최근 CCTV나 블랙박스 등 멀티미디어 데이터를 생성해내는 장치의 사용이 늘어나고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터가 증가함에 따라 사용자가 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 내의 객체를 식별하기 위해서는 많은 시간을 할애하여 매뉴얼하게 일일이 찾아야 하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 동영상 및 이미지에서와 같은 멀티미디어 데이터에서 객체를 자동으로 식별할 수 있 수 있는 딥러닝 기반의 객체 식별 및 검색 모델을 제안한다. 제안하는 객체 식별 검색은 이미지 검색과 동영상 검색을 지원한다. 이미지 검색에서는 이미지에 존재하는 동일한 객체를 검색 대상 이미지들에서 객체를 식별하고, 이미지에 존재하는 객체를 검색하여 결과로 반환한다. 또한 동영상 검색에서는 동영상에서 검색하고자 하는 객체를 식별하고 객체가 출현하는 시간을 전처리과정을 통해 기록하며, 검색하고자 하는 동영상 내에 존재하는 객체의 검색이 가능하다. 따라서 사용자가 동영상에서 객체의 검색 시 키워드 검색이 가능하여 동영상을 모두 재생하서 객체를 식별해야 하는 번거로움을 해결할 수 있다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기반의 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 트랜스 코딩 기법을 제안한다. 이 기법은 동영상을 분할하여 하나의 인트로 블록과 재생 블록을 생성한다. 그리고 최초 서비스 요청이 오면 인트로 블록을 전송한 후 재생 블록들을 실시간으로 트랜스 코딩하여 전송한다. 이때 각 블록의 재생시간 내에 트랜스 코딩을 완료하기 위해 각 노드의 성능에 따라 재생 블록을 분할하여 할당한다. 또한, 기존 동영상 재생 기법은 실시간 재생 서비스를 위해 모든 포맷과 화질로 동영상을 변환하였다. 하지만 본 논문에서 제안한 기법은 클라이언트의 디바이스와 플랫폼에 적합한 화질의 포맷으로 동영상을 변환함으로써 기존 동영상 재생 기법에 비해 스토리지 사용량을 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 동영상 재생 기법이 기존의 기법에 비해 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 재생에 효과적임을 보인다. 또한, 제안한 동영상 트랜스 코딩 기법이 기존 방법에 비해 스토리지 사용량이 적음을 보인다.
자동으로 동영상을 요약하는 알고리즘과 고급 수준 내용 정보를 자동으로 추출하는 알고리즘은 현재 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만 동영상 요약이라는 것은 사용자의 특성에 따라 다양하게 나타날 수 있고, 고급 수준 내용 정보를 자동으로 추출하는 알고리즘 또한 100% 정확한 것은 아니기 때문에 이를 수정할 수 있는 도구가 필요하게 된다. 본 논문에서는 자동 알고리즘 수행 및 수동으로 수정할 수 있는 기능을 제공하기 위한 동영상 요약 및 검실 시스템을 구현했다. 동영상 요약 및 검색 시스템은 크게 서버 부분과 클라이언트 부분으로 나눌 수 있는데 서버 부분은 동영상을 요약하여 작은 동영상 파일을 만드는 부분과 검색을 위해 메타 데이터를 입력할 수 있는 부분으로 구성이 된다. 메타 데이터는 육하원칙에 따라 입력할 수 있도록 하였다. 클라이언트 부분은 서버에 의해 저장된 메타 데이터들을 이용하여 검색할 수 있는 부분과 동영상을 동적으로 요약하기 위한 부분으로 구성이 된다. 동영상 요약 부분은 MPEG-7 의 Summary Description Scheme에 맞추어서 서술된다. 본 논문에서 구현된 동영상 요약 및 검색 시스템은 대용량의 멀티미디어 데이터를 사용하는 경우 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
