• 제목/요약/키워드: Reliable Broadcast

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GAMIT과 LGO를 사용한 방송궤도력과 정밀궤도력에 의한 GPS 자료 처리결과의 비교.분석 (Analysis of GPS Data between Precise Ephemeris and Broadcast Ephemeris Using GAMIT and LGO)

  • 주현승;한춘득;유연;최승필
    • 한국측량학회지
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    • 제27권6호
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    • pp.761-768
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    • 2009
  • 최근 GPS 상시관측소 자료의 이용이 각종 정보산업분야에서 날로 급증하고 있다. GPS 위치 관측값 취득에 있어서도 사용 소프트웨어별, 정밀궤도력 이용 및 시간대별에 따른 성과의 신뢰성 및 허용오차 기준 마련이 중요한 과제 중의 하나로 논의되고 있다. 이에 본 연구는 GPS 상시 관측소 자료를 이용하여 관측 시간대별, 사용 소프트웨어별, 위성궤도정보별로 분석하여 사용목적에 따른 정확도 허용한계 기준을 설정하고자 수행되었다. 장기선 GPS 관측망에서 연속관측시간대가 6시간까지는 정확도에 큰 변화의 차이가 없었으나 관측 시간대가 줄어듦에 따라 서서히 정확도가 저하되다가 3시간 연속 관측시간대부터는 정확도가 급격히 저하됨을 알 수 있었다. 관측조건은 같으나 학술용과 상용 소프트웨어를 적용하였을 경우 학술용에서는 1cm 이내의 오차가 발견되었으나 상용 프로그램의 경우 3cm에서 최대 10cm 까지의 차이가 있음을 알 수 있었다. 또한 위성궤도정보별 분석에서의 위치 관측값은 정밀궤도력과 방송궤도력에서 비슷한 차이가 발생함을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구결과가 위치 관측값의 요구정확도에 적절하게 사용할 수 있는 기준설정의 마련에 필요한 자료를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.

차세대 지상파 4K UHD & HD 융합방송을 위한 전송 시스템 개발에 관한 연구 (A Study of Development of Transmission Systems for Next-generation Terrestrial 4K UHD & HD Convergence Broadcasting)

  • 오종규;원용주;이진섭;김용환;백종호;김준태
    • 방송공학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.767-788
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    • 2014
  • 세계적으로 아날로그 방송에서 디지털 방송으로의 전환이 마무리되고 있는 가운데, 앞으로 다가올 UHDTV 등 실감의 대용량 방송 및 방송 통신 융합 환경에 대비하기 위한 새로운 차기 방송 표준에 관한 연구의 필요성이 날로 높아져 가고 있다. 특히, 저해상도 서비스에 머물러 있던 모바일 방송에서는 기존 HD급의 서비스 제공이 가능한 모바일 실감방송으로 진화하기 때문에 고정/이동 방송 서비스가 동시에 가능한 고효율 전송 원천 기술 개발이 이루어질 필요가 있다. 이에 최근 지상파 단일 채널을 통해 4K UHD (거치형) & HD (모바일) 방송 서비스를 동시에 제공하는 융합방송 시스템 개발에 대해서 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최신의 디지털 방송 전송 기법 및 영상 압축 기술에 대해서 소개하고, 지상파 단일 채널을 통해 4K & HD 융합방송 서비스를 제공하기 위한 서비스 모델 및 전송 요구 사항들에 대해서 분석한다. 이 후 최신의 방송 전송 기법 및 영상 압축 기술을 적용하였을 때, 6MHz & 8MHz 대역폭에서 지상파 4K UHD & HD 융합방송을 전송하기 위해 필요한 최적의 전송 파라메터를 도출하고 이를 이용해 AWGN 및 TU-6 채널에서의 융합방송 수신 성능을 검증하였다. 이를 통해 6MHz 대역폭에서의 원활한 HD 모바일 데이터의 수신이 140 Km/h 수신기 속도까지는 가능하나, 그 이상에서는 대역폭의 한계로 인해 원활한 수신이 이루어지지 않음을 확인하였다. 그리고 대역폭을 8 MHz로 확장할 경우, 매우 빠른 다중경로 페이딩 채널에서도 4K UHD 및 HD 계층 데이터의 수신이 원활히 이루어지는 것을 보였다.

