기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법과 다중 스케일 인자를 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 기반 영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 치역 블럭에 대해 모든 정의역 블럭을 탐색하는 것이 아니라, 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨 블록을 정의역으로 선택한다 그래서 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 한다. 그리고 SAS 기법의 단점인 화질이 떨어지는 단점을 개선하기 위해, 각 레벨별로 서로 다른 스케일 인자를 사 용하여 화질을 개선한다. 그 결과 화질에는 영향을 미치지 않고 부호화 시간과 압축률이 개선되고, 점진적 전송이 가능한 알고리듬을 제안한다.
컴포넌트 기반 개발(CBD) 기술은 컴포넌트 재사용을 통해 S/W 개발 생산성을 높이는 기술로 각광을 받고 있다. 모델기반 아키텍처 (Model Driven Architecture, MDA)는 설계 모델을 점진적으로 변환하여 S/W를 자동으로 생성하는 새로운 개발 방식이다[1]. CBD기술은 재사용을 통하여, MDA 기술은 모델 변환을 통하여 S/W 개발 생산성을 높이므로, 이 두 기술의 접목은 SW 재사용과 자동 생산의 두 가지 장점을 모두 이룰 수 있다. 이를 위해서는 설계된 컴포넌트를 MDA의 플랫폼 독립적 모델 (PIM)로 명세하여야 하며, UML 확장 장치 즉 CBD용 UML 프로파일이 요구된다. 본 논문에서는 명세할 컴포넌트의 구성요소를 메타 모델로 정의하고, 각 구성요소를 PIM으로 명세하기 위한 컴포넌트용 UML 프로파일을 제안한다. 이 프로파일은 컴포넌트 명세를 위한 스테레오 타입, 구문(Syntactic), 의미 (Semantic), 규약(Contract) 및 표기법으로 이구어진다. 제안된 프로파일은 MDA 표준 규약의 기반인 Meta Object Facility (MOF)를 확장 적용한 것이므로 여러 MDA 기법과 도구들과 호환을 제공한다. 제안된 프로파일을 적용하면 CBD와 MDA의 고유 기능과 장점을 접목하여 높은 개발 생산성, 이식성, 상호 운용성, 및 유지보수성을 가질 수 있다.
UML 모델을 사용하는 다양한 소프트웨어의 설계 및 구현 환경에서 UML 메타 모델의 규칙을 준수하고, 이를 통하여 확장하면 많은 장점을 가질 수 있다. 하지만 UML 메타 모델은 자체 규모가 점진적으로 방대해지고 있으며 UML 메타 모델을 사용하는 다양한 곳에서 UML 메타 모델의 확장 및 변환을 위해서는 반드시 Profile의 정의를 통하여 다이어그램을 재정립할 필요가 있다. 즉, UML 메타모델을 확장하여 사용하고자 하는 대상에 대하여 요소들만을 추출하여 사용할 필요가 있다. UML 메타모델의 확장과 Profile을 메타 저장소를 기반으로 재정의하여 사용함으로써 UML 모델링 도구나 분석도구를 좀 더 쉽고 빠르게 개발할 수 있고, 이러한 도구를 활용하여 SW 산업에서의 개발 품질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 UML 메타모델의 확장을 통하여 Profile을 재정의 하는 알고리즘을 제시하고, 전자정부 표준 프레임워크에 실제로 적용한 결과를 코드 사이즈와 복잡도를 비교하여 향상된 성능을 보여준다.
초기치에서 발생되어지는 비트의 소비를 저주파영역에서의 부호화하는 과정을 없애고, 각 대역별 임계값을 통해, 비트정렬시 LIS에서 발생되어 질 수 있는 비트 소비를 줄일 수 있었다. 그리고 마지막 단계로 허프만 코딩을 적용하여 압축효율을 향상시켰다. 실험 결과를 통해, 특히 낮은 비트율에 대해서 비트율의 향상을 가져오게 되어 전송시에 있어서 더욱 점진적이고 프로그레시브한 전송을 가능하게 되었다.
본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 DCT 영역에서 DCT블록내의 DC성분과 매크로블록내의 움직임 벡터성분을 이용하여 동영상 장면전환 자동 검출에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 압축된 MPEG 신호열내의 픽쳐 종류와 상관없이 임의의 신호열에서 장면전환을 검출한다. 이를 위해 MPEG 신호열의 DCT 영역에서 픽쳐구성요소의 특징을 이용하여 새로운 비교잣대를 정의하고 움직임 벡터에 예민한 B-picture 의 특성을 이용하여 정확한 장면전환을 검출한다. 이때. I-picture를 가지고 급격한(cut) 장면전환을 검출하고 P. B picture 를 가지고 점진적인(gradual) 장면 전환을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 MPEG 신호열에 대하여 시험결과 그 효율성이 우수함을 보인다.
