지상파 디지털멀티미디어방송 (Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting, T-DMB)은 7인치 화면에서 VCD급의 고화질 비디오와 CD급의 고품질 오디오를 이동수신 환경에서 제공하는 기술로서, 2005년도 중반부터 상용 서비스가 시작될 예정이다. 그러나, T-DMB 규격에서는 가용 대역폭의 제한으로 인하여 오디오 신호를 위한 대역폭이 128kbps로 제한되어 있으며, 모노와 스테레오 채널 서비스만이 가능하도록 하고 있다. 본 논문은 기존의 T-DMB 수신기과 역호환성 (Backward Compatibility)을 유지하면서 멀티채널 오디오 콘텐츠를 제공할 수 있는 미디어처리기와 재생기 구조를 제안한다. 또한, T-DMB수신기의 다양한 스피커 환경에서도 최적의 오디오 콘텐츠를 제공할 수 있도록, 멀티채널 오디오 콘텐츠를 재생환경에 맞게 적응시킬 수 있는 수신기 구조를 제안한다. 기존의 T-DMB 수신기와 호환성을 유지하면서 멀티채널 오디오 콘텐츠를 제공하기 위하여 멀티채널 오디오를 위한 부가데이터를 메인 오디오 스트림의 종속 스트림으로 정의하였으며, 기존 T-DMB 시스템의 BIFS (Binary Format for Scene)를 수정하지 않고 부가되는 오디오 객체를 제어할 수 있는 OD (Object Descriptor) 구조를 제안한다.
본 논문에서는 여러 가지 와이프 장면전환 중에서 이동 경계선의 형태가 선형 라인의 모양을 가지는 수평 와이프, 수직 와이프, 반도어(Barn Doors), 그리고 이동 경계선이 원의 모양을 가지는 아이리스 라운드(Iris Round) 와이프를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 디지털 비디오 데이터를 입력 받아 차영상을 추출한 후 차영상에 허프변환을 적용하여 영상에 존재하는 라인과 원형의 이동 경계선을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 평가함수를 통해 이들의 진행 방향과 형태를 효과적으로 분석하여 와이프의 발생 유무와 그 종류를 결정한다. 실험에서는 본 논문에서 제안된 와이프 검출 방법이 기존의 다른 방법에 비해 보다 정확하게 와이프를 검출한다는 것을 성능 비교를 통해 보여준다.
기존의 VOB(Virtual Output Buffer) 모델에서 신경회로망의 학습 패턴 처리를 위해 가상 셀 손실율이 도입되었다. VOB모델은 신경망이 실제 셀 손실율 없이도 연결 수락 경계을 잘 찾을 수 있음을 보여주었다. 그러나 VOB 모델은 셀 손실율을 과다 평가하는 경향이 있어 결과적으로 망 자원의 이용률이 낮은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하는 방법으로 연결 수락 경계에서 셀 손실율의 평균에 대한 정보를 충분히 포함하는 셀 손실율 참조 곡선의 개념을 제안하였다. 그리고 제안된 셀 손실율 참조 곡선을 이용하여 가상 셀 손실율을 처리하는 방법을 제안하였다. 제안된 한습 패턴 처리 방법은 ATM 트래픽 중에 가장 대표적인 두 가지 호원에 대하여 실험하였다. 실험에 사용된 호원은 LAN 데이터의 그래픽 특성을 가시는 On-Off 트래픽과 비디오 화상 통신의 특성을 가지는 Auto-Regressive 트래픽이다.
국내 게임 업계에서 비디오 게임 시장은 좁아지고 있고 그에 따른 자본과 인력 또한 줄어들고 있다. 이런 열악한 환경과 전문 기술력에서 나오는 콘텐츠의 질적 향상을 위해서는 전문 개발자가 아니더라도 보다 사실적이고 질적으로 뛰어난 콘텐츠를 제작하는 데 도움이 되는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 대중과 평론가들에게서 캐릭터 감정 표현 및 전달이 잘 되었다고 평가받는 해외 전문 제작사의 애니메이션들을 선정하였다. 그리고 해당 애니메이션의 스크립트에서 Ekman의 6가지 기본 감정과 그레마스의 역동적 서술어를 이용해 캐릭터가 감정을 표현하는 행동을 선별하여 분석 및 분류하였다. 또한, 게임 제작 프로그램 유니티의 블렌딩 작업에 사용되는 '애니메이션 레이어'를 이용해서 캐릭터가 특정 감정을 표현하려 할 때 필요로 하는 행동들을 분석하고, 이 데이터를 사용해서 감정을 표현하는 행동을 제작해주는 프로그램의 구상안을 제안한다.
본 논문에서는 차량에 부착된 번호 판을 컴퓨터에 입력한 후 이를 색 분해법과 역전파 신경망을 이용하여 자동차 번호를 고속으로 추출할 수 있는 방법을 제시하였다. 칼라 비디오 카메라에 의해 컴퓨터에 입력되는 자동차의 동화상을 R, G, B 신호로 분리한 후 승용차의 번호판 색상을 이용하여 R, G ,B의 각 농도에 맞는 임계치를 설정하여 2치화 시켜 번호판 영역을 추출한 후에 2 치화된 이 화상 신호를 프레임 버퍼에 기록하여 컴퓨터의 화상 데이터로 입력시켰다. 그리고 문자 인식 알고리즘을 적용한 후 문자 인식을 개선시키기 위해 역전파 신경 회로망을 적용하여 차랑 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 또한 주변의 유사 색상의 존재로 인한 흔돈을 극소화시키기 위해 차량 번호판의 직사각형 구조를 이용하여 수평.수직선 추출 알고리즘을 사용하였으며 실험 결과 고속으로 차량 번호판 추출 및 인식이 가능함을 보였다.
