본 논문에서는 영상 변환 기술인 이산웨이블릿변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)를 딥러닝 기반의 네트워크로 구현한다. 딥러닝 기술 중에도 CNN 기반으로 네트워크를 설계하였으며, 본 DWT 네트워크는 해상도에 의존적이지 않은 계층들로만 구성된다. 데이터세트를 구성할 때 파이썬의 라이브러리를 사용하여 레이블 데이터세트를 구성한다. 128×128크기의 gray-scale 영상을 입력으로 사용하고 이에 대응하는 레이블 데이터세트를 구성하여 1-level DWT를 수행하는 네트워크의 학습을 진행한다. 역방향 변환도 네트워크 설계 후 데이터세트를 구성하여 학습을 진행한다. 학습이 완료된 1-level DWT 네트워크를 반복적으로 사용하여 Multi-level DWT 네트워크를 구성한다. 또한 양자화에 의한 간단한 영상압축 실험을 진행하여 DWT 네트워크의 성능과 압축 등의 응용분야에 활용할 수 있음을 보인다. 설계한 DWT 네트워크의 1-level 순방향 변환 성능은 42.18dB의 PSNR을 보였고, 1-level 역방향 변환 성능은 50.13dB의 PSNR을 보였다.
디지털기술의 발전과 전송망의 광대역화에 따라 기존에 통신과 방송으로 각각 분리되었던 콘텐츠, 네트워크, 단말기 및 서비스의 경계가 허물어지는 융합화현상이 가속화되고 있다. 특히 방송분야와 통신분야의 경계가 모호해지며 통신과 방송 네트워크 및 서비스시장 간 융합현상이 나타나는 방송과 통신의 융합화, 즉 IPTV(Internet Protocol Television) 서비스는 대표적인 융합화의 큰 흐름을 보여주는 현상이다. 하지만, 지난 수년간 법적 제도적 장치를 마련하는 각 부처 및 산업내의 이해관계가 상충되면서 이러한 사회변화에 능동적으로 대처하지 못하고 있는 실정이다. 또한, 관련법 제정과 사업자 선정 이후에도 방송통신융합 산업이 활성화가 되기까지 많은 난관에 직면하고 있다. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 방송통신융합(IPTV) 산업의 활성화를 위한 탐색적 연구를 통해 모색과 대안을 제시하고자 한다.
BcN에서의 멀티캐스트 특히 IPTV 방송서비스의 서비스 및 네트워크의 요구 사항을 살펴보고 기능 구조를 도출하였다. 방송서비스의 수익은 시청률에 민감하다. 특히 접속제어를 바탕으로 하는 BcN에서 IPTV 방송서비스를 제공한다면, 표본추출 방식의 기존 방송과 달리 시청자의 거동을 전수 조사할 수 있어 수익과 시청률의 관계는 더욱 밀착될 것이다. 품질 문제로 시청자를 잃지 않기 위해서는 전달망은 패킷의 손실을 최대한 막아야 하며, 네트워크 장애 발생시 서비스의 장애가 최소한으로 억제되도록 설계되어야 한다. 따라서 망은 OAM 기능 및 경로 보호 기능을 가져야 하며, 악의적인 사용자의 공격에 대한 대비책도 갖추어야 한다. 본 고에서 논의한 기능 구조에서는 서비스 인증 후 개별 채널 변환을 L2 스위치에서 접속제어하여 적법하지 않은 사용자의 접근을 막도록 하였으며, 코어 네트워크에서는 Multicast MPLS를 사용하여 OAM 및 경로보호를 제공할 수 있도록 하였다. 또한 채널 변환에 대한 정보를 파악함으로써, 자원의 사용 및 개별 사용자의 거동을 파악할 수 있도록 하였다.
최근 멀티미디어 콘텐츠가 빠르게 확산되고, 초고속 광대역 IP 네트워크 기술이 발전하면서 통신과 방송의 독자적 개별 서비스가 서로 공존하여 통합융합 서비스로 진화발전하고 있다. 대표적 방송/통신융합 서비스인 IPTV는 통합융합서비스의 가장 강력한 응용분야이며, IPTV와 같은 서비스들이 증가함으로 인해 다양한 인터넷 서비스를 구현하기 위해서 인터넷 프로토콜을 통한 고화질의 데이터 처리에 대한 관심이 통신업계의 화두로 등장하고 있다. 본 연구에서는 소규모에서 사용되는 표준 라우팅 프로토콜인, RIP 환경과 대규모 자율 네트워크에서 사용되는 링크 상태 라우팅 프로토콜인, OSPF 환경을 구현하여 IPTV 서비스 중에서 방송 화질의 PSNR값으로 성능을 측정하고 평가하여 효율적인 IPTV 서비스를 위한 네트워크 구축 방안을 제시하고자 한다.
