• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.394-397
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• 2012

멀티미디어 장치와 사용자의 욕구가 다양해짐에 따라 이를 충족시키기 위하여 이미지 크기는 장치에서 지원하는 해상도나 사용자의 욕구에 맞게 조정되어야 한다. 이미지 업샘플링 방법은 크게 공간 도메인과 주파수 도메인에서 수행될 수 있다. 일반적으로 공간 도메인에서의 업샘플링 방법은 주파수 도메인의 업샘플링에 비해 상대적으로 주관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 객관적인 성능이 낮다. 반대로 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법은 객관적인 화질이 좋고 주관적인 화질 측면에서 상대적으로 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 공간 도메인과 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법을 블록의 특성에 따라 적응적으로 업샘플링 방법을 선택하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 객관적 성능 뿐 아니라 주관적 성능까지도 향상 시킬 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬에 비해 PSNR 측면에서 0.87dB~1.15dB 증가하고, 주관적 화질도 향상됨을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.421-423
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• 2004

서버기반 컴퓨팅을 가능하도록 해주는 씬클라이언트 컴퓨팅에 관한 연구와 상품화는 지속적으로 진행되어 오고 있다. 하지만 지금까지 개발되어 온 씬클라이언트는 단순히 텍스트 위주의 컴퓨팅 성능만을 고려하여 개발될 뿐 게임 등 멀티미디어에 대한 성능은 고려하지 않는다. 따라서 기존의 씬클라이언트 컴퓨팅 환경에서의 미디어 재생은 화질이 너무 열악하여 정상적으로 미디어 서비스를 즐기기에는 많이 부족한 실정이다. 본 논문은 리눅스를 기반으로 한 씬클라이언트 컴퓨팅 환경에서 미디어를 재생했을 때 기존 씬클라이언트 컴퓨팅에 비해 화질(Video quality)을 향상시키는 연구를 진행하였다. 제안된 방법을 씬클라이언트 컴퓨팅의 대표적인 기술인 VNC(Virtual Networking Computing)와 성능 비교한 결과 동일한 대역폭 사용으로 로컬 재생 수준의 화질을 보여주는 성능 향상이 가능하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.331-336
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• 2009

영상 복원은 다양한 영상 처리의 분야의 기반기술로 사용되는 기술로서, 복원 과정에서의 번짐현상(블러링)으로 인한 화질 저하가 발생하는 문제점이 있다. 위성 영상과 같이 영상이 의미하는 내용의 중요도가 높은 분야에서는 화질 저하를 최소화하는 영상 복원 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 하위 레벨 해상도 보간과 손실 정보 추정을 이용한 위성 영상 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 해상도 보간을 통해서 복원 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 복원된 영상에 적용하여 최종적으로 영상 복원 결과를 향상시킨다. 동일한 위성 영상을 이용한 비교 실험에서 기존의 방법들보다 주관적 화질 개선이 뚜렷함을 알 수 있었고, 객관적 화질 비교인 PSNR에서도 $2.68\sim4.22dB$의 향상된 결과를 나타내었다. 제안하는 방법은 위성 영상 분석을 비롯하여 영상 복원을 이용하는 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.424-426
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• 2002

효과적인 볼륨렌더링을 위해서는 빠른 속도와 고화질이라는 두 가지 조건을 모두 충족시켜야 한다. 기존에 사용된 광선추적법은 화질이 좋은 반면에 실시간 렌더링을 하기에는 한계가 있었다. 공간 도약법은 빈 공간에 대한 샘플링을 생략함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있으나 관측조건에 따라 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 공간 도약법을 개선하여 관측조건과 무관하게 고화질을 유지하면서 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 여기서는 뷰 평면을 균일한 격자로 분할하고 각 격자내에서 가장 가까운 객체의 표면까지의 거리를 구한 후 그 위치부터 공간 도약함으로써 속도를 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.239-241
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• 2010

분산 비디오 기술의 대표적인 기술 중 하나는 와이너 지브 부호화 기술이다. 와이너 지브 부호화 구조에서 보조정보는 인트라 복호화된 키 픽처들을 이용하여 생성한다. 키 픽처의 객관적 화질은 보조정보의 성능에 많은 영향을 끼치고, 잡음이 많은 보조정보를 복호화에 이용할 경우 부호화로부터 많은 패리티 비트를 요구하게 되어 율 왜곡 성능을 저하된다. 기존의 부호화 기술은 키 픽처 부호화 시 Quantization Matrix에 따라 미리 정의된 양자화 계수를 이용한다. 본 논문에서는 미리 정의된 양자화 계수 보다 낮은 계수 값을 사용하여 부호화 하는 방법을 제안한다. 제안방법은 키 픽처의 객관적 화질이 높아짐에 따라 보조정보의 화질을 향상시킨다. 잡음이 적은 보조정보는 와이너 지브 복호화 시 율 왜곡 성능을 향상시킨다. 실험결과는 기존 방법에 비해 최대 0.7dB에 이르는 성능향상을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2915-2917
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• 2000

