본 논문에서는 일반적인 2차원 비디오 프레임을 패러럴 스테레오 카메라로 촬영한 듯한 3차원 입체 비디오 프레임으로 변환하는 알고리즘을 제안하였다. 동영상의 연속하는 프레임 사이의 픽셀 변위를 구하고 이 변위 정보를 기반으로 입체영상을 합성한다. 픽셀 변위를 구하기 위하여 기존 수렴 반복법을 개선 보완하여 사용하였으며 픽셀변위 정보로부터 입체영상을 합성하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 동영상의 어떤 유형이라도 일관성 있는 방법에 의하여 합성영상을 만들어 내므로 기존의 영상 유형 분류에 의한 합성 방법의 문제점을 개선하였다.
자바 프로그램언어를 이용한 개발이 많아지면서 사용할 수 있는 소프트웨어도 많이 배포되고 있다. 오픈 된 자바에 관련된 소프트웨어는 특정 부분에서 사용하는 기능을 개발한 것도 있지만 개발환경을 제공하는 프레임워크가 많은 부분을 차지한다. 개발자는 소프트웨어를 개발할 때 하나이상의 프레임워크를 선정하여 소프트웨어 아키텍처를 설계하게 되는데 각 프레임워크의 역할은 모든 프로그램이 동일하지는 않다. 그래서 프레임워크간의 관계 및 역할 등의 정보가 문서화가 이루어져서 개발자 뿐 아니라 사용자에게 정보를 제공해야 한다. 특히 오픈 소스는 빈번하게 업그레이드되어 변화하는 프레임워크 정보를 이해하지 못하면 매우 혼란스럽게 된다. 본 연구는 자바 오픈 프레임워크를 이용하여 소프트웨어를 개발하려고 할 때 프레임워크의 정보 관리 및 소프트웨어 아키텍처를 설계 후 작성해야 하는 문서의 표준안을 제시한다. 이는 개발자는 개발된 소프트웨어의 구조를 표준화된 문서로 배포하면 사용자는 그 문서를 활용하여 소프트웨어의 구조 뿐 아니라 오픈 소스 프레임워크의 역할과 환경정보를 빠르게 이해하고 향후 효과적인 유지보수를 하는데 도움을 줄 수 있다.
비디오 데이터의 지능적인 처리를 위해서는 사전에 작성한 메타데이터에 제한 받지 않는 유연한 접근방법이 필요하다. 본 논문에서는 엔트로피를 이용하여 적절한 특징을 추출한 후 비디오를 처리하는 방법을 소개한다. 이미지 인식이 잘 될 경우 일정한 이미지 조합으로 비디오의 배경을 설명할 수 있지만, 이미지 인식이 어렵기 때문에 동일한 배경일지라도 등장 인물의 움직임, 촬영 각도의 변화 등 사소한 변화가 발생하면 컴퓨터는 다른 이미지인 것으로 간주하게 된다. 우리가 제안하는 방법은 비디오를 구성하는 이미지 프레임에서 추출한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특성의 분포를 엔트로피에 기반하여 재구성한 후 분포 변화를 통해 장소 변화를 추정하는 방법이다. 제안 방법은 비디오 데이터의 이미지를 특징 짓는 비주얼 워드의 분포를 활용하기 때문에 사소한 변화 정도의 영향을 받지 않으면서 동시에 배경의 확연한 변화를 나타낼 수 있다. 우리는 실제 TV 드라마 데이터에 적용하여 제안 방법의 유용성을 확인하였다.
