비디오를 이용한 여러응용들 중에서 비디오 검색은 중요한 부분을 차지한다고 볼 수 있다. 구조화된 비디오의 물리적 정보와 논리적 정보를 이용한 비디오 검색이 일반적이다. 그중 논리적 정보는 비디오 DB 에 구축된 구조화된 비디오를 이용한다. 비디오 검색은 구조화 과정에서 정의된 인덱스에 따라 사용자가 원하는 비디오를 검색하게 된다. 본 연구에서는 비디오 검색 시 운영체제를 고려하여 비디오 검색 정보를 아이콘화 시켜 관련된 비디오 샷을 찾아내는 시스템을 연구하였다. 본 연구의 결과는 비디오 검색 및 편집은 물론이며 멀티미디어 정보활용등의 여러 응용분야에 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 생각된다.
최근 정보통신의 급속한 발달로 비디오의 내용기반 검색은 많은 응용분야에서 중요성이 증가하고 있다. 자동적인 비디오 검색에 있어서 장면전환의 검출은 없어서는 안될 필수적인 과정이다. 그래서, 압축 영역이나 비압축 영역에서의 장면전환검출 기법들이 많이 제안되었다. 특히, 비디오가 대용량화됨에 따라 압축 영역에서의 검출 기법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 압축비디오에서 I-프레임의 DC 영상과 B-프레임의 매크로 블록 타입만을 이용하여 정확한 컷의 위치를 찾아내고자 한다. 그리고, 비디오 구조화의 수행에 적합한 성능과 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 기존에는 샷 경계 검출에 초점을 맞춘 것과는 달리 본 논문에서는 샷 보다 상위레벨인 비디오 씬 추출에 초점을 맞추어 디지털 비디오를 구조화하는 시스템을 제안한다. 샷간의 유사도를 측정하기 위해서 칼라와 모션 특징을 이용하였으며, 비디오 내의 동적 또는 정적 특성을 반영하기 위해서 적응적 가중치를 적용하였다. 칼라 특징을 추출하기 위해서 각 샷의 내부에서 대표 프레임을 추출하였고, 각 샷 내부의 모션 정보는 MPEG 비디오 모션 벡터를 이응해서 추출하였다. 또한, 비디오 씬 분할 시 연산 시간을 줄이기 위한 기법을 제시하였다. 마지막으로 추출된 비디오 씬에 대해서 성능평가를 하였다.
DMB(Digital Multimedia Broadcasting)는 유럽의 디지털 오디오 방송규격인 Eureka-147 DAB(Digital Audio Broadcasting) 전송시스템을 기반으로 하여 동영상 및 음성, 문자데이터 등을 포함한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 새로운 방송표준이다 따라서 DMB 시스템은 Eureka-147 DAB 전송부 이외에 영상 및 음성을 압축하는 미디어압축 (복)부호화부, 압축된 미디어 스트림을 다중화 하는 비디오 (역)다중화부가 추가된 구조를 갖는다. 본 논문은 DMB 표준의 비디오 다중화부의 분석을 통하여 확장된 전송기능 및 높은 전송효율을 제공할 수 있는 새로운 비디오 다중화 구조를 제시한다. 또한 표준 비디오 다중화기와 제안된 비디오 다중화기의 성능평가를 위해 기능적으로 분석하고 시뮬레이션을 통해 전송효율을 측정하였다.
현행 지상파 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)에서는 최대 CIF급 해상도의 동영상을 384 Kbps 정도의 비트율로 압축하여 비디오 CD급의 화질을 제공한다. 따라서 큰 화면을 통해 DMB 방송을 시청할 경우 해상도 부족 등으로 인한 화질 열화를 느낄 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 계층적으로 부호화된 비트스트림을 서로 다른 채널로 전송하는 고품질 AT-DMB 시스템이 연구되고 있다. 더불어, 계층변조 기술을 이용하여 추가적인 전송대역폭을 확보하고, 계층적 비디오 부호화 기술을 이용하여 고품질 이동 멀티미디어 방송을 제공하는 고품질 T-DMB 방식이 개발되고 있다. 이와 같은 AT-DMB 방식으로 사용자에게 안정된 고품질 비디오 서비스를 제공하기 위해서는 계층적 비디오 부호화를 고려한 효율적인 AV다중화 및 동기화 구조에 대한 연구가 필수적으로 요구 된다. 본 논문에서는, 이와 같은 고품질 AT-DMB 시스템을 위해서 각 계층 ES(Elementary stream)을 MPEG-4 over MPEG-2 시스템과 Eureka-147 DAB 시스템을 통해 서로 다른 채널로 전송한다. 계층별 전송으로 인한 시간 지연에 대처하여 수신입력부에서는 각각의 계층으로 전송된 ES들이 동기화 되어 복호화 되도록 SVC의 계층적 비트스트림 구조와 적응적으로 동작되는 다중화 시스템구조를 제작하였다.
