• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.157-164
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• 2012

본 논문은 안드로이드 플랫폼에서 온라인 SVC 스트림을 실시간으로 재생할 수 있는 SVC 재생기를 구현한 사례를 소개한다. SVC(Scalable Video Coding)는 한 번의 비디오 인코딩으로 프레임율, 비디오 크기, 화질 등을 선택적으로 재생할 수 있는 확장성을 가진 비디오 인코딩 기법이다. 본 논문에서는 JSVM 오픈 소스를 이용하여 SVC 디코더를 native 형태로 구현하고 자바로 안드로이드 UI를 개발한 뒤 이를 연결하여 SVC 재생기를 구현하였다. SVC 인코딩 시스템을 오프라인으로 구축하고, 온라인 SVC 스트리밍을 실험하기 위해 SVC 스트리밍 서버를 구축하였으며 구현된 SVC 재생기를 실제 모토로이 폰에 탑재하여 온라인 스트리밍에 따른 성능을 평가 분석 하였다. 성능 평가 결과 SVC 재생기는 온라인상에서 QCIF 크기로 10fps의 SVC 비트 스트림을 재생하는데 지터 등의 문제가 없는 것으로 평가되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권5호
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• pp.553-560
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• 2003

웨이블릿 변환(Wavelet Transform)된 비디오는 주파수와 해상도가 다근 부대역으로 분해되므로 전송 오류가 발생한 패킷의 위치에 따라 복원된 프레임 간 화질 편차가 크게 된다. 복원된 프레임의 화질 변화가 클수록 사용자가 느끼는 비디오의 화질은 떨어진다. 특히, 움직임 예측을 이용한 웨이블릿 비디오의 경우, 특정 부대역에서 발생한 오류는 같은 프레임의 다른 부대역 뿐 아니라 이후 프레임의 화질에도 지속적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반 비디오를 네트워크로 전송하기 위해 패킷화론 수행할 때, 오류발생 패킷의 위치에 관계없이 일정한 화질을 유지하며 오류 은닉이 쉬운 블록기반 패킷화 기법인 BDP(Block based Dispersive Packetization)를 제안한다. 본 논문은 MRME(Multi-Resolution Motion Estimation)글 적용하여 압축된 비디오와 무선 네트워크에서의 오류 발생 모델을 이용하여 성능평가를 수행하였다. 실험결과 제안된 기법은 프레임을 일정한 블록으로 분할하여 순차적으로 패킷화하는 BP나 픽셀단위로 분산하는 DP기법에 비해 주ㆍ객관적인 성능 모두 뛰어남을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.53-64
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• 2013

스트리밍 비디오 시스템(SVS)의 QoS에 관한 기존 연구는 네트워크 관점에서 전송되는 비디오 스트림을 조절하여 데이터의 손실과 지연을 방지하는데 중점을 두고 있다. 반면 비디오 스트림의 화질이 변화되면 균일화질을 원하는 사용자 입장에서의 QoS는 보장 받지 못하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 Encoder에서 프레임 당 발생 비트량이 일정하게 유지되는 CBR 스트리밍 비디오의 장점과 균일한 화질을 보장하는 VBR 스트리밍 비디오의 장점을 적용한 VBR to CBR Encoder와 CBR to VBR Decoder, 비디오 스트림에 대한 재생 제어를 설계하였다. 그리고 이를 기반으로 사용자에게 균일한 화질의 제공을 보장하는 균일 화질 보장 SVS를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 균일 화질 보장 SVS의 우수성을 입증하기 위하여 여러 특성의 샘플 비디오에 대한 PSNR을 평가하였다. 평가결과 균일 화질 보장 SVS의 성능이 CBW가 ABR 100%부터 85%까지의 환경에서 균일한 화질을 보장하여 우수성을 입증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.451-456
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• 2018

시설물의 유지 관리 및 모니터링에 UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)의 활용이 확대되고 있다. 안전 점검을 위한 시설물의 외관 상태 평가를 위하여 고해상도 영상을 취득하는 것이 필요하며, 넓은 지역을 빠르게 취득하기 위하여 비디오 데이터로 취득할 필요가 있다. 일반적으로 비디오 데이터에는 위치 정보가 포함되지 않아, 검사 개체의 실제 크기에 대한 정량적 분석이 어렵다. 본 연구에서는 교량 시설물을 대상으로 비디오 프레임과 기준 사진의 정합을 이용하여 교량의 3차원 점군(point cloud) 데이터의 활용성을 평가하고자 한다. 드론을 이용하여 비디오와 사진을 취득하고, 기준 사진과의 특징점 정합을 통하여 비디오 프레임의 외부 표정 요소를 생성하였다. 실험 결과 비디오 프레임 데이터는 기준 사진과 유사한 표정 정확도를 얻었으며, 표정된 프레임 데이터를 이용하여 생성된 점군 데이터는 교량의 형상 및 크기를 잘 표현하였다. 향후 다양한 조건의 정합 실험을 통하여 결과물의 안정성이 확인되면, 비디오 기반의 시설물 모델링 및 점검에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.26-33
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• 2014

