대형 멀티터치스크린의 구현은 기존의 저항막, 정전용량, 초음파 방식으로는 기술 제약 및 비용 등의 문제로 구현에 어려움이 있어 주로 적외선을 이용하는 방식을 많이 사용한다. 적외선을 사용한 멀티터치스크린은 대형스크린을 구현하기 용이하지만 멀티터치에 기술적인 제한을 갖고 있는 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위해 적외선 카메라를 이용한 FTIR(Frustrated Total Internal Reflection), DI(Diffuse Illumination)방식들이 Microsoft의 차세대 유저인터페이스인 Surface를 통해 제안되었다. FTIR이나 DI 방식은 대형스크린의 구현이 쉽고 멀티터치의 개수에 제한을 받지 않는다. 하지만 FTIR은 터치 포인트의 검출은 쉬운 반면에 스크린의 크기와 재질, 적외선 LED 배열을 위한 모듈, 많은 소비전력 등의 단점을 가지고 있고 DI 방식은 구조상의 문제로 터치 검출이 어려운 반면 FTIR이 가지고 있는 단점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 DI 방식의 터치 포인트 검출시의 문제점을 해결하기 위해 손가락 외곽선을 이용한 영상처리 알고리즘, 광학 렌즈 왜곡 현상을 효과적으로 보정하기 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 또한 멀티터치의 터치 정확도를 높이기 위한 Calibration 알고리즘과 정확한 제스처 및 정확한 이동을 위한 Tracking 기법을 고안하였다. 연구 결과 DI 방식을 위해 본 논문에서 제안한 영상처리 알고리즘들은 간단하면서 쉽게 대형 멀티터치스크린 구현을 위한 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.

본 논문에서는 다시점 색상 카메라와 다시점 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 후처리 방법과 3차원 장면의 깊이 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만, 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 다시점 깊이 영상에 후처리 작업을 수행한 후, 이를 다시점 색상 영상과 조합하여 3차원 깊이 정보를 생성한다. 깊이 카메라로부터 얻은 각 시점에서의 초기 변이 정보를 기반으로 한 스테레오 정합의 결과는 기존 방법의 결과 보다 우수한 성능을 나타내었음을 볼 수 있었다.

지금까지 많은 얼굴 인식 방법들이 제안되었으나, 대부분의 방법들은 특징추출 과정 없이 입력 영상을 1차원 형태의 벡터로 변형한 것을 1차원 특징 벡터로 사용하거나 또는 입력 영상 자체를 특징 매트릭스로 사용하였다. 이와같이 영상 자체를 특징으로 사용하면 조명변화가 심한 데이터베이스에서는 성능이 좋지 않는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 조명변화에 효과적인 그래디언트와 상관관계의 국부통계를 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. BDIP(block difference of inverse probabilities)는 그래디언트의 국부 통계이다. 그리고 BVLC(block variation of local correlation coefficients)의 두 타입은 상관관계의 국부 통계이다. 입력영상이 얼굴인식 시스템에 들어 오면 먼저 BDIP, BVLC1, BVLC2의 특징 영상을 추출하고 융합한 후, (2D)2 PCA 변환을 거쳐 특징 매트릭스를 얻어서 훈련특징 매트릭스와의 거리를 구하여 최근린 분류기를 이용하여 얼굴 영상을 인식한다. 네 가지 얼굴 데이터베이스, FERET, Weizmann, Yale B, Yale에 대한 실험결과로부터, 제안한 방법이 실험한 여섯 가지 방법 중에서 조명과 얼굴 표정의 변화에 가장 견실하다는 것을 알 수 있었다.

산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드로 인한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 회전된 그리드를 사용하여 그리드 왜곡의 제거가 용이하도록 x선 디지털 영상을 얻는 방법에 있어서 기존의 왜곡 성분의 중심주파수를 가장자리로 보내는 경우를 보다 심도 있게 분석하여 확장된 결과를 도출하였으며, min-max 개념에서 주어진 그리드 밀도에 대하여 최적화하는 방법을 제시하였다. 또한 실질적으로 사용가능한 그리드 밀도에 대하여 적절한 그리드 각도를 제시하고 그러한 그리드를 사용하여 획득한 x선 디지털 영상에서 그리드 왜곡이 용이한 알고리듬을 제안하고 그 성능을 비교해보았는데, 원영상의 해상도를 어느 정도 유지하면서 그리드 왜곡을 줄일 수 있었다.

