본 논문은 키넥트 센서에서 랜덤 무향 칼만 필터에 기반한 잡음 제거를 통하여 신체 골격을 추정하는 방법을 제안한다. 일반적인 RGB 값과 깊이 정보를 제공하는 키넥트 카메라는 시간 영역에서 변동하는 센서 응답으로 인해 잡음이 포함된다. 기존의 방법은 다양한 필터링 기법을 사용하여 잡음 제거를 시도하였으나 잡음의 비선형성 때문에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 비선형 잡음 특성을 예측하고 업데이트하기 위하여 랜덤 무향 칼만 필터를 적용하고 이를 바탕으로 자세 인식을 위한 3 차원 공간에서 신체 관절 포인트를 예측하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법보다 잡음 감소 및 뼈대 추정에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.

본 논문은 PDP TV에서 주위 환경을 고려한 색 재현 방법을 제안한다. 관찰자의 시공간적인 위치에 따 라 주변 환경이 변하기 때문에, 디스플레이의 색 재현 과정에서 주위 조명은 반드시 고려되어야 한다. 주변 환경을 고려하기 위한 기존의 방법은 각 채널에서 전압의 이득을 조절함으로써 계조와 포화도를 향상시키기 때문에 인간의 순응 현상을 구현하는데 한계가 있으며, 이에 따라 다양한 주위 조건하에서 인지된 색을 재현하는데 어려움이 있었다. 따라서 이를 해결하기 위해, 본 논문은 PDP의 물리적 특성인 플레어 현상을 고려하였으며, 밝기에 기반하여 특성화 과정을 수행하였다. 또한, 센서로 획득된 주위 조명의 색온도 및 밝기값의 정보를 이용하여 색 순응현상을 적용하였다. 특히 암실에서는 색순응 현상을 적용함으로써 저전력 구동이 가능하였으며, 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 시각적 평가에서 더 우수함을 확인하였다.