본 논문에서는 기존의 채널기반의 오디오 기술에 대해 다양한 서비스가 가능하고, 재생환경에 독립적인 객체기반 실감음향 기술에 대해 논하고자 한다. 현재, 극장 사운드를 중심으로 객체기반 오디오 기술이 적용된 사운드가 점차 확산되고 있으며, 미국, 유럽 등 차세대 방송용 오디오에 객체기반 오디오 기술의 도입을 적극적으로 고려하고 있다. 객체기반 오디오 기술은 콘텐츠의 제작단계에서 재생환경을 고려할 필요가 없고, 현장의 음향을 신호와 3 차원 공간 정보로 구분하여 음향 공간의 정보를 그대로 표현함으로써, 재생환경에서는 3 차원 공간 정보를 활용하여 다양한 3 차원 음향 재생 기술을 활용하여 재생할 수 있다. 이러한 객체기반 실감음향 기술 개발을 위해서는 편리한 제작 및 3 차원 공간 정보 표현 기술이 필요하며, 청취환경에서는 객체기반 실감음향 콘텐츠를 제작자의 의도대로 렌더링할 수 있는 재생 및 제어 기술이 필요하다. 이에 객체기반 실감음향 기술의 기술동향과 객체기반 실감음향 서비스를 위한 콘텐츠 표현/제작 및 재생 기술에 대하여 고찰해 보고자 한다.
본 논문에서는 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술에 대한 평가 항목, 평가 기준, 평가 방법을 설정하여 관련 기술의 성능을 객관적으로 검증하는 방법에 대해 설명한다.. 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술은, 다양한 분야에서 활용이 가능한데, 대표적인 서비스 분야는 e-Learning 분야, 문화재 정보검색 분야, 모바일 AR 분야, 스마트 TV 분야, 모바일 쇼핑분야, 모바일 영상 감시분야 등 매우 다양하다. 본 논문에서 제시한 객체기반 모바일 콘텐츠 검색 기술 평가 지침은 국내 디지털 콘텐츠 업계에서 개발, 생산하고 있는 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 체계를 제공함으로써, 사용자는 표준화된 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 인증서의 내용을 토대로 자신의 목적에 따라 선택하여 사용할 수 있도록 하고, 기술 개발자들에게는 보다 우수한 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 개발을, 평가자에게는 공정한 평가를 가능하게 할 수 있다.
현재, 극장 사운드를 중심으로 객체기반 오디오 기술을 포함하는 하이브리드 포맷의 사운드 서비스가 점차 확산되고 있으며, 미국, 유럽, 한국 등에서는 차세대 방송용 오디오에 객체기반 오디오 기술의 도입을 적극적으로 고려하고 있다. 객체기반 오디오 기술은 콘텐츠의 제작단계에서 재생환경을 고려할 필요가 없고, 현장의 음향을 신호와 3차원 공간정보로 구분하여 음향공간의 정보를 그대로 표현함으로써, 재생단말에서 3차원 공간정보를 활용하여 재생할 수 있게 한다. 이러한 객체기반 실감음향 기술개발을 위해서는 편리한 제작 및 3차원 공간정보 표현 기술이 필요하며, 청취환경에서는 객체기반 실감음향 콘텐츠를 제작자의 의도대로 렌더링할 수 있는 재생 및 제어 기술이 필요하다. 이에 객체기반 실감음향 기술이 포함되는 하이브리드 오디오 기술의 현황에 대하여 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 객체기반의 스테레오 동영상 부호화기를 제안한다. 제안된 부호화기는 움직임, 변이, 그리교 밝기 정보를 이용하여 객체를 추출하고 객체의 움직임과 변이 정보를 예측하여 부호화함으로써 기존의 블록기반 방법에 비해 정보량을 줄일 수 있었다. 또한 새롭게 발생되는 영역과 기존 영역의 소멸 및 변형은 부호화 효율을 떨어뜨리게 되는데, 이를 해결하기 위해 새로운 객체갱신 방법이 제안되었다. 실험을 통하여 제안된 객체기반 부호화기는 기존의 블록기반 부호화기에서 나타나는 블록화 및 모스키토 현상을 제거할 수 있었고 복원화질과 부호호율을 개선시킬 수 있었다.
현재까지 제안된 대부분의 워터마킹 방법들은 전체 프레임 기반이기 때문에 전체영상은 보호할 수 있지만, 공격자가 영상을 구성하는 특정한 객체만을 잘라내어 사용할 경우 객체 그 자체는 보호하기가 어려워 멀티미디어 데이터를 보호하는데 있어서 그 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 영상을 구성하는 특정한 임의의 객체를 추출한 후, 영상의 왜곡을 최소화하기 위해 객체보다 큰 배경영상을 사용, 인간시각 특성을 이용한 웨이브릿 영역에서의 객체기반 워터마킹 방법을 제안한다 제안한 방법은 영상을 구성하는 각각의 객체를 선별하여 워터마크를 삽입함으로서 전체 영상뿐 아니라 각각의 객체를 보호할 수 있어 기존의 방법이 객체공격에 취약한 단점을 보완하였다.
