본 논문은 광주 크박스와 테잎 라이브러리 같은 Tertiary 저장 장치를 미디어 저장 장치로 사용하는 비디오 서버의 설계와 구현에 대하여 기술한다. Tertiary 저장 장치를 스트리밍 서버의 미디어 저장 장치로 사용하기 위해서는 Tertiary 저장 장치의 하드웨어적인 특성을 고려한 적절한 스트리밍 서비스 모델이 필요하다. 논문에서는 연속 미디어의 특성을 고려한 스트림 스케쥴링, 디스크 캐슁, 사용자 수용 제어 정책 등을 제안하고 이를 핵심으로 하는 스트리밍 서비스 모델을 제시한다. 제안된 시스템은 광주크박스 저장장치를 장착한 Windows 2000 플랫폼에서 구현되었고, 다양한 실험 및 성능 분석을 통해 제안된 정책들이 올바로 동작함을 검증하였다.
다수의 이종 무선망들 중에서 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스에 적합한 망을 선택하는 경우, 기존에는 망 품질만을 고려하였다. 그러나 사용자 중심의 체감품질을 고려하지 않고 망 선택을 함에 따라 서비스에 대한 체감 만족이 낮아지는 문제가 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스를 위해 망의 품질뿐만 아니라 일반 사용자, 가격민감 사용자, 품질민감 사용자로 사용자의 소비성향을 구분하고 비디오 품질열화에 대한 서비스 가격 만족도 등을 고려한 체감품질기반의 망 선택 알고리즘을 제안한다. 실험결과 일반 사용자보다 가격민감 사용자와 품질민감 사용자는 각각 36%, 9% 정도 체감만족 향상을 갖는 망을 선택할 수 있었다.
Motion JPEG2000 부호화 기법을 사용하는 디지털시네마 시스템과 서비스의 구현은 방대한 재원과 시간을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 인터넷상에서 PC와 RTP 프로토콜을 사용하는 디지털시네마 전송시스템을 제안하고, 동영상 타일들이 각각의 PC에 전송 되고 독립적으로 부호화되고 한 화면으로 결합되어 대화면을 이루는 방법을 제안하였다. 128${\times}$128, 256${\times}$256, 512${\times}$512와 같은 다양한 크기의 타일들에 대해 실험을 한 결과, 두 대의 PC를 사용하여 타일을 수신 및 복호하여 전체 크기의 동영상을 성공적으로 재생할 수 있었다. 압축률 160:1 에서는 30dB 에서 40dB 의 PSNR을 보여주고 있고, 16:1 이하에서는 30dB 에서 50dB 의 PSNR을 보여준다. 제안된 시스템은 멀티 비젼 동영상의 복원에도 사용될 가능성을 보여준다.
본 연구에서는 디지털 방송 TV, VOD 등 제한된 네트워크 대역폭에서 서비스를 제공하기 위해 비디오 콘텐츠를 부호화하는 과정에서 고정된 비트율을 이용한 화질과 비교하여 주관적 화질을 유지하면서 적절한 비트율을 찾는 방법을 제시한다. 제안하는 예측 구조는 먼저 프레임에서 비트와 연관성이 있는 파라미터를 추출하여 프레임의 복잡도를 계산한 후, 비트가 많이 할당될 것으로 예상되는 프레임을 찾아 후보 프레임으로 추출하며, 추출된 후보 프레임들에 대해 실제 부호화하는 과정으로써 목표 화질을 기준으로 수학적 모델링을 통해 최종적으로 전송될 비트율을 예측하는 구조를 설계하였다. 실험 결과, 고정 비트율에 비해 저복잡도 영상에서 평균 43%의 비트 감소율을 보였으며, 이러한 영상의 비트 감소율이 있음에도 주관적 화질을 유지함을 알 수 있었다. 비디오 콘텐츠별 적절한 비트율을 찾기 위해 기존 구조에서는 다수의 부호화를 통해 결과물들의 주관적 화질 검증을 반복적으로 거치는 반면, 제안하는 구조는 사람이 관여하여 주관적 화질 검증을 반복적으로 수행하지 않아도 되며 일부 프레임만을 부호화하여 비트율 예측이 가능하다. 따라서 전체 프레임 중 평균 4% 프레임을 부호화하여 자동적으로 비트율을 찾을 수 있다.
포인트 클라우드는 수많은 점의 집합으로 이루어진 데이터로 2차원 평면에서 벗어나 3차원 공간에서 3D 객체를 표현하는 것이 가능하다. 각 점은 기본적으로 3차원 공간의 좌표 정보가 필요하고 추가적으로 색 (Color), 반사율 (Reflectance) 같은 속성을 가질 수 있도록 구성되어 있다. 이처럼 3D 포인트 클라우드 표현에는 2D 영상보다 많은 데이터를 사용하고 있기에, 이를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서는 고효율의 압축 기술 연구가 필요하며, 현재 국제 표준 기구인 MPEG에서는 포인트 클라우드 콘텐츠 압축 방법으로 2D 비디오 압축 기술을 사용한 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 이러한 고효율의 포인트 클라우드 압축방식에도 불구하고 단말의 성능이나 네트워크 환경 등의 문제로 인해 서비스가 제한되는 상황이 발생할 수 있다. 2D 영상의 경우 Scalable High efficiency Video Coding (SHVC) 혹은 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) 등의 다양한 기술을 사용하여 이러한 문제를 해결하고 있다. 이에 본 논문에서는 V-PCC 구조에 SHVC를 적용하여, 밀도 스케일러빌리티 기능을 가진 포인트 클라우드 압축 방안을 제안하는 것으로 이러한 문제를 해결하고자 한다.
