nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.

Recently, many 3D contents have been produced through the multiview camera system. In this system, since a difference of the viewpoint between color and depth cameras is inevitable, the camera parameter plays the important role to adjust the viewpoint as a preprocessing step. The conventional camera calibration method is inconvenient to users since we need to choose pattern features manually after capturing a planar chessboard with various poses. Therefore, we propose a semi-auto camera calibration method using a circular sampling and an homography estimation. Firstly, The proposed method extracts the candidates of the pattern features from the images by FAST corner detector. Next, we reduce the amount of the candidates by the circular sampling and obtain the complete point cloud by the homography estimation. Lastly, we compute the accurate position having the sub-pixel accuracy of the pattern features by the approximation of the hyper parabola surface. We investigated which factor affects the result of the pattern feature detection at each step. Compared to the conventional method, we found the proposed method released the inconvenience of the manual operation but maintained the accuracy of the camera parameters.

(게재일: 2016.01.30)
화질 평가 방법은 그동안 많은 방법이 소개되어 왔다. 특히 우수한 성능을 보여주는 무참조 평가에서 기법에서 발전이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 쉬어렛 영역에서 자연영상의 통계적 특성에 기반한 무참조 영상화질 평가 방법을 제안한다. 제안 방법은 쉬어릿 계수의 통계 특성으로부터 왜곡에 민감한 특징을 추출한다. 쉬어렛 변환의 복소수 계수로부터 위상과 크기 특징을 얻어낸다. 또한 쉬어렛 변환은 다양한 스케일로 영상을 분석할 수 있기 때문에, 스케일간의 계수의 의존성에 대한 왜곡의 영향을 분석한다. 화질 예측을 위해서 특징들은 SVM(support vector machine)을 이용하여 영상 왜곡 분류 및 화질 예측에 활용된다. 실험결과는 제안 방법이 주관적 평가와의 높은 상관도를 보여주고, 또한 기존 참조 및 무참조 방법보다 우수한 성능을 보여준다.

The field of Image Quality Measure (IQM) is growing rapidly in recent years. In particular, there was a significant progress in No-Reference (NR) IQM methods. In this paper, a general-purpose NR IQM algorithm is proposed based on the statistical characteristics of natural images in shearlet domain. The method utilizes a set of distortion-sensitive features extracted from statistical properties of shearlet coefficients. A complex version of the shearlet transform is employed to take advantage of phase and amplitude features in quality estimation. Furthermore, since shearlet transform can analyze the images at multiple scales, the effect of distortion on across-scale dependencies of shearlet coefficients is explored for feature extraction. For quality prediction, the features are used to train image classification and quality prediction models using a Support Vector Machine (SVM). The experimental results show that the proposed NR IQM is highly correlated with human subjective assessment and outperforms several Full-Reference (FR) and state-of-art NR IQMs.

(게재일: 2016.05.30)
본 논문에서는 음성/음악 통합 압축 기술(USAC)에 적용된 공간 오디오 부호화 기법인 MPEG 서라운드에서 채널 간 위상차(IPD) 파라미터를 효과적으로 생략하는 기법에 대해 다룬다. 기존의 방법에서는 파라미터 밴드의 IPD 파라미터가 모두 작은 경우에도 전체를 처리하여 전송한다. 이러한 경우 생략을 통해 비트 효율을 향상시킬 수 있다. IPD 파라미터의 심리음향적 민감도를 고려하여 청취 환경에서 인지하지 못하는 문턱 값을 추정하고, 문턱 값 아래의 위상차를 발생시키는 IPD 파라미터는 0으로 설정하고 전송하지 않는다. 제안하는 채널 간 위상차 파라미터 생략 기법을 적용하면 기존에 비해 38% 정도의 위상 파라미터 절감 효과를 얻을 수 있고, MUSHRA 청취 실험을 통해 복호화된 오디오의 음질 하락이 없음을 보인다.

This paper deals with an efficient method for skipping inter-channel phase differences (IPD) in the MPEG surround of the unified speech and audio coding (USAC). Based on the psycho-acoustic sensitivity on the IPD, we estimate a threshold on IPD, below which we can not notice degradation in spatial cue. We propose an IPD skip method, in which any IPDs within the threshold are set to zero and are not transmitted. The proposed IPD skip method gives about 38% savings in terms of bit amount for IPD. Nevertheless, in the MUSHRA test, the proposed method does not show any noticeable degradation in the decoded audio quality.

