휴대폰은 이제 단순한 통화 기능 이외에 PC와 함께 동영상 콘텐츠를 시청할 수 있는 효과적인 멀티미디어 기기로 발전하고 있다. 따라서 동영상 콘텐츠의 실효성은 스마트폰으로 스트리밍(Streaming)할 수 있는지 여부와 목적한 내용을 효과적으로 전달 할 수 있는지 여부에 의해 결정된다. 여기서 목적한 내용을 효과적으로 전달 할 수 있는지 여부란 교재 영상과 발언자의 영상이 함께 제공되어야만 효과적인 내용 전달이 됨을 의미한다. 본 논문은 위 두 가지 요건을 충족하는 동영상 콘텐츠 인코딩(encoding) 시스템으로 멀티소스(Multi-Source)의 오디오-비디오를 입력받아 인터넷 상에 실시간 및 VOD 서비스 할 수 있는 비디오 통합 관리 시스템을 제안하였다.
인터넷 기반 멀티미디어 서비스가 확대되고 IPTV 기술의 발달로 방송과 통신의 융합을 지원하기 위한 제어 기술이 더욱 발전할 것으로 보인다. 특히 실시간 TV 방송을 위한 멀티캐스트 제어 기술을 지원하기 위한 인증 및 자원 제어 기술 그 외에 서비스의 가치를 높이기 위한 다양한 양방향 서비스 제공 기술이 개발될 것으로 보인다. 그리고 인터넷 기반 전송환경에서 비디오 콘텐츠 전송을 할 때 비디오 콘텐츠 전송을 위해 RTP(Real Time Transport Protocol)를 사용한다. 따라서 표준화 기구인 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RTP 내에서 다양한 오디오 및 비디오 포맷에 따라 전용 전송포맷(RTP Payload Format)을 별도의 표준으로 정하고 있으며, 스케일러블 비디오 콘텐츠는 "RTP Payload Format for SVC(Switched Virtual Connection) Video"로 표준화가 현재 진행 중이다. 이에 본 논문에서는 방송 통신 융합 시스템의 질적 향상을 위하여, 상위 계층 응용이 적응적으로 반응하도록 함으로써 기존의 MPEG2-TS로 제공되는 다양한 콘텐츠를 RTP를 이용하여 다양한 장치에 적용하여 소비자의 ETE(End-to-End) QoS(Quality of Service)를 향상하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다.
최근 비디오나 오디오 스트리밍 서비스와 같은 멀티미디어 트래픽이 증가하고 있다. 이러한 트래픽들은 패킷을 전달하는데 대부분 UDP(User Datagram Protocol)기반의 RTP(Realtime Transport Protocol)를 사용한다. 하지만 UDP기반의 RTP는 기본적으로 혼잡 제어 메커니즘이 없으며 현재 인터넷의 주요 트래픽인 TCP(Transmission Control Protocol)와의 형평성을 보장하지 않는다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 비디오 스트림의 TCP 친화적인 전송률 조절 기법으로 TF-RTP(TCP-Friendly RTP)를 제안하였다. TF-RTP는 네트워크 상태가 혼잡하여 패킷 손실이 발생할 경우, 개선된 파라미터 산출 방법을 사용하여 경쟁하는 TCP의 전송률을 보다 정확하게 계산하여 전송되는 비디오 스트림의 전송률을 조절함으로써 경쟁하는 TCP 트래픽과 친화적으로 동작하며 네트워크 대역폭을 보다 공평하게 사용하게 된다. 실험을 통해 제안하는 TF-RTP가 TCP의 전송률을 보다 정화하게 계산하며 TCP 트래픽과의 친화성, 형평성 측면에서도 성능 개선을 보임을 확인할 수 있었다.
