본 논문에서는 주관적 3D quality of experience (QoE) 평가에 적합한 IACQE (Interactive Assistance Continuous Quality Evaluation) 방법을 제안한다. 이 방법은 크게 3D 평가 영상이 재생되는 디스플레이와 평가 도구사이의 device interaction, 평가 도구와 평가 참여자사이의 human interaction process로 구성된다. Device interaction process는 무선 네트워크 프로토콜 (WLAN and WiFi)을 통해 3D 디스플레를 동작시키는 서버와 평가 도구 사이의 정확한 동기화 및 평가결과 기록 등의 작업을 수행하며, human interaction process는 평가 도구로 사용하는 tablet-pc의 촉각, 시각, 청각적인 자극을 통해 기존의 주관적 3D QoE 평가에서 나타날 수 있는 문제점들을 최소화 한다.
디지털방송, DAB 등과 같은 디지털 오디오 방송 서비스를 위한 디지털 시스템을 설계하기 위해서는 오디오 음질을 평가하기 위한 방법이 필수적이다. 기존의 방식은 인간의 귀를 이용한 주관적 방식을 이용함으로서 많은 시간과 비용을 들이게 되며, 음질평가를 하는 사람의 주관적 의견에 많이 좌우하게 된다. 그러나 최근 ITV-R에서는 오디오 음질의 객관적 평가를 위한 BS.1387(PEAQ)를 제안함으로 많은 시간과 비용을 절감하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻게 되었다. PEAQ는 인간의 귀에서의 신호의 처리과정과 인식과정을 심리음향모델과 인식모델로 분리하여 구성함으로써 주관적 평가의 SDG(Subjective Difference Grade)에 대응하는 ODG(Objective Difference Grade)를 구하게 된다. 본 논문에서는 이러한 PEAQ의 심리음향 모델과 인식 모델을 원리와 과정을 평가 분석하였다.
서비스 산업에서 널리 사용되는 설문조사 형태의 정성적 평가방법은 서비스 품질을 평가하는 주요한 평가 수단으로 활용되는데, 이때 설문조사 결과에 응답자의 주관적 판단이 개입될 수 있는 여지가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 정성적 평가 결과에 포함될 수 있는 주관적 판단을 최대한 배제하고 객관성을 확보하기 위한 방안을 제시한다. 특히 같은 종류의 정성적 평가도구가 여러 사람에 의해 반복적으로 사용되는 상황에서의 객관성 확보 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해, Ordered Probit 모델 및 제3자 평가 결과를 함께 활용하여 주관성 개입 여부를 판단하고, 주관성을 보정한 후, 최종 결과에 대해 통계적으로 검증하는 절차를 수행하였다. 본 연구에서 분석한 어플리케이션은 의료서비스 분야이며, 특히 특정 의료서비스 제공 환경에서 해당 서비스 제공자가 자가 진단한 실제 평가 결과를 본 연구에서 제안하는 방법론을 통해 어떻게 객관성이 확보될 수 있는지 구체적으로 설명하였다.
영상 품질의 주관적 측정을 위한 다양한 표준 방법들이 제시되었으나, 이들 방법들은 원본 기준 영상이 존재하는 환경에서 10초 내외의 짧은 시간의 시청을 기반으로 한다. 그러나, IPTV 시청 환경에서는 장시간의 시청(예를들어 30분이상)이 이루어지므로, 표준 방법들에서의 10초 시간 주기의 평가는 현실적으로 적절하지 못하다. 본 논문에서는 IPTV 제공 환경에서 주관적 화질 평가를 위하여, 평가 주기 변화가 MOS에 미치는 영향을 분석하고 IPTV의 주관적 화질 평가에 적합한 평가 주기를 선정하기 위한 방안을 제시한다.
기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.
본 논문에서는 대표적인 스트림형 트래픽인 DV와 MPEG2를 초고속 네트워크 상에서 전송하고 이들 스트림에 대한 최종 사용자의 주관적 평가를 수행하였다. 두 가지 스트림형 데이터에 대해 화질 측정은 ITU-R BT.500-1을 기반으로 하여 측정하였고, 음질 측정은 ITU-R BS.1116-1을 기반으로 측정하였다. 또한 최종 사용자의 주관적 평가를 얻기 위한 실험 방법으로는 DSCQS 5단계 평가 방법을 채택하였다. 유사한 조건하에서 MPEG2 스트림의 경우, 네트워크 트래픽 파라미터가 급증하는 $54\%$의 부하율에서 화질과 음질의 평가 등급이 급격히 하강한다. DV의 경우 화질은 MPEG2와 마찬가지로 $54\%$의 부하율에서 평가 등급이 하락하지만 그 변화의 정도가 MPEG2에 비해 완만하며 점진적인 것을 확인할 수 있다. 반면 DV 음질의 경우는 부하율 $70\%$까지 사용자의 주관적 평가 등급이 우수하여 사용자의 주관적 평가를 고려한 트래픽 제어 및 QoS 제어가 요구된다. 결론적으로 MPEG2의 경우는 네트워크 상의 실측값과 최종 사용자의 주관적 평가가 거의 동일하므로, 네트워크 실측값만으로 트래픽 제어가 가능하고, DV의 경우는 네트워크 상의 실측값과 최종 사용자의 주관적 평가 등급을 동시에 고려한 트래픽 제어가 가능하다.
