본 논문에서는 임의 시점에서의 장면을 생성하기 위한 3차원 모델링 및 렌더링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 공간상에 설치된 복수의 스테레오 카메라와 PC들로 구성되며 UDP를 이용해 연결되어 각 카메라에서 획득되고 분석된 영상 데이터들을 모델링 PC로 전송해 실시간으로 3차원 모델을 생성하고, 이로부터 사용자가 원하는 위치에서의 장면을 생성해 디스플레이 하게 된다. 제안된 알고리듬은 성능 평가 결과 기존의 알고리듬보다 좋은 성능을 보였으며, 구현된 시스템은 실시간으로 사용자에게 원하는 시점에서의 영상을 자연스럽게 제공함을 실험을 통해 검증하였다.

본 논문에서는 색상의 공간적인 상관관계와 질감 모멘트를 이용한 내용기반 영상 검색 기법을 제안한다. 이를 위해, 색상의 공간적인 상관관계를 표현하는 새로운 색상 기술자를 제안하고, 또한 제안된 색상 기술자와 국부적인 푸리에 변환에 기반한 질감 특성을 결합한 영상 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 색상의 공간적인 상관관계를 표현하기 위해서 컬러 코렐로그램(color correlogram)이 사용되고 있다. 하지만 컬러 코렐로그램은 중심화소에 따른 이웃한 화소들의 색상 분포를 확률적으로 잘 나타내는 장점이 있지만, 색상의 구조적인 정보를 표현하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 색상의 분포와 구조적인 정보를 표시할 수 있는 새로운 색상 기술자를 제안한다. 제안하는 새로운 색상 기술자는 중심 화소와 이웃 화소들과의 색상 거리를 계산한 후 최소 거리의 색상과 최대 거리의 색상을 추출한 후 최소-최대 색상 쌍이 이루는 각에 대한 각각의 빈도수를 계산한다. 그런 다음, 각각의 이루는 각에 대해서 최소 거리 색상에 대한 최대 거리 색상들의 평균값과 분산값으로 구성된 새로운 기술자(min-max color correlation descriptor, MMCCD)를 생성한다. 제안한 색상 기술자를 이용하여 검색한 결과는 기존 방법들과 비교했을 경우 정확률에서 최소 5.2%에서 최대 13.21% 향상된 검색 결과를 확인할 수 있었다. 또한, 국부적인 푸리에 변환에 기반한 질감 기술자를 새로운 색상 기술자와 결합하여 특징 벡터의 크기를 절반으로 줄이면서도 새로운 색상 기술자만을 사용할 경우와 비교하여 향상된 검색 결과를 확인할 수 있었다.

모든 전자 영상응용에는 고해상도 영상이 요구된다. 고해상도는 영상 안에 픽셀의 밀집도가 높음을 나타내며, 이로 인해 더 세밀하고 중요한 정보를 얻어 다양한 응용에 사용된다. 하지만 CCD 나 CMOS 카메라로 획득된 디지털 영상들은 영상인식 시스템 구현 시 많은 저해상도영상을 가지게 된다. 초해상도 기술은 이와 같은 한계를 넘어서서 영상인식시스템에 적용이 가능하다. 초해상도 기술은 다수의 영상으로부터 정보를 결합하여 해상도를 증가시키는 것으로써, 이 기술은 추정과 이동을 위한 정합알고리즘과 획득된 프레임과 현재 프레임의 가중치를 이용한 최소거리 이웃보간법으로 되어있다. 본 논문에서는 초해상도에 웨이브렛 변환 기저 함수 계수를 이용한 영상 보간 기법을 제안하고자 한다. 기존 초해상도 보간 방식 대신 웨이브렛 기저 계수를 적용한 B-스플라인 보간 함수를 이용하여, 움직이는 영상의 한 부분을 확대할 때 정확한 영상과 자연스러운 영상을 구현하기 위하여 적용하였다. 제안된 보간 알고리즘은 최소거리 이웃보간 알고리즘, bilinear 보간 알고리즘, bicubic 보간 알고리즘 적용한 확대 영상보다 우수한 결과를 얻었음을 모의실험을 통하여 확인하였다.

