본 논문에서는 NTSC칼라 TV합성신호를 프레임내에서 색도신호와 명도신호성분으로 분리하기 위한 두 종류의 적응 필터링 방식을 제시하였다. 적응 필터링 방식에 있어서 합성신호는 수직필터와 수평필터에 의하여 필터링 되어 지고 화상의 국부적인 특성에 따라 필터의 출력이 선택되어 진다. 첫번째 방식에서는 조건형 스위칭 알고리즘에 의하여 수직필터 또는 수평필터의 출력이 최종단의 출력으로 결정되어 진다. 두번째 방식에서는 선형 조합 검출 알고리즘에 의하여 수직필터와 수평필터의 출력의 가중치합이 최종단의 출력이 된다. 사용된 필터들은 NTSC 칼라 TV 합성신호를 4fsc로 샘플한 경우에 대하여 설계되어졌다. 몇가지 정량적인 기준을 이용하여 여러가지 방식들을 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 비교평가하였다.
개인화된 추천을 제공하기 위한 협력 필터링은 추천 시스템에서 성공적으로 활용되어 온 기법이다. 그러나 협력 필터링이 주로 연구 및 적용된 분야들은 사용자로부터의 명시적 피드백이 존재하는 독립된 아이템들을 추천하는 것에 초점을 두고 있다. VOD 서비스 플랫폼에서 개인화된 TV 프로그램을 추천하기 위해서는 해당 도메인의 특성과 제한들을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 TV 프로그램의 시리즈 속성을 이용하여, 선호를 판단하기 힘든 비명시적 피드백인 회별 프로그램 시청기록을 명시적이고 지속적인 프로그램 선호도로 변환하는 방법을 고안하였다. 데이터 수집과 최종 추천은 회별 프로그램 단위로 이루어지면서 협력 필터링 처리 단위는 프로그램으로 변경되어 TV 프로그램 VOD 추천 환경에 가장 적당한 형태로 협력 필터링을 변형 적용하였다. 실험 결과는 고안된 추천 시스템이 단순히 협력 필터링을 적용했을 때보다 높은 정확도와 더 적은 계산량을 가지는 것을 보여준다. 도메인 특화된 이러한 변형은 추천 시스템의 알고리즘 모듈로 구성되어 기존에 알려진 다양한 협력 필터링 기법과 결합하여 사용될 수 있다.
우리나라의 지상파 TV 방송의 디지털 전환이 수도권을 시작으로 본격화 되었지만 2010년까지는 현재의 아날로그 NTSC 방송과 동시에 공존하게 된다. 따라서, 디지털 TV 채널과 동일한 채널에 아날로그 NTSC 방송이 존재하게 되며 이를 효과적으로 제거하기 위해서 DTV 수신기에서는 NTSC 간섭 제거 필터를 채택하고 있다. 본 논문에서는 이러한 NTSC 간섭제거 필터의 특성을 살펴보고 이 필터를 사용함으로서 발생하는 잡음 성능 저하를 수학적으로 분석한다.
디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 서비스 추천은 개인의 신체조건, 질병, 건강상태를 평가해서 이루어져야 한다. 기존의 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 추천 방법은 온톨로지에 의존하여 의미 분석으로 추천을 하기 때문에 사용자 만족도가 떨어진다. 이에 본 논문에서는 디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 서비스를 위한 나이브 베이지안 필터링 기반 개인화 서비스 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 상황데이터를 추론하여 트렌젝션을 저장 하고, 선호도 정보를 이용한 나이브 베이지안 필터링 기법을 사용하여 온톨로지로부터 생성된 트렌젝션과 사용자 선호도 정보를 이용하여 추론하여 서비스를 제공한다. 나이브 베이지안 필터링 기반으로 추론된 서비스는 기존의 필터링 방법 보다 콘텐츠 추천의 높은 정확도와 재현율을 보인다.
디지털 방송의 출현으로 시청자는 다양한 TV 채널들을 제공 받을 수 있게 되었다. 하지만, 많은 TV 채널들의 제공으로 시청자가 자신이 원하는 방송프로그램을 찾는 것이 어려워졌다. 이러한 어려움을 해소하기 위하여, TV 서비스 제공 업체에서는 EPG(Electronic Program Guide)로 시청자에게 TV 채널들의 정보를 제공하고 있다. 하지만 TV 채널과 방송프로그램 수의 증가로 인해 EPG는 정보의 홍수(Information Overload) 문제와 사용할 때에 긴 지연시간(Time-consuming)을 발생시켰다. 따라서 본 논문에서는 시청 패턴에 기반하여 시청자가 선호하는 방송프로그램이 현재 방영되고 있는 채널만 걸러내어 추천해주는 채널 필터링 시스템(Channel Filtering System, CFS)을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템은 사용중인 TV 또는 셋탑박스의 교체를 요구하지도 않을 뿐만 아니라, 시청자가 업/다운 버튼만 누르면 사용자가 선호하는 방송 프로그램이 방영되고 있지 않은 채널은 자동적으로 지나치게 함으로써, 시청자의 사용 편의성을 증대하도록 하였다.