본 연구는 스포츠 아우터웨어용 나일론 직물의 소리에 대한 주관적 감각과 이에 관련된 객관적 측정치를 규명하기 위하여, 서로 다른 8종의 나일론 직물의 소리의 스펙트럼 파형을 고찰하였으며, 소리 파라미터로 총음압(level pressure of total sound, LPT),세 가지 AR (autoregressive)계수, Zwicker의 심리음향학적 모델에 따른 크기(Z)와 날카로움(Z)를 계산하였고, Kawabata Evaluation System(KES)으로 직물의 물리적 성질을 측정하였다. 주관적 감각 평가를 위하여 피험자에게 녹음된 각 직물소리를 들려주어 7개 소리 감각 (부드러움, 시끄러움, 날카로움, 맑음, 거 침, 높음, 유쾌함)을 의미분별척도로 답하게 한 후, 단계적 선형 회귀식을 이용하여 직물 소리의 주관적 감각에 대한 예측 모델을 제시하였다. 울트라스웨이드를 제외한 태피터 나일론 직물들은 스펙트럼 파형 에서 다른 조성 섬유의 직물들보다 음압 값이 높고, 총음압이 60dB 안팎의 값을 보여, 착용자에게 불쾌감을 줄 것으로 예상되었으며, 주관적 감각 평가에서도 소리의 부드러움과 맑음, 유쾌함에서 음의 점수를, 시끄러움과 날카로움, 거침, 높음에서 양의 점수를 얻었다. 주관적 감각의 예측모델에서 총음압은 시끄러움과 거침에 정적 영향을, 유쾌함에 부적 영향을 미쳐서 나일론 직물 소리의 총음압이 50dB 이하일 때 주관적으로 유쾌하게 느껴지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 음악검색 시스템을 개발한다. 기존의 음악검색 시스템은 찾고자 하는 음악에 대한 정보를 필요로 하기 때문에 사용자가 시스템이 요구하는 정보를 가지고 있지 않는 경우 검색이 힘들다. 하지만 대화형 유전자 알고리즘을 통한 질의어 생성방식을 이용하면 사용자의 주관적 감정에 의한 음악검색을 할 수 있다. 먼저 사용자가 초기 유전자형에 의해 선택된 음악을 듣고 주관적인 평가를 내리면 이 평가값으로 유전자 알고리즘을 이용하여 질의어를 생성, 가장 가까운 음악을 검색하여 들려준다. 사용자는 이러한 과정을 반복하여 자신의 주관적 평가에 따라 진화되는 유전자형에 의해 원하는 음악을 점진적으로 검색한다. 이를 통해 사용자는 전문적인 음악적 지식이나 찾고자 하는 음악에 대한 특별한 정보없이 개인의 주관에 의한 검색을 할 수 있을 것이다.
본 논문은 기가비트 네트워크 테스트베드인 JGN상에서 대표적인 스트림형 트래픽인 DV와 MPEG2에 대한 전송 품질의 주관적 평가를 통하여 전송지연과 패킷 손실에 따른 영향이 최종 사용자에게 어떤 영향을 미치는 지를 조사한 것이다. 스트림형 데이터에 대해 음질 측정은 ITU-R BS.1116-1을 기반으로 하고 화질 측정은 ITU-R BT.500-1 을 기반으로 하여 측정하였다, 또한 최종 사용자의 주관적 평가를 얻기 위한 방법으로는 DSCQS 5 단계 평가 방법을 채택하였다. 그 결과 MPEG2 스트림의 경우 네트워크 트래픽 파라미터가 급증하는 54%의 부하율에서 화질과 음질의 평가 등급이 급격히 하강한다는 것을 알 수 있었고 DV의 경우 화질은 MPEG2 와 마찬가지로 54%의 부하율에서 평가 등급이 감소하기 시작하였으나 그 변화정도가 MPEG2 에 비하여 완만한 변화를 보였다. DV 음질의 경우 트래픽 파라미터(RTT, 패킷 손실)와는 큰 연관성을 보이지 않았고 대부분의 측정자들이 보통 수준의 평가등급을 보였다.
디지털 방송을 채용한 무궁화 위성방송 시스템은 스튜디오, STI, 지구국, 위성, 수신기, RSMS로 구성된다. 새로운 방송방식의 품질을 주관적 평가방법과 객관적 평가방법을 사용하여 측정하였다. 주관적 평가는 ITU-R BT, 500-5[1]에 근거하여 최종 수신된 화상에 대해 실시되었다. ITU-R Rec. 567-3[2]에 근거한 객관적 평가가 각 구간별로 실시되었다. 이 측정결과를 토대로 STL이 교체되었으며, 각 시스템 파라미터가 조정되었다. 또한 국내 7개사에서 제작된 수신기 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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