최근, PCS, PDA와 같은 이동기기 보급의 확산, GPS(Global Positioning System)의 활용, 유무선 네트워크의 급속한 발전 등으로 일반 사용자들조차 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 멀티미디어 데이타에 대한 활용이 증가하고 있다. 특히, 멀티미디어 데이타 중에서도 비디오 데이타는 텍스트나 이미지 데이타와는 달리 이동 객체에 대한 움직임 정보를 포함하고 있고 시간의 변화에 따라 공간의 변화를 가지는 시공간적 특성을 가진다. 객체의 공간적 위치가 시간의 흐름에 따라 계속 변하는 이동객체(Moving Object)들의 연속적인 움직임들의 모임을 궤적이라 하며, 데이타베이스에서 사용자로부터 주어진 질의 궤적과 유사한 궤적을 포함하는 데이타를 찾는 것을 유사 부분궤적 검색(Similar Sub-trajectory Retrieval)이라 한다. 그리고 이러한 유사 부분궤적 검색을 하기 위해선 사용자 질의 궤적과 주어진 유사정도(Tolerance) 내에서 유사한 데이타 궤적을 검색 할 수 있는 근사 매칭(Approximate Matching)이 가능해야 한다. 또한, 방대한 멀티미디어 데이타베이스에서 사용자가 원하는 데이타 만을 보다 빠른 시간 내에 찾을 수 있도록 기존 연구와는 다른 효과적인 검색방법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 효과적인 검색을 위해 궤적을 그리드로 분할하여 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 그리드 기반 검색 기법을 제안한다.
인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.
스마트 미러는 거울에 디스플레이와 임베디드 컴퓨터를 부착하여 거울 기능과 함께 사용자에게 다양한 정보를 제공해주는 IoT 장치이다. 본 논문은 스마트 미러가 사용자에게 정보를 제공하는 독립형 장치(stand alone device)라는 개념에서 벗어나 스마트 미러들이 연결되는 네트워크를 구성하고 사용자들이 다른 스마트 미러 사용자들과 대화하고 정보를 공유하는 CoMirror 시스템을 제안하고 구현하였다. CoMirror 시스템은 1개의 CoMirror 서버를 중심으로 여러 CoMirror 클라이언트들이 연결되는 구조이다. CoMirror 클라이언트는 라즈베리파이와 미러 필름, 터치 패드, 디스플레이 장치, 웹 카메라 등으로 구성되며, 서버에는 얼굴 학습과 인식, 사용자 관리, 클라이언트들 사이의 메시지 교환을 위한 중계 역할, 화상 통화 연결 설정 등의 기능이 구현되었다. 사용자들은 서버를 경유하여 다른 CoMirror 사용자들과 텍스트, 이미지, 오디오 등의 메시지를 주고받을 뿐 아니라, 1:1 화상 통화를 할 수 있도록 구현되었다.
스마트 미러는 거울에 디스플레이와 임베디드 컴퓨터를 부착하여 거울 기능과 함께 사용자에게 다양한 정보를 제공해주는 IoT 장치이다. 본 논문은 스마트 미러들이 네트워크로 연결하는 CoMirror 시스템을 제안하고 구현한 이전 연구의 확장으로 CoMirror 시스템의 성능을 평가한 내용을 소개한다. 첫째, 얼굴 인식을 활용하는 로그인 성능을 평가하였다. 성능 평가 결과 로그인을 위해 필요한 얼굴 학습에는 40장의 얼굴 이미지가 가장 적합하고 얼굴 인식에는 한장의 얼굴 이미지가 가장 적합하다는 결론을 얻었다. 둘째, CoMirror 시스템에서 메시지가 전송되는 시간을 평가한 결과, 텍스트 메시지의 경우 평균 0.5초, 오디오의 경우 평균 0.63초 정도이며, 이미지의 경우 평균 2.9초 정도로 측정되었다. 마지막으로 화상 통신 성능을 측정한 결과 화상 통신 셋업 시간은 평균 1.8초, 화상 수신 지연 시간은 평균 1.9초로 측정되었다. 결론적으로 본 논문은 성능평가의 결과를 통해 CoMirror 시스템은 높은 실용성을 가지는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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