본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding) 화면 내 예측에서 참조 샘플 생성의 정확도를 높이기 위해 블록의 크기와 방향성 모드에 따라 더 많은 정수 위치 참조 샘플을 이용하는 보간 필터를 추가적으로 사용하는 방법을 제안한다. VVC 표준에서 4-tap 보간 필터를 사용하는 기존의 방식에 추가로 8-tap 보간 필터를 함께 사용하여 VVC 참조 소프트웨어인 VTM(VVC Test Model) 14.2[1] 대비 평균 -0.16% 의 luma BD-rate 개선을 보였다.
본 논문에서는 HSDPA 상용 무선 네트워크 환경을 이용하여 실시간으로 영상 데이터를 전송하고 위치를 인식하는 시스템을 제안한다. 이번 연구에서는 MPEG4를 기반으로 하는 새로운 영상 압축 알고리듬을 개발하여 130 kbps 대역폭과 30 fps의 QVGA 영상 전송률을 실현하였다. 이동 차량에 탑재할 목적으로 본 시스템을 소형화하고 전력 효율을 좋게 하였으며 외란에도 견실하게 설계하였다. 시스템을 실제 구동시켜 얻은 동영상 캡쳐 화면과 위치 인식 데이터를 제시하여 개발한 시스템의 성능을 검증한다. 본 시스템은 순찰차 및 대중교통 시스템에 적용하는 것을 목표로 하고 있으며 유선 전송이 어려운 오지 환경에서 실시간으로 영상정보를 획득하고자 할 때도 적용 가능하다.
최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.
본 논문에서는 사용자의 상호작용에 대해서 끊김없이 재생하는 멀티미디어 스트리밍 기법을 제안한다. 제안하는 멀티미디어 스트리밍 기법은 기존 디코딩 버퍼와 스트림 버퍼 외에 스트림 백업 버퍼를 추가로 사용한다. 추가된 스트림 백업 버퍼는 사용자의 상호작용에 효율적으로 지원할 수 있도록 현재 재생 위치를 중심으로 기존 스트림 버퍼의 2배 크기만큼 미리 버퍼링하여 효율적인 탐색과 빠른 재생을 지원한다. 사용자가 요구하는 대부분의 탐색작용은 현재 재생 위치 근처에서 일어날 확률이 높으므로, 제안한 멀티미디어 스트리밍 기법을 이용하여 사용자 상호작용에서 거의 지연 없이 효율적으로 재생한다. 본 논문에서는 구현 환경으로 멀티미디어 스트리밍을 지원하기 위한 MS사의 MMS서버를 이용하여 멀티미디어 스트리밍을 송수신하고 기존 재생기들과 제시한 멀티미디어 스트리밍 기법을 적용한 재생기와의 성능을 비교 평가하였다. 제안한 스트리밍 기법의 적용 예로서는 원격 강의 및 네트워크 게임 등이 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자는 언제 어디서나 서비스를 제공받기를 원한다. 특히 멀티미디어 서비스의 경우 사용자의 위치가 변함에 따라 사용자와 가장 가까운 디스플레이를 통한 끊김없는(seamless) 멀티미디어 서비스를 요구한다. 본 논문은 이와 같이 다양한 디스플레이 디바이스를 통한 끊김없는 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 ADDC (Active Display Device Change) 프레임워크를 제안한다. 우리가 제안하는 프레임워크는 사용자의 위치에 따라 더 좋은 성능을 가진 최적의 디스플레이 디바이스를 검색하기 위하여 시맨틱(semantic) 서비스 디스커버리 기법을 이용하였다. 또한, 디스플레이 변경 시 능동적인 멀티미디어 세션 이동을 지원하는 핸드오프 관리자를 각 디스플레이 디바이스에 둔다. 마지막으로 디스플레이 디바이스의 특성을 고려한 멀티미디어 품질 적응(adaptation)을 위하여 트랜스코딩 서버를 이용한다. 제안한 프레임워크는 ICU에서 개발한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 미들웨어인 Active Surroundings를 이용하여 구현하였다.
최근의 모바일 기기는 영상정보, 위치정보 등을 유 무선으로 전송하기 용이하며, 이를 이용한 다양한 모바일 어플리케이션이 연구되고 있다. 그리고 그 정보들에 관한 정보보호에 관한 문제가 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상정보와 이미지 파일의 EXIF에 저장되는 위치정보에 대한 무단변경 실험을 수행하고, 데이터 검증을 위한 기술들을 조사하였다.
