동영상 정보는 자료의 양이 방대하고 다양하여 압축된 형태로 저장하고 검색하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 동영상 문서의 구조를 추출하고 동영상 스트림의 인데싱에 대한 의미를 부여할 수 있는 일반적인 데이터 모델을 제시하고, 이 모델을 이용하여 MPEG-2로 압축된 동영상 자료를 데이터베이스에 저장하고 검색하는 MPEG-2 압축 동영상 정보 관리 시스템(CVIMS, Compressed Video Information Management System)을 제안한다. CVIMS는 MPEG-2 파일에서 I-프레임들을 추출하고, 그 중에서 키 프레임(대표 이미지)을 선택한 후, 선택된 키 프레임에 대한 축소그림(thumbnail)과 캡션 및 그림 설명 정보를 데이터베이스에 저장한다. 그리고 데이터베이스에 저장된 MPEG-2 동영상을 질의어나 키 프레임을 통해 검색한다.
본 논문은 MPEG-4 기반의 모바일 비디오 서비스 환경에서 발생하는 화질열화 현상의 하나인 블륵킹 현상을 제거하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정과 3가지 모드의 디블록킹 필터 및 후처리 과정으로 구성되어 있으며 각 모드는 블록경계의 특성에 따라 적용된다. 모드 1은 블록경계의 양쪽 모두가 평탄한 경우에 해당하며 가장 강한 필터를 적용한다. 모드 2는 블록경계의 한쪽만 평탄한 경우이고 이때는 비대칭 필터를 적용한다. 모드 3은 블록경계를 중심으로 양쪽 모두 복잡한 경우이고, 이 경우에는 블록경계의 주파수 특성을 고려하여 화소값을 보정한다. 전처리 과정에서는 각 필터의 모드를 올바르게 선택하도록 블록 내부의 불필요한 신호를 제거하고, 후처리 과정에서는 대각선 에지와 블록의 모서리가 만나는 경우 발생하는 corner outlier를 제거하여 주관적 화질을 향상시킨다. 실험결과에서 제안한 방법이 PSNR 관점에서 후처리 과정을 거치지 않는 비디오의 경우와 비교하여 약 0.7dB, MPEG-4 디블록킹 결과와 비교하여 약 0.4dB 향상됨을 보인다.
MPEG-2가 발표된 이후 Digital-TV나 DVD등 멀티미디어 분야에서 폭넓게 사용되어 왔다. 그 후 2004년도에 H.264가 발표된 이후 MPEG-2를 대체할 차세대 비디오 압축 표준으로 각광받으며 IPTV나 DMB등의 방송 표준으로 채택되었다. 그러나 지금까지 MPEG-2를 가장 많이 사용해 왔기 때문에 현재는 MPEG-2관련 장비들이 많이 사용되고 있으며 이 장비들로는 H.264방송을 시청할 수 없게 되었다. 본 논문에서는 효율적인 H.264 to MPEG-2 트랜스코더를 제안한다. 또한 화질의 열화를 줄이기 위해 기본적으로 직렬 화소 영역기반 트랜스코더(CPDT: Cascaded Pixel Domain Transcoder)구조를 이용하였고 변환속도를 높이기 위해 복호기에서 사용된 SKIP블록이나 INTRA 블록, 움직임벡터 등의 정보들을 재사용 한다. H.264의 가변블록의 움직임벡터들중 최적의 값을 선택하기 위해 수정된 경계정합알고리즘(BMA: Boundary Matching Algorithm)을 사용한다. 실험결과, MPEG-2 인코더의 'Full Search'와 비교하였을 때 PSNR측면에서는 0.1dB정도 감소되었지만, 부호화 시간에서는 약 66% 개선되었다. 제안한 방법은 기존방법과 비교하였을 때, 우수한 화질을 확보함과 동시에 연산시간을 단축할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 TOF 카메라를 이용한 3 차원 비디오의 생성하는 방법을 제안한다. 또한 생성된 콘텐츠를 전송 및 재생하기 위해 MPEG-4 멀티미디어 프레임워크를 사용하였다. TOF 센서로 획득한 데이터를 알파매팅 및 깊이 최적화 과정을 거쳐 고품질의 깊이 비디오를 생성하고 MPEG-4 시스템으로 부호화 한 후 전송하여 사용자에게 3 차원 비디오를 제공한다.
