본 논문에서는, 복합 에러은닉 알고리즘을 이용하는 비디오 코더를 제안한다. 알고리즘은 먼저 정보숨김을 적용하여 손실된 블록의 움직임 벡터를 복원한다. 만일 은닉정보가 손실된 경우 손실된 블록의 움직임 벡터는 주위 정상 블록들의 움직임 벡터들의 적응적 선택을 이용하여, 손실된 블록의 새로운 움직임 벡터로 할당하고, OBMC (Overlapped Block Motion Compensation)를 통해 최종적으로 손실영역을 은닉하게 된다. 이 방법은 연속된 GOB의 손실에 있어서 좀 더 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법의 결과가 정보숨김만을 이용하거나. 주변 움직임 벡터만을 이용하는 기존의 방법에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
우리는 H.264/AVC의 비디오 부호화에서 조기 인트라 모드 생략을 결정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 새롭게 추가된 다양한 예측 방법들에 의한 매크로블록 부호화 방법은 압축의 효율의 증가를 가져오지만, 모든 부호화 가능한 모드에 대해 율-왜곡 함수를 계산하여 가장 효율이 좋은 모드를 선택하기 때문에 상당한 계산량을 요구한다. 이 논문에서는 인터 프레임에 대한 부호화 시간을 감소시키기 위해서, 적응적인 움직임 벡터 맵(AMVM)을 이용한 모드 결정 방법을 H.264/AVC 비디오 부호화기에서 제안한다. 제안한 알고리즘은 PSNR과 Bit rate 그리고 부호화 처리시간에 대해서 일반적으로 좋은 성능을 가진다.
MPEG-21은 사용자가 다양한 멀티미디어 데이터를 네트워크상에서 생성, 변형, 전달, 소비하기 위한 통합적 멀티미디어 프레임워크를 정의한 국제 표준이 다. MPEG-21 DIA(digital item adaptation)는 멀티 미디어 데이터를 사용자의 환경, 단말기 특성, 네트워크 특성에 대한 정보를 기술할 수 있는 표준을 정의하고 있다. 본 논문에서는 DIA에서 정의한 여러 가지 적응 변환 중 사용자의 관심 영역을 중심으로 한 의미론적 변환 엔진을 구현하였으며, 이에 대한 실험결과를 제시한다 기존의 변환 방법이 비디오 프레임의 전체 크기, 해상도 화질을 조정하였다면, 의미론적 변환은 사용자의 관심 영역을 중심으로 변환을 수행함으로써, 사용자의 관심도를 반영할 수 있는 장점이 있다.
MPEG과 VCEG은 차세대 비디오 부호화 표준 기술 개발를 위한 JVET(Joint Video Exploration Team)을 구성하여 현재 비디오 표준화인 HEVC 대비 높은 부호화 효율을 목표로 연구를 진행하며 CfP(Call for Proposal) 단계를 진행 중이다. JVET의 공통 플랫폼인 JEM(Joint Exploration Test Model)은 HEVC의 quad-tree 기반 블록 분할 구조를 대신하여 더 많은 유연성을 제공하는 QTBT(Quad-tree plus binary-tree)가 적용되었다. QTBT는 화면 내 부호화 효율을 높이기 위한 하나의 방법으로 휘도와 색차 신호에 대해 분할된 블록 구조를 지원한다. 이러한 방법은 채널 간 블록 분할 모양이 동일하거나 비슷한 경우에 중복되는 블록 분할 신호가 발생할 수 있는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 화면 내 부호화에서 채널 간 유사도 비교를 이용하여 적응형 색차 블록 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실험 결과로 JEM 6.0과 비교하여 CfE(Call for Evidence) 영상에서 평균 0.28%의 Y BD-rate 감소와 함께 평균 124.5%의 부호화 복잡도 증가를 확인하였다.