질 들뢰즈는 프레임을 수많은 하위 세트의 정보를 지닌 닫힌 시스템으로 보았다. 인간과 세계의 관계에서 수학적 세계관과 물리적 세계관의 대립은 프레임에서도 찾아볼 수 있다. 수학적으로 보자면, 2차원의 프레임의 좌표나 변수들이 모여 있고 균형과 조화를 이루는 기하학적 시스템이다. 선형 원근법은 프레임에 소실점, 수평선 혹은 지평선을 통해서 2차원 평면에 3차원의 깊이감을 표현하였다. 그리고 엄격한 선원근법의 정착은 프레임 내 소실점을 향한, 즉 내부로 향하는 무한을 그리고 소실점의 반대 방향 즉 프레임의 바깥을 향하는 무한을 상정할 수 있게 해준다. 도화지 안에 있는 도형이나 선들의 관계뿐만 아니라, 도화지 속의 도형과 선사이의 공간이 인식된 것이다. 회화에서 원근법의 발전과 같이, 영화에서도 원근법의 적용과 탈 프레임화가 이뤄지기도 했다. 그러나 이러한 선원근법은 우리의 눈이 실제 관찰하는 광학적 특성과 어긋나는 점이 있다. 세계를 관성, 가속도, 작용과 반작용의 운동과 끊임없는 변화로 보는 물리적 세계관은 프레임의 중심경향성, 게스탈트적 속성에 주목하게 된다. 우주의 일부를 한정하는 프레임은 분명 프레임과 그 밖을 구분하지만, 결코 단절된 관계가 아니라, 프레임은 우주 안에 있으며 프레임 밖과 연결되어 있다. 이러한 시야 바깥에 무한의 정신적인 세계가 있다. 영화는 3차원의 공간을 2차원에 재현하면서 4차원의 시간을 담고 있다. 프레임의 바깥 즉 시야 바깥이 5차원의 영역인 정신을 담고 있는지 모른다.
해상 인지 무선 네트워크에서는 선순위 선박이 미사용 중인 스펙트럼 자원을 차순위 선박이 기회주의적으로 사용함으로써 낮은 통신비용으로 높은 수율을 제공할 수 있다. 기존 육상 인지 무선 네트워크에서는 선순위 사용자의 사용과 유휴간의 동작상태 변화가 드물게 발생하므로 선순위 사용자의 동작상태가 차순위 사용자의 한 프레임 시간 내에서 변하지 않는다. 하지만 해상 인지 무선 네트워크에서는 육상 인지 무선 네트워크와 달리 선순위 선박의 동작상태 변화가 빈번히 발생하므로 차순위 선박의 한 프레임 시간 내에서 선순위 선박의 상태가 변할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 해상 인지 무선 네트워크에서 선순위 선박의 동작상태 변화를 고려한 시스템 레벨 시뮬레이션을 통해서 협력적 스펙트럼 센싱을 사용하는 해상 인지 무선 네트워크에서 선순위 선박과 차순위 선박의 수율 성능을 분석한다. 선순위 선박과 차순위 선박의 수율 분석을 통해서 선순위 선박과 차순위 선박의 수율이 파라미터 변화에 따라 서로 상호 배타적인 관계를 가지는 것을 확인할 수 있다.
스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 고정 비트율로 변환하는 전송 계획이다. 스무딩을 위한 알고리즘에는 전송률 증가횟수의 최소화를 목적으로 하는 CBA, 전송률 변화 횟수를 최소화하는 MCBA, 전송률 변화량을 최소화하는 MVBA 알고리즘등이 있다. 본 연구는 서버에서 보다 많은 대역폭을 확보하기 위해 전송률 증가(감소)가 요구되는 경우에는 전송률 증가량(감소량)을 최소화(최대화)하는 스무딩 알고리즘을 제안한 연구의 후속 연구로 다양한 비디오 데이터와 버퍼크기, 성능 평가 요소로 제안 알고리즘을 CBA 알고리즘과 비교 분석한다. 사용된 평가요소는 재생률 변화 횟수, 최소 재생률, 평균 재생률, 재생률 변화량, 폐기되는 프레임 갯수로 비교하였다. 비교 결과, 제안 알고리즘은 재생률 변화 횟수와 폐기되는 프레임 개수 비교에서 우수함을 보였다.
