시청자의 취향에 맞는 방송 컨텐츠를 제공하는 쌍방향 방송 서비스에 대한 요구가 증가하면서 방송용 컨텐츠의 요약, 검색, 색인 기술의 개발이 필요하게 되었다. 이런 필요에 의해 만들어진 MPEG-7 과 TV-Anytime과 같은 국제 표준들은 영상/비디오의 효율적인 내용 특징 추출 기술 및 추출된 특징을 바탕으로 멀티미디어 데이터를 검색하는 기술을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 상위의 MPEG-7기술자들을 사용하여 골프 비디오의 내용기반 특징을 추출하고, 이들을 통합하여 골프 비디오의 구조적 내용 정보를 기술하는 요약문(Hierarchical Summary)을 생성하였다. 제안한 방법은 국제 표준으로써 그 성능을 인정받은 MPEG-7 기술자들을 사용하여 각 기술자 모듈의 정확성을 확보하고 필요에 따라 기술자 모듈의 성능을 개선하여 효율성을 높였다.
스케일러블 비디오 압축 기술 중 공간적 스케일러빌리티 기술에는 계층 간의 예측을 위해서 참조 계층의 영상을 향상 계층의 해상도와 동일하게 하는 영상 보간 과정이 필요하다. 본 논문에서는 HEVC (high efficiency video coding) 기반의 스케일러블 비디오 압축을 위하여 새로운 영상 보간 필터를 제안한다. 제안하는 보간 필터는 DCT (discrete cosine transform) 수식을 기반으로 설계되었으며, 하위 계층의 텍스처를 1.5 배로 보간할 때 사용된다. 제안하는 보간 필터를 적용하여 계층 간 예측을 수행할 결과, simulcast 로 부호화 한 것 대비 BD-bitrate 를 약 52.8% 감소시켰고, BD-PSNR 을 약 1.87dB 증가시켰다.
내시경 검사는 내장기관의 이상 유무를 점검할 수 있는 효과적인 의료 기술이다. 해당 논문에서는 자가지도 방식의 직접 감쇠 모델(DAM, Direct Attenuation Model)[3]을 사용한 내시경 비디오 기반 깊이 예측을 제안한다. 단안 카메라의 비디오 영상에서 DAM 을 이용한 빛의 밝기에 따른 깊이 변화 정보와 Normal 정보를 사용하여 깊이와 자세 예측 네트워크 모델 학습을 효과적으로 수행한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존의 깊이 추정 네트워크 대비 다양한 내시경 비디오 영상에서 더 정확하게 깊이를 추정함을 확인하였다.
본 논문은 비주얼 헐 오브젝트를 이용한 움직이는 오브젝트에 대한 실시간 영상기반 라이팅 기술을 제안한다. 본 논문에서는 특히 서로 다른 공간상의 조명 환경을 일치시키는 기술에 중점을 두고, 실시간으로 움직이는 오브젝트의 실시간 비디오 기반 재조명 기술로서 3가지 핵심 내용을 소개한다. 첫째는 비주얼 헐 데이터를 기반으로 기존에 벡터의 외적을 사용하던 방법을 개선하여 수식을 근사화시켜 연산량을 줄여서 고속으로 노말 벡터를 추출하는 방법이고, 둘째는 사용자 주변 조명 환경 정보를 효과적으로 샘플링하여 라이팅에 사용하는 점광원의 개수를 줄였으며, 세 번째는 CPU와 GPU의 연산량을 분배하여 효과적으로 병렬 고속 연산이 가능하도록 하였다. 종래의 영상기반 라이팅 기술이 정지된 환경맵 영상을 사용하거나 정지된 객체를 라이팅하였던 연구를 한 반면에 본 논문은 실시간에서 라이팅을 구현하기 위한 기술로서 고속 라이팅 연산을 위한 방법을 제시하고 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 라이팅 연구의 실제적이고도 폭넓은 작용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.
본 연구는 GPS기반의 비디오시스템에 의해 노후 건축물을 어떻게 효과적으로 관리할 것인가에 연구목적을 두고 수행되었다. 휴대용 GPS기반 비디오시스템에 의한 Georeferencing 비디오자료는 신속한 검색과 도시지역의 복잡다양한 노후건축물을 효과적으로 관리하는데 도움을 주며 다음과 같은 결론을 얻었다. Georeferencing 자료는 비디오와 GPS가 연계되어 관측위치를 추적할 수 있고 건물의 안전진단을 위한 균열정보를 제공하며, 균열정보는 연속영상의 특징점 추적과 영상모자�掠茱珦� 융합된 방법에 의해 측정되도록 제시하였다. 본 연구를 통해 Georeferencing 비디오 기술은 건물안전진단을 위해 보다 효율적인 정보를 제공할 수 있어서 도시건축물관리에 유용한 기술로 사용될 것으로 판단된다.
