양방향 중계 네트워크는 중계기에 중첩 부호화 또는 네트워크 부호화를 적용함으로써 기존의 단방향 중계 네트워크에 비해 향상된 주파수 효율을 제공한다. 한편, OFDMA 네트워크는 사용자에게 부반송파, 파워 등의 자원을 적응적으로 할당하여 네트워크의 성능향상을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 복호후재전송을 사용하는 양방향 OFDMA 중계 네트워크에서 다중사용자를 위한 적응적 부반송파 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 사용자 쌍의 최소 전송속도를 보장하며 모든 사용자 쌍에 대한 달성 합 전송속도를 최대화하기 위해 부반송파를 사용자 쌍과 중계기에 적응적으로 할당한다. 모의실험을 통해 제안된 알고리즘이 정적 알고리즘, 그리디 알고리즘 보다 우수한 성능을 보임을 확인한다.
본 논문은 N 통신노드들이 다중 안테나 비재생 릴레이국의 협력으로 서로 데이터를 교환하는 다중방향 릴레이 시스템을 제안한다. 기존의 단방향 릴레이를 적용한 다중방향 통신의 경우 2N 전송 단계가 필요하나 제안하는 다중방향 릴레이 시스템은 단일 다중접속 단계와 N-1 방송 단계로 구성된 총 N 전송 단계만 필요로 한다. 특히 효율적인 방송 단계 전송을 위해 통신노드들을 쌍을 짓고 쌍이 아닌 통신노드들에게 간섭을 주지 않는 새로운 릴레이 빔형성 행렬과 통신노드 자가간섭 소거기를 제안한다. 평균 합 전송률로 성능을 평가한 결과, 제안 기법이 기존 기법의 성능을 향상시키며 그 이득은 릴레이 노드 안테나 수와 통신노드 수가 비슷할 때 더 커짐을 볼 수 있다. 이러한 제안 기법은 여러 선박간의 정보를 공유할 필요가 있는 해양 통신 환경에서 통신 거리를 확장하는 데 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 서비스 되고 있는 IPTV는 디지털 방송, 단방향 VOD서비스, 지상파 방송, 케이블 방송을 제공하는 TV용 IPTV에서 인터랙티브 디지털 방송과 같은 유무선 통신망을 이용하는 웹 기반 IPTV로 확장되여 서비스 되고 있다. 하지만 현재 서비스 되고 있는 IPTV에서는 사용의 불편함으로 인해 시청자와의 인터랙션이 많이 일어나 않고 있으며 사용자가 접근할 수 있는 콘텐츠 종류가 많지 않다는 문제점을 지니고 있다. 또한 추가 콘텐츠들이 시청하는 화면 많은 부분을 가리는 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 IPTV 화면상에 QR코드를 삽입하고 이를 스마트폰으로 인식하여 다양한 인터랙션 정보에 접근할 수 있는 방법을 제시하고 QR코드를 동영상에 삽입할 수 있는 편집기를 개발하여 사용자가 쉽게 콘텐츠를 생성하고 접근할 수 있도록 하겠다.
본 연구는 네이버 뉴스스탠드의 9개 방송사 홈페이지 뉴스기사에 대한 분석을 통해 온라인 방송의 뉴스기사 유형은 어떻게 구성되고 있는가를 파악하기 위해 실시되었다. 분석을 위해 1개 방송 당 30일 분량으로 9개 방송을 대상으로 총 270일간의 샘플을 선정하였다. 분석방법은 방송사 간 차이검정을 위해 일원분산분석(One-way ANOVA) 기법을 이용하였다. 분석은 언어구성에 의한 뉴스기사 유형, 기사내용에 따른 장르 유형 등을 중심으로 이루어졌다. 분석결과 오프라인 방송에서는 모든 프로그램이 비디오기사 유형으로 제작·송신되고 있는 것에 반해 온라인 방송에서는 약 50% 정도가 사진기사와 텍스트기사로 구성되었다. 온라인 신문에서 비디오기사나 컴퓨터 그래픽을 이용한 동영상 중심의 새로운 기사 유형을 제작·공급하고 있으나 온라인 방송에서는 신문의 주요 기사유형인 사진과 텍스트기사를 적극적으로 활용하고 있었다. 이 같은 결과를 통해 온라인 미디어 환경에서의 미디어 간 경계가 더욱 불분명해지고 있으며, 방송기사 유형의 올드화 현상을 파악할 수 있었다.