일반적 총변이를 이용한 깊이맵 업샘플링 방법 (Depth Upsampling Method Using Total Generalized Variation)

  • 홍수민;호요성
    • 방송공학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.957-964
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    • 2016
  • 요즘 들어, 3차원 콘텐츠의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 3차원 콘텐츠의 품질은 해당 장면의 깊이 정보에 큰 영향을 받기 때문에 정확한 깊이 정보를 얻는 것이 매우 중요하다. 카메라와 객체 사이의 깊이 정보는 적외선 센서를 이용한 계산을 통해 직접 얻을 수 있다. 최근 들어, KINECT 카메라와 같이 카메라와 물체 사이의 거리를 적외선이나 광신호를 이용하여 직접 측정하는 Time-of-flight (ToF) 기술을 사용하는 깊이 측정 방법이 널리 사용되고 있다. 이러한 방법은 카메라와 객체 사이의 깊이 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점을 갖지만, 획득된 깊이맵에 잡음이 발생하고, 깊이맵의 해상도가 낮다는 단점을 갖는다. 최근 들어, 이런 문제를 해결하기 위해서 양방향 결합 업샘플링 방법 (JBU) 이나 잡음 제거 업샘플링 방법 (NAFDU) 과 같은 필터 기반의 방법이 제안되었다. 그러나 이러한 필터 기반의 업샘플링 방법은 업샘플링된 깊이맵에 색상영상의 질감이 복사되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 고차 정규화항을 이용하여 에너지 함수를 만들고, 이를 최적화하여 깊이맵을 업샘플링 한다. 또한, 색상과 깊이맵의 경계 정보를 고려한 경계 가중치항을 추가하여 질감 복사 문제를 해결한다. 실험 결과, 제안하는 깊이맵 업샘플링 방법이 기존의 방법에 비해 깊이 정보의 품질은 유지하면서, 질감 복사 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 확인했다.

복호 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조정보를 향상시키는 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 방법 (Transform domain Wyner-Ziv video coding with successively improving side information based on decoding reliability)

  • 고봉혁;심혁재;전병우
    • 방송공학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.892-904
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    • 2008
  • 센서네트워크와 같은 자원한정적인 상황에서의 비디오 부호화가 중요해짐에 따라 경량화 비디오 부호화 문제의 솔루션으로 분산비디오 부호화 기술(DVC: Distributed Video Coding)이 폭넓게 연구되고 있다. 이의 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 부호화 기술은, 복호화기에서 영상간 유사도를 이용하여 부호화하는 현재 프레임에 대한 보조정보를 생성하고, 발생하는 잡음을 채널코드를 이용하여 제거함으로써 영상을 복원한다. 따라서 복호화기에서 보조정보를 정교하게 만들수록, 즉 제거되어야 할 잡음이 적게 생성될수록 전체적인 시스템의 부호화 효율이 좋아진다. 하지만 실제로 복호화기가 부호화하는 현재 프레임에 대한 정보 없이 정확도 높은 보조정보를 만드는 것은 상당히 어려운 일이므로, 복호되는 현재 프레임의 정보 및 그 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조 정보를 향상시키는 방법이 개발되었다. 하지만 복호결과를 이용하여 보조정보를 향상시키기 위해서는 복호결과 정보의 에러율에 못지않게 복호결과로부터 유효한 정보의 양 또한 중요하다. 따라서 본 논문에서는 변환영역의 Wyner-Ziv 부호화 기술에서 점진적으로 복호되는 현재 프레임에 대한 정보의 에러율 및 유효한 정보 양을 고려한 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조정보를 향상시키는 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 제안 방법이 점진적 보조정보 향상방법을 사용하지 않는 이전 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 방법에 비해 최대 약 1.7 dB에 이르는 성능향상이 있음을 보였다.

