주요 화면은 보다 적은 양의 데이터를 사용해서 비디오가 갖는 시각적 내용물의 변화량을 효과적으로 표현하기 위해 많이 사용된다. 이와 같은 비디오 표현 방식은 대역폭이나 저장 용량이 제한된 상황에 적합하다. 이 경우 대역폭이나 저장 용량에 따라 주요 화면의 개수를 조절하는 능력은 주요 화면 선택 기법의 중요한 필요 사항 중 하나다. 본 논문에서는 주요 화면의 개수가 제한 조건일 때 순차적인 주요 화면을 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 원하는 개수의 초기 주요 화면을 미리 선택하고 이들이 대표하는 서로 중복되지 않는 시구간을 정한 후 반복 과정을 통해 주요 화면의 위치와 시구간의 크기를 조절하면서 왜곡 값이 최소가 되도록 주요 화면과 시구간을 찾는다. 실험 결과 제안하는 방법이 선택하는 주요 화면들은 율-왜곡 관점에서 기존의 방법보다 우수하고 인간의 시각 인지와도 일치함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 DVB-S2에 제시된 LDPC 복P호기에 대하여 효율적인 알고리즘을 제안하고 고속화 하여, 이에 따른 FPGA구현 결과를 제시하였다. 고속 LDPC 복호기를 구현하기 위해서는 알고리즘 측면과 구현 측면에서 여러 가지 문제점이 있다. 알고리즘 측면에서는 첫째, LDPC 부호화 방식은 큰 블록 사이즈 및 많은 반복 횟수를 요구하므로 복호 속도를 높이기 위해서는 동일한 성능을 유지하면서 반복 횟수를 줄일 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 체크 노드를 기반으로 하여 복호화 과정을 거치는 horizontal shuffle scheduling(HSS) 알고리즘을 적용하여 기존의 반복 횟수를 줄일 수 있는 방안을 연구 하였다. 구현 측면에서 복호 속도를 높이기 위해서는 데이터의 많은 병렬 처리가 필요하다. 이러한 병렬 처리에 의해 노드 업데이트 연산 역시 병렬 처리가 가능하다. Check Node Update의 경우 look up table(LUT)이 필요하다. 이는 critical path의 주요 원인이 되는 부분으로 LUT 연산을 하지 않고 성능 열화를 최소화 하는 self-correction normalized min sum(SC-NMS) 연산 방식을 제안하였고, 최적의CNU 연산 방식에 따른 복호기 구조를 제안하고 FPGA 구현 결과, 복호 속도가 약 40 % 개선됨을 알 수 있다.
Compressive sensing 분야에서 orthogonal matching pursuit (OMP) 알고리듬은 underdetermined 시스템의 스파스 (sparse) 신호를 복구하는 대표적인 greedy 알고리듬으로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 OMP 알고리듬의 반복과정에서 하나 이상의 support들을 선택할 수 있도록 하는 OMP 알고리듬의 일반화된 형태의 generalized orthogonal matching pursuit (gOMP)기법을 제안한다. gOMP가 완벽한 신호 복원을 보장하기 위해 restricted isometry property (RIP)를 이용한 충분조건, ${\delta}_{NK}$ < $\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+2\sqrt{N}}$을 제시한다. 실험을 통해 gOMP는 매 반복과정에서 하나 이상의 support들를 선택함으로써 높은 복원 성능과 낮은 복잡도를 가짐을 확인하였다.
