효율적인 비디오 검색과 브라우징을 위해서는 비디오를 장면 단위로 나누는 비디오 분할과 더불어 분할된 비디오 셧을 대표하는 프레임을 군집화하는 기술이 필요하다. 이는 내용 기반 비디오 검색 및 브라우징의 바탕이 되는 핵심 기술로써, 국내외적으로 많은 연구가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 주파수 정보를 이용한 대표 프레임 군집화 방법을 제안하고 실험 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 방법에서는 웨이블렛 변환을 통하여 대표 프레임의 주파수 정보를 구한 후, 고주파 영역과 저주파 영역에 가중치를 두어 대표 프레임을 군집화 하였다. 제안된 방법을 드라마 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과 군집화의 정확도가 우수할 뿐 아니라 군집화 정도를 조절할 수 있어 다양한 수준의 군집화를 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.
지그비에서는 Trust Center 역할을 정의하고 이를 통한 키 분배를 통해 안전한 통신을 한다. 그러나 현재 표준에서 사용하는 TCA 는 모든 트래픽이 Trust Center 로 집중됨으로써 부하 및 지연이 발생된다. 또한 표준에서 사용하는 보안 프로토콜은 서비스의 중요도와 상관없이 암 복호화를 수행한다. 본 논문에서는 지그비 네트워크에서 효율적인 TCA 및 MAC 프레임 구조 설계하였다. 제안하는 TCA 는 Trust Center 간의 키 분배를 통해 이전의 키 정보를 재사용한다. 또한 MAC 프레임에 추후 적용 가능할 서비스들을 위해 차등적 보안 레벨을 적용하여 에너지 효율성을 높이고, 통신 지연시간을 줄였다.
프레임 단위 LiDAR (Light Detection And Ranging) 기반의 포인트 클라우드는 프레임 간 상관 관계가 높기 때문에 프레임 사이의 예측 기법을 사용하여 더 높은 압축 효율을 얻을 수 있으며, 이를 위해 MPEG의 G-PCC는 Inter-EM (Inter-Exploratory Model)의 표준화를 진행하고 있다. 특히, Inter-EM은 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 이러한 특성을 효율적으로 압축하기 위해 전역 및 지역 움직임을 모두 고려하여 압축하는 구조로 설계되었다. 이 중 전역 움직임은 LiDAR 센서가 장착된 차량의 움직임으로 인해 발생되므로, 포인트 클라우드 내 모든 물체들이 동일한 움직임을 나타낼 것으로 예상된다. 하지만, LiDAR 기반 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 내 점들의 특성에 따라서 전역 움직임이 나타나는 양상이 다르다. 본 논문은 이러한 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 특성을 설명하고, LiDAR 기반 포인트 클라우드 압축 시 전역 움직임 압축을 위한 포인트 클라우드 분할 방안에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 포인트 클라우드 분할 방안을 활용한 전역 움직임 압축 시 기존 Inter-EM 대비 더 효율적인 압축이 가능하다.
히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 기법은 순차적으로 접근하여 모든 프레임의 히스토그램을 구하고 각 히스토그램의 차를 이용하여 장면 전환을 검출한다. 하지만, 장면 전환이 비교적 적게 나타나는 부분에서는 모든 프레임을 비교한다는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 모든 프레임을 순차적으로 비교하지 않고 가중치를 조절하여 장면 전환이 거의 발생하지 않는 경우는 많은 프레임을, 장면 전환이 많은 곳에서는 적은 프레임을 생략하여 히스토그램을 비교하는 방법을 제안한다. 이 방법은 생략하는 프레임 수를 조절하기 때문에 순차적으로 처리하는 것보다 빠른 처리 시간을 보일 수 있다.
이 논문에서는 주파수 선택적 시변 채널환경에서 시분할 듀플렉싱(TDD) 기반의 적응 직교 주파수 분할 다중 접속 시스템(OFDM)에 적합한 최적의 부대역-프레임 크기와 모드 변환점 결정 기법을 제안하고 이를 분석하였다. 목표 BER을 만족시키면서, 주파수 선택성과 사용자의 이동성과 모드 변환 정보에 의한 시그널링 오버헤드를 고려한 스펙트럼 효율을 최대화하는 관점에서 최적화된 모드 변환점 및 이에 따른 부대역과 프레임 크기를 구하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 부대역-프레임 크기가 고정값으로 주어진 상황에서, 목표 BER을 만족하면서 스펙트럼 효율이 최대화되는 모드 변환점을 찾은 후에, 다음으로 여러 후보군 중에서 스펙트럼 효율을 최대화시키는 부대역-프레임 크기가 결정될 수 있도록 하였다. 모의 실험 결과를 통해서 제안한 방식이 스펙트럼 효율과 BER 관점에서 기존의 방식보다 성능이 뛰어남을 보여준다.
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.
네트워크 가용 대역폭의 확보와 전송 효율성에 대한 고려는 고속/대용량 데이터의 처리를 위해 중요한 요소 기술이다. 대형 프레임의 사용은 TCP의 처리율 향상과 시스템 부하를 감소시켜 전송 효율성을 크게 향상 시킨다. 이러한 대형 프레임의 영향은 LAN 상황 및 시스템 측면에 국한되어 연구되어 왔고 경쟁 트래픽들과의 상관관계에 대한 논의는 충분히 고려되지 않고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경 하에서 대형 프레임이 트래픽 경로를 공유하는 경쟁 트래픽에 미치는 영향을 네트워크 모의실험을 통해 분석했다. 실험 결과를 통해 대형 프레임의 자원 선점 특성을 완화하기 위해서 가용대역폭의 확보가 중요하며 무손실, 저지연 환경이 대형 프레임을 이용한 종단 간 성능을 크게 향상시킴을 확인한다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템은 설계한다.
본 논문에서는 캐릭터 애니메이션의 효율적인 동작 제어를 위하여 익스프레션을 이용한 애니메이션을 제작하였다. 익스프레션을 이용한 애니메이션은 움직임의 표현에 있어서, 자연스러운 애니메이션을 좀더 쉽고 유용하게 표현하기 위한 방법으로 캐릭터의 동작 제어점들을 분석하여 익스프레션에서 애니메이션을 제어할 수 있는 요소를 찾아 그 식에 사용하였으며, 이것을 토대로 캐릭터의 동작을 자동적으로 제어하는 애니메이션을 구현하였다. 익스프레션에 의한 애니메이션은 간편한 조작으로 자연스럽고 현실적인 움직임을 생성할 수 있다는 익스프레션의 효율성이 장점으로 나타났지만, 애니메이터에 의한 키 프레임 방식에 의한 애니메이션보다는 어색함을 보였다.
기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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