최근 IT(Information Technology)와 타(他)산업 간의 융 복합이 촉진되면서 새로운 융합서비스로 사물지능 통신(M2M, Machine to Machine)이 차세대 지능형 인프라 기반의 핵심 서비스로 부각되고 있다. 사물지능 통신은 기존의 통신 인프라를 활용하여 사물정보의 수집, 가공, 처리를 통해 최종 서비스를 제공하는 기술 분야로 PHY, MAC, 라우팅에 대한 기술 이슈보다는 서비스 관점에서의 네트워크 아키텍처 정의와 기능, 서비스 플랫폼 간의 연동, M2M 단말과 네트워크 간의 인터페이스에 대한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 사물지능통신 융합서비스를 사용자에게 보다 편리하게 제공하기 위한 기존 플랫폼 간의 연동을 위한 요구사항과 방안을 제안한다.
DMB 는 이동 중에 멀티미디어를 시청할 수 있는 이동 멀티미디어 방송이다. 기술의 발전으로 최근 출시되고 있는 휴대용 기기에는 기본적으로 DMB 를 수신할 수 있고, 사용자는 어디든 이동 하며 DMB Contents 를 즐길 수 있다. 하지만 사용자가 DMB Contents 를 수신할 수 없는 지역으로 이동하면 DMB Contents 를 수신 할 수 없다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 휴대용 기기는 기본적으로 장착되어 있는 무선 네트워크 모듈을 통하여 Internet 의 DMB System 에 접속하고, DMB System 은 사용자 요구에 따라 DMB Contents 를 전송할 수 있는 Hybrid DMB System 이 필요하다. 이러한 Hybrid DMB System 은 Internet 을 통하여 DMB Contents 를 전송하게 되고, 결국 휴대용 기기는 장착되어 있는 무선 네트워크를 이용하여 DMB Contents 를 수신한다. 하지만 휴대용 기기에 장착되어 있는 무선 네트워크 모듈이 다양하기 때문에, 각 무선 네트워크의 전송 특성을 살펴볼 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 무선 네트워크 중 802.11 에서 DMB Contents 를 전송하고, 네트워크의 전송 특성을 살펴본다.
방송미디어 산업은 유무선 통신네트워크의 발전과 더불어 스마트 미디어로 발전하며 새로운 미디어 생태계를 구축하고 있다. 스마트 미디어 생태계에는 다양한 사업자들이 새로운 패러다임과 함께 신규서비스를 창출하고 있다. 반면에, 지상파 방송사는 강력한 콘텐츠 제작 능력과 지상파 방송망을 포함한 미디어 전송 네트워크를 보유하고 있음에도 불구하고, 치열한 경쟁 환경속에서 상대적으로 뒤처지고 있는 상황이다. 본 논문에서는 지상파 방송이 스마트 미디어 경쟁 환경과 곧 도래하는 UHD 방송 환경에서 경쟁력을 갖추기 위한 방안으로 다양한 기능을 포함한 셋톱박스 기반의 플랫폼 구축 방안을 제안하고, 상세한 전송 네트워크 구조 및 플랫폼의 구성에 대해 설명한다. 새로운 방송서비스인 UHD 방송환경에서 새로운 미디어 플랫폼의 성공적인 정착을 통해 지상파 방송서비스의 직접 수신가구 수 증가를 기대할 수 있으며, 무료 보편적 시청권 제공이라는 지상파 방송의 본연의 목적과 수익성 확보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 방송국으로부터 기준 시각을 전송 받은 DTV를 Network Time Server로 활용함으로써 가정, 사무실, 공장 내의 네트워크 기기들에 대한 시각동기를 맞추는데 목적이 있다. 기존의 옥내 네트워크 시스템에서 발생하는 시간의 불일치를 해소하기 위하여 GPS를 이용한 Common-View방식으로 방송국간의 시각동기를 맞추고 방송채널을 이용하여 모든 DTV와도 동기를 맞춘다. DTV는 옥내 시간관리 서버 또는 Network Time Server로서 역할을 수행하며, 건물 내 네트워크 장비에 대한 시각동기를 수행한다. 또한 시각동기를 개선시키기 위해서는 시각 정밀도를 향상시키는 알고리즘을- 적용할 도 있다. 이러한 시각동기를 이용하여 공장내 네트워크 시스템, 사무 자동화 시스템, DTV 기반 홈네트워킹 등의 응용에 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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