고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)은 다양한 응용처에서 널리 사용되는 주요 신호처리 블록이다. 일반적으로 1024 포인트 이상의 긴 FFT 처리의 경우 높은 SQNR(Signal-to-Quantization Ratio)를 유지하면서도 낮은 하드웨어 복잡도의 구현이 매우 중요하다. 본 논문에서는 낮은 복잡도의 FFT 알고리즘과 간단한 동적스케일링 기법을 제시한다. 이를 통해 2048 포인트 FFT연산에 대해서 널리 알려진 radix-2 알고리즘에 비해 곱셉기의 수를 절반으로 줄일 수 있으며, 또한 twiddle factor를 저장하기 위해 필요한 테이블의 크기를 radix-2 및 radix-22 알고리즘에 비해 각각 35% 및 53%로 축소할 수 있다. 그리고 내부 데이터의 폭을 점진적으로 늘리지 않고서도 55dB 이상의 높은 SQNR을 달성하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 비디오에서의 특징점 추적을 통해 얻은 2차원 좌표를 이용하여 3차원 구조를 계산하고 부분적으로 복원된 형상들을 점진적으로 융합하여 전체 형상을 생성하는 기법을 제안한다. 영상의 각 프레임에서 공통적으로 추적된 특징점들을 이용하여 형상을 추정한다. 3차원 좌표 추정 방법으로 개선된 직교분해기법을 사용하였다. 개선된 직교분해기법에서는 3차원 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산할 수 있다. 복원된 부분 형상의 융합을 통해 입체적인 전체 형상을 만든다. 복원된 부분 데이터들의 서로 다른 좌표계를 기준 좌표계로 변환하여 하나의 전체 형상으로 융합한다. 형상 추정 과정과 융합 과정이 통합적으로 수행되며 반복적 최적화 작업을 수행하지 않고 선형적으로 이루어진다. 이는 기존 융합 방법인 ICP(Iterative Closest Point) 방법보다 융합 속도를 향상시켜 빠른 형상 복원이 가능하다. 융합 시간은 평균 0.01초 이내의 수행 속도를 보이며 융합의 오차는 평균 1.0mm 이하의 오차를 보였다.
대부분의 교사학습 알고리즘은 수치형 변수 처리의 어려움을 해결하기 위해 전처리 단계에서 연속형 변수를 범주형으로 변환시킨 후 적용된다. 이러한 전처리 단계를 전역적 범주화라 하며 빈즈(Bins)라는 클래스 분포 리스트를 이용한다. 그러나 대부분의 전역적 범주화 기법은 단일 빈즈를 필요로 하기 때문에 데이타가 대용량이고 범주화를 수행할 변수의 범위가 매우 클 경우, 단일 빈즈를 생성하기 위해 많은 정렬 및 병합을 수행해야한다. 또한, 기존의 방법은 일괄처리 방식으로 범주화를 수행하기 때문에 새로운 데이타가 추가되면 이 데이타가 반영된 범주를 생성하기 위해 처음부터 범주화를 다시 수행해야한다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안한다. 본 논문의 접근 방법은 단일 빈즈를 생성하기 위한 병합이 필요 없기 때문에 대용량 데이타에 대한 범주화를 수행할 때 효율적이다. 본 연구에서는 실제 데이타와 가상의 데이타를 이용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다.
본 논문에서는 볼륨 영상의 점진적 무 손실 압축에 효율적인 3차원 대역분할 필터 군을 제안한다. 이를 위해 지금까지 1차원 무 손실 대역분할 필터 군에 적용되어져왔던 ORT(Overlapping Rounding Transform)를 두 가지 형태의 3차원 무 손실 대역분할 필터 군-분리형(separable)과 비 분리형(non-separable)-을 구현하는데 기본적으로 사용하였다. 분리형 필터 군은 1차원 무 손실 대역분할 필터 군을 연속적으로 적용함으로써, 비 분리형 필터 군은 ORT를 3차원으로 확장 적용함으로써 구현되었다. 특히, 기존의 3차원 HINT(Hierachical INTerpolation) 알고리즘은 제안된 ORT 기반 3차원 비 분리형 필터 군으로 일반화된다. 다양한 볼륨 의료 영상에 제안된 방식을 적용함으로서, 제안된 분리형/비 분리형 대역분할 필터 군이 기존의 블록 기반 변환 방식과 3차원 HINT 보다 압축성능(엔트로피)면에서 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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