본 고에서는 최근 표준화가 완료된 MPEG-A(ISO/IEC 23000) Part 9 DMB-AF의 표준화 배경 및 서비스 모델을 소개하고 기술적인 구성요소에 대해 설명한다. DMB-AF는 MPEG-4 Part 12 ISO Base Media File Format에 기반한 DMB 콘텐트 전용 파일 포맷으로, 다양한 종류의 지상파 DMB 및 위성 DMB 콘텐트를 체계적으로 표현하고 효과적으로 저장 및 접근하며 안전하게 보호/유통하기 위한 기술들이 포함되어 있다. 이러한 DMB-AF 표준은 다양한 DMB 콘텐트들을 적절히 연계하여 방통융합 환경에서 다양한 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 공통의 프레임워크를 제공할 뿐 아니라, 저장매체를 매개로 하여 사용자가 원하는 시점에 원하는 프로그램을 원하는 장치에서 시청할 수 있도록 하는 DMB-Anytime 서비스를 가능하게 한다.
LCD를 이용해 화면상에 다양한 이미지를 제공하는 디지털액자는 디지털 카메라 사용의 대중화에 따라 지속적인 매출 증가를 보이고 있다. 디지털액자는 디지털 사진을 볼 수 있는 액정표시장치(LCD)로 된 제품으로써 현재는 디스플레이 시장 및 디지털 액자시장 성장, 디지털 기술 발전과 함께 다양한 포맷의 동영상을 지원하고, 음악을 재생하는가 하면 네트워크 기술까지 탑재한 다기능 디바이스(device)로 탈바꿈되고 있어 사용자를 위한 디지털 액자의 사용목적 및 기능에 따른 디지털 액자 형태의 세분화와 디자인 콘셉트는 더욱 다양화 될 것이다. 본 연구는 기존의 디지털 액자와 차별화 된 스마트픽쳐(Smart Picture)라는 제품 개발 콘셉트(Concept) 연구를 목적으로 한다. 스마트픽쳐(Smart Picture)라 함은 기존 디지털액자에서의 사진 및 동영상 보여주기 기능이외에도 전용화된 아트웍 (Artwork)형태의 전용화된 콘텐츠와 차별화된 형태와 재질을 가진 디지털액자를 뜻한다. 본 연구는 스마트픽쳐(Smart Picture) 개발을 위한 선행연구의 일환으로 제품 개발을 위한 콘셉트 디자인(Concept Design)연구를 목적으로 현재 시판되는 다양한 디지털액자와 관련된 사례분석과 디스플레이(Display)가 활용되는 분야 및 사용 콘텐츠(Contents) 사례 연구 조사, 디스플레이 활용분야, 미디어 작품 사례 조사를 통해 자료를 수집 및 아이디어 방향을 설정하고, 설정된 방향을 바탕으로 스마트픽쳐(Smart Picture)에 반영될 수 있는 아이디어 요소 도출 및 구체화 후에 스마트픽쳐(Smart Picture) 콘셉트 디자인 개념 제안까지를 연구 방향으로 한다.
최근 영상을 중심으로 여러 형태의 정보를 결합하여 저장하거나 전송하는 멀티미디어가 많은 관심을 받고 있다. 현재 카메라와 관련된 동영상 캡처기술은 Motion JPEG이 주류를 이루고 있으며, 텔레비전, DMB 등의 방송 분야 및 DVD, VCR 분야에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.264 및 WMV9 등의 압축 코덱이 채용되고 사용되고 있다. 그러나 이러한 다양한 영상 표준방식은 디코딩시 호환성 문제가 발생하게 되고 이에 따라 통합 코덱 연구가 필요하다. 이에 본 논문은 일반적 스텝 양자화외에 데드존 양자화를 사용하고 "$4{\times}4$", "$4{\times}8$", "$8{\times}4$", "$8{\times}8$"의 다양한 블록크기의 변환을 지원하는 VC-1을 기반으로 한 ITIQ C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하여 향후 통합코덱 연구에 응용 가능하도록 연구 및 분석평가 하였다. 설계결과 4:2:0의 YCbCr포맷의 최초 $16{\times}16$블록을 복원하는데 483~510클록이 소요되었고 Xilinx XCVPC100 FF1696-6 환경에서 93,128개의 게이트 수와 71.469MHz의 동작속도를 나타내었다. 이는 640*480 크기의 컬러영상을 디코딩 하는데 프레임 당 최대 0.0074초가 소요됨을 의미하며 초당 30프레임의 영상에서도 0.222초면 디코딩이 가능한 결과이다.
본 논문에서는 악성코드탐지 기법으로 n-grams를 사용한 특징 추출을 통해 이미지 인식 분야에서 널리 쓰이는 Convolutional Neural Network로 학습하는 프레임워크를 제안한다. 윈도우즈 실행 파일의 PE 포맷에서 특징을 추출하여 6-grams 확률을 구하고 grayscale 을 통해 이미지로 변환한다. 이것을 기존에 연구된 탐지방법과 비교하여 우수함을 보인다. 학습에 사용된 데이터는 총 55,000개로 5-folds 교차검증을 하였으며 예측 정확도는 98.87%였다.
