• Broadcasting and Media Magazine
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• v.24 no.2
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• pp.100-109
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• 2019

홀로그램과 관련된 다양한 기술의 발달에 따라서 최근 업계에서는 홀로그램과 관련된 새로운 제품과 기술이 개발되고 있다. 대표적인 것으로 홀로그래픽 광 기록 원천기술과 기록재료 개발을 기반으로 홀로그래픽 프린팅, 고품격 패키징, 정품인증 위 변조 방지 분야와 3D 디스플레이, 광 부품 소자, 건축 에너지 소재 분야 등이 포함된다. 업계에서는 차세대 홀로그래픽 산업 창출을 위한 기술 개발과 사업화를 위한 다양한 노력을 기울이고 있는데, 본 고에서는 국내의 주요 기업에 대한 홀로그램과 관련된 기술 및 제품 현황에 대해 소개하고자 한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.26 no.1
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• pp.12-18
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• 2021

최근 3D 그래픽스 기술과 관련된 기기들의 비약적 발전을 통해 가상, 증강, 확장 현실이라는 기존의 현실 세계에 새로운 정보를 더하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 우선 앱 기반의 가상, 증강, 확장 현실을 구현하는 과정에서 기기별 또는 브라 우저별, OS별로 개발 환경이 다름으로 인한 개발비용이 상승하는 등의 애로사항들이 있었고, 이로 인해 Web 환경에서의 가상, 증강, 확장 현실을 구현하기 위한 표준형 통합 플랫폼의 필요성이 대두하였다. OpenXR, WebXR이 가상 증강현실에서의 새로운 표준을 제시하고 기술을 공개하여, 하드웨어와 소프트웨어 산업 모두에서 좋은 호응을 얻기 시작하였다. 따라서 본 고에서는 가상 증강현실에서의 OpenXR과 WebXR 표준에 대한 정의 및 기술에 대하여 살펴보고, 가상 증강 환경에서의 기술 동향과 발전방향에 대하여 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.288-291
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• 2020

기존의 스티칭 사용되어 온 특징점 추출 방법들은 영상의 고주파 영역과 저주파 영역에 따라 빈도수가 다르다는 특징이 있고, 이러한 특징점 빈도수의 불균일성 없이, 일정한 간격으로 분포하는 특징점 매칭하는 계층적 탐색 기반 매칭 방법을 제안한다. 이는 스티칭 영상의 화질 개선뿐만 아니라 3D VR 영상의 화질개선에서도 효과를 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.286-287
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• 2020

Depth map is the most common way of expressing 3D space in immersive media. In this paper, we propose a post-processing method to improve the quality of depth map. In proposed method, a depth map is divided into segments, and the plane of each segment estimated using RANSAC. In order to increase the accuracy of the RANSAC process, we apply matching reliability of each pixel in depth map as a weighting factor.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.17 no.4
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• pp.551-564
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• 2012

The purpose of this study is to gain knowledge about the influence of running time of 3D stereoscopic video on audience perceptions. This study compares the influence of running time between 20 minutes and 40 minutes of 3D stereoscopic music shows on audience perceptions such as perceived characteristics, impression, presence, entertainment, fatigue and unnatural looking images. After experiment with 40 samples, the present research found that when people watched shorter 3D stereoscopic music video, they perceived more 3D functionality, such as depth, image conveyance and message conveyance. The results also suggest that people who watched shorter 3D stereoscopic video felt more impression such as definiteness and freshness from the 3D images. Moreover, the result confirm that when watching shorter 3D images, people felt more a sense of presence. Findings of this study have important practical implications how running time is important to 3DTV viewers. Since the nature of this study is exploratory, more research about segmented running time and genre, etc. of 3D stereoscopic videos will be needed.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.10 no.3
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• pp.163-171
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• 2021

Recently, Machine Learning-based visualization approaches have been proposed to combat the problem of malware detection. Unfortunately, these techniques are exposed to Adversarial examples. Adversarial examples are noises which can deceive the deep learning based malware detection network such that the malware becomes unrecognizable. To address the shortcomings of these approaches, we present Block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and deep image prior based denoising technique to defend against adversarial examples on visualization-based malware detection systems. The BM3D based denoising method eliminates most of the adversarial noise. After that the deep image prior based denoising removes the remaining subtle noise. Experimental results on the MS BIG malware dataset and benign samples show that the proposed denoising based defense recovers the performance of the adversarial attacked CNN model for malware detection to some extent.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.3
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN is one of the deep learning techniques for learning time series data. Such three-dimensional learning can generate many parameters, so that high-performance machine learning is required or can have a large impact on the learning rate. When learning dynamic hand-gestures in spatiotemporal domain, it is necessary for the improvement of the efficiency of dynamic hand-gesture learning with 3D-CNN to find the optimal conditions of input video data by analyzing the learning accuracy according to the spatiotemporal change of input video data without structural change of the 3D-CNN model. First, the time ratio between dynamic hand-gesture actions is adjusted by setting the learning interval of image frames in the dynamic hand-gesture video data. Second, through 2D cross-correlation analysis between classes, similarity between image frames of input video data is measured and normalized to obtain an average value between frames and analyze learning accuracy. Based on this analysis, this work proposed two methods to effectively select input video data for 3D-CNN deep learning of dynamic hand-gestures. Experimental results showed that the learning interval of image data frames and the similarity of image frames between classes can affect the accuracy of the learning model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.40-43
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• 2012

3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.13 no.3
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• pp.388-400
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• 2008

This paper introduces a cost-effective method fur improving anchor picture quality of a multiview video coding scheme that is mainly based on chroma compensation. Proposed method is applied to both INTER $16{\times}16$ and SKIP modes in only anchor P-pictures. By testing using JVT common test conditions, simulation results show that proposed method can obtain the average BD-PSNR gains fur U and V as 0.136 dB and 0.127 dB, respectively, while maintaining almost same performance for Y (luminance). For the range of low bit-rates, it is observed that average BD-PSNR gains of Y, U, and V are 0.141 dB, 0.494 dB and 0.525 dB, respectively. Necessary computational complexity is very marginal because the number of anchor P-pictures is only 4.18% in comparison with whole coded sequences, however it can be found that the proposed method can significantly improve the coding efficiencies of color components.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.3
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• pp.366-374
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• 2017

Since a display device such as TV or digital signage is getting larger, the types of media is getting changed into wider view one such as UHD, panoramic and jigsaw-like media. Especially, panoramic and jigsaw-like media is realized by stitching video clips, which are captured by different camera or devices. However, a stitching process takes long time, and has difficulties in applying for a real-time process. Thus, this paper suggests to find out 2D Adjacency Matrix, which tells spatial relationships among those video clips in order to decrease a stitching processing time. Using the Discrete Cosine Transform (DCT), we convert the each frame of video source from the spatial domain (2D) into frequency domain. Based on the aforementioned features, 2D Adjacency Matrix of images could be found that we can efficiently make the spatial map of the images by using DCT. This paper proposes a new method of generating 2D adjacency matrix by using DCT for producing a panoramic and jigsaw-like media through various individual video clips.