본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.
본 논문에서는 유리 B 스플라인 곡선을 이용한 새로운 블록 효과 감소 방법들 제안한다. 블록 효과는 매우 낮은 비트율로 블록 기반 부호화 방식을 수행할 때 복원 영상에서 나타나는 블록 형태의 왜곡을 의미한다. 제안된 기법에서는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 제어점을 근사하는 부드러운 곡선을 생성하기 위해 사용되는 유리 B 스플라인 곡선을 이용하여 블록 효과를 감소시킨다. 즉 블록 경계의 화소 값들을 제어 점으로 사용하며 블록 효과 발생 정도에 따라 가중치를 가변적으로 설정함으로써 블록 효과가 효율적으로 감소되도록 한다. 모의 실험은 제안된 방법이 기존 방법들에 비해 우수한 블록효과 감소 성능을 가지는 것을 나타낸다.
블록체인 기반 전자상거래 시스템은 탈중앙화된 P2P(Peer-to-Peer) 방식으로 데이터를 처리하고 합의 메커니즘을 통해 동기화되는 분산원장에 기록할 수 있다. 그러나, P2P 운영에 기반하여 전자상거래 과정에서 파생되는 고객의 외부 노출에 민감한 정보로 인해 고객의 개인정보가 공개되거나 유출되는 위협이 발생할 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 블록체인 기반 전자상거래 시스템에서 고객의 개인정보를 보호하기 위한 PET(Privacy Enhancing Technology)를 식별하고, 블록체인 기반 전자 상거래 시스템에 적용하기 위한 방안을 분석한다.
본 논문은 IP 기반 비디오 서비스의 화질 측정을 위하여 새로운 비참조 기반의 블록 열화 측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 IP 기반 비디오 서비스의 화질 측정을 위하여, 네트워크에 의한 블록 열화와 영상 압축에 의한 블록 열화를 구분한다. 또한 비참조 기반으로 블록 열화를 검출하기 위하여, 주변 블록과의 차와 비디오 수신 단말기의 오류 수정 알고리즘의 패턴을 이용하고, 열화된 블록의 세기와 분포를 이용하여 화질 저하 원인을 측정한다. 제안한 방법의 정확도를 확인하기 위하여, SSCQE 방법을 이용한 MOS 실험 결과와 제안한 방법을 이용하여 화질 측정한 결과를 비교하였다. 기존 알고리즘에 비하여 블록 열화 측정의 정확도가 1.3배의 성능 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 새로운 경계선 보존 알고리즘을 이용하여 블록화 현상을 제거하는 디블로킹 필터와 HD해상도의 실시간 영상처리가 가능한 디블로킹 필터의 VLSI구조를 제안한다. 기존의 블록 분류 기반의 접근 방법과 달리 제안된 알고리즘은 픽셀 분류 기반 접근을 사용한다. 또한 제안된 경계선 보존 맵은 픽셀을 경계선 영역과 평탄 영역으로 분류하며, 블록화 현상 제거에 사용되는 오프셋 필터와 경계선 보존 필터의 기반이 된다. 이를 바탕으로 제안된 디블로킹 필터의 VLSI구조는 고연산량 처리를 위하여 블록 전체에 파이프라인 기법을 적용하였다. 또한 블록 버퍼를 위한 메모리 절감 구조는 메모리의 사용을 최적화 시킨다. 본 필터는 VHDL을 이용한 설계를 통하여 CycloneII FPGA상에서 구현된 구조의 동작을 검증 후, Synopsys의 Design Compiler와 ANAM 0.25 ${\mu}m$ CMOS cell library로 합성하여 칩으로 구현하였을 때의 성능을 예측하였다. 제안된 알고리즘의 실험 결과는 세밀한 영상성분을 보존하면서 효과적으로 블록화 현상을 제거하며, 픽셀 분류 기반에서 제안된 알고리즘은 블록 분류 기반보다 PSNR 성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.
