• 방송과미디어
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• 제19권3호
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• pp.30-45
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• 2014

증강현실 기술을 방송에 접목한 증강방송 기술은 최근 스마트TV와 초고속 네트워크를 기반으로 하는 하이브리드 방송 서비스가 활발히 연구되면서 주목받고 있는 기술이다. 본 논문에서는 증강방송 기술의 소개와 현재 서비스되고 있는 증강방송의 기술 동향을 알아보고, 가까운 미래에 나타날 증강방송의 유형을 제안해본다. 또한 현재 ETRI에서 개발되고 있는 스마트TV 기반 양방향 증강방송 기술에서 고려하고 있는 서비스 시나리오들과 이를 제공하기 위하여 구현된 시스템에 대하여 설명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.248-249
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• 2014

기존 연구에서 무선 인지 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많았지만 다중 사용자가 존재하는 무선 인지 네트워크에 차량 통신을 접목시킨 무선 인지 차량 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많지 않았다. 또한 최근 실질적인 채널환경을 고려하기 위해 지연된 채널 상태 정보를 가진 시스템에서의 성능 분석에 대한 연구가 많이 진행되고 있는데, 다중 중계기가 존재하는 무선 인지 차량 네트워크에서 지연된 채널 상태 정보의 영향에 대한 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 다중 중계기가 존재하는 무선 인지 차량 네트워크에서 지연된 채널 상태 정보의 영향을 분석한다. 본 논문에서는 스펙트럼 공유(spectrum sharing) 무선 인지 네트워크를 가정하고 차량간 통신이 일어나는 2차 사용자 네트워크의 채널들을 double Rayleigh fading으로 모델링 한다. 성능 분석의 지표로 불능 확률을 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통해 지연된 채널 상태 정보의 영향을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 동계학술대회
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• pp.117-120
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• 2008

무선 센서 네트워크란 물리적, 환경적 현상을 감지하기 위해 센서를 사용하는 수백 개에서 수천 개의 센서 노드로 구성된 네트워크를 말한다. 이러한 무선 센서 네트워크에서 라우팅 보안은 중요하다. 센싱된 데이터가 사용자에게 전달되지 않는다면 네트워크는 그 기능을 제대로 수행한다고 할 수 없기 때문이다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 데이터가 목적지에 안전하게 도달하도록 하는 라우팅 보안 기법은 필수적이다. 최근의 라우팅 보안은 암호학적 기법, 네트워크 컴퓨터 알고리즘을 이용한 기법 등 다양한 접근 방법으로 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 최근의 무선 센서 네트워크 라우팅 보안 기법의 동향을 살펴보고 이들을 비교 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.34-35
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• 2013

기존 연구에서 무선 인지 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많았지만 무선 인지 네트워크에 차량 통신을 접목시킨 무선 인지 차량 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많지 않았다. 또한 최근 실질적인 채널환경을 고려하기 위해 불완전한 채널정보를 가잔 시스템에서의 성능 분석에 대한 연구가 많이 진행되고 있는데 무선 인지 차량 네트워크에서의 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 불완전한 채널정보가 존재하는 인지 차량 네트워크의 성능 분석을 한다. 본 논문에서는 언더레이 (underlay) 무선 인지 네트워크를 가정하고 차량간 통신이 일어나는 2차 사용자 네트워크의 채널들을 double Rayleigh fading으로 모델링한다. 성능 분석의 지표로 불능 확률을 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통해 분석된 불능확률 값이 상관계수가 변화함에 따라 어떠한 변화가 있는지 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1333-1335
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• 2022

