• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.403-406
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• 2000

본 논문에서는 저비트율 영상통신에서 발생되는 블록화현상과 컬러 번짐 현상을 효과적으로 줄임으로써, 주관적 화질을 개선하는 후처리 필터를 제안한다. 저비트율 영상통신에서 8*8 블록 단위의 DCT 수행은 블록화 및 컬러 번짐 현상과 같은 화질 열화를 초래한다. 이러한 화질 열화를 개선하기 위하여 밝기 영역과 컬러 영역에서 각기 다른 후처리 필터를 본 논문에서 제안한다. 밝기 부분의 후처리 필터에서는 일률적인 후처리 필터에서 발생하게 되는 새로운 artifact 인 geometric pattern 을 방지하기 위해 각 화소의 공간영역에서 블록 경계 좌우로 filtering range 를 다르게 수행하고, 컬러부분의 후처리 필터에서는 컬러번짐 현상을 최대한 억제하기 위해 블록간 컬러 값의 차이에 따라 다르게 수행되는 후처리 필터를 제안한다. 제안된 실험을 통하여 후처리 필터를 수행한 영상화질이 H.263 baseline 에 비해 월등히 나아짐을 확인할 수 있었으며, H.263 Annex J의 deblocking filter mode에 비해서도 떨어지지 않는 화질을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.62-64
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• 2019

4차 산업 혁명에 들어서며 블록체인 기술이 크게 주목받고 있다. 블록체인의 간단한 정의는 분산 환경에서 모든 노드들이 수정할 수 없는 원장을 관리 하는 것이다. 블록체인은 크게 public 블록체인과 private 블록체인으로 구분할 수 있다. 이중 private 블록체인에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있고, 실제 많은 기업이나 연구소에서 실제 환경이나 시스템에 적용 시키려는 노력을 하고 있다. 많은 블록체인 플랫폼 중 하이퍼레저는 가장 활발히 개발이 진행되고 있는 오픈 소스 프로젝트 중 하나이다. 하이퍼레저는 Linux Foundation에서 주관하는 프로젝트로 그 중 가장 널리 알려져 있는 플랫폼으로 패브릭이 있다. 패브릭은 private 블록체인 기술로 비즈니스 상황에서 조직간 블록체인 환경을 구성하는 것에 초점이 맞춰져 있는 플랫폼이다. 패브릭은 클라이언트가 트랜잭션을 제출한 후 원장에 저장될 때까지의 과정을 독립적으로 실행되는 3 단계로 구분해 놓고 있다. 3단계는 실행, 순서화, 검증 단계로 이루어져 있다. 본 논문에서는 실행과 순서화 단계에 대해 처리시간 분석을 진행한다. 분석한 데이터를 기반으로 어떤 단계의 영향이 가장 큰지 살펴보고 차후 연구에 이용할 것이다. 차후 연구는 실행과 순서화 단계에 대한 처리시간을 줄일 수 있는 연구를 진행할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.247-255
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• 2000

완전이면교배를 블록화하는 매개디자인으로는 일반적으로 부분적으로 균형된 불완비 블록계획을 사용한다. 이때 블록화하는 매개디자인으로 삼각형 PBIBD를 사용하기 위해서는 대응되는 모수를 갖는 삼각형 PBIBD를 찾아야 한다. 특정한 모수를 갖는 균형된 불완비 블록계획의 쌍대계획이 삼각형 PBIBD가 되는 성질을 이용하면 삼각형 PBIBD를 새로 찾아야 하는 번거로움 없이 블록 완전이면교배를 설계할 수 있다. 이를 만족하는 블록 완전이면교배를 설계하는 방법과 디자인을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권3호
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• pp.58-65
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• 2002

본 논문에서는 프레임간 압축된 영상의 블록화 현상을 감소시키기 위해 재구성하기 전 차분 영상을 처리하는 새로운 복원 알고리듬을 제안한다. 프레임내 압축 영상의 블록화 현상은 오직 8×8 DCT에 의해서 일어나는 반면에, 프레임간 압축된 영상에서는 8×8 DCT뿐만 아니라 움직임 보상을 위해 사용한 16×16의 매크로 블록에 의해서 발생된다. 이러한 이유로 본 논문에서는 차분 영상에 대한 새로운 열화모델을 제시하고, 블록 경계와 내부의 불연속에 대한 POCS를 이용한 복원 알고리듬을 제시한다. 제안된 알고리듬은 DCT계수의 일부를 이용해 블록 경계의 방향을 고려하는 공간 적응적 저대역 통과 필터를 포함하는 표준 정규화의 변환된 형태이다. 일반적인 비디오 압축 표준은 블록을 기준으로 하는 움직임 보상과 블록 이산여현 변환(BDCT)을 이용한 혼성(hybrid) 구조를 채택하고 있다. 이러한 이유에서 블록화 현상은 블록 경계와 블록 내부에서 일어난다. 두 종류의 블록화 현상을 좀 더 완벽히 제거하기 위해서 복원된 차분 영상은 블록 경계와 블록 내부에서의 방향성 불연속과 같은 제약조건을 만족시켜야만 한다. 그러한 제약조건은 차분 영상을 복구하기 위한 convex set을 정의하는데 이용한다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.672-680
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• 2010

