nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
보행자 검출을 위한 기술이 많이 개발되고 있으며 HOG(Histograms of oriented)와 haar-like feature를 이용한 특징값 검출을 통해 보행자를 검출하는 방법들이 대표적이라 할 수 있다. 하지만 이 방법들은 보행자가 사물에 가려졌을 때 보행자를 검출하지 못한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 haar-like feature와 adaboost 학습알고리듬을 이용하여 보행자를 검출하고 kalman filter를 이용하여 보행자가 특정 사물에 가려지는 것 과 같은 occlusion 문제를 해결하여 보행자 검출 성능을 높이고자 하였다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 PSNR 을 높이도록 최적화된 HEVC 의 율-왜곡 최적화(RDO)를 MS-SSIM 를 높이도록 하여 RDO 를 수행 하도록 한다. 구현 방법으로는 MS-SSIM 도출 방법과 비슷하도록 원본과 4 단계의 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 결과에 대한 DCT(Discrete Cosine Transform) 를 수행하고 그 AC 계수의 비율로 lagrange multiplier( )를 수정하는 방식이다. AC 계수 비율과 MS-SSIM 에서 도출 된 가중치, LPF 특성 등에 따라 새롭게 각 스케일의 가중치를 결정하여 최종적으로 가중치를 결정하여 그 결과를 바탕으로 RDO 를 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안의 방법과 HEVC reference software 의 BD-rate 계산 결과 7%의 PNSR, -13.2%의 MS-SSIM 를 얻을 수 있었고 이에 따라 주관적 화질을 개선했다고 할 수 있다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 동시적 위치 추정 및 지도 작성 (simultaneous	 localization and mapping)에서 루프 폐쇄 검출을 딥러닝 방법의 일종인 variational autoencoder 를 이용하여 수행하는 방법에 대해 살펴본다. Autoencoder 는 비감독 학습 방법의 일종으로 입력 영상이 신경망을 통과하여 얻은 출력 영상과 동일하도록 신경망을 학습시키는 모델이다. 이 때 autoencoder 중간의 병목 지역을 통과함에도 불구하고 입력과 동일한 영상을 계산해야 하는 제약조건이 있기 때문에 이는 차원 축소나 데이터 추상화의 목적으로 많이 사용된다. 여기서 한 단계 더 발전된 variational autoencoder 는 기존의 autoencoder 가 가진 단점인 입력 변수의 분포와 잠재 변수의 분포 사이에 상관관계가 없다는 단점을 해결하기 위해 Kullback-Leibler divergence 를 활용한 손실 함수를 정의하여 사용했다. 실험결과에서는 루프 폐쇄 검출에서 많이 사용되는 City-Centre 와 New College 데이터 집합을 사용하여 평가하였으며 루프 폐쇄 검출의 결과는 정밀도와 재현율을 계산하여 나타냈다.


(게재일: 2017.06.21)
최근 들어, 실감형 콘텐츠를 제작하기 위한 무안경 다시점 3DTV 와 가상, 증강현실 콘텐츠에 대한 기술개발이 활발해 지고 있다. 또한, UHDTV 의 등장으로 무안경 다시점 3DTV 의 걸림돌이던 해상도 저하문제가 해결되면서 시점당 해상도가 향상된 다시점 3D 디스플레이 상용품 및 시제품들이 발표되고 있다. 하지만, 시청 위치가 한정되어 있고, 시청자에게 눈의 피로를 일으키며, 비싼 가격으로 인해 아직까지 소비자에게 좋은 반응을 얻지 못하고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문은 다시점 영상을 증강현실로 보여주는 방법을 소개한다. 제안한 방법을 사용하기 위해, 다시점 카메라 시스템으로 영상을 획득하고, HMD (head mounted display)와 휴대용 (handheld) 장치를 사용하여 다시점 영상을 시청한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 기존의 시점 제한 문제를 해결할 수 있음을 확인했으며, 제안한 방법을 활용하여 다양한 실감형 콘텐츠를 제작할 것으로 기대한다.


(게재일: 2017.06.21)
최근에 제4차 산업혁명을 거론하면서 사물인터넷(IoT)을 하나의 중요한 요소로 보고 있으며, 사물인터넷의 한 방향으로 홈네트워크인 홈IoT가 주목을 받고 있다. 최근의 경제적, 사회적인 변화로 1인 가구, 독거노인, 맞벌이 가구의 증가로 인한 주거환경 변화가 사물인터넷 디바이스의 새로운 수요 증가를 시키고 있는 상황이다. 따라서 홈IoT와 관련하여 다양한 이슈화가 있지만 크게 두 부분으로 제언을 하고자 한다. 하나는 사물인터넷(IoT)가 가지고 있는 근본적인 문제인 전원으로 에너지 자립형 IoT와 관련하여 에너지 하베스팅을 기반으로 연구되고 있으나, 홈IoT 설비의 관점에서 단순하게 접근하고자 한다. 두번째로 정보보안 관련으로 최근에 랜섬웨어와 같은 네트워크 침입을 통한 해킹 및 접근이 지속적으로 이루어지고 있음으로 네트워크 보안관점을 보고하고자 한다. 결과적으로 홈IoT는 무선전력방식이나 전원접근방식을 저전력 방식으로 새롭게 표준화나 전원 서비스를 함으로서 좀 더 용이하게 IoT를 설치할 수 있도록 하여야 하며, 네트워크 보안은 개인의 경각심과 더불어서 IoT 장비 개발사의 지속적인 보안 업데이트가 가능하도록 인증절차가 필요할 것으로 판단이 된다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문은 UWV 서비스의 다양한 시나리오들을 소개하고 UWV서비스의 제공측 구성과 소비측 재생에 따라 개시되는 멀티미디어 콘텐츠 파일 전송의 형태를 검토한다. UWV 서비스의 전송 개시에 따라 적어도 하나 이상의 서비스 구성요소(멀티미디어 콘텐츠 파일)가 전송될 때 수신측에서의 엄밀한 동기화가 수행되지 못하면 전체 장면의 일부를 표시하는 View간의 일치가 이루어지지 않으며 이로 인해 사용자의 경험 측면에서 임장감이 낮아지거나 또는 불일치의 정도가 심한 경우 전체 장면을 이해하는데 어려움이 발생한다. 이에 본 논문에서는 기존의 전송 방식인 TS와 최근 MPEG에서 완료된 MMT를 사용해 UWV 서비스를 구성하는 콘텐츠의 전송시, 소비측에서의 동기화된 View 콘텐츠 재생을 달성하기 위한 전송 방법을 알아본다. 또한 시스템 구성을 통해 실제 전송시 요구사항의 달성여부와 함께 추가로 고려해야 할 사항들을 알아본다.