(게재일: 2016.05.30)
최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 다중 지역 이진 패턴(Multi-scale Bock LBP, MB-LBP) 특징과 랜덤 포레스트에 기반한 새로운 기법의 머리 방향 분류 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 occlusion 과 조명의 변화에 강인한 분류 정확도를 얻기 위해서 랜덤화된 트리를 학습하는 것을 목표로 한다. 우선, 얼굴 이미지로부터 많은 MB-LBP 특징을 추출하고, 얼굴 영상들을 랜덤하게 입력하고 MB-LBP 크기 파라미터와 같은 랜덤 특징과 블록 좌표들을 사용하여 트리를 생성한다. 게다가 각 노드에서 정보 이득을 최대화 하는 트리의 내부 노드를 생성하기 위해서 uniform LBP 의 특성을 고려한 분할 함수를 개발한다. 랜덤화된 트리는 랜덤 포레스트에 포함되어 있으며 마지막 결정단계에서 Maximum-A-Posteriori criterion 으로 최종 결정을 한다. 실험 결과는 제안 기법이 다양한 조명, 자세, 표현, occlusion 상황에서 기존의 방법보다 개선된 성능으로 머리 방향을 분류 할 수 있음을 보여준다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 template matching을 이용한 PMMVD(Pattern Matched Motion Vector Derivation)기술에 대해 움직임 추정 방식에 따라 복잡도를 분석한다. PMMVD 기술은 HEVC의 화면 간 예측 기술과는 다르게 움직임과 관련된 정보를 부호화하지 않으며, 복호화기에서 움직임 벡터를 추정하는 방식이다. 따라서 종래의 기술 대비 높은 효율이 발생하지만 복호화기의 복잡도는 급격히 증가하게 된다. 이러한 이유로 다양한 움직임 추정 방식에 따라 성능을 분석하여 최적의 조합을 찾는 것은 매우 중요한 이슈임을 알 수 있다. 이를 위하여 현재 JVET(Joint Video Exploration Team)에서 FVC(Future Video Coding)를 위해 발표한 참조 소프트웨이인 JEM 2.0(Joint Exploration Test Model 2)을 이용하여 실험을 수행하고 향후 연구 방향을 논의한다.


(게재일: 2016.06.27)
최근 자율주행자동차에 대한 관심이 증가함에 따라 교통 상황을 인식하는 방법에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히 교통신호등의 인식은 치명적인 결과를 야기하는 교통사고와 밀접하게 연관된다는 점에서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 기반으로 한 교통신호등 인식 방법을 제안한다. 차선, 표지판 등과는 다르게 교통신호등은 빛을 발하는 특징이 있으며 그 모양과 형태 또한 규격화 되어 있다. 이러한 특징 중 색상과 형태 특징을 이용하여 두 단계의 추출과정을 거쳐 교통신호등을 인식한다. 먼저 HSV 색 공간에서 적색, 녹색, 주황색의 빛을 발하는 영역을 찾아낸 뒤, 신호의 원형 특징을 이용해 가로, 세로 사이즈와 크기로 신호의 후보를 추출한다. 다음, 신호등의 검은 박스 영역을 찾기 위해 추출한 신호 후보군의 주변부가 검정색인지를 확인한다. 최종적으로 신호등의 박스 부분을 검출하여 신호를 발하는 위치를 기반으로 신호를 인식한다. 실험결과 많은 계산량을 요구하는 기계학습을 사용하지 않고도 실시간 처리와 높은 인식률로 교통 신호를 인식할 수 있음을 확인하였다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문은 2016 년 6 월 TTA 개정 표준 "HTML5 기반 스마트 TV 플랫폼(TTAK.KO-07.0111/R2)"에서 스마트폰, 태블릿 등 컴패니언 디바이스를 통해 스마트 TV 에 설치된 서비스 애플리케이션(이하, 앱)을 원격으로 조회, 실행, 종료 등의 제어를 지원하는 표준 기술을 소개한다. 이 기술은 표준에서 이미 정의된 멀티스크린 기술을 바탕으로 컴패니언 디바이스(모바일, 테블릿 등)를 통해 스마트 TV 를 인지하고 해당 TV 의 IP 주소 정보를 인식하여 JSON-RPC 프로토콜을 이용한 함수 형식 제어 요청을 통해 정보를 전달하는 방식으로 스마트 TV 수신기는 앱 정보 제공, 특정 앱 실행, 앱 종료 등 다양한 원격 앱 제어 기능을 서비스한다. 또한, 해당 원격 앱 제어 기술을 PC 기반의 가상환경인 스마트 TV 2.0 에뮬레이터 구현으로 표준기술에 유효성 검증과 서비스 응용 사례를 설명한다.


