본 논문은 모노 카메라로 입력받은 영상에서 실시간으로 전경과 배경을 분리하여 배경을 자연스럽게 대체 하는 방법을 제안한다. 기존 연구는 대부분 단일 색상의 배경을 이용하여 전경 색에 대한 제약이 있거나, 깊이 정보를 추출을 위한 스테레오 카메라와 같은 장치에 대한 제약이 있거나, 제한적인 전경의 모양 모델을 이용하여 분리할 수 있는 전경의 모양에 대한 제약이 있었다. 이에 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 웹캠과 같은 고정된 모노 카메라를 이용하여 실시간으로 전경 분리가 가능한 전경 분리 방법을 제안한다. 또한, 전경 분리의 성능 향상을 위하여 통영상의 시간적인 특징 정보를 이용한 시간적 전경 확률 모델을 제안한다. 또한 분리된 전경과 새로운 배경의 자연스러운 합성을 위한 알파 매트를 이용한 경계선 영역 처리방법과 간단한 후 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실제의 화상통신에서 개인의 사적인 정보가 포함된 배경을 자연스럽게 대체시켜 개인의 사생활을 보호할 수 있다.
동영상 압축 표준안 H.264/AVC에서 다중 참조 픽처를 이용한 움직임 추정은 압축 효율을 향상 시켰으나 그 효율은 참조 픽처의 수가 아닌 영상 내용에 의존적이다. 그래서 이 움직임 추정은 영상에 따라 많은 무의미한 계산을 포함하고 있다. 본 논문은 다중 참조 픽처를 이용한 움직임 추정의 무의미한 계산을 제거하는 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도와 예측 움직임 벡터를 이용하여 다중 참조 픽처가 유효한 블록과 무효한 블록을 구분하고 무효한 블록에 단일 참조 픽처를 적용하여 무의미한 계산을 제거한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 참조 소프트웨어 JM 9.5에서 화질, 비트율, 움직임 추정 시간이 기존 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 평균 움직임 추정 시간을 약 38.67%로 크게 감소시키며 화질과 비트량을 각각 기존 알고리즘 정도인 -0.02dB와 -0.77% 정도로 유지시킬 수 있는 것을 보여주고 있다.
최근 네트워크 기술이 발전하면서 사용자들의 요구가 다양화되고 대용량의 멀티미디어 데이터에 대한 필요성이 증가하고 있다. 실시간성과 동시성이 중요시 되는 멀티미디어 데이터의 전송에는 UDP(User Datagram Protocol) 트래픽이 사용되고 있는데, UDP 트래픽은 현재의 인터넷 기반인 TCP(Transmission Control Protocol) 트래픽과 경쟁 관계에 있어 네트워크의 혼잡을 초래하는 경우가 많았다. 반면 TCP 트랙픽은 네트워크의 혼잡제어를 수행하지만 수신자의 관점을 고려하지 않은 점이 있어서 스트리밍 전송에는 적합하지 않은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 네트워크의 형평성 문제를 해결하고 수신자의 관점에서 RTP/RTCP(Real-time Trasport Protocol/Realtime Transport Control Protocol)를 기반으로 하는 네트워크 알고리즘을 제안한다. 네트워크에 우선순위를 적용하여 수신자의 버퍼를 고려한 혼잡제어 알고리즘인 POBA(Priority-Ordered Buffer Algorithm)는 시뮬레이션 결과를 통해 우선 순위가 없는 기존 네트워크에 비해 패킷 손실률과 버퍼 점유도 면에서 스트리밍 전송에 적합한 환경을 제공하고 있음을 확인할 수 있었다.
