• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.11B no.7 s.96
• /
• pp.803-812
• /
• 2004

The performance of video-on-demand(VOD) systems is known to be mainly dependent on a scheduling mechanism which they employ. Broadcast-based scheduling schemes have attracted a lot of attention as an efficient way of distributing popular videos to very large client populations. The main motivations of broadcasting scheduling mechanisms are that they scale up extremely well and they have very modest bandwidth requirements. This paper studies this issue and proposes a new broadcasting scheduling mechanism, named fast universal video dis-tribution(FUVD). FUVD scheme dynamically constructs a video broadcasting schedule in response to client requests, and broadcasts video seg-ments according to this schedule. This paper also evaluates the performance of FUVD on the basis of a simulation approach. The simulation results indicate that FUVD protocol shows a superior performance over UD, CBHD, and NPB in terms of the average response time.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.32 no.9
• /
• pp.433-444
• /
• 2005

In video-on-demand(VOD) systems, a broadcast-based scheduling mechanism is known to be a very efficient technique for disseminating popular videos to very large client populations. The main motivations of broadcasting scheduling mechanisms are that they scale up extremely well and they have very modest bandwidth requirements. This paper proposes a new dynamic broadcasting scheduling mechanism, named FDBS (fast dynamic broadcasting scheme), and proves its correctness. This paper also evaluates the performance of FDBS on the basis of a simulation approach. The simulation results indicate that FDBS shows a superior performance over UD, CBHD, and NPB in terms of the average response time with very reasonable bandwidth requirements.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.113-116
• /
• 2008

본 논문에서는 다시점 비디오(multi-view video)에서 보다 다양한 시점을 제공하기 위한 가상 시점 비디오 생성 기법을 제안한다. 제안하는 가상 시점 비디오 생성 기법은 우선적으로 대칭적 신뢰 전파 기법(symmetric belief propagation)을 기반으로, 각 시점의 깊이 정보 및 폐색 영역(occlusion region)을 추출하기 위해서 에너지를 최소화한다. 추출된 깊이 정보 및 에너지를 이용하여 참조하는 시점 간의 가중치를 적용하여, 새로운 가상 시점의 비디오를 생성하고, 추출된 폐색 영역의 값을 이용하여, 가상 시점의 비디오를 보정하는 가상 시점 비디오 생성 기법을 제안한다. 또한 제안하는 알고리즘을 한정된 중간 시점 영상에서 임의의 가상 시점으로 확장하여, 임의의 두 시점 간의 자유로운 시점(free-view point)을 제공함을 확인한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 다시점 비디오에서 높은 화질의 가상 시점 비디오를 제공함을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 1999.06b
• /
• pp.103-108
• /
• 1999

방송 환경의 디지털화와 더불어 단순히 단방향 방송 정보만을 시청하던 기존의 방식을 넘어 사용자의 다양한 욕구를 수용할 수 있는 대화형 방송 서비스(interactive broadcasting service)가 시작되고 있다. 대화형 방송 환경에서는 특히 사용자 측에 제공된 방대한 양의 디지털 멀티미디어 자료에 대한 효과적인 접근이 요구되는데, 본 논문에서는 이를 위하여 방송 비디오를 효과적으로 브라우징(browsing) 및 검색하고 전체의 내용을 짧은 시간 내에 개관할 수 있도록 하는 동적 비디오 요약(dynamic video abstraction) 기법에 관하여 고찰한다. 동적 비디오 요약에 의한 요약 비디오(skim video)는 전체 비디오를 내용에 기반하여 효과적으로 표현할 수 있도록 동영상 내의 주요 구간만으로 구성된 것으로, 대화형 방송에서 새로운 형태의 프로그램 안내 및 사용자 저장 자료에 대한 브라우징 도구 등으로써 매우 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 비디오 요약을 구현하기 위한 접근 방법과 전체 기능 구성 및 각 기능들의 구현 방법에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.75-77
• /
• 2021