(게재일: 2016.06.27)
최근 UHD 방송서비스에 대한 관심이 고조됨에 따라 고품질 방송 콘텐츠 보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라, DVB, MPEG, ATSC 등 국제 표준단체에서는 기존 방식보다 보안 성능이 우수한 디지털 방송 보호 규격을 논의하고 있으며, 디즈니, 파라마운트, 소니 픽처스 등 세계 주요 콘텐츠 제작사들이 설립한 비영리 기관인 MovieLabs 에서도 고품질 콘텐츠 보호를 목적으로 AES-128 또는 그 이상의 강도를 갖는 콘텐츠 암호화 알고리즘을 필수적으로 사용하도록 규정하였다. 본 논문에서는 디지털 방송 보안을 위해 널리 사용되고 있는 DVB-CSA 및 AES-128 보다 보안성능이 우수한 것으로 알려진 방송 콘텐츠 암호화 규격인 DVB-CSA ver3 표준 규격 기반으로 설계 및 구현된 스크램블 시스템에 대해 소개한다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 스테레오 채널 신호 간 강도비를 이용하여 음원을 분리하는 EADRess 알고리즘과 부분기반 표현을 특징으로 한 비음수 행렬 인수분해를 통해 음원을 분리하는 NMF 가 결합된 새로운 음원분리 알고리즘을 제안한다. 입력 오디오 신호로부터 frequency-azimuth 평면 구성을 통해 식별된 방위각에 상응하는 신호 강도비로 표현되는 확률밀도함수를 이용하여 1 단계 음원분리를 수행하고, 얻어진 개별 분리음원을 대상으로 supervised NMF 및 Wiener 필터 기반 마스킹 함수를 적용함으로써 잔류 혼합성분을 제거하는 2 단계 음원분리를 수행한다. 제안된 EADRess/NMF 결합 음원분리 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 SASSEC 에서 제공하는 테스트 음원을 이용하여 측정한 결과, 개별 음원분리 알고리즘에 비해 SIR 이 각각 1.41dB, 10.43dB 향상된 결과를 얻었다.


(게재일: 2016.06.27)
날이 갈수록 빨라지는 IT분야의 발달로 최근 정보 통신망, 핸드폰, 컴퓨터 등의 발달과 함께 시간과 장소에 상관없이 빠르게 동영상 수요가 급증 하고 있다. 급증하고 있는 동영상 수요에 맞춰 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 압축 부호화 기술이 필수적이다. 이와 같은 흐름에 따라 표준화 기관인 ITU-T, ISO/IEC는 2013년 초, 최신 압축 부호화 기술인 HEVC를 제정하였다. HEVC에서는 이전 표준과 비교하여 다양한 부호화 기술이 포함되었는데 그 중 화면 내 예측 기술에서는 35가지 모드 중에서 최적의 모드를 결정하여 예측 블록을 더욱 정밀하게 생성한다. 이때, 색차 성분의 화면 내 예측 모드는 휘도 성분의 예측 모드와는 달리, 고정된 5개의 모드만 가지고 있다. 본 논문에서는 5개 모드의 번호를 통계적 특성을 이용하여 새롭게 모드 번호를 할당하는 실험을 수행하고 결과를 분석한 후, 향후 연구 방향을 제시한다.


(게재일: 2016.06.27)
자동차 산업이 발전하면서 안정적인 주행과 운전자의 편의성을 위한 지능형운전자보조시스템인 ADAS (Advanced Driver Assistance System)가 이슈가 되고 있다. 차선인식의 결과에 따라 차선이탈 경고시스템의 성능이 달라지기 때문에 차선인식은 ADAS에서 매우 중요한 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 그림자 영역과 같이 밝기의 분포가 균일하지 않는 환경에서 강인하게 동작하는 차선인식 알고리즘을 제안하였다, 지역적인 밝기 특징을 고려하여 차선에 해당하는 특징점을 추출하며, 추출된 특징점 가운데 이상치(outlier)를 제거하기 위해 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 차선을 검출한다. 또한 RANSAC 알고리즘에서 신뢰도가 높은 차선이 검출되면 그 주위에 특징점을 추출하기 위한 관심영역을 설정함으로써 안정적인 차선 검출이 가능하도록 하였다.