(게재일: 2017.06.21)
UWV(Ultra Wide View) 미디어 전송 시 서버의 부하를 줄이고 단말기의 자원 소모를 줄이기 위해서는 사용자의 관심 영역만을 제공해야 한다. 즉, 사용자가 원하는 범위의 영상들을 선택할 수 있도록 영상들의 공간적 위치정보를 제공하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MMT(MPEG Media Transport)의 CI(Composition Information) 문서를 이용하여 UWV 를 구성하는 미디어들의 공간적 위치정보를 전송하고, 사용자에게 관심 영역의 미디어들을 제공하는 기법을 제안한다. 이를 위해 서버가 사용자에게 미디어들의 화면 구성에 대한 공간적 정보와 재생에 필요한 시간적 정보를 MMT CI 문서에서 제공한다. 그리고 사용자의 관심 영역을 서버로 전송하기 위한 Signaling Message 를 정의한다. 서버는 본 논문의 기법을 통해 MMT 를 그대로 사용하면서 사용자에게 관심 영역의 미디어들을 제공할 수 있다.


(게재일: 2017.06.21)
미래창조과학부는 우리나라 최고의 ICT 제품과 서비스를 활용하여 평창동계올림픽을 성공적으로 지원하고, 향후 주요 경기개최국과 해외시장에 수출전략을 품목화하여 올림픽의 부가가치를 창출함으로써 돈버는 올림픽을 완성하겠다는 계획하에 5G, IoT, UHD, VR, AI 5개 분야에 대한 시범서비스를 준비하고 있다. 한국전자통신연구원은 UHD급 초고화질 영상과 100도 이상의 시야각을 이용하여 현장감을 극대화하는 UWV(Ultra Wide Vision) 기술을 개발하고 있으며, 평창동계올림픽 기간 동안 UWV 상영관을 운영하여 기존의 TV나 영화와 차별화된 몰입감을 제공하는 초실감 미디어 서비스를 제공하고자 한다. 또한 방송서비스로의 적용가능성을 타진하기 위한 주요 올림픽 경기실황중계 시범서비스를 추진하고 있다.


(게재일: 2017.06.21)
파노라마 영상은 방향의 모든 경치를 담는 기법을 말한다. 파노라마 영상은 전문적 기술자들이 여러 영상을 정합하여 제작되었지만, 기술이 점차 발전하여 현재는 일반 사용자들도 스마트 폰을 이용하여 손쉽게 파노라마 영상을 제작할 수 있다. 하지만 이는 파노라마 정지영상에 한해있으며 아직까지 파노라마 동영상은 제작에 있어서 기술적 어려움이 있다. 최근 들어서 파노라마 동영상 제작을 위한 여러 동영상 간의 시간축 동기화는 연구되었는데 연속되는 프레임들을 하나의 시퀀스로 묶어 시퀀스 단위로 키포인트 및 디스크립터를 추출 및 비교를 통해 동영상 간의 시간축을 동기화시키는 방향으로 나갔다. 하지만 동영상 시퀀스 간의 간격이 좁아 중복되는 데이터의 양이 많아 디스크립터 비교 연산 시간이 오래 걸리고, 동영상 간의 시퀀스 단위만으로 비교하기 인해 프레임 단위의 정확한 시간축 동기화에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이전 연구의 단점을 개선하여 여러 동영상 간의 시간축을 하나로 동기화시키는 기술을 최적화하는 방법을 제안한다.


(게재일: 2017.06.21)
횡단보도 인근에서는 보행취약자의 사고가 끊이지 않고 있으며 사고예방 및 사고의 절감을 위하여 선제적안 안전시스템의 개발이 요구되고 있다. 선제적 안전시스템의 개발을 위하여 빅데이터를 이용한 안전 데이터 도출, 영상분석을 이용한 보행자 행동특성 모니터링 시스템의 개발 및 사고감소를 위한 안전 시스템 개발이 진행되고 있다. 보행취약자 위험상황 판단에 대한 정의를 빅데이터 분석을 통해 도출하고 횡단보도 주변 안전 시스템의 개발을 기존 시스템에 적용 및 새로운 시스템을 개발하며 이에 적합한 딥러닝 영상분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 객체의 검출, 분석을 수행하는 객체 검출부, 객체의 포즈와 행동을 보여주는 영상 분석부로 구성되어 있으며 기존 모델을 응용하여 최적화한 모델을 적용하였다. 딥러닝 모델의 구동은 리눅스 서버에서 운용되고 있으며 딥러닝 모델 구동을 위한 여러 툴을 적용하였다. 본 연구를 통하여 보행취약자의 검출, 추적, 보행취약자의 포즈 및 위험상황을 인식하고 안전시스템과 연계할 수 있도록 구성하였다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 최대 우도 기반 파라미터 생성 알고리즘을 적용하여 인공 신경망의 출력인 음향 파라미터 열의 정확성 및 자연성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 인공 신경망의 출력으로 정적 특징벡터 뿐 만 아니라 동적 특징벡터도 함께 사용하였고, 미리 계산된 파라미터 분산을 파라미터 생성에 사용하였다. 추정된 정적, 동적 특징벡터의 평균, 분산을 EM 알고리즘에 적용하여 최대 우도 기준 파라미터를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 파라미터 생성 시 동적 특징벡터 및 분산을 함께 적용하여 시간축에서의 자연성을 향상시켰다. 제안된 알고리즘의 객관적 평가로 MCD, F0 의 RMSE 를 측정하였고, 주관적평가로 선호도 평가를 실시하였다. 그 결과 기존 알고리즘 대비 객관적, 주관적 성능이 향상되는 것을 검증하였다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 평균 밝기 부분에 가중치 맵으로써 감마 변환에 기반한 선형 결합을 제안하고자 한다. 기존의 패치를 기반으로 한 가중치 맵은 평균 밝기 부분에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 영상의 밝은 부분이 과포화 상태가 되어 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합 시켜줌으로써 영역 내 세부 정보를 보존시키고 주관적 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 결과를 분석하고 성능을 비교하여 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수함을 증명하였다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 동영상의 조작 시 발생하는 High Efficiency Video Codec (HEVC) 부호화 패턴의 변화를 감지하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대하여 소개한다. 동영상의 일부가 삭제되고 재 압축될 경우, 삭제 이후 여러가지 부호화 정보의 패턴 변화가 발생하게 됨을 특징정보로 하여 기계학습 기반의 분류 알고리즘을 이용해 조작유무를 검출한다. 실험 결과, 제안한 방식이 동영상 조작 검출을 효과적으로 수행하는 것을 확인하였다.

