• 방송공학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.877-895
• /
• 2014

영상의 장면에 후각정보를 가진 구체적인 대상이 있을 때, 그 향을 제시함으로써 실감을 증대시킬 수 있을 것이라는 가정은 상식적이다. 그러나 영상의 장면에 구체적인 후각정보가 없을 때 후각정보를 활용하여 영상에 대한 실감과 정서적 몰입감을 증대시키는 것에 대한 부분에 대해서는 아직 알려진 사실이 없다. 따라서 본 연구는 영상 자체가 제공하는 후각정보가 없을 때 후각정보를 통해 실감과 몰입감을 높일 수 있는 방법을 탐색해보고자 한다. 특히 본 연구는 특정 향과 어울리는 색이 있다는 것에 대한 다양한 연구를 토대로 영상이나 이미지의 색에 어울리는 향을 제공하면 실감과 몰입감을 증대시키는 것이 가능할 것이라고 기대하였다. 이를 위해 마흔여덟가지 다양한 향에 어울리는 색을 조사하여 그 중에 어울리는 색이 가장 명확한 다섯 가지 향을 선정하였고, 각 향에 어울리지 않는 색은 어울리는 색의 보색으로 결정하였다 (실험 1). 그 다음 선정된 향과 어울리는 색을 이미지나 영상에 입힌 조건 (색-향 일치조건), 어울리는 색의 보색을 입힌 조건 (색-향 불일치조건), 그리고 채도를 제거한 중립적 색을 입힌 조건 (색-향 중립조건)에 대해 이미지와 향의 매칭, 해당 향을 통한 실감증대, 해당 향을 통한 몰입감증대, 해당 향에 대한 선호도를 평가하게 하였다 (실험2; 3). 그 결과 색-향 일치조건의 매칭, 실감증대, 몰입감증대, 선호도 평가가 색-향 불일치와 중립 조건의 평가보다 높은 현상을 관찰할 수 있었다. 이는 장면에 구체적인 후각정보가 없을 때는 색-향일치가 영상이나 이미지의 내용 같은 시각적 정보보다 실감과 몰입감 증대에 더 효과적일 수 있다는 것을 보여주는 결과이다. 향후 다양한 연구가 더해져 후각정보를 통해 더 나은 실감과 몰입감을 경험하게 되길 기대한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
• /
• pp.39-42
• /
• 2000

Motion estimation plays an important role for video coding. In this paper, we derive optimal search patterns for fast block matching motion estimation. By analyzing the block matching algorithm as a function of block shape and size, we can find an optimal search pattern for initial motion estimation. The proposed idea, which has been verified experimentally by computer simulations, can provide an analytical basis for the current MPEG-2 proposals. In order to choose a more compact search pattern for BMA, we exploit the statistical relationship between the motion and the frame difference of each block.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제29권11호
• /
• pp.767-774
• /
• 2002

기존의 원영상 복원 기술은 주로 신호 처리 분야에서 영상의 형성(formation), 저장 및 통신상에서 발생되는 왜곡 현상을 복원하는 연구가 많이 이루어 졌다. 원 영상 복원과 관련된 기존의 연구는 블록 정합(block matching algorithm)을 이용한 원영상 복원 방법이 있다. 이 방법은 오 정합(incorrect matching)이 발생하기 쉽고, 오 정합 시 에러가 전파되는 문제점이 있다. 그리고 장면 전환이 2회 이상 발생될 경우 장면 전환 지점과 지점 사이의 복원이 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 문제점들을 해결하기 위하여 확장적 블록 정합 방법(EBMA: Extended Block Matching Algorithm)과 영역 보상법(Region compensation method)을 이용한 원영상 복원 방법을 제안하고자 한다. 원영상 복원에 사용하기 위하여 비디오 사전 정보(장면 전환 정보, 카메라 모션 정보, 캡션 영역 정보)를 추출한다. 추출된 캡션 영역 정보를 이용하여 캡션 문자의 구성 요소 정보를 추출한다. 추출된 비디오 사전 정보를 이용하여 복원의 방향성을 결정하고, 복원의 방향성에 따라 문자의 구성 요소 단위로 확장적 블록 정합 방법과 영역 보상법을 이용하여 원영상 복원을 수행한다. 실험결과 확장적 블록 정합 방법은 빠른 물체의 움직임이나 복잡한 배경에 영향을 받지 않고 복원이 잘 되는 것을 알 수 있었다. 참조할 원영상이 없이 원영상 복원을 수행하는 영역 보상법의 복원 결과 또한 좋음을 볼 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.100-109
• /
• 1998

최근 HDTV나 화상회의 시스템, VOD(video on demand) 서비스 등에서 쓰이는 영상 신호의 부호화가 주요한 관심사가 되고 있다. 동영상 압축 알고리즘에서 움직임 추정기법은 매우 중요한 역할을 담당하는 반면, 수행시간이나 하드웨어 구현에 어려움이 많아 이를 개선하기 위한 많은 알고리즘들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 적절한 화소 분류를 통해 우수한 화질과 적은 계산량, 간단히 하드웨어 구조를 가지는 효율적인 움직임 추정기법을 제안한다. 기존의 1-비트 화소 분류 방법에서 변형된 새로운 비용 함수를 이용한 2-비트, 3-비트 호소 분류 방법과 2차 비용함수를 이용한 화소 분류 방법을 제안하였다. 또한 여러 고속 움직임 추정 알고리즘과도 쉽게 연결하여 사용할 수 있으며 우수한 성능을 나타내는 것을 모의 실험을 통해 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
• /
• pp.95-97
• /
• 2010

