본 논문에서는 저대역 이동법과 다해상도 움직임 추정을 이용한 웨이블릿 동영상 부호화를 제안하였다. 저대역 이동법은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법이다. 이 방법은 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 따라서 기존의 저대역 이동법을 이용한 동영상 부호화에서 계산량을 줄이기 위해 다해상도 움직임 추정의 개념을 도입하였다. 다해상도 움직임 추정만을 적용하여 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터의 개수가 7배 늘어나게 되지만, 저대역 이동법의 특성을 이용하면 늘어나는 움직임 벡터의 개수를 줄일 수 있다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 움직임 벡터의 부호화량이 줄어들거나, 더 세밀한 움직일 추정을 할 수 있게 되어 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 됨으로써 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다 또한 상위 해상토의 움직인 추정의 범위를 줄임으로써 계산량을 줄이게 되어 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 LBS방법의 12.1%의 계산량으로 움직일 추정을 한다. 모의 실험 결과, 제안한 방식은 압축을 하지 않았을 경우평균 MAD면에서 약 0.2∼9.7% 가량 개선되었고, 압축을 한 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.1∼2.0㏈ 정도 개선되었다.
심실세동은 심장의 무질서한 전기적 활동으로 인해 심근 수축이 동시에 이뤄지지 않게 되어 급성심장사에 이르게 하는 부정맥이다. 본 연구에서는 이러한 심실세동 검출을 위해 적은 양의 학습 데이터만으로 좋은 분류 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 분류기 기반의 심실세동 검출 알고리즘을 제안하였다. 심전도 신호로부터 SVM 분류기에 입력할 입력 특징을 추출하기 위하여 웨이브렛 변환기반의 대역통과 필터링, R점 검출, 입력 특징 추출구간 설정의 전처리 과정을 수행하였으며 입력 특징으로는 리듬 기반의 정보 및 웨이브렛 변환 계수를 선택하였다. SVM 다원분류기는 정상리듬(NSR) 분류기, 심실 세동과 유사한 심실빈맥(VT) 분류기, 심실세동(VF) 분류기 그리고 그 외 부정맥 분류기로 구성하였다. SVM 분류기의 파라미터 C값과 ${\alpha}$값은 실험을 통하여 최고 성능을 나타내는 C=10, ${\alpha}=1$을 선택하였다. SVM 다원 분류기를 통한 정상리듬, 심실빈맥 심실세동의 검출 평균값은 98.39%, 96.92%, 99.88%의 우수한 검출 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 동일 입력특징을 사용하여 SVM 분류기의 심실세동 검출 결과와 다층퍼셉트론 신경망 및 퍼지추론 방법에 의한 결과를 비교하였으며 SVM 분류기가 비슷하거나 우수한 결과를 보였다. 또한 기존 다른 알고리즘에 비하여도 우수한 결과를 보임으로써 제안된 입력 특징을 통한 SVM 분류기 기반의 심실세동 검출이 유용함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-4 제10부 규격인 Advanced Video Coding의 제 3 개정 규격 (MPEG-4 Part 10 Amendment 3)으로서 현재 표준화가 진행 중인 Scalable Video Coding (SVC) 규격에 대해 기본 계층에서 예측한 움직임 벡터 정보를 이용하여 향상 계층에서 모드 결정을 고속화하는 방법에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안된 방법은 공간 계위성을 갖는 비디오를 부호화하는데 있어서 기본 계층에서 예측한 블록모드 중에서 큰 블록인 $16{\times}16$ 블록에서 움직임 벡터가 (0, 0)일 경우 또는 하위 계층의 정보를 이용하여 얻은 움직임 보상 블록과 향상 계층의 현재 블록의 잔차 신호의 정수변환의 계수가 모두 0인 경우에 대하여 향상 계층에서는 $16{\times}16$ 블록에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행함으로써 향상 계층에서 움직임 모드 결정을 조기에 완료하게 하여 공간 계위성 부호화를 고속화하거나 위 두 경우가 아닌 경우에는 후보 모드의 수를 감소시켜 감소된 모드에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행하는 방법을 제시한다. 이 제안 방법을 이용하였을 경우 향상 계층에의 모드 결정과정을 고속화함으로써 전체 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량 및 복잡도를 전체 부호화 소요 시간 대비 최대 72%까지 감소시켰다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.73%와 최대 0.25dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인하였다.