This paper proposes a detection algorithm of video tampering by investigating the change of HEVC coding pattern. When a part of video is deleted and re-compressed, the characteristic patterns are generated by forgery. The proposed algorithm uses these patterns to classify whether video is forged. Experimental results show that the proposed method detects video forgery effectively.

(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 국내 지상파 UHD 본방송을 위해 채택한 차세대 방송 규격인 ATSC 3.0 시스템의 전송 다중화 기술을 기반으로 다채널 방송 제공을 위한 서비스 기술에 대해 살펴본다. 기존의 지상파 DTV 방송은 고정 HDTV 방송 서비스에 최적화된 시스템으로 다양한 방송 서비스에 한계를 가지고 있는데 반해 ATSC 3.0 시스템에서는 다양한 방송 서비스를 위한 전송 다중화 기술들을 포함하고 있다. 특히, 하나의 RF 채널 내에서 고정 방송과 이동 방송을 동시에 제공 가능한 시간분할다중화 및 계층분할다중화 기술을 가지고 있으며, 이러한 기술을 적용하여 다채널 방송 서비스의 모델을 제시하고 미래의 지상파 방송 서비스 발전 전망에 대해 알아본다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문은 칼만 필터를 이용한 다중 객체 추적 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 객체 추적 알고리즘만을 이용하여 객체 추적을 하였을 경우, 잘못 검출되는 물체의 비율이 높았는데, 이를 해결하기 위하여, 본 실험에서는 움직이는 물체에 집중하여, 객체 추적을 하는 방법에 대하여 연구하였다. 효과적인 객체 추적을 위하여, 우리는 우선 배경 분리 알고리즘의 결과 이미지에서 객체의 후보들을 찾았다. 실험적인 결과를 통해 비디오에서 오직 움직이는 물체에만 집중함으로써 우리는 효과적이고 효율적으로 객체를 추적할 수 있다는 것을 알 수 있었다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.


(게재일: 2017.06.21)
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결 하기 위해서 전처리 과정으로 겹치는 영역이 많을 것이라고 예상되는 영상들을 그룹화 하는 방법을 제안한다. 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 기존의 스티칭 처리 시간 보다 짧아진 것을 검증하였다.


(게재일: 2017.06.21)
스마트폰 보유율과 모바일 이용 행태가 급변함에 따라 방송사에서는 양방향 서비스를 포함한 다양한 방송 서비스를 제공하려고 노력하고 있다. 양방향 서비스 방송에서 시청자가 보낸 문구를 실제 화면에 보여주기까지 PD 와 담당자들의 수작업이 필요하다. 하지만 하루 평균 약 7,200 건 (MBC 오늘아침 소통중계)의 양방향 서비스 관련 로그가 남게 되어, PD 가 일일이 판별하기에는 많은 노력이 따른다. 이러한 불필요한 노력을 줄이기 위해 본 논문에서는 감정 분석을 이용한 딥러닝 인공지능 기반 양방향 서비스 방송 소프트웨어 시스템을 제안한다. 첫째, 시청자들이 전송한 의견, 건의사항, 내용 등을 전처리 과정을 진행한다. 둘째, 감정 사전을 이용해 전처리 된 단어와 비교하여 시청자가 보낸 문구의 감정 점수를 계산한다. 셋째, 과거 실제 방송에 송출된 시청자 문구를 감정 점수와 함께 딥러닝을 이용하여 훈련시킨다. 본 논문의 성능을 평가하기 위해, 2017 년 생방송 오늘아침 소통중계에 사례연구를 진행하였고 효율성을 보였다. 앞으로 이러한 양방향 서비스 방송 소프트웨어 시스템 도입으로, PD 가 방송 제작에 더욱 집중 할 수 있도록 차별화된 방송을 준비하는데 크게 기여할 것이라 기대한다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문은 " 개방형 클라우드 기반 스마트 방송 플랫폼" 표준에 따라서 개발될 수 있는 다양한 클라우드 기반 스마트 방송 애플리케이션의 형식과 관계를 규정하기 위한 애플리케이션 모델을 소개한다. 스마트 방송용 애플리케이션이 다양한 클라우드 방송 플랫폼에서 일관된 사용자 경험을 제공하며 동작하기 위해 클라우드 방송환경의 특성을 고려해야 하며, 이에 따라 애플리케이션의 형식을 분류하고 실행 및 종료 방법과 생명 주기를 정의하며 애플리케이션 사이에서 동작 관계를 규정하는 등의 모델 정립이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 방송 애플리케이션을 방송 수신 기능의 활성화 여부에 따라 방송 독립형 및 연동형으로 분류하고, 각 애플리케이션의 생성과 종료를 위한 생명주기와 각 애플리케이션 사이에서 우선 순위를 기반으로 한 상호 작용정책을 규정한다. 또한, 클라우드 애플리케이션의 형식 및 우선순위 등을 애플리케이션에 지정할 수 있는 관리정책을 정의한다. 이러한 모델 정의를 바탕으로 표준을 적용한 클라우드 방송 테스트 플랫폼을 구현하고 다양한 형태의 클라우드 방송 애플리케이션을 개발하여 모델 정의에 따르는 기본 동작 시나리오 및 유효성을 검증한 사례를 소개한다.


(게재일: 2017.06.21)
자율 주행 자동차에서 스테레오 카메라를 이용하여 실시간으로 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 중요한 문제 중 하나이다. 널리 사용되는 방법 중에 하나인 Semi-Global Matching (SGM)은 영상에서 여러 방향에 대한 비용 함수를 이용하여 평탄한 변이 지도를 획득하는 알고리즘이다. 알고리즘의 특성 상 병렬화가 용이하기 때문에 실시간으로 구동해야 되는 어플리케이션에 자주 사용되는 알고리즘이다. 하지만 픽셀 단위로 표현되는 dense한 특성은 영상 내의 관심 객체를 추출하고 추적하기에는 부적합하다. 따라서 제안하는 기법에서는 픽셀과 객체 레벨 사이의 표현인 stixel을 이용하여 관심 객체들을 추출하고 NVIDIA에서 출시한 Jetson TX1을 이용하여 실시간으로 구동한다.