최근 차량에는 부착된 많은 전장기기를 제어하는 CAN 네트워크 기술과 더불어 엔터테인먼트 서비스를 제공하는 MOST 네트워크 기술이 도입되었다. MOST 네트워크에는 CD-ROM(DVD), AMP, VIDEO CAMERA, VIDEO DISPLAY, GPS NAVIGATION 등과 같은 많은 장치들이 연결되어 동작한다. 본 논문에서는 이런 MOST네트워크에 연동되는 CAMERA의 입력 영상을 차량의 이동 방향 결정에 이용하고자 한다. GPS로부터 위치정보를 받는다 하더라도 특정 구역에서는 평행한 도로구조로 인해 차량이 어느 방향으로 이동했는지 즉시 판단하기 어려운 경우가 발생한다. 이때 구축된 영상이미지와 CAMERA 영상을 실시간 매칭 처리하여 차량의 이동 방향을 결정하는 기법을 설계하고 구현하고자 한다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제49권12호
• /
• pp.277-284
• /
• 2012

본 논문은 EMI(Electro Magnetic Interference) 잡음의 주된 원인인 각 회로의 임피던스 부정합, 고속 데이터 인터페이스 그리고 PCB(Printed Circuit Board) 상에서 전원/접지 구조에 의한 불안정 잡음을 주파수 대역별로 분석하여 각 원인별 잡음 개선 방안을 제시하였다. 또한 이를 통해 무선 비디오 데이터를 전송하는데 사용되는 차량용 무선 비디오 스트림 시스템 설계방안을 제안하였다. 잡음 개선 방안으로 회로 신호의 임피던스 정합과 PCB 라인의 내층 설계, 전원/접지 구조 개선을 통해 시스템의 잡음 개선을 수행하였다. 구현된 시스템은 EMI 규제에 따라 각 대역에서 40[dBuV/m]와 47[dBuV/m]내로 잡음 개선을 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제7권8호
• /
• pp.1792-1801
• /
• 2003

최근 들어 개인용 컴퓨터 성능의 향상과 인터넷 기술의 발전에 따라서 이미지 모자익은 가상 환경 구축, 관광, 광고, 의료 영상 등, 많은 응용 분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익의 주된 문제점은 이미지들 간의 정확한 대응점을 찾는 것이다. 그러나 기존의 대부분의 모자익 기법들은 정확한 대응점을 찾기 위해서 복잡한 계산과 많은 처리 시간을 요구했으며 모자익 이미지 생성을 위해 사물이나 배경 주위를 360$^{\circ}$ 회전하면서 여려 차례 반복 촬영을 해야 하는 어려움을 가지고 있었다. 본 논문에서는 일반 비디오 카메라를 이용하여 단 한번의 촬영에 의해 생성된 연속 프레임을 사용하였고 프레임간의 모자익에 있어서 방향성을 고려한 새로운 방법의 3단계 블록매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 처리 속도를 단축하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 블록매칭 방법인 전역 탐색이나 K­단계 탐색에 비하여 보다 효과적임을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.12-14
• /
• 2005

In this paper, we proposed an temporal error concealment (EC) using the proposed boundary matching method and the adaptive block matching method. The proposed boundary matching method improves the spatial correlation of the macroblocks (MBs) by reusing the pixels of the concealed MB to estimate a motion vector of a error MB. The adaptive block matching method inspects the horizontal edge and the vertical edge feature of a error MB surroundings, and it conceals the error MBs in reference to more stronger edge feature. This improves video quality by raising edge connection feature of the error MBs and the neighborhood MBs. In particular, we restore a lost MB as the unit of 8${\times}$16 block or 16${\times}$8 block by using edge feature from the surrounding macroblocks. Experimental results show that the proposed algorithm gives better results than the conventional algorithms from a subjective and an objective viewpoint.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.179-186
• /
• 2021

For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.94-98
• /
• 2009

메이저리그 야구 중계 등 해외 스포츠 중계제작에서 해결해야 할 문제 중 하나는 MPH(miles per hour)와 같이 영미식 단위로 표시된 자막을 국내 실정에 맞게 km/h 등으로 변환하는 것이다. 이를 위해 중계화면에 표시된 자막영역의 변화로부터 해당 자막이 표시되었음을 감지하고 숫자 정보를 인식하여 이를 국내실정에 맞는 SI 단위로 변환하는 스포츠 자막 인식 시스템을 개발하였다. 변환된 자막은 후단의 문자발생기 (CG) 시스템으로 전달되어 최종적으로 TV 화면에 표시된다. 일반적으로 문자 인식에 주로 사용되는 신경망(neural networks) 기반 방식은 사전에 유사 데이터를 이용한 신경망의 학습(training) 과정이 필수적으로 요구되며, 또한 학습에 사용된 데이터와 다른 모양의 자막이 예고 없이 사용되었을 경우 대처할 수 없다는 단점이 있다. 생방송이라는 사용 환경을 고려하여 새로운 폰트로 제작된 자막에도 신속하게 대처할 수 있는 템플릿 매칭(template matching) 방식을 사용하였다. 여러 가지 실험 영상으로 테스트한 결과 97% 이상의 정확한 인식 결과를 얻었으며, 정확성을 요하는 생방송의 특성상 매칭의 확신도(confidence)가 높지 않은 경우에는 작업자가 판단한 후 핫키를 이용하여 정확한 자막을 출력할 수 있게 하였다.