최근 와이브로와 3G를 기반으로 무선통신 서비스가 제공되면서 인터넷환경이 다양해지고 있다. 인터넷환경이 다양해지고 있지만, 통신서비스에 대한 품질관리는 주로 네트워크의 성능을 측정 관리하고, 동영상 화질을 관리하는 것이 일반적이다. 사용자의 만족도를 측정하고, 이를 통신서비스의 품질로 반영하기 위해서는 기존의 네트워크 성능이나 영상화질을 개별적으로 측정하는 방법에서 통신서비스에 영향을 미치는 여러 요소들을 하나로 통합하여 이를 측정하고 관리하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 통합적인 통신서비스의 품질을 측정하기 위해서 TA(Task Allocation)을 정의하고, Task를 통신서비스의 품질을 결정하는 하나의 단위로 하여 네트워크 컴퓨팅 컨텐츠 세가지 TASK에 대한 최적배치를 통신서비스에 대한 품질요소로 정의하고 관리하는 모형을 연구하여 제안한다.
비디오 코덱의 입력 또는 출력 영상에 내재하는 여러 종류의 영상잡음을 제어하고 최적으로 영상을 복원시키고자 코우절 영상 모델이 적용된 실시간 응용의 칼만 필터링 방법을 제안하였다. 화질의 개선도를 향상시키고자 처리화소선 간의 평균화와 지역 분산치에 의한 적응형 칼만 알고리즘을 제안하였고 그에 따른 잡음 제어와 영상 정보 복원 효과를 NMSE, LOGMSE 측정과 실험 결과에서 관측함으로써, 비디오 코덱의 전, 후처리 과정에서의 칼만 필터 적용 가능성을 제시하였다.
최근 고해상도 영상이 필요하게 되었으며, 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 딥러닝 기반의 초해상도 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 딥러닝 기반의 초해상도 알고리즘은 하드웨어의 한계로 인해 임베디드 시스템에서 실행시간이 느린 단점이 있다. 본 논문에서는 심층신경망 기반의 초해상도 알고리즘의 네트워크 구조를 제시하고 다양한 활성화 함수에 따른 화질 및 실행시간 성능을 분석한다. 실험 결과, 젯슨 나노보드의 다양한 활성화 함수 중 화질과 실행 시간의 관계에서 도출한 최적의 활성화 함수가 PReLU 함수임을 확인하였다.
고화질의 전산화단층촬영상을 통해 정확한 병변 검출과 진단을 할 수 있다. 이와 같은 장점 때문에 전산화단층촬영 시 방사선량을 줄이면서 영상 화질을 개선하기 위해 많은 연구가 수행되었다. 최근 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위한 딥러닝 기반 기술이 개발되었고, 기존의 기술에 비해 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 전산화단층촬영상의 공간분해능을 향상시키기 위해 초고해상도 합성곱 신경망 모델을 사용하였으며, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 결정하는 초 매개 변수 변화에 따른 영상 화질을 평가하여 초고해상도 합성곱 신경망 모델에 대한 초 매개 변수의 효과를 검증하였다. Profile, 구조적 유사성 지수, 최대신호 대 잡음비 및 반치폭을 측정하여 초 매개 변수 변화에 따른 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능은 epoch와 training set이 증가함에 따라 향상되었으며, 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위해 learning rate 최적화가 필요하다는 사실을 확인하였다. 따라서 최적의 초 매개 변수와 함께 구현된 초고해상도 합성곱 신경망 모델은 전산화단층촬영상의 품질을 향상시킬 수 있다.
본 논문은 특정응용분야인 디지털사진, 원격탐사, 이동 중 항공 원격 촬영, 의학영상의 고해상도와 고압축 원격촬영이 필요로 하는 분야에 JPEG2000의 표준을 적용한 하드웨어 설계 제작하였다. 영상 압축을 하기 위한 JPEG2000의 표준을 이용한 소프트웨어로 구현은 처리속도가 기존의 JPEG에 비하여 매우 느리다는 단점을 갖고 있으며, 또한 JPEG2000 표준의 DWT(: Discrete wavelet transform) 레벨을 향상시킬 경우 영상 데이터 압축에 대한 연산 처리 속도가 저하되는 현상을 갖고 있다. 이러한 해결을 위해서 JPEG2000 압축/복원기를 설계 제작하여 적용하였다. 본 논문에서는 최적 DWT(Discrete wavelet transform) 레벨을 변화시켜서, JPEG-2000 압축/저장기의 하드웨어가 최적의 압축과 정지 영상에 대한 빠른 연산처리속도와 화질개선을 보여줬다.
