실감형 미디어를 구성하기 위해서는 다시점 영상 또는 비디오들로 구성된 대용량의 콘텐츠가 필수적이다. 이러한 콘텐츠는 다량의 카메라들을 목적에 따라 배치하여 획득하므로 영상 구성의 복잡성과 콘텐츠의 크기가 급격히 커진다는 문제점을 갖고 있다. 3D 미디어 환경에서 카메라의 개수를 최소화하면서도 목적에 맞게 다양한 시점을 제공할 수 있는 가상시점 영상 생성은 핵심적인 기술이다. 본 기고문에서는 다시점 영상과 비디오로부터 학습 기반의 가상 시점 영상 생성 연구들에 대해 체계적인 조사를 통해 그 결과를 다음과 같이 제시한다. 첫째, 가상 시점 영상 생성에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안하는 분류 방식에 따라 기존의 제안된 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 가상 시점 영상 생성에 주로 사용되는 관련 데이터셋을 조사한다. 마지막으로는 각 연구들이 갖고 있는 특징들을 분석하고, 정량적, 정성적 평가 결과를 비교한다.
MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술은 다시점 영상 부호화 시 비디오 코덱의 부담을 최소화하기 위해 각 시점 영상의 차분 정보만을 표현하는 처리 기술을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 시점 간 중복성 제거를 진행하는 과정인 프루닝(pruning) 과정에서 복잡도 절감을 위해 병렬처리에 용이하도록 구성되는 프루닝 클러스터 그래프에 대해 서술하고, 각 클러스터 그래프 별 구성 전략에 따른 성능 분석을 진행한다. 클러스터 그래프 내에서 중복성 제거를 진행하지 않고 완전한 정보를 보존하는 바탕 시점(basic view)의 개수가 적게 포함될수록 처리할 전체 픽셀 화소율(pixel rate)은 감소하지만, 복원 화질 역시 감소하며 프루닝 복잡도는 증가하는 경향을 보인다. 실험 결과를 통해 프루닝 클러스터 그래프 구성에 따른 트레이드오프를 탐색하고, 최적화된 그래프 구성 전략에 따라 몰입형 비디오의 효율적인 전송이 가능함을 보인다.
본 논문은 Krafton의 PUBG: BATTLEGROUNDS 게임에서 플레이어 분류를 목표로 하며, 포즈 추정기술을 사용하여 일반 플레이어와 봇을 구분한다. 이는 게임에서 직접 수집한 비디오 데이터를 기반으로 하며, 다음과 같은 두 가지 접근 방식을 제안한다. 첫 번째 방법은 동작 시퀀스 분석을 통해, 사용자의 특정동작 패턴을 식별하고 로지스틱 회귀 모델을 활용해 사용자 유형을 분류한다. 두 번째 방법은 YOLO-pose 모델을 사용하여 비디오 데이터에서 키포인트를 추출하고, 이를 LSTM 모델에 적용하여 프레임별로 사용자의 유형을 분류한다. 이러한 이중 접근 방식은 게임의 공정성과 사용자 경험을 향상시키는 새로운 도구를 제공하며, 보다 안전한 게임 환경에 기여할 수 있다. 이 연구는 게임 산업뿐만 아니라 보안 및 모니터링 분야에서도 동작 분석에 대한 혁신적인 접근 방식으로 활용될 잠재력을 가지고 있다.
현행 지상파 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)에서는 최대 CIF급 해상도의 동영상을 384 Kbps 정도의 비트율로 압축하여 비디오 CD급의 화질을 제공한다. 따라서 큰 화면을 통해 DMB 방송을 시청할 경우 해상도 부족 등으로 인한 화질 열화를 느낄 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 계층적으로 부호화된 비트스트림을 서로 다른 채널로 전송하는 고품질 AT-DMB 시스템이 연구되고 있다. 더불어, 계층변조 기술을 이용하여 추가적인 전송대역폭을 확보하고, 계층적 비디오 부호화 기술을 이용하여 고품질 이동 멀티미디어 방송을 제공하는 고품질 T-DMB 방식이 개발되고 있다. 이와 같은 AT-DMB 방식으로 사용자에게 안정된 고품질 비디오 서비스를 제공하기 위해서는 계층적 비디오 부호화를 고려한 효율적인 AV다중화 및 동기화 구조에 대한 연구가 필수적으로 요구 된다. 본 논문에서는, 이와 같은 고품질 AT-DMB 시스템을 위해서 각 계층 ES(Elementary stream)을 MPEG-4 over MPEG-2 시스템과 Eureka-147 DAB 시스템을 통해 서로 다른 채널로 전송한다. 계층별 전송으로 인한 시간 지연에 대처하여 수신입력부에서는 각각의 계층으로 전송된 ES들이 동기화 되어 복호화 되도록 SVC의 계층적 비트스트림 구조와 적응적으로 동작되는 다중화 시스템구조를 제작하였다.
