• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.27-33
• /
• 2020

Backward compatibility is one of the key issues for radio equipment supporting IEEE 802.11, the typical wireless local area networks (WLANs) communication protocol. For a successful packet decoding with the backward compatibility, the frame format detection is a core precondition. This paper presents a novel frame format detection method based on a deep learning procedure for WLANs affiliated with IEEE 802.11. Considering that the detection performance of conventional methods is degraded mainly due to the poor performances in the symbol synchronization and/or channel estimation in low signal-to-noise-ratio environments, we propose a novel detection method based on convolutional neural network (CNN) that replaces the entire conventional detection procedures. The proposed deep learning network provides a robust detection directly from the receive data. Through extensive computer simulations performed in the multipath fading channel environments (modeled by Project IEEE 802.11 Task Group ac), the proposed method exhibits superb improvement in the frame format detection compared to the conventional method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
• /
• pp.2040-2043
• /
• 2003

General-purpose MPEG-2 video transcoders must be able to achieve any conversion between 18 ATSC (Advanced television system committee) video formats for DTV (digital television), e.g., scan format, size format, and frame rate format conversion. Especially, scan format conversion is hard to implement because frame rate and size format conversion often happen together. This paper proposes a fast motion estimation(ME) algorithm for MPEG-2 video transcoding supporting scan format conversion. Firstly, we extract and compose a set of candidate motion vectors (MV's) from the input bit-stream to comply with the re-encoding format. Secondly, the best MV is chosen among several candidate MV's by using a weighted median selector. Simulation results show that the proposed ME algorithm reduces significantly transcoding complexity with a minor PSNR degradation.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.175-181
• /
• 1999

ATM과 non-ATM 간의 서비스가 연동도기 위해서는 트래픽 파라메타가 고려되어야 한다. 예를 들면 프레임 기반의 FR 트래픽 제어와 셀 기반의 ATM UPC와는 QoS 측면에서 정확하게 일치하기 어렵다. ATM 과 FR은 서로 다른 전달 모드와 트래픽 파라메타를 가지며, 기본 단위가 프레임과 셀로서 별도의 제어 방법을 갖는다. 또한 동일 사용자 정보를 전송하는데 ATM 측의 대역이 FR보다 훨씬 크다. 이는 ATM 셀 및 AAL5 구성 형태에서 기인하는데 FR/ATM 연동시 트래픽 파라메타를 사상하는데 대역비가 사용된다. 따라서 FR/ATM 연동에서 트래픽 파라메타를 사상하여 망간의 QoS를 유지시키며, 망의 자원을 효율적으로 활용하기 위해서는 적합한 트래픽 대역비를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 ATM 망에서 FR과 ATM 간 QoS를 유지하기 위하여 이들 간의 트래픽 파라메타를 사상하는 방법을 소개하고, 도일 사용자 정보를 전달하는데 필요한 FR과 ATM 간의 대역 비를 예측하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 대역비를 예측하는데 필요한 사용자 트래픽의 프레임 길이 분포를 Erlang 또는 지수 함수로 가정하고 수행하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
• /
• pp.37-40
• /
• 2000

본 논문에서는 멀티미디어 트래픽을 수용하는 초고속 위성중계망에 적합한 이동 경계 방식의 프레임 구조를 제시하고 수학적 모델링을 통해 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 프레임 구조가 비실시간 사용자의 트래픽을 포함하여 멀티미디어 트래픽을 수용하기에 적합하다는 것을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.288-296
• /
• 2003

ATSC (Advanced Television System Committee)에서는 18가지의 DTV (Digital Television)를 위한 동영상 포맷들을 제정하였다. ATSC 포맷들은 스캔 포맷, 크기 포맷, 프레임율 포맷 등의 적당한 조합들이다. 효과적인 MPEG-2 트랜스코딩을 위해서는 이런 포맷들 간의 변환도 지원할 수 있어야 한다. 여러 포맷 변환들 중에서 특히 스캔 포맷 변환은 프레임율과 크기 변화가 함께 일어나기 때문에 상대적으로 구현하기가 힘들다. 스캔포맷 변환으로 픽쳐 타입도 함께 변하기 때문에 트랜스코더의 움직임 추정부 (motion estimation; ME)에 상당한 연산량 부담을 주게 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문은 스캔포맷 변환을 지원하는 MPEG-2 동영상 트랜스코딩을 위한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 먼저, 트랜스코더의 수신단은 입력 비트열로부터 재 부호화(re-encoding)에 적합한 후보 움직임 벡터들을 추출한다. 그런 다음. 가중치 중간값 선택기(weighted median selector)를 이용하여, 여러 후보 움직임 벡터들 중에서 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 모의 실험 결과는 제안한 움직임 추정 알고리즘이 전역 탐색 기법(Full Search Algorithm: FSA)에 비해 현저하게 적은 연산량을 가지면서, FSA와 거의 동일한 PSNR 성능을 가짐을 증명한다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권6호
• /
• pp.61-67
• /
• 2011

