• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.191-193
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 기반의 스마트 셋톱박스인 OTT(Over The Top)가 3D 게임용 유니티 엔진을 위한 인터페이스를 제공하는 유니티 런처의 설계를 기반으로 LS(HTTP Live Streaming) 스트리밍 서버 및 스트리밍 동영상용 3D 텍스쳐를 설계한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.241-243
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• 2010

Previous approaches to the 2D to 3D conversion problem require heavy computation or considerable amount of user input. In this paper, we propose a rather simple method in estimating the depth map from a single image using a monocular depth cue: haze. Using the haze imaging model, we obtain the distance information and estimate a reliable depth map from a single scenery image. Using the depth map, we also suggest an algorithm that converts the single image to 3D stereoscopic images. We determine a disparity value for each pixel from the original 'left' image and generate a corresponding 'right' image. Results show that the algorithm gives well refined depth maps despite the simplicity of the approach.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.75-78
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• 2013

최근 3D의 발전으로 다음 세대의 3D 기술로 디지털 홀로그램을 지목하고 있다. 본 논문에서는 프레넬릿 변환을 이용하여 디지털 홀로그램 압축을 위한 효과적인 양자화 방법에 대하여 제안하였다. 효과적인 양자화 방법을 위해 각각의 부대역의 특성에 고려하여 우선순위를 정하고 양자화를 적용하였다. 또한 PSNR을 높이고자 예외 인덱스를 적용하였다. 그 결과 2dB 정도 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 실험결과에서는 최소 약 6:1부터 최대 약 181:1까지 압축을 수행하였고, PSNR을 이용하여 압축된 영상에 대하여 수치적인 결과를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.135-136
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• 2015

컴퓨터 생성 홀로그램(CGH: computer generated hologram) 기법은 기존의 광학계 장치와 변수들을 수학적으로 모델링하여 일반 범용 컴퓨터(PC: personal computer)로도 디지털 홀로그램을 생성할 수 있는 기술이다. 이 기술은 디지털 홀로그램의 해상도와 3D 물체의 광원 수에 따라 알고리즘의 연산량이 좌우되기 때문에, 실용적인 사용을 위해서 알고리즘의 연산량을 낮추거나 하드웨어의 연산 속도를 높이는 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 초다광원 3D 물체의 디지털 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 한 개의 서버 PC와 다수의 클라이언트 PC들로 구성되어 있으며, 이들은 일반적으로 사용되는 범용 GPU (graphic processing unit)가 장착되어 있다. 서버에서 3D 물체의 광원을 스캔하여 데이터화 하고, 클라이언트 PC들의 연산 능력에 따라 광원 데이터를 분할하여 클라이언트들에게 각각 전송한다. 각각의 클라이언트들은 전송받은 데이터를 이용해 다중 GPU 기반의 CGH 연산을 수행하여 간섭 패턴들을 생성하고, 생성된 패턴들은 다시 서버 PC로 재전송된다. 서버 PC로 재전송 된 패턴들이 하나로 누적되면 디지털 홀로그램이 생성된다. 본 실험에서, 기존의 방법으로는 139,655개의 광원에 대해 $1,024{\times}1,024$ 해상도의 홀로그램을 생성하는데 약 2,250 ms가 걸린 반면, 제안하는 방법은 약 478 ms의 속도로 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.2
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• pp.252-260
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• 2016

The performance of human detection system is affected by camera location and view angle. In 2D image acquired from such camera settings, humans are displayed in different sizes. Detecting all the humans with diverse sizes poses a difficulty in realizing a real-time system. However, if the size of a human in an image can be predicted, the processing time of human detection would be greatly reduced. In this paper, we propose a method that estimates human size by constructing an indoor scene in 3D space. Since the human has constant size everywhere in 3D space, it is possible to estimate accurate human size in 2D image by projecting 3D human into the image space. Experimental results validate that a human size can be predicted from the proposed method and that machine-learning based detection methods can yield the reduction of the processing time.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.2
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• pp.103-108
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• 2022

In this paper, we propose a new image analysis method based on regression manifold 3-D PCA. The proposed method is a new image analysis method consisting of a regression analysis algorithm with a structure designed based on an autoencoder capable of nonlinear expansion of manifold 3-D PCA and PCA for efficient dimension reduction when entering large-capacity image data. With the configuration of an autoencoder, a regression manifold 3-DPCA, which derives the best hyperplane through three-dimensional rotation of image pixel values, and a Bayesian rule structure similar to a deep learning structure, are applied. Experiments are performed to verify performance. The image is improved by utilizing the fine dust image, and accuracy performance evaluation is performed through the classification model. As a result, it can be confirmed that it is effective for deep learning performance.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.91-94
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• 2001