광대역 네트워크의 발달과 함께 멀티미디어 산업의 발달은 IPTV와 같은 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 일반적으로 셋탑박스와 같은 미들웨어를 통해서 습득한 디지털 콘텐츠는 PC 재생기를 이용하여 시청할 수 있다. 이 때 PC 재생기는 코덱정보, 비트레이트 등과 같은 정보만 알 수 있다. 그러나 일반 사용자들은 이러한 정보보다 콘텐츠의 내용, 설명 등과 같은 부가 정보를 보기 원한다. 따라서 기존의 PC 재생기와 달리 데이터베이스 사용하지 않고 셋탑박스를 통해서 습득한 콘텐츠 내에 삽입되어 있는 EPG 정보를 볼 수 있는 재생기를 PC상에 설계하였다. 콘텐츠 내에 EPG 정보를 삽입하기 위해서 DCT 기반의 블라인드 워터마크를 제안한다. 이는 콘텐츠 원본 없이도 정보를 추출할 수 있고, 주파수 영역에서 계수값에 비례하여 강인한 워터마크를 삽입 할 수 있다. 그리고 EPG 정보로부터 원하는 정보를 워터마크를 통하여 삽입하기 위하여 MPEG-TS에 포함된 PSI 정보를 분석하고 분리하였으며, 삽입된 콘텐츠로부터 EPG 정보를 추출하여 UI를 구성하였다. 또한 워터마크 삽입 및 추출, 콘텐츠 재생 등의 기능을 다이렉트쇼 필터를 기반으로 설계하여 시스템을 모듈화 하였다. 따라서 개발자들이 보다 쉽고, 빠르게 시스템을 개발할 수 있도록 설계하였다.
압축센싱은 성긴(Sparse) 또는 압축가능한(Compressible) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 복원이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 패러다임의 신호 획득 방법이다. 단순한 신호 획득 과정을 이용하면서도, 동시에 우수한 압축센싱 복원 영상을 얻기 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나, 에너지 분포 및 인간 시각 시스템 등 컬러 영상에 대한 기본적인 특성을 복원 과정에 활용한 기존 압축센싱 관련 연구는 많이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 컬러영상의 압축센싱 복원을 위한 평활 그룹-희소성 기반 반복적 경성 임계 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 그룹-희소성에 기반한 경성 임계치 적용과 프레임 기반 필터의 사용을 통해 영상의 변환 영역에 대한 희소성을 증대시키는 동시에 화소 영역의 평활 정도를 복원 과정에 활용할 수 있도록 한다. 또한, 그룹-희소화 경성 임계 과정은 자연 영상의 에너지 분포 및 인간 시각시스템 특성에 따라 중요하다고 판단되는 RGB-그룹 계수들을 보전하도록 설계하였다. 실험 결과 객관적 화질 측면에서 제안방법이 대표적인 그룹-희소화 평활 복원 기법 보다 평균 PSNR이 최대 2.7dB 높은 것을 확인하였다.
본 논문에서 제안되는 워터마크(Watermark) 삽입 알고리즘은 웨이블릿 변환 영역에서 구성되는 부대역간의 트리구조(Tree structure)와 공간 영역에서의 윤곽선 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정하고 삽입한다. 먼저 생성되는 고주파 성분의 부대역으로부터 저주파 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하게 되는데 웨이블릿 변환영역에서 구성된 트리구조에서 높은 주파수를 가지는 LHI 부대역을 4${\times}$4의 부행렬(Submatrix)로 나누고 행렬에 대한 평균과 이들에 의해 구성되는 블록 행렬(Block matrix)로부터 전체 평균 및 워터마크 삽입에 이용될 임계값을 얻는다. 또한 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 대한 블록 행렬과 공간 영역에서 얻어진 영상의 윤곽선 정보에 의해 워터마크가 삽입될 위치인 키맵(Keymap)이 구해진다. 구해진 키맵에 따라서 LFSR(Linear feedback shift register)을 이용하여 발생된 무작위 순열(Random sequence)를 웨이블릿 도메인에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 삽입한다. 최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식에 비해 약 2㏈ 절도 높은 PSNR(Peak signal to noise ratio)를 보이면서 2%에서 8% 정도 높은 NR(Normalized correlation)를 가져서 좋은 특성을 나타냈다.
