In the real world, the user's preference for a particular product is determined by many factors besides the quality of the product. The reflection of these external factors was very difficult because of various fundamental problems including lack of data. However, access to external factors has become easier as the infrastructure for public data is opened and the availability of evaluation platforms with diverse and vast amounts of data. In accordance with these changes, this paper proposes a recommendation system structure that can reflect the collectable factors that affect user's preference, and we try to observe the influence of actual influencing factors on preference by applying case. The structure of the proposed system can be divided into a process of selecting and extracting influencing factors, a process of supplementing insufficient data using sentence analysis, and finally a process of combining and merging user's evaluation data and influencing factors. We also propose a validation process that can determine the appropriateness of the setting of the structural variables such as the selection of the influence factors through comparison between the result group of the proposed system and the actual user preference group.
In the case of a haze image, transferring the information of the original image is difficult as the contrast leans toward bright regions. Thus, dehazing algorithms have become an important area of study. Normally, since it is hard to obtain a haze-free image, the output image is qualitatively analyzed to test the performance of an algorithm. However, this paper proposes a quantitative error comparison based on reproducing the haze image using a disparity map. In addition, a Hidden Random Markov Model and EM algorithm are used to remove any block artifacts. The performance of the proposed algorithm is confirmed using a variety of synthetic and natural images.
Kim, Byung-Yeon;Bang, Min-Suk;Jung, Kyung-Hoon;Kang, Dong-Wook;Kim, Sung-Hoon;Choi, Jin Soo;Kim, Jin Woong
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.10-11
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2010
본 논문에서는 ATSC M/H를 이용하면서 기존 HD 및 모바일 서비스와 역 호환성을 유지하는 3DTV 서비스 시나리오를 고려하여 좌영상과 우영상의 부호화 방식 및 해상도가 서로 다른 상황에서 양안식 입체 영상의 화질을 평가한다. 동영상의 시공간적 특성에 따라 다소 차이가 있기는 하지만 객관적인 화질 측면에서 좌우 영상의 차이가 상당히 큼에도 불구하고 합성된 3D영상의 주관적 화질 및 깊이감은 일반적으로 만족스러운 결과를 나타낸다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.145-148
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2010
본 논문에서는 3차원 스테레오 영상에서의 시각적 피로도와 안구의 운동량과의 상관관계를 도출하고 시각적 피로도 측정 시스템을 제안한다. 제안한 측정 방법은 3차원 스테레오 영상 시청자의 피로도가 누적되었을 때, 안구의 단속성 운동(saccade)이 감소할 것이라는 가정에 기반을 둔다. 액티브 셔터글라스 방식의 3D 안경을 착용한 시청자의 동공을 검출하고 추적하기 위해 적외선 광원 및 적외선 카메라를 이용한다. 획득한 영상에 대해 이진 임계화를 적용하고 타원 피팅을 수행하여 동공의 위치를 검출한다. 피팅된 타원의 이심률과 크기 및 위치를 제한하여 검출 오류를 줄인다. 검출된 동공의 위치를 바탕으로 안구의 단속성 운동량을 측정한다. 실험에는 변이 정도가 크지 않아 편안하게 시청 가능한 스테레오 영상과 과도한 변이를 가져 시청하는데 불편한 영상이 분리되어 사용되었다. 이들 영상에 대해 각각 실험자의 단속성 운동량을 측정하였다. 실험 결과에서 안구의 단속성 운동량이 변이가 큰 영상에서 그렇지 않은 영상에 비해 감소하는 경향이 나타났다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.44-45
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2019
최근 CNN 등 인공신경망은 최근 이미지 분류, 객체 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 대부분의 분야에서 보다 더 높은 성능을 얻기 위해 사용한 인공신경망 모델들은 파라미터 수 및 연산량 등이 방대하여, 모바일 및 IoT 디바이스 같은 연산량이나 메모리가 제한된 환경에서 추론하기에는 제한적이다. 따라서 연산량 및 모델 파라미터 수를 압축하기 위한 딥러닝 경량화 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 임베디트 보드에서의 압축된 CNN 모델의 성능을 검증한다. 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605 를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축된 CNN 모델의 분류 성능과 동작속도 비교 분석한다. 본 논문의 실험에서는 CNN 모델로 MobileNetV2, VGG16 을 사용했으며, 주어진 모델에서 가지치기(pruning) 기법, 양자화, 행렬 분해 등의 인공신경망 압축 기술을 적용하였을 때 원래의 모델 대비 추론 시간 및 분류의 정확도 성능을 분석하고 인공신경망 압축 기술의 유용성을 확인하였다.
