본 논문에서는 향상된 중간 시점 합성 영상을 위한 깊이 영상 부호화 방식을 제안한다. 깊이 영상은 실제 영상과 다르게 날카로운 경계를 기준으로 완만한 변화를 가지는 픽셀 값을 가지는 특성이 있다. 따라서 깊이 영상의 부호화에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 기존의 다시점 비디오 부호화기 (Multiview Video Coding)가 하나의 프레임 내에서 고정된 양자화 파라미터 값을 사용하는 것에 반해, 제안된 방식에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하기 위해 블록의 특성에 따라 적응적으로 양자화 파라미터를 할당한다. 2 차 미분 영상의 분포에 기반해 각 블록을 경계 블록, 평탄 블록, 일반 블록으로 구분하고 이에 따라 양자화 파라미터를 할당한다. 실험결과로서, 제안하는 방법의 성능이 다시점 비디오 부호화기 참조 소프트웨어 JMVC 8.3 에 비하여 BD-PSNR 이 평균 0.18dB 향상되고, BD-BR 은 평균 4.03% 감소되어 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 잡음이 존재하는 전송 선로를 통해 전송된 영상의 손실 블록에 대해 방향성 복구 방법을 제안한다. 손실된 DCT 계수나 화소값들은 손실된 블록 주위의 마주보는 블록 간 DC값 차이(DDC:Difference of DC)와 AC계수의 유사성(SAC: Similarity of AC)으로 구성된 방향성 척도에 의해 적응적으로 선택되어진 이웃 블록들을 이용해서 선형 보간법으로 복구된다. 본 논문에서 제안하는 방향성 복구 방법은 고정된 이웃 블록을 이용하지 않고 국부 영상 내의 방향성 정보에 따라 적응적으로 변하는 이웃 블록들이 사용하기 때문에 강한 에지 성분이나 텍스쳐 영역에 대해서 효과적이다. 본 논문에서는 DDC와 SAC로 구성된 새로운 방향성 척도(CDS: Combination of DDC and SAC)를 구하고 그 방향성 척도를 통해 국부 영역의 특성에 따라 손실된 블록을 복구하기 위한 블록들을 선택한다. 모의실험에서 제안 방법은 기존의 방법보다 평균적으로 약 0.6dB의 PSNR 개선을 보였다.
엉치엉덩관절의 고정(sacroiliac joint fixation; SIJF)은 넙다리뒤근육의 과긴장을 일으키고, 호흡시 나타나는 엉치뼈의 움직임을 제한한다. 본 연구는 카이로프랙틱 기법 중 엎드린 자세에서 시술되어지는 S.O.T category I 골반 블록 중재가 SIJF를 완화시킬 수 있는지 알아보기 위한 것이다. 발꿈치긴장 검사를 통해 SIJF를 가진 26명의 참가자를 선정하여 실험군과 대조군에 각기 13명씩 무작위 할당하였다. 실험군은 category I 블록 중재를 받았고, 대조군은 거짓블록 중재를 받았다. 중재 전과 후에 넙다리뒤근육의 긴장 정도(체전굴 검사 이용)와 호흡시 엉치뼈의 움직임을 측정하였다. 발꿈치긴장 검사 결과 실험 군에 속한 참가자는 모두 음성반응을 보인 반면, 통제군의 참가자들은 양성반응을 보여 블록중재가 SIJF를 완화시킨 것을 확인하였다. 공분산분석(ANCOVA)에서 블록중재에 의해 체전굴 측정치[F(1, 23)=7.73, p<.05]와 호흡시 엉치뼈의 움직임[F(1, 23)=7.07, p<.05] 모두가 유의하게 증가된 것으로 나타났다. 그러나 통제군에서는 중재 전과 후의 차이가 없었다. 이 결과는 비침습적 중재법인 S.O.T category I 블록 기법이 SIJF와 관련된 증상을 완화시킬 수 있는 유용한 방법임을 시사한다.
정보통신과 네트워크의 발전으로 인하여 정보에 대한 보안의 중요성이 날이 갈수록 심화되고 있다. 이러한 시점에서 암호시스템들이 발전하고 있으나 비례적으로 크랙 및 해킹의 기술도 발전되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 바이트 가변연산을 이용하여 블록암호시스템을 설계하였다. 설계된 바이트 기반 블록암호시스템은 고정된 DC 및 LC를 발생시키지 않으므로 이러한 공격방법으로부터 안전하다는 장점을 가진다. 또한 기존 대칭형 암호시스템이 가지고 있던 처리속도와 비대칭 암호시스템이 가지고 있던 인증기능을 모두 포함함으로서 네트워크 기반에서의 정보통신발달에 많은 도움을 주리라 사료된다.
고정된 패턴을 사용하는 기존의 고속 블록기반 움직임 추정법에서는 국소 최소해로 고립될 가능성이 있을 뿐만 아니라, 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 정확한 움직임의 추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 탐색점의 수를 줄이는 동시에 국소 최소해로의 고립을 피하기 위하여 탐색 후보영역을 적용한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다. 또한, 블록 내의 움직임 영역별 정합오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 제안함으로써 움직임 경계에서 움직임 벡터추정의 부정확성과 움직임 보상영상에서의 화질저하문제를 개선하고자 한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 경계에서의 추정에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서도 전역탐색법과 유사한 결과를 얻을 수 있었고, 움직임 보상결과, 움직임 경계부근에서의 향상된 화질을 얻을 수 있었다.
