다양한 동영상 콘텐츠를 이용하는 사용자들의 단말기 성능이나 네트워크 상황, 또는 단말기의 해상도 등에 실시간으로 대응할 수 있는 영상 압축 방법으로 스케일러블 영상 코딩 (Scalable Video Coding, SVC)[1]을 사용하고 있다. 최근 JCT-VC(Joint Joint Collaborative Team on Video Coding)에서는 초고해상도를 타겟으로 하는 동영상 압축기술인 HEVC(Efficiency Video Coding)를 기반으로한 Scaleable HEVC(SHVC)[3]를 표준화 중에 있다. SHVC는 공간적(Spatial), 시간적(Temporal), 화질적(SNR) 스케일러빌러티를 제공을 하며, HEVC v.1에 비해 높은 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 SHVC의 공간적 스케일러빌러티의 부호화 속도 개선을 위한 알고리즘 개발에 앞서 제한적 실험을 통한 통계적 분석을 하였다.
세계 주요 나라에서 HDTV 방송이 서비스되고 있으며, 현재는 아날로그와 디지털 방송이 동시 송출되고 있으나, 2010년대 초기에 디지털 전환을 완료할 예정이다. 방송서비스는 기술개발, 표준 제정 및 법제 정비 등 많은 개발 및 준비기간을 필요로 하므로, 세계 주요 국가들은 HDTV 이후의 방송 서비스를 위한 준비 작업들을 진행하고 있다. HDTV 이후의 차세대 방송을 UHDTV라고 하며, 가정에서 70 mm 영화보다 뛰어난 화질(비디오 해상도 $7680{\times}4320$, HD 화면 16배 크기에 해당)과 다채널(${\sim}22.2ch$) 음질로 극장급의 초고품질 서비스를 제공하여 소비자의 품질 욕구를 만족시킬 수 있는 TV를 목표로 한다. 본 고에서는 UHDTV 서비스에 필요한 관련 기술 동향과 표준화 동향 및 기술 개발시 선행적으로 필요로 하는 특허 동향에 대해서 설명한다.
물체가 지닌 3차원 정보를 가장 완벽하게 복원해 내는 디스플레이 기술인 홀로그램은 오랜 기간 사진과 같은 형태의 정지상 영상으로만 재현이 되었으나, 최근 급격하게 발전한 5G 수준의 데이터 통신기술과 초고해상도 디스플레이 기술의 발달로 동영상 재생이 가능한 수준에 다다르고 있다. 디지털 홀로그램 기술을 통해 만들어진 computer generated hologram 패턴을 실제 광학적으로 송출해 내는 디스플레이 장치라 할 수 있는 Spatial Light Modulator(SLM)은 최근 LCoS, DMD 등 다양한 방식으로 구현되고 있으나, 아직까지 구동 면적의 크기 및 픽셀 간격의 측면에서 아날로그 홀로그램과 비슷한 수준의 영상을 구현하기에는 다소 어려움이 있는 것이 사실이다. 이에 본 고에서는 다양한 방식으로 접근되고 있는 기존 SLM의 성능 분석 및 차세대 SLM 기술 동향을 소개하고 SLM의 성능 개선 없이도 홀로그램 영상의 화질 수준을 개선할 수 있는 다양한 기술들에 대해 소개하고자 한다.
