nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
AV 방송프로그램 위주의 지상파 UHDTV 본 방송서비스가 시작된 이례로, 브로드밴드 망을 통한 다양한 융합 서비스 제공에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 이러한 서비스 모델의 일환으로 정규 방송스케줄로 인하여 빨리 종료되는 스포츠 경기를 브로드밴드 망을 통하여 이어보는 서비스가 등장하고 있다. 이러한 서비스를 이용 시에 다수가 공동으로 시청한다는 TV 단말의 한계를 극복하고자 컴패니언 단말로의 이어보기 서비스를 제공하는 표준 기술을 본 논문에서 제안한다. 제안한 기술이 지상파 UHDTV 방송서비스의 활성화 및 신규 서비스 모델 발굴에 도움이 될 것을 기대한다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 색차 성분의 화면내 예측 모드인 CCLM( Cross Component Linear Model) 의 계산 복잡도 감소를 위하여 휘도 성분의 화면내 예측 모드에 따라 주변 참조 샘플 쌍을 선택적으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 67 가지 화면내 예측 모드를 3 개의 구간으로 나누고 각 구간별로 사용하는 참조 샘플 쌍의 위치를 정하여 사용하였다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI( All Intra) 환경에서 JEM7.0 대비 부호화 성능을 측정하였다. 실험결과로서 제안하는 방법이 JEM7.0 대비 Y, U, V 각각 평균 0.04%, 0.61%, 0.62% 의 BD-rate 손실 및 평균 2%, 최대 8% 부호화 시간 감소를 보인다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문은 홀로그램 기술개발에서 사용되는 다양한 광학적 계산이나 알고리즘 구현에 필요한 컴퓨터 프로그래밍 라이브러리를 위해 개발되는 홀로그래피 오픈소스 라이브러리(오픈홀로)에 대한 소개이다. 오픈홀로는 오픈 소스로서 소스코드 공개의 의무가 없고, 상업적 제한이 전혀 없는 BSD 라이센스 정책을 따른다. 이러한 Openholo의 주목적은, 홀로그램 전문가뿐만 아니라, 초보자나 일반인들도 이를 활용하여 홀로그램의 광학적 특성을 시뮬레이션하거나, 홀로그래픽 콘텐츠를 제작할 수 있도록, 관련된 알고리즘과 광학적 수치 계산을 위한 프로그래밍 라이브러리를 오픈 소스화 하는 것이다.


(게재일: 2018.06.20)
배경제거는 영상에서 움직이는 객체를 분리할 때 유용한 방법이며, 대표적인 예인 Mixture of Gaussian (MOG) 알고리즘은 픽셀 당 3-5 가우스 모델을 혼합해 배경과 움직이는 객체를 구분한다. 소형 표적을 추적하기 위해서는 화소 혹은 작은 블록 단위로 시/공간적 밝기 변화량을 이용하는 옵티컬 플로우 기법이 적절하다. 본 논문에서는 소형 표적의 강인한 객체 추적을 위해 MOG2와 옵티컬 플로우의 결합 방법을 소개한다. 제안된 방법은 MOG2를 사용하여 전경 영역을 획득하고 전경 영역에만 옵티컬 플로우를 적용한다. 실험 결과는 제안 방법이 잡음과 배경의 미세 변화가 있더라도 무인 비행체를 잘 추적할 수 있음을 보여준다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 빔-호핑 위성 전송 시스템을 운용하기 위해 필수적으로 이루어져야 하는 빔 스위칭 타임 플랜 (Beam Switching Time Plan, BSTP) 동기 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 게이트웨이의 변조 모듈에서 SF (super-frame) 신호를 전송한 후, 레퍼런스 수신 모듈에서 신호 전송 후 프레임 검출이 일어나기까지 걸리는 시간과 유효한 신호 검출 후 프레임 검출이 일어나기까지 걸리는 시간을 이용하여 BSTP 동기를 이룬다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 전이중 통신 방식을 사용하는 DOCSIS 3.1 시스템의 자기간섭 제거를 위한 자기간섭신호의 채널 및 비선형 왜곡 요소를 추정하는 기술을 제안한다. DOCSIS 3.1 시스템의 전이중 통신 방식은 일반적으로 가입자 단말인 CM (Cable Modem) 과 케이블방송신호 송신 시스템인 CMTS (Cable Modem Termination System) 사이의 상하향 통신을 시간/주파수의 분할 없이 동시에 수행하는 통신 방식이다. CMTS 에서 CM 의 신호를 수신함과 동시에 CMTS 신호를 송신하는 경우 고출력의 CMTS 송출신호가 CMTS 의 수신기로 인가되는 자기간섭 현상이 발생하게 된다. 이렇게 인가되는 자기간섭신호는 고출력 증폭기 (HPA: High - Power Amplifier) 및 Feedback 채널의 영향으로 크게 왜곡되어 수신된다. 따라서 자기간섭신호를 제거하고 CM 의 신호를 원활하게 복조하기 위해서는 자기간섭신호의 왜곡 요소룰 추정 및 보상하는 절차가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 자기간섭신호의 HPA 에서 발생하는 비선형 왜곡 요소 및 Feedback 채널의 영향으로 발생하는 채널 요소를 추정하는 기술을 제안하고 성능을 분석한다. 제안된 기술은 간단한 연산기반으로 왜곡요소의 추정이 가능하며 반복추정을 통해 성능을 효과적으로 향상시키는 것이 가능하다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 정보통신 기술의 발달로 사용자에게 원격 공간의 실재감을 느낄 수 있게 하는 실감미디어의 발전이 두드러지고 있다. 이 중 360VR의 경우, 시청자의 시청 영역이 넓어지기 때문에 높은 전송률과 넓은 대역폭을 요구하여 전송 지연과 영상 끊김 등의 여러 문제점이 나타나고 있는 상황이다. 이에 본 논문은 360VR 영상을 지연이 발생하지 않고 전송하기 위해 구글에서 제작한 Chromium 프로젝트의 소스코드를 이용하여 QUIC 서버를 제작하였고 QUIC 프로토콜과 HTTP/2을 이용하여 Chromium 브라우저 클라이언트에 송출하였다. 또한 기존 Node.js 서버의 HTTP 1.1와 비교를 통해 QUIC 프로토콜을 이용한 360VR 전송 속도가 빠르다는 것을 확인하였다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 HEVC 국제표준으로 압축된 비디오에서 움직임 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HEVC 비트스트림의 대부분을 차지하는 인터 프레임의 움직임 벡터 정보를 입력 데이터로 사용하는 ST-MRF(Spatio-Temporal-Markov Random Field) 모델을 기반으로 하며, ST-MRF 모델에서 발생할 수 있는 오차전파로 점진적으로 객체를 부정확하게 추적하는 것을 HEVC GOP(Group of Picture)마다 삽입되는 인트라 프레임만을 복호화 하여 픽셀 정보를 입력으로 하는 YOLO 모델과 융합시켜 보정함으로써 추적하던 객체를 잃지 않고 강건하게 추적하는 방법을 제안한다.