대칭형 블록 암호 시스템은 암호화와 복호화 과정에서 동일한 암호키를 사용한다. HIGHT 암호 알고리즘은 2010년 ISO/IEC에서 국제표준으로 승인된 모바일용 64비트 블록 암호기술이다. 본 논문에서는 HIGHT 블록 암호 알고리즘을 Verilog-HDL을 이용하여 설계하였다. ECB, CBC, OFB 및 CTR과 같은 블록 암호용 4개의 암호 운영모드를 지원하고 있다. 고정된 크기의 연속적인 메시지 블록을 암 복호화할 때, 매 34클럭 사이클마다 64비트 메시지 블록을 처리할 수 있다. Xilinx사의 vertex 칩에서 144MHz의 동작 주파수를 가지며, 최대 처리율은 271Mbps이다. 설계된 암호 프로세서는 PDA, 스마트 카드, 인터넷 뱅킹 및 위성 방송 등과 같은 분야의 보안 모듈로 응용이 가능할 것으로 사료된다.
기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.
기존의 이산 웨이브렛 변환 기반 플랙탈 영상 압축은 프랙탈 부호화시 고정된 블럭 크기를 사용하므로 낮은 비트율에서 PSNR을 감소시킨다. 본 논문에서는 플랙탈 부호화시 가변 블록 크기를 사용하여 PSNR을 개선하는 이산 웨이브렛 기반 프랙탈 영상 부호화를 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 이산 웨이브렛 변환 계수들의 절대값을 최하고, 같은 공간 영역에 해당하는 다른 고주파 부대역의 이산 웨이브렛 변환 계수들을 묶어서 레인지 블록과 도메인 블록을 만든다. 그리고 각각의 레인지 블록 레벨의 레인지 블록에 대한 프랙탈 코드를 지정하고, 프랙탈 부호화,\ulcorner0\ulcorner부호화와 스칼라 양자화중 하나를 선택하여 만든 집합인 결정 트리 C를 만들고 스칼라 양자화기의 집합 q를 선택한다. 웨이브렛 계수, 프랙탈 코드와 결정 트리를 적응적 산술 부호화기를 사용하여 엔트로피 nq호화 한다. 제안된 방법은 낮은 비트율에서 PSNR을 개선하고 복원 영상의 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과를 통해서 제안한 방법은 기존의 프랙탈 부호화 방법과 웨이브렛 변환 부호화 방법에 비해 더 좋은 PSNR과 더 높은 압축율을 얻었다.
본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크를 이용하여 VVC 화면 내 예측으로 얻은 예측 블록을 개선하여 잔차 신호를 보다 줄이는 화면 내 예측 방법을 제안한다. 기존의 화면 내 예측 방법은 일부 고정 규칙을 기반으로 주변의 재구성된 참조 샘플로부터 예측 블록을 생성하므로 복잡한 콘텐츠의 예측 블록을 생성하기 어렵다는 한계가 있다. 또한, 참조 샘플로 이용할 수 있는 정보의 양이 시간적 주변 정보에 비해 적기 때문에 화면 간 예측보다 낮은 부호화 성능을 가진다. 본 연구에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 기존의 비디오 부호화 과정의 화면 내 예측을 통해 생성되는 예측 블록에 CNN을 적용하여 원본 블록과 예측 블록의 차분 신호를 줄이는 화면 내 예측 방법을 제안한다. 부호기에서는 제안 알고리즘의 활성 여부를 나타내는 플래그가 함께 부호화된다. 제안하는 화면 내 예측 방법은 최신 비디오 압축 표준인 Versatile Video Coding의 참조 모델인 VTM version 10.0 대비 휘도 성분에 대하여 향상된 압축 성능을 제공한다.
H.264/AVC 동영상 표준은 기존의 동영상 표준과 비교했을 때 뛰어난 압축률을 보인다. 특히 세밀한 움직임 예측을 통해 영상을 효율적으로 압축하지만 움직임 예측은 H.264/AVC 동영상 표준의 높은 복잡도의 원인 중 하나이다. 따라서 H.264/AVC의 부호화 시간을 단축하기 위해서는 고속 움직임 추정 기법이 필수적이다. 일반적으로 영상 신호는 인접한 화면과 매크로블록 사이에서 상관관계가 높고 부호화하고자 하는 매크로블록의 움직임벡터는 인접한 매크로블록에서 결정된 최적의 움직임 벡터와 유사한 방향성을 가진다. 그러므로 고정된 탐색 영역의 크기를 이용하면 불필요한 영역까지 움직임 예측 과정이 수행되어 계산량이 증가한다. 본 논문에서는 영상의 공간적, 시간적 상관도를 이용하여 탐색 영역의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 인접하는 블록들의 움직임 벡터의 표준편차를 이용하여 움직임이 작은 영역에서는 작은 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행하고 반대로 움직임이 큰 영역에서는 큰 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행한다. 또한 현재 화면과 참조 화면의 거리차가 클수록 참조 화면으로 선택되는 확률이 낮다는 사실을 이용하여 적응적으로 탐색 영역의 크기를 조절한다. 제안한 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 약 58.93% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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