본 논문에서는 view scalability를 고려한 3차원 다시점 동영상 코덱을 제안한다. 다시점 동영상을 효율적으로 부호화하기 위하여 부호화의 기본 단위로는 GGOP (Group of GOP) 구조를 제안하며 그 GGOP 구조는 시점의 수와 카메라 사이의 베이스 라인의 간격에 따라 유동적으로 여러 가지 타입을 가질 수 있다 제안된 다시점 동영상 부호기는 전처리, 변이 추정/보상, 움직임 추정/보상, 차영상 부호화, 비트율 제어로 구성되며 다시점 동영상 비트열을 생성하게 된다. MPEG-2와의 호환성을 위하여 기준이 되는 동영상은 MPEG-2로 부호화를 수행하여 메인 비트열을 생성하였고, 나머지 시점들에 해당되는 동영상들은 변이 벡터 및 움직임 벡터를 이용하여 보조 비트열을 생성하여 복호단에 전송된다. 다시점 동영상 복호기는 메인 비트열을 복호하기 위한 MPEG-2 복호기와 보조 비트열을 복호하기 위한 복호기로 구성된다. 또한, 수신단에서 보유하고 있는 디스플레이의 특징에 따라 원하는 시점만을 선택하여 복호화를 가능하게 할 수 있는 view scalability 기능을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 다시점 동영상 코덱의 GGOP 구조의 유동성, MPEG-2와의 호환성, view scalability의 성능을 확인하였다. 또한 view scalability로 원하는 시점만을 복원한 3차원 동영상을 여러 종류의 3차원 다시점 모니터에 디스플레이를 하여 주관적인 성능을 확인하였다
컴퓨터의 발전과 정보통신기술의 발달은 멀티미디어 기술 확산과 대용량의 멀티미디어 동영상데이터 사용을 증가시켰다. 동영상데이터는 전체적인 데이터를 파악하고, 원하는 동영상을 바로 재생 가능할 뿐만 아니라 동영상 데이터의 정보가 요약된 리스트제공이 필요하다. 그리고 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필수적이며 꼭 필요한 기술이다. 따라서 본 연구는 동영상 데이터 내용기반 색인에 기초가 된 프레임의 짓 검출의 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임의 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 색상 정보 값을 추출하였다 동영상 데이터의 각각 프레임에서 추출된 칼라색상의 픽셀값은 A(j, i)행렬로 i는 프레임 수. j는 프레임의 영상 높이로 저장한다. 저장되어진 픽셀값은 프레임간의 색상차의 자승합을 이용하여 프레임간의 특정 값의 차이를 임계 값보다 클 경우 빠르고 정화하게 컷을 검출하였다. 프레임 컷 검출에 대한 실험을 포괄적으로 하기 위해 여러 종류의 동영상 데이터를 실험 대상으로 하여 컷 검출 시스템의 성능을 비교 분석하였다.
컴퓨터의 눈부신 발달에 힙입어 실험 또는 해석적 방법으로 일반 구조물이나 기계구조물의 진동특성을 손쉽고 정확하게 파악하는 것이 가능하게 되었다. 그런데 최근의 산업현장은 지금까지의 정확한 구조해석에만 그치지 않고 이를 바탕으로 강도 개선, 재료 절감을 통한 원가절감, 중량 최소화 문제등의 차원에서 동적인 특성의 변경을 요구하고 있다. 이러한 문제는 그 중요성에도 불구하고 여전히 설계자의 경험이나 시행착오에 의존하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 구조물 결합부분에 주목하여 동특성의 변경 문제를 해석하고자 하였다. 즉 거의 모든 구조물이 결합부를 가지고 있는데 결합부 특성을 정확히 파악할 수 없기 때문에 리벳이나 보울트나 어떤 특수한 형태 결합부가 구조물의 특성에 주는 영향을 예측하기 어렵다. 이러한 결합부이 특성을 알아내고 구조물 동특성 변경 및 개선안을 제시하는 최적설계를 위해 감도해석기법은 아주 유효하게 쓰일 수 있다. 한편 구조물의 대형화, 복잡화는 구조물 동특성 해석에 더욱 많은 계산시간과 용량이 큰 전자계산기를 필요로 하게 되었으며, 분계의 결합부위가 변경되거나 결합형태가 변했을 때 전계의 동특성을 다시 해석할 필요없이 분계만의 정보로부터 전계의 동특성을 알아낼 필요가 생겼다. 이러한 의미에서 구조물의 분계로부터 전계의 동특성을 해석을 위한 부분구조합성법이 대두되게 되었다. 본 연구에서는 이러한 감도해석과 부분구조합성법의 공통된 문제를 일치화하고자 하였다. 즉 감도해석기법을 이용하여 필요한 구조물의 동특성에 부합하는 결합부의 최적한 설계변수를 규명하였고 이렇게 구해진 결합부의 설계변수와 분계의 정보를 알고리즘이 비교적 간단하고 오차가 적은 축소임피던스 합성법에 적용하여 전계의 동특성을 해석함으로써 감도해석기법과 축소임피던스 합성법의 통합적용이 최적설계와 이에 따른 동특성 해석에 효과적인 방법임을 보이고자 하였다. 대상구조물은 구조물 결합의 기본적인 형태인 T형을 선택하였다. T형 구조물은 분계 A(16개의 사각요소)와 분계 B(8개의 사각요소)로 이루어져 있으며 두개의 스프링으로 결합되어 있다. 설계변수는 강성에 국한하였으며 결합부의 결합형태는 탄성결합과 강결합으로 하였다. 감도해석과 축소임피던스 합성법에 의해 구해진 고유진동수와 FRF를 상용 유한 요소 해석 패키지인 MSC/NASTRAN을 통하여 검증하여 이 연구의 타당성을 검토하였다.
