기술의 발전에 따라 촬영기기 및 영상장비들의 성능이 비약적으로 향상되고, 본격적인 UHD(Ultra High Definition) 시대가 맞이하여 자연스럽게 소비자들은 더 나은 화질을 요구하고 많은 콘텐츠업체들은 초고화질기술을 적용시킨 작품을 제작하고 있다. 또한, 고품질 콘텐츠에 대한 요구 뿐 만 아니라 데이터 관리(Data Management) 및 색보정(Calibration) 등 이와 관련된 기술의 중요도 증가되고 있다. 따라서 본 논문은 DIT(Digital Imaging Technician) 작업을 차량 내에서 할 수 있도록 특수제작 된 차량을 제작함으로써 현장에서 실시간으로 컬러 그레이딩(Color Grading), 데이터 관리(Data Management) 업무를 수행하여 업무 효율성을 높이고 제작편의성을 증대하고자 한다. 컬러 그레이딩과 데이터 관리라는 요소들이 현재 방송분야보다는 영화와 관련한 분야에서 많이 사용되지만 UHD 시대가 열리는 미래의 방송환경에서는 방송에서도 중요한 요소가 되고 있다.
TV의 발명은 실로 놀라운 것이었다. 실제 오늘날의 TV모델을 발명한 발명가는 영국의 존 로지 베어드라고 한다.1926년 그가 발표한‘Falkirk’라는 이름의 장치는‘움직이는 영상’을 전달하는 기능을 갖춘 최초의 TV 모델이 됐다. 이를 기본으로, 1929년 영국 BBC 방송이 세계 최초로 텔레비전 방송을 시작했고 하니, TV 방송의 역사는 대략 75년 정도 된 연세 지긋하고 연륜이 넘치는 기술이 됐다고 할 수 있다. 이후 흑백에서 컬러로, 두꺼운 브라운관에서 액정화면으로, 섬세한 영상의 HDTV 기술과 위성방송 등으로 숨 가쁘게 바뀌어왔다. 이런 과정을 통해 사람들과 뗄래야 뗄 수 없는 기본 영상정보 전달장치가 됐으며, 수많은 정보들이 이 TV를 통해 전달되고 있다.
새로운 기술의 도입과 서비스에 따른 사회적 파급 효과가 매우 큰 방송 서비스의 특성상 방송기술의 개발과 표준화는 전통적으로 매우 보수적으로 진행되어 왔다. 흑백의 아날로그 방송기술이 본격적으로 상용화되고, 컬러 방송이 도입된 이후 위성과 케이블의 등장으로 많은 채널의 방송신호를 전송할 수 있는 전송기술이 도입되기는 하였으나, 사용자들의 TV 매체 수용 형태를 바꿀만한 기술적인 변화는 지난 수십 년 간 거의 이루어지지 않았다고 할 만큼 방송기술의 개발과 보급은 매우 느린 속도로 진행되어 왔다. 그런데 최근, 멀티미디어를 안정적으로 전송할 수 있는 광대역 유무선 통신 기술의 보급으로 멀티미어를 기반으로 하는 새로운 통신 서비스 창출 시도가 지속적으로 이루어지고, 디지털 방송 서비스가 본격적으로 보급되기 시작함에 따라, 다양한 방향의 방송 기술 개발이 매우 활발하게 이루어지고 있다. 이 글에서는 이러한 방송 기술의 개발 및 표준화 동향 및 향후 전망을 언제 어디서나 즐길 수 있는 유비쿼터스 방송 기술, 방송 서비스와 통신 서비스 간의 영역 구분을 없애는 방송$\cdot$통신 융합 기술, 그리고 새롭고 다양한 형태의 서비스 모델을 수용하기 위한 새로운 개념의 디지털 저작권 기술이라는 크게 세 가지 방향으로 나누어 살펴 보고자 한다.
자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.
최근 평균이동(mean shift) 알고리즘과 같은 커널 기반의 추적 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 방식의 알고리즘은 커널이 제공하는 컬러 히스토그램 정보와 약간의 공간적 정보를 이용하는 방식으로 적은 연산량으로 추적을 수행할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 공간성을 확보하기 위한 등방성 커널과 유사성을 비교하기 위한 바타차야 계수를 사용하기 때문에 발생하는 불안정성이 존재한다. 본 논문은 커널과 바타차야 계수의 사용이 왜 알고리즘의 불안정성을 야기 시킬 수 있는지에 대해 분석한다. 또한 이 분석을 바탕으로 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 표적을 구성하는 컬러별 중심을 이용하는 방법으로 표적의 컬러, 컬러별 화소의 빈도, 공간적 정보 등이 반영된다. 제안한 방법은 평균 이동 방법보다 결과의 오류 비율이 적으며, 다음 프레임에서의 표적 위치가 반복 없이 한차례의 연산으로 얻어진다. 또한, 낮은 프레임 율 및 일부 폐색이 발생하여 평균 이동 방법으로는 실패하는 상황에서도 성공적으로 동작한다.