(게재일: 2018.06.20)
2016년 이후 방송법 개정을 통해 디지털 방송의 음량을 ITU-R / EBU에서 제안한 측정 방식을 활용하여 채널 및 프로그램 사이의 방송 음량을 맞추어 제공하고 있다. 본 논문에서는 방송 음량을 조절하는 기술 중의 하나로 ITU-R 1770-3 측정 방식을 기반으로 하여 청각적 특성을 고려한 적응적 오디오 음량 자동 제어 기술을 제안한다. 오디오 음량 자동 제어 기술은 프로그램의 음량을 기준치에 맞추는 동시에 오디오 데이터의 왜곡을 최소화해야 한다. 제안한 기술은 음량을 기준인 -24 LKFS에 맞추는 동시에 왜곡의 최소화하면서 명료도를 높이는 것을 목표로 개발되었다. 이를 위해, 가청/비가청 구간에 따라 적응적으로 이득을 조절할 수 있는 구조를 개발하였다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위해 주관적 음질 평가 방식을 실시하였으며 이를 통해 기존의 음량 제어 기술과 비교하여 음질이 향상됨을 확인하였다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 국내 지상파 UHD 방송이 시작됨에 따라 시청 중에 방송망과 브로드밴드 망을 통해 IBB 실시간 부가 서비스를 제공 받을 수 있게 되었다. 이에 따라 사업자는 IBB 서비스 표준 중 컴패니언 스크린 서비스 표준에 따라 지상파 UHD 방송 시청자들이 방송 수신기의 컴패니언 디바이스를 사용하여 연관 콘텐츠를 수신할 수 있는 기능을 제공해야 한다. 이에 본 논문에서는 IBB 부가서비스 중 생방송 이어보기 서비스를 컴패니언 디바이스를 통해 제공할 수 있는 시나리오 및 모델을 제시한다. 본 논문의 서비스 모델은 ATSC 3.0 과 HbbTV 2.0 표준의 방송 환경 시스템에서 동작함을 상정한다. 오픈소스 소프트웨어를 사용하여 해당 시스템의 설계 및 구현하여 서비스 동작을 보인다.


(게재일: 2018.06.20)
지속적인 딥러닝 기반의 영상처리 기술의 발전으로 객체분류나 객체검출 문제에 대해서 뛰어난 성능 보이고 있다. 하지만 객체추적 문제에서는 성능이 좋은 추적기는 실시간 동작이 불가능하고 딥러닝 기반의 객체추적도 단일 객체에만 고려한 기법이 많기 때문에 개선할 필요가 있다. 전처리로 검출된 객체영역과 kalman filter를 통해 예측된 추적영역 간의 embedding feature 비교를 통해 동일인물인지 판단하여 고유 ID를 부여하고 추적한다. 객체끼리 교차하거나 가려지는 상황에서 추적을 실패하게 되는데 이 후에 지속적인 추적을 위해 IoU 비교를 통해 후보 추적기로 남겨두는 과정을 거친다. 실험 결과 실시간 동작여부와 객체끼리 교차하거나 프레임 밖으로 나갔다가 다시 나타나는 경우에도 추적이 가능함을 확인하였다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 부분 홀로그램의 중심점과 카메라의 이동에 따라 생성되는 시점 영상들의 상관성을 분석하였다. 같은 기준에서의 실험을 위하여, 물체의 실제 크기 및 시점간 거리 등의 파라미터를 조정하였으며, 카메라의 수평이동과 부분 홀로그램의 중심점이 좌, 우로 이동된 결과를 생성하는 실험을 진행하였다. 결과를 기반으로, 서로 다른 광학계와 생성방법을 통하여 생성된 임의의 시점 영상들의 상관성을 분석한다.


(게재일: 2018.06.20)
학술대회에 발표된 논문은 이동형 저장장치 혹은 학회 홈페이지를 통해 배포된다. 이용자가 저자의 설명 없이 배포된 논문만으로는 내용을 이해하는 데에 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하고 더 나아가 언제 어디서든 설명을 들을 수 있는 환경을 제공하기 위해 웹 기반으로 MPEG-DASH 기반의 학술대회 중계용 가상 포스터세션 서비스를 제안한다. 제안하는 서비스는 포스터 발표자의 영상을 가상공간에 배치하고 이를 MPEG-DASH 기반으로 전송한다. 가상공간은 구글의 WebVR API을 응용해 구현하여 별도의 프로그램 설치 없이 웹 기반으로 이용할 수 있으며 MPEG-DASH 기반의 전송을 통해 효율적인 대역폭 활용이 가능하다. 본 서비스를 통해 논문의 내용을 효과적으로 전달할 수 있을 것이며 새로운 학술대회의 패러다임 제시가 가능할 것으로 예상한다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 딥 러닝 기술의 발전이 가속화됨에 따라, 기존의 알고리즘과 융합하여 뛰어난 성능 향상을 보이는 연구가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 HEVC 로 압축된 동영상의 일부 프레임의 삭제여부를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 영상의 삭제 정보가 포함되어 있는 HEVC 의 부호화 파라미터를 추출하여 간단한 전 처리 과정을 통해 데이터의 크기를 효과적으로 압축한 뒤, 동영상의 시간적 특성을 고려할 수 있도록 CNN 네트워크를 구성한다. 실험 결과, 효과적으로 다양한 압축 환경에 강인한 영상 삭제 검출 성능을 보이는 것을 확인하였다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 HDR 영상 신호의 고속 광전변환을 위한 파라미터 룩업 테이블 기반 구간 선형 근사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고속화하기 위한 광전변환함수의 입력 값의 범위를 다수개의 구간으로 나누고 각 구간마다 별도의 선형 근사함수를 구하여 광전변환함수를 근사하고 각 구간별로 필요한 선형 근사함수의 파라미터를 룩업 테이블에 미리 저장하고 사용함으로써 보다 빠른 근사 값 계산이 가능하다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 MPEG 에서 제공하는 참조 소프트웨어인 HDRTools 를 기반으로 실험을 수행했고 이를 통해 참조 소프트웨어에 구현되어 있는 기존의 고속화 방법과 비교하여 더 적은 연산 수를 가지며 평균 24% 빠른 처리속도와 약 0.05dB 의 평균 PSNR 손실을 보임을 확인하였다.


