• 한국통신학회논문지
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• 제33권11B호
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• pp.968-980
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• 2008

무선 랜에서 VoIP, 비디오/오디오 스트리밍, 그리고 비디오 화상 회의 서비스 등 실시간 멀티미디어 서비스를 위해 QoS를 보장하는 핸드오버를 제공하는 것이 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 본 논문에서는 무선 랜에서 실시간 멀티미디어 서비스의 QoS 보장을 위한 효율적인 링크 계층 핸드오버 방법을 제시한다. 제안된 핸드오버 방법은 응용 프로그램의 종류와 무선 네트워크의 환경에 따라 능동적 탐색 주기와 탐색 채널의 수를 동적으로 적용할 수 있어서 응용 서비스의 품질 저하를 막고 시그널링 오버헤드를 최소화 할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법에 대한 검증을 하였으며, 그 결과 제안된 핸드오버 방법은 실시간 멀티미디어 응용 서비스에 따라 효율적인 능동 탐색 절차를 수행하면서 해당 응용 서비스의 QoS를 보장해 줄 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.699-706
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• 2008

H.264/AVC는 블록킹 현상을 제거하기 위해 디블록킹 필터를 채용한 영상 이미지의 압축을 위한 새로운 국제 표준이다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 존재하는 디블록킹 필터의 효율적인 아키텍처를 제안한다. 이웃한 $4{\times}4$ 블록사이의 데이터 종속성 을 이용하여 메모리의 사용량을 줄이고, 디블록킹 필터처리의 쓰루풋을 향상시켰다. 본 논문에서 설계된 디블록킹 필터는 매크로블록 내에서는 수평 필터링과 수직 필터링을 파이프라인 방식으로 수행하고, 매크로블록 간에는 겹침 방식을 채용함으로써 병렬성을 한층 향상시켰다. 구현 결과는 기존의 디블록킹 필터와 비교할 때 1.95에서 4.73배까지 성능을 향상시키는 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 디블록킹 필터의 아키텍처는 고해상도 비디오 응용에서 실시간으로 디블록킹을 수행할 수 있을 것으로 예견된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권9호
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• pp.22-30
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• 2011

최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권9호
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• pp.592-607
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• 2006

이 논문은 실시간 제약 조건을 갖는 다중태스크 응용을 여러 개의 코어를 갖는 SoC 위에서 동작시키고자 할 때, 시스템의 비용은 최소로 하면서 성능을 높일 수 있도록 프로세서 및 하드웨어 IP를 선정하고, 태스크를 매핑 하는 기법을 제안한다. 이와 같은 기법은 하드웨어-소프트웨어 통합합성 기법이라고 한다. 이전 연구에서 우리는 복잡한 통합합성 문제를 세 가지 하부 문제(프로세서 컴포넌트 선택문제, 태스크 매핑문제, 그리고 스케줄-가능성 검사문제)로 세분화 하고, 각 문제를 독립적으로 해결하는 기법을 제안하였다[1]. 하지만 많은 장점에도 불구하고 이전 연구에서는 한 태스크가 스케줄 될 때, 자신의 스케줄-길이를 최소로 줄이기 위해 시스템 전체 자원을 모두 점유하는 것을 가정하는 제약점이 있었다. 그러나 일반적으로 보다 향상된 성능을 얻기 위해서는, 서로 관련이 없는 태스크들은 서로 다른 프로세서에서 동시에 실행될 수 있어야 한다. 이 논문에서는 다중프로세서 환경에서 다양한 운영정책을 가지는 일반적인 시스템을 위하여 태스크 매핑회피 기법과 태스크 매핑전용 기법이라는 두 가지 매핑기법을 제시한다. 멀티미디어 실시간 응용 프로그램인 다채널 디지털 비디오 레코더(Digital Video Recorder)와 관련 논문에서 제공된 임의 생성 다중태스크 예제에 대해서 큰 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제17권2호
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• pp.71-90
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• 2010

Electronic learning(or e-learning) has created hype for companies, universities, and other educational institutions. It has led to the phenomenal growth in the use of web-based learning and experimentation with multimedia, video conferencing, and internet-based technologies. Many researchers are interested in the factors that affect to the performance of e-learning or e-learning services. In this sense, this study is aimed at proposing e-learning system reuse prediction models in which e-learner intention to reuse influence factors(i.e., system accessibility, system stability, information clarity, information validity, self-regulated efficacy, computer self-efficacy, perceived usefulness, perceived ease of use, flow, and parental expectation) affect e-learner intention to reuse positively. A web survey was conducted for the full members of the e-learning education institute A in Seoul, Republic of Korea, an exclusive e-learning company that provides real time video lectures via the desktop conferencing system. The web survey was conducted for 20 days from November 5, 2009, through the e-learning web site of the company A. In this study, three data mining techniques were used : the multivariate discriminant analysis, CART, and C5.0 algorithm. This study was conducted to provide the e-learning service providers, e-learning operators, and contents developers with marketing and management strategies for improving the e-learning service companies, based on the data mining analysis results.

