• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.123-126
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• 2013

High Efficiency Video Coding 비디오 표준은 다양한 분할방식 및 35가지 예측모드를 허용하기 때문에 최적의 분할 및 예측모드를 결정하기 위한 연산량이 많다. 이를 줄이기 위하여 본 논문에서는 CU분할의 결정에 있어 가설검정을 이용하여 early splitting 및 early pruning을 위한 임계값을 설정하고, early splitting의 경우 연산의 결과값이 임계값보다 클 경우, early pruning의 경우 연산의 결과값보다 임계값보다 작을 경우 CU의 분할을 조기에 결정하는 논문[1]의 방법을 차용하여 CU의 분할을 조기에 결정하며, 추가로 비트율 및 왜곡을 연산하는 예측모드의 개수를 줄임으로써 인코더의 성능을 향상시켰다. 또한 예측모드를 결정할 때 RDOQ를 수행하지 않음으로써 예측모드를 빠르게 결정하며, TU의 분할에 있어서도 CBF의 값 및 임계값을 이용한 early pruning 방법을 수행하여 인코더의 성능을 향상시켰다. 실험결과 5.9%의 luma BDRate의 증가가 있었으나, 63.7%의 인코딩 시간이 절감되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.174-175
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• 2013

HEVC의 화면내 예측 부호화는 예측 모드를 최대 35개까지 확장함으로써 기존H.264/AVC에 비해서 향상된 부호화 효율을 갖는다. 반면 화면내 부호화의 복잡도 또한 크게 증가하여 복잡도 감소를 위한 고속 부호화 기법이 요구된다. HEVC의 차조모델인 HM에서는 화면내 부호화 고속화를 위해 RMD(Rough Mode Decision) 과정을 통하여 후보 모드를 결정하고 선택된 후보 모드에서 초종 예측 모드를 결정한다. 본 논문에서는 화면내 부호화의 복잡도 감소를 위하여 고속 화면내 예측 모드 결정 기법을 제시한다. 본 기법은 후보 모드를 결정하기 위한 RMD 과정에서의 탐색 모드 수와후보 모드로부터 최종 모드를 결정하기 위한 탐색 모드 수를 제한하는 방법을 결합하여 모드 결정을 위한 복잡도를 감소한다. 본 제안 기법은 실험결과 HM 12.0대비 1.0%의 비트 증가로 13.19%의 복잡도를 감소시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.157-160
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• 1998

비디오 카메라에서 획득된 동영상 또는 기존의 동영상 자료를 하나의 완성된 프로그램으로 만들기 위해서는 여러 가지 편집 과정을 거치게 된다. 편집 시 사용되는 효과들로는 잘라붙이기(cut & paste), 디절브, 와이프, 페이드 인, 페이드 아웃, 자막넣기 등 수 많은 방법들이 있다. 압축되지 않은 동영상 또는 M-JPEG과 같은 시간 상관성이 없는 압축 동영상의 경우 편집은 영상 내의 공간적 영역에서 간단한 처리를 통하여 편집기의 구현이 가능하다. 그러나 MPEG-1, 2와 같은 시·공간적 상관성을 이용한 압축방법에서는 편집의 문제가 간단하지 않다. 압축 영역에서 편집 시 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이러한 편집 과정에서 발생할 수 있는 오류의 전파를 관찰하고 편집되기 전에 가지고 있던 MPEG 비트열 정보를 최대한 이용하여 편집기를 구현하는 최소한의 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.1-4
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• 2018

최근 360 도 가상현실을 지원하기 위한 비디오 시스템은 다양한 프로젝션에 대한 처리를 필요로 한다. 이를 위해 Moving Picture Experts Group (MPEG) 비디오 표준화 기술은 비디오에 대한 추가적인 정보들로 프로젝션을 처리하는 기술을 표준 채택하였다. 즉, 다양한 프로젝션의 비디오에 대응하는 비디오 메타데이터 처리를 H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 제안된 Supplemental Enhancement Information(SEI) 메세지를 사용하여 지원한다. 본 논문은 비디오의 인코딩, 디코딩 시에 비디오 프로젝션 타입에 따라 다르게 처리하는 시스템의 구현 기술을 소개한다. 이를 위해 본 논문은 SEI 메시지 구문 분석기를 구현 시 HEVC Test Model(HM)을 이용하고, 디코더 구현 시 FFmpeg 라이브러리를 이용한다. 최종적으로 구현된 시스템은, 본 기관의 또 다른 구현 물인 실시간 360 비디오 플레이어에 통합되어 실시간 디코딩 및 다양한 프로젝션의 전/후처리를 문제 없이 지원하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.130-132
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• 2018

최근 1인 미디어의 확장과 맞물려 개인 차원에서의 영상편집이 활성화되고 있다. 인기 영상강의를 위주로 초보자들도 쉽게 접근할 수 있으나 여전히 많은 사람들이 영상제작을 어려워하고 있다. 특히 밝기, 대비 및 색 보정에서 어려움을 많이 겪는다. 전문적인 영상편집 툴의 경우 자동 보정 기능을 제공하고 있으나 파이널 컷의 경우 Apple 사의 맥 디바이스 환경을 구축해야 하는 문제, Adobe사 프로그램의 경우 완전 자동 기능 부재 및 무거운 연산처리 과정 및 유료화로 인한 접근성 저하, 기타 프로그램들의 경우 설치 접근성이 낮다는 단점이 있었다. 이에 본 연구에서는 클라우드 기반의 쉽고 빠른, 접근성을 높인 자동 영상보정 서비스를 제시하려 한다. 최종 단계의 클라우드 서비스에서는 흔들림 보정, 색 보정, 대비 보정, 명암 보정의 향상 기능과 컷 단위 인식, 신단위 인식, 객체 단위 인식의 서비스를 제공해야 한다는 결론에 도출하였다. 본 논문에서는 연구의 시작으로 클라우드 서비스 구축 및 OpenCV를 활용하여 프레임 별 영상 향상 알고리즘 구현을 시행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.218-221
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• 2022

