최근 MPEG에서는 ITU-T와 함께 JCT-VC(Joint Collaboration Team on Video Coding)를 구성하여 H.264/AVC 보다 두 배 이상 높은 고효율의 비디오 압축 표준을 진행하고 있으며, 이 새로운 표준을 가칭으로 HEVC(High Efficiency Video Coding)라 부른다. HEVC는 기존의 비디오 압축 표준들과 같이 하이브리드 부호화 구조를 사용하고 있으며, 고해상도 및 고효율의 압축을 실현하기 위해서 많은 새로운 기술들이 소개되었다. UHD급 이상의 고해상도 영상을 위해 큰 블록 단위의 부호화 처리와 변환 부호화 기술이 제안되었다. 그리고 H.264/AVC의 화면 내 예측과 화면 간 예측에 대한 성능 향상을 위해 많은 기술들이 소개되었다. 본 기고에서는 다양한 HEVC 기술 중에 엔트로피 부호화 방법에 대해서 소개한다.
본 논문에서는 차세대 방송 표준 ATSC (Advanced Television Systems Committee) 3.0 기반 LDM (Layered Division Multiplexing) 및 스케일러블 비디오 코덱 (Scalable Video Codec) 을 활용한 지상파 방송시스템 기술을 살펴보고 그 성능을 비교 분석한다. 코어 레이어 (Core Layer)와 인핸스드 레이어 (Enhanced Layer)로 구성된 LDM 기반 PLP (Physical Layer Pipe)에, 스케일러블 비디오 코딩이 적용된 베이스 레이어 (Base Layer)와 인핸스먼트 레이어 (Enhancement Layer) 스트림을 각각 전송함으로써 하나의 RF 채널에 두 개 이상의 서비스를 전달할 경우 채널 효율을 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 이동 및 고정용 서비스, 즉 두 개의 서비스를 전송할 때 제안된 LDM 및 스케일러블 비디오 코덱을 사용한 기술과 TDM (Time Division Multiplexing) 및 Simulcast 를 적용한 기술과의 성능 비교를 통해 제안된 기술의 우수성을 검증하고자 한다.
본 논문은 동영상으로부터 추출된 움직임 크기와 방향을 이용한 통계적 움직임 활동(Motion Activity) 특징 기술(Description) 방법과 이를 이용한 비디오 검색에 관한 것이다. 본 논문의 움직임 활동 기술자를 이용하여 동영상 전체, 대표 영상 사이, 시간상 특정 구간에 대한 시공간적 분포 및 변화 정도에 패턴 등에 대한 지각적 특징을 기술할 수 있어, 이러한 움직임 정도가 중요한 특징이 되는 동영상 검색(video retrieval), 원격감시(surveilance), 멀티미디어 데이터베이스, 방송 필터링(broadcasting filtering) 등의 디지털 비디오 서비스 응용들에 효과적으로 활용될 수 있다. 제안한 방법의 효율성을 보이기 위하여 MPEG-7 표준화 과정에서 사용된 다양한 비디오를 가지고 검색 결과를 보인다.
본 논문에서는 기존의 VOD 시스템에서 예상되는 보안상의 취약 요소와 이를 해결할 수 있는 방안을 기술하고, 보안상의 안전한 VOD(Secure-VOD) 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 Secure-VOD 시스템에서는 사용자인증, 비디오 서버 정보에 대한 메시지 인증, 비디오 서버 정보의 메시지 암호화 등의 암호기술을 적용하였다. 본 Secure-VOD 시스템은 일회용 패스워드 기법을 이용하여 기존의 고정 패스워드 체계를 보강하여 안전성을 향상시켰으며, HMAC-HAS160 알고리즘을 이용한 메시지 코드 생성 및 검증으로 비디오 서버 정보에 대한 무결성을 제공하며, 비디오 서버 정보에 대한 비밀성을 보장하기 위해서, RC5 암호 알고리즘을 사용하였다.
스케일러블 비디오 부호화(SVC: Scalable Video Coding)는 하나의 비트스트림 결과물로부터 둘 이상의 다중 비트율 및 해상도, 프레임율을 추출할 수 있도록 MPEG의 스케일러블 비디오 코딩 국제 표준을 준수하여 부호화한 비디오 비트스트림을 의미한다. 우리는 SVC(Scalable Video Coding)기반기술을 이용하여 하나의 콘텐츠를 통해 소비환경에 적응적인 비디오 스트리밍 서비스를 IP망을 기반으로 적용하기 위한 응용기술을 개발하고 있다. 본 논문에서는 단말로 부터 전송채널에 대한 상태를 전송받아 이에 맞게 콘텐츠를 적응변환 하고 다양한 품질의 단말에서의 스트리밍을 제공하는 SVC 미디어 서버를 관리하는 SVC 서버 관리 제어기의 설계 및 그 구현에 관한 내용이다. 이와 같이 SVC 서버 관리 제어기의 개발을 통해서 SVC의 다양한 콘텐츠 적응레벨을 설정하고 관리할 수 있다.