RFM은 OGC (Open GIS Consortium)에서 권고하는 지구관측영상에 대한 표준기하모델 중 하나이다. 또한 RFM은 1m의 공간해상도를 제공하는 상업목적의 위성 IKONOS의 최종 사용자를 위한 센서 모델로서 RPC를 RFM을 위한 매개변수로서 영상과 함께 제공하고 있다. 그러나 영상의 최종사용자가 더욱 정확한 공간정보의 획득을 위해 추가적인 노력을 시도하는 경우, IKONOS는 물리적 센서모델을 위한 보조적인 정보의 제공이 미흡하기 때문에 추상적인 센서모델이나 수학적인 센서모델을 도입하게 된다. Pushbroom DLT와 같은 추상적인 센서모델을 적용하기 위해서는 영상 전체에 고르게 분포하는 다수의 GCP를 관측해야 하며, RFM과 같은 수학적인 센서모델을 적용하기 위해서도 더욱 많은 수의 GCP가 필요하게 된다. 따라서 가장 효율적인 방법은 가장 적은 수의 기준점을 이용하여 영상과 함께 제공되는 RPC를 개선하는 방법이다. 본 논문에서는 소수의 추가적인 UP를 이용하여 IKONOS의 RPC를 개량하는 2가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 소수의 지상기준점과 normalized cubic 내에 설치된 가상의 기준점을 이용하여 RPC를 갱신하는 방법이고, 두 번째는 매개변수에 대한 관측을 도입하여 $1^{\sim}5$개의 소수 지상기준점 만으로 RPC를 갱신하는 방법이다. 본 연구에서 갱신된 RPC는 검사점을 통해 검증한 결과 갱신 전보다 RMSE가 50% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 연속적 부대역 양자화와 인간 시각 시스템을 이용한 웨이브릿 기반의 디지털 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬에서는 웨이브릿 변환을 이용하여 영상을 4-레벨로 분해한 후, 가장 낮은 레벨에 속한 최고주파 부대역들을 제외한 모든 부대역들에 대하여 시각적으로 중요한 계수들을 선택한다. 기저대역에 대한 시각적으로 중요한 계수들은 계수값들의 크기를 기준으로 선택하고, 고주파 부대역에 대한 시각적으로 중요한 계수들은 연속적 부대역 양자화를 이용하여 선택한다. 고주파 부대역에 속한 시각적으로 중요한 계수들은 각 계수들이 인간의 시각에 영향을 미치는 인간 시각 시스템을 고려하여 시각적으로 보이지 않는 크기로 워터마크를 삽입하고, 기저대역에 속한 계수들은 화질 열화가 일어나지 않는 범위로 워터마크를 삽입한다. 본 워터마킹 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의실험에서 이 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 비가시성과 견고성에서 모두 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원 웨이블릿 변환을 이용한 영상 압축방식에 적합한 블라인드 워터마킹 방식을 제안하고 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용해서 하드웨어로 구현하였다. 워터마킹 알고리즘의 목적은 영상의 조작에 대해 영상의 무결성을 인증하고 조작이 가해졌을 경우에 조작 위치를 판별하는 것이다. 제안된 워터마크 방식은 동영상 압축 시 적용되는 것으로 가정하였으며, 따라서 양자화에 무관하고 실시간으로 삽입 및 추출이 가능하도록 하였다. 웨이블릿 도메인에서 주파수 특성상 최저파수 대역(LL4)은 공간영역의 변화에 대해 민감하지 않다는 것을 실험적으로 검증하여 LL4를 워터마크의 삽입영역으로 설정하였다. 워터마크 삽입 시 압축된 영상의 화질을 최대한 저하시키지 않으면서 강인성을 지닐 수 있는 비트평면 조합을 LL4 부대역에서 선택하고 이를 워터마크 삽입 포인트로 결정한다. 비트평면에서 워터마크의 삽입위치를 알고 있고 값 변환이 아닌 값의 치환방식으로 워터마크를 삽입하므로 워터마크를 추출할 때에 원 영상이 필요하지 않다. 또한 삽입위치가 노출되었을 때의 안전성을 고려하여 워터마크를 블록암호화 알고리즘을 이용하여 암호화한 후 삽입하도록 하였다. 실험결과 제안된 워터마킹 알고리즘은 일반적인 영상의 조작에 대해 강인성을 보였고 영상 및 비디오 압축기에서 전체 동작과 구조에 큰 변화를 주지 않으면서 이식이 가능하였다. 구현된 영상압축기와 워터마킹 하드웨어는 Altera의 APEX20KC EP20K400CF672-7 FPGA 디바이스에서 약 40%의 LSB를 사용하고 최대 약 60MHz에서 동작이 가능하였다.
The new and renewable energy today has a great interest in all countries around the world. In special it has need more limit of the fossil fuel that needs of low carbon emission among the social necessary conditions. Recently, the high-rise building demand the structural safety, the economic feasibility and the functional design. The high-rise building spends enormous energy and it satisfied the design in solving energy requirements. The requirements of energy for the building depends on the partly form wind energy due to the cladding of the building that came from the surroundings of the high-rise building. In this study of the wind energy, the cladding of the building was assessed a tentative study. The wind energy obtains from several small wind powers that came from the building or the surrounding of the building. In making a cladding the wind energy forms with wind pressure by means of energy transformation methods. The assessment for the building cladding was surrounded of wind speed and wind pressure that was carried out as a result of numerical simulation of wind environment and wind pressure which is coefficient around the high-rise building with the computational fluid dynamics. In case of the obtained wind energy from the pressure of the building cladding was estimated by the simulation of CFD of the building. The wind energy at this case was calculated by energy transform methods: the wind pressure coefficients were obtained from the simulated model for wind environment using CFD as follow. The concept for the factor of $E_f$ was suggested in this study. $$C_p=\frac{P_{surface}}{0.5{\rho}V^{2ref}}$$$$E_c=C_p{\cdot}E_f$$ Where $C_p$ is wind pressure coefficient from CFD, $E_f$ means energy transformation parameter from the principle of the conservation of energy and $E_c$ means energy from the building cladding. The other wind energy that is $E_p$ was assessed by wind power on the building or building surroundings. In this case the small wind power system was carried out for wind energy on the place with the building and it was simulated by computational fluid dynamics. Therefore the total wind energy in the building was calculated as the follows. $$E=E_c+E_p$$ The energy transformation, which is $E_f$ will need more research and estimation for various wind situation of the building. It is necessary for the assessment to make a comparative study about the wind tunnel test or full scale test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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