• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.343-346
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• 2012

추천 엔진의 지속적인 성능 향상을 위해서는 객관적 성능 평가가 이루어져야 하지만, 콘텐츠 추천 기술은 평가 데이터 구축이 어렵고 평가를 위한 심도 깊은 연구가 이루어지지 못하여 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 콘텐츠 추천 시스템의 객관적인 평가를 시스템 구축에 대한 연구이다. 추천 알고리즘의 효율적이고 객관적인 성능 평가를 위하여 기존 연구들을 분석하여 대표적인 성능평가 양식들을 구현하였다. 통계적인 평가를 위한 사용자 데이터를 수집하였으며 데이터 크기, 평가방식, 추천 알고리즘의 모듈 별 성능 추이를 쉽게 변경하고 관찰할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 이러한 평가 시스템의 도입으로 콘텐츠 추천 알고리즘의 지속적인 성능 보완을 기대 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.262-265
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• 2012

In this paper we propose a new deinterlacing method with block classification and motion vector smoothing. The proposed method classifies a block, then depending on the region it belongs to, the motion estimation or line averaging is applied. To classify a block its variance is calculated. Then, for those blocks that belong to simple non-texture region the line averaging is done while motion estimation is applied to complex region. The motion vector field is smoothed using median filter what yields more accurate interpolation. In the experiments for the subjective evaluation, the proposed method bas shown satisfying results in terms of computation time consumption and peak signal-to-noise ratio. Due to the simplicity of the algorithm computation time was drastically decreased.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06b
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• pp.99-104
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• 1998

Application sharing is the ability to use existing applications, such as Excel or MS-Word, during a group session without modification. In this paper, we present the design and implementation of an application sharing system, called ShareIt, which enable users to share arbitrary MS-Windows applications under the Win 3.1/95/NT and X window system, and evaluation of the system performance. To share an application, the image of the application window is captured and transmitted to other sites. With the use of the window capturing method, ShareIt allows any MS-Windows application to be shared regardless of not only the window systems but also the version-up of window systems.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.49-53
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• 1997

본 논문에서는 평활한 완전 8방향 윤곽선을 부호화하는 법의 성능을 기존의 방법과 비교 평가한다. 평활한 완전 8방향 윤곽선은 majority filter를 이용하여 윤곽선에서 화질에 큰 영향을 미치지 않는 작은 돌출부분들을 제거함으로써 얻을 수 있고, 이의 효율적인 부호화 방법으로 2단계 움직임 보상 후 NDSC를 적용하는 기법이 소개되어 있다. 본 논문에서는 이러한 윤곽선 부호화 방법의 성능을 현지 MPEG4에서 검토중인 CAE와 비교하였다. 그 결과, 2단계 움직임 보상 후 NDSC를 적용하는 기법은 CAE에 비해 비트율을 7∼37% 감소시킬 수 있고, Dp, Dn 척도에서 본 distortion-bitrate 특성도 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.21-24
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• 2002

본 논문에서는 광대역 무선 데이터 서비스용으로 표준화된 WLAN IEEE 802.11a Convolutional 부호기의 펑처링 패턴에 따른 성능을 분석하고, 간략화 된 구현 방법을 제시한다. 제한된 주파수 대역에서 Convolutional 부호기의 구조를 변경함이 없이 정보 전송율을 향상시키기 위해 부호기에서 출력되는 비트열을 일정한 비트 간격마다 1비트씩 생략하는 펑처링 기법이 주로 이용된다. IEEE 802.11a WLAN 채널코딩에서도 부호율이 l/2, 구속장 7인 Convolutional 부호기를 기반으로 2/3와 3/4과 같은 높은 부호율을 얻기 위해 펑처링 기법을 채택하고 있다. 본 논문에서는, 단일 하드웨어 구조를 사용해서 1/2의 기본 부호율로부터 전송율에 따라 WLAN IEEE 802.11a의 펑처링에 의한 부호율 2/3와 3/4에서, 부호기의 구조를 간략화하기 위해 펑처링 패턴 구조에 따른 부호화 성능을 조사하고 단일하드웨어 구조를 사용해서 이들 부호율의 시스템을 구현할 수 있도록 한다. 모의 실험에서는 부가 백색 가우시안 잡음 현상이 존재하는 채널을 모델링 해서, BPSK와 QPSK의 변조방법에 대해 WLAN IEEE 802.11a 펑처링 패턴에 따른 부호화 성능을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.27-30
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• 2006