MPEG 비디오 그룹은 제한된 3D 공간 내에서 움직임 시차(motion parallax)를 제공하면서 원하는 시점(view)을 렌더링(rendering)하기 위한 표준으로 TMIV(Test Model for Immersive Video)라는 테스트 모델과 함께 효율적인 몰입형 비디오의 부호화를 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준을 개발하고 있다. 몰입감 있는 시각적 경험을 제공하기 위해서는 많은 수의 시점 비디오가 필요하기 때문에 방대한 양의 비디오를 고효율로 압축하는 것이 불가피하다. TMIV 는 여러 개의 입력 시점 비디오를 소수의 아틀라스(atlas) 비디오로 변환하여 부호화되는 화소수를 줄이게 된다. 아틀라스는 선택된 소수의 기본 시점(basic view) 비디오와 기본 시점으로부터 합성할 수 없는 나머지 추가 시점(additional view) 비디오의 영역들을 패치(patch)로 만들어 패킹(packing)한 비디오이다. 본 논문에서는 아틀라스 비디오의 보다 효율적인 부호화를 위해서 패치 내에 생기는 작은 홀(hole)들을 채우는 기법을 제안한다. 제안기법은 기존 TMIV8.0 에 비해 1.2%의 BD-rate 이 향상된 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.318-321
• /
• 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 Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.77-79
• /
• 2010

본 논문은 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 효과적으로 보상하기 위한 히스토그램 매칭 기법의 성능을 향상시키는 영상의 에지 방향성을 고려한 전처리 기법을 제안하였다. 다시점 비디오는 카메라 간 서로 다른 위치와 방위로 인해 인접한 시점 영상 간에 존재하는 동일 물체에 색상 차이가 발생할 수 있다. 히스토그램 매칭 기법은 모든 시점 영상의 히스토그램을 정해진 참조시점 영상의 히스토그램에 매칭시켜 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 보상하는 방법이다. 본 논문에서는 히스토그램 매칭을 수행하기 전에 ELA(Edge-based Line Averaging) 선형 보간 기법과 Cosited 대표 값 추출 필터를 결합한 전처리 필터를 선행하여 조명 보상 효과와 다시점 부호화 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 일반적인 다시점 비디오 부호화에 비해 약 2 dB의 평균 PSNR 향상과 34%의 비트율 절감 효과를 가짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 1998.06a
• /
• pp.67-70
• /
• 1998

본 논문에서는 뉴스 비디오 자막의 구조적 문자 특성을 이용한 자동 자막추출방법을 기술하였다. 기존의 방법들은 경계 추출이나 이진화 과정 후에 화소값의 변화 profile에 나타나는 문자의 굵기, 간격 등의 문자 특징을 이용하는데 반해 본 논문에서 제안한 방식은 뉴스 비디오 자막에서 문자와 배경을 구분하는 테두리선을 배경과 문자를 구분하는 경계로 하여, 적절한 이진화 과정과 영역확장 기법을 이용하여 문자를 추출하였다. 제안한 방법은 문자에 대하 사전지식이 없어도 되며, 사용한 영역확장 기법은 기존의 방법에서의 경계 추출기법보다 간단하면서도 효과적인 문자추출 결과를 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.295-296
• /
• 2020

3DoF+ 비디오 부호화 표준을 개발하고 있는 MPEG-I 비주얼 그룹은 표준화 과정에서 참조 SW 코덱인 TMIV(Test Model for Immersive Video)를 개발하고 있다. TMIV 는 제한된 공간에서 동시에 여러 위치에서 획득한 뷰(view)의 텍스처(texture) 비디오와 깊이(depth) 비디오를 효율적으로 압축하여 임의 시점의 뷰 렌더링(rendering)을 제공한다. TMIV 에서 수행되는 깊이 비디오의 비트 심도 스케일링 및 압축은 깊이 정보의 손실을 발생하며 이는 렌더링(rendering)된 임의 시점 비디오의 화질 저하를 야기한다. 본 논문에서는 보다 효율적인 깊이 비디오 압축을 위한 히스토그램 등화(histogram equalization) 기반의 구간별(piece-wise) 깊이 매핑 기법을 제안한다. 실험결과 제안기법은 자연 영상(natural sequence)의 End-to-End 부호화 성능에서 평균적으로 3.1%의 비트율 절감이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 1999.11b
• /
• pp.123-128
• /
• 1999

본 논문에서는 기존에는 샷 경계 검출에 초점을 맞춘 것과는 달리 본 논문에서는 샷 보다 상위레벨인 비디오 씬 추출에 초점을 맞추어 디지털 비디오를 구조화하는 시스템을 제안한다. 샷간의 유사도를 측정하기 위해서 칼라와 모션 특징을 이용하였으며, 비디오 내의 동적 또는 정적 특성을 반영하기 위해서 적응적 가중치를 적용하였다. 칼라 특징을 추출하기 위해서 각 샷의 내부에서 대표 프레임을 추출하였고, 각 샷 내부의 모션 정보는 MPEG 비디오 모션 벡터를 이응해서 추출하였다. 또한, 비디오 씬 분할 시 연산 시간을 줄이기 위한 기법을 제시하였다. 마지막으로 추출된 비디오 씬에 대해서 성능평가를 하였다.