(게재일: 2018.06.20)
증강현실 환경에서 현실 세계의 물체를 포착하여 디지털화 시키는 것은 몰입감 향상에 있어 매우 중요한 기술이다. Faster R - CNN 은 영상에서 여러 물체를 인식하는 기술 중 하나이며, 지금껏 많은 응용 기술의 개발과 함께 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 증강현실 환경에서 평면물체의 2D 변환관계를 설명하는 Homography 와 Faster R - CNN 을 활용하여 여러 개의 비콘에 대한 6 자유도(6DOF) 를 추정하는 방법을 제안한다. 또한 증강현실에서 주로 사용되는 마커 기술에 존재하는 단점들을 극복할 수 있는 비콘 구조를 소개하고 여러 개의 비콘을 용이하게 관리하는 시스템을 제안한다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 JEM(Joint Exploration Model)의 부호화기 계산 복잡도 감소를 위한 CU 조기 결정 방법을 제시한다. 기존의 JEM 의 경우 현재 CU(Coding Unit)의 RDO(Rate Distortion Optimization)를 통한 최적의 예측 모드가 Merge SKIP 모드이고 BT(Binary Tree)의 깊이가 2 또는 3 이상일 때 CU 결정을 조기 종료한다. 제안하는 방법에서는 현재 CU 의 최적의 예측모드가 Merge SKIP 이고 BT 일 경우 통계적 분석을 통한 왜곡 값, CU 샘플 수, 시간적 계층 순서, 양자화 파라미터를 고려한 문턱 값을 이용하여 CU 를 조기 결정한다. 실험결과로써 제안하는 방법이 JEM 7.1 대비 Y, U, V 각각 평균 0.86%, 0.08%, 0.18%의 BD-rate 손실이 발생하고 평균 16% 부호화 속도를 개선시킨다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 비디오 부호화 성능 향상을 위하여 QTBT (QuadTree Plus Binary Tree) 블록 구조에서 대각선 움직임 분할 (DMP: Diagonal Motion Partition) 방법을 제안한다. HEVC 이후의 비디오 압축 표준을 위한 탐색 과정에서 다양한 부호화 성능 향상 방법들이 제안되고 있으며, 그 중 제안하는 대각선 움직임 분할 방법은 하나의 정방형 혹은 직방형의 부호화 유닛 (CU: Coding Unit)을 두 개의 삼각형으로 분할하여 움직임 예측 및 보상을 수행하는 방법이다. 제안하는 방법에서는 두 가지 대각선 방향만을 사용하여 블록을 분할하지만, QTBT 블록 구조와 결합하여 다양한 임의의 블록 분할 형태를 표현하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 JEM-7.0에 구현하여 0.15%의 부호화 효율 향상 결과를 획득하였다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문은 기존에 홀로그램 생성에 사용하던 R-S알고리즘과 유사한 품질을 지니며 빠른 속도의 연산으로 홀로그램 디스플레이와 프린팅 시스템을 위한 콘텐츠의 생성에 필요한 고속 연산 알고리즘인 FPAS에 대한 소개이다. 소개 될 연산방법은 기존의 홀로그램 분할 방식을 일반화함으로써 미세한 빔의 조종으로 개선된 알고리즘으로 제안하며, 생성된 프린지 패턴에서 회절된 파면을 R-S알고리즘으로 계산한 결과와 매우 유사한 재구성 품질을 표현할 뿐만 아니라, 각 오브젝트 포인트의 기여도로부터 분할단계에서 보다 빠르게 계산 속도를 향상시킬 수 있는 접근법으로 디지털 홀로그램 생성의 속도를 단축시킬 수 있는 알고리즘을 소개하여 홀로그램을 사용하는 다양한 분야에 응용시키는 것에 목적이 있다.


(게재일: 2018.06.20)
많은 분야에서 기기설비들의 고장, 결함은 안전과 관련되어 있기 때문에 연구가 활발히 진행되고 있다. 주로 데이터를 취득하여 제품의 유지보수 및 품질을 향상시키는 연구로 고장을 나타내는 특성 인자를 추출하여 고장진단을 하는 것이다. 하지만, 과거의 룰 기반 결함 탐지 기법은 예외의 경우를 탐지하기 어렵다는 문제를 가져왔다. 최근 들어 인공지능이 특성 인자를 쉽게 추출할 수 있다는 장점으로 인해 인공지능과 결합된 고장진단 시스템이 많이 제안되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 추세와 인공지능과 결합된 고장진단 시스템을 소개한다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 주파수자원의 부족이 심화됨에 따라 최근 연구가 활발해지고 있는 가시광통신의 국제표준화 방안을 제시하고자 한다. 가시광통신의 국제표준화는 IEEE 와 ITU 에서 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 공적표준화 기구인 ITU 를 대상으로 표준화 현황을 살펴보고 향후 추진 방안을 제시한다. 가시광통신은 부족한 전파자원의 한계를 극복하고, 광대역 고속통신이 가능하며, 병원과 같이 전자파에 민감한 장비들을 사용하는 환경에서의 사용이 유리하기도 하여 미래의 통신수단으로 부상될 것으로 전망되고 있다. 가시광 분야의 국내 개발 기술들을 ITU 국제표준에 반영함으로써 향후 국내기업들의 이 분야의 국제시장 진출 교두보 선점 등에 유리하게 작용할 수 있을 것으로 예상된다.


