• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.723-733
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• 2015

여러 종류의 해상도를 가지는 단말들에 대해 인터넷을 통해 멀티미디어 동영상을 제공하는 OTT 서비스가 확산되고 있다. 각 단말들은 3G, LTE, VDSL, ADSL등 네트워크 망을 이용한 통신을 하고 있다. 다양한 해상도의 단말들과 다양한 속도의 네트워크망의 이용자들에 맞춰서 새로운 멀티미디어의 압축방식의 필요성이 높아졌다. 스케일러블 부호화 방식은 시간적/공간적 계위성을 제공하기 위해서 멀티미디어 데이터를 저장할 때 계층적 B 화면 구조를 이용하고 있다. 이를 이용하여 계층적으로 부호화된 멀티미디어 데이터는 OTT 서비스에 최적화 되어있으며, 이를 효율적으로 관리하기 위한 파일 배치 기법과 MLP 인기도 관리 정책, WFF 버퍼 캐시 관리 정책을 제안한다. 본 논문에서는 zipf 분포를 이용한 접근 트레이스를 생성하고, 기존 시스템과 제안한 시스템의 성능을 비교 평가하였다.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.121-129
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• 2021

본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱을 이용하여 측면 주사 소나 영상의 해상도를 향상하는 초해상도 기법을 다룬다. 딥러닝과 압축 센싱이 접목된 학습 기반 압축 센싱은 구조적인 측면에서 피드-포워드(feed forward) 네트워크 형태이며 학습을 통하여 파라미터들을 자동으로 설정하게 된다. 본 논문에서는 초해상도 과정에서 필요한 추가 정보들을 다양한 초기화 방법을 통해 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 모의 실험에서 제안하는 방법은 기존 방식보다 Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) 및 Structure Similarity Index Measure(SSIM) 지표상 향상된 성능 결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.421-423
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• 2001

H.263 부호화 기법에 비해 H.263+에서의 주용 특징중 하나는 에러 강인성으로, 그중에서 계층부호화 모드는 한 개의 송신 영상에 대해서도 복호기와 전송로에 따라 여러 가지 화질의 재생 영상을 얻을 수 있는 기능, 즉 에러 및 패킷 손실 발생 가능 채널에서 비디오 정보 전송시 디코더측에서 사용 가능한 다양한 비트율, 해상도, 디스플레이 율을 허용함으로써 비디오 정보에 대한 전송을 향상시키는 기법이다. FEC(Forward Error Correction)기법에 의한 부가적인 비트 삽입에 제한적인 저 대역폭 네트워크 및 무선 통신망과 같은 네트워크 환경에서는 ATM(Asynchronous Transfer Mode)망에서와 같인 계층부호화된 비트 스트림의 기본 계층에 대해 무손실 전송이 어려우므로, 고급계층과 동등한 채널을 통해 전송시 기본계층 및 고급계층 모두에 대해서는 에러가 발생 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 저대역폭 비디오 전송을 위해 계층 부호화 모드중 SNR(Signal to Noise Ratio) 계층부호화로 부호화된 비트스트림을 에러 발생가능 채널로 전송시 각 계층에 대한 에러의 영향력을 실험한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.429-440
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• 2021

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.497-499
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• 2004

무선랜은 실내 유선랜의 대안으로서 컴퓨터 통신의 기반 네트워크로 등장하였으나. 장비의 성능향상과 관련기술의 급속한 발전으로 말미암아 다양한 분야에서 그 이용이 시도되고 있다. 최근 5년 간에 발생한 해양사고의 주된 유형은 GMDSS협약에 의해 관리되는 대형 선박과 이에 의하여 관리되지 못하는 5톤 미만의 소형선박과의 충돌 등이며, 그 원인이 소형선박의 영세성으로 안전 통신 시설이 도입되지 못하고 있는 실정이므로 븐 연구에서는 최근 들어 항만내의 해양사고를 줄이고자 도입이 되고 있는 AIS와 유사한 기능을 할 수 있으며 사용자 측면에서의 저가형 시스템을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.661-662
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• 2021

본 논문에서는 인공신경망 기반의 슈퍼 해상도(Super-resolution, SR) 기법을 이용하여 저해상도(Low-resolution, LR) 헤어 시뮬레이션을 고해상도(High-resolution, HR)로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. LR과 HR 머리카락 간의 쌍은 헤어 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 HR-LR 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 머리카락의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 헤어 네트워크는 LR 이미지를 HR 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 HR 이미지가 HR 머리카락으로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 머리카락의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.261-264
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• 2021

