몰입형 비디오 부호화를 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준은 제한된 3D 공간의 다양한 위치의 뷰(view)들을 효율적으로 압축하여 사용자에게 임의의 위치 및 방향에 대한 6 자유도(6DoF)의 몰입감을 제공한다. MIV 의 참조 소프트웨어인 TMIV(Test Model for Immersive Video)에서는 복수의 뷰 간 중복되는 영역을 제거하여 전송할 화소수를 줄이기 때문에 복호화기에서 렌더링(rendering)을 위해서 각 화소의 점유(occupancy) 정보도 전송되어야 한다. TMIV 는 점유맵을 깊이(depth) 아틀라스(atlas)에 포함하여 압축 전송하고, 부호화 오류로 인한 점유 정보 손실을 방지하기 위해 깊이값 표현을 위한 동적 범위의 일부를 보호대역(guard band)으로 할당한다. 이 보호대역을 줄여서 더 넓은 깊이값의 동적 범위를 사용하면 렌더링 화질을 개선시킬 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 현재 TMIV 의 점유 정보 오류 분석을 바탕으로 이를 보정하는 기법을 제시하고, 깊이 동적 범위 확장에 따른 부호화 성능을 분석한다. 제안기법은 기존의 TMIV 와 비교하여 평균 1.3%의 BD-rate 성능 향상을 보여준다.
2022년은 세계 최초로 지상파 UHD 본방송이 2017년에 시작되고 5년이 경과한 시점이다. 이제는 과거의 추진 경과를 살펴보고 기술의 발전과 미디어 환경 변화에 필요한 정책을 새롭게 추진하는 노력이 필요한 시점이라고 할 수 있다. 2015년에는 "지상파 UHD 방송 도입을 위한 정책 방안"이 마련되고, 2020년에는 "지상파 UHD 방송 활성화 방안"이 수립되어 지상파 UHD 방송 추진의 중심 역할을 수행하였다. 시청자가 원하는 지상파 UHD 방송은 어떤 모습이고, 불편한 점은 무엇인지, 어떤 점을 개선해 주면 좋은지에 대한 질문과 그에 대한 답을 찾는 노력은 아쉬움이 남는다. 시청자들은 UHD 방송 화질에 만족하는지? HDTV를 UHD TV로 교체하기 위한 필요·충분조건은 무엇인지에 대한 질문의 답변을 지속적으로 분석할 필요가 있다. 지상파 방송사와 UHD KOREA는 그동안 조사한 시청자의 지상파 UHD 방송에 대한 통계자료를 분석하고 정리하였다. 이를 토대로 새로운 미디어 환경에 필요하고 UHD 미디어 정책 수립과 추진에 기여할 수 있는 시청자 조사와 분석을 지속적으로 추진하려고 한다.
본 논문에서는 MPEG 3DAV Coding에서 진행 중인 EE2 및 EE3의 다시점 영상 압축에 효율적으로 적용할 수 있는 블록기반 시차추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영상의 특성을 이용하여 블록크기를 가변적으로 구성하는 적응적 시차 추정을 적용하여 영상의 화질을 개선하였다. 추정하고자하는 해당 블록의 주변 특성을 고려하여 탐색 영역을 가변적으로 설정함으로써 계산량을 줄이고 좌우방향으로 시차가 더 크다는 스테레오 영상의 특성을 이용하여 2진과 4진 트리 분해를 혼용함으르써 기존의 4진 트리만 이용한 정보 부호화 방식보다 부가정보량을 감소시킬 수 있다. 모의실험 결과 기존의 전 탐색 영역블록 정합기법(FBMA)에 비해 최대 $68\%$정도 계산량이 감소하고, PSNR면에서 기존 기법들보다 1dB 가량 개선되는 것을 알 수 있다.
카메라 센서는 사람의 눈에 비해 제한적인 다이나믹 레인지를 갖기 때문에 영상 획득 시 실제 보이는 것과 다른 모습의 영상을 획득하게 된다. 이러한 문제를 영상 처리를 통해 해결하고자 톤 맵핑 함수를 이용한 방법들과 사람의 눈을 모델링한 레티넥스 이론 기반의 방법들이 연구되었다. 하지만 이러한 방법들은 후광 효과가 발생하거나 영상 개선 시 전역 또는 국부 콘트라스트 향상이 제한적이라는 단점이 있다. 제안하는 방법에서는 영상의 광원 정보를 레티넥스 이론을 활용하여 추정한 후 이를 영상의 품질 향상을 위해 다이나믹 레인지를 최적화시키는데 이용한다. 이 과정에서 후광 효과가 발생하는 것을 방지하기 위해 유사 밝기 영역에서만 평탄화가 이루어지고 밝기 차가 나는 영역은 밝기 차를 유지하도록 한다. 또한 톤 맵핑 함수 적용 시 하나의 화소가 아닌 주변 영역 정보와 추정된 광원 정보를 모두 고려하여 전역 및 국부 콘트라스트가 동시에 향상되는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과들을 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 국부 콘트라스트 수치가 약 0.4 향상 되었고, 시각적인 면에서도 콘트라스트 향상과 함께 암부와 명부를 동시에 효과적으로 표현한 것을 확인 할 수 있다.
