• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.34 no.3
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• pp.23-33
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• 2019

Broadcast is evolving into media service aimed at user customization, personalization, and participation with high-quality broadcasting contents (4K/8K/AR/VR). A broadcast infrastructure is needed to engage with the competition for providing large-scaled media traffic process, platform performance for adaptive transcoding to diverse receivers, and intelligent service. Cloud service and virtualization in broadcast are becoming more valuable as the broadcasting environment changes and new high-level broadcasting services emerge. This document describes the examples of cloud and virtualization in the broadcast industry, and prospects the network virtualization of broadcast transmission infrastructure, especially terrestrial and cable networks.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.13 no.3
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• pp.1523-1545
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• 2019

Cloud computing is now a widespread and economical option when data owners need to outsource or share their data. Designing secure and efficient data access control mechanism is one of the most challenging issues in cloud storage service. Anonymous broadcast encryption is a promising solution for its advantages in the respects of computation cost and communication overload. We bring forward an efficient anonymous identity-based broadcast encryption construction combined its application to the data access control mechanism in cloud storage service. The lengths for public parameters, user private key and ciphertext in the proposed scheme are all constant. Compared with the existing schemes, in terms of encrypting and decrypting computation cost, the construction of our scheme is more efficient. Furthermore, the proposed scheme is proved to achieve adaptive security against chosen-ciphertext attack adversaries in the standard model. Therefore, the proposed scheme is feasible for the system of data access control in cloud storage service.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.266-268
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• 2020

본 논문에서는 dense point cloud 의 평면영역에서 발생하는 bump 을 줄이기 위한 방법을 제시한다. 이상적인 point cloud 의 평면영역에서 점의 위치의 차이가 균일하다는 특성을 이용하여 점의 위치를 재구성하는 방식을 제시한다. 또한 더 작은 개수의 점으로 물체를 나타낼 수 있으며, 더 작은 잡음이 나타나는 sparse point cloud 의 성질을 고려하여 dense point cloud 의 점의 개수 또한 감소시킨다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 dense point cloud 의 잡음을 감소시키면 평면영역의 bump 감소 및 점 개수의 감소를 통한 데이터 전송 시 더 작은 크기로 보낼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.836-838
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• 2022

3D Point Cloud는 3D 콘텐츠를 더욱 실감 나게 표현하기 위한 데이터 포맷이다. Point Cloud 데이터는 3차원 공간상에 존재하는 데이터로 기존의 2D 영상에 비해 거대한 용량을 가지고 있다. 최근 대용량 Point Cloud의 3D 데이터를 압축하기 위해 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와 같은 다양한 방법이 제시되고 있다. 따라서 Point Cloud 데이터의 원활한 전송 및 저장을 위해서는 V-PCC와 같은 압축 기술이 요구된다. V-PCC는 Point Cloud의 데이터들을 Patch로써 뜯어내고 2D에 Projection 시켜 3D의 영상을 2D 형식으로 변환하고 2D로 변환된 Point Cloud 영상을 기존의 2D 압축 코덱을 활용하여 압축하는 기술이다. 이 V-PCC로 변환된 2D 영상은 기존 2D 영상을 전송하는 방식을 활용하여 네트워크 기반 전송이 가능하다. 본 논문에서는 V-PCC 방식으로 압축한 V3C 데이터를 방송망으로 전송 및 소비하기 위해 MPEG Media Transport(MMT) Packet을 만드는 패킷화 방안을 제안한다. 또한 Server와 Client에서 주고받은 V3C(Visual Volumetric Video Coding) 데이터의 비트스트림을 비교하여 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.825-828
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• 2022