본 논문에서는 우선순위와 문턱치를 가지고 최적 후보의 조기 탐지를 이용한 움직임 추정의 고속 블록 매칭 알고리즘을 제안한다. 전 영역 탐색(full search) 알고리즘의 계산량을 줄이기 위해 많은 고속 움직임 추정 알고리즘이 발표되었지만, 여전히 움직임 추정 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 보고되고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 부분 매칭 오류에서 우선순위가 높은 각 후보에 대한 블록 매칭 오류를 계산한다. 제안된 알고리즘은 대부분의 기존 고속 블록 매칭 알고리즘에 추가적으로 적용하여 속도를 높일 수 있다. 그렇게 함으로써 최소 오류 지점을 조기에 찾고 불가능한 후보에 대한 불필요한 계산을 줄임으로써 속도를 높일 수 있다. 제안된 알고리즘은 전 영역 탐색 알고리즘과 동일한 예측 화질을 가지면서 기존의 고속 무손실 탐색 알고리즘보다 적은 계산을 사용한다. 실험결과로서, 제안된 알고리즘은 예측 화질 저하 없이 PDE 및 전 영역 탐색 방법의 계산에 비해 30 ~ 70%까지 줄일 수 있으며, 다른 고속 손실 알고리즘을 사용하면 더욱 감소시키는 것으로 나타났다.
인터넷의 성장과 함께 인터넷 상의 비디오 스트리밍은 콘텐츠 전달에 중요한 수단이 되었다. 기존의 비디오 전송 방식은 사용자 터미널에 하나의 압축된 비디오를 스트리밍하는 것이었으나 최근 다중 뷰 비디오 코딩은 다른 시각 각도에 비디오 스트리밍 서비스를 지원하는 새로운 어플리케이션이 되었다. 따라서 단일 비디오는 다른 초점을 갖는 여러 독립된 비디오 스트림으로 구성되며 이는 더 많은 대역폭을 요구한다. 하지만 시간에 따라 네트워크의 대역폭이 변하는 경우, 계획된 비트율에 따라 콘텐츠의 비트량을 조절하여 양질의 콘텐츠 제공을 보장하기 어렵다. 따라서 트랜스코딩은 가변적인 네트워크의 대역폭에 적응하기 위한 필수적인 처리 단계가 되었다. 본 논문에서는 동시에 다중 비디오의 선택 및 트랜스코딩을 함께 고려하는 최적화 방법을 기반으로 한 스트리밍 다중 뷰 비디오의 최적 적응 프래임워크를 제안한다. 최적화된 비디오 스트림의 집합은 네트워크 대역폭, 트랜스코딩 코스트와 같은 제한을 만족하고 최적의 인지적 화질을 갖도록 선택되거나 트랜스코딩될 수 있으며 이는 MCKP로 모델링될 수 있다. 또한 트랜스코딩시 R-D 커브 상에 최적의 점을 얻기 위해 분리계획법이 적용하며 결과를 비교 분석한다.
본 논문은 디지털 영상 데이터를 대상으로 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 다양한 임계치에 따른 워터마크 정보의 수용력과 영상의 손실 정도(PSNR), 저작권 인증 여부와 검출 값(Correlation response) 사이의 관계(Trade-off)들을 고려하여 최적의 임계치에 관하여 연구한다. 또한 인간의 시각적인 특성을 고려한 HVS(Human visual system) 기법을 적용하여 영상의 비가시도를 유지하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 공격에 강인성을 가지는 워터마킹 방법을 연구한다. 워터마크로서 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random sequence)을 삽입하여 최적의 임계값을 적용한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상의 화질은 비가시도 측면에서 시각적으로 인지할 수 없을 만큼 측정되었으며, JPEG 손실압축, 선형 필터링, 잡음첨가 그리고 크로핑 등의 공격에 대하여 향상된 상관도와 강인함을 알 수가 있었다.
본 논문에서는 프랙탈 영상압축의 고속수행을 위한 최적의 파이프라인 주기를 갖는 일차원 VLSI 어레이를 설계했다. 고정분할 알고리즘을 변형하여 VLSI 어레이 설계에 적합하며 화질의 손상을 최소화하면서 압축율이 높은 알고리즘을 유도했다. 파이프라인의 각 세그먼트를 구성하는 PE의 연산시간을 가능한 균등하게 분포시켜 최적의 파이프라인의 주기를 얻었다. 이러한 결과로써 약 4배의 속도 향상을 얻을 수 있다. 정의역과 치역블럭의 입출력과 연산장치를 공유하여 입출력 핀의 수를 줄였다.
다시점 비디오의 일반적인 형태인 3차원 방송 서비스는 최근 많은 관심을 받고 있다. 그렇지만 3차원 방송의 성공을 위해서는 상용 가능한 컨텐츠의 개발, 사용의 용이성, 방송 품질 개선, 비용 절감 등의 과제가 남아있다. 본 논문은 이러한 과제들 중 방송 품질 개선 측면, 특히 인간 요소를 고려한 주관적 화질 개선을 중심으로 접근하여 양안식 영상과 다시점 영상에 적합한 비대칭 코딩 방법을 설명하고 최적의 주관적 화질을 유지하는 비대칭 율의 정량적인 값을 제안한다. 또한 저화질의 2차원 영상들의 경계선들이 3차원 영상의 인지에 미치는 영향을 실험적으로 분석하고 경계선 왜곡의 문제점을 주관적 화질 측면에서 개선하는 경계선 보호 알고리듬을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존의 부호화 방법보다 주관적 화질을 개선시킴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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