near VOU 시스템의 주기적 브로드캐스팅 방식(periodic broadcasting system)으로 여러 가지방법이 제시되었다. 그러나, 대부분 CBR 비디오를 전송하기 위한 방법이다. 요즘의 비디오들은 주고 VHR방식으로 압축되어 있어 VBR 비디오의 브로드캐스팅 기법이 필요하다. 하지만, 이에 대한 연구가 미미한 상태이다. 본 논문에서는 CBR 비디오의 브로드캐스팅 방식의 하나인 SB(Skyscraper Broadcasting)을 수정하여 VBR 비디오를 브로드캐스팅 하는 방법을 제시하였다. 관 논문에서 제시한 방식의 성능 평과 결과, 짧은 초기지연시간과 적은 버퍼가 필요함을 보였다.
주문형 비디오 서비스(VoD: Video on Demand)의 경우 네트워크의 자원 이용도와QoS (Quality of Service)가 보장되도록 구축되어야 한다. 대역폭 스무딩 알고리즘은 주문형 비디오 시스템에서 비디오 데이터를 보낼 경우 비디오의 데이터의 급격한 대역폭의 증가 또는 감소를 최소한 줄이는 기법이다. 본 논문에서는 기존의 대역폭 스무딩 기법과 비디오 압축 기법의 특성을 이용하여 새로운 모델과 스무딩 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 기존 스무딩 알고리즘의 결과와 비교 분석한다.
본 논문에서는 인터넷이나 Ethernet에서 MPEG-2 비디오를 전송할 때 발생하는 오류를 보상하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 오류는 발생 크기에 따라 비트 오류, 패킷 손실, 버스트 손실 등으로 나눌 수 있다. 그리고 상태에 따라 시간적인 것과 공간적인 것으로 구분된다. 본 연구에서는 특히 송수신 통신망 속도의 불일치 환경, 즉, 고속 송신 대 저속 수신, 저속 송신 대 고속 수신의 경우에 비디오 패킷 손실, 패킷 삽입, 패킷 삭제에 관한 방법을 제시한다. 이와 같은 경우는 인코더와 디코더가 서로 다른 성능을 가지는 경우에도 발생한다. 즉, 첫째, 인코더는 실시간 압축, 디코더는 저속 재생, 둘째, 인코퍼는 저속 압축, 디코더는 실시간 재생인 상황에서도 적용된다. 인터넷과 같은 전 세계적인 규모의 영상회의, 영상전화 시스템에서는 망과 송수신 시스템이 매우 다양하므로 이런 경우는 실제로 매우 빈번히 발생하며, 이에 대한 해결은 원활한 영상통신을 위해서 필수적이다.
4채널 입력으로부터 입력되는 오디오를 압축,복원,저장, 전송하는 ㅅ스템을 설계한다. 이러한 시스템은 보안 시스템 중에서 특정 센서로부터 alarm 신호를 디지털 데이터로 변환한 후, 압축시켜 저장하고 동시에 압축된 오디오 데이터를 비디오 데이터와 통합하여 하나의 스트림으로 만들어 통신망으로 보내주는 시스템에 적용된다. 이러한 시스템의 구조를 간단히 설명하면 아날로그 음성 신호를 디지털 음성 data로 변환하기 위해 OKI사의 MSM 7570L-91이라는 ADPCM codec을 사용하였고 ADPCMcodec을 거쳐 나온 ADPCM 데이터를 64Mbyte SDRAM에 저장하였다가 FIFO를 거쳐서 통신망으로 전송을 한다. 복원은 SDRAM에 저장된 ADPCM 데이터를 MSM 7570L-01을 거쳐 아날로그 신호로 변환한 후 엠프를 거쳐 스피커로 출력을 하게 된다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.229-232
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2001
초저속 전송 통신망에서 비디오 전송을 효율적으로 하기 위한 시스템은 낮은 비디오 전송율에서 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 현재 저속 통신을 위한 부호화 표준으로 대표적인 ITU-T의 H.263은 DCT기반이므로 낮은 비트율에서 블록화 현상이 발생한다. 본 논문에서 제안하는 다중 가중 인자를 이용한 SPIHT 비디오 부호기는 H.263에 비하여 동영상의 PSNR이 우수한 성능을 보였고 기존 SPIHT 비디오 부호기보다도 PSNR이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 움직임에 따른 인간시각 시스템의 인지 특성을 이용하여 동영상을 효과적으로 압축할 수 있는 기법을 제안한다. 비디오 신호에 대한 인간 시각 인지 특성을 분석하여 큰 이득을 주지 못하는 성분, 즉 인간의 눈에 민감하지 않은 부분을 감축 내지는 제거함으로써 인지 능력에서 볼 때 주관적 화질의 저하 없이 비디오 신호를 낮은 비트율로 압축할 수 있다. 제안된 기법은 움직임이 발생되는 정도와 크기에 매우 의존적으로, 움직임이 많은 비디오 신호에 더욱 적합하나 움직임이 작은 경우에도 적합한 움직임 보상을 통해 높은 이득을 얻기 때문에 모든 영상에 대해서 적용 가능한 방법이다. 몇 가지 영상을 대상으로 한 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 프레임당 21-30:1 정도의 압축하에서 높은 재생화질을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 카메라의 움직임을 추정하여 이를 기반으로 하여 움직이는 객체를 추정하고자 한다. 