(게재일: 2018.06.20)
지금까지 영상 콘텐츠 제작 기술의 발전은 SD(Standard Definition)에서 시작하여 HD(High Definition)와 FHD(Full High Definition)를 거쳐, UHD(Ultra High Definition)에 이르기까지 화질을 중심으로 이루어져 왔다. UHD 에 이르며 육안으로는 그 이상의 해상도로 제작된 콘텐츠와 구분하는 것이 힘들어졌으며, 이에 영상 콘텐츠 제작은 화질이 아닌 제한된 촬영 장비들로부터 촬영 방법, 영상 화각의 개선 작업 등으로 그 방향을 전환하고 있다. 이의 연장선 상에서 360 도 영상에 대한 기술개발이 활발히 이루어 지고 있다. 방송 분야에서는 360 도 영상의 실시간 스트리밍 적용 가능성이 모색되고 있는데, 이것이 가능 하려면 대량의 동영상 데이터를 실시간으로 스티칭하여 전달하는 기술이 필요하다. 따라서 고속 이미지 스티칭이 가능해질 경우 실시간 동영상 스티칭을 통해 방송 통신 분야에서의 서비스 향상에 기여할 것으로 보인다. 본 논문은 이미지의 edge 정보를 방향성을 가진 데이터로 분할하여 특징점을 추출하고, 이후 가중치를 통한 특징점 매칭으로 기존의 이미지 스티칭 방법 보다 빠른 속도의 알고리즘을 제안한다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 추정 알고리즘을 웹 서버에 도입하여, 충전소에 의한 전력소비가 주변 전력 계통에 미치는 영향을 모니터링할 수 있는 시스템을 제안한다. 우선, 관련 기관으로부터 공급 받는 지역 내 실시간 충전소 별 이용 상태 정보로부터 충전 시간과 그 횟수를 도출하고, 이를 충전소 마다 누적하여 소비 전력을 추정한다. 이렇게 추정된 충전소 별 전력 소모량을 웹 페이지를 통해 사용자에게 시각화하여 제공한다. 또한 같은 지역의 구간별 실시간 교통량 또한 같은 방식으로 제공하여, 전기 자동차 충전소 전력소모량의 변화 추이와 교통량의 변화 추이 간 상관관계를 확인할 수 있도록 한다. 따라서 제안하는 시스템은 지역 내 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 및 그 변화 추이 관측하고 이를 바탕으로 지역 내 충전소 추가 설치 필요성, 전력 계통 부하 예측, 충전소 재배치 등 전기 자동차 충전소 운영 전략을 수립하는데 사용할 수 있다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 주간 영상으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 영상 변환 딥러닝 알고리즘인 Generative Adversarial Network(GAN)를 기반으로 주야간 도로 영상을 학습시켜 주야간 상호 변환이 가능한 시스템을 구현한다. 우선, 입력 영상에 대해 변환된 영상을 출력하는 generative network 를 정의한다. 또한, 변환된 영상을 다시 본래 영상으로 변환하는 inverse network 를 정의한다. Generative network 와 inverse network 를 모두 통과한 결과 영상과 본래 영상의 차 영상을 통해 손실 함수를 정의함으로써 파라미터를 목적에 맞게 학습시킬 수 있다. 또한, generative network 를 통과한 결과 영상과 목적하는 영상을 구분하는 discrimination network 를 정의하여 discrimination network 와 generative network 의 minimax two- player game 을 통해 변환된 영상이 실제 목적 영상과 유사하도록 유도한다. 제안하는 알고리즘을 적용하여 야간 도로 영상의 보정을 수행하면 주변 물체 인식이 어려운 야간 영상을 물체 인식이 용이한 주간 영상으로 변환 할 수 있다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 수 년간 비디오 콘텐츠 소비 공간이 인터넷으로 확장되며 지능적 비디오 콘텐츠 추천 기술 개발이 진행되어 왔다. 하지만 지능적 비디오 콘텐츠 추천 기술은 사용자의 기호나 업로드된 비디오 콘텐츠의 제목 등을 기반으로 하여 비디오 콘텐츠 클래스에 대한 분석 없이 유사한 비디오 콘텐츠를 탐색하고 추천해주는 기술이 대부분이다. 본 논문에서는 지능적 콘텐츠 추천을 위한 딥러닝 기반 방송 콘텐츠 클래스 분류 시스템을 제안한다. 방송 콘텐츠 내 영상 정보를 이용하여 방송 콘텐츠 클래스를 분류하며 높은 분류 정확도를 보여주는 것을 확인할 수 있다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 딥러닝 기반의 주행 차로 인식 기법을 활용한 차선 변경 검출 기술을 제안한다. 제안한 방법은 주행 차로, 좌우 차로, 차량 등 3 종의 이미지 데이터를 학습, 검증, 실험 데이터로 나눠 활용하였다. 주행 차로 및 차선 변경 인식을 위하여 변형된 AlexNet 모델을 개발하였다. 실험 결과 주행 차로 69.45%, 좌우 차로 66.9%, 차량 76.4%의 인식률 결과를 보여 기존 패턴인식 방법과 비교하여 우수한 결과를 보였다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 실시간 고화질 360 영상 전송을 위해 사용자 시점에 기반한 타일 분할 기법을 적용하고 360 영상을 가상현실 기기 화면에 표현하여 주관적 화질 평가를 위한 플랫폼을 구현한다. 사용자 시점에 기반한 고화질 360 영상 전송을 위한 방안으로, 분할된 영상에서 전송되지 않은 영상으로의 움직임 참조 문제를 해결하기 위해 적용된 MCTS (motion constrained tile sets) 기술과 실시간으로 사용자 시점에 위치한 타일들만 추출할 수 있도록 미리 구성된 타일 정보들을 포함하는 EIS (extraction information sets) SEI, 사용자 시점에 위치한 타일 정보만 추출해내고 영상을 분할 및 추출해주는 Extractor, 실제 추출된 영상 정보를 이용해 가상현실 기기 화면에 표현하는 방법에 대한 구현 내용을 설명한다. 따라서 제안된 구현물을 기반으로 고화질 360 영상 전송을 수행하면, 사용자 시점 영역의 영상만 전송하여 불필요한 영상 전송을 하지 않게 되어 화질 대비 낮은 대역폭의 향상된 실시간 전송 영상을 얻을 수 있다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 이미지의 Visual 정보를 추출하고 Multi label 분류를 통해 나온 결과의 상관관계를 modeling하여 문장으로 출력하는 CNN-RNN 아키텍처가 많은 발전을 이뤘다. 이 아키텍처의 출력은 이미지의 정보가 요약되어 문장으로 표현되기 때문에 Semantic정보가 풍부하여 유사 콘텐츠 검색에도 사용 가능하다. 하지만 결과 문장에 사람이 포함 되면 광범위한 검색 결과를 얻게 되고 부정확한 결과를 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 문장에서 사람을 인식하여 Identity를 부여함으로써 검색어를 좀 더 구체적으로 생성하고자 한다. 이 문제를 해결하기 위해 자연어 처리의 분야 중 하나인 개체명 인식(Named Entity Recognition) 문제로 다루며, 가장 많이 사용되고 있는 모델인 Bidirectional-LSTM-CRF와 CoNLL2003 dataset을 사용하여 수행 한다.