가상화 서비스는 데이터의 생성, 저장, 폐기 등의 모든 과정과 연산을 서버에서 처리하며, 클라이언트에게 스트리밍 미디어 형태로 전송한다. 따라서, 클라이언트는 단말의 타입에 구애받지 않고 기존 데스크톱 환경과 동일한 환경을 이용할 수 있다. 이러한 가상화 서비스의 사용자 체감 품질을 만족시키기 위해서는 영상 품질 이외에도 재생연속성과 재생지연한계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 가상화 서비스의 QoS를 보장하기 위한 네트워크 상황에 적응적인 가상화 콘텐츠 전송 구조를 제안한다. 제안하는 가상화 콘텐츠 전송 구조는 네트워크의 가용 대역폭을 고려한 전송률 조절 기능과 송신 버퍼 상태를 고려한 콘텐츠 비트율 조절 기능이 있으며, 각 기능을 통해 가상화 콘텐츠의 재생지연한계와 가상화 콘텐츠의 재생 연속성을 보장한다. 실험을 통해 제안하는 가상화 콘텐츠 전송 구조가 패킷 손실률과 전송 지연 등의 측면에서 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문은 사용자의 주관적/객관적 화질 개선을 위해 ROI(Region Of Interest) 기법과 다중 채널 기법을 H.264 Scalable Extension에 적용하여 제한된 네트워크 대역폭에서 최적의 화질을 얻는 기법을 제안한다. 논문에서 가정하는 네트워크 환경은 모바일 디바이스가 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지는 차세대 네트워크 컨버전스 환경이다. 따라서, H.264 SVC의 기초 계층 정보와 ROI 정보에 대해 우선 순위를 두어 다중 채널로 전송한다. 실험은 비디오 추출 및 채널 할당에 대한 실험과 ROI 영역에 대한 차별적 전송 실험으로 구성되었으며, 제안하는 기법이 기존 방식에 비해 PSNR 화질 비교에 있어서 더 나은 성능을 보임으로써 제안하는 기법의 우수성을 입증하고 있다.
최근 3차원 스캐닝 장비 및 다차원 어레이 카메라의 발달로 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality), 자율 주행과 같은 응용분야에서 3차원 데이터를 다루는 기술에 관한 연구가 지속해서 이루어지고 있다. 특히, AR/VR 분야에서는 3차원 영상을 포인트 데이터로 표현하는 콘텐츠가 등장하였으나, 이는 기존의 2차원 영상보다 많은 양의 데이터가 필요하다. 따라서 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 고효율의 부호화/복호화와 저장 및 전송과 같은 다양한 기술 개발이 요구된다. 본 논문에서는 MPEG-I(MPEG-Immersive) V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 그룹에서 제안한 V-PCC 부호화기를 통해 생성된 V-PCC 비트스트림을 MPEG-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 표준에서 정의한 세그먼트로 구성하는 방안을 제안한다. 또한, 사용자에게 3차원 좌표계 정보를 제공하기 위해 시그널링 메시지에 깊이 정보 파라미터를 추가로 정의한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술을 검증하기 위한 검증 플랫폼을 설계하고, 제안한 기술의 알고리듬 측면에서 확인한다.
다수의 색상 및 거리 순서쌍으로 구성된 몰입형 영상 압축을 위한 MPEG immersive video (MIV) 표준은 시점 간 중복 영역 제거 후 잔여 영상을 병합하여 높은 압축률을 확보하였다. 비슷한 영역을 표현하는 시점 간 그룹화를 통해 품질 향상 및 선택적 스트리밍 구현이 가능하나, 최근 그룹 기반 MIV 부호화 기술은 활발히 논의되고 있지 않다. 본 논문은 최신 MIV 참조 소프트웨어에서 그룹 기반 부호화 기술을 이식하고, 최적의 그룹 별 시점 및 영상 개수 산출을 위한 실험을 진행하였으며, 출력 영상 내 잔여 영상의 비율을 기반으로 전역적 영상 표현을 위한 최적의 출력 영상 수를 결정하는 기법을 제안한다.
최근 다양한 매체를 통해 폭발적인 양의 콘텐츠가 업로드 되고 있으며 그 가운데 게임과 스포츠 영상은 상당한 비율을 차지한다. 방송사에서는 시청자 편의를 위해 경기 영상 중 흥미를 끄는 장면을 모아 하이라이트 영상을 만들어 제공한다. 그러나 이는 시간과 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 본 논문에서는 게임과 스포츠 경기에서 자동으로 하이라이트를 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 방법들이 이미지 정보만을 주로 이용하는데 반해 우리는 오디오와 이미지 정보를 함께 사용하며, 영상의 단기적 전후관계와 중장기적 흐름을 동시에 파악하는 방법을 제시한다. 또한 더 좋은 특징벡터를 찾아내기 위해 GAN을 결합한 모델을 설명한다. 제안하는 모델들은 e스포츠 경기 영상과 야구 경기 영상을 이용하여 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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