실감미디어에 대한 시청자의 욕구가 증가하고 초고화질 방송을 위한 기술적 노력의 결과로 UHD(Ultra-High Definition) 방송시장의 개시를 위한 움직임이 가속화되고 있다. 케이블 방송은 2013년 UHD 시범방송에 이어 2014년 4월 UHD 방송 상용화를 계획하고 있다. 지상파 방송도 전송 규격에 대한 다양한 검토를 진행하며 2013년 2차례 실험방송을 실시하는 등 기술적 준비를 진행하고 있는 상황이다. 하지만 아직 주파수 대역과 대역폭 등이 결정되지 않는 등 본격적인 서비스를 위해 해결할 과제가 남아있다. 이러한 배경에서 UHD 방송의 성공적인 개시와 방송시장의 활성화를 위해 본 논문은 차세대 지상파 방송을 위한 효율적인 주파수 운용 방안에 대해 논의한다. 압축 부호기술과 채널 부호기술의 부호율 및 변조방식 등에 대한 고려를 통해 차세대 방송서비스를 위해 요구되는 데이터 전송률을 검토하고, 시스템의 요구 대역폭을 제시한다. 또한 전국을 9개의 권역으로 나누고 SFN(Single Frequency Network)망을 활용하여 4개의 주파수 군을 배분하는 안을 제시하였으며, 현재 사용하고 있는 지상파 디지털 주파수 대역을 재배치하여 지상파 UHD방송을 활성화하는 방안에 대해 제시한다.
4차 산업의 주요 기술로 주목받고 있는 실감형 360 동영상 콘텐츠의 시장 규모는 매년 증가하고 있다. 하지만 대부분의 영상이 DRM 해제 후 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해 또한 증가하고 있다. 이러한 이슈에 대응하는 기술로 필터링 기술을 사용하고 있으나 대부분의 불법 저작물 필터링 기술은 2D 영상의 불법 복제 여부를 판단하는 기술에 국한되고 있으며, 이를 실감형 360 동영상에 적용하기 위해서는 4K UHD 이상의 초고화질에 따른 특징 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계를 극복해야 하는 과제가 남는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 딥 러닝 기술을 이용한 실감형 360도 동영상 내 특징 데이터 인식률 개선 방법을 제안한다.
매체를 기반으로 하는 모든 이야기 형식이 그렇듯이 TV휴먼다큐멘터리의 서사 방식 역시 방송환경의 변화와 밀접한 연관성을 가지고 있다. 2017년 세계 최초로 지상파 UHD 방송이 우리나라에서 시작되었고 그 해 9월 KBS는 UHD특집 휴먼다큐멘터리 <순례>시리즈를 방송했다. 초고화질 비디오와 몰입형 오디오 구현이가능한 UHD로 제작된 <순례>는 기존의 TV휴먼다큐멘터리와는 전혀 다른 서사 방식을 보여주었다. TV휴먼 다큐멘터리에서 필수요소로 여겨지던 전지적 내레이션 대신 등장인물의 절제된 1인칭 내레이션을 사용하는 한편 다양한 구도 구현이 가능한 드론을 적극 활용해 등장인물의 심리를 섬세하게 표현, 시청자의 몰입을 가능하게 했다. 또한 TV휴먼다큐멘터리에서는 시도되지 않았던 편집방식인 몽타쥬 편집기법을 통해 내레이션으로 '설명하지' 않고 영상으로 '보여주는' 방식의 서사 전개 방식을 활용하고 있다. <순례-집으로 가는 길> 이후에 이와 유사한 서사 방식의 다큐멘터리가 다수 방송되며 UHD방송환경 아래에서 TV휴먼다큐멘터리의 흐름과 방향이 달라지고 있다는 것을 확인할 수 있다.
대부분의 비디오 부호화 시스템은 YCbCr 색 공간에서 부호화가 수행되나 초고화질 비디오가 사용되는 분야에서는 YCbCr 색 공간에서 부호화하는 것이 RGB 색 공간에서 부호화는 것에 비해 높은 압축 효율을 제공하지 않기 때문에 RGB 공간에서 부호화하는 것이 선호된다. RGB 비디오 신호의 압축 부호화 효율을 증대시키기 위하여 본 논문은 잔여신호의 적응적 주파수-선택 가중 예측 기법을 제안한다. RGB 비디오 신호의 색 평면간 상관도를 최대한 활용하기 위해, 제안 기법은 잔여신호 평면 사이의 주파수 영역에서의 부호 일치도와 상관 강도에 근거하여 적응적으로 잔여신호 평면 간 예측될 주파수 영역과 그에 상응하는 예측 가중치를 선택한다. 실험 결과는 최신의 비디오 압축 표준인 H.264/AVC에서 4:4:4 비디오 부호화의 공통 모드에 비해 약 13% 정도 압축 부호화 성능을 개선시켰음을 보여준다.