본 논문에서는 H.264/AVC에서 동영상의 통계적 특성을 이용하는 고속의 효율적인 매크로블록 모드 결정 알고리즘을 제안한다. H.264/AVC의 메크로블록 모드 결정에서 Inter$16{\times}8$, Inter$8{\times}16$ 모드의 율-왜곡 비용을 이용하여, 각각 동일한 방향성을 가지는 Sub$8{\times}4$, Sub$4{\times}8$ 모드의 생략 여부를 결정한다. 또한 P$8{\times}8$ 인터모드 내 서브매크로블록(submacroblock)의 최적 모드를 이용하여, 동영상의 움직임 상관성에 근거하여 Intra$4{\times}4$, Intra$16{\times}16$ 모드의 생략 여부를 결정한다. 본 논문에서는 이러한 제안 기법들을 기존의 제안된 기법들의 장점들과 효과적으로 결합하여, 고속의 효율적인 매크로블록 결정 알고리즘을 제안한다. 실험 결과로부터, 제안 기법은 기존의 H.264/AVC 부호화 기법들에 비하여 부호화 효율을 유지시키면서 부호화 시간을 약 70% 단축시킬 수 있었다.

중대형 터치스크린의 일반적인 방법으로 적외선을 이용하고 있지만 이 방법은 터치인식장치의 설치가 어렵고, 응용의 범위가 제한적이며, 멀티포인트 방식에서 좌표오류가 발생하는 문제점을 가진다. 가시광선을 이용하는 일반 카메라를 이용한 터치 스크린의 경우 접촉이 일어난 위치 이외에서 접촉 물체의 색상정보를 이용할 수 있기 때문에 적외선을 사용하는 터치스크린보다 활용성이 뛰어나다. 또한 적외선 터치스크린에 비하여 설치가 간편한 장점을 가진다. 그러나 주변의 색상 및 조도에 따라서 인식 성능이 달라지고, 스크린의 반사광도 인식되는 문제점을 안고 있어 지금까지 큰 호응을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는 일반 카메라를 사용하는 터치스크린의 구조, 접촉 물체의 인식 및 싱글 포인트 및 멀티 포인트의 좌표 연산과정에 대하여 연구한다. 이 방법은 싱글 포인트의 터치스크린에서 적외선 카메라방식과 동일한 인식성능을 보였다. 멀티 포인트 터치스크린은 접촉 물체의 거리정보를 이용하여 기존의 터치스크린이 가지고 있는 고스트 포인트(Ghost point)를 해결하였으나, 싱글 포인트 터치스크린에 비하여 인식성능이 감소하였다. 실험 결과에 따르면 싱글 포인트 터치스크린의 수행속도를 개선할 경우 적외선 카메라방식을 대체 가능함을 알 수 있다.

CFA(Color Filter Array)를 사용하는 이미지 센서에서는 컬러정보를 획득하기 위해 디모자이킹 과정을 거치게 된다. 이상적인 컬러특성을 갖는 이미지센서에 적용되는 디모자이킹 방식은 실제로 이미지센서에 바로 적용할 경우 올바른 동작을 장담할 수 없는데, 이는 센서마다 그 특성이 다르기 때문이다. 따라서 디모자이킹 알고리즘을 적용할 때에는 각 센서의 특성에 따라서 다르게 적용이 되어야만 한다. 본 논문에서는 Honeycomb CFA방식을 사용하는 CCD 이미지 센서에서 사용되는 디모자이킹 알고리즘을 제안하고, 실제 이미지 센서(CBN385B)의 컬러특성을 고려하여 필터의 계수를 보정함으로써 개선된 성능을 갖는 디모자이킹 알고리즘을 제안한다. 또한 디모자이킹 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 그 성능을 비교한다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위한 방법으로 전체 ISP시스템을 구현 했으며, 성능을 확인할 지표로 알고리즘 자체성능은 PSNR로 이미지센서의 필터특성의 적용의 결과는 RGB분포도를 이용하였다. 결과적으로 기존의 방법에 비해 PSNR 값이 4~8dB 증가하였으며, 실제 이미지센서(CBN385B)에서 Red 성분으로 편중된 현상도 제거하였다. 또한 하드웨어 설계를 통해 소프트웨어적인 연산의 복잡성을 해결하였으며 검증을 위해 Spartan-3E FPGA가 사용되었다. 총 게이트 수는 45K개이며 25 frame/sec의 속도를 보였다.

