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.
네트워크의 발전으로 인하여 초고화질 스트리밍 서비스에 대한 수요와 QoS (Quality of Service)에 대한 요구가 증가되었다. 멀티미디어 스트리밍 서비스의 QoS는 전송 프로토콜의 성능에 영향을 받는다. 대표적 전송 프로토콜인 기존의 TCP (Transmission Control Protocol)는 혼잡 윈도우 크기를 느리게 증가시키는 반면 패킷 손실 시 급격하게 감소시키는 특성을 갖고 있다. 이러한 기존 TCP의 특성은 초고화질 멀티미디어 스트리밍 서비스의 QoS를 보장하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 초고화질 스트리밍 서비스의 QoS를 위한 라우터 버퍼기반의 혼잡 제어 기법을 제안한다. 본 기법은 혼잡 정도에 따라 혼잡 윈도우 크기 증가율을 차등적으로 적용하여 가용대역폭 초과를 방지하고 높은 대역폭의 점유율 상태를 유지한다. 또한 지연의 변화에 따라 혼잡 윈도우의 크기를 적응적으로 조절한다. 실험을 통해 초고화질 스트리밍 서비스에 적합하다는 것을 확인하였다.
멀티미디어 기술의 급속한 발전과 사용자의 대형 화면에 대한 선호도가 높아지는 가운데 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리되던 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(4K : $3,840{\times}2,160$ 또는 8K : $7680{\times}4320$)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 대한 연구를 위하여, JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 GPU환경에서 병렬 컴퓨팅을 통해 처리속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 병렬화한 알고리즘의 구현은 OpenCL(Open Computing Language)을 이용하였다. 실험 결과 사용자 정의 쓰레드 기반 고속 처리와 비교하여 초고화질 해상도 이미지(UHD 4K : $3,840{\times}2,160$)를 기준으로 최대 5배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.
나로우주센터에서는 한국형우주발사체(KSLV-II)의 이륙순간 발사체 주요부분에 대한 초고화질(UHD) 고속영상 획득 및 영상분석을 위해서 발사대 주변과 발사대 타워에 초고화질 고속 디지털카메라 시스템을 설치할 계획이다. 본 논문에서 현재 나로우주센터에서 운용중인 고속 디지털카메라 시스템의 구성과 한국형우주발사체 발사임무 수행을 위한 초고화질(UHD) 고속 디지털카메라 시스템의 구성을 비교하여 기술하였다.
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.
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.
가상 현실 공간에서 head-mounted display(HMD)를 통한 실감형 미디어를 제공하기 위해서는 초고화질 및 초고해상도의 전방위 360도 영상 전송이 필요하고, 이는 높은 대역폭 및 연산량을 요구한다. 이를 극복하기 위해 360도 영상에 대한 타일 기반 분할 기법을 사용하여 사용자 시점 기반 선택적 스트리밍 기법이 사용될 수 있다. 본 논문은 16K 초고화질 360도 영상 및 종래에 널리 쓰이는 4K 360도 영상에서의 사용자 시점 기반 타일 스트리밍 기법의 성능 평가를 소개한다. 16K 초고화질 360도 영상에 타일 스트리밍 기법을 적용하였을 때, 영상 전체 부호화 및 전송 방법 대비 42.47%의 bjotegaard delta rate(BD-rate) 절감을 확인하였고, 4K 360도 영상 타일 스트리밍 시 26.41%의 BD-rate 절감이 이루어지는 것을 확인하였다. 따라서, 타일 스트리밍이 초고해상도 영상에 더 효율적임을 확인하였다.
고화질의 전산화단층촬영상을 통해 정확한 병변 검출과 진단을 할 수 있다. 이와 같은 장점 때문에 전산화단층촬영 시 방사선량을 줄이면서 영상 화질을 개선하기 위해 많은 연구가 수행되었다. 최근 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위한 딥러닝 기반 기술이 개발되었고, 기존의 기술에 비해 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 전산화단층촬영상의 공간분해능을 향상시키기 위해 초고해상도 합성곱 신경망 모델을 사용하였으며, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 결정하는 초 매개 변수 변화에 따른 영상 화질을 평가하여 초고해상도 합성곱 신경망 모델에 대한 초 매개 변수의 효과를 검증하였다. Profile, 구조적 유사성 지수, 최대신호 대 잡음비 및 반치폭을 측정하여 초 매개 변수 변화에 따른 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능은 epoch와 training set이 증가함에 따라 향상되었으며, 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위해 learning rate 최적화가 필요하다는 사실을 확인하였다. 따라서 최적의 초 매개 변수와 함께 구현된 초고해상도 합성곱 신경망 모델은 전산화단층촬영상의 품질을 향상시킬 수 있다.
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.
본 논문에서는 상호 보완 관계에 있는 초고해상도 기법과 선명도 증강 기법을 통합하여 전체적인 화질을 향상시키는 새로운 초고해상도 기법을 제안한다. 먼저 학습 과정을 통해 선명도 증강의 세기에 따라 다중의 사전을 구성하고, 고 해상도 영상을 합성할 때 영상의 국부 영역 특성에 따라 서로 다른 사전을 적응적으로 참조하도록 한다. 또한, 추가적인 후처리 과정을 통하여 저해상도 영상에 내재되어 있는 아티팩트가 초고해상도 처리에 의해 증폭되는 현상을 감소시켜 화질을 극대화한다. 모의실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 객관적 화질 측면에서 비교 대상이 되는 알고리즘들에 비하여 우수함을 보였다. 특히, 영상의 선명도를 나타내는 CPBD 측면에서 bi-cubic 대비 0.3, Song 기법과 Fan 기법 대비 0.1 높게 나타났다. 또한, 주관적 화질 측면에서 영상의 질감 영역 및 경계 영역의 화질이 향상된 결과를 보이는 것을 확인하였다. 제한된 방법은 기존 방법 대비 17% 정도의 메모리만을 필요로 하므로 구현 관점에서도 장점이 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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