레이어 코딩된 비디오의 경우 Base 스트림과 Enhancement 스트림으로 나누어지게 되는데 중요한 정보인 Base 스트림을 보장하고 Enhancement 스트림의 손실을 최소화 하는 방법의 연구가 많이 진행되어 왔다. 인터넷 망은 이러한 비디오 정보를 전송할 때 패킷의 크기와 전송간격, 그리고 프로토콜에 다양하게 영향을 받는다. 본 논문에서는 트래픽의 상당량을 차지하는 비디오를 레이어 코딩을 사용할 경우 생기는 트래픽 특성과 클라이언트의 네트워크변화에 따른 상황을 분석하고 패킷의 전송 방법을 프로토콜별로 효율성을 분석하며 Base 스트림의 Guaranteed 서비스를 보장하기 위해 TCP 스트리밍 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10e
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pp.484-486
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2002
주문형 비디오 서비스(VoD: Video on Demand)의 경우 네트워크의 자원 이용도와QoS (Quality of Service)가 보장되도록 구축되어야 한다. 대역폭 스무딩 알고리즘은 주문형 비디오 시스템에서 비디오 데이터를 보낼 경우 비디오의 데이터의 급격한 대역폭의 증가 또는 감소를 최소한 줄이는 기법이다. 본 논문에서는 기존의 대역폭 스무딩 기법과 비디오 압축 기법의 특성을 이용하여 새로운 모델과 스무딩 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 기존 스무딩 알고리즘의 결과와 비교 분석한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.318-321
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2021
최근 정보통신의 발달과 함께 인터넷에 접속하는 사용자 수와 그에 따른 비디오 데이터의 전송량이 늘어나는 추세이다. 이렇게 늘어나는 많은 비디오 데이터를 관리하고 분석하기 위해서 최근에는 딥 러닝 기법을 많이 활용하게 된다. 일반적으로 비디오 데이터에 딥 러닝 모델을 학습할 때 컴퓨터 자원의 한계로 인해 전체 비디오 프레임에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택하는 방법을 많이 사용한다. 하지만 학습에 사용되는 비디오 데이터는 항상 시간 축에 따라 같은 문맥을 담고 있는 Trimmed 비디오라고 가정할 수가 없다. 만약 같지 않은 문맥을 지닌 Untrimmed 비디오에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택해서 사용하게 된다면 비디오의 범주와 관련이 없는 프레임이 샘플링 될 가능성이 있기 때문에 모델의 학습 및 최적화에 전혀 도움이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해 우리는 각 비디오 프레임에서 심층 특징을 추출하여 평균값을 계산하고 이와 각 추출된 심층특징들과 코사인 유사도를 계산해서 얻은 유사도 점수를 바탕으로 Untrimmed 비디오에서 의미 있는 비디오 프레임을 추출하는 기법을 제안한다. 그리고 Untrimmed 비디오로 구성된 데이터셋으로 유명한 ActivityNet 데이터셋에 대해서 대표적인 2가지 프레임 샘플링 방식(균등한 간격, 무작위)과 비교하여 우리가 제안하는 기법이 Untrimmed 비디오에서 효과적으로 비디오의 범주에 해당하는 의미 있는 프레임 추출이 가능함을 보일 것이다. 우리가 실험에 사용한 코드는 https://github.com/titania7777/VideoFrameSampler에서 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.443-445
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2000
모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 비디오 검색에 있어 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 비디오 검색에 있어서 중요한 것은 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것이다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴도 특징화시킬 수 있으므로, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture의 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로 정확도를 위주로 성능을 분석했다.
인터넷의 성장과 함께 인터넷 상의 비디오 스트리밍은 콘텐츠 전달에 중요한 수단이 되었다. 기존의 비디오 전송 방식은 사용자 터미널에 하나의 압축된 비디오를 스트리밍하는 것이었으나 최근 다중 뷰 비디오 코딩은 다른 시각 각도에 비디오 스트리밍 서비스를 지원하는 새로운 어플리케이션이 되었다. 따라서 단일 비디오는 다른 초점을 갖는 여러 독립된 비디오 스트림으로 구성되며 이는 더 많은 대역폭을 요구한다. 하지만 시간에 따라 네트워크의 대역폭이 변하는 경우, 계획된 비트율에 따라 콘텐츠의 비트량을 조절하여 양질의 콘텐츠 제공을 보장하기 어렵다. 따라서 트랜스코딩은 가변적인 네트워크의 대역폭에 적응하기 위한 필수적인 처리 단계가 되었다. 본 논문에서는 동시에 다중 비디오의 선택 및 트랜스코딩을 함께 고려하는 최적화 방법을 기반으로 한 스트리밍 다중 뷰 비디오의 최적 적응 프래임워크를 제안한다. 최적화된 비디오 스트림의 집합은 네트워크 대역폭, 트랜스코딩 코스트와 같은 제한을 만족하고 최적의 인지적 화질을 갖도록 선택되거나 트랜스코딩될 수 있으며 이는 MCKP로 모델링될 수 있다. 또한 트랜스코딩시 R-D 커브 상에 최적의 점을 얻기 위해 분리계획법이 적용하며 결과를 비교 분석한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.363-365
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2012
데이터의 규모 및 활용도, 그리고 사용자 접근성 측면에서 실세계 데이터에서 가장 중요한 이슈가 되는 것은 비디오 데이터이다. 장르나 등장인물, 배경 등이 매우 상이한 대량의 비디오 데이터들이 등장하고 있기 때문에, 통일된 사전지식을 이용한 비디오 데이터 분석이 매우 비현실적이 되어가고 있으며 사전지식을 활용하지 않는 비디오 분석기법의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 진화 파티를 필터링과 우점 이미지를 이용하여 비디오 데이터를 분절(Segmentation)하는 기법을 소개한다. 이미지 분절화 과정에서 해결해야 할 난점은 시점 변화 및 움직임 등에 의해 발생하는 사소한 변화가 컴퓨터 관점에서는 무시하기 어려운 큰 변화로 해석될 수 있다는 점이다. 동일장면에서의 시점 변화와 같은 사소한 변화로 인하여 동일 세그먼트를 추정하지 못하는 어려움을 해결하기 위하여 우리는 이미지 일부를 표현하는 파티클의 개체군을 생성하여 협력적인 방식으로 개별 이미지 세그먼트를 표현하는 방법을 개발하였다. 또한 동일 인물의 움직임과 같은 변화에 대응할 수 있도록 진화 파티를 필터링 방법을 컬러 히스토그램 방법과 결합하여 추론 성능을 한층 개선하였다. 실제 TV 드라마에 대하여 수행된 인간 평가자의 분절 평가 결과와 비교하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2003.11a
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pp.183-186
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2003