(게재일: 2018.06.20)
지상파 UHD 방송을 위해 과학기술정보통신부는 UHD 방송장비의 국산화를 위한 R&D 사업을 UHD 워크플로우 전반에 걸쳐 추진한 바 있다. KBS와 RAPA는 국산 UHD 방송장비로 구성된 UHD 라이브 워크플로우의 시연 및 정합시험을 위한 시연용 테스트베드를 기획 및 제작하였다. 전체 시스템은 뉴스 및 토크쇼 형태의 시연 영상 연출을 위한 미니 스튜디오, 비디오 및 오디오 믹서, CG, 서버 등으로 구성된 부조정실, ATSC 3.0 시그널링 서버 등 송출시스템, 익사이터를 통한 송신 그리고 모바일 수신 단말을 통한 수신 시스템 등 실제 지상파 방송 송출 시스템을 모델링하여 테스트베드 형태로 구성된다. 본 논문은 시연 테스트베드 각 부분의 기획의도 및 구체적인 설계 방안의 제시를 통해 소규모 UHD 방송 스튜디오 등 워크플로우의 구성에 대한 이해를 돕고 아울러 상호운영성 검증 방안 들을 제시한다. 구현된 테스트베드는 방송기술인연합회와 공동으로 KOBA 2018 전시회에서 구축되어 전시기간 동안 전시회를 홍보하는 방송 프로그램 제작에 활용되었다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.


(게재일: 2018.06.20)
기술의 발달로 인해 휴대폰카메라와 간단한 광학 장치를 통해 나노 단위의 유해물질 영상을 획득할 수 있게 되었지만, 휴대폰카메라의 한계로 영상 전역에 원치 않는 잡음이 발생하여 유해물질 농도 검출의 정확도는 좋지 않다. 또한 기존의 관심영역 검출 알고리즘은 검출하고자 하는 대상의 형태학적 특성을 이용한 상관성 비교를 사용하는데, 처리 시간이 길어 휴대폰 어플리케이션에 적합하지 않다. 이에 착안하여, 본 논문에서는 실용화를 목적으로 영상처리를 기반으로 한 유해물질 영역 검출의 고속화 알고리즘을 제안한다. 영상보간 및 잡음제거의 전처리를 진행한 영상에 휴리스틱 관심 대상 검출 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 관심영역 검출 알고리즘과 대비 검출 시간은 약 70% 감소하였으며 검출 정확도는 증가하였다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 다수의 1 차 사용자가 존재하는 무선 인지 중계 네트워크를 분석한다. 다수의 1 차 사용자들의 신호는 2 차 사용자에게 간섭으로 작용하고 2 차 사용자들의 신호 또한 1 차 사용자에게 간섭으로 작용하게 된다. 이러한 환경에서 불완전한 채널 정보를 이용하여 최적의 중계기를 선택하는 방법을 제안하고 이때의 2 차 사용자 네트워크에서의 불능 확률을 분석하였다. 또한 모의실험을 통하여 불완전 채널 정보의 상관 계수의 변화에 따른 불능 확률의 변화를 확인하였다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문은 초해상도 영상 생성을 위한 CNN 구조를 제안한다. 제안하는 Cross-CNN 은 2 차원 필터의 분리성과 활성화 함수의 비선형성을 바탕으로 VDSR 구조의 시작과 마지막 층을 제외한 중간 층들에 교차하는 1 차원 필터를 적용한다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 적은 가중치를 사용하여 실행 시간을 단축하였다. 실험은 VDSR 실험에 사용된 291 개의 영상과 B100 영상을 이용하였다. 제안하는 방법은 네트워크 중간층에서 기존 방법 대비 약 1/3 의 가중치를 사용하여 20%의 속도 향상을 보였다.


(게재일: 2018.06.20)
TV홈쇼핑 프로그램 구성 요소 중 하나인 Call to action(자료화면 구간)에서 콘텐츠관리시스템 CMS(Contents Management System)가 도입되며 기존 생방송에 활용하던 서버를 외에 Taker라는 장비가 추가되어 방송에 활용된다. Call to action은 방송 전 제작된 자료 외에 생방송 중 녹화 된 자료들이 같이 복합적이며 연속적으로 재생되는데 이 시점에 문제점이 발생했다. 본 논문에서는 홈쇼핑 생방송에서의 Taker장비의 활용 필요성과 문제점 및 개선점을 제시 하고자 한다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 ATSC 3.0 기술을 적용하여 모바일 방송에 대한 서비스 가이드를 제공함에 있어서 이동 환경의 시청자에게 음성 입력을 적용하여 편리하게 안내하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로는, ATSC 3.0 Service Announcement 규격에 음성 입력 및 주어진 입력에 반응하여 해당 서비스 정보로 천이하여 음성 또는 화면으로 안내하기 위한 엘리먼트를 추가로 정의하였다. 본 엘리먼트는 기존 엘리먼트에 호환성을 유지하도록 추가되어 기존 전송 방식과 동일하게 전달되어 단말에서 처리된다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 미디어 소비 환경은 지상파 방송과 같은 Mass Media 중심에서 모바일, Multi Device 기반의 개인화 서비스 위주로 변화하고 있다. 이에 따라 국내외 다양한 유료방송사, 통신사, 지상파 방송 사업자들은 변화하는 미디어 소비환경에 유연하게 대응할 수 있는 차세대 방송 플랫폼 도입을 위한 연구를 진행하고 있다. 이에 본 논문은 케이블TV 방송사업자가 변화하는 미디어 소비 환경에 유연하게 대처할 수 있는 IP기반 방송 플랫폼에 대해 연구하였다. 이를 위하여 실감 미디어 제공을 위한 양방향 미디어 전송 환경의 연구와 MPEG의 차세대 미디어 전송을 위한 표준화 현황을 알아보고, IP기반의 방송 플랫폼의 필요성 그리고 플랫폼의 구조에 대하여 설계 하였다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 JVET(Joint Video Experts Team)는 새로운 비디오 압축 표준을 VVC(Versatile Video Coding)으로 이름 짓고 2020 년 완료를 목표로 그 표준화를 시작하였다. HEVC 및 VVC 에서는 화면간 예측의 부호화 효율을 위하여 공간적/시간적 주변블록의 움직임 정보로부터 Merge/AMVP(Advanced Motion Vector Prediction)의 후보 리스트를 구성하고 최적의 움직임 정보를 활용한다. 본 논문에서는 Merge/AMVP 의 후보 리스트를 유도할 때, 현재블록의 모양을 고려하여 상관성이 높은 주변블록의 움직임 정보를 우선 순위로 유도하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 VTM(VVC TM) 대비 제안기법의 성능을 확인한다.


