본 논문에서는 이질 환경의 지역 데이터베이스 시스템(Local DataBase System: LDBS)을 분산 시스템 형태로 통합하고 전역 사용자에게 빠른 질의 처리를 제공하는 멀티 데이터베이스 관리 시스템(Multi-DataBase Management System: MDBMS)을 제안한다. 이를 위해 MDBMS의 구성 요소들의 기능을 정의하고 그들 간의 상호작용을 설계한다 또한, 구성요소 중 전역 뷰 관리자 관점에서 전역 질의에 대한 결과 정보가 전역 뷰 저장소에 모두 저장되어 있는 경우. 전혀 없는 경우, 그리고 일부 저장되어 있는 경우를 비교하여 객체간의 인터페이스 및 메소드 호출에 따른 시퀀스 다이아그램을 통하여 본 시스템의 기능을 정립한다. 마지막으로, 정립된 기능을 토대로 예제 질의를 이용한 각 기능들의 수행과정을 나타내어 구체적으로 설계된 모델을 제안한다.
본 논문에서는 SVC와 MVC의 부호화 구조를 결합하여 구현된 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 위한 효율적인 움직임 추정 기법과 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 제안된 움직임 추정 기법에서는 부호화 과정에서 필요한 예측 부호화의 성능 향상을 위해서 서로 다른 시점 (view)의 픽처 정보를 참조픽처의 후보로서 활용한다. 제안된 움직임 예측 구조에 의해서 압축된 비디오 데이터의 크기를 감소시켜 압축 효율을 증대시킬 수 있다. 또한, 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 수행할 때 SVC와 MVC의 DPB (Decoded Picture Buffer)를 통합한 통합형 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 다양한 실험을 통해서 제안된 예측 구조를 적용함으로써 스케일러블 다시점 비디오 부호화에서의 압축 효율의 향상을 얻어낼 수 있음을 확인하였다.
지상파 디지털방송의 표준인 ATSC 서비스가 진화하고 있다. 한국방송협회(KBA)는 2006년 독일 FIFA 월드컵방송 기간 동안 MPEG-2 압축방식을 사용한 지상파 다채널방송인 MMS(Multi Mode Service)를 시험 방송하였다. MMS는 하나의 HD채널을 제공하면서 6MHz 대역 내에서 다양한 부가서비스를 제공한다. 비디오 압축 기술(MPEG-2)을 사용하여 HDTV, SDTV, Audio 뿐만 아니라 Data신호를 전송할 수 있다. 지난 2009년 11월, KBS는 MMS서비스보다 진화한 코리아뷰(KoreaView)를 제안하였다. 코리아뷰의 압축방식은 MPEG-2와 H.264를 혼합한 방식으로 미국의 모바일방송 표준(A/153)과 동일한 방식이다. 코리아뷰는 다채널방송서비스로 6MHz대역 내에서 HD와 3개의 SD프로그램을 제공한다. 지상파 방송의 다채널 서비스는 시청자서비스 확대에 주목할 필요가 있다. 또한 지상파 방송의 다채널 서비스는 디지털 전환을 촉진시키고 시청자들의 선택권을 확대시킨다. 디지털기술의 발전으로 유료방송 채널은 수백 개로 증가하고 있다. 그러나 지상파 방송은 디지털 전환이 추진되고 있지만 다채널 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구는 지상파 다채널 서비스인 MMS와 코리아뷰의 기술적 특징과 차이를 분석하고, 향후 서비스 도입에 따른 정책적 방향을 제시하였다.
영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.