오늘날 수많은 TV 프로그램들이 방송됨에 따라 TV 프로그램을 추천해주는 추천 시스템에 관한 연구가 시작되었으며, 추천의 정확도를 더욱 높이기 위한 연구가 현재도 활발히 진행 중이다. 추천 시스템은 장르, 줄거리 등과 같은 메타데이터를 사용하여 TV 프로그램을 추천하거나, TV 프로그램에 대한 시청자의 선호도를 계산하여 TV 프로그램을 추천한다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 높이고자 시청비율, 종료시간과의 관계, 최근시청이력 등 시청시간의 여러 패턴을 추가로 사용하여 선호도 계산에 활용하는 협업 필터링 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 연구의 효용성을 검증하기 위해 시청시간패턴의 모든 요소를 선호도 계산에 활용한 경우와 단순히 시청자가 가장 많이 시청하는 채널을 추천하는 경우의 협업 필터링 추천 결과를 비교하였다. 실험을 통해 시청시간패턴 모든 요소를 같이 선호도 계산에 활용한 경우의 성능이 증가한 것을 확인할 수 있었다.
최근 TV 시청자들의 콘텐츠 소비량이 증가함에 따라 방송사에서 제공하는 TV 프로그램들의 수량이 방대해지고 장르 또한 다양해지고 있기 때문에 시청자가 TV 프로그램을 선택하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TV 프로그램 추천이라는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 시청자를 기반으로 하는 협업 필터링 추천 방법과 아이템을 기반으로 하는 협업 필터링 추천 방법이 제안되었지만 시청자의 시청 의도를 고려하는 연구는 사례는 적다. 이에 본 논문에서는 LDA 모델링을 이용하여 사용자의 시청 의도를 고려한 TV 프로그램 추천 기법을 제안한다. 실험을 통해 시청자의 시청 의도가 반영된 TV 프로그램 추천이 가능하다는 것을 검증했다.
현행 NTSC TV 방식은 매우 정교하지만, 몇가지 본질적인 문제를 갖고 있다. 실제 TV 시스템에서의 문제중의 하나가 수직방향에서의 화질열화를 초래하는 비월주사에 의한 것이다. 본 논문에서는 Pseudomedian 필터를 이용한 비월주사에서 순차주사로의 변환방식을 제안하였다. 제안된 방식은 기존의 미디안 필터를 이용한 처리방식과는 달리 동일 필드내에서 처리가 이루어지기 때문에, 필드 메모리없이 구현될 수 있으며, 성능은 미디안 필터방식에 근사한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방식과 기존의 방식을 비교하였다.
본 논문은 불완전한 휘도/색신호 분리로 인해 복조된 NTSC 칼라 TV신호의 휘도와 색차신호의 경계(edge)에서 나타나는 dot 패턴을 제거하는 2차원 필터에 대한 것이다. 제안된 필터는 휘도와 색차신호의 천이영역 검출신호와 dot 패턴 검출신호에 따라 직렬(cascade)로 연결된 수평-수직방향 저역통과필터의 차단주파수를 조절함으로써 dot 패턴을 감소시킨다. 제안 방식의 성능을 검증하기 위하여 현재 가장 많이 사용되는 NTSC 디코더 칩인 BT835과 SAA7113H을 이용하여 복조된 휘도와 색차신호에 적용한 결과 영상신호가 변화를 갖는 경계 영역에서 발생한 dot 패턴과 불완전한 복조로 인해 발생하는 평탄영역에서의 dot 패턴이 제거되었음을 확인할 수 있었다.
SAW필터에서 변환기의 구경 (aperture)의 크기를 작게 하면 화질의 영향이 크게 나타나게 되어 트랩(trap)부근에서 주파수 특성이 크게 손상된다. 회절의 영향을 해석할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램이 작성되었으며 회절의 영향이 큰 SAW필터에 적용될 수 있는 회절보상방법이 제안되었다. 이를 TV중간주파 필터에 적용하여 실험적으로 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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