최근 딥러닝은 다양한 컴퓨터 비전에 적용되어 높은 성능을 제공하고 있고 이에 따라 중간 프레임을 생성하는 비디오 프레임 보간 기법에도 딥러닝이 적용되고 있다. 많은 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 기법은 크게 옵티컬 플로우를 추정하는 플로우 추정 네트워크와 합성 네트워크로 구성되며 본 논문에서는 합성 네트워크 부분의 성능향상을 위한 네트워크에 대하여 다룬다. 합성 네트워크에 주로 사용되는 UNet 구조와 GridNet 구조의 장단점과 네트워크에 따른 보간 결과의 차이에 대해서 알아보고 영상 복원에서 제안된 NAFNet 을 비디오 보간 기법에 맞게 변형시켜 합성 네트워크에 적용한 보간 결과의 차이를 보였다. 실험결과는 기존 네트워크 대비 Vimeo90K 데이터셋에 대하여 PSNR 값이 0.63dB 개선됨을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.526-528
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• 2005

홈 네트워크 안의 서로 다른 장비들을 상호 호환하여 다양한 서비스를 구성하기 위해서는 표준이 필요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 표준인 DLNA를 통해 모바일 기기에서 데이터 방송을 서비스 받기 위한 프로토콜을 제안한다. 방송 수신 장치와 미들웨어를 가진 서버가 존재하면, 단말은 방송 수신 장치와 미들웨어가 없어도 데이터 방송을 이용할 수 있다. 이러한 서비스를 위해 본 논문에서 제안한 프로토콜은 향후 데이터 방송과 DLNA의 연동에 대응한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.106-107
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• 2020

본 논문에서는 촬영과 동시에 유통되는 생방송 영상의 실시간 지적재산권 보호를 위한 Convolutional Neural Network를 기반으로 하는 워터마킹 프로세서의 구조를 제안한다. 제안하는 워터마킹 프로세서는 전처리 네트워크와 삽입 네트워크를 최적화하여 ASIC 칩으로 제작한다. 이는 영상을 입력으로 하는 딥 러닝 분야에서 많이 사용되는 CNN을 기반으로 하기 때문에 일반적인 딥 러닝 가속기 설계로 간주된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.201-209
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• 2017

본 논문은 계층적 Convolutional Nerual Network(CNN)을 이용한 스마트폰용 객체 인식 시스템이다. 전체적인 구성은 스마트폰과 서버를 연결하여 서버에서 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크로 객체 인식을 하고 수집된 데이터를 매칭시켜 스마트폰으로 객체의 상세정보를 전달하는 방법이다. 또한 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 비교하였다. 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 88%, 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 73%의 정확도를 가지며 15%p의 성능 향상을 보였다. 이를 기반으로 스마트폰과 방송매체와 연동한 T-Commerce 시장 확장의 가능성을 보여준다. 아울러 방송영상을 시청하면서 Information Retrieval, AR/VR 서비스도 제공 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1357-1362
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• 2009

최근 멀티미디어 콘텐츠가 빠르게 확산되고, 초고속 광대역 IP 네트워크 기술이 발전하면서 통신과 방송의 독자적 개별 서비스가 서로 공존하여 통합융합 서비스로 진화발전하고 있다. 대표적 방송/통신 융합 서비스인 IPTV는 통합융합서비스의 가장 강력한 응용분야이며, IPTV와 같은 서비스들이 증가함으로 인해 다양한 인터넷 서비스를 구현하기 위해서 인터넷 프로토콜을 통한 고화질의 데이터 처리에 대한관심이 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.55-56
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• 2010

소셜 네트워크가 웹 2.0의 대표적 서비스로 자리 잡으면서 이를 이용한 다양한 서비스가 등장하고 있으며 그 중 포탈 서비스도 예외는 아니다. 하지만 포탈과 소셜 네트워크의 융합은 마이크로 블로그 형태의 소셜 네트워크 서비스를 포탈 화면에 실시간 검색으로 공개하는 정도에 그치고 있을 뿐이다. 본 논문에서는 마이크로 블로그의 open API 서비스를 이용하여 사용자의 인적 네트워크와 윈도우업 데이터를 추출한 후 키워드 도출 가중치 식을 통해 소셜 네트워크 내의 이슈가 되는 키워드를 도출한다. 도출된 키워드는 포탈 서비스에 융합되어 사용자의 소셜 네트워크 내 이슈 키워드와 관련된 정보제공서비스를 할 수 있다.