본 논문은 웨이블릿 도메인 상에서 부모와 자식 부밴드간의 비독립성에 기반한 영상 스테그분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 커버 영상과 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상에 대해 3-레벨 Haar UWT 웨이블릿 변환을 수행하여 12개의 부밴드로 분해한 후 부모와 자식 부밴드간의 통계적 의존성을 분석한다. 이러한 통계적 의존성은 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상의 경우 커버 영상과 상당한 차이를 보이므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분해된 12개의 각 부모와 자식 부밴드간의 조인트 특성 함수에 대해 첫 9차의 통계적 모멘트를 추출함으로써 총 72차의 통계적 조인트 모멘트를 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP(다층 퍼셉트론 신경망) 분류기에 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 LSB 및 SS, BSS 삽입 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험 결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 삽입 정보 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.

임베디드 프로세서의 발달로 인해 휴대 단말을 이용한 동영상의 실시간 재생이 가능하게 되었으나, 휴대 단말의 제한된 배터리와 낮은 프로세서의 연산 능력을 고려할 때 고화질 및 고해상도 동영상의 실시간 복호화 구현에는 아직 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 기존에 연구되었던 복호화 요소들의 연산 복잡도를 조절하여 비디오 복호화기의 복잡도를 조절하는 방법들을 사용할 수는 있으나 부/복호화기 사이의 연산 과정의 불일치에 의한 에러 전파로 객관적 화질이 크게 떨어 지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 저 복잡도 비디오 복호화기를 달성하기 위해 B 슬라이스의 선택적인 복호화 스킵 방법을 제안한다. 제안 방법은 B 슬라이스를 복호화 하기에 앞서 특정 조건을 만족하는지 여부를 판단하여 해당 B 슬라이스의 선택적 복호화 스킵을 결정하고, 복호화 스킵일 경우 주변 복호화 된 참조 화면들을 사용하여 해당 B 슬라이스를 매우 간략한 방법으로 복원한다. 실험 결과를 통해 제안 방법은 복호화기의 복잡도를 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 움직임 끊김 현상을 효과적으로 제거함으로써 동영상의 재생 시 주관적 화질이 크게 떨어지지 않음을 확인할 수 있다.

전 세계적으로 벼 병충해의 인식과 분류는 농업현장에서 기술적 경제적으로 중요한 요소이다. 컴퓨터 비젼 기술은 벼 병충해를 진단하고 곡물의 효율적인 관리에 유용하다. 영역 분할은 벼 병충해를 조기에 정확하게 탐지하는데 매우 중요한 기술이다. 가우시안 평균기법을 이용한 새로운 벼 병충해 분할 방식을 다양한 색체공간에서 제안하였다. 사용 색체공간에 따라 벼 병충해의 분할에 따른 성능은 달라질 것이다. 따라서, 이 수치연구는 어느 색체공간이 벼 병충해를 분할하는데 최적한지를 결정할 목적으로 수행되었다. 본 연구는 NTSC, CIE, YCbCr, HSV, 그리고 정규화 RGB의 5개의 색체공간을 다루었다. 연구 결과는 YCbCr 색체공간이 98%의 정확도로 벼 병충해 영역을 최적으로 분할하는 것을 보여주었다. 또한 제안하는 방법은 벼 병충해의 영역을 자동화에 의하여 강건하게 분할할 수 있다는 것을 증명하였다.

본 논문에서는 수정된 segment maxima을 기반으로 한 색역 추정 방법을 제안한다. Segment maxima은 CIELab 공간을 일정한 간격으로 분할하고, 각 분할된 영역의 최외각 측정 데이터를 계산하여 색역을 추정하는 기법이다. 그러나 이 방법은 색공간의 분할 개수에 따라서 지역적인 색역 왜곡이 나타나 색역 사상시에 컬러 결점(color artifact)을 발생시킨다. 색공간 분할 개수가 적으면 높은 채도 부근에서 추정된 색역 정보가 분실되어 컬러 컨투어(color contour) 현상이 발생한다. 이와 반대로 색공간 분할 개수가 많으면 CIELab 밝기 축 부근에서 색역이 오목하게 되는 왜곡이 발생한다. 이러한 지역적인 색역 왜곡은 색역 사상시 결과 영상에 컬러 결점이 유발한다. 제안한 논문에서는 실험을 통하여 측정한 데이터 수에 따른 적절한 색공간 분할개수를 설정하여 높은 채도 부근에 색역 축소를 줄이며, 오목하게 나타나는 지역적인 색역 왜곡을 다양한 색역 분할에 따른 색역 경계 서술자(gamut boundary descriptor) 비교를 통해 이를 수정하는 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 segment maxima보다 정확한 장치의 색역을 추정할 수가 있었고, 결과 영상에서도 컬러 컨투어나 반점과 같은 컬러 결점이 줄어듬을 확인 할 수 있었다.