Testing of terrestrial Digital TV(DTV) broadcasting in Seoul and Kyung-gi region was started in May 1999. Tasks of the committee for DTV technical evaluation were to implement test procedures for DTV transmitting systems, to analyze various technical aspects of DTV and to complete a field test. This paper summarizes the field test results. The field test vehicle was designed and constructed to measure field data. We chose over 200 test points to verify the receiving status of DTV signals and compared them with the analog TV signals at the same site. The results showed stable and satisfactory reception of DTV signals over 70%. The system performance index was over 80%.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.06a
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pp.133-134
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2017
본 논문에서는 차세대 방송 표준 ATSC (Advanced Television Systems Committee) 3.0 기반 LDM (Layered Division Multiplexing) 및 스케일러블 비디오 코덱 (Scalable Video Codec) 을 활용한 지상파 방송시스템 기술을 살펴보고 그 성능을 비교 분석한다. 코어 레이어 (Core Layer)와 인핸스드 레이어 (Enhanced Layer)로 구성된 LDM 기반 PLP (Physical Layer Pipe)에, 스케일러블 비디오 코딩이 적용된 베이스 레이어 (Base Layer)와 인핸스먼트 레이어 (Enhancement Layer) 스트림을 각각 전송함으로써 하나의 RF 채널에 두 개 이상의 서비스를 전달할 경우 채널 효율을 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 이동 및 고정용 서비스, 즉 두 개의 서비스를 전송할 때 제안된 LDM 및 스케일러블 비디오 코덱을 사용한 기술과 TDM (Time Division Multiplexing) 및 Simulcast 를 적용한 기술과의 성능 비교를 통해 제안된 기술의 우수성을 검증하고자 한다.
This paper deals with the effect of the internal sampling frequency and core band down sampling ratio on the overall performance of the MPEG USAC. Here, the internal sampling frequency is the sampling frequency of a signal actually coded. The core band down sampling ratio is the ratio of the width of the core band over that of the coded band. The performance was measured on 6 different test sound sources by the MUSHRA test with 10 subjects. The experiments showed that 1/3 or 1/4 core band down sampling ratio could yield the better performance than the conventional 1/2 ratio, especially at low rates.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.155-158
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2009
원활한 방송 서비스를 제공하고 손쉬운 방송망 구축을 위해서 가장 중요한 것은 서비스 하 고자 하는 주파수 대역과 환경에 맞는 전파 모델을 선택하는 것이다. 적절한 전파 모델을 선택하여 수신 전계 강도를 정확하게 예상함으로써 효율적인 방송망을 설계할 수 있는 것이다. 방송망 주파수 대역에서 전파 분석 시 널리 이용되고 있는 모델은 ITU-R 권고안 P.1546 모델이다. 이 모델은 기존의 Okumura 나 Hata 모델처럼 측정을 기반으로 하여, 송신단 높이, 수신단 높이, 주파수, 거리, 시간율, 공간율 들을 고려하여 완성한 점대 영역 경로 손실 예측 모델이다. 측정을 기반으로 완성된 경로 손실 모델이기 때문에 실제 환경에 적용하기 위해서는 전계강도 예측 지역의 수신 환경 특성을 반영한 보정값을 더해줘야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 ITU-R 연구 3그룹은 지형 프로파일에 기반한 새로운 모델들을 개발하였다. 송, 수신단 사이의 지형 데이터가 고도화되면서 좀 더 정밀한 송, 수신단 사이의 지형 프로파일을 추출해 낼 수 있으며 이는 정확한 전계강도 예측을 가능하게 하였다. 이에 연구 3그룹은 고도화된 디지털 지형 데이터를 이용하여 자유 공간에서 경로 손실, 지형에 의한 회절 손실, 대류권 산란 손실 그리고 ducting 현상을 반영하여 전계강도를 산출해 내는 ITU-R P.1812 모델을 제안하였다. 본 논문에서 우리는 ITU-R 권고안 P.1812를 분석 구현하고 기존의 대표 모델인 P.1546 모델과의 비교 분석을 시도하였다.
In this paper, we propose a new method of converting 2D video into 3D stereoscopic video, called stereoscopic conversion. In general, stereoscopic images are produced using the motion informations. However unreliable motion informations obtained especially from block-based motion estimation cause the wrong generation of stereoscopic images. To solve for this problem, we propose a stereoscopic conversion method based upon the utilization of key frame that has the better accuracy of estimated motion informations. As well, as generation scheme of stereoscopic images associated with the motion type of each key frame is proposed. For the performance evaluation of our proposed method, we apply it to five test images and measure the accuracy of key frame-based stereoscopic conversion. Experimental results show that our proposed method has the accuracy more than about 90 percent in terms of the detection ratio of key frames.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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