• 방송공학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.672-680
• /
• 2010

본 논문은 H.264 동영상 부호화를 위한 적응적인 양자화 행렬 선택방법을 제안한다. 기존의 H.264 양자화 방법은 각 프레임에 동일한 양자화 행렬을 적용하기 때문에 영상의 지역적 특성을 고려하지 못해 코딩 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 프레임 전체에 동일한 양자화 행렬을 적용하는 대신 매크로블록 단위로 블록이 가지는 방향성을 이용해 적응적으로 양자화 행렬을 적용하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 블록의 방향성을 공간적으로 인접 블록의 인트라 예측모드 특성을 이용하여 결정한다. 방향성이 존재하는 블록에 대해서는 제안한 방식의 가중치 양자화 행렬을 적용하고, 방향성이 존재하지 않는 블록에 대해서는 기존의 양자화 행렬을 적용한다. 가중치 양자화 행렬은 인트라 예측모드에 따라 블록의 변환 계수의 통계적인 분포를 기반으로 설계되었기 때문에, 예측모드의 특성에 적합하게 양자화된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 BD rate 측면에서 기존 방법 대비 약 2% 정도의 부호화 효율이 상승됨을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.553-563
• /
• 2019

최근 개인방송 플랫폼을 통해 업로드 되는 콘텐츠가 증가함에 따라 시청자의 편의를 위해 하이라이트 영상을 제공하는 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 영상의 하이라이트 위치를 자동으로 예측하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 채팅과 오디오 정보를 이용하며 양방향 LSTM을 사용해 영상의 흐름을 이해한다. 또한 콘텐츠의 종류에 따라 단기적 흐름과 함께 중장기적 흐름을 파악하는 다중 시구간 모델도 함께 제안한다. 제안한 모델은 개인방송 플랫폼을 통해 중계된 e스포츠와 야구경기 영상들을 이용하여 평가하였으며, 다중 시구간 정보를 활용하는 것이 하이라이트 예측에 유용함을 보였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.939-946
• /
• 2018

본 논문에서는 전방위 영상을 활용하여 효과적으로 감시할 수 있는 뷰어 프로그램을 구현하였다. 프로그램은 크게 Normal mode, ROI(Region of Interest) mode, Tracking mode, Auto-rotation mode의 네 가지 모드로 구성되며, 각 모드에 대한 결과 영상을 동시에 표출하도록 구현하였다. Normal mode에서는 광각 영상을 구형 영상으로 렌더링하여 팬, 틸트, 줌이 가능하도록 하며, ROI mode는 보고 싶은 영역을 선택하면 해당 영역이 확장되어 표출된다. 그리고 Auto-rotation mode에서는, Tracking mode를 이용하여 객체 추적 시 객체가 구형 영상의 특정 영역을 이탈하는 경우를 방지하기 위해, 객체의 위치를 구형 영상의 회전각과 맵핑하여 회전함으로써 객체의 지속적인 추적이 가능하게 하였다. 복수의 모드를 동시에 처리하기 위한 병렬프로그래밍을 수행하여 연산 처리 속도를 개선하였으며, 이는 한정된 화각을 가진 종래의 카메라 기반 감시 시스템에 비해 동시에 다양한 각도를 볼 수 있다는 점에서 강점을 가진다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권4호
• /
• pp.9-16
• /
• 2015

VANET에서 신속하고 안전한 메시지 전달은 중요한 연구 주제이다. 대부분의 연구가 운전자의 안전성을 높이기 위해 차량 간 주기적인 비콘(Beacon) 브로드캐스트를 가정하고 있다. 본 논문에서는 차량 간 통신에서 이러한 문제점을 해결하고 신뢰성 있는 데이터 전송을 지원하기 위하여 고속으로 이동하는 차량의 주행 환경에 적합한 위치기반 클러스터링을 통한 매체접속제어 프로토콜을 설계하였다. 클러스터 헤드를 통해 각 노드들의 access를 관리하고 자원을 할당함으로써 기존 싱글 채널을 사용하여 경쟁 기반의 MAC 프로토콜에서 발생하는 패킷 충돌 및 통신 지연을 줄이는 것을 시뮬레이션을 통해 확인 하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.51-59
• /
• 2016