(게재일: 2017.06.21)
비디오 시퀀스에서 3D 모델을 복원하기 위해서는 기하 모델 추정이 용이한 프레임을 선택해야 한다. 본 논문에서는 안정 장치 도움을 받는 전문 비디오가 아닌 일반 비디오에서 고품질의 프레임을 손쉽게 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 optical flow 기반 매칭 분석, 프레임 간 적당한 기준선 거리 판단, 비디오 내에서 빠른 탐색을 위한 고속 도약, 두 프레임 간의 호모그래피와 기본 행렬에 대한 GRIC 점수, 모션 블러 프레임 제거 방법 모두를 결합한다. 실내 공간에 촬영된 비디오를 이용한 실험을 통해, 우리의 방법이 모션 블러와 저하 움직임이 있는 상황에서 더 강건하게 3D point cloud 를 생성하는 것을 보여준다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문은 무선 인지 네트워크에서 에너지 하베스팅을 하는 다수의 단말이 하나의 중계기를 사용하여 양방향 통신을 하는 시스템을 다룬다. 한 신호 전송 프레임은 에너지 하베스팅 단계와 신호 전송 단계로 이루어 진다. 에너지 하베스팅 단계에서 각 단말은 일차 사용자의 송신기에서 보내는 무선 에너지 신호를 이용하여 신호 전송에 필요한 에너지를 저장한다. 신호 전송 단계에서 중계기는 처리량이 가장 높은 하나의 유저 쌍을 선택하며, 선택된 유저는 중계기를 통하여 세 단계를 거쳐 정보를 교환한다. 이 때 각 단말에서의 불능 확률을 1) 중계기에서의 전송 전력이 변화할 때, 2) 단말 수가 변화할 때로 나누어 시뮬레이션 하고, 결과를 분석한다.


(게재일: 2017.06.21)
최근 Convolutional neural network (CNN)을 도입하여, SAR 영상의 목표물 인식 알고리즘이 높은 성능을 보여주었다. SAR 영상은 4 종류의 polarization 정보로 구성되어있다. 기계와 신호처리의 비용으로 인하여 일부 데이터는 적은 수의 polarization 정보를 가지고 있다. 따라서 우리는 SAR 영상 data 를 멀티모달 데이터로 해석하였다. 그리고 우리는 이러한 멀티모달 데이터에 잘 작동할 수 있는 콘볼루션 신경망을 제안하였다. 우리는 데이터가 포함하는 모달의 수에 반비례 하도록 scale factor 구성하고 이를 입력 크기조절에 사용하였다. 입력의 크기를 조절하여, 네트워크는 특징맵의 크기를 모달의 수와 상관없이 일정하게 유지할 수 있었다. 또한 제안하는 입력 크기조절 방법은 네트워크의 dead filter 의 수를 감소 시켰고, 이는 네트워크가 자신의 capacity 를 잘 활용한다는 것을 의미한다. 또 제안된 네트워크는 특징맵을 구성할 때 다양한 모달을 활용하였고, 이는 네트워크가 모달간의 상관관계를 학습했다는 것을 의미한다. 그 결과, 제안된 네트워크의 성능은 입력 크기조절이 없는 일반적인 네트워크보다 높은 성능을 보여주었다. 또한 우리는 전이학습의 개념을 이용하여 네트워크를 모달의 수가 많은 데이터부터 차례대로 학습시켰다. 전이학습을 통하여 네트워크가 학습되었을 때, 제안된 네트워크는 특정 모달의 조합 경우만을 위해 학습된 네트워크보다 높은 성능을 보여준다.


(게재일: 2017.06.21)
최근 딥러닝을 이용한 SAR 영상의 목표물을 인식하는 알고리즘이 괄목할만한 성능을 보여주었다. 이러한 알고리즘들은 포즈 각도 정보를 무시한 채 목표물의 종류를 추정하는 것에만 초점을 맞춘다. 포즈 각도 추정 알고리즘은 단지 SAR 영상 목표물 인식 알고리즘의 전처리 과정으로 연구되었다. 하지만 감시 시스템에서, 목표물이 향하고 있는 방향을 추정하는 것 또한 중요하다. 먼저, 포즈 각도 추정을 통하여 적의 전술 배치를 계획을 추정할 수 있다. 또한 목표물이 아군 쪽을 바라보면 큰 위협이 되는데, 포즈 각도 추정을 통하여 이러한 정보를 알 수 있다. 따라서 본 논문은 목표물이 향하고 방향을 추정할 수 있는 콘볼루션 네트워크를 고안하였다. 네트워크를 학습시키기 위하여 SAR 영상의 목표물의 포즈 각도를 양자화하여 포즈 각도 label 을 구성하였다. 또한 이러한 포즈 각도 추정을 정제하는 알고리즘을 고안하였고 이는 보다 정확한 포즈 각도 추정을 가능하게 하였다. 그 결과, 제안된 네트워크는 포즈 각도 추정에 높은 정확도를 보여준다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서 프레임 율 향상을 위한 새로운 움직임 추정 알고리즘에 대해 제안한다. 계산량을 줄이고 다해상도의 영상을 이용하기 위하여 원본 프레임들을 계층적 구조로 형성하고, 최상위 계층에서 단방향 움직임 추정을 수행한다. 최상위 계층은 낮은 해상도 때문에 움직임 벡터의 정확도가 낮아지므로, 정확도를 향상시키기 위해 각각의 블록은 5 개의 움직임 벡터 후보들을 가진다. 이 후보들은 아래 계층들에서 수정되며, 움직임 추정이 완료되면 최하위 계층의 움직임 벡터들은 SAD (sum of absolute difference) 값을 이용해서 최종적으로 수정된다. 이렇게 구해진 단방향 움직임 벡터들은 양방향 움직임 벡터로 변환되고 양방향 보간법을 사용하여 보간 프레임을 생성한다. 결과적으로, 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 낮은 계산량을 나타내면서 PSNR (peak signal-to-noise ratio) 수치에서 최대 1.3 dB 의 향상을 나타냈고, 주관적으로도 더 선명한 결과를 보여주었다.