(게재일: 2018.06.20)
자동차에서 전장부품이 차지하는 비중이 증가하고 있다. 그런데 전장부품이 증가하면서 전자제어장치의 오작동으로 인한 사고 및 인명손실의 위험이 커졌다. 자동차 환경에서 발생하는 진동, 열기, 습기, 전자파를 차단하여 전장부품의 안정성을 확보와 위험을 최소화하기 위해 자동차 OEM에서는 Conformal Coating 기술을 적용하는 것이 일반적이다. Conformal Coating된 PCB 회로의 신뢰성을 높이기 위해서는 코팅 과정에서 발생하는 기포를 억제해야 한다. 그럼에도 불구하고 기포가 발생한 경우에는 해당 PCB를 폐기하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 코팅된 PCB에서 발생한 기포를 자동으로 검사하기 위한 전처리 과정으로서 검사 소자의 경계면과 평탄면 영역을 추정/분할하는 영상처리 알고리즘을 제안한다. 코팅 기포의 특성이 소자의 경계면과 평탄면에서 매우 다르게 나타나므로 효율적인 기포 검출을 위해서 영역 분할은 필수적인 전처리 과정이다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 공간적 일관성과 시간적 일관성을 모두 고려하는 그래프 컷(graph cuts, GC) 알고리즘을 적용한 새로운 비디오 정합(video stitching) 방법을 제안한다. 먼저 입력 비디오로부터 취득한 전체 프레임에 대해서 정렬(frame alignment) 작업이 완료된 후, 프레임 합성(frame composition)을 위한 정합선 찾기(seam finding) 과정을 진행한다. 정합선을 찾는 과정에서 개선된 그래프 컷 알고리즘을 이용해 정렬된 프레임들을 자연스럽게 합성할 수 있는 최적의 정합선을 찾는다. 우선, 첫번째 입력 프레임에서 찾은 최적 정합선을 참조 정합선으로 설정한다. 그 다음, 연속된 프레임들의 정합선 찾기 과정을 수행할 때, 참조 정합선과의 거리 값을 가중치로 이용하는 새로운 비용 함수를 적용한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘으로 찾은 최적 정합선은 입력 프레임의 중첩 영역에 움직이는 물체가 존재할 때, 물체의 모양을 손상시키지 않으면서 동시에 연속된 프레임의 정합선을 유사한 형태로 유지시킨다. 결과적으로 공간적, 시간적 자연스러움이 보장되는 고품질의 비디오 정합 결과를 얻을 수 있다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 관심 영역 보존을 고려한 이미지 리사이징 최적화 기법을 제안한다. 이미지 리사이징은 입력 영상을 다양한 비율의 디스플레이나 하드웨어 플랫폼에 적용이 가능한 비율의 영상으로 변환하는 것에 목적을 둔다. 변환 과정에서 인지적 특성을 고려하여 관심 영역 검출을 통해 주요 객체의 왜곡을 최소화하고자 한다. 목표 비율로의 리사이징 시 각 영역별 변환 비율이 상이하게 결정되어야 하고, 이 과정에서 관심 영역 왜곡과 영상 보간 불가능의 문제가 발생한다. 관심 영역 왜곡과 보간 불가능 상태를 최소화하기 위해 영역별 변환 비율을 결정하는 최적화 기법을 제안하여 관심 영역이 보존된 최적화된 결과 영상을 획득하고자 한다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 새로이 시작된 비디오 압축 표준인 VVC(Versatile Video Coding)의 인-루프(in-loop) 필터링을 위한 CNN 구조를 제안한다. 제안하는 CNN 구조는 복호화된 영상을 입력으로 하고 원본 영상과 복호화된 영상의 오차를 손실함수로 사용하여 학습을 진행한다. 또한, 비디오 부호화에서의 다양한 크기의 CU(Coding Unit)를 고려한 다양한 크기의 컨볼루션 필터를 사용하여 특징을 추출하는 구조에 기반하고 있다. 실험을 통하여 제안한 CNN 기반의 필터링이 VVC 의 시험모델인 VTM(VVC Test Model)의 인-루프 필터링의 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 가정용 TV 를 포함한 비디오 디스플레이 기기는 HD(High Definition)에서 UHD(Ultra High Definition)로 급속하게 전환되고 있다. DTV 방송의 경우 한국은 HDR(High Dynamic Range)이 제외된 UHDTV 지상파 방송을 시작하였고 북미 MVPD(Multiple Video Program Distributor) 사업자들은 HDR 서비스를 먼저 도입하기 시작하였다. 기존 full HD 보다 4 배 이상의 해상도를 지원하는 UHD 는 HDR 과 WCG(Wide Color Gamuit)를 제외하고 논할 수 없다. 본 고에서는 해외의 디스플레이 인증 기관에서 적용하고 있는 UHD 디스플레이 디바이스에 대한 화질 평가 기술에 대하여 소개한다.