In this paper, we propose an efficient image size selection method for video-based point cloud compression. The current MPEG video-based point cloud compression reference encoding process configures a threshold on the size of images while converting point cloud data into images. Because the converted image is compressed and restored by the legacy video codec, the size of the image is one of the main components in influencing the compression efficiency. If the image size can be made smaller than the image size determined by the threshold, compression efficiency can be improved. Here, we studied how to improve the compression efficiency by selecting the best-fit image size generated during video-based point cloud compression. Experimental results show that the proposed method can reduce the encoding time by 6 percent without loss of coding performance compared to the test model 15.0 version of video-based point cloud encoder.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.24-30
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• 2014

This study investigates computing offloading effect of cloud in real-time video personal broadcast service, whose server is mobile device. Mobile device does not have enough computing resource for encoding video. The computing burden is offloaded to cloud, which has abundant resources in terms of computing, power, and storage compared to mobile device. By reducing computing burden, computation energy can be saved while transmission data amount increases because of decreasing compression efficiency. This study shows that the optimal operation point can be found adaptively to time-varying LTE communication condition result of tradeoff analysis between offloaded computation burden and increase in amount of transmitted data.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.173-175
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• 2014

In this paper, we compare a bit error rate performance with channel estimation for terrestrial cloud transmission systems in order to provide an advanced research. Since terrestrial cloud transmission systems experience co-channel interference from one or more transmitters, they have to operate under negative signal-to-noise ratio.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.293-296
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• 2021

본 논문에서는 컴퓨터 그래픽에서 주로 적용되어 왔던 푸아송 디스크 샘플링(Poisson Disk Sampling)을 3차원 영상 모델링에 적용하는 것을 제안한다. 이 샘플링 기법은 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 사용되는 라이다 센서를 활용해 수집한 PointCloud가 특정 위치로 뭉쳐지는 클러스터 현상이 발생하지 않고 균일하게 분포하게 할 뿐 아니라 영상의 노이즈도 제거한다. Intel의 라이다 센서 L515와 Apple의 태블릿 라이다 센서를 이용해 추출한 PointCloud를 Poisson Disk Sampling 과정을 거쳐 Mesh를 생성하고 이를 SLAM 기법으로 추출한 경우와 비교한다. PointCloud의 수를 줄였을 때 더 좋은 Mesh를 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.497-499
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• 2020

포인트 클라우드는 다수의 3D 포인터를 사용한 3D 데이터의 표현 방식 중 하나이며, 멀티미디어 획득 및 처리 기술의 발전에 따라 다양한 분야에서 주목하고 있는 기술이다. 특히 포인트 클라우드는 3D 데이터를 정밀하게 수집하고 표현할 수 있는 장점을 가진다. 하지만 포인트 클라우드는 방대한 양의 데이터를 가지고 있어 효율적인 압축이 필수적이다. 이에 따라 국제 표준화 단체인 Moving Picture Experts Group에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위하여 Video based Point Cloud Compression(V-PCC)와 Geometry based Point Cloud Coding에 대한 표준을 제정하고 있다. 이 중 V-PCC는 기존 High Efficiency Video Coding(HEVC) 표준을 활용하여 포인트 클라우드를 압축하여 활용성이 높다는 장점이 있다. 본 논문에서는 V-PCC에 사용하는 HEVC 코덱을 2020년 7월 표준화 완료될 예정인 Versatile Video Coding으로 대체하여 V-PCC의 압축 성능을 더 개선할 수 있음을 보인다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.5
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• pp.798-807
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• 2020

As technologies using digital camera have been developed, 3D images can be constructed from the pictures captured by using multiple cameras. The 3D image data is represented in a form of point cloud which consists of 3D coordinate of the data and the related attributes. Various techniques have been proposed to construct the point cloud data. Among them, Structure-from-Motion (SfM) and Multi-view Stereo (MVS) are examples of the image-based technologies in this field. Based on the conventional research, the point cloud data generated from SfM and MVS may be sparse because the depth information may be incorrect and some data have been removed. In this paper, we propose an efficient algorithm to enhance the point cloud so that the density of the generated point cloud increases. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms the conventional algorithms objectively and subjectively.