• Broadcasting and Media Magazine
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• v.28 no.1
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• pp.38-52
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• 2023

오늘날 인터넷 트래픽의 80% 이상은 이미지와 비디오와 같은 영상 정보가 차지하고 있으며, 딥러닝 기술의 발전과 더불어 영상을 사람이 아닌 머신이 처리하는 경우가 점점 늘어가고 있다. 사람의 시각적 특성과 머신이 처리하는 특징이 다를 수 있다는 점을 고려하여 MPEG을 비롯한 표준화 단체에서 딥러닝 네트워크를 포함한 기계(머신)를 위한 비디오 부호화에 대하여 표준화를 진행 중에 있다. 본 기고에서는 MPEG에서 진행되고 있는 머신 비전을 위한 영상 부호화 표준화 동향에 대해 정리한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.798-800
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• 2014

In recent years, according to the improvement of Digital image technology have been recently developed most of communication technology from multimedia communication service as well as image data transmission. But In the process of storing and transmitting noise is still generated in noise and the image degrades rapidly quality of a lot of image impulse noise. To eliminate this noise, SMF, CWMF, SWMF etc. The filters have been proposed to interfere with the noise characteristics of the filter are somewhat sufficient. Therefore, in this paper, in order to remove impulse noise is proposed a modified median filter. And impulse noise removal algorithms to confirm the existed PSNR(peak signal to noise ratio) from using conventional methods were compared.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.13-19
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• 2022

Video Object Segmentation (VOS) task requires an amount of labeled sequence data, which limits the performance of the current VOS methods trained with public datasets. In this paper, we propose two effective data augmentation schemes for VOS. The first augmentation method is to swap the background segment to the background from another image, and the other method is to play the sequence in reverse. The two augmentation schemes for VOS enable the current VOS methods to robustly predict the segmentation labels and improve the performance of VOS.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.305-307
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• 2020

이머시브 비디오 서비스를 위해 MPEG-I Visual 그룹에서는 3DoF+ 기술과 관련하여 MIV(Metadata for Immersive video)의 표준화를 진행하고 있으며, 이를 위해 다시점 영상 및 전방위 장면을 촬영한 ERP 규격의 영상들이 주어진 경우에 운동시차를 제공할 수 있는 영상 합성 레퍼런스 소프트웨어인 TMIV SW를 제공한다. TMIV는 기본적으로 송신부인 인코더와 수신부인 디코더로 구성이 되어있으며, 인코더에서 가장 중요한 기능은 다수의 입력 시점영상 간의 중복된 데이터를 찾아내서 제거하는 프루닝 과정이다. 프루닝 방법에 따라 데이터 전송량과 디코더에서의 합성 품질이 달라지기 때문에 인코더에서 핵심이라고 할 수 있다. 본 논문은 인코더의 프루닝의 효율을 높이기 위해 전체 흐름도에서 프루닝 순서 변경 과정을 추가하고 그 과정에서 시점 영상간 중첩 영역을 계산하여 이를 토대로 프루닝 순서를 결정하는 방법을 제안하였고 이를 통해 데이터 압축률이 향상됨을 확인할 수 있었고, 또한 수신부에서 영상 합성의 품질이 달라짐을 확인할 수 있었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.24 no.3
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• pp.235-248
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• 2007

We developed a software for simulations and analyses of the Image Navigation and Registration (INR) system, and compares the characteristics of Image Motion Compensation (IMC) algorithms for the INR system. According to the orbit errors and attitude errors, the capabilities of the image distortions are analyzed. The distortions of images can be compensated by GOES IMC algorithm and Modified IMC (MIMC) algorithm. The capabilities of each IMC algorithm are confirmed based on compensated images. The MIMC yields better results than GOES IMC although both the algorithms well compensate distorted images. The results of this research can be used as valuable asset to design of INR system for the Communication, Ocean, Meteorological Satellite (COMS).

