영상정보처리기기(CCTV)는 민감 정보를 수집, 전송, 저장하는 데 있어서 관리적, 물리적, 기술적 측면에서 포괄적으로 보안관리가 이뤄져야 한다. 이를 위해 영상정보처리에 관련된 암호기술, 기술인증, 보호기술, 보안장비에 대한 적용 기준이 필요하다. 본 논문에서는 영상정보처리기기에 관련된 다양한 보안기술, 인증제도를 분석하여 영상정보처리기기의 구축 및 운영에 적용하여 포괄적 보안관리를 위한 암호·인증·보호·체계(CCPS; Cryptography·Certification·Protection·System) 모델을 제안한다.
본 논문은 고해상도의 영상을 처리하는 이동기기 등에 사용되는 SoC(System On a Chip)에 구현이 용이한 효과적인 화질 향상 (잡음감소와 윤곽강조) 을 위한 방법과 구조에 대한 것이다. 최근 이동기기의 발전과 진화에 따라 여러 형태의 이동기기가 개발되고 있는데 그 중 최근 인기를 끌고 있는 포터블 미디어 플레이어 (PMP)나 HD(Hight Definition)급 camcorder 등이 고해상도의 영상을 처리하는 이동기기로 분류될 수 있다. 이러한 이동기기에서 고해상도 영상에 대한 화질 향상을 기존의 복잡한 방법을 사용해 처리한다면 메모리 대역폭이나 하드웨어 크기 등의 증가로 이동기기에서 구현하는데 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 이러한 이동기기에서의 고해상도의 화질 향상을 입력영상의 종류에 따라 선택적으로 메모리 대역폭 사용 없이 하드웨어 크기를 최소화하여 FPGA (field programmable gate array)나 ASIC (application specific integrated circuit)으로 구현이 용이하도록 하는 방법과 구조에 대해 설명하고 실제 영상을 가지고 실험한 결과로 주관적 화질 향상 효과를 가져 온 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 저시력자의 개선된 독서 환경을 제공하는 시각보조기기를 위한 실시간 영상처리 SoC(System on Chip) 하드웨어 구조 설계에 대해서 기술한다. 기존의 시각보조기기는 화면 영상이 실제 움직임보다 늦게 출력되는 잔상 현상이 발생하며, 색 변환 기능도 제한적이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 실시간 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 데이터 연산을 최소화함으로써 잔상 현상이 감소되며, 저시력자를 위한 다양한 색상 모드를 지원한다. 제안하는 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 Core-A 모듈, Memory Controller 모듈, AMBA AHB bus 모듈, ISP(Image Signal Processing) 모듈, TFT-LCD Controller 모듈, VGA Controller 모듈, CIS Controller 모듈, UART 모듈, Block Memory 모듈로 구성된다. 시각보조기기를 위한 실시간 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 Virtex4 XC4VLX80 FPGA 디바이스를 이용하여 검증하였으며, TSMC 180nm 셀 라이브러리로 합성한 결과 동작주파수는 54MHz, 게이트 수 197k이다.
홈 네트워크는 다양한 종류의 가전기기들과 다양한 네트워크가 혼재해 있는 유비쿼터스 네트워크 환경이다. 홈 네트워크를 구성하는 가전기기들은 기능과 특징에 따라 크게 멀티미디어 가전기기, 단순 제어 가전기기로 구분할 수 있다. 멀티미디어 가전기기의 경우 영상 및 음성 정보를 전송하기 위해 큰 대역폭을 가지는 하부 네트워크를 이용하고 있으며 영상 및 음성 정보의 전송과 제어를 위해 많은 제어 모듈을 가지고 있다. 반면 단순 제어 가전기기들은 제어 및 상태 정보의 신뢰성 있는 전송을 위한 하부 네트워크를 사용하고 있으며 단순한 제어 모들을 가지고 있다. (중략)
모바일 기기의 사용량 증가와 성능의 증가로 인해 컴퓨팅 파워가 필요한 많은 분야에서 모바일 기기를 활용 할 수 있게 되었고, 의료영상 분야에서도 활용도가 높아졌다. 특히 전문가가 아닌 일반인들의 건강정보와 인체의 구조에 대한 관심이 증가함에 따라 휴대 가능한 모바일 기기에서 의료영상을 가시화는 것은 중요한 연구주제가 되었다. 하지만, 모바일 기기는 하드웨어의 한계가 있기 때문에 비교적 데이터의 용량이 큰 의료영상 가시화에 많은 제약이 따른다. 본 논문에서는 유니티3D를 활용하여 볼륨렌더링 어플리케이션을 개발하고, 여기에 사실적인 컬러정보를 포함한 Visible Korean 데이터를 적용하여 일반인에 적합한 인체정보를 제공하는 모바일 기기용 인체영상 학습 어플리케이션을 제안한다. 제안한 어플리케이션을 사용하면 매우 사실적인 인체영상을 이용하여 일반인들이 쉽게 인체 구조를 학습할 수 있다.