다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 불완전한 보정(calibration)으로 인하여 발생한다. 이러한 인접 시점간의 색상 불일치는 획득된 영상을 참조 영상으로 이용하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 방법 중에서 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 있다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점 영상의 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어지고 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 다시점 비디오 시퀀스는 카메라와 등장인물의 이동으로 인하여 시점 간 영상뿐만 아니라, 한 시점 내에 시간의 흐름에 따른 영상간의 히스토그램 분포가 서로 다를 수 있다. 참조 시점 시퀀스에 속한 모든 영상을 참조하는 기존의 히스토그램 매칭 기법은 시공간적으로 상관성이 높지 않은 영상의 조명을 효과적으로 보상하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 시점 영상 간의 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 보상하여 공간적 상관성을 높이기 위해 두 조건식이 반영된 영상분리 기법을 적용한 레이어별 히스토그램 매칭 기법과 시간의 흐름에 따라 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 비디오 부호화의 단위인 화면 그룹(group of pictures : GOP)별로 보상하여 시간적 상관성을 높이는 개별적인 히스토그램 매칭 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 조명 보상 기법이 기존의 조명 보상 기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다시점 비디오와 깊이 정보의 상관도를 이용해서 현재 JVT(joint video team)에서 표준화 된 다시점 비디오 부호화 (multi-view video coding : MVC)의 참조 소프트웨어인 JMVM(joint multi-view video model)을 기반으로 하여 효율적인 다시점 비디오 압축 방법을 제안한다. 기존의 일반적인 비디오 부호화 방식은 단일 시점에 대한 비디오 부호화 기술이기 때문에 다시점 비디오 전송을 위해서는 시점 당 각각 전송 채널에 필요하다. 하지만 다시점 비디오 부호화 기법을 이용하게 되면, 단일 전송 채널을 이용하여 전송이 가능하다. 본 논문에서 제안된 방법은 입력된 다시점 입력 영상과 해당 하는 깊이 정보를 이용하여 시점 간의 예측 방법의 효율성을 높였다. 다시점 입력 영상과 깊이 정보의 전역 변이 벡터 (global disparity vector : GDV)의 상관도를 이용하였으며, 다시점 영상과 깊이 정보를 동시에 전송해야 할 경우 복잡도를 낮출 수 있고, 약 $0.01{\sim}0.1dB$의 PSNR 이득을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 다시점 영상을 이용한 초고해상도 영상 복원 기법을 제안한다. 구체적으로 $5{\times}5$ 배열로 구성된 다시점 카메라로 25장의 영상을 취득하고, 가운데 카메라에 해당하는 초고해상도 영상을 저해상도 입력 영상과 24장의 저해상도 참조 영상을 활용하여 생성한다. 우선 입력 영상을 중심으로 스테레오 정합 기법을 이용하여 24개의 참조 영상에 대한 변이지도를 각각 추정한다. 그리고 저해상도 영상과 참조 영상에 있는 일치점들을 이용하여 초고해상도 영상을 복원한다. 최종적으로 반복적 균일화를 통해 초고해상도 영상을 보정한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 초고해상도 영상 복원 기법의 성능이 우수함을 확인한다.
최근 고화질 영상 입력장치가 일반화 되고 있으며, 실시간으로 입력된 영상을 한 곳에서 동시에 볼 수 있는 중앙관제시스템이 필수 요소가 되고 있다. 이때 프로그램을 따로 설치하지 않고, 웹을 통한 접근을 하려는 시도들이 있으나, 여러 개의 고화질 영상을 동시에 웹 브라우저를 통해 시청하려하면, 웹 브라우저가 강제 종료되는 현상이 발생된다. 본 논문에서는 실시간 고화질 영상에 대한 웹기반의 HLS 멀티뷰 시스템을 제안한다. 화면으로 보이는 멀티뷰 화면을 트랜스코딩을 통해서 재구성하였고, 보안의 취약점이 있는 ActiveX를 사용하지 않으면서도, 통시에 웹브라우저를 통해서 여러 영상 입력을 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
Efficient multi-view coding techniques are needed to reduce the complexity of multi-view video which increases in proportion to the number of cameras. To reduce the complexity and maintain image quality and bit-rates, an motion estimation method and temporal prediction structure are proposed in this paper. The proposed motion estimation method exploits the characteristic of motion vector distribution and the motion direction and motion size of the block to place search points and decide the search patten adaptively. And the proposed prediction structure divides every GOP to decide the maximum index of hierarchical B layer and the number of pictures of each B layer. Experiment results show that the complexity reduction of the proposed temporal prediction structure and motion estimation method over hierarchical B pictures prediction structure and TZ search method which are used in JMVC(Joint Multi-view Video Coding) reference model can be up to 45∼70% while maintaining similar video quality and bit rates.
The requirement for high performance visualization of engineering analysis of digital products is increasing since the size of the current analysis problems is more and more complex, which needs high-performance codes as well as high performance computing systems. On the other hand, different companies or customers do not have all the facilities or have difficulties in accessing those computing resources. In this paper, we present a multi-view supporting VR/AR system for providing supercomputing-based engineering analysis services. The proposed system is designed to provide different views supporting VR/AR visualization services depending on the requirement of the customers. It provides a sophisticated VR rendering directly dependent on a supercomputing resource as well as a remotely accessible AR visualization. By providing multi-view centric analysis services, the proposed system can be more easily applied to various customers requiring different levels of high performance computing resources. We will show the scalability and vision of the proposed approach by demonstrating illustrative examples with different levels of complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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