(게재일: 2016.06.27)
일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 적외선 열화상 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 적외선 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC 와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 알고리즘의 성능 향상을 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 합성과정에서 추가적인 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 또한 확대된 적외선 영상이 동일 해상도의 가시광영상에 비해 선명도가 떨어진다는 점을 고려하여 확대된 적외선 영상에 가시광영상의 고주파 정보를 합성시켜 이전보다 영상의 선명도를 더 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘만 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 JNB 수치가 평균 0.0727 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 가시광영상과 융합하였을 때 이전보다 평균 0.0742 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 반영한 Just Noticeable Difference (JND) 모델을 사용한 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법을 제안한다. 기존의 다중 프레임 기반 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법은 움직임 벡터의 정확성을 높이기 위해 다중 프레임을 사용하며, 전체 영역에 대해 같은 블록 크기와 탐색 영역으로 움직임 예측을 수행함으로써 불필요한 계산량이 많아지고 움직임 벡터의 부정확한 예측이 수행된다는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 인간의 시각적 특성을 고려한 Free Energy-based Just Noticeable Difference (FEJND) 모델을 사용하여 이전 프레임과 현재 프레임만을 사용하여 영역 특성에 따른 적응적 움직임 예측을 수행하여 정확성을 높인다. 실험 결과에 따라 제안하는 알고리듬의 성능이 향상되었음을 알 수 있다.


(게재일: 2016.06.27)
한국정보통신기술협회(이하,TTA)에서는 "HTML5 기반 스마트 TV 플랫폼(TTAK.KO-07.0111/R2)"표준(이하, 스마트 TV 2.0 표준)을 2016 년 6 월에 개정하였으며, 본 논문에서는 스마트 TV 2.0 표준을 준수하여 개발되는 스마트 TV 용 앱 개발도구(SDK, Software Development Kit)의 두 가지 확장 내용을 다룬다. 첫 번째 확장 내용은 스마트 TV 2.0 표준이 개정됨에 따라 추가되는 기능인 고급입력 API, 녹화 및 다운로드 API 인터페이스를 확인하고 검증할 수 있는 검증기능 구현에 대한 내용이며, 두 번째 확장 내용은 표준기반 TV 애뮬레이터를 스마트 TV 앱 개발도구에서 사용 가능하게 하는 인터페이스 구현에 대한 내용이다. 본 논문에서는 표준기반 서비스를 만드는 개발자에 대한 지원과 표준기반 TV 앱 생태계의 활성화를 위한, 스마트 TV 플랫폼 표준 앱 개발도구 확장기능의 설계 및 구현에 대하여 소개한다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 하나의 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR)을 갖는 이미지를 Earth Mover's Distance(EMD)값을 이용한 이미지 분할 기법을 적용한 유사 지역 그룹화를 통해, 각 그룹별로 톤 매핑을 수행하는 기법을 제안하고자 한다. 기존의 EMD 값을 통한 이미지 분할 알고리듬은 이미지 내의 같은 그룹으로 분류된 지역에서 휘도(luminance)의 변화가 클 때 후광 현상(halo artifact)이 발생하는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 기존의 알고리듬으로 분할된 이미지를 처리할 때 휘도 변화량(gradient)의 정보를 활용하여 후광 현상 제거함으로써 주관적 화질을 향상시켰다.


(게재일: 2016.06.27)
터치 인터페이스는 가장 최근에 등장한 상호작용 인터페이스 중에서도 그 사용성과 응용성이 뛰어난 인터페이스이다. 기술의 발전과 더불어 터치 인터페이스는 현대 사회에서 시계에서부터 광고판까지 많은 영역에 걸쳐 빠르게 퍼져나가고 있다. 하지만 여전히 터치 상호작용은 접촉식 센서가 내장되어있는 유효한 영역 내에서만 이루어질 수 있다. 따라서 센서가 내장될 수 없는 일반적인 사물들과의 상호작용은 아직 불가능한 상황이다. 본 논문에서는 이와 같은 제약 사항을 극복하기 위해 RGB-D 카메라를 이용한 사람-사물 상호작용 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 물체와 사용자의 손이 서로 가려지는 상황에서도 서로 문제없이 상호작용을 수행할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 빠르고 크기 변화와 회전에 강인한 물체 인식 알고리즘과 윤곽 정보를 이용한 손 제스처 인식 알고리즘을 통해 실시간으로 사용자가 사물과 상호작용을 수행할 수 있다.

Recent days, touch interaction interface is the most widely used interaction interface to communicate with digital devices. Because of its usability, touch technology is applied almost everywhere from watch to advertising boards and it is growing much bigger. However, this technology has a critical weakness. Normally, touch input device needs a contact surface with touch sensors embedded in it. Thus, touch interaction through general objects like books or documents are still unavailable. In this paper, a human-object interaction framework based on RGB-D camera is proposed to overcome those limitation. The proposed framework can deal with occluded situations like hovering the hand on top of the object and also moving objects by hand. In such situations object recognition algorithm and hand gesture algorithm may fail to recognize. However, our framework makes it possible to handle complicated circumstances without performance loss. The framework calculates the status of the object with fast and robust object recognition algorithm to determine whether it is an object or a human hand. Then, the hand gesture recognition algorithm controls the context of each object by gestures almost simultaneously.