최근 수년 동안, 데이타 방송기술은 많은 수의 클라이언트를 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서 매우 효과적인 데이타 전달 시스템으로 주목받고 있다. 특히 흔성 방송은 주기적인 반복 데이타 방송과 온디멘드 방송을 통해, 제한된 대역폭 상에서 많은 이동 클라이언트를 수용하면서 동시에 동적인 데이타 액세스를 지원할 수 있다. 그러나 기존의 흔성 방송 알고리즘에서 데이타 액세스 변화를 파악하기 위해 사용하는 기법에는 문제가 있다. 즉, 많은 요청을 받은 데이타 아이템을 반복 방송에 추가시키면 액세스 요구가 적어져 이 데이타 아이템이 방송되고 있기 때문에 요청이 적어진 것인지 아니면 수요가 줄어서 요청이 적어진 것인지 모른다는 것이다. 기존 연구에서는 이 문제 때문에 냉각값을 곱해 서서히 제거하는 방법을 사용하거나 일부러 방송에서 누락시켜 수요를 창출하는 방법을 사용한다. 그러나 이 두 방법은 모두 데이타의 특성을 고려하지 않는 인공적인 기법이다. 본 논문에서 이러한 문제를 해결하기 위해 데이타 유형을 분류하여 방송하는 데이타 방송 알고리즘 RTAHB-DT(Real-Time Adaptive Hybrid Broadcasting based on Data Type)를 제안하고, 시뮬레이션을 사용해 제안 알고리즘의 성능을 분석한다.
본 연구는 LBS(Location Based Service) 기반에 5.8-5.9Ghz RSU를 이용한 실시간 교통 시스템(RTS)에 관한 연구이다. 제안된 LBI(Location based Broadcast system on ITS)는 방송국 T-DMB 시스템과 ITS 기반 실시간 교통 시스템을 융합하고, 노변기지국(RSU:Road Side Unit)을 중심으로 제공되는 운전자를 위한 지역정보 기반 서비스이다. 본 방송국과 ITS의 융합은 IP기반 양방향 통신은 IP 기반으로 이루어지며, RSU를 이용하여 차량 위치의 파악을 통한 LBS(Location Based Service)를 제공한다. 지역 매크로 관리자(LMM)과 지역 방송국과 상호 정보 교환으로 정보 전달의 실시간성과 서비스의 다양성을 제공할 수 있었다. 기존 실시간 교통시스템에서 전송 범위(transmission area)의 한계와 기존 T-DMB의 단방향 서비스 문제를 상호 보완하였다. 이를 통해 개별 운전자의 실시간 양방향 서비스를 제공할 수 있었다. 또한 운전자들에게 실시간 교통 및 지역정보를 제공함으로써 분산효과와 서비스 확대를 제시하였다. 마지막으로 연구소 주변에 테스트 베드 구축과 구현으로 검증하였다.
In this paper, we discuss two fundamental issues of hybrid scene representation: constructing and rendering. A hybrid scene consists of triangular meshes and point-set models. Consider the maturity of modeling techniques of triangular meshes, we suggest that generate a point-set model from a triangular mesh might be an easier and more economical way. We improve stratified sampling by introducing the concept of priority. Our method has the flexibility that one may easily change the importance criteria by substituting priority functions. While many works were devoted to blend rendering results of point and triangle, our work tries to render point-set models and triangular meshes as individuals. We propose a novel way to eliminate depth occlusion artifacts and to texture a point-set model. Finally, we implement our rendering algorithm with the new features of the shader model 4.0 and turns out to be easily integrated with existing rendering techniques for triangular meshes.
Generative adversarial networks (GANs) have reached a great result at creating the synthesis image, especially in the face generation task. Unlike other deep learning tasks, the input of GANs is usually the random vector sampled by a probability distribution, which leads to unstable training and unpredictable output. One way to solve those problems is to employ the label condition in both the generator and discriminator. CelebA and FFHQ are the two most famous datasets for face image generation. While CelebA contains attribute annotations for more than 200,000 images, FFHQ does not have attribute annotations. Thus, in this work, we introduce a method to learn the attributes from CelebA then predict both soft and hard labels for FFHQ. The evaluated result from our model achieves 0.7611 points of the metric is the area under the receiver operating characteristic curve.
Zhu, Yinge;Yerkovich, Bruno Carvacho;Zhang, Xingjie;Park, Jong-il
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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pp.212-214
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2021
In a society with Covid-19 as part of our daily lives, we had to adapt ourselves to a new reality to maintain our lifestyles as normal as possible. An example of this is teleworking and online classes. However, several issues appeared on the go as we started the new way of living. One of them is the doubt of knowing if real people are in front of the camera or if someone is paying attention during a lecture. Therefore, we encountered this issue by creating a 3D reconstruction tool to identify human faces and expressions actively. We use a web camera, a lightweight 3D face model, and use the 2D facial landmark to fit expression coefficients to drive the 3D model. With this Model, it is possible to represent our faces with an Avatar and fully control its bones with rotation and translation parameters. Therefore, in order to reconstruct facial expressions during online meetings, we proposed the above methods as our solution to solve the main issue.
360-degree video streaming technologies have been widely developed to provide immersive virtual reality (VR) experiences. However, high computational power and bandwidth are required to transmit and render high-quality 360-degree video through a head-mounted display (HMD). One way to overcome this problem is by transmitting high-quality viewport areas. This paper therefore proposes a motion-constrained tile set (MCTS)-based tile extractor for versatile video coding (VVC). The proposed extractor extracts high-quality viewport tiles, which are simulcasted with low-quality whole video to respond to unexpected movements by the user. The experimental results demonstrate a savings of 24.81% in the bjøntegaard delta rate (BD-rate) saving for the luma peak signal-to-noise ratio (PSNR) compared to the rate obtained using a VVC anchor without tiled streaming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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