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.77-81
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• 2009

논문은 지능형 자동차 개발을 위한 마이크로마우스를 활용한 차량-도로 간 통신, 모터제어, 영상처리와 물체감지 센서들을 활용한 도로 상황정보 인식 시스템 등을 활용하여 지능형 자동차의 운행을 구현하고 테스트 할 수 있다. 이를 활용하여 검증된 기술들을 실제 차량에 적용하기 위해서 다양한 실험과 테스트를 실시한다. 또한 누구나 쉽게 간단한 마이크로 컨트롤러를 통한 지능형 자동차를 위한 다양한 아이디어를 접목할 수 있도록 시스템을 설계한다. 이를 활용하여 영상처리를 통한 차선인식과, 직진 좌회전 및 도로의 교통표시마크를 읽어 들여 차체를 컨트롤하고 차량-도로간 통신을 이용해서 신호등의 정보를 입력받아 교차로를 안전하게 통과하게 된다. 또한 앞 차량을 인식하여 자동으로 속도조절과 차량 간 거리를 유지하는 시스템을 구현한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.14 no.5
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• pp.521-530
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• 1989

Broadband ATM(Asynchronous Transfer Mode) networking techniques based on lightwave technology and high speed integrated circuits appear to be the choice of transport technology for broadband ISDN. Among other problems, the issue of video transport over broadband packet(ATM) networks still requries further investigation. In this paper, the problems of transporting video signals over a broaband packet network are investigated together with possible solutions. In particular, clock recovery packet loss compensation and transport technique based on hierarchical video coding scheme are described in detail. This would allow efficient bandwidth sharing and minimum degradation in video quality.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.309-313
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• 2000

본 논문에서는 인터넷이나 Ethernet에서 MPEG-2 비디오를 전송할 때 발생하는 오류를 보상하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 오류는 발생 크기에 따라 비트 오류, 패킷 손실, 버스트 손실 등으로 나눌 수 있다. 그리고 상태에 따라 시간적인 것과 공간적인 것으로 구분된다. 본 연구에서는 특히 송수신 통신망 속도의 불일치 환경, 즉, 고속 송신 대 저속 수신, 저속 송신 대 고속 수신의 경우에 비디오 패킷 손실, 패킷 삽입, 패킷 삭제에 관한 방법을 제시한다. 이와 같은 경우는 인코더와 디코더가 서로 다른 성능을 가지는 경우에도 발생한다. 즉, 첫째, 인코더는 실시간 압축, 디코더는 저속 재생, 둘째, 인코퍼는 저속 압축, 디코더는 실시간 재생인 상황에서도 적용된다. 인터넷과 같은 전 세계적인 규모의 영상회의, 영상전화 시스템에서는 망과 송수신 시스템이 매우 다양하므로 이런 경우는 실제로 매우 빈번히 발생하며, 이에 대한 해결은 원활한 영상통신을 위해서 필수적이다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.4
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• pp.22-29
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• 2012

스마트폰이 대중화되면서 이동통신 시장은 일대 혁신을 맞이했다. 최근 출시되는 스마트폰이 크고 선명한 화면과 빠른 프로세서를 잇따라 탑재하면서 고해상도 및 고품질 영상에 대한 사용자들의 수요가 급증하고 있다. 하지만 고해상도 및 고품질 영상은 데이터의 양이 방대하므로 실제 서비스 적용을 위해서는 데이터 통신 트래픽의 증가 및 저장 공간의 한계로 인한 문제를 해결해야 한다. 이에 따라 MPEG과 VCEG은 JCT-VC(joint collaborative team on video coding)를 설립하고 차세대 비디오 압축 표준인 HEVC(high efficiency video coding)의 국제 표준화 작업을 시작했다. 2010년 4월에 시작된 JCT-VC 회의는 최근 제 7차 회의까지 진행되었으며, 향후 2013년 1월까지 최종 국제 규격안(final draft international standard, FDIS)이 제정될 예정이다. 이 논문에서는 HEVC의 표준화 과정, 요구사항, 실험 영상 및 부호화 모드, 응용 분야, 최신 표준화 동향 등을 알아본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.561-564
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• 2006

오늘날 컴퓨터와 데이터 통신의 급속한 발달로 인해 멀티미디어 정보통신 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 이러한 멀티미디어 데이터 중에서 동영상은 다른 데이터 형태에 비해 정보량이 매우 방대하다. 따라서 동영상을 처리하는 시스템에서는 압축 기법이 매우 중요한 역할을 차지한다. 이에 본 논문은 연속제거 알고리즘을 기반으로 이전블록 초기 움직임 벡터 사용 및 strip단위 블록 합을 통하여 고속의 움직임 추정을 통해 영상을 복호화 하였고, 기존의 완전탐색 블록 정합방식과 영상 복원 능력 및 연산량을 비교 평가하였다. 뿐만 아니라 이후 이를 바탕으로 고속 움직임 추정 모듈을 VHDL로 구현하여 본 논문의 프로그램을 성능평가의 기준으로 이용할 것이다.