With the recent advances in radiological science, there was radiographic techniques development and several researches to diagnosing dysphagia. We proposed the new Imaging technology based on Near Infrared radiation (NIR) for video fluoroscopic swallowing study (VFSS). To reduce the risk of the VFSS examination for swallowing rehabilitation, multi-NIR camera system comprised. Based on the multi-NIR camera imaging system, Computational simulation was conducted to identify the potential of the multi-NIR camera imaging system as a clinical tool (screening system). As a result of the simulation applied in this study, the proposed system has a potential to be a clinical solution although there is a few of limitations. we believe that it will be a good tool to support the VFSS as a screening technology in clinical fields.
최근 들어 멀티 미디어 정보의 사용이 급격히 증가하면서, 여러 미디어 형태 중 비디오가 많은 각광을 받으며, 다른 타입의 모든 미디어 정보를 하나의 자료 흐름으로 묶고 있다. 디지털 비디오의 실용 가능성은 크게 증대되고 있으나 비디오의 방대한 길이와 비구조적 형식 때문에 효과적인 비디오의 접근은 어려운 실정이다. 따라서 최근에 개발되는 영상과 비디오 정보 관리 시스템은 본 논문에서 제안하는 사용자의 최소 상호 작용과 비디오 구조의 명확한 정의를 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 비디오 내용을 요약한 형태로 보고, 임의로 접근 할 수 있도록 클러스터링 기반 비디오 계층 구조 구축 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 크게 샷 경계면 검출과 계층 구조 구축 단계로 이루어진다. 샷 경계면 검출 단계에서는 복수 특징들을 추출하고, 이웃한 프레임 쌍들에 대한상호관계를 고려한 시간 적응적 필터링 기법을 이용하여 오판될 수 있는 왜곡 성분을 제거함으로써 성능을 향상시켰다. 처리된 복수 특징들은 임계치를 필요로 하지 않는 k-means 클러스터링의 입력으로 사용되어 샷 경계면을 검출한다. 결과인 순차적인 샷 리스트는 시간 지역성과 장면 구조를 효과적으로 모델링하는 특성을 가진 지능적 비감독 클러스터링 기법에 의해 계층 구조로 표현된다. 실험은 정적 영화 비디오와 동적 영화 비디오를 대상으로 수행하였으며, 샷 경계면 검출에서는 평균적으로 95%의 정확성을 보였으며 장면 경계면 검출을 하는 비디오 계층 구조 구축에서도 어느 정도 정확한 장면 경계면 검출 결과를 보였다.
현재 단대단(End-to-End) 비디오 서비스의 질을 높이기 위해 많은 연구가 각 계층별로 진행되고 있다. 전송계층에서의 오류 제어(Error Control), 네트워크계층에서의 QoS (Quality of Service)모델, 표현 및 응용계층에서의 오류 강인성(Error resilience)/오류 은닉(Error concealment) 등이 연구 개발되고 있다. 그러나 계층 간의 연관성이 높은 부분에서의 통합을 통한 성능향상에 관한 연구는 그 필요성과 효율에 비해 아직도 미흡하다. 본 논문은 QoS 서비스 모델하에서의 적응적 FEC(Forward Error Correction) 적용 및 우선순위에 따른 비디오패킷(VP ,VideoPacket)을 통하여 효율적인 계층화 비디오 스트리밍을 단대단 QoS성능의 향상에 관점을 맞추어 제안한다. 제안하는 방식은 최소 화질 보장과 같은 효율에서 보다 적은 가격에서의 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여 통합형 서비스(IntServ, IS, Integrated Service) 의 자원예약을 사용하는 방법과 높은 가격의 자원 예약을 사용하지 않는 차별화 서비스(DiffServ, DS, Differentiated Service)를 적용했으며 이에 보장형 서비스의 특징을 공통을 가지기 위해 계층화 FEC를 적용하였으며 적절한 가격의 조절을 위하여 비디오패킷을 통한 데이터 분할을 적용하였다. 본 논문은 또한 최종 사용자의 만족도를 PSNR(Picture Signal to Noise Ration)과 PSNR에서 표현하지 못하는 부분의 평가를 위해 손상프레임율(DFR, Damaged Frame Ratio)과 오류프레임율(EFR,Error Frame Ratio)을 제안 이를 통해 평가하고자 한다. 제안하는 방식의 실험 결과는 비디오 코딩계층과 전송 계층, 네트워크 계층의 결합된 성능이며 이는 또한 화질의 개선뿐만 아니라 사용자의 가격문제에 대하여서도 비교 분석하였다.
