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초록
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최근 방송통신 및 비디오 코딩 기술의 급격한 발전으로 인해 3D 입체영상에 기반을 둔 실감 미디어 서비스의 요구는 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 요구는 가정 내 고정된 3DTV 뿐만 아니라 개인 스마트기기, 자동차, 철도, 그리고 선박과 같이 자유롭게 이동하는 무선 채널 환경에서도 반드시 만족되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 실감 미디어 서비스의 요구를 만족하기 위해 직접파가 반사파 보다 우세한 해양 라이시안 채널 환경을 고려하여 3D 입체영상을 전송한다. 또한 3D 입체영상은 일반적으로 V+D (Video plus Depth) 포맷을 통해 표현되기 때문에 이 포맷에 특성을 고려하여 계층 4/16-QAM을 적용한 비균등 오류보호 기법도 제안한다. 이는 아무리 수신 채널의 상태가 나쁜 선박이라도 중간에 끊어짐이 없이 방송서비스를 제공받을 수 있는 기술로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, Due to the rapid growth of broadcasting communication and video coding technologies, the demands for immersive media contents based on 3D stereoscopic video will increase steadily. And the demands must ultimately provide the contents for users which are in wireless channel such as vehicle,...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 3D 입체영상의 전송을 위해 직접파가 반사파 보다 우세한 해양 라이시안 채널 환경을 고려하며, 3D 비디오 포맷 중 V+D 포맷을 고려한 계층 4/16-QAM을 제안하며, 이에 대한 성능분석 및 평가를 수행한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
V+D 포맷은 어떤 방법인가? CSV 포맷은 좌안과 우안에 상응하는 2개의 2D 컬러영상을 통해 3D 입체영상을 표현하는 방법으로, 2DTV와의 역호환성을 위해 좌안영상이 우안영상에 비해 더 높은 중요도를 가진다. 또한 V+D 포맷은 1개의 2D 컬러영상과 그에 상응하는 깊이영상(Depth Video)을 가지고 DIBR (Depth Image Baded Rendering)[5]을 통해 3D 입체영상을 표현하는 방법이다. DIBR 통해 생성되는 3D 입체영상의 화질은 2D 컬러영상의 화질에 많은 영향을 받으므로, 2D 컬러영상이 깊이영상에 비해 더 높은 중요도를 가진다.
CSV 포맷이란? 현재까지 연구된 3D 비디오 포맷을 고려한 비균등 오류보호 기법들은 CSV (Conventional Stereo Video) 포맷과 V+D (Video plus Depth) 포맷의 특성을 고려했다[4]. CSV 포맷은 좌안과 우안에 상응하는 2개의 2D 컬러영상을 통해 3D 입체영상을 표현하는 방법으로, 2DTV와의 역호환성을 위해 좌안영상이 우안영상에 비해 더 높은 중요도를 가진다. 또한 V+D 포맷은 1개의 2D 컬러영상과 그에 상응하는 깊이영상(Depth Video)을 가지고 DIBR (Depth Image Baded Rendering)[5]을 통해 3D 입체영상을 표현하는 방법이다.
비균등 오류 보호는 어떤 기법인가? 이미 비디오 코딩 분야에서는 MTV 및 FTV에 기초가 되는 연구들이 활발하게 수행되어 왔으며, 최근에는 MTV를 위한 3D 비디오 포맷의 특성을 고려한 비균등 오류 보호 (UEP: Unequal Error Protection)기법의 연구가 주목을 받고 있다. 이는 송신되는 데이터의 종류에 따라 중요도를 달리하여 서로 다른 오류보호능력을 할당하는 기법으로써, 계층적 비디오 코딩 (SVC: Scalable Video Coding)기법이 연구됨에 따라 주목받기 시작하였다. 일반적으로 비균등 오류보호 기법은 크게 채널코딩[2]을 통한 방법과 계층변조 (Hierarchical Modulation)[3]를 통한 방법으로 나눌 수 있다.
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참고문헌 (11)

  1. M. Tanimoto, M. P. Tehrani, T. Fujii, and T. Yendo, "Free-viewpoint TV," IEEE Signal Process. Mag., vol. 28, no. 1, pp. 67-76, Jan. 2011. 

  2. B. Kamolrat, W. A. C. Fernando, M. Mrak and A. Kondoz, "Joint source and channel coding for 3D video with depth image - based rendering," IEEE Trans. Consumer Electron., vol. 54, no. 2, pp. 887-894, May 2008. 

  3. K. M. Alajel, W. Xiang, and Y. Wang, "Unequal error protection scheme based hierarchical 16-QAM for 3-D video transmission," IEEE Trans. Consumer Electron., vol. 58, no. 3, pp. 731-738, Aug. 2012. 

  4. C. Zhu and Y. Li, "Advanced video communications over wireless networks," CRC Press, pp. 359-361, 2013. 

  5. C. Fehn, "A 3D-TV system based on video plus depth information," in Proc. Conf. Record of the 37th Asilomar Conference on Signals, Syst. and Comput. 2004, pp. 1529-1533, Nov. 2003. 

  6. M. Flierl and B. Girod, "Multiview video compression," IEEE Signal Process. Mag., vol. 24, no. 6, pp. 125-128, Nov. 2007. 

  7. B. Barmada, M. M. Ghandi, E. V. Jones, and M. Ghanbari, "Prioritized transmission of data partitioned H. 264 video with hierarchical QAM," IEEE Signal Process. Lett., vol. 12, no. 8, pp. 577-580, Aug. 2005. 

  8. Y. S. Cho, J. Kim, W. Y. Yang, and C. G. Kang, MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB, John Wiley & Sons, pp. 1-19, 2010. 

  9. P. K. Vitthaladevuni and M. S. Alouini, "A recursive algorithm for the exact BER computation of generalized hierarchical QAM constellations," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 49, no. 1, pp. 297-307, Jan. 2003. 

  10. Nokia's MVC Software, from http://research.nokia.com/page/4988 

  11. Nagoya University Sequences, from http://www.fujii.nuee.nagoya-u.ac.jp/multiview-data/ 

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