뉴스 비디오 시퀀스에서 텍스트 시작 프레임 검출 방법의 비교 (Comparison of Text Beginning Frame Detection Methods in News Video Sequences)

  • 이상희;안정일;조강현
    • 방송공학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.307-318
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    • 2016
  • Overlay texts are artificially superimposed on the broadcasting videos by human producers. These texts provide additional information to the audiovisual content. Especially, the overlay texts in news video contain concise and direct description of the content. Therefore, it is most reliable clue for constructing a news video indexing system. To make this indexing system in the TV news program, it is important to detect and recognize the texts. This paper proposes the identification of the overlay text beginning frame to help the detection and recognition of the overlay text in news videos. Since all frames in the video sequences do not contain the overlay texts, the overlay text extraction from every frame is unnecessary and time-wasting. Therefore, to focus on only the frame containing the overlay text can be enhanced the accuracy of the overlay text detection. The comparative experiments of the text beginning frame identification methods were carried out with respect to Korean television news videos. Then the appropriate processing method is proposed.

가중 최소자승 필터링과 색 표현 모델을 결합한 넓은 동적 영역 이미지 표현 (High Dynamic Range Image Display Combining Weighted Least Squares Filtering with Color Appearance Model)

  • 박미선;이경준;위승우;정제창
    • 방송공학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.920-928
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    • 2016
  • 최근 넓은 동적 영역 이미지 기술은 컴퓨터 그래픽 분야에서 화제다. 본 논문에서는 가중 최소자승(가중회귀분석) 최적화 체계에 기반하여 넓은 동적 영역 이미지를 처리하는 톤매핑 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 시각적 후광 현상을 피하는 동시에 기존의 디스플레이에서 더 지각적인 넓은 동적 영역 이미지들을 보여주기 위해 가중 최소자승 필터링과 iCAM06모델을 결합한다. 제안된 알고리듬은 먼저 넓은 동적 영역 이미지를 base layer와 detail layer로 나눈다. Base layer는 큰 규모의 변화량을 가지고 있으며 가중 최소자승 필터링을 사용하여 얻어지고 iCAM06 모델을 포함한다. 다음으로, 인간의 시각 체계에 따라 base layer는 적응적으로 압축된다. 압축 시에는 base layer만 대비를 줄이고 detail layer을 보존한다. 본 논문에서는 객관적 화질 평가와 주관적 화질 평가를 통하여 제안하는 알고리듬을 적용한 이미지가 기존의 알고리듬을 적용한 이미지들에 비해 원본 넓은 동적 영역 이미지에 더 유사하다는 것을 보여준다.

Depth layer partition을 이용한 2D 동영상의 3D 변환 기법 (3D conversion of 2D video using depth layer partition)

  • 김수동;유지상
    • 방송공학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.44-53
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    • 2011
  • 본 논문에서는 depth layer partition을 이용한 2D 동영상의 자동 3D 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 2D 동영상의 장면 전환점을 검출하여 각각의 프레임 그룹을 설정하여 움직임 연산 과정에서의 오류 확산을 방지하여 깊이맵(depth map) 생성과 정에서 오차를 줄여준다. 깊이정보는 두 가지 방법으로 생성되는데 하나는 영역 분할과 움직임 정보를 이용하여 깊이맵을 추출하는 것이고 다른 하나는 에지 방향성 히스토그램(edge directional histogram)을 이용하는 방법이다. 제안하는 기법에서는 객체와 배경을 분리하는 depth layer partition 과정을 수행한 후 생성된 두 개의 깊이맵을 원 영상에 최적이 되도록 병합하게 된다. 제안된 기법으로 신뢰도 높은 깊이맵과 결과 영상을 생성할 수 있다는 것을 다양한 실험 결과를 통해 알 수 있다.

MASF 적용을 위한 계층적 움직임 추정 기법 (Hierarchical Motion Estimation Method for MASF)