이를 위해, 먼저 MPEG2의 움직임 벡터는 압축의 효율성 때문에 움직임의 예측이 순서적이지 못한데, 예측 프레임들의 속성을 이용하여 이를 광 플로우(Optical Flow)를 갖는 움직임 벡터(Motion Vector)로 변환하였다. 그리고 이러한 벡터들을 이용하여 카메라의 기본적인 움직임인 팬(Fan), 틸트(Tilt). 줌(Zoom) 등을 정의하였다. 이를 위하여 팬, 틸트-줌 카메라 모델의 매개변수와 같은 의미의 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값을 정의하고자 움직임 벡터 성분의 Hough변환을 이용하여 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값들을 구하였다. 또한 이러한 카메라 움직임(Camera Operation)은 시간적으로 연속적으로 발생하는 특징을 이용하여 각 프레임마다 구한 카메라의 움직임을 보정하였다. 마지막으로 움직이는 객체의 추정은 우선 사용자가 원하는 객체를 바운딩박스 형태로 정의한 후 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 벡터를 한 GOF(Group of Pictures) 단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 객체를 추적하고 해석하였으며 DCT 질감 정보를 이용하여 객체의 영역을 재설정 하였다. 물론 압축된 MFEG2비디오에서 얻을 수 있는 정보들은 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한하였다. 제안된 방법은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론 카메라의 움직임특성과 움직이는 객체의 추적들을 활용하여 기존의 내용기반의 검색 및 분석에도 많이 응용될 수 있다. 이러한 개발 기술들은 압축된 데이터의 검색 및 분석에 유용하게 사용되리라고 기대되며 , 특히 검색 툴이나 비디오 편집 툴 또는 교통량 감시 시스템, 혹은 무인 감시시스템 등에서 압축된 영상의 저장과 빠른 분석을 요구시 필요하리라고 기대된다.
최근 하드웨어와 압축기술의 발달 및 보편화로 인해 사용자들의 비디오 데이터에 대한 요구가 증가하였다. 비디오 데이터는 비정형, 대용량의 특징을 가지고 있으므로 사용자의 다양한 요구를 만족시키기 위해서는 단순한 텍스트 형식의 데이터가 아닌 비디오 데이터에 대한 다양한 검색기법이 요구된다. 효율적인 비디오의 검색을 위해서는 사용자의 불완전한 질의에도 근사한 질의결과의 제시가 필요하다. 본 논문에서는 비디오데이터에 대한 효율적인 의미검색을 위해 주석기반과 특징기반을 혼합한 내용기반 검색을 지원하며 특히 사용자의 불완전한 질의에도 근접한 질의결과를 제시할 수 있는 지능적인 비디오 검색 시스템을 제안한다.
최근 감시시스템 구축에서 디지털 비디오 레코더(DVR)를 이용하는 방식이 주를 이루고 있다. 영상압축 기술의 발전에 따라 디지털 비디오 레코더는 H.264/AVC 인코더를 기반으로 저장 공간 대비 고화질의 영상 저장이 가능해졌다. 또한, 다수 채널의 동시 처리가 가능해졌을 뿐만 아니라 영상 압축 및 저장 기능 외에 지능형 감시를 위한 기능이 요구되고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 압축 비트열에서 움직임 벡터 추출 및 분석을 통한 영상내 이동 물체 검출 방법을 제안한다. 압축 비트열에서 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터들의 크기와 각도를 비교하여 임계값 이하인 움직임 벡터들을 추출하여 이동 물체를 검출하였다. 이동 물체 검출 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 참조 프로그램인 JM 15.1을 사용하여 인코딩 및 비트열 분석을 수행 하였고, 움직임이 검출된 시간 구간만을 디코딩 후 저장하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 방식은 디코딩 부분의 연산량 감소뿐만 아니라 저장소의 물리적 공간 절약이 가능하다.
DVR 시스템은 비디오 데이터를 저장/재생해야 하기 때문에 대용량의 비디오 데이터를 압축하는 것이 매우 중요하다. 압축 방법으로 기존의 MPEG-4 압축을 사용하는 고성능 DVR 제품군은 국내외 적으로 다수가 있으나, 성능은 대부분 입력 영상에 비해서, 열화된 영상 크기인 CIF(D1/4)크기를 압축하는 DVR이 대다수이다 본 논문에서는 DSP를 이용하여 M-JPEG과 H.264 코덱을 구현하였다 M-JPEG은 다채널 모니터링을 위한 네트워크 전송용으로 사용하였으며, H.264는 Baseline Profile을 지원하여 기존의 MPEG-4 압축에 비해 $2{\sim}4$배 압축률 상승시켰다. 그 결과 가로 720픽셀, 세로 480픽셀의 고해상도를 지원할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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