• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.180-181
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• 2015

In this paper, we present a consistent and efficient edit propagation method that is applied for light field data. Unlike conventional sparse edit propagation, the coherency between light field sub-aperture images is fully considered by utilizing light field consistency in the optimization framework. Instead of directly solving the optimization function on all light field sub-aperture images, the proposed optimization framework performs sparse edit propagation in the extended focus image domain. The extended focus image is the representative image that contains implicit depth information and the well-focused region of all sub-aperture images. The edit results in the extended focus image are then propagated back to each light field sub-aperture image. Experimental results on test images captured by a Lytro off-the-shelf light field camera confirm that the proposed method provides robust and consistent results of edited light field sub-aperture images.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.56-58
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• 2014

본 논문에서는 압축 도메인에서 고속으로 움직임을 검출하고 해당 구간을 저장 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 H.264/AVC 기반의 압축 비트스트림에서 움직임 벡터와 참조프레임을 이용하여 움직임이 있는 프레임을 검출하고 움직임 유무에 따라 GOP 단위로 저장하는 과정을 수행한다. 압축도메인에서 움직임 검출과 구간 저장을 수행함으로써 복잡도를 낮추고 비디오 저장을 위한 공간을 절약해 실시간 다채널 영상 처리에 최적화 된 성능을 제공한다. 제안하는 움직임 검출 및 저장 시스템은 single thread 환경에서 실시간으로 평균 2957 프레임을 처리 가능하며, Multi thread의 경우 30 fps 영상 98개 채널을 실시간으로 처리 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.06a
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• pp.165.1-170
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• 1999

Object segmentation fro natural video scenes has recently become one of very active research to pics due to the object-based video coding standard MPEG-4. Object detection and isolation is also useful for object-based indexing and search of video content, which is a goal of the emerging new standard, MPEG-7. In this paper, an automatic segmentation method of moving objects in image sequence is presented which is applicable to multimedia content authoring for MPEG-4, and two different segmentation approaches suitable for surveillance applications are addressed in raw data domain and compressed bitstream domains. We also propose an object-based video description scheme based on object segmentation for video indexing purposes.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.160-162
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• 2018

본 논문에서는 압축 영역에서 열 영상을 이용한 딥러닝 기반의 객체 검출 방법을 제안한다. 비디오 압축 표준인 High Efficiency Video Coding(HEVC)를 이용하여 부보화된 비트스트림으로부터 Intra Prediction Mode(IPM), Prediction Unit Size(PUS), Transform Unit Size(TUS)를 추출하고 3 채널 영상으로 변환하고 객체 검출 네트워크인 YOLO 에 입력으로 넣어주어 최종적으로 객체의 위치 및 객체의 종류를 예측한다. 실험결과로써 복원된 열 영상과 검출된 결과를 주관적으로 보여줌으로써 압축영역에서 열영상을 이용한 객체 검출이 가능함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.101-103
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• 2018

최근 자원 효율성을 증대하기 위하여 차세대 유무선 통신시스템에서 동일대역 전이중 방식(in band full-duplex, FDX)을 채택하고 있다. 하지만 전이중 방식은 송수신이 동시에 이루어지기 때문에 하향신호와 상향신호가 더해져 수신된다. 따라서 원하는 신호를 수신하기 위해 자기간섭(SI: self-interference)으로 존재하는 하향 신호를 제거하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 주파수영역에서 자기간섭신호 제거(SIC: SI cancellation)하는 방법에 대해서 제안하고 실제 RF를 통과한 신호에 적용하여 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.91-94
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• 2022