비디오 검색 및 색인은 먼저 압축 비디오에서 장면전환을 검출하여 샷(shot)으로 분리한 후 샷 내에 키프레임 특징 정보들의 유사도 비교를 통해 이루어진다. 일반적으로 내용기반 영상 및 비디오 검색에서는 컬러, 형태, 질감의 세 가지 대표적인 영상 특징들이 주로 사용된다. 그러나 여러 특징들이 결합되어 사용되는 검색 시스템이라 할지라도 각 특징들에 대한 가중치가 적합하게 부여되지 않으면 검색되는 결과 영상의 순위가 크게 변하여 검색 성능이 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 특징들이 결합되어 사용될 때 각 특징에 대한 가중치를 적응적으로 부여해서 비디오 검색 성능을 개선하고자 한다. 제안한 방법을 3,200개 키 프레임으로 구성된 비디오 데이터베이스에서 실험을 하였고 다양한 성능평가 방법을 통해 제안한 방법이 기존 고정가중치 부여를 이용한 방법과 비교하여 검색 성능이 개선됨을 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.507-511
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• 2010

본 논문은 GPGPU가속을 이용한 스케일링 필터(scaling filter) 및 트랜스코딩(Transcoding)의 성능 향상 방법을 제안한다. 트랜스코딩 기술은 다양한 요구조건을 지닌 멀티미디어 기기에 적합하게 동영상을 가공하는 기술로, 오늘날 여러 분야에서 활용되는 중요한 기술이다. 그러나 트랜스코딩에는 대량의 연산이 필요하기 때문에 기존 트랜스코더(Transcoder) 사용자들은 오랜 처리시간을 감내 해야만 했는데, 이는 CPU만을 이용한 트랜스코딩이 충분히 효율적이지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 고성능의 연산이 가능한 GPGPU기술을 활용하여, 트랜스코더의 스케일링 필터를 GPU 상에서 높은 병렬성을 가지고 동작하도록 개선함으로써 트랜스코더의 전체적인 성능을 향상시켰다. 개선된 트랜스코더는 다양한 크기의 동영상과 여러 종류의 스케일링 필터 옵션들에 대해 잘 동작함이 검증되었으며, 기본 옵션에서 36%, 최대 101%의 성능향상을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.111-118
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• 2012

다양한 방송사와 서로 다른 CP(Contents Provider)가 분산되어 있는 Data Center서버에서 VOD 서비스를 하고자 할 때, 서로 다른 CP 플랫폼들이 고화질 HD, 3DTV 비디오 등의 영상파일을 교환하기 위해 고성능 네트워크를 통하여 빠르게 전송할 수 있는 망을 빠르게 구성해야 한다. 본 논문은 Public망의 QoS와 보안성을 보완하는 선택적인 암호화 방안을 이용하여, 고속의 안전한 VPN(Virtual Privatr Network)을 생성하고 콘텐츠를 고속으로 대용량 영상파일을 전송하는 프로토콜을 제안한다. End to End의 Device가 대용량의 영상파일을 Parallel 전송으로 가용한 자원을 최대한 사용하면서 안전한 콘텐츠 전송이 가능한 고성능의 VPN을 구성하는 모델을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1A호
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• pp.34-42
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• 2012

LDPC(low density parity check) 부호는 낮은 복잡성과 Shannon의 한계에 근접하는 오류 정정 능력을 보이기 때문에 turbo 부호와 함께 많은 응용 분야에 적용되고 있다. 최근에는 분산 동영상 부호화(distributed video coding: DVC) 시스템의 Wyner-Ziv 프레임 복호를 위해서도 LDPC 부호가 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 DVC 시스템을 위한 LDPC 부호를 설계하기 위해 패리티 체크 행렬 H를 설계하고 부호율 적응적인(rate adaptive) 특성을 만족하기 위해 H 행렬의 패리티 점검 노드를 효율적으로 병합하는 방법을 제안한다. 이를 위해 cycle의 연결성을 고려한 ACE(approximation cycles EMD) 알고리즘을 기반으로 효율적인 LDPC 부호를 설계하고 부호율 적응적인 특성을 갖도록 하기 위해 H 행렬의 크기와 압축율을 고려하여 병합 범위를 지정하고 지정된 범위에 따라 패리티 점검 노드를 병합한다. 그리고 ACE 알고리즘의 계수와 차수 분포를 변화시키면서 설계한 LDPC 부호의 성능을 해석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1269-1278
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• 2004

본 논문에서는 자기상관 함수와 에지 히스토그램 비교법을 이용하여 동영상 전환점을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 기존에는 컬러 히스토그램 비교법을 많이 사용하였으나, 급격한 조명 변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장연 전환을 놓칠 있다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 자기상관과 에지 히스토그램 비교법을 사용하면 조명 변화에 의한 장면전환이 잘못 검출되는 것을 방지 할 수 있다 제안한 기법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 드라마, 애니메이션 등 다양한 비디오 데이터에 가지고 실험한 결과, 컬러 히스토그램 비교법보다 Recall에서는 약 10%, Precision 에서는 약 17% 성능이 향상되었다 특히 카메라 기법 중의 Fade 와 Zoon In/out 에 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1790-1796
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• 2021

영상 딥러닝을 위해서는 다량의 영상 데이터셋이 필요한데, 객체의 종류에 따라 영상을 구하고 영상 데이터셋을 구축하는 방법에 많은 차이가 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 위한 영상 데이터셋을 구축하는 방법을 제시하고 추적하는 객체에 따라 달라지는 성능을 분석하였다. 제안하는 데이터셋 구축방법을 활용하여 객체를 회전시킨 후 동영상을 촬영, 분할하여 커스텀 데이터셋을 구축하고, 성능을 분석한 결과 95% 이상의 객체 검출률을 보였으며, 이동 시 객체의 형상 변화가 적은 경우에 더 높은 성능이 나타났다. 영상 데이터를 구하기 어렵고, 형태의 변화가 적은 객체를 동영상 내에서 추적하기 위한 상황을 위하여는 본 논문에서 제시한 데이터셋 구축방법을 활용하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.