정보 통신기술의 발달에 따라, 최근에는 거의 모든 판매 및 서비스가 오프라인에서 온라인으로 옮겨가고 있는 추세이다. 그러나, 비디오 대여점은 단일 정보 시스템화가 이루어져서 비디오 대여점 간의 정보교류가 없는 상태이다. 이는 대여를 원하는 사용자가 대여점을 방문하지않고는 원하는 비디오의 보유상태나 대여 상태를 알 수 없으며, 만약 한 곳의 대여점에서 보유하고 있지 않거나, 대여중인 경우에는 다른 대여점으로 가야한다. 이는 꼭 빌려 보고자하는 비디오가 있을 경우에, 인근 비디오 대여점들에 관한 정보의 부족으로 여러 비디오 대여점을 차례로 방문하지 않으면 안된다. 본 논문에서는 비디오 대여점들 간의 정보를 통합 관리 할 수 있는 웹 기반의 복수 비디오 관리 시스템을 설계한다. 기존의 비디오 대여점들은 대여점별로 서로 다른 형태의 대여 시스템을 사용하고 있지만 현재 사용 중인 비디오 대여 시스템의 교체를 꺼려한다. 따라서 기존의 서로 다른 비디오 대여 시스템을 그대로 사용할 수 있도록 하면서 복수의 비디오 대여점을 묶어서 통함 서비스를 할 수 있는 시스템을 설계한다.
최근 영상 혹은 비디오를 이용한 신경망 기반 기술들이 활발히 응용되고 있으며, 신경망이 처리하는 임무도 다양하고 복잡해지고 있다. 이러한 신경망 임무의 다양성과 복잡성은 더욱 많은 비디오 데이터를 요구하기 때문에 비디오 데이터를 효과적으로 전송할 방법이 필요하다. 이에 따라 국제 표준화 단체인 MPEG 에서는 신경망 기계 소비에 적합한 비디오 부호화 표준 개발을 위해서 Video Coding for Machines 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 신경망의 특징 맵 부호화 효율을 개선하기 위해 특징 맵 채널 간의 유사도가 높도록 특징맵 채널을 재배열하여 압축하는 방법을 제안한다. 제안 방법으로 VCM 의 OpenImages 데이터셋의 5000 개 검증 영상 중 임의 선택된 360 개 영상에 대해 부호화 효율을 평가한 결과, 객체 검출 임무의 정확도가 유지되면서 모든 양자화 값에 대해 화소당 비트수가 감소했으며, BD-rate 측면에서 2.07%의 부호화 이득을 얻었다.
현재 사용 가능한 상용 라이트필드 카메라는 정지 영상만을 취득하거나 가격이 매우 높은 단점으로 인하여 5차원 라이트필드 비디오 취득에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단안 비디오로부터 라이트필드 비디오를 합성하기 위한 딥러닝 기반 기법을 제안한다. 라이트필드 비디오 학습 데이터를 취득하기 어려운 문제를 해결하기 위하여 UnrealCV를 활용하여 3차원 그래픽 장면의 사실적 렌더링에 의한 합성 라이트필드 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 입력 단안 비디오에서 $9{\times}9$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 밝기 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추정하는 네트워크, appearance flow로부터 얻어진 인접한 라이트필드 비디오 프레임간의 optical flow를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.
객체의 이동 궤적에 대한 효율적 기술기(descriptor) 및 이를 이용한 내용기반 비디오 검색 기술을 제안하였다. 정지 배경의 비디오에서 이동 객체를 추출한 후, 객체의 중심 좌표의 시간에 따른 이동 궤적을 2차 다항식의 매개변수로써 표현하였다. 또한, 카메라의 움직임이 있는 유동 배경의 비디오에서 비디오의 전역 움직임을 어파인(affine) 모델링한 후, 어파인 매개변수로써 카메라의 움직임을 식별하고 색인화 하였다. 이동 궤적에 대한 질의 매개변수와 색인화 된 매개변수간 유사도 정합에 의하여 내용 기반의 비디오 검색을 실현하였다. 제안한 기술은 일반 비디오에 대한 신속한 검색뿐만 아니라 감시 비디오 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 모바일 에드혹 네트워크에서 멀티미디어 트래픽의 전송특성을 시뮬레이션으로 연구하였다. 시뮬레이션에서는 멀티미디어 트래픽으로 MPEG 비디오 형식의 합성 스트리밍 비디오를 사용하였으며, 합성 스트리밍 비디오는 비디오 스티림 알고리즘을 사용하여 생성하였다. 비디오 합성 알고리즘은 I(intra-coded), P(predicted-coded), B(bidirectional-coded) 프레임 열로 구성되는 특정 GOP(group of pictures) 패턴을 사용하여 MPEG 비디오 스트림에 대응하는 VBR 트래픽을 생성한다. 이 합성 VBR 스트림을 모바일 애드혹 네트워크 상에서 UDP 프로토콜을 사용하여 전송하였으며, 라우팅 프로토콜로는 AODV와 DSR을 사용하였다. 모바일 에드혹 네트워크의 비디오 스트림 전송성능으로서 패킷지연, 패킷전달율 및 수율을 분석하였으며, 데이터 트래픽과 비디오 트래픽의 전송수율을 비교하여 보았다.