자율주행 자동차 개발 연구가 활발히 진행됨에 따라 객체 검출기의 성능이 중요하게 되었다. 딥러닝 기술의 발전하면서 객체 검출기의 성능도 큰 발전을 이루었다. 그에 따라 도로 위 차량 검출기의 성능도 발전하고 있으나 평상시 낮 도로상황에서 잘 동작하던 모델은 안개가 끼거나 밤 상황이 되면 제대로 동작하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이유는 딥러닝 모델이 학습할 때 사용한 데이터셋의 정보에 따라 특정 도메인에 편향된 특성을 학습하기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 객체 검출 신경망에 도메인 판별기를 적용하여 이와 같은 도메인 이동 문제를 극복하는 모델을 제안한다. 모델의 성능을 Cityscapes 데이터셋과 Foggy Cityscapes 데이터셋을 사용하여 평가한 결과, 기존의 특정 도메인에서 학습한 모델보다 제안하는 모델의 검출 성능이 개선된다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.61-62
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• 2022

본 논문에서는 시간 영역 에너지의 companding을 이용하여 오디오 부호화에서 발생하는 프리 에코를 효과적으로 감소시키는 방법을 제안한다. 일반적으로 오디오 부호화는 블록 단위의 변환 부호화를 사용하므로 과도 구간에서 프리 에코를 발생시킨다. 프리 에코를 줄이기 위한 기존 TNS 방법은 주파수 영역에서 선형 예측 방법을 사용하며, 부가 정보 전송이 필요하고 성능이 낮은 문제점을 가진다. 제안하는 방법은 시간 영역 에너지의 동적 범위를 감소시킨 후 부호화 하고, 복호화 이후에 에너지를 복원하는 과정을 통하여 양자화 오차의 시간 영역 에너지 분포를 조정하여 프리 에코를 감소시킨다. 제안하는 방법이 TNS보다 우수한 프리 에코 감소 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.78-79
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• 2021

본 논문에서는 시간 영역 오토인코더의 성능 개선을 위한 다중 대역 손실 함수를 제안한다. 기존의 시간 영역 오토인코더를 사용하는 압축 및 복원 모델은 저 대역 손실에 치중되어 고 대역 신호를 생성하지 못하고 다운 샘플링된 신호를 결과로 출력하는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 대역별로 손실을 분리하여 가중치를 조절할 수 있는 다중 대역 손실 함수를 제안한다. 제안하는 손실 함수가 적용된 오토인코더에 음성 신호를 입력하여 학습을 진행한 결과, 다운 샘플링이 발생하지 않으며 고 대역 신호가 복원되는 것을 스펙트로그램을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.41-44
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• 2021

In this paper, we propose an efficient reference-based compression artifact reduction network for 360-degree images in an equi-rectangular projection (ERP) domain. In our insight, conventional image restoration methods cannot be applied straightforwardly to 360-degree images due to the spherical distortion. To address this problem, we propose an adaptive disparity estimator using a deformable convolution to exploit correlation among 360-degree images. With the help of the proposed convolution, the disparity estimator establishes the spatial correspondence successfully between the ERPs and extract matched textures to be used for image restoration. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides reliable high-quality textures from the reference and improves the quality of the restored image as compared to the state-of-the-art single image restoration methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.109-112
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• 2020

사람 재인식을 수행하기 위해서 많은 연구들이 진행되어 좋은 결과들을 보였다 그러나 이 결과들은 라벨이 있는 도메인에서의 지도 학습으로 얻은 결과들이었다. 라벨이 없는 도메인에서의 사람 재인식의 성능은 아직 많이 부족한 상태이다. 사람 재인식을 수행하고자 하는 목표 도메인에 반해 주어진 소스 도메인에서는 라벨이 풍부하다. 지금까지의 논문에서는 소스 도메인에서의 사람 이미지를 목표 도메인의 이미지처럼 만들어서 소스 도메인에서 높은 성능을 보이는 사람 재인식기를 목표 도메인에서도 잘 동작하도록 학습하는 방법들이 주를 이루었다. 하지만 이 방법에서는 소스 도메인의 사람 이미지를 목표 도메인의 이미지와 비슷하게 만들기만하고 사람의 신원에 대한 일관성을 유지시키지는 못하였다. 본 논문에서는 비지도 도메인 적응 사람 재인식을 수행하기 위해 클러스터 일관성(cluster consistency)을 유지하는 기법을 제안한다. 제안한 방법은 사람의 신원에 대한 일관성을 유지시켜서 사람 재인식의 성능을 높인다.