이 논문에서는 계산 복잡성이 단순화된 비선형 추정기를 소개하고, 이를 적용한 Bussgang 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 베이즈 추정기가 눈 모형이 닫힌 등화 초기에는 시그모이드 추정기로 잘 근사화되며, 눈 모형이 열린 조건에서는 임계 추정기에 근사화되는 사실을 이용하였다. 제안 방법에서는 매 갱신 마다 채널 왜곡의 정도에 따라 시그모이드 추정기와 임계 추정기를 선택적으로 적용하고, 특히 시그모이드 추정기에 축소 신호점을 도입함으로써 고차 QAM 신호의 블라인드 등화에 적용 시 계산 복잡성을 극히 단순화하는 동시에 블라인드 수렴 특성과 정상상태 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 정지영상에 대해서 borda count 방법을 적용하여 MPEG-7 서술자기반 검색 결과 리스트의 조합에 대한 방법을 제한한다 대부분의 검색 엔진의 경우 MPEG극에서 정의하고 있는 서술자중 하나의 서술자만을 가지고 검색을 수행하고 있다. 이러한 경우 영상의 특성에 따라 검색 성능이 좋을 수도 있지만 그렇지 않을 수도 있다. 따라서 여러 가지 기술자들의 검색 결과를 조합하여 결과 리스트를 작성하는 방법이 요구되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 relevance feedback 알고리즘을 이용한 검색 시스템에 대하여, 여러 가지 서술자에 대한 검색 결과에 대한 결과 리스트를 borda count 방법을 이용하여 각각의 서술자에 의한 검색 결과를 조합하여 하나의 결과 리스트를 작성하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 블록 변화된 영상의 블록 환상을 제거하기 위해 POCS(Projection Onto Convex Set) 이론을 바탕으로 하는 적응 양자화 체한 집합을 제안한다. POCS 이론을 바탕으로 하는 블록 현상 제기 기법은 크게 부드러움 제한 집합과 양자화 제한 집합으로의 반복적인 투영을 동해 이루어진다. 기존의 양자화 제한 집합은 원 영상의 데이터가 가질 수 있는 최대 구간을 지정해 주므로 반복이 계속될수록 over-blurring 현상이 심화된다. 제안한 양자화 제한 집합은 이산 여현 변환(DCT) 계수의 특성에 파라 적응적으로 제한 구간을 조절하므로 복호화된 영상의 선명도를 유지하면서 동시에 효과적으로 블록 현상을 제거할 수 있다. 기존의 후처리 알고리즘의 양자화 제한 집합을 제안한 적응적 양자화 제한 집합으로 대체하여 실험을 수행한 결과 적은 반복 횟수로도 수령에 도달하였고 후처리 된 영상 역시 선명도를 유지하면서 블록 현상이 효과적으로 제거되었음을 알 수 있었다.
현재 무선망 등 다양한 네트워크에 적응적 서비스를 제공하기 위해 비디오 데이터에 확장성을 제공하는 다계층 비디오 부호화 기법을 사용하고 있다. 하지만 네트워크에서는 전송 에러로 인한 패킷 손실은 복호된 비디오에 오류를 발생시킨다. 특히 연집 에러에 의한 화질 저하는 현재 프레임뿐만 아니라 다음의 인트라 프레임이 나타날 때까지 파급되어 비디오 화질의 치명적 열화를 발생시킨다. 이러한 문제를 인코더에 의존하지 않고 디코더에서 독립적으로 해결하기 위해 본 논문에서는 다계층 비디오 부호화에 적합한 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 다계층 비디오 부호화 기법의 계층 간 유사도와 에러 은닉 기법에 널리 사용되는 POCS 기법을 이용한다. POCS 기법의 적절한 초기치는 반복횟수를 줄일 수 있고, 성능에 영향을 미친다. 초기치 설정을 위해 본 논문에서는 계층 간 상관도와 이웃한 블록들 간의 상관도를 이용한다. 모의실험에서 제안된 에러 은닉의 우수성을 볼 수 있다.