블록체인 기반의 플랫폼은 거래기록의 분산처리 및 암호화 기술 적용을 통해 데이터 무결성, 신뢰성, 보안성을 확보할 수 있다. 기존 지식공유 플랫폼에서는 정보 비대칭, 중앙화 등의 이유로 창출된 지식이 충분히 공유되거나 활용되지 못하는 문제점이 존재하지만 이에 관한 연구는 그동안 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 블록체인 기술, 토큰 이코노미, 지식공유, 동기이론, 사회적 교환 이론의 선행연구를 바탕으로 블록체인 기반의 지식공유 플랫폼에 대한 사례 연구와 발전 가능성에 대하여 살펴보고자 한다. 블록체인 기반의 플랫폼은 정보 비대칭성을 해소하고, 지식공유 흐름의 일원화 및 탈중앙화를 통한 권한 집중화 배제를 통해 불필요한 업무 절차를 간소화하고, 플랫폼이 생산하는 지식에 대한 접근과 활용을 강화하여 지식공유의 활성화에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 연산 영역 가변 알고리즘을 적용한 MPEG-4 부호화 기반의 적응적 오류 은닉 (error concealment) 기법을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 손실 블록을 그의 주변 정보를 이용하여 이들을 평탄블록 (flat block) 및 에지 블록 (edge block)으로 분류한다. 즉, 손실된 블록의 주변 블록들에 대해서 블록 경계 영역의 인접 화소들의 차를 이용하여 평탄 블록을 분류하고, 평탄 블록으로 분류되지 않은 블록들에 대해서는 인접 화소의 차가 정해진 임계값을 넘어서는 개수에 따라 가변적인 연산 영역 (variable operating region, VOR)을 설정한 후, Sobel 연산자를 적용하여 우세 에지 방향 성분을 추정한다. 이렇게 분류된 각 블록에 대하여 적응적 오류 은닉을 수행한다. 평탄 블록에 대해서는 시각적 성능 향상을 위해 평균값을 기반으로 한 가중치에 따른 양선형 보간(mean based weighted bilinear interpolation, MWBLI) 방법을 적용하고, 에지 블록에 대해서는 8가지 방향에 대하여 경계 픽셀을 이용한 방향성 보간 (boundary directional interpolation, BDI) 방법을 적용하여 오류 은닉을 수행한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
암호화폐가 세계적으로 주목받으며 핵심기술인 블록체인에 대한 관심이 증가하고 있다. 블록체인은 블록을 P2P 방식을 기반으로 생성된 체인 형태의 연결고리로 분산 저장되어 있으며 임의로 수정할 수 없고 누구나 변경의 결과를 열람가능하다. 블록체인의 공개 형태에 따라 공개형 블록체인과 허가형 블록체인으로 나뉘어 연구되고 있다. 이 논문에서는 세대별 블록체인의 개발 현황과 특징에 대해서 알아본다. 또한 블록체인 공개형태에 따른 특징과 보안성에 대하여 알아보고자 한다.
본 논문에서는 영상 시퀀스 상에서 물체의 가려짐을 고려하여 상대적인 깊이 순서에 의해 정렬되는 계층을 분리하기 위한 새로운 움직임 분할 방법을 제안한다. 블록을 기반으로 한 움직임 추정 및 클러스터링 과정을 통하여 각 계층에 대한 블록영역을 구하고, 이 블록영역에 대하여 윤곽선 추출을 이용하여 각 계층에 대한 정확한 객체를 분리할 수 있다. 이러한 움직임 분할방법을 통한 동영상의 계층적인 표현은 영상에서 원하지 않는 물체, 전경, 배경의 제거나 기존의 영상을 이용한 새로운 영상의 합성에 이용될 수 있으며, 분할을 통해 얻어진 객체는 영상 압축, 영상 합성 등을 위한 데이터베이스에 저장되어 응용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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