(게재일: 2017.06.21)
HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 뛰어난 압축 성능을 갖는 차세대 비디오 부호화 표준 기술 탐색을 하고 있는 JVET(Joint Video Exploratory Team)에서는 기술 검증을 위한 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)을 공개하고 있다. JEM 의 화면내 예측 부호화에서는 67 가지의 예측모드를 사용하고 6 개의 MPM(Most Probable Mode)을 이용하여 예측모드를 부호화 한다. 본 논문에서는 코딩블록에서의 화면내 예측모드의 선택 확률을 바탕으로 보다 효율적인 예측모드 부호화 기법을 제안한다. 실험결과 JEM 5.0 대비 MPM 을 포함한 예측모드 부호화 정보의 CABAC(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding) 엔트로피 부호화를 제외하고, AI(All Intra) 부호화 구조에서 0.23% 정도의 BD-rate 감소를 보임을 확일 할 수 있었다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 비콘을 스캔하기 위한 고정된 하나의 수신기로 실내 위치를 파악할 수 있는 시스템을 구현하였다. 비콘의 위치를 파악하기 위해 센서를 추가하고 와이파이를 이용해 사용자의 시스템 이용 범위를 확장시켰다. 또한 추가된 센서를 이용해 위치를 추적하는 알고리즘을 구현하였다. 개발된 어플리케이션을 통해 이용자 2 (User 2)가 이용자 1 (User 1)의 위치를 모니터링 할 수 있다.


(게재일: 2017.06.21)
원의 대칭을 이용하는 회전 스캔 방식으로 원의 중심을 인식하는 기술을 제안한다. 컴퓨터 비전에서 원을 인식하는 기술은 매우 중요한 기술이다. 원 인식 기술은 높은 정확성을 위해 계속해서 연구되어왔다. 기존의 대표 기술인 Circle Hough transform(CHT)은 원을 인식하기 위해서 3차원의 축적 배열이 필요하며 실영상에서 원근 왜곡이 있는 경우에는 원이 인식되지 않는다. 원근 왜곡이 있는 경우에도 원 중심을 인식 할 수 있는 회전 스캔 방식을 제안한다. 제안하는 기술의 정확성을 입증하기 위해서 기존 기술 중 하나인 Open CV가 제공하는 gradient-CHT기술과 비교하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 제안하는 기술이 Open CV보다 우수하다는 것을 보여준다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 심층 신경망 기반의 사운드 분류를 위한 청각 특성 추출 기술을 제안한다. 심층 신경망은 인간의 신경망을 모델링 하기 때문에 인간의 인식을 기반으로 하는 특성을 사용한다면 더 적합한 학습을 할 수 있다. 기존 방법인 MFCC와 스펙트로그램과는 달리 스파이크그램은 인간의 청각 시스템을 기반으로 파형을 해석하는 방법이기 때문에 심층 신경망에 더 효율적인 특성이라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사운드 분류 기술의 특성으로 스파이크그램을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 MFCC와 스펙트로그램을 사용하는 것보다 더 높은 분류 성능을 얻을 수 있다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 인간의 청각 기관을 모델링 한 스파이크그램 (spikegram)을 이용한 심층 신경망 기반의 음악 장르 분류 기술을 제안한다. 분류 대상은 GTZAN 데이터 세트의 10개 장르로 정의한다. 본 논문에서는 청각 기관의 인식 방법을 모델링한 방법을 이용하여 스파이크그램을 구하고, 스파이크그램에서 새로운 특성 벡터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 심층 신경망에 적합한 특성 벡터를 구하고 이렇게 구한 특성 벡터로 신경망을 학습시켜 기존에 사용하던 다양한 방법들보다 높은 성능을 얻을 수 있다.


(게재일: 2017.06.21)
클라우드 방송은 서버에서 방송 서비스를 구동한 후 실시간으로 실행 화면이나 정보를 TV 셋톱박스로 전송하는 가상화 방송 서비스로 많은 방송 사업자들의 관심을 끌고 있으며, 이미 상용화를 진행 중인 사업자도 있다. 한국정보통신기술협회(이하, TTA)에서는 클라우드 방송 서비스를 특정 사업자에 종속된 기술이 아닌 개방형 기술로 확장시키고자 "개방형 클라우드 기반 스마트 방송 플랫폼 (TTAK.KO-07.0129)"표준(이하, 클라우드 방송 1.0 표준)을 2016 년 12 월에 제정하였다. 본 논문에서는 클라우드 방송 1.0 표준의 다양한 기술범위 중 표준기반 서비스를 실행하고 서비스와 플랫폼 사이의 인터페이스 등을 정의한 클라우드 방송 1.0 플랫폼 애플리케이션 실행환경에 대한 내용과 그 구현에 대하여 소개한다.


(게재일: 2017.06.21)
인터넷의 발달과 스마트 디바이스의 등장은 기존의 쇼핑구조 및 쇼핑방식에 큰 변화를 가지고 왔으며, 소비자의 일상생활에도 주목할 만한 질적 성장과 발전을 이루게 하였다. 특히, 쇼핑구조는 소매점에서 대형 쇼핑몰로 오프라인 구매에서 인터넷과 스마트 디바이스를 통한 온라인 구매로 변화하고 있고, 쇼핑방식도 오프라인 매장에서 인터넷, 모바일 등 복수 채널을 종합해 고객경험 관리를 최대화하기 위한 옴니 채널의 형태로 급격하게 변하고 있다. 그러나 기존의 옴니 채널은, 고객의 상품 구매 경험을 극대화 시키는 데 중점을 두었기 때문에, 고객 입장에서 보면 채널별 제품정보(가격, 환불정책, 배송정보, 공급점포의 위치 등)의 부족 및 일관성이 결여되어 있어 최종 구매결정까지는 시간이 걸리고, 구매한 제품에 대한 만족도가 낮아서 반품 비율이 상당히 높은 것이 현실이다. 마찬가지로, 유통업체 입장에서 보면 제품의 유효기간, 재고 관리 등 유통과정에 있어서의 제품정보의 일관성이 결여되어 있어, 완전하고 정확한 최신 제품정보의 제공을 통한 소비자의 구매 유도에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 멀티미디어(영상 및 음성) 식별기술을 이용하여, 기존(고객중심)의 옴니 채널이 가지고 있는 문제점을 해결하여, 소비자 및 유통업체에게 구매 및 관리에 충분하고 일관성이 있는 "제품정보 중심의 옴니 채널" 유통모델 및 구현에 관한 방법을 설명한다.


