본 논문은 카메라 영상 처리에서 중요한 부분인 색상 보간과 자동 화이트 조절을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 대부분의 자동 화이트 조절은 색상 보간 후에 수행이 되기 때문에 색상 보간의 결과에 영향을 받는다. 자동 화이트 조절의 성능을 높이기 위해서 색상 보간 수행 중에 색의 일관성이 고려된다. 자동 화이트 조절 이득 계산과 색상 보간의 방향 결정을 위한 초기 추정치를 테일러 시리즈를 이용하여 상하좌우 방향으로 구한다. 미리 정의된 무채색 영역을 이용하여 에지 기반 자동 화이트 조절을 수행한다. 에지 기반 자동 화이트 조절의 이득을 계산하고 색상 보간의 성능을 높이기 위해서 베이어 데이터의 각 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 구분한다. 색상 보간은 초기 추정치 중에서 국부 분산을 사용하여 보간 오류의 발생을 최소화하는 방향으로 수행한다. R과 B 색상은 보간된 G 색상과 색의 일관성이 고려된 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 수치적 및 영상의 화질 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.

본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.

모바일 영상 서비스와 센서 네트워크와 같은 저전력, 저복잡도의 비디오 부호기를 필요로 하는 분야의 수요가 증대됨에 따라 프레임간의 상관성을 이용하지 않고 압축함으로써 낮은 복잡도로도 높은 압축률을 얻을 수 있는 분산 비디오 코딩에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 코딩에서 부호기는 오류정정 부호기를 이용하여 원래 영상보다 압축된 형태의 신드롬을 생성한다. 반면, 복호기에서는 원본 영상을 추정하고 부호기에서 만들어진 신드롬을 이용하여 추정한 원본 영상의 오류를 정정한다. 이 때, 추정된 원본 영상을 보조 정보라 하며, 보조 정보는 원본 영상이 가상의 상관 채널을 통해 얻어진 영상이라 해석할 수 있다. 분산 비디오 코딩의 성능 향상을 위해서는 오류 정정 복호기와 최적 복원과정의 성능향상이 필요하며, 두 과정 모두 가상의 상관 채널의 정확도에 영향을 받는다. 본 논문에서는 오류 정정 복호기와 복원과정에서 최적의 입력값을 예측하기 위하여, 상관 채널의 구성 파라미터의 정확한 추정을 위한 효과적인 알고리즘들을 제안한다. 일반적으로 상관 채널은 라플라시안 분포로 모델링 되는데, 이 분포와 실제 채널 측정값과의 자승오류를 최소화 하는 알고리즘인 최소자승법 및 복잡도를 낮춘 변형된 알고리즘을 제안하였다. 또한, 신뢰구간 설정으로 기존의 채널 파라미터 추정 알고리즘을 사용할 때 오류를 줄이는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘으로 Mother 영상과 Foreman 영상에서 각각 최대 PSNR이득 1.8 dB와 1.1 dB를 얻었으며, 특히 상관도가 낮은 영역에서 더 효과적인 성능 개선을 보인다.

본 논문은 저 복잡도 비디오 복호화기를 위한 디블록킹 필터를 제안한다. 휴대전화와 같은 모바일 장치에서 많이 사용되는 H.264/AVC Baseline 프로파일은 MPEG-4 Visual 보다 압축 성능은 두 배 이상 높지만, 1/4-픽셀 보간 필터, 적응적 엔트로피 모델 및 디블록킹 필터를 사용함에 따라 복호화기의 복잡도가 높다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화 성능은 유지하면서 복호화기의 복잡도를 감소시키기 위하여 저 복잡도 디블록킹 필터를 제안한다. 본 논문에서 제안된 저 복잡도 디블록킹 필터는 BS (Boundary Strength)값에 대해 CBP (Coded Block Pattern)값을 이용하여 계산함으로써, 기존의 방법보다 분기문의 수를 49% 감소시켰다. 또한, 인트라 매크로블록 경계에서 적용되는 강한 필터링 (Strong Filtering)에 대해 필터링의 적용 범위를 두 픽셀로 제한하였다. 실험 결과, 제안하는 저 복잡도 디블록킹 필터는 H.264/AVC Baseline 프로파일에 비해 BDBitrate를 -0.02% 감소 시켰고, 디블록킹 필터의 복잡도는 42%, 복호화기 전체의 복잡도는 8.96% 감소 시켰다.