기존의 비디오 구조화 기법은 주로 샷 또는 샷 그룹 레벨에서 이루어져 왔다. 그러나 이러한 샷 레벨 구조는 사용자에게 의미(semantics)를 충분히 전달할 수 없는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해, 최근 샷 보다 상위 레벨 구조인 비디오 씬 분할에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 샷 레벨 구조의 단점을 극복하기 위해서 칼라와 모션 특징을 기반으로 한 비디오 씬 분할 기법을 제안한다. 샷 내의 다양한 칼라 분포를 반영하기 위해서 각 샷을 sub-shot으로 재분할하고, 이를 이용해 대표 프레임을 추출한다. 샷 내의 모션 특징은 MPEG-1 비디오 내의 모션 벡터를 이용한다. 유사한 컨텐트를 가지고 있는 샷을 찾기 위해서 탐색 구간내의 모션 특성을 반영한 적응적 가중치를 칼라와 모션 특징에 적용한다. 실험 결과 비교를 통해 씬의 과다 분할이나 의미 반영 면에서 기존의 씬 분할 기법보다 우수함을 보였다. 제안된 기법은 비디오를 의미 있는 계층 구조로 분할해서, 사용자에게 의미를 반영하는 씬 단위로의 브라우징이나 검색을 가능케 한다.
본 논문에서는 MPEG2 비디오 스트림에서 완전한 복호화 과정없이 직접 얻을 수 있는 압축 정보들을 이용하고 간단하고 효과적인 카메라 움직임(Camera Operation) 정보 추출방법을 제안하였다. 제안된 방법은 순서적이지 못한 움직임 벡터를 갖는 MPEG2 비디오 스트림에서, 선지식으로 알고있는 예측 프레임들의 속성을 이용하여 움직임 벡터(motion Vector)로부터 광 플로우(optical flow)를 추출하였으며, 일반화된 Hough 변환기법 이용하여 카메라 움직임 모델의 기본 요소인 팬(Pan), 틸트(Tilt), 줌(Zoom) 등을 근사적으로 추정하였다. 제안된 방법은 농구경기 및 축구경기 비디오에 대해 적응하여 기존의 최소자승방법(Least Mean Square) 방법보다 양호한 실험결과를 얻을 수 있었다. 제안된 카메라 움직 추정은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론, 카메라의 움직임을 활용하는 내용기반의 비디오 검색 및 분석에서 유용한 요소 기술이 되리라고 기대된다. 또한 MPEG2 비디오 스트림에서 이러한 개발 기술들은 압축영상을 복호화 하지않고 객체들의 움직임만을 탐색하거나 추적하는데 활용될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 OTT(Over The Top)가 채널상태에 따라 동적으로 최적화함으로서, 최고의 비디오 비트율(bit-rate)로 전송하기 위한 스마트 HLS(HTTP Live Stream) 플랫폼을 제안하였다. HLS 플랫폼은 스마트 OTT가 채널변경 시간을 최적화도록 HLS 서버와 OTT 클라이언트 사이의 대역폭을 모니터링 한다. 이를 위해 다중 비트율과 적정한 대역폭으로 비디오 스트림을 조정하도록 설계되었다. 제안한 스마트 OTT는 최적의 비트율로 버퍼링을 함으로서 라이브와 VOD(Video On Demand)비디오를 재생할 수 있다. 이러한 HLS 플랫폼은 세그먼트 형식의 H.265 MPEG-2 TS(Transport Stream) 비디오와 관련 정보를 담고 있는 m3u8 파일과 스마트 OTT가 연동한다. 이로서 설계한 단일 버퍼링 기반의 스마트 OTT는 동작 중인 채널 대역폭 효율과 복호화된 VOD에 대한 적응적 비트율을 활용함으로서 대역폭이 허용하는 최대의 데이터를 버퍼링으로 최적의 비디오를 전송할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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