사용자의 상황을 인지하여 적당한 콘텐트를 능동적으로 제공하는 방법이 활발히 연구되었고, 현재도 많이 연구되고 있다. 본 연구는 사용자의 현재 위치에 근접한 관심지점을 인지하여 관련된 멀티미디어 정보를 사용자의 스마트폰에 출력하여주는 앱을 개발한다. 관심지점들은 각각 자신의 행사를 실황중계하고, 홍보영상을 유튜브에 올려 놓았고, 그리고 홈페이지도 제공한다고 가정하여, 본 연구가 개발하는 앱은 근접한 관심지점의 실황중계, 홍보영상, 그리고 홈페이지를 능동적으로 출력하여 준다.
본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up-Conversion)을 위한 효과적인 관심영역 분리 방법을 제안한다. 기존의 알고리듬은 움직임 벡터를 이용하여 관심영역을 지정하고 이를 기반으로 추가적인 재탐색이 요구되며 경우에 따라 잘못 예측된 움직임 벡터가 사용됨으로 인해 관심영역에 대한 신뢰성이 낮다. 본 논문에서는 이전과 다음 영상과의 시간적 연관성을 이용하여 이 두 영상간의 상관관계에 따라 효과적으로 신뢰영역 및 관심영역을 분리한다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 알고리듬으로 생성된 보조 영상과 원본 영상과의 차이에 대해 제안한 관심영역 분리 방법을 적용하여 그 결과를 비교하고, 성능 척도로서 객관적 화질을 비교한다. 실험 결과를 통해 기존에 제시된 다수의 알고리듬 보다 비교적 간단한 방법을 통해 효과적으로 관심 영역을 분리하고 또한, 성능이 크게 향상될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 중요도 지도에 기반한 관심 영역 동영상 압축 방법에 대해 고찰한다. 동영상 압축은 손실 프로세스이기 때문에 관심 영역에서의 정보 손실 최소화가 필요하며, 이를 위해 중요도 감지 과정에서 추출되는 중요도 지도의 신뢰도가 중요하다. 따라서 다양한 다른 기법의 중요도 지도 적용 결과를 비교함으로써 중요도 지도 추출 알고리즘의 요건에 대해 추론하고, 추출된 중요도 지도를 이용하여 적절하게 동영상을 부호화하는 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 실험결과를 통해 보완되어야 할 부분을 제시한다.
특정, 컴퓨터 사용자들이 자기가 관심을 가지고 있는 문서에서 어느 한 영상을 일괄 수집(Gathering)하고자 하는 욕구가 생길 수 있다. 그런데, 그래픽 영상(Graphic Image)이 여러 개로 세분화되어 있고, 한 문서 내에 다량으로 존재하기 때문에 선택하는 데 한계가 있다. 따라서, 웹(Web) 문서내의 모든 영상을 일괄 수집할 필요가 있으며 이 수집한 영상 중에서 사용자가 관심을 가지는 영상을 검색(Retrieval)하면 그와 유사한 다른 영상들도 같이 검색할 수 있는 시스템(System)이 필요하다는 생각에서 본 시스템을 구현하였는데, 그래픽영상의 일괄 수집이 가능하였고, 사용자의 관심영상에 대한 유사영상 검색이 가능하였다.
인터넷 광고의 시장 및 기술은 매년 급속하게 성장 및 발전하고 있으며 우리 생활에서 캐놓을 수 없는 한 분야로써 자리잡고 있다. 이러한 인터넷 광고는 일반적으로 전달되는 TV나 라디오와 같은 방송매체의 광고와는 달리 인터넷상에서 사용자의 작업을 방해하지 않으면서도 효과적으로 사용자의 관심을 끌어 광고 내용을 전달하는 것이 중요하다. 왜냐하면 강제적으로 사용자에게 전달되는 광고는 사용자의 임의의 작업을 방해하여 심한 불쾌감을 줄 수 있으며, 너무 정적이어서 관심을 유도하지 못하는 광고는 그 효과가 매우 낮기 때문이다. 본 논문에서는 웹 상에서 사용자의 작업을 최대한 방해하지 않으면서 관심을 유도할 수 있는 인터넷 광고 기법을 제안하고 기존 광고와의 비교 실험을 통하여 제안된 기법의 효과를 검증하여 본다.