H.264/AVC는 공간적 중복성을 제거하기 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용하도록 설계되었다. 또한, 모드 정보의 전송을 위하여 이웃한 블록의 모드간의 높은 상관도를 사용한다. 모드를 표현할 때, 더 높은 확률을 가진 모드에 더 적은 비트가 할당되며, 이웃한 두 개 블록의 예측모드 간에 최소값을 취하여 예측함으로써 압축된다. 본 논문에서는, 몇 개의 테스트 비디오 시퀀스를 사용하여 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 모드에 따라서 발생하는 현재 블록의 예측모드에 대한 통계적 확률을 구하였다. 다음으로 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 예측모드의 모든 조합에 대하여 현재 블록에서 결정될 확률이 가장 높은 5개 모드를 후보 예측모드로 하여 테이블로 구성한다. 이 확률 테이블을 사용하여, 선택된 5개의 후보 모드들만 율-왜곡 최적화를 수행함으로써 부호화 과정을 고속화하고, 각각의 경우에서 가장 높은 발생 확률을 갖는 모드를 most probable mode로 사용하여 모드 정보를 줄임으로써 부호화 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 부호화 성능은 5개 후보 모드의 발생확률의 합이 90%, 85%, 80%이상인 경우에 대하여 JM14.2 대비 각각 1.17%, 1.50%, 1.19% 향상되었으며 부호화 속도는 18.46%, 27.97%, 36.03% 향상되었다.

얼굴 인식 방법 중에 한 얼굴 영상을 분할하여 분할한 각 부분마다 통계적 방법을 적용해 특징추출을 수행한 다음 각 부분마다 분류를 수행하고 이러한 분류결과를 모아서 voting등의 방법으로 얼굴 인식을 수행 하는 방법을 국부 외형 기반 방법(local appearance-based method) 이라고 한다. 기존에 제안된 국부 외형 기반 얼굴 인식은 얼굴 영상을 일정한 크기로 단순분할하고, 그 부분들을 모두 인식에 사용한다. 본고에서는 인식에 상대적으로 중요한 부분만을 사용하여 얼굴 인식을 수행하는 새로운 국부 외형 기반 얼굴 인식 방법을 제안한다. 본고에서는 단순 분할 방법 대신에 눈, 코, 입 등 인물 간의 차이가 잘 나타나는 얼굴 부분들을 support vector machine (SVM) 을 이용하여 검출한 후, 검출한 각 부분에 주성분 분석 (PCA) 을 적용하고 이를 통합하여 얼굴 인식을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존 방법의 성능을 비교한 결과, 제안한 방법이 기존의 국부 외형 기반 방법의 장점을 지니는 동시에 성능을 개선시킴을 확인하였다.

본 논문에서는 행동 탐지 기반으로 사람의 지시행위를 인식하여 지시방향의 객체를 선택하고 이를 추적하는 시스템을 제안한다. 일반적으로 사람은 무엇인가를 지시할 경우, 얼굴 방향을 목표물에 두게 된다. 따라서 얼굴과 손끝을 연결한 직선을 지시방향이라 간주하고, 지시된 객체를 선택한다. 제안된 알고리듬에서는 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 움직임 영역을 검출하기 위해 배경 차분을 사용하여 실시간으로 관심 객체의 움직임을 추출한다. 보행 여부의 판단은 주성분(PCA) 분석과 객체의 움직임 변위로 결정되며, 이 때 사람이 정지 상태면, 머리를 기준으로 손에 이르는 벡터 관계를 계산하여 사용자의 지시방향을 최종적으로 결정한다. 실험결과를 통하여 다시점 카메라를 이용한 다각도의 영상에서 사람의 지시 방향을 정확하게 추정해 냄으로서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