IP 셋톱박스에 서비스되는 콘텐츠는 IP 네트워크를 통하여 전송되므로 네트워크 해킹 도구를 이용하면 스트리밍되는 콘텐츠를 저장후 불법이용이 가능하다. 따라서 안전한 스트리밍 서비스를 위해서는 스트리밍 환경에 적합한 콘텐츠 보호 방법이 요구된다. 최근까지 스트리밍 서비스되는 콘텐츠는 MPEG-2 TS를 이용하였지만, 낮은 압축률과 TS 패킷의 높은 오버헤드때문에 현재는 WMV, MPEG-4, H.264로 점차 옮겨가고 있다. 본 논문은 스트리밍되는 윈도우 미디어 콘텐츠를 보호하기 위한 DRM을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 WMV 스트리밍 시스템에 비의존적으로 설계되어 기존의 스트리밍 환경에 적용이 용이하고, 사용자 기기의 성능을 고려하여 DRM 처리 시간을 조절할 수 있도록 선택적 암호화 기법을 제공한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 선택적 암호화를 이용하여 DRM 처리시간을 감소시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 편집하고자 하는 위치를 포함하는 GOP(Group Of Picture) 구간만을 선택하여 복호화하고 부호화하는 과정을 수행함으로써 보다 빠르고 정확한 프레임 단위 편집 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 편집정보 추출과정 후에 원하는 부분만을 정확하게 분할해 내는 방법과 같은 해상도를 가지는 서로 다른 MPEG 스트림을 병합시키거나 하나의 파일에서 서로 다른 시간을 가지는 부분들을 선택하여 병합시키는 방법으로 나누어 처리한다. 분할은 선택한 프레임이 존재하는 GOP를 복호화 시켜 디스플레이가 정확하게 이루어지도록 필요한 프레임을 포함하거나 제거한 후 다시 부호화한다. 또한 분할이나 병합 후에 완전한 하나의 스트림으로 구성하기 위해 시각 관리정보의 수정뿐만 아니라 시스템 표준에서 정의하는 구성에 맞도록 전체를 재구성한다. 실험 결과 본 논문이 제안하는 편집방법이 모든 프레임에 걸쳐 정확하고 빠른 분할과 병합 과정을 처리하는 것을 나타낸다.
본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.
본 논문은 MPEG-2 Transport Stream (TS) 데이터를 인터넷 망에 전송하기 위한 하드웨어 설계를 제안한다. 제안한 설계는 1개에서 7개 내의 비디오/오디오 스트림을 IP 패킷으로 변환하는 캡슐화 모듈과 연속적인 여러 개의 TS 패킷들로부터 DSM-CC PS 패킷을 추출하여 재구성한 후 IP 패킷으로 변환하는 패킷변환 모듈로 구성된다. 그래서 출력되는 IP 패킷들을 150Mbps 이상의 처리속도를 지원한다. 제안된 모듈들은 ALTERA사의 참조디자인을 토대로 수정 보완한 후 패킷변환 모듈을 추가한 것으로써 하드웨어 기술언어인 Verilog-HDL로 설계하였으며 모의실험을 통해 기능을 검증하였다.
본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성 단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.
MPEG-4는 기존의 MPEG-1, MPEG-2와 달리 멀티미디어를 위한 객체 기반의 부호화에 관한 표준이다. MPEG-4의 장면은 여러 개의 객체로 이루어져 있기 때문에 각 객체들을 시간, 공간적으로 표현하기 위한 장면 기술의 방법으로 BIFS(Binary Format for Scene description)를 규정하고 있다. MPEG-4 단말기에서는 부호화된 BIFS 정보를 복호화하여 각 객체들을 화면에 구성하게 되며, 객체의 특성, 행동들을 정의하거나 변경할 수 있고 새로운 객체들을 포함하는 등의 사용자 상호 작용에 따른 기능을 수행하게 된다. 그러나, 사용자 상호 작용에 따른 장면 재구성은 초기 장면을 구성할 때 기술된 장면 정보를 벗어날 수 없는 제약을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 BIFS 수정 정보 발생기 (BIFS modifier)를 가진 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템 구조에서 BIFS 수정 발생기는 사용자의 상호 작용이 발생한 노드를 전달 받아 이에 상응하는 BIFS 정보를 기존의 BIFS 정보에서 찾은 후 이를 수정하여 BIFS 변경(BIFS update) 명령을 만들어내고 이에 따라 장면을 재구성하여 동적인 장면 구성을 가능하게 한다. 또한, 제안된 시스템 구조를 주요 응용 분야인 peer-to-peer(P2P)를 가정한 네트웍 기반의 게임에 직접 적용하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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