본 논문은 H.264 동영상 부호화를 위한 적응적인 양자화 행렬 선택방법을 제안한다. 기존의 H.264 양자화 방법은 각 프레임에 동일한 양자화 행렬을 적용하기 때문에 영상의 지역적 특성을 고려하지 못해 코딩 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 프레임 전체에 동일한 양자화 행렬을 적용하는 대신 매크로블록 단위로 블록이 가지는 방향성을 이용해 적응적으로 양자화 행렬을 적용하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 블록의 방향성을 공간적으로 인접 블록의 인트라 예측모드 특성을 이용하여 결정한다. 방향성이 존재하는 블록에 대해서는 제안한 방식의 가중치 양자화 행렬을 적용하고, 방향성이 존재하지 않는 블록에 대해서는 기존의 양자화 행렬을 적용한다. 가중치 양자화 행렬은 인트라 예측모드에 따라 블록의 변환 계수의 통계적인 분포를 기반으로 설계되었기 때문에, 예측모드의 특성에 적합하게 양자화된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 BD rate 측면에서 기존 방법 대비 약 2% 정도의 부호화 효율이 상승됨을 확인할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1521-1530
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• 2004

본 논문에서는 신호적응필터 및 블록간 선형조합을 이용하여 멀터미디어 시스템에서 발생하는 양자화잡음을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안하였다. 제안 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파, 고주파, 및 중간조 블록으로 블록 분류를 행한 후, 링잉 현상이 발생할 가능성이 있는 영상내의 고주파 블록에 대해서 Sobel 연산자를 이용하여 에지맵을 구한 다음, 에지들의 존재유무에 따른 신호적응필터를 수행함으로써 영상의 원래 에지들을 보호하면서 에지 주위에 나타나는 링잉 현상을 효율적으로 제거한다. 그리고 블록화 현상이 발생하지 않는 곳의 화소 밝기값 정보들을 이용하여 블록화 현상이 발생한곳의 화소 밝기값들을 개선시킴으로서 블록화 현상을 효율적으로 제거한다. 모의실험 결과 기존 방법에 비하여 PSNR 측면에서 0.2～0.4 dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.451-454
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• 2001

본 논문에서는 그룹화 블록스네이크와 영상분할을 이용하여 다차선을 검출하고 컬러 정보를 기반으로 차량 후면에 위치하는 미등과 브레이크등을 인식, 저속 주행환경에서의 다차선 및 전방차량을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기울기 값과 명암도 값으로 기초 블록을 얻은 뒤, 차선의 가능성이 큰 블록을 탐색하여 영상분할을 시행한다. 영상 분할에서 잡음 블록들을 제거하여 차선일 가능성이 가장 높은 블록들만을 검출하고, 그룹화 블록스네이크를 이용하여 차선을 검출하도록 하였다. 또한 전방 차량인식을 위해 미등과 브레이크등의 컬러 특징을 이용하여 후보 영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등의 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지하도록 하였다. 탐지된 양쪽 등의 위치정보를 이용하여 전방차량의 위치를 측정 할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.155-157
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• 2020

본 논문은 딥러닝 기반의 중첩 블록 단위 이미지 압축 방법에 대하여 제안한다. 이미지를 블록 단위로 나누어 압축을 진행하며, 그 과정에서 생길 수 있는 블록화 현상을 제거하기 위해 블록의 주변부를 압축에 이용한다. 이로 인한 추가적인 부하를 제거하기 위해 복호화에 필요한 부하 영역을 제거한 뒤, 복호화기에서 특징맵들을 병합하여, 제거한 영역에 대해 주변 블록의 정보를 사용하여 복호화를 진행한다. 압축을 진행하고자 하는 이미지의 크기에 따라 급격하게 증가하는 요구 메모리를 이미지의 크기에 상관 없이 고정된 작은 메모리로 이미지 압축을 진행할 수 있다는 장점이 있다. 실험 결과로써 4K 이미지를 통해서 복원된 화질과 메모리의 사용량을 측정한 결과, 동일한 화질을 유지함과 동시에, 기존 방법대비 약 500배 적은 메모리 사용량을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.118-118
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• 2001

본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8x8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 클래스 정보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 에지 블록으로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 측면에서는 유사하지만, 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.933-940
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• 2018

본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위한 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝의 인식 구조는 입력된 이미지의 멀티 블록화, 특징 수치 분석을 통한 멀티 블록 선정, 선정된 멀티 블록의 딥러닝 수행 등의 3가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력된 이미지의 멀티 블록화는 입력된 이미지를 4등분하여 멀티 블록화 시킨다. 두 번째로 특징 수치분석을 통한 멀티 블록 선정에서는 4등분된 멀티 블록들의 특징 수치를 확인하고 특징이 많이 부각되는 블록만을 선정하여 얼굴 인식에 방해가 되는 요소를 사전에 제거한 블록들을 선정한다. 세 번째로 선정된 멀티 블록으로 딥러닝 수행은 선정된 멀티 블록 부위가 학습되어진 딥러닝 모델에 인식을 수행하여 특징 수치가 높은 효율적인 블록으로 얼굴 인식의 결과를 도출한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 CAS-PEAL 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 제안하는 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조가 기존의 딥러닝 구조보다 평균 약 2.3% 향상된 얼굴 인식률을 나타내어 그 효용성이 입증됨을 확인하였다.