(게재일: 2017.06.21)
우리나라는 2017 년 5 월부터 ATSC 3.0 표준에 기반한 지상파 UHD 서비스를 시작한다. 지상파 방송은 긴급한 재난 시 재난정보를 신속 정확하게 전달하여 국민의 피해를 줄일 수 있는 효과적인 매체이다. 본 고는 2000 년 이후 우리나라에서 개발했던 재난경보방송 시스템을 조사 분석한다. 우선 아날로그 방송을 활용한 사례를 간단히 조사하고, 지상파 DMB 재난경보방송 개발과정을 기술적, 정책적, 법적 관점에서 조사 분석한다. 분석 결과는 지상파 UHD 를 활용한 효과적인 재난방송 구축을 위한 정책 수립에 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문은 신속하고 정확한 재난정보 전달을 위해 재난 데이터를 수집하여 다중매체 특성에 맞추어 재난정보를 만들고 관리하는 다중매체 멀티미디어 재난정보 생성 및 전달 서비스 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 지진, 태풍 등의 재난에 대해 측정 데이터를 정부 기관 및 지방자치단체를 통해 수집하면 재난의 규모, 위치, 시간, 대응 정보를 포함하는 재난정보를 CATV(Cable Television), IPTV(Internet Protocol Television) 등 다중매체 특성에 따라 생성하여 다중매체에 전달함으로써, 국민을 대상으로 매체의 특성에 독립적으로 일관되는 재난정보를 신속하고 정확하게 전달할 수 있다. 제안한 플랫폼을 통해 신속하고 정확하게 전달된 대국민 재난정보를 통해 재난에 대한 신속한 대국민 대응이 가능하여 재난 피해를 최소화할 수 있다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 2014년도 몽골에 구축된 지진조기경보시스템(EDWS : Earthquake Disaster Warning System)을 효율적으로 운영하기 위한 방안에 대하여 연구하였으며 우리나라 기업에서 구축 운영 중인 몽골 지진조기경보시스템은 VHF망과 위성망을 이용하여 재난 상황 발생 시 즉각적으로 옥외 경보방송과 TV, 라디오를 이용하여 상황을 전파 할 수 있도록 구성되어 있다. 그러나 울란바토르 시내 중심부에는 많은 관공서와 사무실, 극장, 쇼핑몰, 아파트 등이 밀집되어 있어 실내에서 재난경보 방송을 청취하기가 쉽지 않아 재난경보 사각 지대 및 음영지역이 존재하는 상태이다. 본 연구를 통해 정부 유관기관 및 인구밀집지역 건물 내부에 효과적인 옥내경보방송 방법을 제시하여 각종 재난 재해시 경보방송의 활용성을 높이고 몽골 정부기관과 대형 공공 건물에 의무적으로 옥내경보방송 장치 설치를 유도하여 보다 효율적인 경보방송 시스템을 제시하고자 한다.


(게재일: 2017.06.21)
전 세계적으로 인적/자연 재난이 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 재난 발생 시 재난 정보를 신속히 전달하고 적절한 후속 처리를 위하여 ICT를 기반으로 하는 통합 재난정보 시스템의 관심과 수요가 국내외에서 급격히 증가하고 있는 실정이다. 그러나 국내외의 통합 재난정보 시스템은 방송/통신망의 붕괴 시 재난정보 전달의 불능 및 심각한 제한이 예상된다. 또한 이러한 통합 재난정보 시스템에는 무선 채널에서 사용되는 단말기가 재난정보 수신에 최종 실패할 경우를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 향후 구현이 예상되는 통합 재난정보 시스템의 한계들을 극복하고 지속가능한 재난 방송/통신을 위하여 사물지능통신과 관계된 다양한 기법들을 제안하다.


(게재일: 2017.06.21)
최근 들어 지진, 해일, 국지적 폭우 등이 빈번히 발생함에 따라서 재난경보서비스에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 지상파 UHDTV 방송망을 통하여 보다 신속하고 효과적인 재난경보 방송서비스 제공을 위한 서비스 구성도와 각 구성 모듈에서 요구되는 주요 기술들을 제안한다. 제안한 내용은 지상파 UHDTV 방송서비스 도입기에 적용되어 주요 국가 재난경보시스템으로 활용될 것으로 기대한다.


(게재일: 2017.06.21)
기존의 자연영상에 초점이 맞춰져 있던 HEVC 동영상 압축 표준은 스크린 콘텐츠 코딩(SCC)을 제안하여 문자와 그래픽 효과가 많이 포함된 스크린 콘텐츠 영상의 압축 성능을 향상시켰다. SCC의 화면 내 블록 카피 기법은 스크린 콘텐츠 영상의 특성상 한 화면 내 반복되는 무늬들을 찾아 예측에 활용한다. 이에 본 논문은 화면 내 블록 카피 기법에서 사용되는 블록 탐색 방법에 대해 연구하였다. 특히, 전역 탐색에서 사용되는 해시 기반의 탐색기법의 해시 값 구성의 분석을 통해, 해시 구성 요소들의 비중을 감소와 새로운 해시 구성 요소를 활용하여 최대 0.330% 비트레이트율 감소 및 0.328% 비트레이트율 감소 효과를 확인할 수 있었다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 평균이동 (mean shift) 기법을 이용하여 랜덤포레스트 (random forest) 기반 실시간 얼굴 특징점 추적 (facial features tracking) 방법을 제안한다. 우선, 눈의 위치를 이용하여 검출된 얼굴영역을 적절한 크기와 위치로 개선하여 랜덤포레스트를 이용한 얼굴 특징점 추적 알고리즘이 받는, 얼굴검출 (face detection) 과정에 얻어지는 얼굴영역 상자 (face bounding box) 크기와 위치의 영향을 감소 하였다. 또한 랜덤포레스트의 얼굴 특징점 추정결과에서 추정평균 대신 평균이동기법을 이용하여 잘못된 추정결과들을 제거하고 제대로 된 추정결과만 사용하여 얼굴 특징점 검출 정확도를 개선하였다. 따라서 제안하는 방법들을 이용하여 기존의 랜덤포레스트 기반 얼굴 특징점 검출 기법의 성능을 제고하고 실시간으로 얼굴 특징점을 추적할 수 있다.