(게재일: 2016.01.30)
조건부 대체 알고리즘 (CRA: Conditional Replenishment Algorithm)은 융합형 3DTV 서비스에서 부가정보를 전송함으로써 수신기에서의 화질을 개선하는 방법이다. 이 알고리즘은 비용함수를 도입함으로써 가변크기의 처리단위 (PU: Processing Unit) 마다 최적의 모드를 결정하는데, 이 과정에서 시공간적 인접 PU 사이에 모드의 불연속이 발생하는 경우에 블록화 또는 플리커링 현상 등 주관적 화질을 저하시키는 문제가 생길 수 있다. 본 논문에서는 모드를 결정하는 과정에서 시간적으로 연속적인 PU 사이의 상관성을 고려함으로써 플리커링 현상을 방지하는 기법을 제안하고 모의실험을 통해 주관적 화질이 향상됨을 보였다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 VR 영상의 스티칭을 위한 특징점 추출 방식의 하나인 SIFT 알고리즘의 고속화 방법을 제안한다. 이 방법은 SIFT 의 각 단계 모두에 최적화 방법을 적용하여 CPU 에 최적화된 알고리즘을 구축하였다. 그리고 비독립적인 과정들로 이루어진 SIFT 특징점 추출 연산을 병렬화하기 위한 방법으로, 영상 분할 방법을 제시하며 SIFT 의 새로운 병렬화 방법을 제안한다. 특히 최적화 과정을 통해 Scale-space Extrema Detection 과 Orientation Assignment 과정에서 큰 시간 단축 효과를 보여 총 75.5%의 시간을 단축하였다. 이를 OpenMP 와 영상 분할 방법을 활용한 CPU 병렬화로 FullHD( )해상도 영상에서 약 4000 개의 특징점을 추출하는 데 평균 91ms 의 성능을 보이며 기존 GPU 고속화 논문 대비 약 30%의 성능 개선 효과를 보였다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 초고화질의 비디오 실시간 복호화를 위해 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 지원하는 병렬화 기술인 Slice와 Tile 기술을 이용하여 초고해상도 영상에 대한 복호화기 병렬화 성능을 비교한다. Slice와 Tile은 분할 데이터간 의존성이 존재하지 않으므로 분할된 데이터를 다중 스레드에 할당하여 데이터-레벨 병렬화를 수행하였다. 실험 결과에서는 병렬화된 복호화기 성능이 기존 순차 복호화기에 비해 최대 2.08배 고속화 되었고, 분할 데이터 수가 증가하여도 화질 손실이 거의 없는 결과를 보인다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 동영상에서 제한된 종류의 동적 객체를 자동적으로 검출하여 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 객체 검출 기법[1]과 객체 추적 기법[2]의 협업을 통해 이를 수행한다. 검출기는 매 장면마다 객체들을 검출하고 이 중 높은 신뢰도의 객체에 대해 추적을 시작한다. 추적기는 이전 장면에서 학습된 분류기에 기반하여 객체를 추적한다. 추적 결과와 겹치는 검출 결과를 분석하여 현재 장면에서 객체의 정확한 위치와 모양을 추정한다. 겹치는 검출 결과가 없을 때는 검출기로 부터 추적 결과의 신뢰도를 측정하고 문턱값에 따라 추적을 계속 진행하거나 종료한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 검출 성능을 보임을 확인한다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 ATSC 3.0 규격에서 정의되는 부트스트랩 신호를 이용한 수신기 동기 방식에 대해서 소개한다. ATSC 3.0 방송 신호의 프레임에 앞서서 전송되는 부트스트랩 신호는 시간영역에서 반복되는 구조를 가지므로 이를 이용하여 수신기에서 타이밍 및 주파수 동기를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 부트스트랩 신호의 시간영역의 반복구조를 이용하여 수신기에서 타이밍 및 주파수 동기 획득 방법을 제시한다.


(게재일: 2016.06.27)
영상에서 배경으로부터 객체를 분류하는 영상 분류 알고리즘은 물체 인식 및 추적 등 다양한 응용분야에서 중요하다. 본 논문에서는 고정된 카메라에서 다수의 초기 프레임을 참조하여 실시간 영상 분류 방법을 제안한다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 확률모델을 제안하였으며 초기 프레임 동안에 카메라의 특성을 추출하여 카메라에 적응적으로 영상을 분류한다. 또한 분류된 영상에서 human의 특징을 이용하여 분류된 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문은 에너지 하베스팅을 하는 다수의 중계기를 사용하여 다중 홉 통신을 하는 시스템을 다룬다. 중계기는 파워 비콘에서 보내는 무선 에너지 신호를 이용하여 신호 전송에 필요한 에너지를 얻는다. 신호 전송은 여러 프레임을 통해 이루어 지는데, K 개의 프레임 동안 에너지를 하베스팅하고, 다음 프레임에 다중 홉으로 정보 신호 전송을 한다. 이 때 수신기에서의 불능 확률을 1) K 가 변화할 때, 2) 다중 홉 수 가 변화할 때로 나누어 시뮬레이션 한다.