프레즌스 서버는 사용자들로 부터의 다량의 SIP 등록 요청 메시지와 프레즌스 리소스에서 발생하는 다량의 프레즌스 이벤트 통지를 실시간으로 처리해야 하므로 프레즌스 서비스 시스템에서는 다중 서버 구조가 필요하다. 본 논문에서는 각 프레즌스 서버의 부하 레벨을 낮추기 위하여 SIP 기반 CCMP 제어 메시지를 사용한 다중 서버 프레즌스 서비스 시스템 구조를 제안하였다. 이 시스템에서 각 프레즌스 서버들은 CCMP 제어 메시지를 사용하여 현재 부하 상태를 서로 교환하며, 사용자 및 프레즌스 리소스 양의 변화에 따른 전체 시스템 부하를 각 서버들이 효율적으로 분산 처리 할 수 있도록 한다. CCMP 제어 메시지들은 이와 같은 프레즌스 서버의 부하 제어에 최적화 되도록 설계되었고, 이들 제어 메시지를 이용한 프레즌스 서버 사이의 제어 메시지를 서로 교환하는 절차도 함께 제시 되었고 제안된 다중 서버 프레즌스 서비스 시스템의 성능은 실험으로 분석하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 구조의 경우 평균 프레즌스 등록 처리 시간이 40.8%에서 69.2%까지 감소함을 보여주었고 평균 프레즌스 통지 처리 시간은 29.4%에서 62.7%까지 감소함을 보여주었다.
H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 높은 부호화 효율을 위해서 가변 블록 크기 부호화, 1/4 화소 정확도의 움직임 예측, 다중 참조 프레임 사용, 율-왜곡 최적화 등과 같은 기법을 도입하였다. 그러나 이러한 부호화 방법들은 움직임 예측에 필요한 복잡도를 크게 증가시키는 단점이 있다. 특히 다중 참조 프레임 움직임 예측을 수행함으로써 증가되는 계산량은 탐색되는 참조 프레임의 개수에 따라 선형적으로 비례하여 늘어난다. 따라서 본 논문에서는 다중 참조 프레임 움직임 예측에서 탐색되는 참조 프레임의 개수를 효율적으로 조절함으로써 복잡도를 크게 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 인터 $16{\times}16$ 모드와 인접 블록의 최적 참조 프레임 정보를 이용하여 나머지 화면간 모드들에서의 불필요한 탐색 과정을 생략한다. 실험 결과는 제안하는 방법을 적용함으로써 영상의 화질과 비트율의 큰 변화 없이 부호화 행 시간을 평균 58.54% 정도의 큰 폭으로 감소시킴을 보인다. 또한 이 방법은 다른 고속 움직임 예측 알고리듬을 같이 적용함으로써 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있는 확장성을 가진다.
비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 프레임 간 화소 밝기와 객체 이동은 높은 탐지율을 보장하는 샷 탐지 알고리즘이 극복해야할 문제이다. 본 논문에서는 프레임의 블록화 및 객체의 이동과 프레임의 밝기를 고려하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 먼저 연속하는 두 프레임 사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려하여 계산된 히스토그램과 밝기 차이를 반영하는 모폴러지 팽창 연산을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로 화소 밝기 차를 보상한 프레임 블록의 화소정보와 프레임의 전역적인 밝기 히스토그램의 변화를 함께 이용하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 국가기록원 소장 비디오 데이터에 대한 실험에서 화소 또는 히스토그램 기반 알고리즘에 비해 높은 샷 탐지율을 보였다.
비디오 열의 각 프레임에는 카메라의 움직임에 따라 물체의 평행 이동 및 회전 운동이 반영된다. 이 때 물체의 불필요한 회전 운동은 영상의 품질을 저하시킬 뿐 아니라 시청자 피로도를 증가시키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 동영상 촬영 중 카메라의 불필요한 흔들림으로 인한 프레임의 회전을 변형된 모젯변환을 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제시한다. 모젯 변환은 이산 라돈 변환의 한 종류로서, 회전된 프레임의 보정에 적용하기 위해 본 논문에서는 다음과 같이 변형한다. 먼저, 보다 정확한 회전각 추출을 위해 보간을 이용하여 bin 값을 계산한다. 그리고 현재 프레임과 기준 프레임에 대해 움직임 추정을 적용하여 카메라의 평행 이동을 보상한 후, 카메라의 회전에 따른 bin 값의 변화가 없는 영역을 설정하여 모젯 변환을 적용한다. 또한 모젯 변환의 각 투영 방향에 대해 한 개만의 bin을 계산함으로써 계산량을 감소시킨다. 평행이동 및 회전 운동을 갖는 다양한 시험 비디오 열에 대해 적용된 모의 실험을 통해 제안된 방법이 프레임의 회전을 보정하는데 매우 효율적임을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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