  • 김상연;김성대
    • 방송공학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.7-13
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    • 1996
  • MASF는 영상신호의 잡음제거나 시간축 주파수대역 제한의 목적에 이용을 위하여 제안된 일종의 시간필터이다. 영상신호는 2차원 공간과 시간으로 구성되어 있는 3차원 신호로서 MASF는 영상의 움직임 정보로부터 영상신호의 시간에 따른 변화 정보를 공간 영역에서 필터링하는 기법이다. 따라서 부정확한 움직임이 MASF에 이용될 경우 필터링 결과는 왜곡된 값을 갖는다. 현재, MASF에 이용하고 있는 움직임 추정 방법은 블록 정합 알고리듬으로 블록단위의 움직임을 추정한 후에 2차 선형보간으로 각 화소단위의 움직임을 계산하는 방법이다. 그러나 이 방법은 영상 시퀀스 내에 있는 물체의 움직임이 탐색범위를 넘어서거나 영상내에 많은 잡음이 있을 경우에 잘못된 움직임을 추정할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 부정확한 움직임이 MASF에 미치는 영향을 분석하고 분석결과를 바탕으로 계층적 움직임 추정 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 보면 제안된 방식을 MASF에 이용하므로서 탐색 범위를 벗어나는 큰 움직임이 있을 경우나 많은 잡음이 포함된 상황에서도 신뢰할 만한 필터링 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.

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지상파 DMB 자동 재난경보방송 표준을 위한 재난 메시지 및 메시지 분할 방법 설계 (Design of Alert Message and Message Segmentation For T-DMB Automatic Emergency Alert Service Standard)

  • 최성종
    • 방송공학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.304-312
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    • 2010
  • 본 논문은 T-DMB 자동재난경보방송표준을 위한 재난 메시지 및 재난 메시지 분할 방법 설계에 대하여 기술한다. 재난 메시지는 T-DMB 수신기에 전달되는 메시지로서 재난경보를 위한 핵심적인 내용으로 구성한다. 이러한 내용 중 정형화가 가능한 내용은 코드화된 필드로 표현하고 비정형 내용은 단문으로 표현한다. 논문에서는 각 필드 설계를 위한 분석과 각 필드의 의미와 문법에 대해 기술한다. 다음으로 재난 메시지의 분할 방법에 대해 설명한다. 본 논문에서 정의한 재난 메시지의 크기는 대부분 FIG 최대 크기를 넘어 분할 계층이 필요하다. 하지만 현 지상파 DMB 송수신 정합 표준은 FIDC에서의 메시지 분할 방법을 정의하고 있지 않다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 FIG type 0 메시지 분할 방법과 패킷모드 분할 전송 방법에 비해 잡음이 많은 환경에서도 유연하고 신속한 수신을 보장하는 방법을 제안하였다. 이러한 연구 결과 앞으로 시범 서비스를 통하여 추가적으로 개선해야 할 보완점을 파악하였다.

운동 및 근접 모델을 이용하는 관심맵의 향상 (Enhancement of Saliency Map Using Motion and Affinity Model)

  • 길종인;최창열;김만배
    • 방송공학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.557-567
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    • 2015
  • 정지영상에서 공간 관심맵을 생성하는 다양한 방법들이 소개되어 왔고, 최근에는 동영상의 운동정보를 활용하는 운동 관심맵 예측 기법이 활발히 연구되고 있다. 운동 관심맵은 운동정보 및 영역분할을 활용하고 있지만, 일반적인 영상에서는 만족스러운 데이터를 얻는 것은 어려움이 존재한다. 또한 우수한 관심맵을 얻기 위해서는 객체 운동, 카메라 운동 등의 운동유형 정보가 필요하기 때문에 다양한 자연영상을 대상으로 적용하면 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 상기 언급한 문제점들을 극복할 수 있는 운동기반 관심맵 생성 방법을 제안한다. 공간 관심맵에 운동 정보를 결합하고, 운동 복잡도를 활용한다. 또한 근접 모델을 이용하여 주변 픽셀들의 관심도를 유사하게 함으로써, 동일 객체 또는 배경 영역이 유사한 값을 가지도록 한다. 실험에서는 다양한 동영상 데이터에 제안 방법을 적용하여 성능 검증을 수행하였다. 공간 관심도의 개선 여부를 증명하기 위해서 공간 관심맵 방법과의 객관적 성능 평가를 통해서 제안 방법이 공간 관심맵보다 운동 픽셀의 경우에 평균적으로 관심도 값이 +38 정도 향상되는 것을 보여준다. 또한 참조 데이터가 있는 4개의 동영상을 대상으로 얻은 ROC는 만족스러운 결과를 보여준다.