최근 정지영상, 동영상, 음성 등의 멀티미디어 컨텐트가 디지털화 되고 네트워크가 발달함에 따라 영상을 포함한 멀티미디어 데이터의 접근이 용이해 졌다. 이러한 데이터의 불법적 사용과 인위적인 조작으로부터 소유권과 저작권을 효율적으로 보호하기 위한 워터마킹 기술이 많이 연구되고 있다. 일반적으로 정지 영상 및 음성에 대한 워터마킹 기술은 많이 연구가 되었지만 이러한 방법을 동영상에 그대로 적용하기에는 실시간 처리에 적용하기가 힘들다는 큰 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 신호에서의 빠른 처리과정과 실시간으로 워터마크를 삽입하고, 원 영상 없이 워터마크를 추출 할 수 있는 새로운 방법(Blind Watermarking)을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 대역확산을 근거로 하여 워터마크 은닉 과정에서 치환(Permutation) 과정과 LSB 부호화 방법을 이용하여 비디오 시퀀스의 모든 I-프레임에 은닉한다. 복원과정은 모든 I-프레임에서 LSB 복호화와 역 치환 과정을 거쳐 본래의 저작권 정보를 추출한다. 제안한 방법을 여러 가지 동영상 비디오에 적용해 본 결과 기존의 워터마킹 방법보다 효율적이고 시각적 손상이 없었으며 빠른 실시간 처리가 가능함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 물리계층 다중 안테나 무선채널을 통한 응용계층 H.264/AVC 비디오 전송을 다룬다. 물리계층에서 다중 안테나를 사용할 경우 다수 개의 안테나로부터 전송되는 신호가 서로 간섭으로 작용하여 결국 비디오 품질저하를 초래한다. 본 논문에서는 H.264/AVC 비디오 품질을 향상시키기 위해 개선된 간섭제거 순서화 방식을 제안한다. 모의실험 결과를 통해 제안된 방식에 의해 우수한 PSNR을 달성함을 확인한다.
최근 비디오를 즐기는 방법에 있어서 다양한 형식 및 기기가 사용되고 있으며, 이러한 실질적 요구를 충족시키기 위한 방법으로 빠른 비디오 변환 기술이 필요하다. 비디오 변환 기술 중 해상도 축소를 위한 새로운 움직임 벡터 재예측 방법을 제안한다. 줄어든 영상 내 블록의 움직임 벡터를 결정하기 위해 원본 영상 내 대응 되는 위치의 2개 이상의 움직임 벡터들을 K-means clustering 방법 기반으로 다중 후보 움직임 벡터를 결정하고, 결정된 움직임 벡터 중에서 차이의 절대값 합이 최소가 되는 움직임 벡터를 줄어든 영상 내 블록을 위한 움직임 벡터로 결정한다,. 실험 결과 비디오 변환 없이 압축을 수행한 연산시간에 비해 9% 정도의 연산시간이 필요하였으며, 압축 효율은 BR-RATE가 약 17정도 증가하여 기존의 방식의 증가량에 비해 60%로 줄어든 결과를 보여주었다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 빠른 보급, 정보통신 분야의 기술퓨전 현상들은 인터넷을 이용한 다양한 콘텐츠의 개발을 가속화시키고 있다. 특히 멀티미디어 스트리밍 기술은 일반 사용자들에게 동영상은 물곤 풍부한 멀티미디어 데이터 전송을 통하여 능동적인 대화형 서비스를 제공할 수 있는 장점들을 가지고 있다. 비디오 편집시스템은 데이터의 종류에 따라서 제안된 알고리즘과 자동/수동 분류방식을 이용하여 장면전환 검출의 정확성과 효율성을 높이고자 하였으며, 사용자의 요구에 적합한 의미 정보들을 추출하고 편집하여 내용기반 데이터베이스 시스템을 구축하고자 하였다. 또한 원격에서 웹을 통한 브라우징 서비스를 통하여 데이터베이스로부터 사용자의 요구에 능동적으로 대처할 수 있는 비디오 브라우징 서비스를 제공하고자 하였다.
최근 많이 사용되는 대용량의 뉴스 비디오의 편리한 검색 및 관리 방법이 필요하게 되면서 뉴스 비디오 데이터를 자동으로 분석하여 저급 수준의 정보로부터 고급 수준의 내용 정보를 자동으로 추출하는 기술이 필요하게 되었다. 특히 뉴스를 요약하는데 있어서는 이런 기술이 더 유용하게 쓰일 수 있다. 앵커, 그래픽, 인터뷰, 기자보도, 회견/연설 장면 등이 뉴스 비디오의 고급 수준 내용 정보가 될 수 있는데 그 중에서도 앵커 장면은 뉴스의 기사를 나누는 고급 수준의 정보로서 중요한 의미를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 앵커 장면을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 앵커 장면의 공통된 특징을 이용하여 검출하게 되는데 첫 번째 특징은 한 뉴스 프로그램을 진행하는 앵커는 동일하다는 점이고 두 번째 특징은 동일한 스튜디오 안이라는 점이다. 본 논문에서는 앵커를 판별하는 방법으로 얼굴의 검출방법과 옷 색깔의 히스토그램 비교방법을 이용한다. 본 논문의 알고리즘을 여러 개의 KBS 9시 뉴스 비디오 데이터에 적용하여 실험한 결과 Recall과 Precision 모두 96% 이상 나오는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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