이 논문에서는 비디오 데이타의 논리적 구조와 의미적 내용을 효과적으로 검색하기 위한 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 비정형화된 비디오 데이타를 원시 데이타 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성하는 계층화된 모델링을 사용한다. 계층화된 모델링에 존재하는 내용 계층은 비디오 데이타에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용을 표현한다. 제안하는 검색 시스템은 모델링에 따라 텍스트 기반의 검색은 물론 시각적인 특징 기반의 유사도 검색을 지원한다. 또한 시공간 관계에 기반한 의미적 내용 검색과 유사도 검색을 지원한다.
최근 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위해 다양한 시공간 예측 구조들이 제안되었다. 이 논문에서는 다시점 비디오 부호화 예측 구조에서 각 GOP의 첫 화면들에 삽입되는 B$_{ANC}$ 화면을 위해 양자화 계수를 결정하는 방법을 제안한다. 각 시점의 영상 화질을 균일하게 유지하고 전체적인 부호화 효율을 높이기 위해 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 적응적으로 조절하며, 인접한 두 참조화면의 비트-왜곡 비용값을 사용하여 상관도를 추정하고 이를 이용하여 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 결정한다. 이 논문에서 제안한 방법을 다시점 비디오 참조 예측 구조에 적용하여 부호화한 결과, 0.09$\sim$0.16 dB 정도의 PSNR 개선을 얻었다.
본 논문에서는 새로이 시작된 비디오 압축 표준인 VVC(Versatile Video Coding)의 인-루프(in-loop) 필터링을 위한 CNN 구조를 제안한다. 제안하는 CNN 구조는 복호화된 영상을 입력으로 하고 원본 영상과 복호화된 영상의 오차를 손실함수로 사용하여 학습을 진행한다. 또한, 비디오 부호화에서의 다양한 크기의 CU(Coding Unit)를 고려한 다양한 크기의 컨볼루션 필터를 사용하여 특징을 추출하는 구조에 기반하고 있다. 실험을 통하여 제안한 CNN 기반의 필터링이 VVC 의 시험모델인 VTM(VVC Test Model)의 인-루프 필터링의 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
디지털 비디오는 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 시간적으로 매우 긴 데이터이다. 따라서 사용자들은 대용량의 긴 비디오를 시청하기 전에 사전에 제작된 요약된 비디오를 시청하고 싶어 한다. 특히, 스포츠 비디오 분야에서는 하이라이트 비디오를 시청하고자 한다. 결과적으로 하이라이트 비디오는 사용자들이 비디오를 시청하고자 할 경우 그 비디오가 시청할 가치가 있는지를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서는 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성하는 방법을 제시한다. 자막의 구조적 특징은 자막이 갖는 시간적 특징과 공간적 특징으로서 이러한 구조적 특징을 이용하여 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출한다. 그리고 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임들에 대한 장면 재설정과 논리적 색인화 및 하이라이트 생성 규칙을 이용하여 생성한다. 마지막으로, 브라우저를 통한 사용자의 항목 선택에 의하여 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트에 대한 검색과 브라우징을 수행할 수 있다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 매우 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 비디오 색인 구조는 전통의 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 검색 방법을 사용한다. 따라서 비디오 색인 구조에서 검색의 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 색인 구조가 필요하다. 본 논문에서는 의미적으로 비디오를 장면단위로 검색할 수 있는 비디오 온톨로지 시스템을 제안한다. 비디오 온톨로지 시스템은 장면의 내용에 대한 키워드를 구조화 시킨 장면이름 온톨로지와 장면이 가지는 특징 정보에 대한 정보를 가지는 장면 모델 온톨로지로 구성된다. 장면 이름 온톨로지는 색인된 내용에 대한 의미적 검색이 가능하도록 단어들을 트리구조로 저장된다. 그리고 장면 모델 온톨로지는 색상, 모양, 재질과 같은 저수준 정보와 객체, 이벤트 같은 고수준 정보의 의미적 차이를 극복해 줌으로써 의미기반 검색이 가능하게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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