• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.213-214
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• 2013

본 논문에서는 다중화면 분할 제작 콘텐츠 효과에 대해서 제안한다. 다중화면 분할 영상은 기존의 단일 영상 제공에 비해 2개, 3개, 4개, 9개의 화면을 각각 분할하여 다양한 영상들을 제공함으로써 보다 풍부한 정보 제공과 영상의 화려함과 미학을 제공한다. 이와 반대로 여러 화면의 정보들을 동시에 제공함으로써 한 화면에 집중하지 못함으로 여러 다양한 정보들을 수용하지 못하는 단점도 있다. 그러나 단일 화면보다는 다중 분할 화면으로 다양한 정보를 제공함으로써 얻는 효과가 더 크다고 사료한다. 이러한 다중화면 효과는 시청자들에게는 더 흥미로운 영상으로 충족 될 것이라고 사료한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.47-48
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• 2018

본 논문에서는 2017 년 1 월 24 일~2018 년 2 월 25 일까지 5 개 지상파에서 방송된 총 957 개의 화면해설방송 콘텐츠를 사용하여, 시각장애인의 방송시청을 위해 제공되는 화면해설방송에 있어서의 실제 방송프로그램내의 각 장르별 화면해설방송의 편성비율, 시청시간대별 편성현황과 화면해설방송에 포함되어 있는 화면해설오디오의 비율을 정량적으로 분석하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권12호
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• pp.1523-1532
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• 2001

탑헤드 모니터는 모니터 위의 상단부에 6.4인치 정도의 보조 모니터를 추가로 탑재한 두 화면 모니터이다. 이 시스템의 특징은 아래의 화면은 종전의 화면 기능을 그대로 수행하고 상단 부위의 보조화면은 인터넷 전용광고 및 컨텐츠 제공을 할 수 있는 배너 광고, 동영상 화면, 메일관리 아이콘, 웹폰 아이콘, 단축 아이콘 등이 배치되었고 이를 클릭 하면 아래의 모니터 화면과 연동하여 동작할 수 있다는 점이며 두 개의 모니터 화면은 종전의 방법 그대로 마우스와 키보드를 사용하여 제어할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.191-193
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• 2019

ISO/IEC JTC1 WG11 Moving Picture Expers Group 과 ITU-T SC16 은 Joint Video Experts Team 을 구성하여 차세대 비디오 부호화 표준으로서 Versatile Video Coding(VVC)를 표준화 중이다. VVC 는 현재 블록의 화면내 예측 모드일 가능성이 높은 모드의 집합인 Most Probable Mode(MPM) 리스트를 유도하고, MPM 을 이용하여 효율적으로 화면내 예측 모드를 부호화한다. VVC 참조 소프트웨어는 주변 블록의 화면내 예측 모드가 일치하는지 여부에 따라 1 개 또는 2 개의 모드를 최종 후보 선택을 위한 과정인 Rate-Distortion Optimization(RDO) 과정에 추가한다. 하지만 현재 MPM 은 항상 첫 번째 후보로 Planar 모드가 위치하며 이로 인하여, 주변 블록의 화면내 예측 모드가 RDO 에 추가되지 않는 경우가 존재한다. 따라서 본 논문은 VVC 의 부호화기에서 주변 블록의 화면내 예측 모드가 고려되지 않는 경우가 존재하는 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 MPM 유도 과정에서 RDO 에 포함할 후보의 개수를 수정하여 RDO 과정에 항상 주변 블록의 화면내 예측 모드가 추가되도록 한다. 본 논문은 실험을 통해 제안 방법이 약 0.04%의 부호화 효율을 향상시켰음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.418-421
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• 2021

모바일 디바이스 화면에 대하여 클릭 가능한 객체를 인식하기 위한 Object detection network architecture 를 제안한다. DSSD 를 Baseline 으로 SE block 이 추가된 Backbone network 와 SSD layer, FPN 구조를 사용한다. 기존의 1:1 비율의 네트워크의 Input resolution 을 모바일 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하여 효율적으로 피처를 추출한다. 또한 해당 모델을 학습하기 위한 효율적인 데이터셋을 구축한다. 모바일 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 데이터를 수집하여 총 24,937 개의 Annotation data 를 Text, Image, Button, Region 등 8 개의 카테고리로 세분화하였다.

• 방송과미디어
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• 제24권4호
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• pp.39-54
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• 2019

VVC(Versatile Video Coding)는 국제 표준화 단체인 JVET(Joint Video Exports Team)에서 표준화가 진행되고 있는 새로운 국제 비디오 부호화 표준이다. 이 표준화에서는 기존 최신 비디오 부호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)/H.265 대비 2배 이상의 부호화 성능을 목표로 다양한 부호화 방법들이 논의되고 있다. 본 고에서는 VVC의 새로운 부호화 모드 중 화면내 예측(intra prediction) 부호화 방법에 대해 소개한다. 화면내 예측은 현재 부호화를 진행하려는 블록의 주변에 이미 재구성된 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측하는 방법이다. 이 화면내 부호화 방법은 화면간 예측(inter prediction) 부호화 방법과 함께 부호화 효율 향상에 기여할 뿐만 아니라, 임의 접근(random access)을 가능하게 하고 부호화된 비트스트림의 에러 내성을 높인다. VVC는 화면내 부호화 예측 모드 종류를 최대 87개까지 확장하고 다양한 화면내 부호화 방법을 채택함으로써 기존 비디오 부호화 표준에 비해 높은 부호화 효율을 갖는다. 본 고에서는 VVC에 채택된 주요 화면내 부호화 방법들을 소개한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.188-189
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• 2018

