김용한 연구실
전자전기컴퓨터공학과 김용한
김용한 연구실은 전자전기컴퓨터공학부 소속으로, 차세대 멀티미디어 전송 및 방송 기술, 인터넷 기반 미디어 스트리밍, 인공지능 기반 영상 처리 등 다양한 멀티미디어 분야의 선도적 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 MPEG-2 TS, MMT, MPEG-DASH 등 다양한 국제 표준을 기반으로, 디지털 방송 및 인터넷 환경에서의 효율적인 멀티미디어 데이터 전송 방법을 개발하고 있습니다.
특히, UHD 방송의 상용화와 함께 기존 표준의 한계를 극복하고, 새로운 멀티미디어 전송 방식의 실용화를 위해 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션을 연구하고 있습니다. 방송 서비스에서 발생하는 오버헤드 문제를 해결하기 위해 MMT와 MPEG-2 TS의 전달 효율을 비교 분석하고, MPEG-DASH와의 융합을 통해 하이브리드 방송 서비스의 실현 가능성을 실험적으로 검증하였습니다. 또한, 3DTV, 고화질 3D 콘텐츠 서비스 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다.
인터넷 환경에서의 미디어 스트리밍 기술 개발에도 주력하고 있습니다. DASH와 P2P 통신을 결합한 차세대 스트리밍 시스템을 개발하여, CDN 비용 절감과 네트워크 자원의 효율적 분산을 실현하는 새로운 알고리즘을 제안하였습니다. WebRTC 기반의 P2P 통신을 활용한 전달 이력 기반 피어 선택 알고리즘을 실제 시스템에 구현하고, 다양한 네트워크 환경에서의 성능을 실험적으로 검증하였습니다.
인공지능 및 딥러닝 기술을 활용한 영상 처리 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 비디오 프레임 보간 및 텍스처 세부 정보 보존을 위한 합성 네트워크와 훈련 방법론을 개발하여, 기존 기술 대비 우수한 영상 품질을 달성하였습니다. 이러한 기술은 고품질 영상 스트리밍, 실시간 방송, VR/AR 콘텐츠 제작 등 다양한 첨단 미디어 응용 분야에 적용될 수 있습니다.
김용한 연구실은 산업계와의 협력을 통해 연구 성과의 상용화와 표준화에도 적극적으로 참여하고 있으며, 다양한 특허와 논문, 프로젝트를 통해 멀티미디어 기술 발전에 기여하고 있습니다. 앞으로도 차세대 멀티미디어 및 영상 처리 분야에서 혁신적인 연구를 지속적으로 이어갈 계획입니다.
차세대 멀티미디어 전송 및 방송 기술
김용한 연구실은 차세대 멀티미디어 전송 및 방송 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 MPEG-2 TS, MMT(MPEG Media Transport), MPEG-DASH 등 다양한 멀티미디어 전송 표준을 기반으로, 디지털 방송 및 인터넷 스트리밍 환경에서의 효율적인 데이터 전송 방법을 연구해왔습니다. 특히, UHD 방송의 상용화와 함께 기존 표준의 한계를 극복하고, 새로운 멀티미디어 전송 방식의 실용화를 위해 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션을 개발하고 있습니다.
연구실은 방송 서비스에서 발생하는 오버헤드 문제를 해결하기 위해 MMT와 MPEG-2 TS의 전달 효율을 비교 분석하고, 실제 방송 환경에 적용 가능한 최적화된 전송 구조를 제안하였습니다. 또한, MPEG-DASH와 같은 적응형 스트리밍 기술과의 융합을 통해 하이브리드 방송 서비스의 실현 가능성을 실험적으로 검증하였으며, 이를 바탕으로 다양한 방송 시나리오에 적용할 수 있는 실질적인 솔루션을 제공하고 있습니다.
이러한 연구는 지상파 DMB, 3DTV, 고화질 3D 콘텐츠 서비스 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다. 연구실은 실제 방송 장비 및 소프트웨어 구현을 통해 실험적 검증을 수행하며, 산업계와의 협력을 통해 연구 성과의 상용화와 표준화에도 기여하고 있습니다.
