• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.77-80
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• 2014

멀티미디어 기술의 보급 확산 및 급속한 발전으로 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 사용자 또한 대형 화면에 대한 선호도가 높아지고 있다. 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 차세대 방송기술로 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리된 $4096{\times}4096$ 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(8K : $7680{\times}4320$ 혹은 $8192{\times}4320$ 픽셀)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대해 단계적 연구를 실행하며, 이를 위하여 1차적으로. JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 사용자 정의의 쓰레드 기반 고속처리를 수행하였다. 실험 결과 기존의 처리보다 사용자 정의 기반 쓰레드 고속처리가 초고화질 해상도 이미지(UHD 8K : $7680{\times}4320$)를 기준으로 최대 15배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.11
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• pp.974-981
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• 2014

These days, use of multimedia streaming service and demand of QoS (Quality of Service) improvement have been increased because of development of network. QoS of streaming service is influenced by a jitter, delay, throughput, and loss rate. For guaranteeing these factors which are influencing QoS, the role of transport layer is very important. But existing TCP which is a typical transport layer protocol increases the size of congestion window slowly and decreases the size of a congestion window drastically. These TCP characteristic have a problem which cannot guarantee the QoS of UHD multimedia streaming service. In this paper, we propose a router buffer based congestion control method for improving the QoS of UHD streaming services. Our proposed scheme applies congestion window growth rate differentially according to a degree of congestion for preventing an excess of available bandwidth and maintaining a high bandwidth occupied. Also, our proposed scheme can control the size of congestion window according to a change of delay. After comparing with other congestion control protocols in the jitter, throughput, and loss rate, we found that our proposed scheme can offer a service which is suitable for the UDH streaming service.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.10 no.1
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• pp.1-5
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• 2015

With the help of fast growing multimedia technology and high preference for users of large screens, the newest video coding standard, HEVC (High Efficiency Video Coding) high-quality video compression), has been introduced. Therefore, the high definition image services which are four times more clear than conventional HD video, are getting popular. JPEG 2000 also has stated to support 4K and 8K UHD. As a result, it requires fast processing technology to read and write UHD images. This paper introduces a study on fast parallel processing technology for UHD images. For this purpose, first, JPEG 2000 is reviewed and a GPU based parallel implementation is proposed for a preprocessing of color conversion stage. The parallelled algorithm is implemented with OpenCL (Open Computing Language). The simulation results show that the proposed method shows 5 times performance improvements on processing speed for 4K UHD over the method using threads.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.536-538
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• 2017

UHD high speed digital camera system will be installed around launch pad and launch complex tower to acquire high speed image for motion analysis of integral parts of launch vehicle during the lift-off of KSLV-II in the Naro space center. In this paper, We compared configuration of high speed digital camera system operating in the Naro space center with UHD high speed digital camera system for mission of KSLV-II.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1573-1576
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• 2015

최근 Full-HD보다 4배에서 16배 이상 선명한 초고화질 멀티미디어 영상을 볼 수 있는 UHD TV가 인기를 끌고 있다. 또한 휴대용 단말의 카메라를 이용하여 UHD 영상을 촬영하고 저장하고 있다. 그러나 이러한 초고화질 멀티미디어 영상을 스트리밍하고 재생하기에는 저사양 PC 단말이나 모바일 단말은 자원부족으로 서비스를 제대로 받을 수 없다. 본 논문에서는 클라우드 기반의 초고화질 멀티미디어 스트리밍 서비스 장치를 이용하여 저사양의 단말에서도 고품질 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위하여 클라우드 가상 데스크탑 서비스 기술을 이용하여 해결한다. 또한, 본 논문에서는 클라이언트 단말과의 네트워크 환경을 고려하여 다양한 비트율을 가진 영상으로 서비스를 제공함으로써 사용자에게 높은 QoE(Quality of Experience)를 제공하는 것을 보여준다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.3
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• pp.101-109
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• 2012