국내외적으로 흠 네트워크의 보급이 활발히 이루어지고 있으며, 이러한 홈 네트워크는 현재의 데이터 네트워크 및 제어 네트워크 중심에서 향후 다수의 미디어 콘텐츠를 보유하는 A/V 흠 네트워크로 발전될 전망이다. 이런 환경 하에서 사용자들은 현재 P2P 파일 공유 시스템에서 이루어지는 것처럼 자신들의 관심에 기초하여 다른 홈 네트워크에 있는 미디어 콘텐츠들을 공유할 것으로 보인다. 본 논문에서는 이처럼 예상되는 사용자들의 요구를 효율적으로 지원하기 위하여 사용자들의 관심 사항을 효과적으로 반영하며 보장된 응답시간 내에 미디어 콘텐츠 검색을 제공하기 위한 P2P 오버레이 네트워크 구성 방안인 IGN (Interest-based Grouping Network)을 제시한다. Chord와 드브루인 (do Bruijn) 그래프로 구성되는 IGN은 structured P2P의 세밀한 검색 지원에 대한 한계와 unstructured P2P의 보장되지 않은 최대 검색 시간의 문제점을 해결하며, 보장된 최대 검색 시간 내에 사용자들의 관심 사항을 세일하게 반영하는 검색을 지원할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 단일 이미지의 관심 영역에 기반한 저심도 후처리 방법을 제안한다. 저심도 이미지란 사진에서 초점이 선명하게 포착되는 깊이의 범위가 좁은 이미지를 말한다. 기존의 광학적 특성을 이용한 저심도 이미지를 만드는 과정은 물리적인 구조 설계비용 문제가 존재한다. 또한, 이미지의 후처리 보정을 통한 방법은 이미지상의 사물 깊이 정보를 알기 어렵기 때문에 이미지의 심도를 후처리하기 어려웠다. 이에 따라 본 논문에서는 슈퍼 픽셀 군집화 방법을 통해 관심 영역을 찾고, 이에 기반하여 관심 영역이 부각될 수 있는 저심도 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 슈퍼픽셀 군집화 방법을 통해 관심영역을 설정하여 배경 영역을 분리하고 블러 과정을 수행한다. 관심 영역을 제외한 부분을 확장 한 뒤 배경 블러를 거치기 때문에 후광효과가 현저히 줄어든 저심도 효과가 적용된 이미지를 얻을 수 있었고 MSRA-1000 데이터 셋 이미지에서 우수한 주관적 화질 결과를 보였다.
본 논문에서는 HVS(human visual system)의 특성을 고려한 새로운 스케일러블 코딩방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 영상 내에서 관심영역(saliency map)을 찾고 관심영역을 제외한 부분에 에지 보존 필터를 적용한다. 그 영상은 정해진 양자 파라미터 값으로 인코딩 되어 제안된 코딩 시스템의 베이스 층(base layer)이 된다. 기존 스케일러블 코딩 표준에서의 베이스 층과 다르게 본 논문의 베이스 층은 관심 있는 중요영역(foreground)을 보존하고 또한 배경(background)의 에지 성분도 보존한다. 기본 층이 전송되면 개선층(enhancement layer)은 원 영상과 복원된 베이스 층 영상간의 차분 영상에서 관심영역 순으로 보내진다. 실험은 HEVC 를 바탕으로 수행되었고 스케일러블 코딩 표준인 SHVC 와 관심영역에서 비교를 했을 때 제안된 알고리즘이 더 높은 PSNR 을 가지는 것을 확인하였다. 또한 전체적으로 지각적인 품질(perceptual quality) 또한 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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