칼라 CRT(cathode ray tube)의 화질을 평가하기 위하여 일차원 CCD(charge coupled-device)를 사용한 MTF(modulation transfer function)측정장치를 구성하였다. CCD의 분광감도와 화소의 크기와 간격을 고려하여 MTF 측정값을 보정하였다. Spot 크기, 비디오 대역폭, 새도우 마스크, 디스플레이 휘도, 그리고 주변 조명이 디스플레이의 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 칼라 CRT 모니터에서 화면의 균일성과 주변 조명에 따른 화질 평가하였으며, 그 결과를 MTFA(modulation transfer function area)를 사용하여 나타내었다.
In this paper, I designed a P1394 serial bus chip as new bus interface architecture which can transmit the multimedia data at the rate of 400 Mbps and guarantee necessary bandwidth. because multimedia data become meaningless data after appropriate time, it is necessary to transfer multimedia data in real time, P1394 serial bus chip designed in this paper support isochronous transfer mode to solve this problem. Also, designed P1394 serial bus chip can transfer high quality video data or high quality audio data because it support the speed of 400 Mbps. While user must set device ID manually in previous interface such as SCSI, device ID is automatically determined if user connect each node with designed P1394 serial bus cable and power on. To design this chip, I verified the behavioral of the entrire system and synthesized layout. Also, I did layout the analog blocks and blocks which must be optimized in full custom.
본 논문에서는 최근 비디오 스트리밍 응용을 위해 만들어진 FGS((me granular scalability) 방식에서 주어진 비트율에서 인간 시각에 좀더 나은 화질을 얻기 위해 주파수 가중 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 각 DCT 계수의 사람 눈에 미치는 중요도를 고려하여 구해진 주파수 가중행렬을 비트평면 부호화를 사용하는 FGS 상향계층 부호화 동작에 적용될 수 있도록 주파수 천이 행렬로 바꾸어서 가중치를 부여한다. 본 논문에서 제안된 주파수 가중 방법을 통해 화질의 향상, 더 미세한 계위 부호화, 시간 영역에서 화질의 균일화를 얻을 수 있었다. 또한, 주파수 가중 방법을 통해 얻은 화질 개선을 설명하기 위해 기존에 사용하던 PSNR(peak signal to noise ratio) 대신에 인간 시각적인 관점에서의 오차만을 고려한 JNDE(just noticeable difference ewer)를 Weber의 법칙을 근거로 하여 새롭게 제안하였다.
전자 메일시스템은 정보 전송을 위해서 널리 사용되어 왔다. 멀티미디어의 기술이 발전하면서 많은 인터넷 서비스가 멀티미디어를 지원한다. 전자 메일 시스템은 RFC 821에 의한 SMTP(simple Mail Transfer Protocol)에 의해서 7bit ASCH 정보의 전송만을 담당한다. 따라서 전자 메일시스템은 멀티미디어 데이타의 저작 및 전송을 지원할 수 없다. 본 연구에서는 메시지 통합성을 제공할 수 있는 멀티미디어 메일 저작 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 통해서 멀티미디어 메시지는 저작되고 텍스트의 형태로 변환된다. 변환된 메시지는 전송 측의 MTA (Mall Transfer Agent)에서 수신 측의 MTA로 SMTP를 통해서 전송된다. 메시지는 HTML(Hypertext Markup Language) 구문에 따라 텍스트 뿐만 아니라 이미지, 오디오 그리고 동영상등을 포함하여 저작된다. 따라서 본 시스템은 다양한 미디어들로 구성된 통합된 메시지를 제공해준다. 멀티미디어 메시지를 SMTP로 전송할 있는 형태의 데이타로 변환하기 위해서 BASE64 인코딩 방법을 사용하였다. 전달받은 멀티미디어 메시지는 본 연구에서 제안된 MUA(Multimedia User Agent)에 의해서 관리된다. 본 시스템은 사용자의 편의성을 향상시켰다.
Recently, Broadband ISDN(B-ISDN) has received increased attention as a communication architecture which can support multimedia applications. Also, Asynchronous Transfer Mode(ATM) is considered as a promising technique to transfer and switch various kinds of media, such as telephone speech, data and motion video. Comparisons among a variety of ATM switching systems which have already been proposed will provide quite useful information for the new ATM switching system design. To facilitate the comparison, we introduce the design requirements and classification criteria for the ATM switch, and propose a performance analysis model for the Banyan network which is the basic switching fabric of most multi-stage ATM switching systems. The model is based on the standard discrete-time Markov chain analysis and can be conveniently used for extensive Banyan network analysis. The computational results are also presented.