본 논문에서는 다양한 조명하에서 얼굴 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 DCT 기반의 조명 보상 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 DCT 공간으로 변환된 입력영상에서 저주파 영역은 조명의 정보를 포함하는 것을 이용하여 저주파 성분의 DCT 계수를 목표로 하는 조명으로 변환함으로써 조명을 보상하는 방법이다. 이때, 견고한 얼굴 특징을 추출하기 위해서 고차 지역 패턴 서술자를 이용하여 방향성에 강인한 특징점을 추출하였다. 실영상을 이용한 실험에서 최대 95% 이상의 인식률로써 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.395-402
• /
• 2018

손바닥은 손금, 정맥 등 고유한 특징 정보를 포함하고 있는 신체 부위로 이를 이용한 다양한 사용자 인식 방법이 지속적으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 손금과 손바닥 정맥을 함께 이용한 사용자 인식 방법을 제안한다. 먼저, 손바닥 영역에서 손금과 정맥이 가장 많이 포함되어 있는 관심 영역을 검출하고, 에지 방향성 및 밝기 통계정보를 이용하여 정맥 영상 화질 개선을 수행한다. 이후 다중 스펙트럼 환경에서 획득된 복수의 영상을 각각 독립된 심층 신경망의 입력으로 이용하여 손금과 정맥 패턴을 효과적으로 학습한다. 다양한 상황에서의 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 사용자 인식 방법 대비 개선된 결과를 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.693-700
• /
• 2018

본 논문에서는 2.4GHz 대역의 무선 환경에서 수 십 km 이상의 중장거리 통신이 가능하도록 다중 안테나를 활용한 빔 형성(Beam-forming) 방식 기반의 영상신호 전송 방식을 제안한다. 제안한 방식을 적용하여 3.6km 옥외 전송거리에서 $4{\times}5dBi$의 안테나 사용과 16dBm의 송신파워를 통해 -77dBm의 수신 전계 강도와 약 32Mbps의 데이터 전송속도가 달성됨을 확인한다. 또한, 20km 장거리 옥외 전송에서도 $4{\times}5dBi$ 무지향성 안테나를 사용하여 10~12Mbps의 전송률이 달성됨을 확인한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.89-92
• /
• 2009

본 논문에서는 위치인식기반 WPAN에 적용 가능한 무선인지 기술 중에서 BBA 기반의 전력할당기법에 논의한다.. Cognitive Radio 환경을 벗어난 서비스영역 밖에 있는 CR사용자의 관점에서 통신이 가능하게 하는 방법을 찾는 것이 관점이다. CR에서는 서비스 영역 밖에서는 통신을 하지 못하도록 규정을 하고 있다. 그 이유는 주사용자가 서비스를 제공받는데 피해나 간섭의 영향을 최소화하기 위해서이며, 이런 것이 선행되지 않고서는 값비싼 주파수라는 자원을 공유하기를 꺼려 하기 때문이다. 하지만 이와 같은 피해를 주지 않게 보장을 한다면 CR사용자는 서비스 영역 밖에서도 충분히 서비스를 제공받을 수 있게 된다. 그 방법을 BBA(Bi-directional Beamforming Antenna), 즉 지향성 양방향 안테나를 이용하여 가능한 방법을 제시하려 한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.742-748
• /
• 2009

대부분의 상업적 디지털카메라들은 가격과 크기를 줄이기 위해서 Color Filter Array (CFA)를 사용한다. CFA를 통과한 이미지는 픽셀 당 오직 단일 칼라정보만 가지고 있기 때문에, 정보를 잃어버린 나머지 2개의 색 정보를 얻기 위해서 보간을 해야하는데 이 과정을 디모자이킹 (Demosaicing) 이라고 부른다. 수 많은 디모자이킹 알고리듬 방법들이 제안되어 왔음에도 불구하고, 여전히 무지개 형태의 에러 (rainbow artifact) 와 지퍼 모양의 에러 (zippering artifact) 의 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 향상된 가중치 함수를 이용하여 주변 픽셀값들의 경향성을 이용한 디모자이킹 알고리듬 방법을 제안한다. 실험결과, 우리가 제안한 알고리듬은 주관적 화질뿐만 아니라 객관적 화질에서도 기존의 방법들보다 뛰어다나는 것을 보여준다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.765-774
• /
• 2019

본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.