위성의 성능은 위성의 최종생산물인 위성 영상 품질에 의해 평가된다. 위성 영상의 품질을 평가하는 요소로는 광학적요소인 변조 전달함수(Modulation Transfer Function : MTF), 신호대잡음비(Signal To Noise Ratio : SNR), 기하학적 요소인 해상도(Ground Sample Distance : GSD) 등이 있으며, 위성의 설계 단계에서 위성의 설계 및 제작, 관측 및 운영 환경을 반영하여 위성 영상의 품질을 예측하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 위성의 설계 단계에서 위성 설계 및 운용 조건을 반영한 영상 품질 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 연구의 결과를 통해 위성의 설계 시 영상 품질 예측에 활용 될 수 있으며, 수신된 영상의 화질 개선 연구에 활용될 것으로 기대된다. 또한 항공 영상의 품질 시뮬레이션에 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 지문 영상의 품질을 평가하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지문 융선의 분포와 방향성, 특징점의 밀도 뿐 아니라 지문의 크기, 위치 등을 분석하여 지문 영상의 품질을 평가하게 된다. 특히 지문의 입력 위치를 분석하여 한쪽으로 치우치거나 일부만 입력된 지문을 걸러냄으로서 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 제안한 품질 평가 방법을 다양한 지문 데이터베이스에 적용하여 지문 영상의 품질과 인식 성능 간의 상관도 분석을 수행하였으며, 이를 통하여 인식 성능 향상을 위한 영상의 품질에 대한 임계값을 결정할 수 있었다.
Proxy를 이용한 동적 동영상 어댑테이션[1]은 이동 단말기나 현재 네트워크 상태의 특성을 고려해 동적으로 동영상을 변형할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 제안된 동영상 어댑테이션 방법들은 품질 측정을 위해 반복적인 디코딩, 인코딩을 해야 하기 때문에 적절한 형태의 동영상을 생성하는데 많은 시간이 걸려서 지연시간이 최우선적으로 고려되는 실제 상황에서는 이용하기가 힘들다. 본 논문에서는 반복적인 디코딩, 인코딩 작업 없이 어댑테이션된 동영상을 생성하는 동적 동영상 어댑테이션 방법을 제안한다. 인코딩된 동영상의 파일의 크기와 품질에 초점을 맞추어 비디오 코덱의 특성을 분석하고, 그 결과를 테이블로 만들어 Proxy에 저장해둔다. 이동 단말기가 동영상을 요청하면, Proxy에서는 해당 코덱의 분석 결과 테이블을 참조하여 가능한 한 최고의 품질로 디코딩 및 인코딩을 하여 어댑테이션된 동영상을 전송하게 된다.
인공지능 기술 발전으로, 의료영상 분야에서도 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 개발 시, 학습 데이터 품질은 모델의 성능과 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다. 그러나 의료 분야의 경우 도메인 지식에 대한 진입 장벽이 높아 개발자가 학습에 사용되는 의료영상 데이터의 품질을 평가하기 어렵다. 이로 인해, 많은 의료영상 분야에서는 각 분야의 특성(질병의 종류, 관찰 아나토미 등)에 따른 영상 품질 평가 방법을 제시해왔다. 그러나 기존의 방법은 특정 질병에 초점이 맞춰져, 일반화된 품질 평가 기준을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 흉부 질환을 진단하기 위한 흉부 X선 영상의 품질을 평가할 수 있는 기준을 제안한다. 우선, 흉부 X선 영상을 대상으로 관찰된 영역인 심장, 횡격막, 견갑골, 폐 등을 분할하여, 3D 히스토그램을 기반으로 각 영역별 통계적인 정밀 품질 평가 기준을 제안한다. 본 연구에서는 JSRT, Chest 14의 오픈 데이터셋을 활용하여 적용 실험을 수행하였으며, 민감도는 97.6%, 특이도는 92.8%의 우수한 성능을 확인하였다.
레이더 영상의 품질은 영상레이더 탑재체 뿐만 아니라 위성 본체의 성능에 크게 좌우되기 때문에, 영상레이더 위성의 영상형성구조분석(Image Chain Analysis)은 위성체 설계단계에서 가장 중요한 해석들 중 하나이다. 특히, 위성체 지향 및 안정화 오차는 탑재체 고유 설계에서 유도되는 영상 품질에 가장 나쁜 영향을 끼친다. 이 연구에서는 위성체 지향 및 안정화 오차로 인한 레이더 영상 품질 저하를 분석하기 위한 영상형성구조분석 알고리즘이 개발되었다. 개발된 소프트웨어는 궤도 모델, 자세제어 모델, 영상레이더 탑재체 모델, 클러터 모델, 영상처리 모델로 구성된다. 이 해석을 위해, $5km{\times}5km$의 관측폭을 가지는 1m고해상도 모드 레이더 영상의 원시 데이터를 시뮬레이션하고, 영상처리를 수행하였다 영상 품질을 분석하기 위해 영상 내에 총 25개 점표적들을 생성하였다. 이 연구의 결과, 레이더 영상의 방사 정밀도는 위성체 지향오차에 가장 많은 영향을 받는 것으로 해석되었으며, 최고의 영상 품질을 만족시키기 위해서는 위성체 자세제어 시스템의 성공적인 설계가 가장 중요하다.