본 논문에서는 SR(Super-Resolution)을 계산하는데 필요한 데이터를 효율적으로 분류하고 분할하여 빠르게 SR연산을 가능하게 하는 쿼드트리 기반 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터로 사용하는 연기 데이터를 다운스케일링(Downscaling)하여 쿼드트리 연산 소요 시간을 감소시키며, 이때 연기의 밀도를 이진화함으로써, 다운스케일링 과정에서 밀도가 손실되는 문제를 피한다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 Dataset이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과 기법에 비해 약15~18배 정도의 속도향상을 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.439-441
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• 2020

본 논문에서는 국가무형문화재 기록영상의 화질 개선에 관한 연구를 진행한다. 기록영상의 화질 개선을 위해 SRGAN 기반의 초해상화 복원영상 생성 프레임워크의 적용을 제안한다. Image aumentation과 median filter를 적용한 데이터셋과 적대적 신경망인 Generative Adversarial Network (GAN)을 기반으로 딥러닝 네트워크를 구축하여 입력된 Low-Resolution 이미지를 통해 High-Resolution의 복원 영상을 생성한다. 이 연구를 통해 국가무형문화재 기록영상 뿐만 아니라 문화재 전반의 사진 및 영상 기록 자료의 품질 개선 가능성을 제시하고, 영상 기록 자료의 아카이브 구축을 통해 지속적인 활용의 기초연구가 되는 것을 목표로 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.43-53
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• 2006

무선 네트워크 기술이 발전함에 따라, 모바일 환경을 통한 멀티미디어 컨텐츠 공급이 증가하고 있는 추세이지만, 공급자가 시시각각 변화하는 네트워크 상황과 다양한 사용자의 단말기 종류를 모두 고려하여 적당한 컨텐츠를 공급하는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 트랜스코딩 기술이 제안되었지만 계산 복잡도가 크다. 본 논문에서는 다양한 트랜스코딩 기술 중 하나인 공간해상도 트랜스코딩 기술에서 2:1 화면 축소를 대상으로 H.264에서 매크로블록의 모드 결정 과정 중에 필연적으로 발생하는 계산 복잡도를 줄이기 위해 입력 비트스트림에서 얻은 매크로블록의 모드, 움직임 벡터, 그리고 차-영상 에너지 정보를 이용한 고속 모드 결정 방법을 제안한다. 제안한 고속 모드 결정 방법은 입력 정보들을 비교하여 재-부호화할 매크로블록의 가능한 모드 종류를 제한하여, 모드 결정 과정에서 소모되는 시간을 단축시키는 방법이다. 실험 결과는 영상에 따라 약간의 차이는 있으나 제안한 방법이 일반 부호화 과정에 비해 평균적으로 PSNR은 약 0.04dB 손실이 발생하고 비트율은 약 1.6% 증가하나, 부호화 속도에서는 약 2.66배 빨라짐을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.117-124
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• 2004

멀티미디어 정보의 보급이 갈수록 확대 되어가는 요즘, 서로 다른 표준간의 음성 및 영상 데이터를 네트워크를 통해 전송할때 이종 네트워크간의 상호 운용이 중요한 이슈가 되고 있다. 변환 압축이라는 기술이 바로 이런 문제를 해결해 줄 수 있다. 변환 압축이란 어떤 표준으로 부호화된 신호를 다른 표준의 부호화된 신호로 전환하는 기술을 뜻하며 여기에는 비트 발생량, 공간 해상도, 시간 해상도 또는 압축 표준의 변환을 모두 포함한다. 본 논문에서는 MPEG-2에서 MPEG-4로의 변환 압축기를 공간 영역과 DCT 영역에서 각각 구현하여 비교하였다 이 변환 압축기는 디지털 방송, DVD 또는 위성방송용으로 제작된 비디오 시퀀스를 모바일 환경에서 서비스를 받을 때 유용하다. 각 표준이 지원할 수 있는 최적화된 공간 해상도를 고려하여 다운 샘플링 과정도 추가되었다. 구현된 2개의 변환 압축기의 공정한 비교를 위하여 구조의 특성상 다를 수밖에 없는 다운 샘플링 과정과 움직임 보상을 제외한 모든 블록에 대해서 동일하게 구현하였으며 빠른 변환 압축 부호화가 이루어지도록 움직임 추정을 다시 하지 않고 복호된 정보를 그대로 사용하였다. 결과 영상의 화질 비교와, 출력 파일의 크기 그리고 수행 시간에 대하여 공간 영역에서 구현한 변환 압축기가 DCT 영역에서 구현한 변환 압축기보다 더 나음을 확인하였다.