논문은 비디오 픽쳐 타입을 이용한 비디오 셧 검출에 관한 연구이다. 제안한 방법은 압축된 비디오 프레임에 대하여 원 영상을 복원하지 않고, 압축 상태의 비디오 프레임을 이용한다. I픽쳐 프레임에서 DC영상을 복원하고, P픽쳐 프레임에서는 매크로블록의 개수를 이용하여 비디오 셧을 검출 한다. 테스트 비디오를 이용하여 실험 결과 $85\sim98%$의 장면전환 검출이 가능 하였고, 압축비트스트림을 복원하여 장면전환의 셧을 검출 하는 기법에 비해 4배 빠른 검색이 가능하다.
SVC 계층형 비디오는 기본 계층과 확장 계층으로 구성되어 있으며 기본 계층의 정상적인 복호 없이는 확장계층의 복호가 불가능하다는 특징을 가지고 있다. 따라서, SVC 비디오 전송에서 수신 비디오의 품질 향상을 위해서는 기본 계층의 성공적인 전송이 중요한 요소로서 작용한다. 본 논문에서는 다중 릴레이를 통해서 전송되는 시스템에서, 비디오의 품질 향상을 위해 계층형 비디오의 중요도에 따라서 복호 성공 확률을 향상시키기 위한 네트워크 코딩 방법을 제안한다. 제안하는 비디오 데이터 중요도 인지 네트워크 코딩 방식을 수식적으로 분석 및 실험하여 그 결과를 보이고, 또한 릴레이의 수에 따른 비디오 품질의 성능 변화를 보였다.
국내를 시작으로 2020년 북미에서도 ATSC 3.0 기반 차세대 방송 서비스를 준비하고 있는 상황에서, 본 논문은 실제 상용 서비스 수신기를 검증하기 위한 비디오 테스트 패턴과 시험도구를 소개하고 있다. 본 논문에서 소개되는 비디오 테스트 패턴은 단순 수신기에서의 수신을 육안으로 확인하는데 그치지 않고 복호화 성능과 관련된 몇 가지 지표들을 평가할 수 있도록 개발되었다. 시험도구의 구조는 방송망(Broadcast)과 통신망(Broadband)을 이용하여 ATSC 3.0 표준에서 정의하고 있는 다양한 Media Essence(비디오, 오디오, 자막, 시그널링)의 복조화 기능에 초점이 맞춰져 있으며, 방송망과 통신망을 동시에 활용할 수 있는 구조로 구성되어 있다.
비디오 데이터를 실시간으로 스트리밍 할 때, 전송되는 데이터의 손실을 최소화 하고, 안정적인 전송을 가능하도록 하는 것은 매우 중요하다. 무선으로 동작하는 사용자 디바이스가 위치한 환경이 통신을 하기에 적합하지 않은 상황에 놓인 경우에도 위급한 상황을 탈출하기 위한 끊어짐 없는 비디오 스트리밍이 필요할 수 있다. 이를 위해 네트워크의 상태에 따라서 실시간성을 보장하기 위한 적응적 스트리밍 기법이 필요하다. 이 논문에서는 다가올 U-City 환경에서 다양한 형태의 사용자 디바이스를 지원하고 비디오 데이터를 통한 통합형 관리 체계를 위한 네트워크 적응적인 실시간 미디어 데이터 전송 기법을 제시한다.
본 논문에서는 웹상에서 실시간 사용자 인터페이스를 통해 비디오 컨텐츠 검색과 비디오 브라우징을 모두 제공하는 비디오 브라우징 서비스를 제안한다. 영상 시퀀스의 장면 분할 및 키 프레임 추출을 위해 RGB 컬러 히스토그램과 𝛘2 히스토그램을 결합한 효율적인 장면 변경 감지 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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