지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템 구축에 매우 중요하다. 하지만 입력영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 좌우되기 때문에 영상 전처리 과정이 필요하다. 대부분의 품질평가 연구들이 매우 낮은 품질의 영상 제거나 제안하는 방법의 성능평가를 위해 진행되었다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록방향성차, 방향성 변화도, 융선과 골 두께 비율 등 5가지 특징을 추출하여 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상특성을 분석 후, oily/neutral/dry 특성에 적합하게 영상을 개선하는 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이터를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링을 통해 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 적응적 전처리 방법이 성능평가를 위해 측정한 quality index와 블록방향성차를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
생체인증에서 가장 많이 활용되고 있는 지문은 다른 생체 인증에 비해 시스템 구축 및 유지비용이 적게들며 사용자에게 거부감을 적게 주는 장점을 가지고 있다. 하지만, 입력되는 지문 영상의 상태가 가변성이 크다는 른 단점이 있다. 즉, 획득 장치의 성능과 획득되는 과정에서의 물기, 땀, 불순물, 압력의 차이 등으로 인해 입력될 때마다 영상의 품질이 달라질 수 있다는 의미이다. 이것은 인식의 성능을 떨어뜨리는 요인으로 작용하게 되는데, 이러한 약점은 인식 과정 전에 지문 영상의 품질 판정을 삽입함으로써 해결할 수 있다 본 논문은 지문의 품질 판정 방법으로 통계적 측정치인 표준편차(standard deviation), 왜도(skewness), 그리고 첨도(kurtosis) 등을 이용하였으며 , 판정된 품질에 따른 적응성 알고리즘을 적용시켜 지문 인식의 성능을 극대화시킬 수 있도록 제안하였다.
망관리성이란 다수의 이용자가 네트워크를 효율적으로 이용할 수 있도록 하기 위해 통신사업자가 네트워크를 합리적으로 관리할 수 있어야 한다는 것을 의미한다. 본고에서는 최근 증가하고 있는 대용량 비디오 트래픽에 대한 최적의 이용환경을 제공하고 망관리성을 제고하는 방안으로서 비디오 트래픽 대역폭 최적화 동향을 살펴보고 향후 방향을 제시하고자 한다. 비디오 트래픽 대역폭 최적화란 네트워크(3G/ LTE 등), 단말(휴대폰/태블릿 등), 콘텐츠(스포츠/드라마/영화 등) 유형별로 이용자의 동영상 품질 만족도와 네트워크 품질을 동시에 만족하는 최적 대역폭(비트레이트)의 비디오 트래픽을 전송하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화에 있어서 최적대역폭 선정 기준의 정립은 다음과 같은 두 가지의 연구 결과를 기반으로 진행된다. 첫째, 일반적으로 동영상 대역폭이 증가할수록 영상 품질도 정비례로 증가할 것이라는 예상과는 달리, 무선 단말 이용자는 영상화질의 일정 임계치 이상에서 품질의 차이를 거의 느낄 수 없다. 둘째, 다량의 비디오 트래픽이 네트워크 총 대역폭의 일정 비율 이상을 차지하게 될 경우 네트워크 품질저하 요소가 발생하여 네트워크 품질이 급격히 악화된다. 비디오 트래픽 최적화는 이러한 요소를 고려하여 이용자의 영상 품질 만족도를 최대화하면서 네트워크 품질 유지비용을 최소화하고 트래픽 전송품질을 확보할 수 있는 최적대역폭을 설정하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화의 목적은 트래픽을 통제하거나 차단하는 것이 아니며 최적대역폭에 대한 가이드라인을 제시하여 콘텐츠사업자(이하 CP)와 Over-The-Top 사업자(이하 OTT)가 자발적으로 준수하도록 유도하고자 하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화는 ICT생태계 모든 이해관계자에게 편익을 제고할 것으로 기대된다. 첫째, 이용자에 대해서는 통신품질 안정화로 전체적인 이용자 만족도를 향상시킨다. 둘째, CP/OTT는 멀티미디어 서비스의 대중화와 서버 및 전송장비 비용을 절감할 수 있다. 마지막으로 통신사는 네트워크 품질저하 및 비용 급증을 방지할 수 있다.
본 논문에서는 IPTV 멀티캐스팅 서비스에서 네트워크 부하증가에 따른 영상품질을 평가하기 위해 유럽형 디지털 영상품질 표준 측정규격인 ETSI(European Telecommunication Standard Institute) TR 101 290을 이용하여 실험 측정한 결과를 제출하였다. 실험결과를 통해 IPTV에서의 영상품질과 ETSI TR 101 290 측정방식과는 밀접한 상관관계가 있음을 증명하였고 기존의 영상품질 평가방식에서 알 수 없었던 요소를 정확하게 평가할 수 있음을 증명하였다.
일반적으로 위성 영상자료 품질에 대한 요구조건 값과 사용자 측면에서의 품질사이에는 바라보는 시각에 따른 기술적인 차이가 존재한다. 실제로 아리랑위성 3호도 2012년 12월31일에 검보정 작업이 완료되어 영상자료 품질 요구조건 값들을 모두 만족하여 정상운영을 시작하였지만, 아리랑위성 3호를 위한 사용자 측면의 영상자료 품질을 별도로 정의하여 관리하고, 필요에 따라 추가 검보정 작업을 수행하고 있다. 검보정팀과 자료처리팀에서는 아리랑위성 3호 영상자료 품질보고서를 작성하여, 처리시스템에서 생성되는 영상자료의 품질을 판단하여 관리하고 있으며, 그 중에서 영상자료 품질을 저하시키는 5개의 추가 검보정 항목을 선정하였고, 현재 추가 검보정 작업을 완료하여 처리시스템에 추가하는 작업을 진행 중이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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