본 연구는 학교 안전 관련 관심과 대응 정책이 증대되는 시점에 학교 내 CCTV 운영 사례를 바탕으로 교사와 행정직원들의 CCTV에 대한 행동양태를 파악하는데 목적이 있다. 또한 교직원의 공문처리 행태변화를 가져올 수 있는 교육당국의 여러 시도를 통해 드러난 주요 시사점을 비교분석하였다. 학교급별·교직원별 영상정보처리기기관련 업무 배분을 정량적인 자료, 즉 공문처리에 의한 행정행위의 결과를 원시자료로써 활용하면서 변화를 파악하였다. 교육청 공문서에 의해 단위학교의 행동양태의 유의미한 변화가 있음을 발견하였다. 첫째 학교급별로 개인정보 관련 공문처리자 지정 시 행태의 변화도가 높았다. 둘째 유치원을 대상으로 한 유아안전관련 공문처리자 지정 시 공문서에 의한 변화도가 낮았다. 학교급별 교직원의 CCTV 업무 처리행태를 공문서 접수처리를 통해 차이를 확인하였다. 본 연구는 학교 내 민감한 주제인 CCTV(영상정보처리기기) 업무에 대한 주제를 선정하였으며, 진행된 자료나 조사 내용은 구체적인 상기주제를 다룬 행정 절차와 관련 규정 등의 내용이다. CCTV(영상정보처리기기 업무)라는 민감한 주제를 통해 발생할 수 있는 갈등 해결책 모색을 위한 시사점을 제시하였다. 이 연구결과는 교육청과 학교현장의 명확한 업무분장을 위하여 유용하게 활용할 수 있다는데 의의가 있다.
다양한 스마트 기기의 출현과 함께 정보보호를 위한 보다 강건한 사용자 인증 시스템에 대한 요구도 증대되고 있다. 하지만 스마트 기기별로 호환성을 유지하면서도 사용자 인증을 수행하기 위해서는 각 기기에서 공통적으로 제공되는 센서의 활용이 필요하며, 영상 기반 다중 생체 인식에 기반을 둔 사용자 인증 시스템은 이에 대한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전통적으로 사용자 인증에 사용되고 있는 얼굴 인식과 더불어 영상 기반의 제스처 인식을 함께 사용함으로서 호환성을 유지하면서도 강건한 사용자 인증 시스템을 제안하였다. 그리고 제스처 인식 데이터베이스의 하나인 ChaLearn 데이터에 적용하여 인식 성능을 평가하였다. 그 결과 기존의 스마트 기기에서 가속도계, 자이로스코프 또는 터치 패널에 의한 제스처 인식이 아니라 영상 기반의 제스처 인식을 사용하여 호환성의 확보뿐만 아니라 사용자 인증 성능 또한 개선할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 모바일 기기의 디스플레이 비율을 고려한 복합적 Image retargeting 기법을 제안한다. 제안 기법은 다양한 비율을 가지는 광시야각 영상을 모바일기기에서 디스플레이하고자 할 때 줄어드는 과정에서 영상 내의 주요 영역의 손실을 최소화하고 자연스러운 결과 영상을 만들어내기 위해 영상의 saliency를 분석하여 에너지 분포와 gravity center를 구한다. 분석된 에너지 분포를 통해 영상을 동일한 에너지량을 가진 n개의 영역으로 분할하고 각 영역의 분포 특징에 따라 crop, linear scaling, seam carving의 기법을 최적의 영역에 복합적으로 적용하여 영상을 retargeting한다. 끝으로 제안하는 기법의 결과영상과 기존 기법의 결과 영상을 비교하여 제안 기법의 강점을 검증한다.
최근 컴퓨터 기술의 발전과 함께 임베디드 기기 또한 다양한 기능을 갖추기 시작했다. 본 연구에서는 최근 활발하게 진행되고 있는 영상센서를 사용한 임베디드 기기 등 자원이 적은 기기에서 효율적인 얼굴 추적 방식을 제안한다. 정확한 얼굴을 얻기 위하여 MB-LBP 특징을 사용한 얼굴 검출 방식을 사용했으며, 다음 영상에서 얼굴 객체 추적을 위하여 얼굴 검출시 얼굴 주변 영역(Region of Interest)을 지정하였다. 그리고 얼굴을 검출을 못하는 영상에서는 기존의 객체 추적 방식인 CAM-Shift를 사용해 객체를 추적해 객체 정보의 손실 없이 정보를 유지 할 수 있도록 하였다. 본 연구는 기존 연구와의 비교를 통하여 객체 추적 시스템의 정확성과 빠른 성능을 확인하였다.
카메라를 갖춘 모바일 기기가 보편화되면서 모바일 환경에서 영상처리를 이용한 다양한 응용이 확산되고 있다. 영상은 다른 정보에 비해 데이터의 양이 비교적 방대하기 때문에 모바일 환경에서 영상처리를 수행하기 위해서는 처리속도, 전력, 발열 등의 물리적 제약조건이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 모바일 기기에서 코프로세서인 임베디드 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 영상처리의 고속화 방법을 제시한다. 실험에서는 보편적으로 활용되는 영상처리 알고리즘에 대해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU 각각에서의 성능을 비교함으로써 고속화 방법의 우수성을 검증하고 특징을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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