대용량 컨텐츠 수요와 공급의 증가에 따라 UHD 비디오의 분석, 색인, 편집 등을 위한 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고 있다. 이전까지 많은 연구자들이 다양한 장면전환 검출 방법을 연구해왔지만 카메라의 다양한 움직임과 장면의 변화를 정확하게 검출하기는 어려웠다. 또한, 4K (3820x2160) 해상도 이상의 UHD 비디오들은 데이터 량을 더욱더 증가시키기 때문에 이전의 장면전환 검출 방법은 UHD 비디오 컨텐츠에 적용하기에는 너무 많은 시간이 걸리는 문제점이 발생한다. 따라서, 압축률이 높은 차세대 고효율 코덱 HEVC를 이용하여 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 차세대 고효율 코덱 HEVC의 부호화 부가정보를 이용한 4가지 장면전환 검출 방법을 제안하며, 대용량 비디오의 장면전환 검출을 위한 픽셀 기반의 새로운 장면전환 검출 시스템 구조를 제안한다. 연산량을 줄이기 위해 프레임 특징에 따른 방법을 각각 제시하며, 실험 결과를 통해 HEVC로 부호화 된 UHD 컨텐츠들의 장면전환 검출 가능성을 확인한다.
블록체인은 자본 거래나 보안 데이터의 안전한 전송을 위한 플랫폼으로 그 가치가 높아지고 있다. 아울러 블록체인은 동영상, 음악, 사진과 같은 대용량의 데이터를 안전하게 저장하고, 거래 내용이나 서비스 이용 명세 등을 안전하게 관리할 수 있는 새로운 플랫폼으로서의 가능성을 가지고 있다. 블록 내 대용량 미디어 데이터를 저장할 수 없기에 분산저장 시스템(IPFS)과 음원 시그니처 데이터의 해시 정보를 이용하여 블록 내 음원 정보를 저장하고, 저장된 음원 데이터를 검색하는 속도에 관한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 기존 연구가 제시했던 검색 속도를 향상시킬 수 있는 블룸필터를 이용한 음원 시그니처 인덱싱 방법을 제안한다. 실험 결과 기존 검색성능(O(n))보다 향상된 검색 성능 (O(1))을 달성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
모바일 환경에서는 상향링크와 하향링크의 대역특이 비대칭적이며 전력이 한정되어 있기 때문에 보다 효율적인 데이타 전송기술인 브로드캐스팅 방법이 연구되어 왔다. 브로드캐스트에서 인덱스를 사용하면 원하는 데이타가 언제 방송되는지를 알 수 있어 튜닝 시간을 줄이고, 전력의 소비를 줄일 수 있다. 지금까지 연구된 싱글 채널 인덱스 기법들은 모든 데이타 아이템이 동일한 확률로 접근되는 flat 브로드캐스트에 적합한 인덱스 기법들이다. 데이타 아이템에 대한 접근 확률이 편향되는 경우에는 멀티디스크 방송기법을 사용해야 효과적인 전송이 가능하나, 기존의 인덱스 기법들은 인덱스가 한 방송 주기 내에서 반복되어 방송되는 데이타 아이템을 가리킬 수 없기 때문에 멀티디스크 방송 기법에는 효과적이지 않다. 본 논문에서는 싱글 채널 인덱스 기법으로서 멀티디스크 방송에 적용되는 인덱스 기법인 MDEI (Multi-disk Exponential Index) 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 MDEI 기법은 각 디스크 별로 인덱스를 구성하기 때문에, 데이타에 대한 접근확률이 편향되는 경우에 flat 브로드캐스트를 사용하는 다른 인덱스 기법들보다 평균 접근 지연시간 시간을 크게 줄일 수 있다. 실험 결과는 데이타에 대한 접근 확률이 편향된 환경에서 MDEI가 평균 접근 지연시간에 있어서 매우 좋은 성능을 갖는 것을 보여준다.
인덱싱 기법은 무선 환경에서 클라이언트의 선별적인 청취를 지원하기 위하여 사용된다. 즉, 서버는 브로드캐스트 채널을 통해 데이타와 인덱스를 함께 전달함으로써 클라이언트의 선택적인 청취를 지원할 수 있다. 그러나 부가적인 인덱스 정보는 브로드캐스트 주기를 증가시키는 단점이 있다. 위치기반 서비스에서의 질의에 대한 응답지연은 잘못된 결과의 전달이라는 문제점을 가져올 수 있다. 본 논문에서 우리는 무선 브로드캐스트 환경에서 k-인접질의 서비스를 지원하기 위한 BBS(Broadcast Based LDIS Scheme) 기법을 제안한다. BBS 기법에서 서버는 전달하고자 하는 데이타를 위치에 기반을 두어 정렬하며 이를 인덱스 정보와 함께 클라이언트들에게 전달한다. 또한 클라이언트의 질의 처리 수행시간을 단축시키기 위하여 프리패칭과 OBC(Object Boundary Circle)기법을 새로이 제안한다. 제안 논문에 대한 성능평가는 데이타의 분포, 클라이언트의 이동 속도 그리고 서비스 영역의 크기 등 다양한 환경에서 이루어 졌다.
무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.
