DEMUX 회로를 추가하여 설계하였으며, 기존 구조와 비교하여 44.2%의 덧셈연산 감소효과를 나타내었다. 또한 제안된 구조를 Verilog HDL 코딩과 FPGA로 구현한 결과, 기존의 디블로킹 필터 구조와 비교하여 각각 19.5%와 19.4%의 게이트 카운트 감소 효과를 보였다. 따라서 제안된 디블로킹 필터 구조는 H.264용 encoder와 decoder SoC에 널리 사용될 수 있는 저전력 구조이다.