본 논문은 디지털 모바일 비디오에 대한 객관적 화질 평가 방법을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 화질 평가 방법은 경계 영역을 구한 뒤, 그 주변 영역에서의 에러 값에 근거한 경계영역 특징과 영상 압축 코덱에 의하여 발생하는 블로킹 효과를 측정함으로써 주관적 화질을 객관화 하였다. 제안한 알고리듬의 성능 평가를 위하여 Mean Opinion Score (MOS)값과 기존의 방법/제안한 방법의 결과를 비교하였다. 본 논문에서는, 인간 시각에 의한 MOS값과의 상관도가 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 비교적 큼을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.276-279
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• 2011

최근 스마트폰의 카메라를 이용한 시각 검색(Visual Search) 어플리케이션(Application)을 많은 사람들이 이용하고 있고, 이러한 시각 검색 어플리케이션은 여러 가지 특징 추출 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 특징 추출 방법 중 하나인 Speeded Up Robust Features (SURF)를 사용하여 모바일 환경에 적합한 특징 추출 및 정합 방법에 대하여 기술한다. 모바일 기기들은 기존의 일반 PC환경에 비해 비교적 낮은 성능의 하드웨어 조건을 가지고 있다. 하지만 SURF 특징점 추출 방법 및 정합 방법은 계산량이 많고 복잡하여 실시간 및 모바일 환경에 사용하기엔 제약이 따른다. 모바일 환경에서 높은 성능을 내기 위해 기술자(Descriptor) 차원 감소와 라플라시안(Laplacian) 부호를 이용한 정합, 그리고 최적의 거리 비율로 정합하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.165-168
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• 2011

최근 지진, 폭우, 해일 등의 갑작스런 재난으로 인하여 세계 많은 곳에서 피해를 받고 있다. 하지만 우리나라의 경우 각종 재난이 발생하였을 때 이를 효과적으로 알리기 위한 시스템이 존재 하지 않는 실정이다. 본 논문에서는 갑작스런 재난이 발생하였을 때 이를 효과적으로 알리기 위한 시스템으로 추가적인 주파수를 필요로 하지 않는 Water-marking 기법을 이용하여 기존의 T-DMB 대역폭에 재난 안전 방송을 추가하여 필요시 재난 상황을 알리는 시스템을 제안하고자 한다. Water-marking 기법의 경우 추가적인 대역폭을 요구하지 않으면서 기존 시스템의 성능 열화를 최소화 하는 방법으로 추가적인 통신 서비스를 가능하게 해 주는 시스템이다. 이를 위해서는 적절한 SS 송수신기 설계와 기존 시스템의 성능열화 범위를 계측할 필요가 있다. 본 논문은 기존의 T-DMB 시스템에 SS 송신기를 추가함으로써 T-DMB의 성능열화는 최소화 하는 동시에 재난안전 방송을 위한 통신 시스템을 구축하고 이에 대한 성능평가를 실시하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.8 no.4
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• pp.452-464
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• 2003

In this paper, a multi-view 3D video processor was designed and implemented with several FPGAs for real-time applications. The 3D video processor receives 2D images from cameras (up to 16 cameras) and converts then to 3D video format for space-multiplexed 3D display. It can cope with various arrangements of 3D camera systems (or pixel arrays) and resolutions of 3D display. Tn order to verify the functions of 3D video Processor. some evaluation-board were made with five FPGAs.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.84-85
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• 2019

MPEG-NNR (Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) aims to define a compressed and interoperable representation of trained neural networks. In this paper, we present a low-rank approximation to compress a CNN used for image compression, which is one of MPEG-NNR use cases. In the presented method, the low-rank approximation decomposes one 2D kernel matrix of weights into two 1D kernel matrix values in each convolution layer to reduce the data amount of weights. The evaluation results show that the model size of the original CNN is reduced to half as well as the inference runtime is reduced up to about 30% with negligible loss in PSNR.