본 논문에서는 색차 성분의 화면내 예측 모드인 CCLM( Cross Component Linear Model) 의 계산 복잡도 감소를 위하여 휘도 성분의 화면내 예측 모드에 따라 주변 참조 샘플 쌍을 선택적으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 67 가지 화면내 예측 모드를 3 개의 구간으로 나누고 각 구간별로 사용하는 참조 샘플 쌍의 위치를 정하여 사용하였다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI( All Intra) 환경에서 JEM7.0 대비 부호화 성능을 측정하였다. 실험결과로서 제안하는 방법이 JEM7.0 대비 Y, U, V 각각 평균 0.04%, 0.61%, 0.62% 의 BD-rate 손실 및 평균 2%, 최대 8% 부호화 시간 감소를 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.35-44
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• 2022

본 논문은 깊이 영상의 부호화를 위해 이차 곡면 모델링 방법을 통한 화면 내 예측 방법을 제안한다. 깊이 영상 내 깊이 화소는 거리 정보를 통해 3차원 좌표로 변환한다. 화면 내 예측을 위한 참조 화소들에 대해 최소자승법을 통해 오차가 제일 작은 이차 곡면을 찾는다. 참조 화소로는 상단의 화소들 또는 좌단의 화소들 중 하나가 될 수 있다. 이차 곡면을 통한 화면 내 예측에서, 한 화소에 대해 두 개의 예측 값이 계산된다. 각각의 참조 화소에 대해 예측 값들과 참조 화소의 차아의 제곱합으로 두 오차 값을 계산한다. 계산된 총 4개의 오차 중 제일 작은 오차를 가지는 참조 화소 선택 방법과 예측 화소 선택 방법이 선택되고, 이를 통해 블록 내 화소를 예측한다. 실험 결과는 최신 영상 부호화 방법과 비교하여 왜곡과 비트율이 각각 최대 5.16%과 5.12% 개선됨을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.879-882
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• 1998

현재 보안 시스템으로 가장 많이 쓰이고 있는 것 중에 하나가 여러 지역의 카메라로부터 영상 신호를 받아서 하나의 모니터에 여러 영상을 분할 해서 보여주는 시스템이다. 이 시스템의 기능 중에서 가장 중요한 것은 각 지역의 영상을 실시간으로 처리해줄 수 있어야 하는데, 이를 위해서는 영상 데이터를 놓치지 않고 모두 메모리에 저장할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 4개의 영상을 하나의 화면으로 4분할 하여 출력하기 위한 시스템을 FPGA를 사용하여 구현했다. 일반적으로 화면 분할하는 시스템은 흑백의 영상만을 출력하는데, 컬러 영상 신호인 RGB 5:6:5모드의 데이터를 사용하여 컬러 영상을 그대로 화면 분할하여 출력하는 시스템을 구성했다. 또한, 화면을 나누기 위한 PIP(Picture In Picture) 등의 전용칩은 분할 화면의 수가 늘어날수록 그 시스템의 크기가 커지므로 순수하게 FPGA를 이용하여 로직을 설계해서 직접 필드 메모리 (FIFO)를 콘트롤 하도록 설계했다. 동기화 되어 있지 않은 메모리에 저장한 각 영상 데이터를 하나의 영상화면에 동기화시키기 위한 방법으로 일정한 타이밍마다 각 영상 데이터를 선택하는 선택 알고리즘(Choice Algorithm)을 제시하여 적용하였다. 선택 알고리즘에 따라서 동기화 되어 있지 않은 메모리에 저장한 각 영상 데이터를 하나의 영상화면에 동기화 시키기위한 방법을 로직으로 구현하여 적용한 시스템을 만들어서 직접 실험 및 테스트를 실행하였다. 로직을 구현하기 위해 사용한 FPGA(Xilinx 5200 Series)는 XC5210-5이고, 비디오 데이터를 저장하기 위한 필드 메모리(FIFO)는 μPD42280-30를 사용하였는데, 좀더 여유 있는 데이터 저장을 통해 선명한 화질을 얻기 위해서는 FPGA와 메모리를 더 빠른 타입으로 사용하는 것이 바람직하다. 내용 전개를 살펴보면 제 1절에서 본 시스템의 필요성 및 개발 동기, 개발 배경등에 대해서 간단히 설명하고 제 2절에서는 전체 시스템의 구조에 대해서 설명하고 제 3절에서는 본 시스템의 구조 중에서 가장 중요한 메모리 컨트롤에 대해서 간단히 설명하고, 제 4절에서는 시스템을 구현시켜 실험 및 결과에 대해서 분석한다. 마직막으로 결론 및 향후 계획에 대해서 기술한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.29-34
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• 2022

모바일 디바이스 화면상의 클릭 가능한 객체를 인지하기 위한 데이터셋을 구축하고 새로운 네트워크 구조를 제안한다. 모바일 디바이스 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 다양한 해상도를 가진 디바이스에서 여러 애플리케이션을 대상으로 데이터를 수집하였다. 총 24,937개의 annotation data를 text, edit text, image, button, region, status bar, navigation bar의 7개 카테고리로 세분화하였다. 해당 데이터셋을 학습하기 위한 모델 구조는 Deconvolution Single Shot Detector를 베이스라인으로, backbone network는 기존 ResNet에 Squeeze-and-Excitation block을 추가한 Squeeze-and-Excitation networks를 사용하고, Single shot detector layers와 Deconvolution module을 Feature pyramid networks 형태로 쌓아 올려 header와 연결한다. 또한, 기존 input resolution의 1:1 비율에서 오는 특징의 손실을 최소화하기 위해 모바일 디바이스 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하였다. 해당 모델을 구축한 데이터셋에 대하여 실험한 결과 베이스라인에 대비하여 mean average precision이 최대 101% 개선되었다.