• 제목/요약/키워드: Adaptive Computing

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대역폭 적응형 분산 스트리밍 기법을 이용한 IPTV 서비스용 오버레이 멀티캐스트 네트워크 (Overlay Multicast Network for IPTV Service using Bandwidth Adaptive Distributed Streaming Scheme)

  • 박은용;유정;한선영;김진철;강상욱
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권12호
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    • pp.1141-1153
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    • 2010
  • 본 논문에서는 IPTV 표준화 기구인 ITU-T IPTV FG(Focus Group)에서 제안한 IPTV 참조 모델을 기반으로 라이브 IPTV 방송이 고객에게 전달되는 과정을 네트워크 관점에서 분석하여 각 네트워크 특성에 맞는 멀티캐스트 기법을 적용한 혼합형 오버레이 멀티캐스트 네트워크인 ONLIS(Overlay Multicast Network for Live IPTV Service)를 제안한다. IPTV 방송사 네트워크와 네트워크 서비스 제공자의 백본 네트워크에는 안정적인 스트립 분산과 효율적인 트래픽 관리를 위해 전용 서버 기반의 오버레이 멀티캐스트 네트워크를 적용하고, 종단 사용자가 네트워크에 접속하는 구간인 액세스 네트워크 구간은 P2P 방식 오버레이 네트워크를 구성하여 서버 부하 절감효과를 얻을 수 있다. P2P 기술을 이용하여 라이브 스트림을 전송할 때 해결해야 할 가장 중요한 과제는 전송 지연 단축과 전송 스트림 품질 향상이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 P2P 관련 기술을 제시한다. 제안 기술은 서버 기반과 P2P 기반의 혼합형 오버레이 멀티캐스트 네트워크의 장점을 활용한 분산 스트리밍 P2P 트리(DSPT: Distributed Streaming P2P Tree)를 이용한 전송 기법이다. 제안하는 P2P 전송 방식은 전적으로 피어에 스트림 전송을 의존하지 않고 액세스 네트워크의 전용 오버레이 멀티캐스트 전송 장비인 릴레이(Relay)와 협조하는 방식으로, 피어에 장애가 발생하면 즉시 릴레이로부터 스트림 수신을 재개하여 끊김 없는 스트림 서비스를 받을 수 있다. 또한, 하나의 스트림을 여러 서버와 경로를 통해 전송할 수 있는 분산 스트리밍 기법을 적용하여 공급 피어의 전송 대역폭 허용하는 범위 내에서 스트림을 전송하고, 나머지는 로컬 액세스 네트워크의 오버레이 전송 장비로부터 수신하여 P2P 네트워크의 전송 효율성을 향상하였다.

형태학과 문자의 모양을 이용한 뉴스 비디오에서의 자동 문자 추출 (Automatic Text Extraction from News Video using Morphology and Text Shape)

  • 장인영;고병철;김길천;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제8권4호
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    • pp.479-488
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    • 2002
  • 최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다.