2011 제1권 제2호 kbs기술연구소

2011 제

1권 제2호

방송기술 동향

■ 스마트 DMB 방송 기술동향

■ 방송 콘텐츠 추천검색 기술동향

■ 휴먼 컴퓨터 인터랙션 기술동향

논문

■ 다시점 카메라 시스템 개발

■ DTV 부가데이터 전송을 위한 TxID 삽입시스템

■ 효율성과 신뢰성을 고려한 지상파 DTV 채널에서의

콘텐츠 전송 스케줄링 방법

■ 카메라의 회전에 의한 자동화된 줌렌즈 보정

기술 분석

■ 지상파 방송망을 위한 전계강도 측정 및 분석 시스템

■ KBS 홈페이지 고화질 온에어 서비스 어떻게 준비해 왔나?

2011 제1권 제2호

KBS기술연구소

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2011 제1권 제2호

발행일 2011년 6월 30일

발행처 KBS한국방송

(150-790 서울특별시 영등포구 여의도동 18번지)

발행인 김인규

편집인 김태환

온라인 http://tri.kbs.co.kr

디자인·인쇄 동아기획·동아종합인쇄(053.354.1470)

Contents•스마트 DMB 방송 기술동향 (경일수) 3

•방송콘텐츠 추천검색 기술동향 (김희정) 5

•휴먼 컴퓨터 인터랙션 기술동향 (양기선) 7

•다시점 카메라 시스템 개발

(박창섭, 이준용, 강진모, 이근식) 10

•DTV 부가데이터 전송을 위한 TxID 삽입시스템

(서영우, 이재권, 목하균, 박근수) 15

• 효율성과 신뢰성을 고려한 지상파 DTV 채널에서의 콘텐츠 전송

스케줄링 방법 (김윤형, 이동준, 강대갑) 23

•카메라의 회전에 의한 자동화된 줌렌즈 보정 (오주현) 30

•지상파 방송망을 위한 전계강도 측정 및 분석 시스템

(김상훈, 서영우, 박근수) 44

• KBS 홈페이지 고화질 온에어 서비스 어떻게 준비해 왔나?

(정병희, 김건희, 김윤창, 박성춘) 53

•지시비트와 변조를 이용한 개루프 안테나 선택 장치 및 방법 59

•비디오 북마크 시간 동기화 방법 61

•KBS 기술연구소 소개 63

방송기술 동향

논문

기술 분석

특허

3

10

44

59

KBS R&D 2011 제1권 제2호

3

모바일 환경 변화

현재의 모바일방송은 스마트 디바이스의 보급과 모바

일 인터넷의 활성화로 이동통신사와 제조사 중심의 폐

쇄적 모바일 서비스 환경에서 플랫폼 사업자와 사용자

중심의 개방형 서비스 환경으로 급속히 전환되고 있다.

더욱이 2011년 하반기에는 4G의 상용화로 본격적인 모

바일 IPTV 시대를 예고하고 있기도 하다. 콘텐츠 제작과

유통 면에서는 스마트 디바이스를 통한 사용자의 능동

적 참여가 증가하고 있고 페이스북과 트위터 같은 SNS

이용이 증가하면서 IT 산업에서 개방과 상생이라는 패

러다임의 변화가 가속화되고 있다.

스마트 DMB 방송 탄생

대표적 모바일방송인 지상파DMB는 지난 2005년 본

방송 이래 현재까지 4,000만대 이상 단말이 보급되었지

만 서비스는 여전히 비디오 중심의 단방향 서비스 위주

이며 BIFS1), DMB2.0과 같은 양방향 서비스에 대한 시

도는 활성화되지 못하고 있다. 이러한 변화의 상황에서

미래의 DMB는 사용자들이 참여하고 공유할 수 있는 스

마트 방송과 양방향 서비스의 성공이 필수적이라 할 수

있다. 이를 위해서는 단말의 OS와 하드웨어에 무관하게

적용 가능하고, 저비용으로 콘텐츠 제작과 공급이 가능

한 서비스 플랫폼이 필요하며 이에 크로스 플랫폼 기술

로 주목 받는 HTML2)5 기반의 개방형 융합서비스 플랫

폼으로의 진화가 필요하다.

KBS 기술연구소는 이러한 미래의 DMB 방송을 예측

하고 최초로 2010년 초 방송통신융합형 차세대 DMB방

송을 스마트 DMB 방송으로 명명하여 모바일방송과 통

신망을 연동한 개방형 융합서비스 플랫폼 기반의 스마

트 모바일방송 서비스와 시스템을 개발하고 있다. 스마

트 DMB 방송 플랫폼은 크로스플랫폼 기술로 주목받고

있는 HTML5기반의 플랫폼이며, DMB 및 융합서비스

핵심 기능을 API3)화하여 사용자가 쉽게 활용할 수 있는

방송시스템이라 할 수 있다.