(게재일: 2016.06.27)
한국정보통신기술협회(이하, TTA)에서 제정된 " HTML5 기반 스마트 TV 플랫폼(TTAK.KO-07.0111/R1)" 은 개방형 국제 기술표준인 W3C/HTML5 을 기반으로 스마트 TV 에서 방송환경과 운영체제에 종속되지 않고 애플리케이션이 실행될 수 있도록 스마트 TV 플랫폼의 기술 요구 사항을 정의한 표준이다. TTA 에서는 이러한 표준 기반의 TV 앱 생태계를 활성화하기 위해 앱 개발도구(SDK)를 개발하여 배포하였고, 이어서 TV 장치 없이 PC 환경에서 표준 기반으로 개발된 앱을 실행할 수 있는 있는 에뮬레이터 개발을 추진하였다. 개발된 에뮬레이터는 사용자의 방송 정보 설정을 바탕으로 방송 재생 및 제어 기능을 제공하고 표준 기술로 작성된 앱을 방송 연동형 혹은 패키지 형태로 실행할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 TTA 에서 개발한 표준 기반 TV 에뮬레이터의 설계 및 구현에 대해 소개한다.


(게재일: 2016.06.27)
리얼리티 예능 TV 프로그램이나 다큐멘터리, 스포츠 중계, 인터넷 개인 방송 등 다양한 방송 프로그램에서 기존의 촬영시스템과 다른 새로운 기기와 방법을 도입하고 있다. 특히 드론을 활용한 항공 촬영시스템으로 사람이나 지미짚 카메라로 촬영이 불가능했던 높은 구도에서 촬영하고, 액션 캠을 활용한 촬영시스템으로 사용자가 직접 휴대하거나 신체에 부착하여 역동적인 영상을 촬영하고 있다. 하지만 현재까지 개발 및 도입되고 있는 시스템들은 실내 촬영에 어려움과 영상 가장자리 왜곡 발생, 배터리 수명 문제로 장시간 촬영에 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 실시간으로 사용자를 검출하고 추적하면서 주변 환경과 사용자의 모습을 촬영하는 이동형 촬영 로봇 시스템을 제안하였다. 사용자의 제어 없이 실시간 촬영 및 저장 서비스를 제공하기 위해 로봇 스스로 카메라 영상을 통해 사용자를 검출, 위치 정보를 획득하고 이동하여 추적함으로써 근거리 영역을 유지한 상태로 새로운 기법과 구도에서 촬영하는 시스템을 구성하였다.


(게재일: 2016.06.27)
우박 및 태풍에 의해 생육기간 동안에 낙엽이 발생했을 때를 가정하여 5월부터 10월까지 1개월 간격으로 인위적으로 낙엽 처리를 실시하고 그에 따른 사과나무 '시나노스위트'의 수량, 저장양분 및 다음해 화총 수에 미치는 영향을 조사하였다. 평균 과중은 낙엽 정도가 심할수록, 낙엽 시기가 빠를수록 감소하였으며 과실 비대 감소는 수량 감소로 이어졌다. 30% 낙엽구의 과실 크기 및 수량은 낙엽 시기와 관계없이 무처리구와 유의한 차이를 보이지 않았다. 2년생 가지의 탄수화물 함량은 8월 이전 낙엽구가 9월이후 낙엽구에 비해 현저히 낮은 함량을 보여 낙엽 정도보다는 낙엽 시기의 영향이 컸다. 8월 이전 낙엽구 중에서는 낙엽 시기가 늦어질수록 탄수화물 함량이 감소하여 8월 낙엽구에서 무처리구 대비 50% 수준으로 가장 낮았다. 생육기 중의 조기 낙엽 다음해 화총 수는 낙엽 시기 및 정도에 따라 큰 차이를 보였다. 5월 이후 낙엽 시기가 늦어질수록 화총 수가 감소하여 7월 낙엽구에서 가장 낮은 화총 수를 보였으며 8월 이후 낙엽구는 무처리구와 큰 차이를 보이지 않았다. 낙엽 이듬해 화총 수는 수체내 탄수화물 함량과 정의 상관을 보였다. 위의 결과, 7월 이전의 낙엽 피해가 발생되었을 때에는 적과를 통해 개별 과실의 sink 기능을 강화하여 과실 비대를 향상시키고, 저장양분 확보를 통해 다음해 화총 수를 확보하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