(게재일: 2017.06.21)
본 연구에서는 Component-Substitution (CS)기반 영상 융합 방법 중 가장 빠른 처리 속도를 보이는 IHS 기법의 분광 왜곡 현상을 해결하기 위하여 히스토그램을 통해 분광 왜곡 현상을 분석하고 평균 필터링을 통해 분광 왜곡 현상을 해결한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 아리랑 3 호로 촬영한 서울 지역 위성 영상에 IHS 방법과 제안하는 방법을 적용하여 주관적으로 비교하고 객관적으로는 Q4, SAM, ERGAS 의 지표를 사용하여 비교한다. 주관적 비교 결과 제안하는 방법이 분광 왜곡을 감소시킴을 보이며, 객관적 비교 결과 IHS 기법 대비 향상된 Q4, SAM, ERGAS 을 보인다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 박물관이나 전시공간처럼 조도가 낮은 환경에서 마커기반 증강현실 구현이 가능한 마커를 살펴보고 실용적 마커 제작 방법을 제안한다. 조도가 낮고 어두운 환경에서 일반적인 마커나, 이미지, 객체를 인식하여 증강현실을 구현하는 것은 매우 어렵다. 마커기반 증강현실의 몰입감을 저감시키지 않기 위해 제안되었던 눈에 보이지 않는 마커 방식은 제시한 어두운 환경에 적용이 가능하다. 하지만 이와 같은 상황에서 사용되는 마커는 실제 제작과 사용에 있어 제약이 있다. 따라서 기존의 보이지 않는 마커의 특징을 분석하여 제약 사항과 문제점을 개선하고 실용적인 마커 구현 방법을 제시한다. 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법으로 구현된 마커는 품질이 일정하고, 제작이 편의성이 향상되었다.


(게재일: 2017.06.21)
가상 현실에 대한 관심이 높아지면서, 가상 물체와 사람 사이의 보다 자연스러운 상호작용이 중요하게 되었다. 그 중 가장 많이 사용되는 방식 중 하나가 바로 손동작이다. 사람들은 손동작을 통해 자신의 감정을 전달하거나 자신의 의견을 표현할 수 있기 때문에 손동작은 Natural User Interface(NUI)의 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 논문에서는 사람들의 손동작 중 비교적 큰 비중을 차지하는 반복적인 궤적을 그리는 손동작 인식을 위한 방법을 제안한다. 손이 움직이는 방향과 거리의 3 차원 좌표 값을 이용하여 벡터화를 한 후, 이 데이터를 Fast Fourier transform(FFT)와 Support Vector Machine(SVM)을 통해 반복적인 손동작을 인식함으로써 자연스러운 손동작을 비교적 정확히 인식할 수 있다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 카메라 잡음 제거에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구를 진행하였다. 합성된 가우시언 잡음에 대하여 좋은 잡음 제거 성능을 보이는 DnCNN(Denoising Convolutional Network)를 이용하여 카메라 잡음을 제거하는 학습과 실험을 진행하였으며, 기준 실험으로는 RGB 색공간의 3채널 모두에 대하여 학습한 신경망(Neural Network)을 사용하였고, 본 논문의 실험에서는 그레이 이미지에 대하여 학습한 신경망을 사용하였다. 신경망의 평가를 위하여 딥 러닝 알고리즘 입력 이미지를 RGB 색공간(RGB Color Space)과 YCbCr 색공간(YCbCr Color Space) 2가지 색공간으로 표현하여 사용하였고, 입력 이미지에 노이즈를 첨가하기 위해 가우시안 노이즈(Gaussian Noise)를 이용하였다. 또한 가우시안 잡음과 다른 성질을 갖는 실제 카메라 잡음에 대해서도 학습과 테스트를 진행하였다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 3 차원 영상을 제공하기 위한 과정에서 중요한 변위 지도 생성 과정의 개선을 목적으로 한다. 변위 지도란, 서로 다른 시점의 두 영상 내에 매칭되는 대응점을 찾고 이와 같은 대응점들 간의 차를 통해 상대적 거리정보를 얻은 후, 이를 정규화하여 픽셀 값으로 나타낸 지도이다. 이에 본 논문에서는 변위 지도 생성 시, 물체들 간 대응점 매칭율을 높이기 위해 물체들의 외곽을 보존하여 형태를 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 제안한다. 제안하는 방안은 제한 적응 히스토그램 평활화를 통해 물체들의 세부적인 특징들을 부각시키고, 양방향 필터를 통해 외각을 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 포함한다. 본 논문에서는 제한 적응 히스토그램 평활화와 양방향 필터의 처리 과정을 분석하고, 실험결과를 통해 제안하는 전처리 과정을 검증하였다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 차세대 ATSC 3.0 표준 기반 단일주파수망 (Single frequency network, SFN) 지상파 방송시스템에서의 송신기 식별 (Transmitter identification, TxID) 기술을 살펴보고 그 성능을 분석한다. SFN 기반 지상파 방송은 복수의 송신기를 동일한 주파수 대역에서 운용하는 것에서 발생하는 간섭으로 인한 영향을 최소화하기 위해 적절한 망 설계를 필요로 한다. 용이한 망 설계를 위해, ATSC 3.0 물리계층 표준은 TxID 기술을 통해 개별 송신기에서 전송된 신호를 판별할 수 있도록 지원한다. 이에 본 논문에서는 ATSC 3.0 표준에서 지원하는 TxID 신호 생성 및 검출 기술을 소개한다. 더불어, 전산 실험을 통해 해당 TxID 기술의 식별 성능이 TxID 신호의 삽입 준위가 매우 낮은 환경에서도 보장됨을 확인한다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 ATSC 3.0 시스템의 고품질 서비스를 위한 채널 본딩 (channel bonding) 송수신기 구조를 제시하고 성능을 확인한다. 채널 본딩은 ATSC 3.0 시스템의 물리 계층 규격에서 두 개 이상의 주파수 대역을 묶어서 더 많은 데이터를 동시에 전송할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 채널 본딩을 사용하여 단일 채널을 사용하는 시스템에 비해 데이터율을 최대 2 배 증대시킬 수 있음을 보여준다.


