• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.185-188
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• 2008

영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 부분기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 이중 무기준법은 수신 영상만을 가지고 측정하기 때문에, 다른 방법보다 활용범위가 넓다. 또한, 최근 사람의 눈의 특성을 고려한 인지적(Perceptual)화질평가 방법이 많이 논의되어, 사람이 실제 보고 느끼는 바를 객관화 시키는 방법이 개발되어 왔다. 이들 화질평가 방법들에 대해 많은 연구가 수행되고 있으며, 국제기구들을 통하여 이들 지표들에 대한 표준화가 진행되고 있다. 본 논문에서는 휘도, 색차의 분포도를 분석하여 원본의 화질을 예측하는 방법을 통해서, 기존 무기준법의 정확도를 높이고자 한다. 영상신호의 양자화나 부호화로 인해 임계값을 벗어나는 값들이 생기게 되며, 이 값을 휘도, 색차의 분포도 분석으로 예측하여 화질평가를 수행하게 된다. 실험 결과 제안된 방법의 상관도는 다른 방법보다 높은 것으로 나타났다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.4
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• pp.195-200
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• 2012

This paper introduces Web Accessibility to web pages, which is the basic method of obtaining information in modern Internet. Also we explore the system that is capable of examine whether the corresponding web pages are following the accessibility regulation. In order to examine web pages, we need to classify all the objects that web page contains. And the classified objects are to be examined by the standards of Web Accessibility. And also this paper introduces the mobile translation system for web accessibility.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.319-330
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• 2011

For objective assessment of stereoscopic 3D image quality, we measure quality of left and right image with 2D image quality measurement method. However, this method is inconvenient because that we have to measure quality of left and right image individually. Therefore we propose a method of stereoscopic 3D image quality assessment using one overlaid image with left and right image. Using this method, One can measure quality of stereoscopic 3D image more easily and quickly.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.587-590
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• 2020

최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.105-106
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• 2017

본 논문에서는 최대 우도 기반 파라미터 생성 알고리즘을 적용하여 인공 신경망의 출력인 음향 파라미터 열의 정확성 및 자연성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 인공 신경망의 출력으로 정적 특징벡터 뿐 만 아니라 동적 특징벡터도 함께 사용하였고, 미리 계산된 파라미터 분산을 파라미터 생성에 사용하였다. 추정된 정적, 동적 특징벡터의 평균, 분산을 EM 알고리즘에 적용하여 최대 우도 기준 파라미터를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 파라미터 생성 시 동적 특징벡터 및 분산을 함께 적용하여 시간축에서의 자연성을 향상시켰다. 제안된 알고리즘의 객관적 평가로 MCD, F0 의 RMSE 를 측정하였고, 주관적평가로 선호도 평가를 실시하였다. 그 결과 기존 알고리즘 대비 객관적, 주관적 성능이 향상되는 것을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.381-383
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• 2016

본 논문에서는 영상보안시스템을 구성하는 장비 간의 상호연동 적합성을 평가하는 방법과 분석 결과를 제시한다. 꾸준한 성장세를 보이고 있는 영상보안시스템 분야는 기존의 아날로그 CCTV(Closed Circuit TeleVision) 체계 대신 네트워크 인터페이스 기반의 시스템으로 변화하고 있다. 이에 따라 IP(Internet Protocol) 기반의 네트워크 환경에서 장비 간 연동을 위해 국제적으로 ONVIF(Open Network Video Interface Forum), PSIA(Physical Security Interoperability Alliance)와 같이 여러 CCTV 제조사들이 모인 산업계 포럼에서 장비 간 상호호환성을 위해 인터페이스 프로토콜을 정의하고 자체 표준화를 주도하고 있다. 이에 본 논문은 TTA에서 국내 영상보안시스템의 상호운용성을 위해 개발한 ONVIF 기반의 상호연동 인증 기준을 기반으로 영상보안시스템 장비 중 하나인 IP 카메라와 NVR(Network Video Recorder)에 대해 상호연동 적합성을 평가하는 방법을 설명하고 분석 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.219-220
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• 2014