최근들어 CTI(Computer Telephony Integration) 기술은 영상 회의, 파일 전송, 음성 사서함, 자동 메시지 전송, 자동 재다이얼 기능 등의 전통적인 분야에서부터 통합 메시징 및 네트워크 팩스 분야에 이르기까지 다양한 분야에 걸쳐서 활용되고 있다. 본 논문에서는 전화망을 이용한 CTI 응용분야로 대학에서 입시기간동안 수험생들의 전화 과중에 따른 업무와 학사 행정 서비스를 개선할 수 있는 CTI를 이용한 응용 시스템에 대하여 연구한다. 구현된 시스템은 최근 주목받고 있는 객체 모델링 기법(Object Modeling Technique)을 이용하여 데이터베이스를 설계하고, CTI 호출 제어 시스템을 이용하여 합격자 확인 자동 호출(Automatic Calling System), 합격자 발표 자동 안내(Automatic Response System) 등을 지원하도록 개발한다. 특히 합격자 자동 호출 시스템 구현시 합격 여부를 통지해 줄 때의 음성처리를 위하여 TTS(Text To speech) 모듈을 설계 구현한다.
논문에서는 MPEG-4(Moving Picture Expert Group-4) 객체기반 부호화를 위하여 영상에서 실 시간적으로 변화영역(객체)을 추출하는 알고리즘에 대하여 제안한다. 기존의 객체 분리방법 들은 Off-Line 방법으로 객체를분리하므로 실시간 처리를 필요로 하는 영상전화나 영상회의 시스템에서는 사용할 수 없었다. 그리고 또 MPEG-4표준의 버전1에서 권장하는 객체분할 방식인 공간적인 분할(Spatial Segmentation)방법과 시간적인 분할(Temporal Segmentation)방법은 픽셀단위로 연산을 하므로 연산의 복잡도가 높아서 실시간 영상전송에 어렵다. 그러나 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 연산단위를 픽셀단위로 연산하는 것이 아니라 매크로블록 단위로 연산이 이루어지므로 실시간 전송을 가능케 한다. 그러나MPEG-4권고 안에서 제시한 알고리즘처럼 이 번에 제안한 알고리즘도 한 영상에서 여러 개의 객체를 추출하는 것이 이루어지지 않았다. 그리고 전체 시스템 구성을 보면 크게 부호기와 복호기로 나누어지고 부호기에 본 논문에서 제안한 실시간 객체추출 알고리즘이 전처리 단으로 삽입되어 구현되었다.
최근 차량용 블랙박스는 무선 네트워크를 통해 블랙박스에 저장된 동영상을 휴대폰으로 전송하는 기능을 제공하여, 해당 동영상을 여러 용도로 활용할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 블랙박스 촬영 동영상을 이용하여 교통법규 위반 신고를 자동화하는 방법에 대해 소개한다. 제안하는 방법에서는 교통법규 위반 사례가 포착되었을 때, 간단한 사용자 인터페이스 조작을 통해 촬영된 블랙박스 동영상을 휴대폰으로 전송시킨다. 해당 동영상은 촬영시간 및 위치 등의 관련정보와 함께 HTTP 요청의 형태로 생성되어, 신고센터에 자동으로 전송된다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개하고, 실제 활용을 위해 필요한 부가적인 사항들에 대해 논의한다.
실시간 동영상의 전송을 위해 본 논문에서는 USB를 전송매체로 하여 구현했다. USB는 키보드, 스태너, 모뎀등 다양하게 사용되고 있는 인터페이스를 한나로 통일하고, 포트의 부족을 해결하기 위해서 개발된 것으로 고속의 데어터전송(12Mbps)을 가능하다. USB의 고속데이터 전송의 특징은 정지화상(JPEG) 뿐만 아니라 실시간 동영상(MPEG1, MPEG2)의 전송을 가능하게 한다. 본 논문에서는 USB로 실시간 동영상 전송을 위한 시스템 구조를 제시하였고 보다 효율적인 데이터 전송을 위한 USB Data Transfer Type에 관해 연구하였다. 720×480의 동영상의 압축을 위해 기존의 널리 이용되는 DCT대신 wevelet 알고리즘을 이용하였고 실시간 압축과 복원을 위해 video compression codec인 adv601를 사용하여 동영상 및 정지화상압축을 하였다. 또한 DSP(TMS320C32)를 이용하여 Quantization Bin Width Calculation을 함으로써 video bit stream의 크기를 가변적으로 제어하려 하였다. 이로서 동영상의 전송시 발생될 수 있는 데이터 병목현상을 해결 하였고 USB뿐만 아니라 다양한 통신망{ISDN(128Kbps), T1(1.5Mbps) T3(45Mbps)}에서의 동영상의 실시간 전송이 가능한 시스템 구조를 제시하였다.
Understanding actions in videos is an important task. It helps in finding the anomalies present in videos such as fights. Detection of fights becomes more crucial when it comes to sports. This paper focuses on finding fight scenes in Hockey sport videos using blur & radon transform and convolutional neural networks (CNNs). First, the local motion within the video frames has been extracted using blur information. Next, fast fourier and radon transform have been applied on the local motion. The video frames with fight scene have been identified using transfer learning with the help of pre-trained deep learning model VGG-Net. Finally, a comparison of the methodology has been performed using feed forward neural networks. Accuracies of 56.00% and 75.00% have been achieved using feed forward neural network and VGG16-Net, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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