(게재일: 2018.06.20)
H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 하드웨어 비디오 인코더의 처리율(Throughput)을 높이기 위하여 동일 CU(Coding Unit) 내 PU(Prediction Unit)들이 병렬로 머지 후보 리스트를 생성할 수 있는 병렬 머지 방법이 표준 기술로 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 동일 CU 내의 PU 간의 의존성만 제거할 수 있고 코딩 순서상의 이전 CU 와의 의존성은 제거할 수 없다. 결국 이전 CU 의 모드 결정 과정이 완료된 후에 현재 CU 내의 PU 가 머지 후보 리스트를 생성할 수 있기 때문에 높은 처리율 향상을 기대할 수 없다. 또한 CU 내의 대부분의 PU 들이 가장 인접한 MV(Motion Vector)를 머지 후보로 사용하지 못하여 압축 효율에 대한 손실도 크다. 본 논문에서는 이전 CU 와의 의존성을 제거함으로써 높은 처리율을 갖으면서 압축 효율에 대한 손실을 최소화할 수 있는 개선된 병렬 머지 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 병렬 머지 방법 대비 동일 화질에서 평균 약 1.8%의 압축률이 향상되는 것으로 나타났다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 1인 미디어의 확장과 맞물려 개인 차원에서의 영상편집이 활성화되고 있다. 인기 영상강의를 위주로 초보자들도 쉽게 접근할 수 있으나 여전히 많은 사람들이 영상제작을 어려워하고 있다. 특히 밝기, 대비 및 색 보정에서 어려움을 많이 겪는다. 전문적인 영상편집 툴의 경우 자동 보정 기능을 제공하고 있으나 파이널 컷의 경우 Apple 사의 맥 디바이스 환경을 구축해야 하는 문제, Adobe사 프로그램의 경우 완전 자동 기능 부재 및 무거운 연산처리 과정 및 유료화로 인한 접근성 저하, 기타 프로그램들의 경우 설치 접근성이 낮다는 단점이 있었다. 이에 본 연구에서는 클라우드 기반의 쉽고 빠른, 접근성을 높인 자동 영상보정 서비스를 제시하려 한다. 최종 단계의 클라우드 서비스에서는 흔들림 보정, 색 보정, 대비 보정, 명암 보정의 향상 기능과 컷 단위 인식, 신단위 인식, 객체 단위 인식의 서비스를 제공해야 한다는 결론에 도출하였다. 본 논문에서는 연구의 시작으로 클라우드 서비스 구축 및 OpenCV를 활용하여 프레임 별 영상 향상 알고리즘 구현을 시행하였다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 포즈에 적응적인 가중치 맵 (weight map)에 기반한, 얼굴 교체시스템을 위한 블렌딩 기법을 제안한다. 우선 얼굴교체를 진행하기 위해 목표얼굴이 들어있는 영상으로부터 실시간으로 얼굴의 기하학적 특징점 (land mark)을 검출한다. 다음 검출된 특징점의 분포에 따라 얼굴영역에 대해 삼각화 (triangulation)를 진행한다. 참조영상에 대해서도 같은 과정을 적용하고 대응되는 영역끼리 워핑 (warping) 변환을 시키면 목표 얼굴과 같은 포즈의 참조얼굴을 얻을 수 있다. 그 다음 두 영상의 피부색 톤을 일치시켜주고 안면교체를 진행한다. 하지만 교체된 영역과 목표 얼굴 사이에 부자연스러운 경계가 발생하게 되는데 블렌딩 기법을 통해 이런 경계를 제거한다. 본 논문에서는 사전에 표준얼굴형태모델을 이용하여 정면 얼굴의 가중치 맵을 생성하고, 표준얼굴형태모델과 목표 얼굴사이 변환관계를 이용하여 포즈에 대응되는 가중치지도를 생성하였다. 이렇게 얻어진 가중치 맵은 일관되게 정해진 가중치 맵에 비해 포즈변화에 적응적으로 대처할 수 있어 보다 자연스러운 얼굴교체 효과를 얻을 수 있다.


(게재일: 2018.06.20)
기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 공간적 분포 정보를 이용한 3D 포인트 클라우드 압축 기법을 제안한다. 우선, 3D 포인트 클라우드에 대해 팔진 트리 구조를 생성한다. 그리고 잎사귀 노드들에 대해서 해당 복셀의 중심으로부터의 유클리드 거리를 구하고, 이를 통해서 공간적 분포 정보를 구성한다. 이때, 복셀 내 포인트들의 분포를 고려하여, 포인트들이 밀집하여 분포하는 경우 복셀 내 포인트들을 하나의 대표 위치로 표현하여 압축한다. 최종적으로 산술부호화를 수행하여 압축 성능을 높인다. 실험 결과 제안하는 기법이 3D 포인트 클라우드를 효율적으로 압축함을 확인할 수 있다.


(게재일: 2018.06.20)
지상파 UHDTV가 2017년 5월 31일부터 수도권을 중심으로 송출되기 시작한지도 벌써 1년 가까이 되었으며, 수신되는 지역을 조금씩 확대하여 2021년까지는 전국을 커버하고자 진행되고 있다. 지상파 UHDTV는 직접수신이나 방송공동수신설비를 활용하여 수신율을 높이고자 하나, 현재까지는 "방송채널별 변복조형 신호처리기"의 보급이 활성화되지 못하여 시일이 조금은 미루어질 것으로 예상된다. 특히 지상파 UHDTV의 장점을 발휘하기 위해서는 해결해야 할 난제가 여러 가지가 있다. 본 논문에서는 지상파 UHDTV의 수신뿐만 아니라 ATSC3.0이 갖고 있는 다양한 특성과 장점을 알아보면서 제언을 하고자 한다. 결과적으로 UHDTV는 국민에게 무료 보편적 서비스로 당연히 제공되는 방송이 맞지만, 더욱 다양한 서비스(Wake-Up 이나 홈포털, VoD 등)가 무료나 유료로 제공되기 위해서는 지상파 방송사가 정부, TV제조사나 통신망 사업자 등과 상호협력이 필요함으로 지속적인 대화를 통한 해결방안을 찾아야 할 것으로 보인다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 증강현실 산업 분야가 많은 각광을 받고, 시장이 성장함에 따라 보다 쉽게 증강현실을 구현 할 수 있도록 많은 SDK(Software Development Kit)들이 발표되었다. 기존에 발표 된 SDK들이 대부분 강체 추적만을 제공한다. 이는 현재 추적 알고리즘의 기반이 되는 이론이 강체에 한정되어 있기 때문이다. 그러나 제안하는 프레임워크는 강체 추적뿐만 아니라 비강체 추적 또한 가능하다. 이를 위하여, 제안하는 프레임워크는 증강현실의 핵심 기술인 추적 엔진과 보다 넓은 확장성을 가지도록 추적하고자 하는 물체를 사전에 분석하고 실시간으로 모델 변형 정보를 추정하는 시뮬레이션 엔진으로 구성된다. 추적 엔진은 기본적으로 물체의 표면에 존재하는 특징점 정보를 이용하여 추적을 진행 하되, 비강체 추적을 위하여 시뮬레이션 엔진의 도움을 받는 형태로 구성된다. 시뮬레이션 엔진에서는 물체의 역학 파라미터를 추정하여 이를 추적을 진행 할 때, 추적 엔진의 물체 표면 특징점 정보를 이용하여 물체의 변형 정보를 추정한다. 또한 제안하는 프레임워크는 성능 상의 장점 외에도 오픈소스로 공개되기에 국내 증강현실 시장 성장에 발판이 될 것으로 기대된다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 실시간 대용량 미디어에 대한 사용자의 요구가 증가함에 따라 자연스러운 영상 재생을 위한 전송 기법이 활발히 연구되고 있다. MPEG MMT 는 이러한 차세대 대용량 미디어 전송 규격으로 주목 받고 있다. 하지만 실시간 대용량 미디어의 크기는 점차 커지고 있고 이에 따라 보다 효율적이고 빠른 전송을 위해서 다각도의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 MMT 기반의 실시간 대용량 미디어 전송의 개선을 위하여 병렬 전송을 제안하고 이에 따른 MMT 의 활용 방법을 제시한 인터페이스를 소개한다.


