• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.107-110
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• 2009

본 연구에서는 동영상 자극이 제시되었을 때 시각적으로 느껴지는 감성을 자율신경계 반응, 동공반응 그리고 주관 설문으로 평가하였다. 20~27세 사이의 대학생 남녀 20명이 실험에 참여 하였고 뉴스, 다큐멘터리1, 다큐멘터리2, 사랑, 스포츠 그리고 전쟁의 6가지 장르의 동영상에서 Gamma, Hue, Lightness 그리고 Saturation의 4가지 화질변수가 변경된 영상을 시각자극으로 제시하였다. 장르를 다르게 한 실험이 총 6회 진행되었으며 장르별로 기본영상 1개와 화질변수가 변경된 영상 16개가 무작위 순서로 제시되었다. 1회 실험이 진행되는 약 14분 동안 PPG, SKT 그리고 GSR 센서를 착용하여 생리 반응을 측정하였고 눈 영상을 기록하여 동공 반응을 측정하였다. 시각자극에 대한 주관적 평가를 위해 1~7점 척도의 불쾌도, 긴장도 그리고 피로도 항목의 설문을 실시하였다. 생리반응, 동공반응 그리고 주관설문 결과를 화질변수 별로 나누고 일원배치 분산분석을 실시하여 차이가 있는지를 확인하였다. 그 결과 시각 감성이 어떤 화질변수에 의해 유발되는지 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.502-505
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• 2006

본 논문은 고해상도의 영상을 처리하는 이동기기 등에 사용되는 SoC(System On a Chip)에 구현이 용이한 효과적인 화질 향상 (잡음감소와 윤곽강조) 을 위한 방법과 구조에 대한 것이다. 최근 이동기기의 발전과 진화에 따라 여러 형태의 이동기기가 개발되고 있는데 그 중 최근 인기를 끌고 있는 포터블 미디어 플레이어 (PMP)나 HD(Hight Definition)급 camcorder 등이 고해상도의 영상을 처리하는 이동기기로 분류될 수 있다. 이러한 이동기기에서 고해상도 영상에 대한 화질 향상을 기존의 복잡한 방법을 사용해 처리한다면 메모리 대역폭이나 하드웨어 크기 등의 증가로 이동기기에서 구현하는데 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 이러한 이동기기에서의 고해상도의 화질 향상을 입력영상의 종류에 따라 선택적으로 메모리 대역폭 사용 없이 하드웨어 크기를 최소화하여 FPGA (field programmable gate array)나 ASIC (application specific integrated circuit)으로 구현이 용이하도록 하는 방법과 구조에 대해 설명하고 실제 영상을 가지고 실험한 결과로 주관적 화질 향상 효과를 가져 온 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.13 no.6
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• pp.849-858
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• 2008

In this paper, a no-reference perceptual metric is proposed for image quality assessment. It measures the amount of overall blockiness and blurring of the image and evaluates the amount of ringing, staircase, and mosaic noises around the strong edges. Finally, the individual scores are combined by a fuzzy integral to generate the final quality score of the image. The quality scores obtained by the proposed algorithm show strong relationship with the MOS(Mean Opinion Score) values by experts.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.5
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• pp.383-390
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• 2008

Block based transform coding is most popular approach for image and video compression. However it suffers from severe quality degradation especially from blocking artifacts. The subjective quality degradation caused by such blocking artifacts in general does not agree well with an objecive quality measurement such as PSNR. Hence new quality evaluation technique is necessary. We propose a new image quality assessment method by measuring blocking artifacts for block based transform coded images. In order to characterize blocking artifacts, proposed method utilizes the facts that, blocking artifacts, when occur, have different pixel values along the block boundaries and such differences usually continuously span along the whole boundaries. This method does not require the original uncompressed image. It operates on single block boundary and quantifies the amount of blocking artifacts on it. Experiments on various compressed images various bitrates show that proposed quantitative measure of blocking artifacts matches well with the subjective quality of them judged by human visual system.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.402-411
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• 2001

