저조도 영상의 개선을 위해서 밝기 및 대조 개선, 조명 성분 감쇄 등의 다양한 연구가 진행됐다. 기존의 hand-crafted 방법에서 인공신경망으로 기존 기법들을 대체하는 연구가 최근에 진행 중이다. 본 논문에서는 조명 광원이 존재하는 저조도 영상으로부터 조명 성분을 감쇄하고, 반사 성분만을 생성하는 기법을 합성곱 신경망으로 대체하는 방법을 제안한다. 실험에서는 102장의 저조도 영상으로 학습시킨 합성곱 신경망으로 만족스러운 반사 영상을 생성하였다.
저조도 영상의 개선에 관한 연구는 대부분 대비 개선을 목적으로 한다. 저저도 영상에서 밝기 개선, 대조 개선, 및 조명 성분 감쇠 등의 다양한 연구가 진행됐다. 최근에 인공신경망으로 상기 방법들을 대체하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 Retinex 이론에 기반하여 조명 광원이 존재하는 저저도 영상으로부터 조명 성분을 감쇠하고, 반사 성분만을 생성하는 기법을 심층신경망으로 대체하는 방법을 제안한다. 실험에서는 102장의 저저도 영상으로 학습시킨 인공신경망으로 반사 영상을 생성하였는데, PSNR=30.8682(db), SSIM=0.4345를 얻었다.
H.264/AVC의 시간적 오류 은닉을 위한 새로운 경계 정합 방법과 은닉된 영상의 화질 향상을 위한 후처리 방법을 제안한다. 시간적 오류 은닉은 참조 프레임에서 가장 유사한 블록으로 오류가 발생한 블록을 대체시키는 방법이다. 가장 유사한 블록을 찾기 위해 H.264/AVC에서는 오류가 발생한 블록의 바깥 경계의 화소값과 참조블록의 안쪽 경계의 화소값을 단순 비교한다. 그러나 기존의 방법은 좁은 범위의 화소값 만을 비교하므로 부정확한 블록으로 오류 블록을 대체할 확률이 높다. 본 논문에서는 더욱 정확한 블록으로 오류 블록을 대체하기 위하여 참조 블록의 안쪽 경계의 화소값과 바깥 경계의 화소값을 오류 블록의 바깥 경계의 화소값과 비교하고 후보 움직임 벡터의 최솟값과 최댓값을 기준으로 일정 검색 범위내의 추가적인 후보 움직임 벡터를 설정하는 보다 향상된 경계 정합 방법, 그리고 변형된 디블록킹 필터를 통해 오류 없이 복호된 블록과 오류가 은닉된 블록과의 경계를 부드럽게 하는 후처리 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 블록 정합방법보다 최대 약 0.9 dB의 화질 향상을 보여주는 것을 확인하였다.
본 연구는 닐슨-코리안클릭사의 3 screen data를 이용하여 모바일 OTT 동영상 서비스 이용이 홈 TV 시청을 대체하는지 여부를 실증 분석하였다. 분석결과 모바일 OTT 동영상 서비스의 이용시간이 1% p 증가하면 홈 TV 시청시간이 12.4% 감소하는 것으로 나타났으며, 유튜브나 통신 3사가 제공하는 OTT 동영상 서비스(Oksusu, Alleh TV, 비디오포털)의 이용시간이 1%p 늘어나면 지상파 채널 시청시간이 각각 16.2%와 23.9% 감소하는 것으로 추정되었다. 향후 모바일 OTT 동영상 서비스의 홈 TV 대체 양상은 더욱 가속화될 것으로 보인다. 유료방송 산업과의 규제 형평성 논란을 해소하고 시청자 권익을 보호하기 위하여 OTT 동영상 서비스에 대한 규제 범위와 수준에 관한 논의가 보다 신속히 이루어져야 할 것이다. 사업자 측면에서는 콘텐츠의 차별화뿐만 아니라 다양한 결합상품을 제공하는 등 요금제의 다양화 전략이 필요하다.
본 연구는 학령기에 있는 장애 아동·청소년들의 독서 및 도서관 이용과 요구사항을 파악해 보고 국립장애인도서관을 중심으로 추진되고 있는 도서관정책의 개선점을 제시해보고자 하였다. 대체자료 제작 및 대체자료통합목록시스템 구축을 중심으로 한 도서관정책과는 다르게 장애 아동·청소년은 주로 종이책을 이용하고 있었으며, 80%가 도서관을 거의 이용하고 있지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 특수학교 도서관 중심의 추진체계를 확립하고 장애영역과 학령별 장서 큐레이션을 통한 독서문화 향유 기반 구축을 제안하였다. 더불어 멀티미디어 장서의 국제표준화 개발, 국립어린이청소년도서관과의 협력, 특수학교도서관의 전문인력, 장서, 예산 확충을 기반으로 일반학교 특수학급 장애 학생들과의 연계를 제시하였다.