H.264 부호화 표준은 부호화 효율을 높이기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 추정, 다중 참조 프레임, 인트라 예측, 루프 필터, 다양한 블록 크기의 지원 등과 같은 새로운 부호화 도구들을 사용한다. 이를 통해 이전의 비디오부호화 표준들에 비해 율-왜곡(率歪曲) 관점에서 높은 성능을 보이지만 그로 인해 부호기의 복잡도는 상당히 증가한다. 본 논문은 부호기 복잡도의 증가를 초래하는 주요 부호화 도구들 중 매크로블록 모드 선택의 복잡도 감소에 주안(主眼)점을 두며, 이에 대한 복잡도 감소 알고리듬을 제시한다. 선택가능한 모든 매크로블록 모드들 중에서 $8{\times}8$ 모드와 인트라 $4{\times}4$ 모드는 다른 모드들에 비해 상대적으로 높은 복잡도를 가진다. 제안하는 알고리듬은 낮은 복잡도를 가지는 매크로블록 모드의 비용(Cost) 정보를 이용하여 $8{\times}8$ 및 인트라 $4{\times}4$의 비용을 추정함으로써 두 모드에 대한 복잡도를 감소시키고자 한다. 제안한 알고리듬을 적용한 실험은 전체 부호화 시간을 최대 $54.6{\%}$까지 감소시키는데 반해 PSNR은 단지 평균 0.012dB 감쇠(減衰)하는 것으로 나타난다.
최근 스마트폰, 갤럭시탭/아이패드 등과 같은 휴대 단말 관련 기술이 진화하고, 보급이 급속하게 증가하고 있다. 다양한 센서 기술들이 개발되어 스마트폰에 포함되고 이와 함께 단말에서 동작되는 서비스 앱이 동반 성장하고 있다. 무선 네트워크 통신 기술도 3G, 와이브로(wibro)에 이어 4세대 LTE 기술이 구축되고 있음으로 인하 여, 유비쿼터스 실현을 위한 환경이 빠르게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰으로 홈네트워크를 제어하는 아파트 단지내 웹 서버와 연동을 통해서 가전, 가구 기기들의 상태를 조회하고, 제어할 수가 있으며, 집 상태 방범 상태를 확인하고, 아파트 단지 내 CCTV가 설치된 위치의 영상 정보 조회가 가능하도록 하였다. 그리고 유비쿼터스 환경에서 무선식별장치(RFID) 시스템을 이용하여 주차장, 의료시설을 통합한 스마트 아파트를 제안한다.
본 연구는 카드뉴스와 스트레이트 뉴스 형태 차이에 따른 호감도, 이해도, 신뢰도, 만족도 및 지속사용 의도에 대한 수용자의 태도를 알아보기 위해 232명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 첫째, 카드 뉴스는 스트레이트 뉴스보다 이용자가 이해하기 쉽고, 지속적으로 사용하고자 하는 욕구도 강했다. 둘째, 뉴스에 대한 이용자들의 태도 요인은 서로 간에 정(+)의 방향으로 영향을 주고 있었는데 호감도, 이해도, 신뢰도는 만족도에 영향을 미치며, 만족도는 다시 지속사용 의도에 영향을 미쳤다. 이 영향의 강도는 카드 뉴스와 스트레이트 뉴스가 각각 달랐는데 카드 뉴스에서 만족도에 영향을 미치는 정도는 호감도, 이해도, 신뢰도 순으로 강했으며, 스트레이트 뉴스는 신뢰도, 호감도, 이해도 순으로 영향력이 강했다. 본 연구 결과는 수용자에게 선택받는 뉴스를 생산해 정보의 전달력과 파급력을 높여 뉴스의 정보 제공 기능을 강화할 수 있는 방법을 찾아가는데 실증적인 자료가 될 것이다.
영상 압축은 데이터베이스에서 전송과 저장의 응용에 매우 중요한 분야이다. 비디오나 디지털 영상 응용에서 긴 탭의 필터를 사용하면 의미 있는 정도의 코딩이득은 얻지만 하드웨어의 복잡도를 증가시킨다. 우리는 한 쌍의 쌍직교 성질의 부 분할의 영상을 얻기 위하여 웨이브렛 변환을 사용한다. 첫째, 짧고 주요한 대칭 분석의 구현을 1차원 경우에 제시하였다. 둘째, 원래의 영상이 부대역 필터뱅크를 사용하여 다른 스케일로 분해되었다. 셋째, 본 논문에서 McClellan 변환을 사용하여 2차원의 쌍직교 필터를 얻는 기법을 제시하였다. 제시하는 웨이브렛 기저들이 영상압축에 사용되는 웨이브렛 변환에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다. 쌍직교 필터들의 성능 비교표로부터 웨이브렛 기저의 영상에 대한 응용에서는 우리는 실제적으로 ortho-normal 필터에 근사한 필터를 사용한다.