• 방송공학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.225-233
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• 2001

인터넷을 통한 실시간 영상 통신 응용에서는 서버와 클라이언트간의 채널 비트율이 예측하기 어렵고 변동이 심하기 때문에 계층적 부호화와 같은 기능이 요구된다. 특히, 다양한 비트율에서의 서비스가 가능한 미세 계층적 부호화 기법 (Fine Granular Scalable Coding)에 대한 연구가 활발히 진행 중이며 최근 MPEG-4 표준에서 이 기술이 채택되었다 본 논문을 이러한 미세 계 층적 부호기를 구현하기 위해 저비트율에서 효율적인 Matching Pursuit 부호기를 이용한 방법을 제안한다. 특히, Matching Pursuit의 가장 큰 단점인 높은 복잡도를 개선하기 위한 새로운 계층적 부호화 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 사용하게 되 면 연산량과 화질에서의 trade-off를 이용하여 복호기의 연산량에 맞추어 서비스할 수 있다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 FGS 기법에 비하여 비슷한 화질을 보이면서 1/5가지 연산량을 줄일 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.105-107
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• 2009

IT 기술의 급속한 발달과 초고속망을 통한 인터넷 보급에 힘입어, 기업이나 공공기관의 사무실 중심으로 구축되던 네트워크 환경이 가정내의 디지털 전자기기로 확산되어 가면서 홈 네트워크 산업에 대한 관심이 높다. 홈 네트워크는 다양한 응용 분야들이 제안되어왔고 그 중 원격 모니터링 및 원격 제어 분야도 지속적으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 JAVA 확장 API인 JMF(Java Media Framework)를 사용하여 웹 상에서 홈페이지 접속을 통한 실시간 원격 영상 모니터링 시스템과 홈 네트워킹의 대표적 무선 기술인 Zigbee를 이용한 조명 제어시스템을 구현 하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.191-197
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• 2022

This study proposes an image-based Pose Intention Network (PIN) algorithm for rehabilitation via patients' intentions. The purpose of the PIN algorithm is for enabling an active rehabilitation exercise, which is implemented by estimating the patient's motion and classifying the intention. Existing rehabilitation involves the inconvenience of attaching a sensor directly to the patient's skin. In addition, the rehabilitation device moves the patient, which is a passive rehabilitation method. Our algorithm consists of two steps. First, we estimate the user's joint position through the OpenPose algorithm, which is efficient in estimating 2D human pose in an image. Second, an intention classifier is constructed for classifying the motions into three categories, and a sequence of images including joint information is used as input. The intention network also learns correlations between joints and changes in joints over a short period of time, which can be easily used to determine the intention of the motion. To implement the proposed algorithm and conduct real-world experiments, we collected our own dataset, which is composed of videos of three classes. The network is trained using short segment clips of the video. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is effective for classifying intentions based on a short video clip.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.125-132
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• 2023

Roundabouts have strengths in traffic flow and safety but can present difficulties for inexperienced drivers. Demand to acquire and analyze drone images has increased to enhance a traffic environment allowing drivers to deal with roundabouts easily. In this paper, we propose a roundabout traffic analysis system that detects, tracks, and analyzes vehicles using a deep learning-based object detection model (YOLOv7) in drone images. About 3600 images for object detection model learning and testing were extracted and labeled from 1 hour of drone video. Through training diverse conditions and evaluating the performance of object detection models, we achieved an average precision (AP) of up to 97.2%. In addition, we utilized SORT (Simple Online and Realtime Tracking) and OC-SORT (Observation-Centric SORT), a real-time object tracking algorithm, which resulted in an average MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of up to 89.2%. By implementing a method for measuring roundabout entry speed, we achieved an accuracy of 94.5%.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.89-99
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• 2016

혼합현실 응용의 제작에 있어 중요한 요소 중의 하나는 현실 세계에서의 주변광 정보를 분석하여 효과적으로 영상 합성에 적용하는 것이다. 특히 대화식 응용을 구현하기 위해서는 동적으로 변화하는 주변광을 실시간 처리를 통하여 빠르게 렌더링 결과에 반영하는 것이 중요하다. 기존의 관련 방법들은 주로 사실적인 영상생성을 목표로 하기 때문에 너무 많은, 예를 들어, 2의 거듭제곱 수로 증가하는, 광원지점을 찾거나 대화식 응용에 적합하지 않은 복잡도를 가져 이에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문에서는 어안 렌즈를 장착한 카메라로부터 실시간으로 입력되는 동영상 이미지를 분석하여 주요 광원을 고속으로 찾아주는 광원 추정 방법을 제안한다. 기존의 방법과는 달리 사용자가 지정한 개수 정도의 주요 광원을 고속을 찾아주어, 퐁의 조명모델 기반의 직접 조명효과 생성뿐만 아니라, 면적 광원에 대한 광원 샘플링을 통한 부드러운 그림자 생성에도 활용할 수 있다.