아날로그 방송에서 디지털로 전환이 완료되는 시점에서 full-HD 방송을 넘어서 4K 궁극적으로는 8K까지 초고화질의 콘텐츠에 대한 요구가 증가하고 있고, 이를 만족하기 위한 기술개발 및 장비에 대한 관심이 증폭되고 있다. 초고화질은 보통 HD의 4배에서 16배의 해상도를 가지고 화소당 할당되는 비트수도 10~12비트를 할당한다. 초고선명화질의 콘텐츠는 기존 품질의 콘텐츠에서 제공할 수 없었던 실감성과 몰입감을 제공해주기 때문에 방송, 영화, 스포츠, 광고, 전시, 공연, 의료 등의 많은 분야에서 관련 기술개발이 요구되고 있다. 본고에서는 8K급 고품질 콘텐츠의 제작 및 유통, 상영과 관련하여 응용 분야인 UHDTV 및 디지털시네마와 디지털사이니지에 초점을 맞추어 기술 및 산업 동향을 고찰하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.3
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• pp.1-8
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• 2021

Ultra high-quality and ultra high-resolution omnidirectional 360-degree video streaming is needed to provide immersive media through head-mounted display(HMD) in virtual reality environment, which requires high bandwidth and computational complexity. One of the approaches avoiding these problems is to apply viewport-dependent selective streaming using tile-based segmentation method. This paper presents a performance analysis of viewport-dependent tiled streaming on 16K ultra high-quality 360-degree videos and 4K 360-degree videos which are widely used. Experimental results showed 42.47% of bjotegaard delta rate(BD-rate) saving on 16K ultra high-quality 360-degree video tiled streaming compared to viewport-independent streaming while 4K 360-degree video showed 26.41% of BD-rate saving. Therefore, this paper verified that tiled streaming is more efficient on ultra-high quality video.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.14 no.3
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• pp.211-220
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• 2020

High-quality computed tomography (CT) images enable precise lesion detection and accurate diagnosis. A lot of studies have been performed to improve CT image quality while reducing radiation dose. Recently, deep learning-based techniques for improving CT image quality have been developed and show superior performance compared to conventional techniques. In this study, a super-resolution convolutional neural network (SRCNN) model was used to improve the spatial resolution of CT images, and image quality according to the hyperparameters, which determine the performance of the SRCNN model, was evaluated in order to verify the effect of hyperparameters on the SRCNN model. Profile, structural similarity (SSIM), peak signal-to-noise ratio (PSNR), and full-width at half-maximum (FWHM) were measured to evaluate the performance of the SRCNN model. The results showed that the performance of the SRCNN model was improved with an increase of the numbers of epochs and training sets, and the learning rate needed to be optimized for obtaining acceptable image quality. Therefore, the SRCNN model with optimal hyperparameters is able to improve CT image quality.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.42-43
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• 2022

본 논문은 모바일 단말에서 실시간으로 동작하는 딥러닝 기반 경량 초고해상화 기술에 관한 내용이다. 대용량 3차원 메쉬 모델의 비실시간 압축은 실시간 스트리밍 응용 시나리오에서 제약점으로 작용하고 있고, 본 논문에서는 두 입력 텐서의 차원을 일치시켜야 하는 element-wise 덧셈 대신 concatenation을 활용해 연산량을 개선하고, float-to-int8 양자화 과정에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 weight clipping 및 regularization 기법을 활용해 초고해상화 화질 성능을 개선하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 모바일 초고해상화 기술을 화질 측면에서 0.12dB, 처리 속도 측면에서 13.6ms 개선하였고, Mobile AI & AIM 2022 실시간 이미지 초고해상화 대회에서 1등을 수상하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.4
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• pp.144-154
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• 2013

This paper proposes a new super-resolution algorithm where sharpness enhancement is merged in order to improve overall visual quality of up-scaled images. In the learning stage, multiple dictionaries are generated according to sharpness strength, and a proper dictionary among those dictionaries is selected to adapt to each patch in the inference stage. Also, additional post-processing suppresses boosting of artifacts in input low-resolution images during the inference stage. Experimental results that the proposed algorithm provides 0.3 higher CPBD than the bi-cubic and 0.1 higher CPBD than Song's and Fan's algorithms. Also, we can observe that the proposed algorithm shows better quality in textures and edges than the previous works. Finally, the proposed algorithm has a merit in terms of computational complexity because it requires the memory of only 17% in comparison with the previous work.