EZW(Embedded Image Coding Using Zerotrees of Wavelet Coefficients) 알고리즘의 경우는 해상도를 높이기 위해 임계값을 낮출 때 중요계수의 위치를 나타내기 위해 필요 없는 zero 값을 많이 코딩을 해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 쿼드 트리(quad tree)방법을 이용하여 위치정보를 나나내었다. 그리고 그 계수들의 크기는 EZW 에서 사용한 방법과 유사한 메트릭스(matrix) 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 영상을 압축하게 되면 EZW와 MRWD(Morphological Representation of Wavelet Data)의 방법을 동시에 이용하는 효과가 있어 압축 효율이 증가함을 알 수 있었다.
본 논문은 도로에서의 객체탐지를 위한 딥러닝(deep learning) 데이터셋을 자동으로 생성, 분류하는 시스템을 제안한다. 시스템의 작동 과정은 크게 두 가지이다. 먼저 딥러닝을 활용하여 촬영된 영상에 존재하는 객체를 검출한다. 이때, 실시간으로 하는 방법과 레코딩된 영상을 다루는 방법 두 가지가 있다. 다음으로 검출된 객체 중 예측 값(scroe)가 임계치 이상인 객체의 위치와 종류를 파일로 저장한다. 이 시스템은 차량 전방 카메라 위치에 장착된 웹캠을 이용해 영상을 취득하고 임베디드 보드인 TX2 board를 이용해 데이터 셋을 생성한다. 매트랩의 image labeler app과 비교를 통해 보다 적은 시간비용으로 데이터셋을 생성해 냄을 확인하였다.
인터넷이 느린 환경이나 이미지가 큰 경우에 서버로부터 이미지를 전부 보는 데는 시간이 걸린다. 이를 위해, 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 방법이 필요하여, JPEG2000에서는 ROI(Region-of-Interest) 코딩으로 제공하고 있다. ROI 코딩은 이미지의 thumbnail을 사용자에게 보내어 개략적인 이미지를 보고 먼저 보고 싶어 하는 영역을 지정하면, 이 영역에 관한 정보가 서버로 전달되어, 서버는 사용자에게 이 영역을 우선적으로 전송한다. 이를 처리하기 위해, 기존의 방법은 사용자가 지정한 영역을 계산할 때, 섬세하게 계산을 함으로써 영역에 관한 마스크 정보 생성 시간을 많이 요구하였는데, 본 연구에서 제안하는 방법은 개략적으로 영역을 계산하고, ROI 마스크의 생성시간을 줄이는 방법을 제안한다. 각 블록에서 ROI와 배경이 섞여 있는 블록이면 적절한 경계선을 찾기 위하여 코드블록의 가장자리를 이진 탐색하여 두 경계지점을 얻고, 두 점 간의 중간에 위치한 코드블록 내의 경계점을 얻기 위하여, 두 점 간의 중간 지점을 이진 탐색한다. 이렇게 얻어진 세 점을 지나는 두 직선의 방정식을 이용해서 개략적인 ROI 코딩을 한다. 제안한 방법은 품질 면에서는 큰 차이가 없지만 실행 속도 면에서는 현저하게 빠르다는 것을 보인다.
본 연구는 이동체와 지도정보의 출력을 위한 XML 엔코딩 표준인 GML(geography markup language)을 이용하여 이동체 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. OGC(OpenGIS consortium) 웹매핑 기술인 WFS(web feature service) (OpenGIS, 2002) 개념을 응용하여 공간 데이터와 이동체 정보를 통합하며, 통합 과정에서 요구되는 표준화된 데이타 모델과 인터페이스는 OGC가 제안한 표준화된 개념을 사용한다. 데이터는 별도의 응용스키마를 정의하여 적용하였다. GML은 공간데이터와 비공간데이터의 저장과 전송을 위한 XML 엔코딩 표준이므로, 데이터 공유를 위한 확장성 및 상호운용성을 확보할 수 있다. 뿐만 아니라 컴포넌트 기반 개발 방법론을 통해 이동체 위치정보 Web/Mobile 인터페이스를 컴포넌트화 함으로써 시스템 구현 시 보다 효과적인 개발 환경을 제공하며, 이동체 정보 관리 플랫폼과 모바일 시스템 사이에 새로운 응용 서비스를 추가하거나 기존 응용 서비스의 교체 시 보다 용이한 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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