인터넷 기반 미디어 스트리밍 및 P2P 전송 최적화
본 연구실은 인터넷 환경에서의 미디어 스트리밍 기술, 특히 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)와 P2P(Peer-to-Peer) 통신을 결합한 차세대 스트리밍 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 최근 미디어 소비 패턴의 변화와 함께, 대용량 멀티미디어 콘텐츠의 효율적 전송과 CDN(Content Delivery Network) 비용 절감이 중요한 이슈로 대두되고 있습니다. 이에 따라 연구실은 WebRTC 기반의 P2P 통신을 활용하여, 기존의 HTTP 캐시 의존도를 낮추고, 네트워크 자원의 효율적 분산을 실현하는 새로운 알고리즘을 제안하였습니다.
연구실에서 개발한 전달 이력 기반 피어 선택 알고리즘은, 피어 간의 부하를 효과적으로 분산시키면서도 CDN 사업자의 비용 절감 효과를 극대화할 수 있도록 설계되었습니다. 실제 웹 기반 스트리밍 시스템에 해당 알고리즘을 구현하고, 다양한 네트워크 환경에서 실험을 수행하여 기존 방식 대비 우수한 성능을 입증하였습니다. 또한, P2P 통신 병용 DASH 시스템의 효율성과 확장성을 높이기 위한 다양한 연구를 지속적으로 진행하고 있습니다.
이러한 연구는 향후 대규모 실시간 방송, 모바일 환경, 3D/VR 콘텐츠 스트리밍 등 다양한 차세대 미디어 서비스에 적용될 수 있습니다. 연구실은 산업계와의 협력을 통해 실제 서비스 적용 가능성을 높이고, 관련 특허 및 표준화 활동에도 적극적으로 참여하고 있습니다.
비디오 프레임 보간 및 텍스처 세부 정보 보존을 위한 인공지능 기반 영상 처리
김용한 연구실은 인공지능 및 딥러닝 기술을 활용한 영상 처리 분야에서도 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 최근에는 비디오 프레임 보간(Video Frame Interpolation, VFI) 분야에서, 영상의 주관적 품질을 높이기 위한 텍스처 세부 정보 보존 기술에 집중하고 있습니다. 기존의 VFI 알고리즘은 해상도와 프레임율을 높이는 데 중점을 두었으나, 실제 시청자가 느끼는 영상의 질은 엣지, 텍스처, 블롭 등 세부 특징의 보존에 크게 좌우됩니다.
연구실은 텍스처 세부 정보 보존을 위한 새로운 합성 네트워크(TDPNet)와, 주관적 품질 향상을 위한 Perceptual Training Method(PTM), 그리고 다양한 해상도에 대응할 수 있는 Multi-scale Resolution Training Method(MRTM)를 제안하였습니다. 이 기술들은 Vimeo90K, HD, SNU-FILM, UVG 등 다양한 데이터셋에서 기존 최첨단 VFI 알고리즘 대비 우수한 성능을 보였으며, 주관적 평가에서도 높은 점수를 기록하였습니다. 특히 PTM의 적용을 통해 PSNR 성능도 크게 향상되었습니다.
이러한 연구는 고품질 영상 스트리밍, 실시간 방송, 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 콘텐츠 제작 등 다양한 첨단 미디어 응용 분야에 적용될 수 있습니다. 연구실은 앞으로도 인공지능 기반 영상 처리 기술의 고도화와 실용화를 위해 지속적으로 연구를 이어갈 계획입니다.
1
Textural Detail Preservation Network for Video Frame Interpolation
Kim Sungjei, Kim Yong Han, Yoon Kihwan, Jeong Jinwoo, Huh Jingang
IEEE ACCESS, 2023
2
DMB Application Format for Mobile Multimedia Services
박민규, 김용한, 이한규, 김휘용, Houari Sabirin, 김문철
IEEE MULTIMEDIA, 2012
3
지상파 DMB 방송웹사이트 서비스 송수신 정합 시험 도구 개발
김용한, 0, 0
방송공학회논문지, 2007
1
PDF to XML 변환기술 및 OpenGL ES2.0 기반 저작도구에의 통합 개발
2
Interactive 가상 객체 렌더링 Platform
3
DCATV기반 3DTV 입체방송 전송에 관한 연구