3D TV를 위한 스테레오 영상은 기존의 디지털 TV와 호환성을 유지하기 위하여 프레임 호환 패킹 포맷으로 전송될 수 있다. 이 경우 수신단은 해상도가 절반으로 줄어든 스테레오 영상으로부터 원래 크기의 좌우 영상을 확대하여 복원할 필요가 있다. 이 논문은 삭제된 영상 라인의 픽셀값을 적응적으로 내삽하는 기법을 제안한다. 삭제되지 않은 주변 영상 라인의 정보로부터 수평라인 기반 선형 필터와 NEDI6를 선택적으로 적용함으로써 기존의 Bilinear 내삽 기법에 비해 0.6dB 정도의 화질 향상을 달성할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
• /
• pp.361-363
• /
• 2004

WMV(Winoow Media Video)는 ASF(Advanced Streaming Format)파일 포맷을 기반으로 하는 마이크로 소프트사의 대표적인 스트리밍 파일 포맷이다. WMV 파일 포맷은 MPEG-4를 기반으로 내용 기반 부호화를 통해 영상을 객체 단위로 나누어 처리하므로 사용자의 의도에 따라 다양한 조작과 디스플레이가 가능하다. 또한 영상 데이터를 패킷에 붙여 네트워크를 통해 스트리밍 서비스도 가능하다. 따라서 본 논문에서는 WMV파일 포맷 분석을 통해 영상의 가장 중요한 Hey-Frame을 추출과 데이터 헤더 부분을 제외한 실제 영상 스트림의 시작 위치를 찾는 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 이로써 실제 스트리ald 서비스외에도 다양한 멀티디미어 서비스에 적용 가능한 방법을 마련하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권6호
• /
• pp.745-752
• /
• 2002

본 논문은 이 기종간의 표준 압축형식을 변환하는데 있어 실시간 변환이 가능하도록 하며 프레임의 특성을 이용하여 압축률을 좀 더 높여 보는데 그 목적을 두고 있다. 이 기종간의 표준 압축형식 변환으로는 압축률이 낮은 MPEG2에서 압축률이 높은 H.263으로의 변환을 시도하였다. MPEG2에서 H.263으로 변환한 후 좀 더 압축률을 높이기 위하여 분석한 결과 MPEG2의 P 프레임내의 인트라 매크로블록 수가 H.263의 P 프레임의 인트라 매크로블록보다 많다는 것을 알 수 있었다. 인트라 매크로블록은 P 프레임을 생성하는 과정에서 움직임 예측 과정의 결과치가 임계치에 미치지 못했을 경우에 생성되는 것으로써 공간적인 압축 과정을 통하여 압축되기 때문에 P 프레임의 압축률에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 P 프레임의 압축률을 높이기 위하여 MPEG2 P 프레임에 생성된 인트라 매크로블록의 개수를 줄여 보았다. 이를 위한 해결방법으로써 P 프레임내의 인트라 매크로블록 변환 과정에 움직임 예측 과정을 삽입하여 변환하였다. 그리고 움직임 예측 과정의 복잡도를 줄이기 위하여 복원과정에서 알 수 있는 이웃하는 매크로블록의 정보와 움직임 벡터 정보를 이용하여 가이드 탐색 방법을 제안하였다. 실험 결과 MPEG2에서 H.263으로 변환이 실시간으로 이루어짐을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.24-27
• /
• 2017

본 논문에서는 빔-호핑 위성 전송 기반의 DVB-S2x 슈퍼프레임 수신기를 위한 프레임 검출 기법을 제안한다. 제안하는 검출 기법은 2 체배 오버샘플링 레이트에서(over-sampling rate)에서 동작을 수행하며, 슈퍼프레임의 헤더를 구성하는 start of super-frame (SOSF)과 super frame format indicator (SFFI)를 모두 이용하여 하드웨어 복잡도를 줄이면서도 견고하게 프레임을 검출할 수 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제14권1호
• /
• pp.189-194
• /
• 2016

최근 카메라, 캠코더 및 CCTV 등의 사용이 활발해지면서 영상 처리 기술의 수요가 급증하고 있다. 특히 키넥트 센서와 같은 깊이(Depth) 카메라를 사용한 3D 영상 기술에 대한 연구개발이 더욱더 활성화되고 있다. 키넥트 센서는 RGB, 골격(Skeleton) 및 깊이(Depth) 영상을 통해 인체의 3D 골격 구조를 실시간 프레임 단위로 획득할 수 있는 고성능 카메라이다. 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 인체의 3D 골격 구조를 모션 캡처하고 범용으로 사용되고 있는 모션 파일 포맷($^*.trc$ 및 $^*.bvh$)으로 선택하여 저장할 수 있는 시스템을 개발한다. 또한 본 시스템은 광학식 모션 캡처 파일 포맷($^*.trc$)을 자기식 모션 캡처 파일 포맷($^*.bvh$)으로 변환할 수 있도록 하는 기능을 가진다. 마지막으로 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 캡처한 모션 데이터가 제대로 캡처되어졌는지 모션 캡처 데이터 뷰어를 통하여 확인한다.