'Sinano Sweet' apple trees were defoliated at intervals of a month from May to October to simulate damage occured by hail and typhoon in Korea, accordingly fruit yield, reserve accumulations and return bloom were investigated. As the more severe defoliation degree was and earlier defoliation time was, fruit weight and fruit yields were more decreased. Fruit weight and yields of 30% defoliated trees, regardless of the defoliation time, showed no significant difference with those of control. Because carbohydrate contents of the 2-year old branches defoliated before August were even lower than those of branches defoliated after September, it was considered that defoliation time is more effective on the carbohydrate content than defoliation degree. Among the trees defoliated before August, 50% defoliated trees at August contained the lowest carbohydrate by 50% of control. Time and degree of defoliation had an effect on the number of flower buds following year. The number of return bloom in trees defoliated from May to July was decreased by delay of defoliation time and was the lowest in trees defoliated at July. On the other hand, it was not have a significant different between control and trees defoliated since August. Relationship between the number of return bloom and carbohydrate reserves showed positive correlation. As a result, it is considered that fruit thinning, when defoliation occurred in the growing season, needs for strengthening the sink function of remained individual fruit effect on fruit enlargement and for increaseing the carbohydrate reserve effect on return bloom.

(게재일: 2016.06.30)
신호등 검출은 지능형 교통 시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 관련한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존의 신호등검출 알고리듬의 문제점은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리듬을 제안한다. 먼저 제안하는 색상지도와 HSV(Hue-Saturation-Value)를 이용하여 신호등의 후보를 검출한다. 검출한 신호등의 후보로부터 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 서술자를 이용하여 특징을 추출한 다음 최종적으로 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 신호등을 검출하는 알고리듬을 제안한다.


(게재일: 2016.06.27)
일반적으로, 비행 표적의 궤적을 예측하기 위해 회귀분석이 사용되어왔다. 그러나 이 방법은 표적이 매우 다이내믹한 움직임을 보일 경우에는 오차가 크다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 수식을 생산해 내는 유전자 알고리즘을 이용하여 비행 표적의 다음 궤적을 예측해 내는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 통해 생산된 예측식을 토대로 비행 표적의 궤적을 3D 형태로 시각화 하였으며, 실제 관측 데이터와 예측된 데이터의 오차를 통해 정확도를 검증하였다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 단일 노출 영상으로부터 다수의 가상 노출 영상을 생성하고, 그 영상을 한 장의 HDR 영상으로 합성하여 SDR 디스플레이 시스템에 개선된 화질의 영상을 보여주도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 주어진 단일 노출 영상을 Retinex 이론을 적용하여 조명 성분과 반사 성분으로 분리하고, 새로운 노출 조절 알고리즘을 제안하여 다수의 가상 조명 성분과 원본 이미지의 반사 성분을 생성하며 이들을 이용하여 다수의 가상 노출 영상을 생성한다. 생성된 다수의 가상 노출 영상은 가중치 합성 함수에 의해서 암부의 세부 표현력이 개선되고 명암비가 높아져 SDR display 에서도 우수한 화질의 HDR 영상으로 변환된다. 기존에 제안된 알고리즘과 비교 실험을 통해, 본 논문에서 제안된 HDR 영상 합성 기법의 성능을 증명한다.


(게재일: 2016.06.27)
손 제스처는 스마트 글래스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 부각되고 있으며 이를 위해서는 손 제스처 검출 및 인식 기능이 요구된다. 또한, 최근 MPEG 에서는 IoT(Internet of Thing) 환경에서의 미디어 소비를 위한 표준으로 IoMTW(Media-centric IoT and Wearable) 사전 탐색이 진행되고 있으며, 손 제스처를 표현하기 위한 메타데이터도 하나의 표준 기술요소로 논의되고 있다. 본 논문에서는 스마트 글래스 환경에서의 손 제스처 인식을 위한 과정으로 스테레오 영상을 통한 손 윤곽선 검출과 이를 메타데이터로 서술하기 위하여 베지에(Bezier) 곡선으로 표현하는 기법을 제시한다.


