• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.382-385
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• 2016

본 연구는 포털사이트의 효율적이고 경험 디자인(User Experience Design : UX 디자인)적 설계가 가능하도록 제작하기 위하여 와이어 프레임에 대한 사용자의 시각궤적과 주시빈도를 확인한다. 국내 주요 포털 사이트를 점유비율에 따라 세 가지를 제시하고 로고의 유무에 따른 와이어 프레임을 제작하여 각 사이트의 화면분할과 정보영역을 분석한다. 시선추적 장치를 통해 총 6가지 와이어 프레임의 시각궤적 및 주시빈도를 확인하여 시선이 머무는 히트맵을 제시한다. 이를 통해 웹사이트의 디자인 설계시 페이지나 화면에 보이는 요소들의 효율적 배치를 위한 주시영역을 살펴본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.671-672
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• 2020

VVC(Versertile Video Codec)의 화면 내 예측은 인코더에서 영상을 적절하게 사각형 블록으로 분할하고, 블록 주변의 먼저 재구성된 참조샘플들을 이용하여 예측블록을 형성한다. 인코더는 화면 내 예측 모드에서 각 PU(Prediction Unit)에 대하여 MIP(Matrix-based weighted Intra Prediction) 적용 여부, MIP에서 matrix의 인덱스, MRL(Multi Reference Line)의 인덱스, DC/Planar/Angular 모드에 대한 최적모드를 고려하여 각 정보를 디코더로 전송하며 각 후보모드들의 압축효율을 비교하는 과정에서 높은 연산량을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 모드 결정은 원본영상으로도 대략적인 결정이 가능하다는 전제를 가지고 NN(Nueral Netwrok)의 일종인 CNN(Convolutional Nerual Network)를 이용하여 복잡한 모드 결정 방법을 생략하는 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.585-590
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• 2002

이동 보상 예측과 DCT 기법을 이용하는 비디오 부호화에서 전형적인 데이터 분할 (data partitioning) 기법은 움직임 정보와 매크로블록 헤더를 texture 정보와 분리시키는 것이다. 이 방식은 에러가 있는 환경에서 비디오의 전송에 효율적이다. 그러나, 화면내 부호화 프레임 (Intra frame)의 경우에는 따로 분리시킬 움직임 정보가 없기 때문에 DCT 계수의 손실은 치명적이다. 그리고 화면간 부호화 프레임 (Inter frame)의 경우에도 DCT 계수 부분에 에러가 발생하면, 패킷 내의 모든 DCT 계수를 버리게 되므로 이로 인한 화질 저하가 발생한다. 본 논문에서는 비디오의 에러내성(error-resilient) 전송을 위한 DCT 계수의 효율적인 분할 기법과 부호화 기법을 제안한다. 양자화된 DCT 계수는 짝수-근사(even-value approximation) 부분과 그 나머지 부분으로 분리된다. 모의실험을 통해 제안 방식이 기존의 기법에 비해 우선순위 (선순위) 분할 데이터 부분에서 더 좋은 화질을 제공하고, 에러환경에서도 에러에 더 강인한 성능을 나타냄을 보였다

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.67-82
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• 2020

본 연구는 2017년 실시된 제19대 대통령후보자초청 TV합동토론회에서 채택된 토론 진행방식(원탁, 좌식, 스탠딩방식)에 따른 화면구성(샷 크기, 화면분할, 후보자 배치, 조명, 무대디자인, 후보자 배경 등) 방법의 적절성과 한계를 분석한다. 이를 위해 2016년 실시된 제45대 미국대통령후보 TV합동토론회와 2017년 제25대 프랑스대통령후보 TV합동토론회의 화면구성 방법을 분석하고 국내방식과 비교하여 장단점을 분석한다. 이를 통해 2022년에 실시될 제20대 대통령후보자 TV합동토론회에 적용하여 후보자들의 자질, 정책, 비전 등을 충분히 확인 할 수 있는 고정화된 토론 진행방식에 맞는 화면구성 방법을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.332-340
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• 2022

최근 딥러닝을 적용하는 비디오 압축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 화면내 예측 부호화의 성능 한계를 극복할 수 있는 방안으로 딥러닝 기반의 화면내 예측 부호화 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 신경망 기반 문맥적응적 화면내 예측 모델의 학습기법과 그 부호화 성능분석을 제시한다. 즉, 본 논문에서는 주변 참조샘플의 문맥정보를 입력하여 현재블록을 예측하는 기존의 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural network) 기반의 화면내 예측 모델을 학습한다. 학습된 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하고 그 부호화 성능을 분석하였다. 실험결과 학습한 예측 모델은 HEVC 대비 AI(All Intra) 모드에서 0.28% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다. 또한 비디오 부호화 블록분할 구조를 고려하여 학습한 경우의 성능도 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.340-347
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• 2015