처음 스마트폰이 출시된 이후 다양한 모바일 디바이스들의 발전으로 모바일 트래픽의 사용이 폭발적으로 증가하고 있다. 특히 개인 방송, TV 콘텐츠를 지원하는 OTT(On-The-Top) 서비스가 발전하고 이를 이용하는 사용자가 많아질수록 높은 전송률을 요구하는 영상 트래픽이 증가하게 되어 망의 과부화가 발생할 수밖에 없다. 본 논문에서는 D2D(Device-to-Device) 통신과 위치기반 서비스를 이용하여, OTT 서비스 트래픽에서 발생하는 망 과부화를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 무선통신망의 OTT 서비스 트래픽을 효과적으로 처리하기 위하여 기존 셀룰러 네트워크에 위치기반 서비스와 D2D 단말 관리를 수행할 수 있는 D2DS(D2D Server)와 LCS(Location Server) 기능블록을 추가하였다. D2DS와 LCS를 통해 OTT 서비스에서 콘텐츠 제공자나 수신자의 역할을 하는 사용자에게 위치기반 D2D를 제공할 수 있는 절차를 추가로 제안하였다.
본 연구는 P2P 환경에서 패칭을 이용하여 주문형 스트림을 효율적으로 서비스하기 위한 응용 계층 멀티캐스트 기법인 P2Patching을 제안한다. P2Patching은 전통적인 패칭 기법을 응용 계층 멀티캐스트 기법에 확장 적용하여 서버의 부하를 감소시키고 초기 지연을 최소화하는 멀티캐스트 트리의 구축 기법이다. 그리고 트리의 장애로부터 빠른 복구 기법과 잦은 트리의 단절로 인하여 연속적인 재생을 보장하기 위한 동적 버퍼링 기법도 제안한다. 또한, 본 논문과 유사한 $P2CAST^{[12]}$와의 몇 가지 중요한 실험에서 향상된 결과를 보여준다. 실험 결과에서는 평균 조인횟수, 서비스 요청 거부율, 트리 복원 실패율 그리고, 버퍼 스타베이션(Buffer Starvation)이 발생한 노드 수 등의 측정에서 약 16$\%$ 정도의 성능 향상을 보였으며, 특히, 버퍼 스타베이션과 평균 조인횟수에 대한 실험에 대해서는 우수한 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 다시점 영상에서 영상의 특성을 고려하여 효율적으로 미세 변이를 추정하고 중간 시점 영상을 합성하는 알고리듬을 제안하며 이를 모의 실험을 통해 검증한다. 제안한 방법은 영역분할 양방향 화소정합을 통해 변이 추정의 수행 속도를 향상시키는 동시에 신뢰도를 높이며, 적절한 비용함수의 제안과 유사 영역에 대한 정합 창 확장 알고리듬, 변이 평활화와 불확실 영역 변이 할당 알고리듬을 통해 잘못 할당된 변이와 불확실 영역을 제거함으로서 변이의 신뢰도를 더욱 높일 수 있다. 이렇게 추정된 변이는 다시점 영상의 중간 시점 영상 합성을 위해 사용된다. 제안된 방식을 통해 기존의 방식들보다 더욱 안정적인 변이 정보를 얻을 수 있었고, 합성된 중간 시점 영상도 객관적으로나 주관적으로나 더욱 좋은 결과를 보였으며, 또한 전체적인 수행 시간도 줄어들어 더 효율적인 알고리듬임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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