스마트폰과 같은 모바일 기기의 사용이 확대되면서, 보다 쉽게 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 획득하고 유통할 수 있게 되었다. 하지만, 획득 과정에서 이미지는 디포커스 및 움직임에 의해 블러해질 수 있다. 이와 같은 블러를 측정하기 위해, 다양한 선명도 평가 기법들이 제안되었다. 하지만, 대부분의 기존 기법들은 디포커스 블러의 특성에 따라 설계되어졌다. 따라서, 본 고에서는 주파수 분석에 기반하여 움직임 블러 이미지의 선명도를 평가하기 위한 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.353-355
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• 2010

Optical flow 는 컴퓨터 비전에서 기본적이고 중요한 연구 분야 중에 하나이며 지금까지 많은 알고리즘이 제안되었다. 그러나 여전히 Optical flow의 많은 기법들은 텍스처가 없는 영역들과 이미지의 경계부분에서 정확한 결과를 얻는 데 많은 어려움을 갖고 있으며 이러한 Optical flow 의 성능을 평가하기 위해서 지금까지는 Endpoint Error 와 Angular Error 등과 같은 방법을 사용하고 있다. 이 논문에서는 유명한 optical flow 기법들을 초기 모델부터 최근 기법까지 간략하게 설명함으로써 optical flow 기법들이 어떻게 진행되어 왔는지 살펴보고 특히 occlusion 영역과 경계부분에서의 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.154-155
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• 2014

본 논문에서는 TV 시청환경에서의 실내소음의 스트레스 평가를 위한 소음 데이터베이스(database, DB) 설계 방법을 제안한다. 제안된 DB 는 TV 시청공간을 포함하는 실제 주거환경 내에서 binaural recording을 위한 1 개의 dummy head 와 multi-channel recording 을 위한 2 개의 다채널 마이크 배열을 활용하여 TV 콘텐츠 및 실내소음의 음향 정보를 취득한다. 설계된 DB는 TV 시청자의 청각정보에 해당하는 binaural recording 신호와 실내소음의 위치 및 종류 추정을 위한 multi-channel recording 신호를 모두 포함하기 때문에 TV 시청환경에서 실내소음이 시청자에게 유발하는 스트레스의 분석 및 평가 관련 연구에 적합하게 설계되었다. 본 DB 는 5 가지 종류의 TV 콘텐츠 10 시간 분량, 30 가지 종류의 실내소음 2 시간 분량으로 구성되었다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.22 no.1
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• pp.1-9
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• 2017

IBM Watson은 새로운 컴퓨팅 시대인 코그니티브 시스템으로의 첫 걸음으로 상징된다. Watson은 현 프로그램 컴퓨팅의 시대 기반 위에 구축되었으나, 매우 중요한 방식에서 차이가 있다. ${\bullet}$ 오늘날 전세계 데이터의 80%를 차지하고 있는 복잡한 비정형 데이터에 대한 이해를 돕는 자연어 처리(Natural Language Processing) ${\bullet}$ 관련된 증거만을 기반으로 응답에 가중치를 부여하고 평가하기 위한 고도의 분석 기법을 적용한 가설 생성 및 평가 방식 ${\bullet}$ 반복을 통해 좀더 똑똑해 질 수 있도록 결과를 기반으로 학습을 개선할 수 있도록 돕는 동적 학습 방식이 각각이 Watson에만 특별한 것은 아니지만, Watson은 각 역량의 조합을 통해 강력한 솔루션을 제공하고 있다. IBM Watson과 같은 코그니티브 시스템은 조직이 생각하고, 행동하고, 운영되는 방식을 혁신시킬 수 있다. 이 글에서는 어떻게 IBM Watson이 시작되었으며, 직접적이고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하기 위해 자연어 처리와 동적 학습 및 가설 생성/평가를 어떻게 조합하는지, 나아가 어떤 분야에서 적용되고 있는지 그 사례를 소개하고자 한다.