본 논문에서는 치과용 의료시스템(Dental PACS)에서 필요한 시계열 분석(Subtraction Radiography) 방법에 기반 하여 기존의 연구에서 갖지 못했던 영상정렬의 자동화 방안과 미세변화 검출 방안을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 단일 템플릿 방식의 문제점을 해결하기 위해 인공치아 및 자연치아의 기하학적 형태 정보를 이용하여 각 치아에 대한 관심영역을 획득하고 획득된 관심영역을 기준으로 지식 기반(knowlege-based)의 다중 템플릿(multi-template) 방식의 정합을 통해 치아 주위에서 발생되는 미세변화를 빠르고 정확하게 검출할 수 있다. 실험결과 제안된 방법은 신속하고 정확하게 치아 주위의 미세변화에 대한 검출이 가능하였고, 보다 객관적이고 정량적인 결과를 제시할 수 있음을 보여주었다.

CORDIC (COordinate Rotation DIgital Computer) 은 간단한 하드웨어로 벡터의 위상으로의 변환이나 회전 등의 위상 연산을 할 수 있으므로 OFDM 수신 시스템에서의 주파수 동기부를 설계할 때 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 CORDIC 알고리듬에서 위상을 표현하는 방향 시퀀스 (direction sequence, DS) 가 선형적이지 않기 때문에 사용상의 많은 제약이 존재한다. 본 논문에서는 근사적 선형성을 지닌 LBDS (linearized binary direction sequence) 표현 방법을 제안하고, LBDS의 최대 위상오차에 대해 분석한다. 또한 DS로부터 LBDS로 변환하는 하드웨어와 그 역변환 하드웨어의 구조를 제안한다. LBDS를 채택하면 위상 추정, 주파수 오차 루프 필터링, 위상 보정 역회전 등 주파수 동기의 전 과정에 CORDIC과 일반적인 산술 연산기를 사용할 수 있다. T-DMB 복조기에 사용될 수 있는 22비트 LBDS에 대한 예도 기술된다.

오디오 신호를 무손실 압축하여 휴대용 멀티미디어 기기에서 최고의 오디오 품질을 제공하는 기기들이 등장하고 있으며, 무손실 오디오 압축을 위한 기술에서는 2006년 MPEG-4 audio lessless coding(ALS)와 MPEG-4 scalable lossless coding(SLS)가 국제 표준으로 채택 되었다. 2009년에는 MPEG에서 최대 스테레오 음원까지만 지원하는 MPEG-4 ALS simple profile을 정의하였다. 표준화된 무손실 오디오 코덱이 휴대용 멀티미디어 기기에서 널리 이용되기 위해서는 휴대용 멀티미디어 기기에서 가장 널리 쓰이는 스테레오 조건에서 낮은 복잡도를 보여야 한다. 하지만 기존 연구에서는 MPEG-4 ALS의 압축률을 향상시키거나, 혹은 다채널 환경에서의 복잡도를 개선하기 위한 연구들이 주로 이루어졌다. 본 논문에서는 MPEG-4 ALS 인코더의 복잡도와 압축률을 분석하고, 이를 바탕으로 MPEG-4 ALS simple profile 조건에서 MPEG-4 ALS 인코더의 복잡도를 개선하기 위한 방법을 제안한다. 분석 결과 MPEG-4 ALS 인코더의 analysis 블록에서 전체 복잡도의 75% 발생하므로, 기존의 연구에서 개발된 저 복잡도 필터를 인코더에 적용하여 복잡도를 감소시키며, joint coding의 압축 효율과 여기 신호의 상호상관계수의 관계를 기반으로 joint coding 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법과 저 복잡도 필터가 포함된 MPEG-4 ALS 인코더의 성능은 MPEG-4 conformance test 파일과 일반 음악 파일을 이용하여 복잡도 및 압축률로써 평가된다. 실험 결과 제안된 방법이 적용되었을 경우 압축률은 유사하면서 인코더 복잡도가 24% 감소한다. 이를 통해 본 논문에서 제안된 방법이 MPEG-4 ALS 인코더의 복잡도 감소에 탁월한 성능을 가짐을 보였다.