객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.
수치지도의 관리 및 운영에 필요한 유일식별자에 대한 연구는 기존의 국토지리정보원을 통하여 많은 연구가 수행되어져 왔으나 그 내용과 과정이 복잡하여 현실적으로 잘 적용되지 못하고 있는 것이 사실이다. 이를 극복하고 객체기반 연속수치지도의 원할한 관리를 위하여 객체기반연속수치지도 유일식별자인 OSID의 도입이 필요하고 이를 바탕으로 객체기반 연속수치지도 관리체계에 OSID를 적용하고자 한다. 본 연구는 OSID의 기본구조를 기초로 하여 객체기반 연속수치지도 관리 OSID 시스템 체계를 설계하고 수치지도의 관리 및 운영상 필요한 유일식별자를 부여하는 방법을 도출하여 이를 객체기반 연속수치지도에 적용하고자 한다.
본 논문에서는 커널 기반 객체 추적 방식을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 기술에서 객체의 크기 추정에 대한 기존 연구를 비교 분석한다. 커널 기반 객체 추적은 추적하고자 하는 객체를 초기 프레임에서 타켓으로 설정한 후, 각 프레임마다 타켓 후보들을 제시하고 그 중 가장 객체와 유사한 후보에 초점을 맞춰가며 객체를 추적한다. 이때, 목표 객체와 객체 후보간 유사성을 기반으로 정의된 배경 영사 영상(back-projection image)을 이용하여 객체의 크기를 추정하는 방법들이 제시되고 있다. 안정적인 객체 크기 추정 방법의 설계를 위한 사전 연구로서 대표적인 객체 크기 추정 기존 연구를 비교, 분석하고자 한다.
최근 많은 연구가 이루어지고 있는 객체기반 저장시스템은 기존 블록기반 저장시스템과 달리 데이타 접근 방법, 데이타 속성 정보, 데이타 보안 방법 등을 포함할 수 있는 논리적인 객체를 데이타 저장 단위로 한다. 객체는 블록과 달리 크기의 제약이 없고, 저장장치의 내부 저장 구조에 종속적이지 않다. 객체기반 저장시스템은 이러한 객체 저장구조를 기반으로, 여러 저장장치에 쉽게 객체를 분산 처리해 데이타 입출력 성능을 향상시키고, 무제한적인 확장성을 제공한다. 그러나 객체기반 저장시스템의 오류 복구를 위한 백업 기술은 기존 백업 기술을 그대로 활용하는 정도에 그치고 있어 백업 시간이 길고, 객체기반 저장시스템의 특성을 활용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 객체기반 저장시스템의 특성을 정확히 파악하고 이를 잘 활용하여, 객체기반 저장시스템에서 높은 백업 성능과 효율을 제공할 수 있는 객체기반 백업시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 백업시스템은 블록 또는 파일이 아닌 객체를 백업의 기본 단위로 하여 기존 백업시스템에 비해 작업 시간을 단축시키고, 오류 발생 시 복구를 빠르게 할 수 있는 장점을 갖는다.
본 논문에서는 스테레오 동영상의 객체기반 부호화 기법을 제안하였다. 스테레오 영상열의 정보량을 줄이면서 블록화 현상이나 모스키토 현상과 같은 블록정합 기반 방법의 예측오차를 줄이기 위해서는 객체기반 부호화 기법이 필요하다. 객체기반 방법에서는 부호화에 적절한 객체를 추출하기가 어렵고, 추출된 객체에 대해서 프레임이 지남에 따라 갱신해 주어야 하는 문제점이 발생한다. 이를 개선하기 위해서 제안된 방법에서는 전처리, 객체추출, 객체갱신 과정을 사용하였다. 전처리 과정에서는 움직임과 변이 예측의 신뢰성이 낮은 영역을 비객체영역으로 분할하여 부정확한 객체의 추출을 방지하였다. 객체추출 과정에서는 좌영상의 예측을 향상시키기 위해 기존의 움직임과 밝기값을 고려하는 영상분할법에 변이를 추가함으로서 객체기반 부호화에 적합한 객체를 추출하였다. 그리고 객체갱신 과정에서는 새로운 객체의 추출, 객체분할, 객체 병합을 적용하여 누적 오차를 줄였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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