본 논문은 도로상에 설치한 고정 카메라로부터 획득된 비디오 영상으로부터 이동물체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 배경과 입력 비디오 프레임에서 가우시안 피라미드를 사용한 배경 차영상 기법에 기반하며, 입력 비디오 프레임과 배경영상의 오정합으로 발생하는 오검출을 줄이는데 화소기반 방법에 비해 효과적이다. 차영상에서 임계값을 효과적으로 결정하기위하여 각 프레임에서 Otsu의 방법으로 계산된 임계값에 스칼라 칼만필터를 적용하여 필터링하였다. 실험 결과 도로 비디오 영상에서 움직이는 물체를 효과적으로 검출함을 보였다.
화상회의 시스템 사용자 증가 및 기술 발전으로 인해, 화상회의 사용맥락과 화상회의 인터페이스 레이아웃이 다양해졌다. 사회불안은 화상회의 소통상황에도 영향을 주는데, 대면소통과 구별되는 요소인 비디오 피드백과 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 비디오 피드백은 상대방에게 보이는 본인의 모습을 화상회의 시스템 인터페이스에 표시해주는 기능이다. 비디오 피드백은 업무 성과를 저해하고 피로감을 유발하는 것으로 알려졌으나, 화상회의 시스템에서 기본 기능으로 설정되어 있고 사용자들에게 보편적으로 선호된다. 본 연구는 과업지향정도, 비디오 피드백 화면크기, 사회불안이 비디오 피드백 선호도에 미치는 영향을 보기 위해 실시되었다. 연구는 온라인 설문으로 진행되었고, 설문 참가자는 화상회의 중 과업지향정도, 사회불안수준, 선호하는 비디오 피드백 화면크기, 비디오 피드백 기능 선호도를 평가하는 문항에 응답하였다. 연구 결과, 비디오 피드백 화면크기는 과업지향정도와 비디오 피드백 선호도를 매개하는 것으로 나타났다. 구체적으로 과업지향정도가 높을수록 작은 비디오 피드백 화면크기를 선호하였고, 이는 비디오 피드백 선호도 감소로 이어졌다. 한편, 사회불안수준에 따른 비디오 피드백 화면크기의 매개효과 차이는 유의미하지 않았다. 이러한 결과는 사용자와 화상회의 시스템의 상호작용에 대한 이해에 도움을 주어 화상회의 시스템 디자인에 활용될 수 있는 정보를 제공한다.
이동통신에서의 멀티미디어 데이터 서비스는 매우 중요한 응용으로 떠 오른지 오래이다. 예전에는 이동전화를 위한 음성서비스에 국한되었으나, 근래의 기술발전으로 동영상을 서비스하기에 충분할 정도로 대역폭이 넓어졌다. 기술경쟁이 치열하고, 발전속도가 빠른 만큼, 동영상서비스에 대한 요구는 점점 늘어갈 것으로 예상된다. 본 논문에서는 이동통신에서 라이브 동영상 서비스를 제공하기 실시간 MPEG-4 비디오 인코더와 이를 위한 통신망의 구성에 대하여 서술한다. 통신망의 구성에 대한 가정을 최소로 했기 때문에 새로운 형식의 이동통신 기술이 대두된다 하더라도 본 논문에서 기술하는 동영상 서비스 시스템은 쉽게 적용 가능하다.