영상과 그래픽 및 비디오와 같은 시각 매체들을 실시간으로 처리하기 위한 구현 기술과 그에 따른 확정성 측면에서 많은 연구들이 진행되고 있는데, 이러한 연구들은 영상처리 전용 프로세서 구현부터 다양한 매체들을 함께 처리할 수 있는 프로세서 구현을 포함하는 범주까지 진행되고 있다. 또한, 다양한 병렬처리 기법들이 실시간 처리를 위한 프로세서의 구현에 적용되고 있다. 본 논문은 이러한 시각매체들을 실시간으로 처리하기 위하여 메모리 시스템과 다수개의 처리기로 구성된 pipelined SIMD 구조를 갖는 병렬처리시스템을 제안한다. 메모리시스템은 m개의 메모리 모듈과 메모리 제어기로 구성되어 있는 다중접근 기억장치로써, m개의 메모리 모듈에서 병렬로 n(=p${\times}$q)개의 데이터에 접근하기 위한 다양한 형태, 즉, 행(1${\times}$pq)과 열(pq${\times}$1) 및 블록 (p${\times}$q) 접근을 제공한다. 제안한 병렬처리시스템에 얼굴인식과 퐁 음영 및 동영상에서의 자동영상분할을 적용하여 시스템 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 사용자가 하나의 화면을 가진 장치에서 원하는 여러 비디오 콘텐츠를 동시에 볼 수 있도록 하는 새로운 실시간 H.264/AVC 압축 영역에서의 영상 합성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 사용자의 요청에 따른 다수 비트스트림들을 압축 영역에서의 하나의 비트열으로 합성한다. 즉, 압축 영역에 있는 다수 영상들의 경계면에 있는 매크로블록들에 대해서 화면 내 예측 모드와 화면 간 예측 MVD를 다시 계산하고 변환 오차 계수 테이블을 수정 하여 경계 매크로블록 확정하는 방법, 영상의 나머지 부분에서 매크로블록 데이터를 단순히 복사하는 방법으로 이뤄진다. 실험 결과, 제안 알고리즘은 480p 크기의 4개 영상을 1초에 103장 이상 합성할 수 있어, 실시간 적용의 가능함을 보여주고 있다.
일인칭 관점의 훈련 시스템에서, 사용자는 실제적인 경험을 필요로 하는데, 이런 실제적인 경험을 제공하기 위하여 가상의 이미지 또는 실제의 이미지를 동시에 제공해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 자동적으로 사람의 팔을 분할하는 것과 이미지 합성 방법을 제안한다. 제안 방법은 팔 분할 부분과 이미지 합성 부분으로 구성된다. 팔 분할은 임의의 이미지들을 입력으로 받아서 팔을 분할하고 알파 매트(alpha matte)를 출력한다. 이는 종단 간 학습이 가능한데 이 부분에서 우리는 FCN(Fully Convolutional Network)을 활용했기 때문이다. 이미지 합성부분은 팔 분할의 결과와 길과 건물 같은 다른 이미지와의 이미지 조합을 만들어 낸다. 팔 분할 부분에서 네트워크를 훈련시키기 위하여, 훈련 데이터는 전체 비디오 중에서 팔의 이미지를 잘라내어 사용하였다.
IMS는 IP 기반의 음성, 오디오, 비디오 그리고 데이터를 복합적으로 제공하는 멀티미디어 서비스를 통합 제어하기 위한 망으로, 이동 통신 시스템 뿐만 아니라 기존의 IP망을 기반으로 하는 각종 유 무선 통합망을 지원한다. IMS에 의해 통합된 네트워크에서 효율적인 멀티미디어 서비스를 제공하기 위하여 한정된 네트워크 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 정책기반 네트워크 관리기법이 필요하다. IMS에서는 자원관리를 위하여 PDF 노드를 추가적으로 사용하고 있으며, PDF는 자원 관리 프로토콜로 Diameter 프로토콜만을 사용하고 있다. 그러나 많은 장비들은 다양한 프로토콜을 활용하여 제한된 자원을 관리하고 있다. IMS에서 효율적인 네트워크 자원 관리를 위하여 PDF에서 Diameter뿐만 아니라 SNMP와 COPS같은 다양한 프로토콜을 활용한 QoS 적용 알고리즘을 제안하고 이를 수행하기 위한 IMS 환경을 구현하고 이를 통해 성능을 분석한다.
본 논문에서는 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 모델 기반 매크로블록 레이어 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 매크로블록 단위에서 비트율과 양자화 파라미터의 관계 및 화면간 영상 변화량에 따른 MAD 값을 선형회귀분석을 통해 예측한다. 예측된 데이터를 바탕으로 각 매크로블록의 양자화 파라미터를 라그랑지 곱수 방법을 이용하여 결정한다. 이 값은 다시 한 프레임에 할당된 비트량과 발생한 비트량의 차이에 따라 수정하여 한 프레임을 압축했을 때 결과 비트량이 목표치에 근접할 수 있게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 목표 비트량과 일치하는 결과 비트량을 생성하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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