이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 복원하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼1㏈ 정도 향상이 있었다.
비디오 압축을 위한 움직임 예측의 전 영역 탐색 및 무손실 방법의 많은 계산량은 고속 움직임 예측 알고리즘 개발을 이끌어 왔다. 여전히 계산량과 예측 화질의 적절한 제어가 필요하며, 본 논문에서는 전 영역 탐색 기반의 방법과 비교하여 예측 화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이고, 동시에 화질과 연산량 제어가 가능한 고속 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부분 블록에러합과 각 단계별 최소 에러 위치 변동의 문턱치들을 이용하여, 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 일련의 문턱치들 적용하여 불가능한 후보들을 조기에 제거하고, 각 단계별 최소 에러 지점의 최적 후보의 불변동 횟수를 비교 판단하여 고속의 움직임 예측을 구현하며, 문턱치를 조절하여 화질과 연산량을 쉽게 제어한다. 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측 화질 대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험 결과에서 이를 검증한다.
본 논문에서는 비디오 부호화에서 움직임 추정을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 프레임에 따라 예측화질이 현저히 떨어지는 문제점을 가지고 있으며, 전영역 탐색기반의 향상 방법들은 계산량 감축이 높지 않은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포와 적응적인 탐색 패턴 및 적응적인 블록매칭기준을 이용한다. 움직임 벡터의 확률분포에 따라 탐색패턴을 달리하며, 블록매칭 기준의 비교값을 다르게 함으로써 예측화질을 유지하면서 계산량만 효율적으로 감축할 수 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색 기반인 H.264 PDE 고속 알고리즘과 비교하여 예측 화질의 저하가 0~0.02dB이며, 소요된 계산량은 20%~30%정도이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 조명 변화가 있는 스테레오 이미지에 대하여 레티넥스 알고리즘을 이용하여 효과적으로 3차원 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이미지나 비데오는 영상 취득시 여러 가지 원인에 의하여 조명 변화를 겪게 된다. 이미지나 비데오를 촬영하는 시간 간격 차이, 촬영 각도 차이, 촬영 장치의 변화 등이 그 원인이다. 기존의 스테레오 알고리즘들은 정합하려는 영상들 사이에 컬러 일치성을 가정하고 있으므로, 이러한 조명 변화의 영향을 받는 이미지들에 대해서 3차원 정보를 추출하면 적지 않은 에러가 발생하게 된다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위하여 레티넥스 기법을 이용하여 이러한 변화에 둔감한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 여러 가지 데이터에 대하여 실험을 한 결과, 제안하는 방법이 효과적임을 확인하였다.
고해상도 위성영상을 이용한 DEM 제작의 경우 영상의 센서모델과 정합을 이용한 방식이 일반적으로 사용되어 왔다. 이 방식의 경우 영상에 존재하는 건물 및 도로, 그리고 지역 등에 따라 오류가 발생하게 되며 이는 DEM의 제작 시 공백(Hole)이나, 오류(Blunder)의 원인이 된다 이 방식을 보완하기 위하여, 본 실험에서는 1m 급의 공간해상도를 가지는 스테레오 위성 영상을 이용하여 제작된 고해상도 DEM을 제작해보았으며, 전 세계적으로 제작되어 있는 30m 정확도를 가지는 DTED를 이용하여 동일지역의 DEM의 갱신을 시도하였다. 고해상도 스테레오 위성영상에서 매칭 결과로 구해진 높이 값과 30m DTED와의 결과 비교를 통해 최상위 피라미드 단계에서의 DEM의 제작 시 발생할 수 있는 에러들을 걸러냄으로 정확한 DEM의 생성을 시도하였으며, 새롭게 구해진 DEM의 높이 값을 30m DTED의 높이 값에 근사시켜 기존의 방식보다 더 부드러운 고해상도 DEM의 제작이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비디오 영상에서 내용 기반 검색을 위한 비디오 텍스트를 검출하는 방법을 제안한다. 영어와 달리 한글과 같이 다중 분할된 문자가 포함된 비디오 텍스트를 자동으로 검출하기 위해 형태와 크기 및 위치 정보를 이용하고 이러한 정보들은 K-mean 클러스트링 알고리즘을 이용해 얻어진 템플릿의 형태로 표현 된다. 연결 성분 분석(connected component analysis)방법을 통해 비디오 영상을 분할하고, 잡음을 제거한 후 정확한 문자 성분을 검출하기 위해 클러스터 기반의 템플릿 매칭을 한다. 제안된 방법은 정확도와 에러율에서 기존의 방법보다 효과적 이었다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 인접블록간의 움직임 유사도를 이용하여 불필요한 후보블록을 보다 빠르게 제거하는 PDE기반의 고속 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 인접 블록간의 영상의 유사성에 기초하여 네 개의 인접 매크로블록 가운데 최대 복잡도를 가지는 서브블록의 누적 분포 함수(cumulative distribution function-CDF)와 서브블록별 복잡도가 집중되지 않도록 하기위하여 normalized스캔 방법에 사용하여 효율적으로 계산량을 감소하였다. 제안한 알고리즘은 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 55% 이상의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
어휘 인식 시스템의 오류 보정방법으로는 오류 패턴매칭 기반 방법과 어휘의미 패턴 기반방법이있으며, 이들 방법에서는 오류 보정을 위해 핵심어를 의미적으로 분석하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 음절 복원 알고리즘을 이용한 핵심어 오류 보정 시스템을 제안한다. 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 거쳐 음소가 갖는 의미를 파악하고 음절 복원 알고리즘을 통해 음운 변동이 적용되기 이전의 문자열로 복원하므로 핵심어를 명확히 분석하고 오인식을 줄일 수 있다. 시스템 분석을 위해 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 3.0%의 인식 향상율을 보였다.
본 논문에서는 합성단위 선택 (unit selection) 기반 일본어 합성기에 필요한 후보 합성단위들에 대한 사전선택 (pre-selection)의 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 사전선택 방법은 하나의 억양구에서 음소 열에 대한 비용을 계산하여 이용하는 방법이다. 그런데, 일본어는 다른 언어와는 다르게 상대적인 피치의 높낮이로 나타나는 악센트를 가지는 언어이고, 몇 개의 단어가 하나의 악센트구를 형성하는 특징이 있다. 또한 일본어의 운율은 악센트 구를 기본 단위로 하여 변화하는 특징이 있어서, 사전선택에서 이러한 악센트 구 단위의 운율 변화를 반영함으로써 음질을 향상시킬 수 있고, 악센트 구에서 음소 열에 대한 비용을 계산하여 억양구에서 하는 것보다 계산량을 줄일 수 있다. 제안한 방법은 일본어의 악센트 구를 정의하여 음소 열에서 이것을 분석하고, 각 악센트 구에서 합성 할 음소의 각 후보에 대해 CCL (Connected Context Length)을 구하는 악센트 구 매칭을 이용하여 사전선택을 수행하는 방법이다. 제안한 방법은 Voiceware의 합성기인 VoiceText를 baseline 시스템으로 사용하여 구현하였고, 인지적 에러 (억양 에러, 연결 에러)와 합성시간에 대해 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 합성 음질을 보다 자연스럽게 향상시켰고, 합성 속도를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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