(게재일: 2017.06.21)
최근 스마트폰의 사용이 보편화 되고 주요 소비층이 밀레니엄 세대가 됨에 따라 개인 방송이 큰 이슈로 떠오르고 있다. 개인 방송 서비스 중 최근 큰 인기를 끌고 있으며 많은 사용자를 확보하고 있는 것이 게임 방송 분야이다. 게임 방송을 진행하는 브로드캐스터는 스트리밍 영상과 채팅을 통해 시청자와 실시간으로 소통하며 방송을 진행한다. 하지만 시청자는 브로드캐스터의 목소리와 화면에만 의존할 뿐 다른 추가적인 정보 서비스를 제공받기에는 한계가 있다. 이에 본 논문은 OBS를 이용한 HTML5 기반, JQuery 웹소켓 프로토콜을 통해 개인 방송 플랫폼을 제작하였고 Socket.IO를 사용하여 실시간 채팅 서비스를 추가하였다. 방송을 송출하는 방송 진행자가 입력하는 키 값을 스트리밍 영상에 오버레이할 수 있게 됨으로써 시청자에게 게임 진행 정보를 전달할 수 있고 시청자는 이를 통해 방송 진행자의 게임 스킬을 습득할 수 있으며 몰입감을 높일 수 있는 서비스를 개발하였다.


(게재일: 2017.06.21)
최근의 웹을 기반으로 한 소셜 네트워크 서비스의 발전은 사회관계 형성 서비스를 넘어 광고 마케팅 및 SNS 오픈마켓 등의 상업적 이용으로까지 사용되고 있으며 Facebook Live와 같은 개인방송의 영역까지 확장되고 있다. 인터넷을 통한 온라인상의 사회관계는 노화와 질환으로 외출이 어려운 노년층에게 지역사회 및 친구들과의 의사소통을 가능하게 할 뿐만 아니라 인터넷을 통한 정보 활용으로 생활의 질을 향상시키고, 노후를 즐길 수 있는 방법을 찾는 데 도움을 줄 수 있다고 알려져 있다. 하지만 대부분의 웹서비스는 복잡한 사용자 인터페이스를 제공하고 있으며 익숙하지 않은 기기를 사용하는 것은 노년층에게 쉽지 않기 때문에 노년층은 제한된 콘텐츠만을 제공받게 되어 정보화 사회에서 소외될 가능성이 있다. 이에 본 논문에서는 웹 접근성을 향상시킨 소셜 콘텐츠 서비스 Photo Alive! Demo EasyFace를 소개한다. 또한 노년층이 다루기 어려웠던 키보드와 마우스를 벗어나 새로운 조작 기기들로 웹 서비스를 이용할 수 있도록 구현하였다. MINIX Remote Control, Mirroring, EasyFace Control Application 세 가지의 조작기기 작동 방법을 구현하여 노년층에 맞춤화 된 새로운 사용자 인터페이스를 제안하고자 한다.


(게재일: 2017.06.21)
퍼지 논리를 기반으로 한 적응형 스트리밍 기법인 FDASH 적응 알고리즘은 빠르게 변하는 네트워크 상황에서 우수한 콘텐츠의 화질을 보장하면서 끊김 없는 서비스를 제공하는 특성을 보이지만 비디오의 화질이 자주 변하기 때문에 최고의 사용자 체감 품질 (QoE: Quality of Experience)을 제공하지 못 할 수도 있다. 본 논문에서는 제한된 버퍼 크기를 가지고 동일한 콘텐츠의 화질을 보장하면서도 비디오 화질의 변화 횟수를 줄여서 최적의 QoE를 제공할 수 있도록 하는 변환된 퍼지 논리 기반의 DASH 적응 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 우선 퍼지 논리 제어부(FLC : Fuzzy Logic Controller)의 수정을 통하여 다음 세그먼트의 비트율에 대해 최적의 판단을 하도록 하였고, 세그먼트 비트율 필터링 모듈 (SBFM: Segment Bitrate Filtering Module)을 추가하여 비디오 화질의 변화 횟수가 최소화 될 수 있도록 하였으며, 스트리밍 서비스 시작 시 SBFM에 의해 일정시간 저화질의 비디오를 시청해야 하는 상황을 막기 위한 Start Mechanism을 추가하였고, 마지막으로 버퍼의 오버플로우를 방지하기 위해 Sleeping Mechanism을 추가하였다. NS-3를 이용한 네트워크 모의실험 결과를 통해 제안된 방식이 FDASH 방식에 비하여 제한된 버퍼크기 상황 하에서도 오버플로우가 발생하지 않으며 점대점(Point to Point) 상황에서는 거의 동일 화질 성능을 보이면서도 비디오 화질 변화 횟수를 50% 이상 줄일 수 있음과 일반 Wifi환경에서는 오히려 17.8%정도 더 뛰어난 비디오 화질 성능을 보이면서 비디오 화질변화 횟수 측면에서는 53.1%정도 줄일 수 있음을 보여준다.


(게재일: 2017.06.21)
최근 들어 VR 관련 기술이 발전하고 대중화가 됨에 따라 VR 하드웨어 기술 이외에도 VR 영상에 대한 개발과 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 VR 영상을 제작하기 위해서는 360 도의 전방위 촬영, 영상의 스티칭 및 프로젝션 그리고 사용자의 시야점획득을 통한 렌더링등과 같은 기술이 필요하다. 그러나 영상들의 스티칭, 프로젝션 등의 여러 단계의 과정을 거치면서 원 영상에 비하여 많은 왜곡이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 제작과정 중 발생하는 기하학적 왜곡에 대해 분석한다.


(게재일: 2017.06.21)
본 논문에서는 비디오 영상 압축 왜곡 제거를 위해 Generative Adversarial Network (GAN)을 적용한 컨벌루션 뉴럴 네트워크 (CNN) 모델을 제안한다. GAN 모델의 생성 모델 (Generator)은 노이즈가 아닌 High Efficiency Video Coding (HEVC)로 압축된 영상을 입력 받은 뒤, 압축 왜곡이 제거된 영상을 출력하며, 분류 모델 (Discriminator)은 원본 영상과 압축된 영상을 입력 받은 뒤, 원본 영상과 압축 왜곡이 포함된 압축된 영상을 분류한다. 분류 모델은 5 개 층을 쌓은 컨벌루션 뉴럴 네트워크 구조를 사용하였고, 생성 모델은 5 개 층을 쌓은 SRCNN 구조와 VDSR 구조를 기반으로 한 두 개의 모델을 이용한 실험을 통해 얻은 결과를 비교하였다. 비디오 영상 압축 왜곡 제거 실험을 위해 원본 비디오 영상을 HEVC 을 이용하여 2Mbps, 4Mbps 로 압축된 영상을 사용하였으며, 압축된 영상 대비 왜곡이 제거된 영상을 얻을 수 있었다.


(게재일: 2017.06.21)