분산 비디오 부호화(distributed video coding)는 분산 소스 부호화의 대표적인 응용분야로서 부호화 복잡도가 부호화기에서 복호화기로 이동되어 저전력 부호화 환경에 매우 적합하다. 본 논문에서는 분산 비디오 부호화의 성능 향상에 있어 가장 중요한 보조 정보의 효과적인 생성 방법을 제안한다. 우선 보조 정보 생성을 위한 키 프레임들 간의 블록 움직임 추정에 있어 기존 방법들이 대체적으로 가정하고 있는 선형적인 움직임 이동에 따른 잘못된 예측을 해결하기 위해 두 장 이상의 키 프레임을 사용하여 블록 움직임을 추정한 후, 선형 회귀(linear regression)를 이용하여 보조 정보 상의 블록 움직임 궤적을 추정한다. 이때 움직임 추정을 위한 키 프레임 번호를 증가하며 선입선출(FIFO)형 버퍼에 저장 및 삭제하여 동일한 보조정보에 해당하는 여러 움직임 벡터 필드와, 기존의 선형적인 움직임이 가정된 움직임 벡터 필드를 동시에 생성한다. 다음으로 보간(interpolation)하려는 보조 정보 프레임 내의 임의의 블록에 가장 가깝게 통과하는 움직임 벡터 필드를 선택하여 해당하는 블록의 최종 움직임 벡터로 선택한다. 실험결과 제안하는 보조 정보 생성 방법은 기존의 방법과 비교했을 때 비대칭성 움직임 벡터 사용만으로 평균 PSNR이 0.216dB 만큼 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
최근 다양한 분야(건축, 디자인, 영화관)에서 활용되는 디스플레이 기술들은 대체로 평면에 투영하는 프로젝션 기술을 사용하고 있다. 예외적으로 평면이 아닌 곡면에 투영하는 경우도 있었으나, 기술적인 제약으로 왜곡된 영상을 보정하여 사용하는 경우는 드문 상태이다. 그리고 상호작용의 경우는 기계적 장치에 의존한 초보적 형태가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 프로젝션 기술 중에서 원통형 곡면상으로의 투영 기법과 모션인식을 반영한 상호작용 기법에 대해서 논하고자 한다. 3D 영상을 곡면에 왜곡 없이 투영하기 위하여, 본 논문에서는 '2-pass 렌더링' 기법을 이용하였다. 이 기법에서는 현재 렌더링 된 영상을 텍스쳐로 저장한 다음 원통형 물체에 매핑시켜 곡면에 적합한 영상으로 보정한다. 그리고 기계적 장치에 의존하지 않는 상호작용을 위해, 카메라를 통하여 실시간으로 사용자 정보(위치, 방향 값)를 입력 받아 원통형 스크린과 매칭되는 좌표 값을 계산한다. 위와 같은 기법들을 구현하기 위한 실험으로 미디어 아트 작품을 제작하였으며, 투영과 상호작용에 관한 알고리즘을 작품에 적용하였다. 이 작품은 하나의 프로젝터를 사용하여 1/4 원통형 곡면으로의 투영과 상호작용을 수행하였다. 본 연구의 결과는 미디어 아트 작품의 프로젝션 모듈로 사용 될 수 있으며, 공연장 건축, 실내디자인, 체감형 인터랙티브 게임, 가상현실 영화관 등 다양한 분야에 적용 될 수 있다.
IMS(IP Multi-Media Subsystem)란 인터넷 프로토콜(IP)을 기반으로 음성, 오디오, 비디오 및 데이터 등의 멀티미디어 서비스를 제공 할 수 있는 서비스 플랫폼이다. 초기 3G 이동통신망에서 멀티미디어 서비스를 지원하기 위하여 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서 제안되었으나 현재는 IPTV, 유선전화서비스 사업자 등에서도 폭넓게 채택되어 기존 소프트스위치 기반의 인터넷전화 서비스 플랫폼을 대체하고 있고, 특히, 최근에는 이동통신서비스인 4G LTE의 확산에 따라 관련 시장이 빠르게 성장하고 있다. 따라서 본 논문에서는 1,000 회선급 가입자 회선을 수용 할 수 있는 고속의 메인 프로세서와 기존 표준 SIP 프로토콜을 사용하는 SIP 단말과 IMS 코어와 연동 할 수 있는 SIP 게이트웨이를 설계하였다.
네트워크 기술이 발달함에 따라, 한류 등 특정 나라의 미디어 콘텐츠가 해당 나라뿐 아니라 세계적으로 소비되고 있다. 이와 같이, 동일한 콘텐츠가 다양한 국가의 방송환경에서 소비되는 경우, 방송되는 국가 및 지역적 환경 등에 적합한 중간 광고의 삽입 및 대체방안이 필요할 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 ATSC 3.0에서 차세대 방송표준으로 채택한 MMT를 기반으로 하여 하이브리드 방송 환경에서의 중간 광고 삽입 방안을 제안하였다. 제안한 방안은 MMT의 MPT message 및 MMT-CI를 이용하여 시그널링을 전달하고, 이에 따라 광고 데이터를 전송하는 방식으로 중간 광고를 삽입하는 것이다. 이를 검증하기 위해 본 논문에서는 MMT의 구조를 분석하고, 제안한 방안 검증 시스템을 설계하여 실험결과를 통해 제안한 중간 광고 삽입 방안을 검증하였다.
Image-to-image 변환에서 인상적인 성능을 보이는 StarGAN 은 모델의 성능에 중요한 영향을 끼치는 adversarial weight, classification weight, reconstruction weight 라는 세가지 하이퍼파라미터의 결정을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 이 중 conditional GAN loss 인 adversarial loss 와 classification loss 를 대치할 수 있는 attribute loss를 제안함으로써, adversarial weight와 classification weight 를 최적화하는 데 걸리는 시간을 attribute weight 의 최적화에 걸리는 시간으로 대체하여 하이퍼파라미터 탐색에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 하였다. 제안하는 attribute loss 는 각 특징당 GAN 을 만들 때 각 GAN 의 loss 의 합으로, 이 GAN 들은 hidden layer 를 공유하기 때문에 연산량의 증가를 거의 가져오지 않는다. 또한 reconstruction loss 를 단순화시켜 연산량을 줄인 simplified content loss 를 제안한다. StarGAN 의 reconstruction loss 는 generator 를 2 번 통과하지만 simplified content loss 는 1 번만 통과하기 때문에 연산량이 줄어든다. 또한 이미지 Framing 을 통해 배경의 왜곡을 방지하고, 양방향 성장을 통해 학습 속도를 향상시킨 아키텍쳐를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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