H.264/AVC 표준은 기존의 부호화 기법보다 뛰어난 압축 성능 때문에 비디오 데이터의 압축과 전송에 널리 응용될 것으로 전망된다. 그러나 H.264/AVC 표준도 기존의 비디오 압축표준과 마찬가지로 가변길이부호화 방식을 따르기 때문에, 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변한다. 이 때문에 PSTN이나 ISDN 망과 같이 대역폭이 고정된 네트워크를 통해 비디오 비트 스트림을 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트량을 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 전송채널 환경에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 영상 데이터를 전송할 때 장면전환에 효율적인 비트율 제어 방식을 제안한다. 즉, 제안하는 비트율 제어 방식은 장면 전환과 같이 움직임이 많은 부분에서는 이전 프레임과 현재 프레임간의 움직임 변화량을 예측하여 움직임의 양에 따라 2차원 RD 모델 식을 수정하여 프레임 단위로 비트량을 효율적으로 제어하는 방법이다. 또한 장면전환이 많은 영상일 경우에 버퍼의 넘침을 방지하기 위해서 효율적인 프레임 스킵 방법을 제안한다. 실험 결과는 화면간 움직임이 많은 영상의 경우, 기존의 비트량 제어 방법이 채널 전송에 부적합할 정도로 비트량을 초과하지만, 제안한 방법은 채널 전송에 적합하게 효율적으로 부호화한다. 또한 기존 비트율 방법보다 제안한 방법의 프레임 스킵 개수가 적어 화면간의 끊김 현상이 줄었다.

이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.

본 논문에서는 필드/프레임의 공간적, 시간적 움직임 특성을 활용한 디인터레이스드 기법을 이용해 재구성된 영상프레임으로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임추정이 가능한 이중연산구조 기반의 다해상도 계층적 움직임 추정 방식(multi- resolution hierarchical motion estimation, MHME)의 효율적인 다중연산구조 기반의 움직임 추정을 제안한다. 공간적, 시간적 움직임 특성으로부터 디인터레이스드 기법을 적용하여 재구성된 영상프레임으로부터는 계층적 움직임 추정방식을 적용하여 빠른 움직임 영역에서도 화질의 열화가 거의 없는 다해상도 계층적 움직임 추정(MHME) 영상처리를 구현하였고, 비교적 높은 PSNR을 얻을 수 있었다. 다양한 모드 M=2 또는 M=3의 여러 가지 모의실험을 통해 제안된 구조가 전역탐색 블록정합 알고리듬(Full-search Block Matching Algorithm, FBMA)에 대하여 예측성능에 있어 최고 1.49dB(CAR), 최저0.421dB(Mobile & Calendar)의 모의실험결과 평균 -0.7dB 정도의 미소한 평균 PSNR 저하를 나타내었다. 이의 구현을 위해 제안된 전역/후역 탐색방식의 연산처리방식은 하나의 처리기소자(Processor Element, PE)에 이중연산처리기(DAPE) 구조를 채택하여 제한된 PE로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임 추정이 가능한 전역/후역 탐색방식(Foreground & Background Search Algorithm, FBSA)의 비트 처리열 탐색 알고리듬을 제안 적용하여 움직임추정 연산의 성능을 구조적으로 향상시키는 다중프로세서 어레이 구조(Multiple Processor Array Unit, MPAU)를 개발 제안하였다.

색역 사상은 다양한 컬러 디스플레이 장치에서 출력되는 영상의 색재현성을 향상시키기 위한 방법으로 제안되었으며 Digital TV 또는 디스플레이 장치와 같이 고속의 영상 신호 처리가 요구되는 경우 색역 사상 또한 고속 실시간으로 처리하기 위한 방법이 요구된다. 기존의 실시간 색역 사상 방식에 사용되는 육면체 보간에 비해 사면체 보간이 좀 더 간단한 형태의 보간 연산이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 사면체 보간 기법의 장점을 활용하여 고속 실시간 색역 사상을 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 하드웨어 구조는 색역 사상의 처리 속도 향상시키고, 하드웨어 비용을 감소시키는 장점이 있다.

본 논문은 고속 UWB(Ultra Wide Band) 시스템을 위한 인터폴레이터를 구현한다. 구현된 고속 UWB 시스템용 인터폴레이터는 기존 가변 파라미터를 이용한 큐빅 인터폴레이터에 병렬 처리 기술과 파이프라인 기법을 동시에 적용한다. Stratix II EP2S60F1020C3를 타겟 디바이스로 실험한 결과, 최대지연경로 속도와 최대지연경로 주기가 각각 최대 102.42MHz와 9.764ns가 되었고, 동작속도는 최대 대략 190%이상 향상되었음을 알 수 있다.

44.1kHz 샘플링 레이트의 표준 CD 음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서는 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한 점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 MP3, AAC, OGG 등과 같은 오디오 신호 압축 코덱을 이용하여 해결할 수 있지만, 이러한 코덱들은 공통적으로 고 주파수(High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고주파수 손실은 결국 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생 할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고 주파수 성분은 위치정보 와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 MP3 오디오 코덱으로 디코드(decode) 된 오디오 신호에서 손실된 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정 및 복원하는 ARM 플랫폼 기반의 MP3 오디오 음질향상 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템과 기존의 대표적인 알고리즘인 Liu의 HFR 과의 비교실험을 통해 제안된 알고리즘이 신호 스펙트럼상에서 고주파 신호 추정 및 복원 능력이 우수함을 볼 수 있고, 알고리즘 연산량도 약 2배 정도 절약할 수 있었다.