방송 기법을 통한 데이타의 전달은 대역폭 활용의 이점과 에너지 효율성, 확장성으로 인해 무선 모바일 환경에서 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 무선 방송 환경에서 트리 기반의 색인 구조를 사용하기 때문에 이동 사용자의 접근 시간이 증가하는 "질의 처리의 지연 문제"를 다루고 있다. 본 논문에서는 "질의 처리의 지연 문제"를 해결하기 위한 분산 색인 구조와 함께 XML 데이타의 에너지 및 접근 시간 효율적인 방송을 위한 클러스터링 방법을 제안한다. 먼저 분산 색인 구조를 구현하기 위해 엘리먼트의 태그 이름과 애트리뷰트, 그리고 텍스트와 색인 정보를 포함하고 있는 DIX 노드 구조를 제안한다. 모바일 사용자는 DIX 노드에 포함되어 있는 색인 정보를 통해 무선 XML 스트링에서 보다 짧은 지연 시간만으로 원하는 정보에 접근할 수 있다. 또한, 질의 처리를 위한 탐색 범위를 한정시킴으로써 질의 처리에 소요되는 접근 시간과 튜닝 시간을 단축시킬 수 있는 클러스터링 정책을 제안한다. 성능 평가 실험을 통해 제안 방법이 기존의 XML 데이타 방송 기법들에 비해 우수함을 확인할 수 있다.
본 논문은 단일무선방송채널환경에서 힐버트곡선과 최소영역사각형을 이용하여 공간데이터를 방송하고 이를 가지고 k-최근접질의 처리를 효과적으로 처리하는 기법에 관한 논문이다. 기존 방식은 k-최근접질의 처리시 백트랙킹문제가 발생하여 질의처리에 오랜 시간이 걸리거나 검색범위를 빠르게 줄이지 못하여 많은 정보를 수신해야 하는 단점이 존재하였다. 제안하는 방법은 공간데이터를 힐버트 곡선 순서대로 방송하되 방송중인 공간데이터를 제외한 나머지 공간데이터를 최소영역사각형으로 그룹화하고 이를 인덱스 테이블로 구성하는 방법이다. 그리고 이를 이용하여 클라이언트가 알려지지 않은 데이터의 위치를 예측하여 빠르게 검색범위를 줄여나가 불필요한 정보를 제거하여 적은 튜닝시간과 접근지연시간을 갖도록 하는 것이다.
도로 환경에서 이동하는 객체에 효율적인 위치기반 서비스를 제공하기 위해 다양한 브로드캐스트 기법들이 연구 되어 왔다. 하지만 실시간으로 변하는 도로 환경을 고려한 효율적인 브로드캐스트 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 도로 특성을 고려한 양방향 선형 브로드캐스트 색인 구조를 제안하고, 빈번하게 변화하는 도로 환경을 고려하여 센서 네트워크를 통해 수집되는 도로 정보를 기반으로 최적의 QoS(Quality of Service)를 유지시키는 브로드캐스트 전략 갱신 기법을 제안한다. 또한 질의 처리 속도 향상을 위해 서비스 지역을 센서 클러스터 기반의 지역 세그먼트로 분할하여 불필요한 데이터의 브로드캐스트를 제거하는 분산 브로드캐스트 서비스 구조를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 증명하기 위해 기존에 제안된 브로드캐스트 기법과 성능을 비교 평가한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.1-8
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2023
Smart IoT over high speed network and high performance smart devices explodes the ubiquitous services and applications. Nearest Neighbor(NN) query is one of the important type of queries that have to be supported for ubiquitous information services. In order to process efficiently NN queries in the wireless broadcast environment, it is important that the clients determine quickly the search space and filter out NN from the candidates containing the search space. In this paper, we propose a hybrid index of Voronoi and grid partition to provide quick search space decision and rapid filtering out NN from the candidates. Grid partition plays the role of helping quick search space decision and Voronoi partition providing the rapid filtering. We show the effectiveness of the proposed index by comparing the existing indexing schemes in the access time and tuning time. The evaluation shows the proposed index scheme makes the two performance parameters improved than the existing schemes.
최근 영상 편집 기술의 발달과 더불어 시청자의 이해를 돕기 위해 인위적으로 자막을 삽입하는 경우가 늘고 있다. 인위적으로 삽입된 자막은 해당 장면의 내용이나 편집자의 의도를 잘 표현하고 있기 때문에 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에 유용하다. 기존의 자막 영역 추출 방법은 에지(edge), 색상(color), 텍스처(texture) 정보와 같은 하위 계층(low-level) 특징을 기반으로 하기 때문에 다양한 필체나 밝기 대비를 가진 자막이 동시에 나타나거나 복잡한 배경에 포함된 자막 영역의 경우 잘 검출하지 못한다. 이에 본 논문은 기존의 방법과는 전혀 다른 천이 영역 기반의 새로운 영상 내 자막 영역 검출 기법을 제안하고자 한다. 먼저, 영상 내 삽입된 글자 주변은 시청자에게 영상으로부터의 높이 감을 주기 위해 해당 글자와 다른 색으로 표현된다는 관찰 결과를 바탕으로 천이 지도를 생성한다. 생성된 천이 지도를 이용하여 후보 영역을 추출하고 상태 밀도 개념을 바탕으로 후보 영역 중에서 삽입된 자막 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘은 글자 색, 크기, 위치, 필체, 밝기 대비에 관계없이 적용이 가능하며, 다양한 언어에 관계없이 뛰어난 성능을 보인다. 또한, 프레임 간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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