SIP(Session Initiation Protocol) 환경에서의 프레즌스 서버는 사용자로부터 다수의 프레즌스 자원의 주소를 담은 SIP SUBSCRIBE 요청 메시지를 처리해야하고 등록한 프레즌스 자원에서 발생하는 다량의 통지 메시지도 처리해야 하므로 사용자 수가 증가 할수록 프레즌스서버의 부하가 크게 증가하여 확장성의 제한을 받게된다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 사용자 수의 증가에 따라 동적으로 프레즌스 서버가 추가되고 각 프레즌스 서버의 부하를 효율적으로 제어 할 수 있는 다중 프레즌스 서버 구조를 제안하였다. 여기서 각 프레즌스 서버들은 본 논문에서 새롭게 제시한 프레즌스 부하 제어 이벤트 패키지를 사용하여 전체 프레즌스 시스템의 현재 부하 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 특정 프레즌스 서버의 부하가 지정된 한도 이상으로 증가하는 경우 부하 분산을 위하여 전체 프레즌스 시스템에서 가장 부하가 적은 프레즌스 서버를 선택하여 프레즌스 서비스 처리를 분산시키거나 새로운 프레즌스 서버를 동적으로 생성한다. 따라서 이와 같은 구조를 사용하여 프레즌스 시스템의 전체 부하를 적절히 제어 할 수 있으며 확장성도 아울러 높일 수 있게 된다. 이를 위하여 본 논문에서는 프레즌스 부하 제어를 위한 새로운 프레즌스 부하 제어 이벤트 패키지 및 프레즌스 정보 데이터 포맷이 제시되었다. 제안된 시스템의 성능은 실험을 통하여 분석하였고 SIP SUBSCRIBE 메시지 처리시간에서 44.3%, SIP 통지 메시지 처리 시간에서 43.1% 향상됨을 보여주고 있다.
이 논문에서는 범용 DSP칩인 ADSP2181를 사용하여 프랙탈 알고리즘 기반의 영상 부호화기를 설계 제작하였다. 제작된 부호화기는 고정소수점을 지원하는 Analog Device사의 ADSP2181 두 개를 사용하여 구현되었고, 영상부호화는 3단계의 파이프라인 구조에 의해 이루어진다. 첫 번째 파이프라인단인 영상 획득부는 NTSC표준 영상 신호로부터 디지털 영상 데이터를 획득하여 프레임 메모리에 저장한다. 두 번째 단에서의 주제어부에서는 영상 데이터를 프랙탈 알고리즘을 이용하여 부호화를 수행한다. 마지막 단인 출력 제어부는 부호화된 영상 계수를 RS422 포트를 통하여 출력하도록 한다. 설계 제작된 프랙탈 영상 부호화기의 성능은 QCIF 영상 포맷에서 정지영상에 대하여 초당 10프레임 이상의 부호화 속도를 얻었다. 프랙탈 알고리즘을 이용하여 프레임간 중복성을 이용한 영상 부호화시에는 초당 평균 30 프레임 이상의 부호화속도를 얻을 수 있었다.
본 논문은 지상파 DMB를 기반으로 특정서비스를 위한 ETI 관리시스템 개발에 관한 것이다. 다양한 미디어 서비스를 위한 미디어 데이터 스트림을 IP(TCP/IP or UDP/IP)로 입력받고 이를 ETI 프레임 포맷으로 작성해서 G.703 출력으로 지상파 DMB 송신시스템에 제공하는 ETI 관리시스템은 DMB 입출력 보드와 DMB 다중화기로 구성되어 있다.
Backward compatibility is one of the key issues for radio equipment supporting IEEE 802.11, the typical wireless local area networks (WLANs) communication protocol. For a successful packet decoding with the backward compatibility, the frame format detection is a core precondition. This paper presents a novel frame format detection method based on a deep learning procedure for WLANs affiliated with IEEE 802.11. Considering that the detection performance of conventional methods is degraded mainly due to the poor performances in the symbol synchronization and/or channel estimation in low signal-to-noise-ratio environments, we propose a novel detection method based on convolutional neural network (CNN) that replaces the entire conventional detection procedures. The proposed deep learning network provides a robust detection directly from the receive data. Through extensive computer simulations performed in the multipath fading channel environments (modeled by Project IEEE 802.11 Task Group ac), the proposed method exhibits superb improvement in the frame format detection compared to the conventional method.
정보의 구조적 표현 가능하고 인터넷을 기반으로 하는 정보교환의 매개체로써 다양한 응용분야에 확산되고 있는 XML(extensible Markup Language)은 차세대 인터넷 전자문서 표준으로 주목받고 있다. 최근들어 기존 문서를 XML로 변환하거나 신규 문서를 XML로 작성하는 사례가 늘면서 대량의 XML문서가 생성되고 있으며 이에 따라 대량의 XML 문서를 효율적으로 검색하기 위한 XML 검색 시스템이 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 내용기반, 구조기반, 속성기반 검색을 지원하는 XML 문서의 질의언어로 제안되어진 XQL과 XML 문서를 분석하는 문서 구조 처리기, 사용자 입력 질의를 실행하기 위한 질의 언어 처리기를 가지는 XML 문서검거 시스템을 제시하고 검색된 문서의 견과를 웹 출판 프레임워크(Web Publishing Framework) 인 Cocoon을 적용하여 다른 포맷의 문서로 전환 가능한 시스템을 설계 및 구현하였다.
본 논문에서는 네트워크 상태, 사용자 단말 성능, 지원 가능한 비디오 포맷등 사용자 정보들을 서버와 공유하여 원활한 비디오스트리밍이 가능한 클라이언트를 기술한다. 이러한 사용자 정보는 MPEG-21 멀티미디어 프레임워크를 이용하여 서버와 통신하며, 기존의 VoD의 단방향 스트리밍이 아닌 양방향의 스트리밍 구조로 설계하였다. 양방향 스트리밍은 사용자 환경뿐만 아니라 이전에 재생된 비디오 시퀀스 및 사용자 이동성에 따른 적응형 재생이 가능하도록 스트리밍과 다른 통신채널을 이용하여 단말의 정보를 서버에게 보낼 수 있다. 실제 응용과 검증을 위해 본 논문에서는 PC를 이용한 단말 시스템과 PDA를 이용하여 동작시험 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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