Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.494-496
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2015
본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록 하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.343-344
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2018
본 논문에서는 관심 영역 보존을 고려한 이미지 리사이징 최적화 기법을 제안한다. 이미지 리사이징은 입력 영상을 다양한 비율의 디스플레이나 하드웨어 플랫폼에 적용이 가능한 비율의 영상으로 변환하는 것에 목적을 둔다. 변환 과정에서 인지적 특성을 고려하여 관심 영역 검출을 통해 주요 객체의 왜곡을 최소화하고자 한다. 목표 비율로의 리사이징 시 각 영역별 변환 비율이 상이하게 결정되어야 하고, 이 과정에서 관심 영역 왜곡과 영상 보간 불가능의 문제가 발생한다. 관심 영역 왜곡과 보간 불가능 상태를 최소화하기 위해 영역별 변환 비율을 결정하는 최적화 기법을 제안하여 관심 영역이 보존된 최적화된 결과 영상을 획득하고자 한다.
Park, Seonguk;Lee, Haelim;Lee, Jooyoung;Jeong, Se-Yoon;Cho, Seunghyun
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.172-175
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2020
최근 스마트시티, 자율 주행 자동차 등 기계에 의해 소비되는 영상 데이터의 양이 증가함에 따라 기계의 임무 수행 능력을 향상시킬 수 있는 압축기술이 필요하게 되었다. 그런데, 전통적 방식의 영상 코덱은 사람의 인지 화질 특성을 고려해 개발된 기술이기 때문에 기계의 임무 수행에 필수적인 정보 외에도 불필요한 정보가 존재한다. 따라서 사람이 아닌 기계의 임무 수행에 대해 효율적으로 영상을 압축하기 위한 비디오 코덱 기술이 필요하다. 이와 관련하여, 최근 MPEG에서 Video Coding for Machines라는 영상 압축기술에 대한 표준화가 논의되고 있다. 본 논문에서는 기계를 위한 영상 압축기술의 연구배경과 연구를 통해 전통적인 영상 압축 코덱 방식과 neural network 기반 압축 코덱 방식에 대해 각각의 방식이 머신비전 임무를 수행한 정확도를 기준으로 영상 압축성능을 비교해 효율적인 압축 코덱 방식에 대해 분석한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.146-149
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2022
기존 RDO(Rate Distortion Optimization) 기반 압축 방식은 압축 성능에 초점을 두기 때문에 영상 내 인지 특성이 무시될 수 있다. 따라서 RoI(Region of Interest)을 기반으로 압축률을 조절하는 연구가 고안[1, 2, 3, 4] 되었으며, HVS(Human Visual System) 관점에서 영상 내 중요한 부분에 대해 더 높은 품질로 영상을 압축하는 연구가 대부분이다. 최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 지능형 영상 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 머신 비전을 위한 영상 부호화 및 효율적인 전송에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 dQP(delta Quantization Parameter)를 활용하여 RoI(Region of Interest) 기반압축 방법을 제안하고, 두가지의 RoI 추출 방식을 소개한다. Detectron2 Faster R-CNN X101-FPN [5]의 첫번째 탐지기를 통해 후보 영역 기반 RoI 을 추출하고, 두번째 탐지기를 통해 객체 기반 RoI 을 추출하여, 영상 내 객체 부분과 비객체 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 압축을 수행하였으며, 이에 따른 성능을 비교하고자 한다.
The influence of COVID 19 has a direct impact on the education field. In the situation where non-face-to-face classes are inevitably required, interest in the learning satisfaction and intention to use real-time video conferencing is increasing. This study analyzed the effects of learner-teacher interaction, social presence, availability, self-efficacy and academic engagement as video conferencing characteristics and learner's characteristics on perceived usefulness, perceived ease of use, learning satisfaction and intention to use video conferencing. The results of this study showed that learner-teacher interaction, availability, and self-efficacy had a positive effect on perceived ease of use, and all variables except availability had a positive effect on perceived usefulness. Also, perceived usefulness and ease of use were factors that increased learning satisfaction and video conferencing use intention, and learning satisfaction was identified as variables that increased video conferencing use intention. This study has significance in that it provided various theoretical and practical implications for real-time video conferencing which will be used in many educational fields in the future through empirical analysis.
This paper describes an efficiency of chroma based tonal features for speech emotion recognition. As the tonality caused by major or minor keys affects to the perception of musical mood, so the speech tonality affects the perception of the emotional states of spoken utterances. In order to justify this assertion with respect to tonality and emotion, subjective hearing tests are carried out by using synthesized signals generated from chroma features, and consequently show that the tonality contributes especially to the perception of the negative emotion such as anger and sad. In automatic emotion recognition tests, the modified chroma-based tonal features are shown to produce noticeable improvement of accuracy when they are supplemented to the conventional log-frequency power coefficient (LFPC)-based spectral features.
The watermarking is a method to achieve the copyright protection of multimedia contents. Among several media, the left documents show very peculiar properties: block/line/word patterning, clear separation between foreground and background areas. So algorithms specific to the text documents are required that meet those properties. This paper proposes a novel watermarking algorithm for the grayscale text document images. The algorithm inserts the watermark signals through the edge direction histograms. A concept of sub-image consistency is developed that the sub-images have similar shapes in terms of edge direction histograms. Using Korean, Chinese, and English document images, the concept is evaluated and proven to be valid over a wide range of document images. To insert watermark signals, the edge direction histogram is modified slightly. The experiments were performed on various document images and the algorithm was evaluated in terms of imperceptibility and robustness.
Existing streaming mechanisms have no consideration for the characteristics of streaming applications because they only consider network stability. In this paper, in order to overcome limitations of the previous work on video streaming, we propose a new video streaming mechanism called "HAViS(Hybrid Approach for Video Streaming)". The proposed mechanism includes more sophisticated features that consider both network and user requirements. Therefore, the HAViS mechanism improves the network stability by adjusting the sending rate of video stream based on the network state and it also provides the smooth playback by preventing the buffer underflow or overflow. Moreover, it is designed to take into consideration the streaming video content. Through the simulation, we prove that the HAViS mechanism efficiently uses the buffer resources and provides improved network stability and smooth playback.
We propose a single-shot high dynamic range (HDR) imaging algorithm using a deep convolutional neural network (CNN) for row-wise varying exposures in a single image. The proposed algorithm restores missing information resulting from under- and/or over-exposed pixels in an input image and reconstructs the raw radiance map. The main contribution of this work is the development of a loss function for the CNN employing the human visual system (HVS) properties. Then, the HDR image is obtained by applying a demosaicing algorithm. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides higher-quality HDR images than conventional algorithms.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.535-542
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2023
This study attempted to identify various variables that affect satisfaction and continued use intention of the subscription economy services. Through previous research studies, individual characteristics and service characteristic variables were considered together. Finally, use motivation, platform characteristic factors, and product and service characteristic factors were classified and examined. As a result of the study, the motive for using the service that affects the satisfaction of the subscription economy service was found to be functional hedonic, and economic motive, and platform recency and convenience, economic utility, and perceived personalization had a positive effect. Functional and hedonic motives and convenience showed positive influences on continued use intention, while social motives showed negative influences. In addition, it was confirmed that economic motivation, platform recency, economic utility, and perceived personalization showed a positive influence on the intention to continued use intention by mediating satisfaction with subscription economy services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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