MPEG-4 시스템은 장면 자체를 하나의 구성 요소로 여기는 기존의 시스템과는 달리, 그 장면을 구성하는 부호화 또는 복호화된 A/V 객체(Audio/visual Objects)들을 하나의 단위로 인식하여, 다양한 멀티미디어 컨텐츠의 장면을 구성(Scene Composition)하고 표현 하는 것에 그 특징이 있다. 이러한 MPEG-4 시스템의 객체 기반 특징은 다양한 사용자와의 대화성(Interactivity)을 가능하게 하며 , 또한 편리한 컨텐츠 편집 및 재사용 등이 가능하기에 차세대 디지털 방송 컨텐츠 제작에 중요하게 활용될 전망이다. 객체 기반 A/V 편집 도구는 MPEG-4를 기반으로 차세대 디지털 방송 컨텐츠 제작을 용이하게 하기 위한 제작/편집 도구로써 , 장면을 표현하기 위하여 BIFS(Binary Format for Scene description)와 XMT(eXtensible MPEG-4 Textual format) 포맷을 모두 사용하고 있다. BIFS 포맷은 저작된 결과물을 바이너리 형태로 표현하기 때문에, 저작된 결과물을 전송하는 데에는 용이하나, 중간에 저작된 결과물을 확인하기 어렵고, 또한 기존의 다른 어플리케이션과의 상호 작용(Interoperability)과 교환(Exchange)에도 어려움이 따른다. 이에 반해, XMT는 차세대 마크업 언어로 각광 받고 있는 XML 에 그 기반을 두고 있기에 저작된 결과물을 제작자가 쉽게 저작물을 이해할 수 있으며, SMIL 과 X3D 같은 다른 어플리케이션과의 상호작용과 교환 또한 용이하게 한다 XMT는 기술 방법에 따라 XMT-A 와 XMT-0 두 가지 형태가 있으며, XMT-A 포맷은 VRML에서 발전한 X3D(extensible 3D)를 바탕으로 MPEG-4 시스템의 특징들을 수용하여 구성되고 BIFS와 일대일로 대응된다. 반면에 XMT-0는 멀티미디어 문서를 웹문서로 표현하는 SMIL 2.0 을 그 기반으로 하였기에 MPEG-4 시스템의 특징보다는 컨텐츠를 저작하는 제작자의 초점에 맞추어 개발된 형태이다. XMT를 이용하여 컨텐츠를 저작하기 위해서는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 저작 정보들을 손쉽게 저장하고 조작할 수 있으며, 또한 XMT 파일 형태로 출력하기 위한 API 가 필요하다. 이에, 본 논문에서는 XMT 형태의 중간 자료형으로의 저장 및 조작을 위하여 XML 에서 표준 인터페이스로 사용하고 있는 DOM(Document Object Model)을 기반으로 하여 XMT 문법에 적합하게 API를 정의하였으며, 또한, XMT 파일을 생성하기 위한 API를 구현하였다. 본 논문에서 제공된 API는 객체기반 제작/편집 도구에 응용되어 다양한 멀티미디어 컨텐츠 제작에 사용되었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.5
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• pp.775-781
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• 2015

EBS started 2HD MMS experimental broadcasting for the first time in Korea on Feb. 11, 2015. It uses the picture compression technique based on MPEG-2 CODEC, and applies the result of the experiment about variable bit rates and changes according to the scanning types, 1080i and 720p. But when changing channels, the delay in displaying picture occurs because of the operation of the variable GOP on MMS broadcasting, which optimizes image quality by application variable bit rates. In this study, verified the relationship between the decoding time of I frames and the GOP set in the encoding step by experimenting and analyzing ON-AIR TS. By using the verification data and adjusts the Encoder GOP parameters, improved the different video display time delays according to the scanning mode 1080i and 720p.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.01a
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• pp.158-163
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• 2009

In recent years, there has been increased interest in characterizing and extracting 3D information from 2D images for human tracking and identification. In this paper, we propose a single view-based framework for robust estimation of height and position. In the proposed method, 2D features of target object is back-projected into the 3D scene space where its coordinate system is given by a rectangular marker. Then the position and the height are estimated in the 3D space. In addition, geometric error caused by inaccurate projective mapping is corrected by using geometric constraints provided by the marker. The accuracy and the robustness of our technique are verified on the experimental results of several real video sequences from outdoor environments.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.8-10
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• 2011

3D 콘텐츠를 획득하는 여러 가지 방법 중 2D-plus-Depth 구조는 다시점 영상을 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 구조를 통해서 고품질의 3D영상을 얻기 위해서는 무엇보다 고품질의 깊이 영상을 구현하는 것이 중요하다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 영상의 특성을 보존하는 상환 변환을 하여야지만 고품질의 3D 콘텐츠를 제작할 수 있다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 하지만 이 방식은 4배 이상의 고 해상도 깊이 영상을 획득하는 데에는 적합하지 않다. 따라서 고해상도의 깊이 영상을 얻기 위해서 보간법을 수행하여 가이드 영상을 만든 후 Bilateral Filtering(BF)을 처리함으로써 영상의 품질을 향상시킨다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 결합한 보간법을 통해서 깊이 영상의 특성을 살린 가이드 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 보간법보다 경계 영역 및 평활한 영역에서 깊이 영상의 특성을 잘 보존하는 것을 보여준다.