단말기의 성능이 각기 다양해지고, 여러 망을 통해 멀티미디어 서비스를 제공하는 것이 가능해지면서 미디어 소비 환경은 다양한 형태로 진화하였다. 최근 들어 실시간 모바일 서비스와 방송 서비스를 방송망은 물론 IP망에서도 제공되기 시작하였다. 이러한 변화의 흐름에 따라 이기종망 환경에서 다양한 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 제기되었으며, 이를 해결하기 위한 방법으로 MPEG에서는 기존 HD급 전송을 위해 적용한 MPEG-TS를 대체할 수 있는 MMT(MPEG Media Transport)를 멀티미디어 전송 표준으로 채택하였다. MMT는 IP 기반으로 지상파, 위성, 케이블 방송 네트워크 등에서 다양한 방송을 제공할 수 있으며, 다른 종류의 여러 망을 동시에 사용하여 멀티미디어를 전달할 수 있는 특징을 갖고 있으며, 이를 이용하여 최근 많은 관심을 받고 있는 UHD(Ultra High Definition)급 방송 서비스 전송에 적용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 MMT를 기반으로 이기종망을 통해 초고화질의 콘텐츠를 수신하도록 설계한 아키텍처 구현 방법을 제안한다.
가상 현실 공간에서 실사 영상 및 그래픽 환경에 대해 사용자 움직임에 대응하는 영상을 제공하는 three degrees of freedom plus(3DoF+) 및 six degrees of freedom(6DoF) 시스템은 실감형 미디어를 제공하기 위해 서로 다른 위치에서 동시에 취득된 다수의 초고화질 및 고해상도의 영상 집합 전송을 요구한다. 다수의 영상들을 사용해 사용자 시점 영상을 생성할 때, 기존의 영상 압축 코덱에서 발생했던 것과는 다른 형태의 품질 저하가 발생하여 기존의 영상 품질 평가 기법들은 3DoF+ 및 6DoF 시스템 평가에 적합하지 않다. 본 논문은 3DoF+ 환경에서 합성된 사용자 시점 영상에 대한 다양한 객관적 영상 품질 평가 기법에 대한 성능 평가를 소개한다. 또한, 기존의 객관적 영상 품질 평가 기법을 조합하여 주관적인 평가와 상관관계를 더욱 높인 평가 기법인 슈퍼 메트릭(super metric)을 제시한다. 3DoF+ 몰입형 비디오 평가 시 제안한 기법을 사용하였을 때, 주관적 평가 점수와의 상관관계에서 peak signal-to-noise ratio(PSNR) 대비 0.4513의 상승이 있었음을 확인하였다.
이미지에 레이블을 부착하는 레이블링은 객체 탐지를 수행하기 위해서는 반드시 선행되어야 하며 이러한 작업은 딥러닝 모델을 구축하는 데 있어서 큰 부담으로 여겨지고 있다. 딥러닝 모델을 훈련하기 위해서는 수 만장의 이미지가 필요하며 이러한 이미지에 인간 레이블러가 직접 레이블링을 진행하기에는 많은 한계가 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 전체 이미지가 아닌 일부 이미지에 대한 레이블링을 통해서도 큰 성능의 저하 없이 객체 탐지를 수행하는 방안을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 저품질 동양화 이미지의 객체 탐지를 위해 초고해상화 알고리즘을 이용하여 저해상도의 이미지를 고화질의 이미지로 변환하고, 이 과정에서 도출되는 SSIM과 PSNR이 객체 탐지의 mAP에 미치는 영향을 분석하여 객체 탐지 분석에 필요한 레이블링을 위한 최적의 샘플링을 수행하는 방안을 제안한다. 본 연구의 결과는 이미지 레이블링을 필요로 하는 이미지 분류, 객체 검출, 이미지 분할 등 딥러닝 모델 구축에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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