본 논문에서는 워터마크 예측과 LDPC 코드를 이용하여 워터마크의 성능을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 워터마크 추출의 경우 삽입된 워터마크의 파워(power)가 원본 영상의 파워에 비해 아주 작기 때문에 워터마크의 추출 성능을 높이기 위해서는 워터마크의 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 잡음 제거 필터를 사용하여 워터마크의 예측을 수행하였다. 이렇게 예측된 워터마크에 에러가 발생할 경우 LDPC 코드를 사용하여 수정하였다. 에러 수정 시 삽입된 워터마크의 통계적인 특성을 사용하여 기존의 LDPC 코드의 성능보다 우수한 실험 결과를 도출하였다.

다채널 암묵 디콘볼루션을 자기상관 값이 큰 신호에 적용할 경우 분리필터행렬의 주대각 성분에 의해서 분리신호의 시간백색화가 발생한다. 이러한 왜곡을 줄이기 위해 분리필터 행렬의 주대각 성분을 강제하거나 선형예측 잔여신호를 이용하여 분리필터 행렬을 구하는 방법들이 제안되었지만 신호자신의 반향성분이나 간섭신호 분리에 있어서 문제점이 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해서 간섭신호의 분리를 위한 단계와 신호자신의 반향을 감소시키기 위한 단계를 분리하여 처리하는 구조의 다채널 암묵 디콘볼루션 방법을 제안한다. 모의실험 결과 혼합신호에서 간섭신호를 분리해낼 수 있을 뿐만아니라 신호 자신의 반향 또한 감소됨을 확인하였다.

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적인 홍채 인식 시스템에서 취득된 홍채 영상에는 홍채 패턴 정보를 가리는 눈꺼풀이 포함된다. 이러한 눈꺼풀은 홍채 인식의 성능을 저하시키는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 홍채인식의 정확성을 향상시키기 위해 눈꺼풀 검출 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 세 가지 차별성과 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 눈꺼풀 검출에 문제가 되는 속눈썹과 조명 반사광(specular reflection)을 기존의 방법에 의해 검출한 후에, 선형 보간법(interpolation)을 이용하여 제거하는 방법을 제안함으로써 눈꺼풀 추출의 정확도를 향상하였다. 두 번째, 기존의 알고리즘은 눈꺼풀 후보점을 추출하기 위해 홍채의 넓은 부분을 탐색하므로 영상잡음이나 홍채 패턴 등에 의해 눈꺼풀을 잘못 추출하는 경우가 많았다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 검출된 홍채의 외곽경계 정보에 의해 초기 눈꺼풀 탐색 영역을 결정하고, 마스크 기법을 이용하여 눈꺼풀 후보점들을 추출함으로써 눈꺼풀 추출 에러를 감소시켰다. 세 번째, 기존의 알고리즘들은 포물선 방정식에 의해 눈꺼풀 영역을 검출하지만, 사용자의 눈의 회전을 고려하지 않았기 때문에 많은 에러가 발생되었다. 따라서 제안하는 알고리즘은 눈의 회전을 고려한 회전된 포물선 방정식을 이용한 허프 변환(Hough transform)을 통해 눈꺼풀을 검출함으로써 이러한 에러 발생을 감소시켰다. CASIA 데이터베이스의 홍채 영상을 사용하여 제안하는 눈꺼풀 검출 알고리즘을 실험한 결과, 위 눈꺼풀의 검출 정확도는 90.82%, 아래 눈꺼풀의 검출 정확도는 96.47%였다.

본 논문은 정현파 모델 기반의 코덱을 위한 매칭 퍼슈잇(Matching Pursuit)의 성능을 개선시킨 새로운 정현파 모델링을 제안한다. 제안하는 damping 요소를 첨가한 매칭 퍼슈잇 정현파 모델링은 과거와 현재 프레임에서 파라미터들간의 상관성을 이용하여 damping 요소를 정의하고 현재 프레임에서 보다 정확한 정현파 파라미터를 damping 요소에 따라 매칭 퍼슈잇 방법으로 추출한 후 합성한다. 따라서 인접 프레임과의 보간 없이 현재 프레임에서의 정현파 파라미터만으로 효율적인 모델링이 가능하다. 제안한 모델링 방법은 보간법을 사용한 일반적인 정현파 모델과 달리 추가지연을 가지지 않으면서 유성음 구간 신호뿐만 아니라 모든 구간에서 개선된 음질을 보인다. 제안한 모델링 방법의 성능을 SNR, MOS값, LR(Itakura-Saito likelihood ratio), CD(cepstral distance)를 통해 보간법을 사용한 매칭 퍼슈잇과 비교 평가한다.