네트웍을 통하여 멀티미디어 정보를 전송하는 데는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이를 해결하기 위하여 압축이란 개념이 등장하였고 여러가지 압축 포맷이 소개되고 있다. 하지만 각 압축포맷들은 서로 호환이 되지 않기 때문에 송신측과 수신측의 보유하고 있는 압축방식이 다른 경우에는 정보를 공유하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 송신측이 수신측의 QoS(Quality of Service) 정보에 맞게 압축 포맷을 변환하여 비트스트림을 전송함으로써 수신측이 보유하여야 하는 압측포맷에 대한 비용을 최소화 하고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 본 논문은 이런 압축포맷 변환을 위하여 압축된 MPEG2 파일을 H.263 의 압축된 파일로 변환하고자 하며 그 첫번째 단계로 I 프레임만을 사용하여 프레임 방식으로 압축된 MPEG2 파일을 H.263 으로 변환하였다.
본 논문에서는 TFT-LCD 생산 라인에서의 시스템 통합에 필요한 데이터 프레임 포맷 표준화 방안을 연구하였다. 이를 위해 TFT-LCD 생산 라인을 구축 하는데 있어서 Glass 반송 작업에 필요한 데이터 프레임 구조 및 32개의 Word로 구성된 데이터 필드를 정의하였다. 시스템 통합에 필요한 표준화된 Glass 데이터 프레임 포맷을 사용함에 따라, 각 장비 제조사의 시스템 설계 기간 단축, 비용 절감, 셋업 기간 단축 등의 효과를 기대할 수 있다고 본다.
이 논문은 웹에서 찾을 수 있는 비디오 포맷들에 대한, 간단하고 개선된 비디오 세그먼테이션 방법을 다룬다. 2개의 임계 값을 이용해서 효과적인 비디오 프레임간의 차이를 비교한다. 또한 개체의 이동과 같은 이유로 프레임 사이에 차이가 날 경우, 하지만 다른 비디오 세그먼테이션이라고 볼 수 없을 경우를 위해, 공간 정보를 이용한 방법과 전역 정보를 이용한 방법간의 균형점을 찾아 본다. 그렇게 하기 위해 전역적인 히스토그램은 적절한 크기의 작은 히스토그램으로 나뉘어 진다. 웹에서는 여러 가지의 비디오 포맷이 존재하기 때문에, 각 포맷과의 독립성을 위해 상위 수준에서의 프로세싱을 위주로 한다.
본 연구는 모바일 Android OS에서 텍스쳐 포맷인 ASTC의 메모리 점유율, CPU 처리 속도, 평균 프레임 비교 검증을 진행하였다. 실험 환경 구성으로 가상의 게임 씬을 구현하여 Android 플랫폼으로 빌드하였다. 이를 바탕으로 비교 검증 데이터를 추출하였다. ASTC는 ETC보다 2D 텍스쳐의 메모리 사용량에서 36% 낮은 점유율을 보였다. CPU 연산 처리에서는 18% 빠른 처리속도를 보였다. 평균 프레임은 58% 더 높은 54프레임을 확인하였다. 스마트 모바일 게임 환경에서 ASTC는 ETC보다 비교우위의 결과를 확인하였다.
DVB (Digital Video Broadcasting)-S2 (Satellite - Second Generation) 표준은 현재 위성방송 시스템으로 가장 많이 사용되고 있는 표준이나, 추가적인 성능향상과 보다 다양한 응용분야에 적용하기 위해 DVB-S2 기술을 확장한 DVB-S2x (Satellite - Second Generation Extension) 시스템이 제정되었다. 그 중에서도 612,540 심볼 길이의 수퍼프레임 (Super-frame) 구조를 선택적으로 도입하여 긴 데이터 길이에 대해 스크렘블링 (Scrambling)을 적용하는 방법과 PLS (Physical Layer Signaling) 코드와 같은 참조 데이터 필드를 반복적으로 사용하는 방법 등을 사용할 수 있도록 하였다. 이를 통해 동일채널 간섭 (co-channel interference)에 대한 강인성을 증가시키고, 매우 낮은 SNR (Signal to Noise Ratio) 환경에서의 수신기 성능 향상 효과를 제공하게 된다 본 논문에서는 버스트 슈퍼프레임 전송 기반의 DVB-S2x 수신기를 위한 동기부를 설계하고 구조를 제안한다. 슈퍼프레임의 포맷은 DVB-S2x Annex E 의 규격 중 2 번 포맷을 이용하였으며, 2 번 슈퍼프레임 포맷은 버스트 (burst) 기반의 전송 방식에 용이한 측면이 있다. 동기부는 크게 버스트 검출부, 주파수 복구부, 신호 이득 조절부 그리고 심벌 타이밍 복구부로 구성된다.
ATSC (Advanced Television System Committee)에서는 18가지의 DTV (Digital Television)를 위한 동영상 포맷들을 제정하였다. ATSC 포맷들은 스캔 포맷, 크기 포맷, 프레임율 포맷 등의 적당한 조합들이다. 효과적인 MPEG-2 트랜스코딩을 위해서는 이런 포맷들 간의 변환도 지원할 수 있어야 한다. 여러 포맷 변환들 중에서 특히 스캔 포맷 변환은 프레임율과 크기 변화가 함께 일어나기 때문에 상대적으로 구현하기가 힘들다. 스캔포맷 변환으로 픽쳐 타입도 함께 변하기 때문에 트랜스코더의 움직임 추정부 (motion estimation; ME)에 상당한 연산량 부담을 주게 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문은 스캔포맷 변환을 지원하는 MPEG-2 동영상 트랜스코딩을 위한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 먼저, 트랜스코더의 수신단은 입력 비트열로부터 재 부호화(re-encoding)에 적합한 후보 움직임 벡터들을 추출한다. 그런 다음. 가중치 중간값 선택기(weighted median selector)를 이용하여, 여러 후보 움직임 벡터들 중에서 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 모의 실험 결과는 제안한 움직임 추정 알고리즘이 전역 탐색 기법(Full Search Algorithm: FSA)에 비해 현저하게 적은 연산량을 가지면서, FSA와 거의 동일한 PSNR 성능을 가짐을 증명한다.