복수키 동의 프로토콜의 목적은 단일키 동의 프로토콜의 거듭 실행에 비하여 계산량과 통신량 면에서 효율성을 얻기 위함이다. 최근에 ID 기반의 3자 복수키 동의 프로토콜들이 제안되었지만, unknown key-share 공격 혹은 impersonation 공격 등에 대한 취약함이 발견되어 모든 종류의 공격에 대하여 안전하면서 효율적인 ID 기반 인증된 3자 키 동의 프로토콜의 설계는 아직 미지의 문제로 남아있다. 본 논문에서는 단일키 동의 프로토콜과 키 유도함수를 결합한 복수키 동의 기법을 제안한다. 기존의 복수키 동의 프로토콜에 비하여 계산적 효율성을 증가시킬 수 있을 뿐 아니라, 안전성이 증명된 단일키 동의 프로토콜과 키 유도함수를 사용함으로써 안전성을 보장받을 수 있다.
본 논문에서는 웹 동영상 페이지의 구조를 바탕으로 하여, 웹 동영상의 관리 및 검색을 위한 주석용 키워드를 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 웹 동영상 페이지의 구조를 포함된 동영상의 개수와 주변 텍스트 구성의 복잡도를 기준으로 4가지 타입으로 구분하고, 타입 별로 키워드를 추출하는 방법을 달리한다. 1,087개의 웹 동영상 페이지(2,462개의 동영상)를 바탕으로 실험한 결과에 의하면 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 웹 이미지 검색 시스템을 위한 추출 방법보다 재현율 면에서 18%의 성능 향상을 보였다. 따라서 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 웹 동영상 검색 시스템을 위한 키워드 추출에 널리 적용 될 수 있다.
자동으로 동영상을 요약하는 알고리즘은 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 하지만 이러한 알고리즘들은 한가지 저금수준 내용정보만을 이용하여 동영상을 요약하였기 때문에 요약하는 사용자의 주관을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 즉, 동영상 요약이라는 것은 내용에 대한 전반적인 이해에 바탕을 두고 중요한 샷을 선택하는 것이라고 정의할 수 있는데 이 경우에 중요한 샷이라고 결정하는 것은 요약자의 주관에 따라 달라질 수 있기 때문에 사용자의 주관을 반영한 수 없다는 것은 큰 단점으로 대두될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구를 반영하는 동영상 요약 알고리즘을 제시한다. 알고리즘에서는 일반적으로 많이 사용하는 동영상 요약에 대한 목적함수와 이들에 대한 가중치를 이용한다. 본 논문에서는 동영상 요약을 목적함수를 극대화 시킬 수 있는 샷들의 집합으로 정의하는데 이 경우 문제점으로 제시될 수 있는 것이 계산량이 많다는 것이다. 즉, n개의 샷을 가진 동영상에 대하여 2$^n$번의 계산량이 필요하기 때문에 전체 알고리즘의 수행 시간이 많아지는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 빠른 시간에 근사 샷들의 집합을 구할 수 있는 Simulated Annealing 알고리즘을 이용하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문의 알고리즘은 요약자의 주관을 반영시킬 수 있고, Simulated Annealing 을 이용하여 빠른 시간에 원하는 요약을 할 수 있음을 확인하였다. 본 논문의 알고리즘은 동영상을 대상으로 하는 디지털 비디오 라이브러리와 같은 응용 분야에 이용할 수 있을 것이다.
고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 고선명 동영상의 화질을 향상시키기 위한 적절한 화질 향상 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고선명 동영상의 색상과 명암 대비를 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고선명 동영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고선명 동영상을 축소시킨 동영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 고선명 동영상의 색상을 향상시키기 위해 색채 항상성 방법을 사용하였는데 장면별로 동일한 변환값이 적용되도록 동영상을 컷 탐지 방법을 이용하여 분리한 후 장면마다 동일한 변환값을 계산하여 적용한다. 고선명 동영상의 명암대비를 향상시키기 위해 원본 영상과 히스토그램 평활화 영상의 조합을 사용하였고 가중치를 결정하기 위해 히스토그램 순위 기반 방식을 사용하였다. 마지막으로 고선명 동영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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