• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권1호
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• pp.54-61
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• 2007

최근 인터넷에서 많은 관심을 보이고 있는 동영상 개인 미디어(UCC:User-Created Contents)를 영상 콘텐츠의 기본적인 매체라 할 수 있는 TV상에서 직접 즐길 수 있다면 관련 미디어의 대중적인 효과는 배가 될 것이다. 디지털 케이블 방송에서 UCC와 같은 다양하고 많은 미디어 콘텐츠를 서비스하고자 한다면 현재의 OCAP 표준 환경에서는 RVOD(Real Video on Demand)와 동일한 서비스 모델을 가져야 하는 부담과 UCC 제공을 위한 방송 플랫폼별 인터페이스가 필요할 것이다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 Return Path기반으로 RTP(Real-time Transport Protocol)을 이용해 기존의 VOD방식의 스트림 대역에서 분리하고 별도의 네트워크 VOD 프로토콜을 구현하고자 한다. 이는 라이브 방송환경과 동일한 인프라의 지속적인 확장보다 기존의 네트워크 환경을 이용하여 VOD 서비스를 위한 인프라에 많은 영향을 받지 않는 서비스가 가능할 수 있도록 하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 RTP 사용을 위해 셋톱박스상의 다운로드 가능한 구조의 클래스 분석과 디코딩을 위한 전송 스트리밍 서버 및 트랜스코딩 과정의 설계에 중점을 두고 서술한다. 경량화 된 VOD 서비스 환경을 설계함으로써 방송환경 하에서 주문형 서비스의 효율적인 확장성을 보장할 수 있는 기회를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.471-479
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• 2018

최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.