HEVC(High Efficiency Video Coding)는 재귀적 쿼드트리 분할구조의 부호화단위(CU: Coding Unit)와 각 CU에서 다양한 예측단위(PU: Prediction Unit)를 제공하고, 율-왜곡 기반으로 최적의 CU 분할구조와 PU 모드를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 복잡도 또한 크게 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위해 상위깊이의 부호화 정보를 이용한 다음 세 가지의 PU 모드 고속 결정 기법을 제안한다. 첫 번째 방법은 상위깊이 CU의 sub-CBF(Coded Block Flag)를 이용하여 현재깊이 CU에서의 PU 모드를 조기 결정하여 PU 탐색을 고속화 한다. 두 번째 방법은 화면내(Intra) 예측 고속화를 위하여 상위 CU의 sub-Intra 율-왜곡 비용을 이용하여 현재깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 마지막 방법으로는 화면내 예측 고속화를 위하여 현재 CU의 sub-CBF를 함께 사용하여 하위깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 실험결과 제안 방법은 HM 14.0 대비 각각 1.2%, 0.11%, 0.9%의 BD-rate 증가에 31.4%, 2.5%, 23.4%의 부호화 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다. 제안된 3가지 방법은 화면간 및 화면내 예측에 적용되는 것으로 결합하여 적용될 수 있으며, 이 경우 1.9%의 BD-rate 증가에 34.2%의 부호화 시간 감소를 얻었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.353-356
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• 2000

최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.39-47
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• 2017

깊이 화면을 부호화함에 있어서 깊이 화면의 일부를 평면으로 추정하여 부호화하는 평면 부호화 모드를 적용할 수 있다. 본 논문에서는 평면 부호화 모드를 통한 깊이 영상 부호화에서 가변 블록 부호화를 위해 가변 블록 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 깊이를 통해 블록 내 화소에 대해 제일 근접한 평면을 추정하는 방법을 통해 평면 부호화를 수행할 수 있다. 평면 부호화를 수행할 때, 가변 블록 부호화를 다음과 같이 적용할 수 있다. 먼저 최대 블록 크기에 대하여 추정 오차를 계산한 뒤 오차가 임계값 이하라면 해당 블록 크기가 선택 된다. 반면 오차가 임계값을 초과한다면 해당 블록이 분할되고 위 과정을 반복한다. 분할된 블록 크기가 최소 블록 크기 미만이 되면 해당 블록은 평면 부호화 모드로 선택되지 않는다. 제안된 방법을 실험한 결과, 부호화하여야 할 블록의 개수가 평면으로 이루어진 영상에서 고정 블록 크기를 이용한 방법에 비해 19%로 줄었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.572-578
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• 2009

본 논문에서는 가상공간 협업 환경의 현실감을 향상시키는 초고해상도 타일드 디스플레이에 기반한 촉감 협업 시스템을 다룬다. 먼저 고해상도의 화면과 촉감 (힘)의 디스플레이를 조율하는 기법을 제안하고, 가시화 측면에서 제안 시스템을 모델링하여 성능 평가하는 기준을 제시한다. 그래픽으로 구성된 가상 환경이 힘에 대한 정보를 반환하기 위해서는 햅틱 렌더링을 처리해야 하고, 이 렌더링은 1kHz 이상의 속도로 반복되어야 한다. 또한 그래픽 환경의 고해상도 화면 출력을 위해서는 적정 수준의 프레임 율을 제공하여야한다. 하지만 시스템의 하드웨어적 성능은 제한되어 있기 때문에 두 프로세스를 안정적으로 실행하기에는 한계가 있다. 따라서 초고해상도 타일드 디스플레이에 기반한 촉감 협업 시스템의 안정적인 동작을 위해서는 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 통합 시스템의 안정성 향상을 위하여, 효율적인 고해상도 디스플레이 방법을 제안함으로서 고해상도 디스플레이의 자원 요구량을 감소시킨다. 제안된 기법은 가시화 대상 화면을 가상 물체를 기준으로 분할하여 타일드 디스플레이로 전송함으로써 분할된 그래픽들을 독립된 프레임 율로 조절할 수 있도록 한다. 각 가상 물체 별로 프레임 율을 조절할 수 있게 하면, 움직이지 않는 물체에 대해서 업데이트를 줄여 전송되는 데이터의 중복성을 효과적으로 줄일 수 있다. 마지막으로 제안된 효율적 디스플레이 방법의 성능을 평가하기 위하여 일반적인 가시화 시스템의 모델링을 제시하고, 제안된 기법과 기존의 다른 가시화 시스템들의 성능을 비교한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.169-178
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• 2022

도메인이 여러 개로 구성된 멀티 네트워크를 운영하는 조직에서는 단일 화면 상에 다수의 네트워크 토폴로지를 시각화하여 전체 노드들과 링크들을 감시할 수 있는 기능이 필요한데, 도메인간의 연결점이 없는 토폴로지를 단일 화면 상에 표시하는 것은 간단하지가 않다. 게다가, 다수의 네트워크 형상들을 단일 화면 상에 실제와 같은 물리적 모습으로 표시하는 것은 어렵기 때문에, 멀티 도메인 네트워크를 하나의 화면을 통해 관리하는데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 멀티 도메인 환경에서 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하여 토폴로지를 시각화하는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크를 구성하는 노드들의 중심성 지수를 활용하여 도메인별 중심 노드를 찾고, 자식 노드들과의 연결정보를 재귀적으로 탐색하여 토폴로지를 생성한다. 화면 상의 도메인별 토폴로지 표시 영역은 자식 노드들의 가중치의 합으로 계산 및 동적 분할되고, 가상의 Root 노드를 활용하여 3D 공간 상에 전체 노드들을 배치함으로써 멀티 도메인 토폴로지를 시각화한다. 이 방법은 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하는 단순한 방법이지만, 멀티 도메인 네트워크의 물리적 형상을 유지하면서 하나의 화면에 표시할 수 있는 효율적인 토폴로지 시각화 방법이다.