• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.86-87
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• 2014

JPEG 표준화 기구에서 표준화 중인 JPEG AR 표준은 증강 현실 응용을 구성하는 요소간의 인터페이스를 표준화하고 있다. 본 논문에서는 증강 현실 기술을 기반으로 기존 미디어에 새롭게 가상 정보를 추가한 증강 미디어 서비스(개인화 서비스, 증강 방송, 사물 인터넷과 결합한 증강 미디어 서비스)를 JPEG AR 표준 측면에서 고찰하고, 이들 서비스를 위한 JPEG AR 표준의 추가 요소를 살펴본다. 세 가지 서비스를 구체적으로 살펴본바, JPEG AR 표준은 기존의 증강 현실 표준보다 유연한 시스템 구조를 갖고 있어 다른 분야 또는 시스템과의 연결이 용이하고, 이에 따라 증강 미디어 서비스뿐 아니라 새로운 융 복합 기술을 창출하는데 일조할 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.417-424
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• 2019

AR/VR 디바이스에서 무손실 이미지 압축을 위한 JPEG-LS(: LosSless) 코덱에서 SBT 기반 프레임 압축기술로 메모리와 지연을 줄이는 설계를 제안하였다. 제안된 JPEG 무손실 코덱은 주로 콘텍스트 모형화 및 업데이트, 픽셀과 오류 예측 그리고 메모리 블록으로 구성된다. 모든 블록은 실시간 영상처리를 위해 파이프라인 구조를 가지며, LOCO-I 압축 알고리즘에 SBT 코딩기반의 개선된 2차원 접근방식을 사용한다. 제시한 STB-FLC기법을 통해 Block-RAM 사이즈를 기존 유사연구보다 1/3로 줄이고 예측(prediction) 블록의 병렬 설계는 처리속도에 향상을 가져올 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.75-76
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• 2014

증강 현실(Augmented Reality)은 현실 세계에 어떤 부가 정보가 덧붙여진 현실이다. 증강 현실 응용은 주로 스마트폰에 내장된 카메라를 통해 실시간으로 입력받은 이미지 정보를 분석하거나, GPS 정보, 전자 나침반 정보 등을 이용해서 증강 현실응용에 맞는 부가 정보를 입력받은 영상 위에 덧붙여서 구현한다. 하지만 다양한 회사에서 각자의 방식대로 증강 현실 응용을 구현하기 때문에, 개별적으로 구현된 증강 현실 시스템은 서로 호환이 되지 않고 이는 증강 현실 산업의 발전을 막는 걸림돌이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하고 관련 산업의 활성화를 꾀하고자 JPEG 기반 증강 현실 시스템을 제안하였고, 이 제안은 최근 ISO/IEC JTC1 SC29 WG1(JPEG) 표준화 단체에서 받아들여져 ISO/IEC 19710(JPEG AR) 표준화가 시작되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.263-270
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• 2014

본 논문에서는 현실세계 영상과 가상세계 객체를 하나의 프레임에 융합하는 증강현실 기술에서 효과적인 모바일 서비스를 제공하기 위한 새로운 메타데이터 구조를 제안한다. 제안하는 설계 구조는 영상검색 표준인 JPSearch 핵심 메타데이터 스키마를 기반으로, 산업에서 요구되는 기능을 분석하고 실제적인 증강현실 서비스를 효율적으로 지원할 수 있도록 설계하였다. 또한, 제안 스키마는 이기종 시스템 간의 정보 교환이 가능한 체계화된 스키마 구조이다. 프로토타입 시스템 개발을 통해, 제안 스키마 구조를 ISO/IEC SC29 WG1 영상 기반 증강현실 표준 메타데이터 포맷으로 제안할 예정이다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.195-201
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• 2015

For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.83-88
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• 2013

최근 스마트폰 사용자가 늘어나면서 증강현실 (Augmented Reality) 기술을 활용한 제품 소개 또는 광고 마케팅이 활발히 이뤄지고 있다. 이는 실제 환경에 가상 물체나 정보를 합성하여 원래의 실제 환경에 존재하는 사물처럼 보이게 하는 증강현실을 활용한 애플리케이션들이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 증강현실의 기술 요소 및 관련 표준화 동향을 살펴보고, 이미지 기반의 증강현실 기술에 대한 표준화 필요성에 대해 논의한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.79-84
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• 2015

디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 픽셀값 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 미디언 필터링 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 계수를 1~6차까지의 6 Dim.을 계산한다. 그리고 경사도를 Poisson 방정식의 해에 의한 재구성 영상과 원영상과의 차영상으로 부터, 4 Dim. (평균값, 최대값 그리고 최대값의 좌표 i,j)의 특징벡터를 추출한다. 2 종류의 특징벡터는 10 Dim.으로 조합되어 변조된 영상의 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상 그리고 JPEG (QF=90) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링 ($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 다소 낮지만, 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.