(게재일: 2018.06.20)
최근 4K/8K 급 초고품질 콘텐츠의 서비스에 관심이 집중되는 만큼 스트리밍 서비스에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 하지만 단일 PC 성능의 한계로 인해 SW 기반 영상 처리에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 분산 처리를 통해 실시간 영상 처리가 가능하도록 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영상 패킷 분석 및 분할, 분산 트랜스코딩, 패킷 통합 단계로 이루어지며 Hadoop 과 Spark 를 이용하여 실시간 분산 처리를 지원한다. 실험 결과는 초고품질 입력 영상( , YCbCr 4:2:2, 10-bit)에 대해 평균 74.47fps 의 트랜스코딩 속도를 보인다.


(게재일: 2018.06.20)
오디오 음량을 자동으로 제어하는데 있어 음성이 있는 구간에 대해서 음량이 급격히 줄어드는 것을 막기 위해 콘텐츠에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 방송 음량을 조절을 위한 세부 기술로 딥러닝 기반의 콘텐츠 분류 기술을 제안한다. 이를 위해 오디오를 무음, 음성, 음성/오디오 혼합, 오디오의 4개로 정의하고 이를 처리하기 위한 mel-spectrogram을 이용하여 2D CNN 기반의 분류기를 정의하였다. 또한 학습을 위해 방송 오디오 데이터를 활용하여 학습/검증 데이터 셋을 구축하였다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위해 검증 데이터셋을 활용하여 정확도를 측정하였으며 약 81.1%의 정확도를 가지는 것을 확인하였다.


(게재일: 2018.06.20)
영상의 관심 영역 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 응용 분야에서 꾸준하게 사용되고 있는 기법이다. 특히, 근래 심층신경망 연구의 급격한 발전에 힘입어 심층신경망을 이용한 관심 영역 검출 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한편 Fully Convolutional Network(이하 FCN)은 본래 심층 예측(Dense Prediction)을 통한 의미론적 영상 분할(Semantic Segmentation)을 수행하기 위해 제안된 심층신경망 구조이다. FCN을 영상의 관심 영역 검출에 활용하여도 기존 관심 영역 검출 기법과 비교하여 충분히 좋은 성능을 발휘할 수 있다. 그러나 FCN에 사용되는 convolution 층의 수가 많고, 이에 따른 가중치(weight)의 개수도 기하급수적으로 늘어나 검출에 필요한 시간 복잡도가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 FCN이 가진 검출 시간 복잡도의 문제점을 convolution 층의 가중치 관점에서 해결하고자 이를 조절하여 FCN의 관심 영역 검출 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 적절한 convolution 층의 가중치를 조절함으로써, MSRA10K 데이터셋 환경에서 검출 정확도를 크게 저하시키지 않고도 최대 약 20.5%만큼 검출 속도를 향상시킬 수 있었다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 프레넬 변환의 다양한 파라미터를 조절하여 홀로그램에 적용한 뒤 비디오 코딩을 이용한 압축을 수행하고 이에 대한 효율을 분석하였다. 공간상의 재생되는 객체의 실제 위치와 프레넬 변환에서의 전파된 거리의 관계, 참조된 파의 파장, 홀로그램 디스플레이 장치의 화소의 크기에 대한 분석을 수행하였다. 프레넬 변환 파라미터 중 참조파의 파장에 대한 영향은 미비하지만 변환 거리 및 화소의 크기에는 압축 효율에 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다.


(게재일: 2018.06.20)
본 논문에서는 머신 러닝 분야 중 하나인 딥 러닝에서 DCGAN모델을 이용하여 홀로그램을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 홀로그램을 모델링 하는 식에서 객체의 깊이 정보에 따른 코사인 항을 DCGAN을 이용하여 하나의 객체정보에 대한 중간 홀로그램을 생성하였고, 나머지 객체 정보를 이용하여 홀로그램을 이동 및 증폭한 뒤 누적하여 최종 홀로그램을 획득한다.


(게재일: 2018.06.20)
국내에서는 ATSC 3.0 기반의 UHD 방송이 실시되고 있으며 ATSC 3.0 기반의 이동방송에 대해서도 논의가 진행되고 있다. ATSC 3.0 규격은 기존의 전통적인 방식의 방송 서비스뿐만 아니라 통신서비스와 연동된 방송통신융합 서비스의 구현을 용이하기 위해 IP 규격을 대거 도입하였다. 이러한 과정에서 수신기에 대한 다양한 요구사항이 도출되어 있고 수신기 제품을 개발하기 위해 고려해야 할 요소들도 증가하게 되었다. ATSC 3.0 방송은 현재 서비스의 도입 단계이고 본격적인 시장이 형성되는 과정까지 수신기와 관련된 추가적인 기술개발 및 제품 구현이 진행되어야 하는 상태이다. 이와 관련하여 본 논문에서는 ATSC 3.0 기반의 UHD 수신기를 개발하기 위해 고려해야 할 사항들과 개발된 수신기를 검증하기 위한 시험 과정을 기술한다.


(게재일: 2018.06.20)