본 논문에서는 영상의 공간 정합과 서로 다른 노출의 보정을 동시에 최적화하기 위한 연구를 수행하였다. 노출 보정은 영상의 밝기 보정이라는 틀 안에서 두 영상의 관계식을 다항식 근사를 통하여 이루는데, 이를 가우스-뉴톤 방식의 비선형 최적화 기법을 이용하여 공간 정합과 동시에 수행을 한다. 본 논문에서는 보다 신뢰성 있고 단순한 동시 최적화를 위하여 블록 좌표(block-coordinate) 방법과의 결합을 제안하며 심도 있는 모의실험을 통하여 성능을 비교하였다. 나아가서 블록 좌표 방법의 단순성과 융통성을 이용하여 밝기 보정에 회기 분석 기법을 도입하여 여러 종류의 영상에 대하여 안정성에서도 우수한 성능을 보이는 최적화를 수행하였다. 기존의 가우스-뉴톤 최적화에 블록 좌표 방법을 결합하여 일반 가우스-뉴톤 최적화에 비하여 계산을 단순화시키면서 보다 빠르게 수렴하는 특성을 보이며 대등한 성능의 칙적화를 수행할 수 있었다. 실험 결과를 보면 특정 영상에서 10회 반복정도로 원하는 수렴 결과를 얻었는데 이는 알고리듬 수행을 위한 계산을 50%정도 감소시킨 것이다 또한 에러도 1.5dB이상 감소시켰다.
기존의 프랙탈 복원방법은 모든 치역영역에 대해 반복축소변환을 수행하였다 그러나 일부영역은 반복축소변환 없이 복원 가능하고, 데이타 의존영역이 존재한다 $R{\times}R$ 치역을 복원하기 위해서 $2R{\times}2R$ 정의역이 필요하다 이러한 복원과정은 의존그래프로 해석이 가능하다 치역은 정점에 해당하고, 정점은 치역정점과 정의역 정점으로 구분한다 에지는 정의역 정점이 다른 치역정점에 참조됨을 나타낸다 치역정점으로 들어오는 에지 수를 입력수, 치역정점에서 나가는 에지 수를 출력수로 정의한다 제한한 방법은 프랙탈 코드를 의존그래프로 해석하고 복원되는 정정의 순서를 재구성하여 출력수의 정보를 이용한다 즉 정점의 출력수가 영이면, 그 정점은 다론 정점에게 참조되지 않는 정점으로서 데이타 의존영역이 되는 정점이다 이와 같이 복원 되는 정점의 순서를 재구성함으로서, 데이타 의존영역을 확장하여 반복축소변환이 필요한 영역을 최소화한다 그 결과 화질에는 거의 영향을 미치지 않고, 복원과정에서의 불필요한 계산량을 제거하여 고속 복원이 가능하다.
본 연구에서는 초음파와 tomography 기법을 기반으로 콘크리트 구조물의 비파괴 시험에 대한 방법론을 정립하고 검증하였다 일반적인 X-ray tomography에서는 물체를 통과하는 파동의 감쇠(attenuation) 데이터에 기초를 두고있는 반면에, 본 연구에서는 time-of-flight(TOF) 데이터를 사용하여 매질의 굴절률(refractive index)을 포괄적으로 표현하는 단층영상을 복원한다 X-ray tomography에서는 측정된 감쇠 데이터를 영상복원(Image reconstruction) 알고리즘에 의해서 처리하며, 파동의 굴절은 고려할 필요가 없다 그러나 초음파는 매질(medium)의 굴절률(refractive index)에 따라 초음파의 경보가 변경되므로 초음파 tomography에서는 초음파 경로의 연산이 선행되어야만 단층영상을 복원할 수 있게 된다 초음파 정보의 연산은 가하광학(Geometrical Optic)에서 사용되는 굴절률과 경로의 관계에 기초를 둔다 영상 복원은 대수학적 접근 방법인 ART (algebraic reconstruction technique) 또는 SIRT(simultaneous iterative reconstruction technique)를 기초로 연산된 초음파의 경로를 따라 선적분한 TOF 값과 측정된 TOF 값의 차이를 기반으로 수행된다 실제 구현에서는 초음파가 직진한다는 가정하에 영상을 복원하고, 이를 기반으로 초음파의 경로를 연산하였다 본 논문에서는 이들 두 과정(경로연산 및 영상복원)의 반복연산을 통하여 영상을 복원하였다. 세안하는 알고리즘을 모의실험으로 평가하였고, 실제 콘크리트 구조물에 적용하여 본 방법론의 무한한 가능성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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