본 논문은 H.264나 MPEG4등, 다양한 영상압축 코덱을 지원할 수 있는 ME ASIP의 전용 IME 명령어와 재구성 가능한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 전용의 명령어와 하드웨어 가속기는 HD급의 고화질 영상을 지원할 수 있는 성능을 가지고 있다. 제안하는 IME명령어는 다수의 병렬 연산과 패턴 정보를 이용한 연산기 제어를 통하여 전역탐색을 비롯한 각종 고속 탐색 알고리즘을 지원한다. 제안한 하드웨어 구조는 256개의 Processor Elements로 구성되어 있는 Processor Element Group (PEG) 하나당 77,860 게이트를 가진다. 16개의 PEG로 구성된 ASIP은 160MHz의 동작 주파수를 가지고 있으며, HD급 1080p의 해상도를 가지는 영상을 실시간으로 동작 시킬 수 있다.

선박은 위급상황에 노출될 경우 육상의 교통수단에 비해 해양 환경이라는 제약성 때문에 그 위험성이 더 크다. 따라서 위험 요소를 사전에 발견하고 먼저 조치를 취하는 것이 매우 중요하다. 이 논문에서는 선박에 가해지는 위험 요소를 지속적으로 감시하고 상태를 파악할 수 있는 상태감시시스템을 제안하였으며 이를 위해 선박 내에 화재 센서 모듈, 기울기 센서와 비틀림 센서를 설치하여 선박의 안전 상황을 판가름하는 기초가 되는 센서 데이터를 수집하였다. 획득한 센서 데이터는 역전파 신경망을 설계하여 분석하였으며 분석된 데이터를 토대로 판단한 선박 상태 정보는 승무원의 개인 단말기로 송신되어 이동 상황에서도 선박의 상태를 실시간으로 점검할 수 있다. 상황인식 실험 결과 연출된 화재 상황에서 약 95%의 정확도를 보였고 선체의 충격 위험 요소에 대해서 약 89%의 정확도를 보였다.

보간 필터는 통신과 멀티미디어 응용프로그램에 널리 사용된다. 다항식 보간은 보간된 값을 얻기 위해서 입력정보에 따른 다항식의 계수를 계산한다. 최근에 다항식 보간방법의 성능을 향상시키기 위하여 보조필터를 이용한 FIR 보간방법이 제안되었다. 본 논문에서는 최대값 또는, 최소값 계산 등 특정 순간의 보간 값만 필요한 응용에서 보간필터의 성능을 더욱 향상시킬 수 있는 보조필터를 이용한 가중치 적용 보간방법을 제안한다. 제안한 방법을 X-선 형광분석장치에서 사용되는 정규분포곡선에 대한 보간에 적용하여 기존 보간방법에 비해 더욱 우수한 보간 성능이 제공됨을 보인다.

상수도 누수 탐지 시스템은 상수관로상의 누수 발생을 탐지하고 누수 위치를 추정하여 그 결과를 관제 서버로 알리는 시스템이다. 기존의 누수 탐지는 일반적으로 사용자가 직접 장비를 들고 이동하면서 누수 발생 탐지를 하는 방식으로 진행하기 때문에 작업 속도도 느리고 작업자의 경험에 많은 부분을 의존해야 한다. 또한 누수 탐지의 정확도를 높이기 위해서는 물 사용이 적은 심야시간에 탐지를 해야 하기 때문에 작업에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 센서네트워크를 이용한 무선 누수 탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서 각 누수 탐지 장치는 무선 네트워크를 형성하여 탐지 결과를 주고받으며 이를 통하여 탐지의 신뢰성을 높였다. 또한 정확한 탐지를 위하여 상수도관의 수중음의 특성을 분석하고 누수음을 분리해내는 사전 신호처리 과정을 제안하였다. 마지막으로 누수 위치를 추정하기 위해서는 두 지점에 설치된 누수 탐지 장치의 시간 동기가 매우 중요한데 본 논문에서는 GPS에서 제공하는 1PPS(1 Pulse Per Second) 신호를 이용하여 정확한 시간 동기를 획득하였다. 본 시스템은 남양주시의 상수관로상에 적용하여 그 성능을 검증하였다.