(게재일: 2016.06.27)
현재 사용 되어지고 있는 대부분의 영상 합성 알고리즘들은 영상의 크기가 클수록 계산량이 많아지는 특징이 있다. 따라서 UHD 영상을 대상으로 영상 합성을 할 때 속도가 기존의 HD 영상에 비해 크게 느리다는 점과 특수 카메라 사용 혹은 카메라 위치 고정 등의 제한이 필요하다는 점의 단점들이 있다. 이에 본 논문에서는 스마트폰에서 콘텐츠를 촬영한 영상들을 이용하여 영상 분류, Map 생성, Rendering 의 과정을 통해 현재 사용 되어지고 있는 영상 합성 알고리즘과 비교하여 보다 빠르게 영상 합성을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 촬영 시 EXIF 에 저장되는 GPS 정보를 이용하여 그룹화를 진행한 후 영상의 특징점 매칭을 통해 Map 을 생성하는 것이 본 논문에서 제안하는 알고리즘이다. 이를 위해 본 논문에서는 FAST 특징점 알고리즘과 FREAK 기술자 알고리즘을 사용하였으며 Rendering 을 통하여 해당 알고리즘을 검증 하였다.


(게재일: 2016.06.27)
최근 차세대 비디오 코덱 기술로써 다양하게 논의 되고 있는 영상 내 지역적 밝기 보상 기술은 다수의 광원이 존재하는 영상 내 다른 영역 마다, 다른 밝기 변화 정도를 보상해주기 위한 방법이다. 상세하게는, 현재 CU의 주변 화소와 예측 블록의 주변 화소를 이용한 보상 계수를 계산하여 현재 CU의 예측 화소에 보상을 해주는 것이다. 이 때, 보상 계수를 구하기 위한 현재 CU와 예측 블록의 주변 화소들을 서브 샘플링함에 있어서, 현재 CU의 크기에 따라서 서브 샘플링율을 차등 설정하고 이에 따른 성능 변화를 분석한다.


(게재일: 2016.06.27)
후방 램프를 이용하는 기존의 차량 검출 기법들은 주로 색상 정보를 활용한다. 그러나 조도가 낮은 야간 환경의 특성상 색상 정보를 온전히 활용할 수 없는 경우가 빈번하게 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 야간 환경에서 후방 램프의 밝기 값만을 이용해 차량을 검출한다. 일반적으로 후방 램프를 검출하기 위해 색상 정보와 밝기 값을 이용해 이진화를 하게 되는데, 본 논문에서는 밝기 값을 이용해 톤 매핑 과정을 수행하여 후방 램프의 모양을 보존한다. 밝기 값 만을 이용하기 때문에 오검출이 증가하게 되는데 이는 후방 램프에 대한 조건을 알고리즘에 적용함으로써 해결한다. 이에 더해 추적 알고리즘을 적용하여 남아있는 오검출을 제거한다. 이러한 과정은 모두 실시간으로 이루어지기 때문에 최근 활발히 연구되고 있는 자동 주행 시스템이나 주행 보조 시스템 등에 활용 될 수 있다.


(게재일: 2016.06.27)
컴퓨터 비젼 분야에서 이미지 세그멘테이션은 객체 분리, 객체 추적, 의학 영상처리 등 다양한 분야에서 사용된다. 이전의 이미지 세그멘테이션은 사람의 개입이 없이 정확한 객체를 분리하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문은 인접한 슈퍼픽셀을 트리를 활용하여 개층적으로 슈퍼픽셀을 통합하는 새로운 세그멘테이션 방법을 소개한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 기존의 슈퍼 픽셀 알고리즘을 사용하여, 각 슈퍼픽셀의 센터를 노드로 설정하고 들로네 삼각화를 수행한다. 각각의 인접한 노드는 순차적으로 유사도 측정하여 슈퍼픽셀을 통합한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 과분할 세그멘테이션을 제거하였으며 영상의 중요한 정보를 잘 보존하는 것을 확인하였다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 HVS(human visual system)의 특성을 고려한 새로운 스케일러블 코딩방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 영상 내에서 관심영역(saliency map)을 찾고 관심영역을 제외한 부분에 에지 보존 필터를 적용한다. 그 영상은 정해진 양자 파라미터 값으로 인코딩 되어 제안된 코딩 시스템의 베이스 층(base layer)이 된다. 기존 스케일러블 코딩 표준에서의 베이스 층과 다르게 본 논문의 베이스 층은 관심 있는 중요영역(foreground)을 보존하고 또한 배경(background)의 에지 성분도 보존한다. 기본 층이 전송되면 개선층(enhancement layer)은 원 영상과 복원된 베이스 층 영상간의 차분 영상에서 관심영역 순으로 보내진다. 실험은 HEVC 를 바탕으로 수행되었고 스케일러블 코딩 표준인 SHVC 와 관심영역에서 비교를 했을 때 제안된 알고리즘이 더 높은 PSNR 을 가지는 것을 확인하였다. 또한 전체적으로 지각적인 품질(perceptual quality) 또한 향상되었음을 확인하였다.


(게재일: 2016.06.27)
특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.


(게재일: 2016.06.27)
본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.


(게재일: 2016.06.27)