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최해철 대한전자공학회 2011 전자공학회지 Vol.38 No.8
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 현재 국제 비디오 부호화 표준화 단체인 JCT-VC에서 표준화가 진행되고 있는 새로운 국제비디오 부호화 표준이다. 이 표준화에서는 H.264/AVC를 넘어선 높은 부호화 성능을 갖기 위해서 다양한 부호화 방법들이 논의되고 있다. 본고에서는 HEVC의 새로운 부호화 모드 중 화면 내 예측(intra prediction) 부호화 방법에 대해 소개한다. 화면 내 예측 부호화는 시간적으로 다른 영상을 참조하지 않고 오직 현재 부호화하려는 영상에서 공간적 주변 정보를 이용하여 현재 블록을 예측하는 방법이다. 이 화면 내 부호화 방법은 화면 간 예측(inter prediction) 부호화 방법과 함께 부호화 효율 향상에 기여할 뿐만 아니라, 임의 접근(random access)을 가능하게 하고 부호화 된 비트스트림의 에러 내성을 높인다. HEVC 화면 내 부호화 방법은 예측 모드의 종류를 최대 35개까지 확장함으로써 기존 비디오 부호화 표준에 비해 높은 부호화 효율을 갖는다.
Performance Evaluation and Adaptive Streaming of Scalable Video Coding
최해철,최진수,홍진우 에스케이텔레콤 (주) 2010 Telecommunications Review Vol.20 No.1
In January 2008, H.264/AVC amendment 3: Scalable Video Coding (SVC) was newly published. We present a short overview of the main functionalities of SVC, and evaluate the performance of SVC in terms of individual spatial,temporal, and quality scalability. Moreover, an SVC adaptive steaming method using dynamic SVC extraction scheme is introduced. The experimental results show coding efficiency and complexity of SVC under various conditions and a feasibility of real-time adaptation of an MPEG-21 based end-to-end SVC streaming framework.
최해철,정세윤,최진수,홍진우,Choi, H.C.,Jeong, S.Y.,Choi, J.S.,Hong, J.W. 한국전자통신연구원 2009 전자통신동향분석 Vol.24 No.3
세계 주요 국가들은 HDTV 이후의 방송 서비스를 위한 준비 작업들을 진행하고 있으며, 그 중 하나가 UHDTV이다. UHDTV는 가정에서 70 mm 영화 수준의 화질(화면 해상도 $7680{\times}4320$, HD 화면 16배 크기에 해당)을 갖는 초고선명 비디오 서비스 제공을 목표로 한다. 본 고에서는 초고선명 비디오 서비스의 핵심 기술 중 하나인 초고선명 비디오 부호화 기술에 대한 기술 동향을 소개한다.
최해철,강정원,배성준,유정주,Choe, Hae-Cheol,Gang, Jeong-Won,Bae, Seong-Jun,Yu, Jeong-Ju 한국통신학회 2007 정보와 통신 Vol.24 No.4
근래의 무선망 및 인터넷의 초고속화에 따라 다양한 멀티미디어 서비스가 활성화 되고 있으며, 특히 BcN(Broadband convergence Network) 및 통방융합망의 등장으로 압축 부호화 기술만을 개발하던 시기와 달리 멀티미디어의 생성, 전송 및 소비 환경의 다양한 조건들에서 QoS를 보장하기 위해 비디오 부호화의 스케일러빌러티를 제공하기 위한 표준화가 진행되고 있다. 본 고에서는 스케일러블 비디오 부호화의 개요에 대해 설명하고, 현재 진행 중인 SVC(Scalable Video Coding)의 표준화 동향을 기술한다. 그리고 SVC에 표준으로 채택된 기술 중 시간/공간/화질적 스케일러빌러티를 제공하기 위한 대표적인 알고리즘에 대해 설명한다.
최해철,이진성,조주현,신호철,김승대,Choe, Hae-Cheol,Lee, Jin-Seong,Jo, Ju-Hyeon,Sin, Ho-Cheol,Kim, Seung-Dae 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.39 No.1
본 논문에서는 물체의 모양에 대한 개략적인 정보가 주어질 때, 그 물체의 윤곽선을 획득하는 알고리즘을 제안한다. 이 기법은 주어진 모델을 확률적으로 이용하여, 결과 윤곽선의 모양이 모델의 모양과 비슷하도록 유도하며, 윤곽선 분할 과정에서 밝기의 변화량 뿐만 아니라 밝기 변화의 방향까지 고려하여 저화질 영상에도 적용될 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘은 다음 두 단계의 영역 분할 기법으로 구성된다. 첫 번째 근사적 영역 분할 단계에서는 밝기 변화의 방향을 고려하여 에지와, 모델들을 근거로 확률적 모델링에 의해 산출된 윤곽선이 될 확률을 이용하여 물체의 근사적인 윤곽선을 획득한다. 두 번째 세부적 영역 분할 과정에서는 제안한 씨앗점 추출 및 에지 연결(seed-point extraction and edge linking) 알고리즘을 이용하여, 근사적 윤곽선을 중심으로 윤곽 후보점을 검출하고 이들을 물체의 윤곽선을 따르도록 적절히 연결하여 최종적으로 세밀한 물체 윤곽선을 획득한다. 실험 결과에서는 제안한 기법이 영상의 배경 혹은 물체 내부의 복잡함과 잡음에 강인하며, 적외선 영상과 같은 저화질의 영상에도 적용될 수 있음을 보인다. We propose an algorithm for extracting the boundary of a desired object with shape information obtained from sample images. Considering global shape obtained from sample images and edge orientation as well as edge magnitude, the Proposed method composed of two steps finds the boundary of an object. The first step is the approximate segmentation that extracts a rough boundary with a probability map and an edge map. And the second step is the detailed segmentation for finding more accurate boundary based on the SEEL (seed-point extraction and edge linking) algorithm. The experiment results using IR images show robustness to low-quality image and better performance than conventional segmentation methods.