압축센싱 이론에 따르면 표본화 될 신호가 일련의 조건을 만족하는 성긴 신호라면 나이퀴스트 표본화주파수보다 적은 수의 측정 샘플들만 가지고도 원 신호를 완벽하게 복원할 수 있다. 그러나 압축센싱 이론을 실제 영상에 활용하기 위해서는, 신호 복원에 필요한 계산 복잡도와 메모리 요구량을 줄일 필요가 있다. 이런 관점에서 블록압축센싱(Block-based Compressive Sensing)에 기반한 Smooth Projected Landweber (BCS-SPL) 방법이 개발되었지만, 이 또한 복원과정의 계산 복잡도가 여전히 큰 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 BCS-SPL 복원 알고리즘의 수렴을 보다 빠르게 하기 위하여, 반복복원 중지조건, 허용 오차, 수렴 조절 인자를 개선한 수렴 복잡도 저감 방법을 제시한다. 제시한 방법은 기존 BCS-SPL 방법보다 낮은 수의 반복복원 횟수내로 수렴하면서도 동시에 복원 화질도 개선시키는 실험 결과를 보였다.
H.264에서 움직임 예측은 전체 부호화 시간의 큰 비중을 차지함으로써 실시간 적용을 위해서 반드시 개선되어야할 부분이다. 이런 문제점 개선을 위해 제안된 알고리즘들의 대부분은 부호화에서 실시간 적용에 문제되는 시간을 줄이고자 전체 검색의 화질을 목표로 빠른 검색 알고리즘을 제안해 왔으며 부 화소관련 알고리즘도 이와 같다. 본 논문은 이런 알고리즘들의 접근과는 다르게 움직임 영상별 부호화된 움직임 예측을 분석하여 이를 바탕으로 현재 매크로 블록의 정수 화소 움직임 벡터와 이미 부호화된 주변 3개 움직임 벡터를 이용하여 부 화소 탐색 진행 여부를 결정하는 것을 제안한다. 또한 분석된 움직임 벡터의 수평/수직 방향성을 이용, 부 화소에서의 수평/수직 방향만의 탐색을 제안하고 위의 두 제안 사항에 대한 적용 결과를 보여 준다.
칼라 양자화는 칼라 카메라로부터 입력된 자연 색의 칼라 영상을 컴퓨터 모니터에 표현하기 위해 더 적은 칼라 팔레트로 구성하는 것이다. 이것은 자연색 중에서 인간이 인식한 수 있는 색은 수 백가지 정도일 뿐 아니라 실제 칼라 영상에 나타나는 색은 이 보다는 훨씬 적다는 것을 바탕으로 한다. 본 논문에서는 인간의 시각 특성중 공간 지각 특성을 고려한 개선된 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두 노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내의 칼라의 변화에 따른 인간의 시각의 반응 정도를 가중피로 결합하여 양자화를 하였다. 제안 방법은 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분한에 뛰어난 성능을 보여 주었으며 주관적인 화질 평가와 PSNR에서도 좋은 결과를 보였다.
관상동맥 조영술은 관상동맥 협착을 검사하거나 치료를 하는데 널리 사용되고 있다. 특히, 카테터를 혈관에 삽입 시, 시술자는 혈관에 손상을 주지 말아야 하는 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 최근 여러 연구자들이 혈관 영상의 에지 추출 기반 방법과 최적의 쓰레쉬홀드 기법 등에 관하여 많은 연구를 진행하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 영상의 선명도와 화질에 따라서 그 성능의 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다중 샘플링과 보간법, 쓰레쉬홀드, 오검출 제거 등으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 다양한 혈관 조영 영상을 사용하였으며, 그 결과, 제안된 기법이 카테터의 삽입 경로를 추출하는데 효과적이었다.
디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인간의 눈이 한 화소의 명암 값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것과 공간적 변화량을 인간이 인식하는 정도를 이용하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구한다. 이 값을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 이때 컬러 성분간의 상관관계를 고려하여 오차 확산 필터의 계수가 적응적으로 변화하는 방법을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성함을 보여주며 에지를 자연스럽게 표현하고 컬러 임펄스나 거짓 등고선과 같은 단점도 줄여줌을 보여준다.
본 연구는 현재 사용 중인 모바일 동영상 서비스의 사용자 만족 향상을 위한 기초자료를 제공하고자 속성별 만족도를 조사하고 성별 및 연령에 따라 속성별 만족도와 전반적 만족도와의 관련성을 분석하여 모바일 동영상 서비스 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 DMB와 모바일 동영상 서비스를 동시에 사용하는 362명의 사용자를 대상으로 모바일 동영상 서비스의 전반적 만족도에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 또한 속성별 만족도와 전반적 만족도간 관계에 지상파콘텐츠 제공여부가 조절효과를 하는지를 분석하였다. 분석방법으로 빈도분석, 교차분석, t-test/F-test, 다중회귀분석, 조절회귀분석을 실시하였다. 연구결과 모바일 동영상 서비스 전반적 만족도에 영향을 미치는 요인으로는 콘텐츠 다양성, 화질, 재생품질, 이용편리성, 데이터 소모량 등 이었으며 성별, 연령별로 속성별 요인과 영향력에 있어서 차이가 있었다. 또한 지상파 콘텐츠 제공여부는 전반적 만족도에 영향을 미치는 결정변수 및 조절변수로 작용하지 않는 것으로 나타났다. 그러므로 만족도를 향상시키기 위해서는 반드시 지상파 콘텐츠를 제공하기 보다는 다양한 콘텐츠 제공과 UI/UX 개선 등 이용편리성을 개선해주는 것이 바람직한 방법임을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 시사점과 한계점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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