본 논문은 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 아두이노(Arduino)을 이용하여 무단 침입자를 스마트폰을 통해 실시간으로 스트리밍 되는 영상을 통해 확인하고, 즉각적으로 신고할 수 있는 홈 케어 방범 IoT 시스템 구축에 대한 내용을 다룬다. 이는 1인 가구 및 비어있는 원룸 등의 무단 침입을 방지하고 범죄를 예방하는데 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.126-128
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• 2021

MPEG(Moving Picture Experts Group) 비디오 그룹은 사용자에게 움직임 시차(motion parallax)를 제공하면서 3D 공간 내에서 임의의 위치와 방향의 시점(view)을 렌더링(rendering) 가능하게 하는 6DoF(Degree of Freedom)의 몰입형 비디오 부호화 표준인 MIV(MPEG Immersive Video) 표준화를 진행하고 있다. MIV 표준화 과정에서 참조 SW 인 TMIV(Test Model for Immersive Video)도 함께 개발하고 있으며 점진적으로 부호화 성능을 개선하고 있다. TMIV 는 여러 뷰로 구성된 방대한 크기의 6DoF 비디오를 압축하기 위하여 입력되는 뷰 비디오들 간의 중복성을 제거하고 남은 영역들은 각각 개별적인 패치(patch)로 만든 후 아틀라스에 패킹(packing)하여 부호화되는 화소수를 줄인다. 이때 아틀라스 비디오에 패킹된 패치들의 위치 정보를 메타데이터로 압축 비트열과 함께 전송하게 되며, 본 논문에서는 이러한 패킹 정보를 보다 효율적으로 표현하기 위한 방법을 제안한다. 제안방법은 기존 TMIV10.0 에 비해 약 10%의 메타데이터를 감소시키고 종단간 BD-rate 성능을 0.1% 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.1-3
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• 2021

최근 딥러닝 기술에 발전으로 스마트 시티, 자율주행 자동차, 감시, 사물인터넷 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있으며, 이에 따라 기계를 위한 영상 압축에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 열 적외선 영상에서 기계 소비를 위한 객체 기반 압축 기법을 제안한다. 신경망의 객체 탐지 결과와 객체 크기에 따라 이미지를 객체 부분과 배경 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 인/디코딩 한 후, 나눠진 이미지들 다시 하나의 이미지로 합치는 기법을 사용하여 압축하였으며, 이는 압축효율은 높이면서 객체 탐지 성능을 높게 유지한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 Pareto mAP에서 BD-rate가 -28.92%로 FLIR anchor 결과와 비교했을 때 압축효율이 뛰어나다는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.611-612
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• 2020

최근 유튜브, 네이버와 같은 플랫폼 사업자들은 다양하고 많은 동영상확보를 위해 최대한 시간을 적게 들이고 좋은 퀄리티의 영상을 자동으로 생성해주는 어플리케이션을 개발하는데 AI 기술을 적극적으로 사용하고 있다. 가장 주도적으로 진행하는 곳은 IBM 의 왓슨의 인지하이라이트 기술이다. 관중의 함성소리와 스포츠특성 데이터들을 활용하여 하이라이트 부분의 영상만 자동 생성하고 있다. 하지만 현재까지의 기술은 인간의 감성을 자극하는 스토리 전개방식의 자동영상 생성에 있어서는 부족한 부분이 많이 존재한다.이 에 본 논문은 영화의 클라이맥스 부분의 영상편집방식을 분석하여 이에 대한 장르별 샷 사이즈 변화패턴을 시각화한 후, 장르간 편집 차이점을 패턴화한 템플릿을 구축하여 사용자의 이미지 데이터들을 장르별 클라이맥스 패턴의 특성에 맞게 추천하여 짧은 영상을 자동 생성하는 어플리케이션을 개발하였다. 향후 본 연구는 1 인 미디어 산업 및 사이버교육 분야에서 가장 많이 소요되는 영상편집 시간을 단축하는데 큰 효율이 있을 것이라 기대한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.5
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• pp.235-238
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• 2013

In this paper, ㄷ-type MSA for the QMSA structure is proposed. Transformed ㄷ-type MSA is stacked three dielectrics. ㄷ-type MSA structure was load upper & lower surface of the dielectric radiating patch and the ground turn-up left right capacity between parallel plates and radiating patch. Between the dielectric permittivity of the dielectric insert by 2.55 by varing the frequency was shifted. Designed ㄷ-type MSA sturcture of L1 was varied up to 1mm~22mm and frequency was shifted from 3.65GHz~3.84GHz. Also Designed ㄷ-type MSA was measured 1.95dBi maximum gain and bandwidth of 1.61 to 3.64%.