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남귀중(Nam, Kwijung),김준식(Kim, Junsik),김규헌(Kim, Kyuheon) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.6
최근 3차원 영상이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이에 따라 3차원 영상에 대한 압축과 전송 방안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 Moving Picture Expert Group(MPEG)에서는 기존의 2차원 비디오 코덱을 이용하여 고밀도 포인트 클라우드 압축하는 방안인 V-PCC와 3DoF+ 영상을 압축하기 위한 방안인 MPEG Immersive Video(MIV)를 표준화 중에 있다. V-PCC와 MIV는 압축 방법의 유사성으로 인해 동일한 Volumetric Visual Video-based Coding(V3C) 형식으로 저장된다. 압축된 V3C 데이터를 효과적으로 저장하여 이용하기 위해서는 ISO based Media File Format(ISOBMFF) 캡슐화 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 MPEG의 Carriage of V3C data 표준에 따라 V3C 데이터를 ISOBMFF로 캡슐화 실험을 진행하였으며, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 V3C 데이터로 복원한 뒤, 디코딩 하여 확인하였다.
남귀중(Nam Kwi Jung),김준식(Kim Jun Sik),김규헌(Kim Kyu Heon) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
가변적인 네트워크 환경에서 끊김 없는 서비스를 제공하기 위해 국제 표준화 기구 ISO/IEC 산하 Moving Picture Expert Group (MPEG)에서 제정된 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (MPEG-DASH) 사용자의 네트워크 환경에 맞추어 다양함 품질의 미디어 스트리밍을 서비스 할 수 있지만, 서버에서 각각의 품질을 모두 디코딩하여 저장하여야 하므로 품질의 세분화에 어려움이 있다. 이에 본 본문에서는 Scalable High Efficiency Video Coding(SHVC) 기반의 MPEG-DASH 세분화 방안을 제시하고 이를 확인하고자 한다.
2D 및 3D DCT를 활용한 포인트 클라우드 압축 비교 실험
남귀중(Kwijung Nam),김준식(Junsik Kim),한무현(Muhyen Han),김규헌(Kyuheon Kim),황민규(Minkyu Hwang) 한국방송·미디어공학회 2021 방송공학회논문지 Vol.26 No.5
Point cloud is a set of points for representing a 3D object, and consists of geometric information, which is 3D coordinate information, and attribute information, which is information representing color, reflectance, and the like. In this way of expressing, it has a vast amount of data compared to 2D images. Therefore, a process of compressing the point cloud data in order to transmit the point cloud data or use it in various fields is required. Unlike color information corresponding to all 2D geometric information constituting a 2D image, a point cloud represents a point cloud including attribute information such as color in only a part of the 3D space. Therefore, separate processing of geometric information is also required. Based on these characteristics of point clouds, MPEG under ISO/IEC standardizes V-PCC, which imitates point cloud images and compresses them into 2D DCT-based 2D image compression codecs, as a compression method for high-density point cloud data. This has limitations in accurately representing 3D spatial information to proceed with compression by converting 3D point clouds to 2D, and difficulty in processing non-existent points when utilizing 3D DCT. Therefore, in this paper, we present 3D Discrete Cosine Transform-based Point Cloud Compression (3DCT PCC), a method to compress point cloud data, which is a 3D image by utilizing 3D DCT, and confirm the efficiency of 3D DCT compared to V-PCC based on 2D DCT.
김준식(Junsik Kim),남귀중(Nam Kwijung),김규헌(Kyuheon Kim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
포인트 클라우드는 3D 객체를 표현하기 위해 수십만 또는 수백만 개의 포인트를 활용하기 때문에 2D 미디어에 비해 더 많은 비트가 요구된다. 이에 따라, 국제 표준화 기구인 ISO/IEC JTC1 의 MPEG(Moving Picture Expert Group)은 GPCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 및 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)의 두 가지 압축방법에 대한 표준을 제정하였으며, 압축된 비트스트림을 효과적으로 전송하기 위해 Carriage of V3C(Volumetric Visual Video-based Coding)와 Carriage of G-PCC 를 신설하여 표준화를 진행하고 있다. 이 중, G-PCC 는 기존의 비디오 코덱을 활용하는 V-PCC 와는 비트스트림의 특성이 다르므로 기존의 미디어 저장 포멧인 ISOBMFF(ISO-based Media File Format)로 캡슐화하기 위해서는 추가적인 요구사항들이 존재한다. 본 논문에서는 G-PCC 비트스트림을 ISOBMFF 로 저장하기 위한 추가적인 파라미터들을 확인하고, G-PCC 비트스트림 캡슐화 시스템을 개발하여 이를 검증하고자 한다.
이민석(Lee, Minseok),이성배(Rhee, Seongbae),남귀중(Nam, Kwijung),김규헌(Kim, Kyuheon) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
최근 딥러닝(Deep Learning) 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 사전 학습된 딥러닝 모델에 대한 압축과 전송 방안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여, 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축표현할 수 있는 NNC(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description nd Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 압축된 딥러닝 모델의 데이터를 효과적으로 저장하여 전송 및 사용하기 위해서는 ISOBMFF(ISO based Media File Format) 캡슐화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG의 NNC 표준에 따라 사전 학습된 딥러닝 모델을 압축한 후 이를 통해 생성된 비트스트림(bitstream)을 ISOBMFF로 캡슐화하기 위한 기술을 제안 및 실험한다. 또한, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 비트스트림으로 복원한 뒤 복호화하여 입력 비트스트림과 차이가 없음을 확인한다.