모션 캡처 기술은 현실감 있는 캐릭터 동작을 얻기 위해 많이 사용되고 있지만, 모션 캡처 데이터의 상이한 포맷들로 인하여 효율적인 모션 데이터의 저장과 검색이 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 상이한 형식의 모션 캡처 데이터를 통합하고 효과적으로 저장 및 검객하기 위한 프레임워크를 제안한다. 상이한 모션 캡처 데이터 포맷들을 통합하기 위한 XML 기반의 표준 포맷을 MCML(Motion Capture Markup Language)로 정의하고 있으며 서로 다른 포맷의 모션 캡처 데이터 파일을 하나의 단일화된 MCML 파일로 변환하여 관계형 데이터베이스 또는 XML 데이베이스에 저장함으로써 동일 데이터의 중복 저장 및 공유 문제를 해결한다. 모션캡처 데이터의 검색은 퍼지 문자열 검색(Fuzzy string searching) 기법에 의한 유사어 검색으로 특정 키워드를 포함하는 MCML 문서들을 찾거나 특정 위치의 시작 프레임에서 일련의 프레임들을 선택적으로 추출할 수 있는 모션클립(motion clips) 검색이 가능하도록 하였다.
포인트 클라우드 데이터는 자율 주행 기술, 가상 현실 및 증강 현실에서 사용될 3차원 미디어 중 하나로 각광 받고 있다. 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위해 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 및 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)의 표준화를 진행 중에 있다. 그 중, G-PCC는 본래 단일 프레임의 압축을 수행하는 정지 영상 압축 방식이지만, LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 통해 획득된 동적 포인트 클라우드 프레임에 대한 압축의 필요성이 대두됨에 따라 G-PCC 그룹에서는 Inter-EM(Exploratory Model)을 신설하여 LiDAR 포인트 클라우드 프레임의 압축에 관한 연구를 시작하였다. Inter-EM의 압축 비트스트림은 G-PCC 비트스트림과 마찬가지로 효과적인 전송 및 소비를 위해 미디어 저장 포맷인 ISOBMFF(ISO-based Media File Format)으로 캡슐화될 수 있다. 이때, 포인트 클라우드 프레임들은 자율 주행 등의 서비스에 사용하기 위해 시간 도메인뿐만 아니라 공간 도메인을 기반으로도 소비될 수 있어야 하지만, 공간 도메인을 기반으로 콘텐츠를 임의 접근하여 소비하는 방식은 기존 2D 영상의 시간 도메인 기반 소비방식과 차이로 인해 기존에 논의된 G-PCC 캡슐화 방안만으로는 지원이 제한된다. 이에, 본 논문에서는 G-PCC 콘텐츠를 공간 도메인에 따라 소비하기 위한 ISOBMFF 캡슐화 방안에 대한 파일 포맷을 제안하고자 한다.
최근 다양한 분야에 인공지능 기술이 도입되고, 학계 관심이 늘어남에 따라 다양한 기계학습 모델들이 여러 프레임워크에서 운용되고 있다. 하지만 이러한 프레임워크들은 서로 다른 데이터 포맷을 가지고 있어, 상호운용성이 부족하며 이를 극복하기 위해 오픈 신경망 교환 포맷인 ONNX가 제안되었다. 본 논문에서는 여러 기계학습 모델을 ONNX로 변환하는 방법을 설명하고, 통합된 ONNX 포맷에서 기계학습 기법을 판별할 수 있는 알고리즘 및 추론 시스템을 제안한다. 또한, ONNX 변환 전·후 모델의 추론 성능을 비교하여 ONNX 변환 간 학습 결과의 손실이나 성능 저하가 없음을 보인다.
전자해도는 연안과 바다에 대한 다양한 정보가 저장되어 있는 디지털 지도이다. 이러한 전자해도에는 일반인들도 관심과 흥미를 가질 수 있는 많은 정보가 포함되어 있지만, 특수한 데이터 포맷과 전용의 표시시스템을 사용하기 때문에 일반인들이 접근하기에는 많은 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해서는 누구나 손쉽게 전자해도를 활용할 수 있는 시스템을 개발해야 한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 웹 기반의 전자해도 시스템에 적합한 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크에서는, 우선 S-57 포맷으로 코딩되어 있는 전자해도를GML로 변환하여 데이터베이스에 저장한다. 이 데이터베이스에 대하여 사용자가 자신이 원하는 정보를 요청하게 된다. 이러한 사용자의 요청에 부합하는 정보를 검색한 후, SVG 포맷의 그래픽으로 변환하여 웹에 디스플레이하게 된다. 이러한 프레임워크는 기본적으로 웹에 기반하고 있기 때문에 일반인들도 손쉽게 전자해도를 활용할 수 있다. 뿐만 아니라, 범용표준인 XML에 기반한 GML과 SVG를 사용하기 때문에 다른 시스템과의 호환성이 우수하고, 데이터베이스에 의한 효율성도 증대된다. 이러한 프레임워크의 효용성을 검증하기 위하여 프로토타입 시스템을 구현하고 시험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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