본 논문에서는 MPEG-4 비디오 포맷으로 인코딩(encoding)된 미디어 데이터에 적용할 수 있는 효과적인 암호화 방법에 대해서 제안하고 실험 결과에 대하여 기술한다 MPEG-4 파일로부터 추출한 I(Intra-coded)-VOP(Video Object Plane)의 매크로 블록(Macroblock)들 중의 최소부분 암호화, P(Predictive-coded)-VOP의 움직임 벡터(Motion Vector)들과 매크로블록들의 최소부분 암호화, 그리고 마지막으로 모든 VOP들의 최소 부분 암호화와 같은 3가지 암호화 방법을 구현하고 실험하였다. 이러한 방법은 모바일 또는 유비쿼터스 환경 하에서의 상용 서비스의 디지털 저작권 관리(Digital Rights Management)를 구축하는 데에 매우 용이하고 적합하게 적용되며, 주문형 비디오 서비스(Video On Demand)와 같은 비디오 스트리밍을 위한 DRM 시스템에 최소한의 부하만을 지우도록 설계되었다 미디어 데이터의 각 VOP들의 암호화에 소요되는 시간을 측정한 결과, 이러한 방법은 상용 멀티미디어 서비스에도 충분히 적용 가능한 성능을 나타내었다.
최근 몇 년 동안 멀티미디어 정보의 급격한 증가와 더불어, 사용자에게 다양한 형태의 검색 환경 제공하기 위한 연구들이 꾸준히 이루어지고 있지만, '얼굴에 의한 질의(Query-by-face)'에 대한 연구는 다른 검색 방법에 비해 상대적으로 미약한 편이다. 얼굴 검색은 일반적인 내용기반 검색 분야에 비해 어려운 분야로 현재 대부분의 얼굴 인식 및 검색 시스템들은 일정한 배경 및 조명, 동일한 얼굴 크기를 갖는 한정된 형태의 데이터만을 사용한다. 본 논문에서는 영화 비디오로부터 추출된 대표 프레임 중 사용자가 원하는 등장 인물을 찾기 위한 기술 개발을 위해 비디오 영상으로부터 얼굴을 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 실험 영상이 제한되어 있다거나 인식의 정확성을 위해 몇 개의 부수적인 얼굴 데이터를 별도로 보관해야만 했지만 본 논문에서는 배경과 두드러진 특징을 갖는 얼굴 색을 이용하여 얼굴 영역 검출 속도를 향상시키고, 웨이블릿 변환과 하우스돌프 거리(Haudorff distance)를 이용하여 별도의 데이터가 필요없이 얼굴을 인식이 가능한 시스템을 설계하였다. 또한, 영화 비디오 및 뉴스, 인터뷰 비디오 등 다양한 형태의 배경 및 조명, 크기 변화를 갖는 데이터에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 성능 평가 실시하였다.
현재 인터넷 스트리밍 기술과 그 시장은 날로 발전하고 있으며 사용자들의 멀티미디어 데이터에 대한 요구 사항인 시간적 신뢰성과 데이터의 질이 점점 다양해지고 있으며 그 요구사항을 보장 해 주기를 요구를 하고 있다. 인터넷 스트리밍 서비스는 영상과 유사한 트래픽을 가지며 이러한 트래픽 소스를 지금의 시간에 가변적인 인터넷 망에서 전송하기 때문에 손실과 지연, 지터등이 가변적으로 발생하는 문제를 가지고 있다. 그 이유는 현재의 인터넷 트래픽에게 최선 서비스(best-effort service)만을 제공하기 때문이며 비디오 데이터는 가변적이며 매우 높은 트래픽의 특징을 가지고 있기 때문이다. 이를 극복하기 위해 네트 워크 계층에서는 종합서비스(Intserv : Integrated Service), 차별서비스(Diffserv : Different Service)등특정한 트래픽의 스트림에게는 일정한 대역폭을 보장하는 개념으로 자원 예약 프로토콜이 연구되어 지고 있으며 비디오 계층에서는 비디오의 보다 효율적인 전송을 위하여 하나의 영상정보를 다중의 Layer로 구성하여 부호화하는 계층부호화에 대하여 MPEG(moving Picture Expert Group)에서 많은 연구가 진행되어왔다. 이러한 두 계층의 노력을 감안하여 특정 비디오 스트림에 대하여 예약 프로토롤을 사용하여 보다 효율적인 전송 시스템을 제안하며 그 성능을 객관적인 평가기준인 PSNR을 사용하여 평가하고 지연, 지터, 손실의 분포 빈도등을 사용자의 요구 사항을 만족시키는 서비스 방안에 대하여 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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