종합 영상정보 매체인 멀티미디어의 효율적인 활용을 위해 다양한 정보들을 영상과 음향 등을 결합하여 전송하거나 저장하고 있다 본 논문에서는 양자화 파라미터를 사용하여 DCT 계수 값을 변화시켜 움직임 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제안하였다. DCT 중 DC 계수를 제외한 고주파 성분의 계수에서 원영상의 8*8 블록 내 각 화소들의 평균값을 구하고 그 블록의 평균값과 그 블록 내의 각 화소간의 차를 구하여 이를 절대값으로 변환하고 그 합을 구하였다. DABP 값과 DCT 계수와의 상관관계를 구명하여 블록계수로 하였으며 이 블록계수를 사용하여 DCT 고주파 성분을 조정하므로 영상의 화질을 향상시켰다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.2
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• pp.292-298
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• 2019

In this paper, we show how to provide high quality image service using cloud server and image quality enhancement algorithm. In other words, based on the concept of ViVa (Video Value Addition) proposed in the paper, we propose an improved system compared to the existing streaming service by providing a high-quality video with the transmission bit rate and calculation amount necessary to serve low-quality images.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.10 no.4
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• pp.64-70
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• 2015

It has been 3 years since the TV broadcasting industry migrated to the UHDTV broadcasting service. Theoretically UHDTV picture quality is four times better than HDTV. UHDTV broadcast has been put to practical use by domestic broadcasters, excluding public broadcasters. The resolution of UHDTV does not correspond to the standard UHDTV values, the viewer have no choice but to watch existing contents on UHDTV. Therefore this paper analyses the current broadcast technology level for the image quality improvement, and to investigate the bandwidth of UHD broadcasts. In this paper we have studied current condition of HDMI interface technology and suggesting Super MHL interface technology capable of performing a successful establishment of the new broadcasting platform in future 8K UHD broadcasts alternatively. In order to improve the UHD broadcasting, we are expecting the development change of UHD broadcasting service user experience.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.930-933
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• 2011

This paper addresses an adaptive postprocessing method applied in the spatial domain for block-based discrete cosine transform (BDCT) coded images. The proposed algorithm is designed by a serial concatenation of a 1D simple smoothing filter and a 2D directional filter. The 1D smoothing filter is applied according to the block type, which is determined by an adaptive threshold. It depends on local statistical properties, and updates block types appropriately by a simple rule, which affects the performance of deblocking processes. In addition, the 2D directional filter is introduced to suppress the ringing effects at the sharp edges and the block discontinuities while preserving true edges and textural information. Comprehensive experiments indicate that the proposed algorithm outperforms many deblocking methods in the literature, in terms of PSNR and subjective visual quality evaluated by GBIM.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.303-306
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• 2021

이미지 초해상도는 영상 취득 과정에서 센서와 렌즈의 물리적인 한계 등으로 인하여 의해 화질이 저하된 이미지를 더 높은 배율로 복원하는 문제이다. 이미지 초해상도는 딥러닝을 통해 놀라운 성능향상을 이루었지만, 카메라로 촬영된 실제 이미지에서는 좋은 성능을 내지 못하였다. 이는 딥러닝에서는 'bicubic' 커널로 down-sampling된 합성 이미지 데이터를 사용하였던 것과 달리 실제 이미지에서는 'bicubic' 커널을 통한 화질 저하와는 다른 화질 저하, 즉 다른 커널을 통한 화질 저하가 발생하기 때문이다. 따라서 실제 이미지에 대한 성능을 높이기 위해서는 이에 대한 정확한 커널 예측이 필요하다. 최근 주목받기 시작한 이미지 초해상도를 위한 커널 예측은 초해상도를 잘 시켜주는 커널을 직접 찾는 방법[10, 13]과 이미지의 분포와 커널을 통해 다운샘플된 이미지에 대한 분포를 일치시켜주면서 커널을 예측하는 방법[14]으로 나누어져 있다. 그러나 두 방법 모두 ill-posed problem 인 커널 예측 문제를 한 장의 이미지만으로 해결하려는 것이기 때문에 정확한 예측에는 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 두 장의 이미지를 활용한 이미지 화질 저하 커널 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 장의 이미지가 같은 카메라를 통해 촬영되었으며 이때 이미지 화질 저하는 카메라에 의해서만 영향을 받는다는 가정을 기반으로 한다. 즉, 두 장의 이미지는 같은 커널을 통해 저하된 이미지라는 가정을 한다. 제안된 방법은 [14]에서처럼 이미지 분포를 기반으로 한 커널 예측을 진행하며, 이미지 초해상도를 진행하고자 하는 이미지 외에 참고 이미지 또한 같은 커널에서 화질 저하를 시켰을 때 본래의 이미지와 같은 분포에 있도록 학습을 진행한다. 결과적으로 본 논문에서는 두 장의 이미지를 사용하였을 때 더욱 정확하게 커널을 찾을 수 있음을 보여준다. 두 장의 이미지를 활용하는 방식이 한 장의 이미지만을 활용하는 기존의 최고 수준의 방법에 비해 합성된 다양한 커널 데이터셋[14]에서 약 0.17dB 성능 향상이 있었다.