DMB(Digital Multimedia Broadcasting)는 유럽의 디지털 오디오 방송규격인 Eureka-147 DAB(Digital Audio Broadcasting) 전송시스템을 기반으로 하여 동영상 및 음성, 문자데이터 등을 포함한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 새로운 방송표준이다 따라서 DMB 시스템은 Eureka-147 DAB 전송부 이외에 영상 및 음성을 압축하는 미디어압축 (복)부호화부, 압축된 미디어 스트림을 다중화 하는 비디오 (역)다중화부가 추가된 구조를 갖는다. 본 논문은 DMB 표준의 비디오 다중화부의 분석을 통하여 확장된 전송기능 및 높은 전송효율을 제공할 수 있는 새로운 비디오 다중화 구조를 제시한다. 또한 표준 비디오 다중화기와 제안된 비디오 다중화기의 성능평가를 위해 기능적으로 분석하고 시뮬레이션을 통해 전송효율을 측정하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.167-170
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2004
본 논문에서는 다양한 디지털 컨텐츠들 중에 디지털 비디오에 대한 워터마킹 방법을 제안하였다. 현재 비디오 압축 부호화의 기본 알고리즘으로 사용되는 DCT(discrete cosine transform)는 고압축을 수행할 경우 블록킹 현상이 심하게 나타나는 단점이 있다. 제안한 방법은 이러한 단점을 극복하고 점진적 전송 특성을 갖는 비디오를 위해 웨이브릿 변환 영역에서 SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)를 이용한 비디오 부호화 과정에 워터마크를 삽입하였다. SPIHT 부호화 과정에서 비디오 신호의 시간 중복성을 이용한 I 프레임에 대한 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용하여 I 프레임에 워터마크를 삽입한다. 워터마크 삽입 시 HVS(human visual system)를 이용하여 움직임 벡터 분석에 의해 선택된 영역에서 지각적 중요 계수 (PSC :perceptual significant coefficient)를 선택하여 워터마크를 삽입한다. 실험 결과 시간 중복성과 HVS를 이용하여 I 프레임에 워터마크를 삽입하였기 때문에 비가시성과 강인성이 우수함을 확인하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.11
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pp.2954-2972
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1998
It is expected that the transport of compressed video will become a significant part of total network traffic because of the widespread introduction of multimedial services such as VOD(video on demand). Accordingly, VBR(variable bit-rate) encoded video will be widely used, due to its advantages in statistical multiplexing gain and consistent vido quality. Since the transport of video traffic requires larger bandwidth than that of voice and data, the characterization of video source and traffic modeling is very important for the design of proper resource allocation scheme in ATM networks. Suitable statistical source models are also required to analyze performance metrics such as packet loss, delay and jitter. In this paper, we analyzed and described on the characterization and traffic modeling of MPEG video sources. The models are broadly classified into two categories; i.e., statistical models and deterministic models. In statistical models, the models are categorized into five groups: AR(autoregressive), Markov, composite Marko and AR, TES, and selfsimilar models. In deterministic models, the models are categorized into $({\sigma},\;{\rho}$, parameterized model, D-BIND, and Empirical Envelopes models. Each model was analyzed for its characteristics along with corresponding advantages and shortcomings, and we made comparisons on the complexity of each model.
Recently, the importance of user-interface design has been increasing due to the development of electronic and semiconductor technology. Under these surroundings a lot of Approaches that are for the analysis of video sequential data have been developed. The study on the method of analysing various aspects in the use of real product should find the characteristics of users' behavior. Also, the study should include the interaction dffects among these aspects. For these reasons this study proposed an analysis method for the video sequential data of usability test. The study begins with discussing the nature of user-interface through reviewing the various aspects of user-interface. Based on the findings the structure of methods that analyze the characterisics of user's behavior is identified. Thereafter, we developed a computerized tool for analysing video sequential data from usability tests. The tool comprises of four different modules: module for identifying users' profiles, module for video data logging, module for analysing user's characteristics, and module for synthesizing these data for user-interface design. Finally findings are summarized and further research was suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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