방송 환경은 방송을 소비하는 시청자의 요구를 충족하기 위해 과거 흑백 TV를 거쳐 컬러 TV, HD, 3D, UHDTV에 이르기까지 다양한 형태로 기술의 발전이 이루어졌다. 시청자의 요구는 고화질의 방송 서비스에서 멈추지 않고, 고정형 방송뿐만이 아닌 이동형 방송에서도 동일한 품질의 방송을 요구하기에 이르렀다. 본 논문에서는 이러한 시청자들의 요구를 충족할 수 있도록 현재 개발된 방송 표준 중 UHDTV를 서비스할 수 있는 전송 규격을 포함하는 유럽의 차세대 방송을 기반으로 고정 및 이동 환경에서 UHD 서비스를 제공받을 수 있는 융합형 방송 시스템을 위한 다중화기의 구조를 제안한다.
다시점 비디오는 카메라 수만큼의 컬러영상들과 깊이 영상들이 존재하므로 막대한 양의 데이터를 갖게 되어서, 그 양을 줄이는 새로운 압축 기술 개발이 필수적이다. 최근 계층적 깊이 영상(Layered Depth Image : LDI)의 개념을 이용하여 깊이 정보를 포함하는 다시점 비디오를 효과적으로 압축 부호화하는 기술이 주목 받고 있다. 이 방법은 여러 시점의 깊이 정보와 워핑(warping) 함수를 사용하여 다시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조를 만드는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 깊이 영상에서 실제 거리를 이용하고 오버랩(overlap) 문제를 해결하고 그리고 컬러 변환을 기반으로 복원을 위해서 추가되는 데이터의 양을 감소시켜 압축 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다.
멀티미디어 정보표현 기술인 MPEG-7 표준이 빠른 속도의 진전을 보임에 따라 이를 활용한 검색 기술 개발도 활발히 진행 중에 있다 방대한 량의 동영상 내용 검색 기술 연구에 있어서 우선적으로 고려되어야 할 부분이 내용이 연속되는 프레임들의 분류이다. 이를 위해서는 물리적인 장면전환이 이루어지는 부분에 대한 실시간 자동 cut detection 기술 및 이 컷 프레임 영상에 대한 내용 기술을 자동적으로 수행할 필요성이 있다. 각 컷 프레임의 자동 내용 기술의 전처리로써 본 논문에서는 장면전환이 생기는 프레임의 영상의 어떠한 정보도 사전 정보로 취하지 않고 사용자의 개입이 없는 상황에서 영상의 컬러 특성 및 에지 정보만을 가지고 shape 영역 segmentation을 자동으로 실행하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능은 segmentation된 영상과 원 영상과의 영역비교를 통한 유사도에 의해 평가하며, 시뮬레이션 결과에서 제안한 알고리즘은 평균 90%이상의 영역 분할이 정확하게 됨을 알 수 있었고, 컬러의 구분이 명확하지 않은 자연영상에서도 robust한 segmentation 결과를 나타냄을 본 연구를 통하여 알 수 있었다.
점유센서의 주요 기능은 공간에 사람이 존재하는지를 결정하는 것이다. 사람이 있으면 점등하고, 반대이면 소등하게 된다. 모션 검출, 객체 추적 등의 방법이 있지만, 본 레터에서는 이 기능의 구현에 컬러를 활용한다. 사람의 컬러정보를 이용하여 입실하는 사람들의 정보를 저장하고, 퇴실하면 저장된 컬러정보와 비교하여 퇴실하는 사람을 인식하는 기법이다. 4가지 유사성 메트릭을 이용하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 단일 채널 디지털 오디오 신호에서 스펙트로그램과 영상 처리 기법을 이용하여 크래클 잡음을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 오디오 신호의 주파수 특성을 효율적으로 분석하기 위해 스펙트로그램을 특정 컬러맵을 이용하여 컬러 영상으로 변환한 후 영상 처리 기법을 적용하여 크래클 잡음이 존재하는 구간을 검출하여 디지털 오디오 복원에 이용한다. 특히 고전영화에 나타나는 크래클 잡음은 에너지와 신호 길이가 음성이나 음악 신호와 유사하여 기존의 스펙트럴 음성 검출 기법으로는 검출에 어려움이 있다. 이에 비해 스펙트로그램 영상에서는 크래클 잡음이 다른 신호들과 구분되는 특성을 나타내므로 영상 처리 기법을 적용하여 경계 검출과 Hough 변환에 의한 선 검출을 이용하여 크래클 잡음을 검출한다. 제안된 알고리즘은 고전 영화 디지털 오디오 복원에 적용하였으며 크래클 잡음 검출에 우수한 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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