기존의 T-DMB 표준 문서에서는 T-DMB 기반의 비디오 서비스를 무료 서비스로 규정하여 스크램블링을 수행할 수 없도록 제한 사항을 두고 있다. 그러나, 최근의 T-DMB 수익 구조 개선의 노력과 차세대 T-DMB(AT-DMB) 기술의 등장으로 T-DMB 기반의 유료 비디오 서비스에 대한 관심이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 유료 서비스 관련 기존 T-DMB 표준 문서들을 분석하여, T-DMB 채널을 통한 유료 비디오 서비스를 제공하기 위한 효율적인 시그날링 및 스크램블 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 비디오 서비스와 역호환성을 유지하여 이미 보급된 T-DMB 수신 단말에 문제점을 야기하지 않는 것을 특징으로 한다.
비디오 컨퍼런스는 시간적, 공간적으로 분산된 그룹의 의사소통 및 공동작업에 매우 유용하게 활용되고 있다. 이는 이동에 소요되는 시간 및 경제성에서 특히 강점을 가진다. 본 논문에서는 SVTE(Shared Virtual Table Environment)를 기반으로 하여, 3D 비디오와 Virtual Reality 기술을 결합한 차세데 비디오 컨퍼런스 시스템을 제안한다. 또한 서로 공유된 공간내에서, 평면상의 2D 화면보다 더욱 사실감 있는 3D 영상을 제공하는 비디오 컨퍼런스 시스템의 구조를 보이고, 제안된 시스템에서 고려되어야 할 영상처리 기법을 설명한다.
본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술에 대해 살펴본다. 딥 러닝 기반의 이미지 압축 기술은 심층 신경망에 압축 대상 이미지를 입력하고 반복적 또는 일괄적 방식으로 은닉 벡터를 추출하여 부호화한다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해 심층 신경망은 복원 이미지의 화질은 높이면서 부호화된 은닉 벡터가 보다 적은 비트로 표현될 수 있도록 학습된다. 이러한 기술들은 특히 저 비트율에서 기존의 이미지 압축 기술에 비해 뛰어난 화질의 이미지를 생성할 수 있다. 한편, 딥 러닝 기반의 비디오 압축 기술은 압축 대상 비디오를 직접 입력하여 처리하기 보다는 기존 비디오 코덱의 압축 툴 성능을 개선하는 접근법을 취하고 있다. 본 논문에서 소개하는 심층 신경망 기술들은 최신 비디오 코덱의 인루프 필터를 대체하거나 추가적인 후처리 필터로 사용되어 복원 영상의 화질 개선을 통해 압축 효율을 향상시킨다. 마찬가지로, 화면 내 예측 및 부호화에 적용된 심층 신경망 기술들은 기존 화면 내 예측 툴과 함께 사용되어 예측 정확도를 높이거나 새로운 화면 내 부호화 과정을 추가함으로써 압축 효율을 향상 시킨다.
본 논문에서는 MPEG-4 표준에서 채택된 FGS(Fine Granualrity Scalability)를 이용한 계층적 비디오 부호화 방법을 적용하였다. MPEG-4 FGS는 인터넷에서 이용되는 다양한 특성의 단말기들과 대역폭 변통에서 유연성 있는 기술이다. 적용된 MPEG-4 FGS 기술은 DCT 기반 비트 평면 부호화를 이용한다. 실험에서는 일반적인 SNR 계층 비디오 코딩(Multi-layered SNR scalable video coding)과의 비교를 통해 FGS의 효율성을 평가한다. 비교는 두 부호화 기술의 PSNR 값의 분석을 가지고 이루어졌고 MPEG-4 FGS 기술이 이전의 다층 SNR계층 비디오 부호화 방법보다 평균 $1\sim2dB$ 정도의 높은 값으로 나타났다. 이를 동해 MPEG-4 FGS가 효율성면에서 다층 SNR계층 비디오 부호화 방법보다 우수함을 알 수 있지만, 단일 계층부호화(Single-layered scalable video coding)에 비해서는 효율성이 낮게 나타났다.
본 논문에서는 최근 관심이 증가하고 있는 축구 경기 MPEG 비디오에서 정면이 변하는 부분을 검출하고 동일한 의미의 장면들을 분류하는 기술을 제안한다. MPEG 비디오에서 디코딩 과정을 거치지 않고 직접 에지(edge) 정보와 색상 분포 정보를 추출하여 적은 연산량으로 장면 전환 검출의 정확성을 높이고, 검출된 결과를 기반으로 샷(shot)을 특징 지울 수 있는 특정 색상들과 에지 정보를 이용해서 축구 MPEG 비디오내의 장면들을 내용적으로 분류한다. 제안한 방법은 카메라 움직임으로 발생하는 글러벌 모션의 변화에 대해서도 효과적으로 장면 전환을 검출하고 의미적으로 유사한 샷들에 대하여 장면 분류를 수행하는 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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