H.263 압축 방식은 실현하는데 여러 가지 문제가 있지만 그 중에서 그 대표적인 것은 인코딩 과정에서의 압축 시간이 오래 걸린다는 것이고 다른 한 가지는 과도한 압축률에 의한 복원된 이미지 화질 저하이다. 이 논문에서는 H.263에서의 압축 속도 향상과 복원 이미지의 화질 이미지의 화질 보상에 대한 두 가지 새로운 방법을 제안하였다. 압축 속도를 향상시키기 위해서 움직임 벡터를 찾는 알고리즘을 개선하여 새로운 4단계 탐색 알고리즘을 제안하였다. 또한 화질을 보상하기 위해 디코더에서 블록 아티팩을 제거하고 복원 이미지를 선명하게 하는 알고리즘을 제안하였다. 여기서 화질 보상은 원본 이미지와 동일하게 만드는 것이 아니라 인간이 더 좋은 영상으로 인식하도록 하는 걸 목적으로 한다. 우리가 제한한 알고리즘에 의해서 압축 속도는 초당 2.5에서 17 프레임으로 증가하였고 블록 아티팩을 제거하고 명암 대비를 높임으로써 보기 좋은 영상을 제공하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.28 no.2
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• pp.53-59
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• 2023

(주)문화방송(MBC)은 콘텐츠 제작 및 유통 워크플로우에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 적용한 미디어AI 서비스를 운영하고 있다. 영상아카이브에 보관되어 있는 수십만 개의 아날로그와 SD급 콘텐츠를 대상으로 HD급 수준의 영상화질로 품질을 향상시키기 위해서 AI영상화질개선시스템을 2020년에 개발 구축해서 여러 목적에 활용하고 있으며, HD급 콘텐츠를 대상으로 4K 초고화질급으로 변환하는 기술로 고도화해서 실서비스 적용을 눈앞에 두고 있다. 그리고 2년의 STT(Speech-To-Text, 음성문자변환) 베타서비스를 통해 얻어진 사용성 검증과 운영 경험을 바탕으로 STT HUB 서비스를 개발 구축해서 2022년부터 보도와 시사교양 프로그램의 제작 워크플로우에 적용하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능들과 기술적 요소들의 구현, 미디어AI 서비스 운영의 경험을 나누고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.288-291
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• 2020

기존의 스티칭 사용되어 온 특징점 추출 방법들은 영상의 고주파 영역과 저주파 영역에 따라 빈도수가 다르다는 특징이 있고, 이러한 특징점 빈도수의 불균일성 없이, 일정한 간격으로 분포하는 특징점 매칭하는 계층적 탐색 기반 매칭 방법을 제안한다. 이는 스티칭 영상의 화질 개선뿐만 아니라 3D VR 영상의 화질개선에서도 효과를 줄 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.2
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• pp.238-247
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• 2015

We develop the signal processing method for adaptive implementing direction of signal and the frequency sensitivity of human visual system(HVS). Existing multibnad energy scaling method makes ringing artifact because it does not consider signal direction. To solve this problem, we use block gradient for signal direction in addition to existing method. And we use the fact that frequency component of signal is more sensitive than value of signal over human eyes. we enhance the signal according to contrast sensitivity function(CSF) which is the model of frequency sensitivity of human eye. Compared that the existing analysis models only improve the efficiencies in the existing systems, the developed method can process the image signals to be more desirable and suitable to HVS.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.2
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• pp.127-133
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• 2009

With advances in video technology, many researchers are interested in video quality assessment to prove better performance of proposed algorithms. Since human visual system is too complex to be formulated exactly, many researches about video quality assessment are in progressing. No-reference video-quality assessment is suitable for various video streaming services, because of no requested additional data and network capacity to perform quality assessment. In this paper, we propose a novel no-reference video-quality assessment method with the estimation of dynamic range distortion. To measure the performance, we obtain mean opinion score (MOS) data by subject video quality test with the ITU-T P.910 Absolute Category Rating (ACR) method. And, we compare it with proposed algorithm using 363 video sequences. Experimental results show that the proposed algorithm has a higher correlation with obtained MOS.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.3
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• pp.37-45
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• 2008

Quality assessment ai s to evaluate if a distorted image or video has a good quality by measuring the difference between the original and distorted images or videos. In this paper, to assess the visual qualify of a distorted image or video, visual features of the distorted image are compared with those of the original image instead of the direct comparison of the distorted image with the original image. We use edge projections from two images as features, where the edge projection can be easily obtained by projecting edge pixels in an edge map along vertical/horizontal direction. In this paper, edge projections are obtained by using vertical/horizontal directions of gradients as well as the magnitude of each gradient. Experimental results show the effectiveness of the proposed quality assessment through the comparison with conventional quality assessment algorithms such as structural similarity(SSIM), edge peak signal-to-noise ratio(EPSNR), and edge histogram descriptor(EHD) methods.