HTML5 현황

2000년 이후 웹 환경은 참여, 공유, 개방의 웹 2.0, 시

맨틱 웹, 스마트폰 보급을 통한 모바일 웹으로 빠르게

변화하고 있으며 이에 다양한 애플리케이션을 구현할

수 있는 언어에 대한 필요성이 제기되었다.

HTML5는 차세대 HTML 표준으로, 웹 애플리케이션

개발을 위한 표준 개발을 목표로 하고 있다. HTML5는

스마트 DMB 방송 기술동향

KBS 기술연구소는 미래의 DMB 방송을 예측하고 최초로 2010년 초

방송통신융합형 차세대 DMB방송을 스마트 DMB 방송으로 명명하여 모바일방송과

통신망을 연동한 개방형 융합서비스 플랫폼 기반의 스마트 모바일방송 서비스와

시스템을 개발하고 있다.

경일수 수석연구원

•1991년 입사

•모바일 시험서비스 개발 및 테스트 환경 구축

•[email protected]

| 방송기술 동향 |

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기존 웹 브라우저 업체들마다 명확하지 않았던 표준해

석 방식을 통일하여 웹 애플리케이션 개발을 손쉽게 하

고 플래시나 실버라이트 등과 같은 별도의 플러그인을

설치하지 않고도 풍부한 사용자 경험을 제공할 수 있도

록 하기 위한 언어이다. 따라서 HTML5는 현재 사용중

인 HTML4에 비해 상당히 많은 새로운 기능들을 포함하

고 있으며 앞으로도 관련 표준들이 추가적으로 제안되

어 보강될 것으로 예상된다.

HTML5 표준의 내용은 크게 문서구조와 마크업 표

준 부분과 API 표준으로 구성되어 있으며 표준 개발

의 효율성을 높이기 위해 2009년 4월 이후에 표준안

이 여러 개의 문서로 분리되어 개발되고 있다. 시맨틱

(semantic) 마크업 부분은 기존 HTML4보다 훨씬 더

명확하게 의미 표현이 가능하도록 26개 정도의 새로

운 마크업이 추가되었다. 이를 통해서 검색 엔진 등 웹

의 콘텐츠를 기반으로 하는 다양한 서비스나 애플리케

이션은 개선된 기능을 제공할 수 있을 것으로 기대된

다. API의 경우는 웹 기반의 응용 개발을 지원하기 위해

HTML4까지는 존재하지 않았던 새로운 기능이 추가된

부분이다.

향후, W3C는 2011년 5월 HTML5 최종 표준 초안

을 예정하고 있으며 2012년 3월 최종 표준안을 그리고

2014년 1분기까지 테스트 브라우저 업체의 피드백을

받아 2014년 2분기에 표준을 확정할 예정이다.

방송관련 HTML5

TV에서 웹을 지원하기 위한 규격에는 DVB4)-HTML,

BML5), CE6)-HTML, OIPF7), HbbTV8)가 있으나 모두 시

장에서 활성화가 안 되었다. 반면, HTML5 기반의 웹 기

술은 TV에서 웹을 지원하는 최적의 기술일 것으로 예상

되는데, 그 이유는 크로스플랫폼이 가능하고, 에코 시스

템 장벽이 낮아 개발자와 콘텐츠 확보가 용이하며, 오픈

소스가 많아 개발비가 낮고, 누구에게도 소유되지 않은

개방 표준 기술이기 때문이다. 이에 W3C는 2010년 9월

첫 Web and TV 워크숍을 개최하였다. Web and TV의

단기 과제로는 TV에서 웹 플랫폼을 사용하기 위한 TV

Device API, 비디오 애플리케이션 지원이 있으며, 장기

과제로는 TV를 웹에 융합시키기 위한 Interaction API,

TV 콘텐츠에 URL 부여 방안, 메타데이터를 활용한 시

맨틱 웹이 있다. 현재 HTML5에서는 라이브 비디오 스

트리밍 처리가 불가능한데, 라이브 비디오 전송을 위해

HTTP 스트리밍을 지원하는 방안이 논의 중에 있다.

향후, 지상파 채널을 통해 HTTP 스트리밍을 이용하

여 비디오를 전송하고, Device API를 통해 TV 채널을 제

어하며 TV 채널의 HTTP 스트리밍을 HTML5를 이용하

여 웹 기술로 처리하고, 관련 TV 콘텐츠 URL을 사용하

여 방송과 연계된 인터넷 콘텐츠가 제공될 것이다. 또

한, TV Device API를 HTML5에서 지원하게 되면 지상파

나 케이블 방송에서도 웹 기술로 TV의 RF칩을 제어하

여 채널 전환 등이 가능해지게 되며, Interaction API, TV

콘텐츠에 대한 URL 부여 방안 등에서는 RadioDNS 9) 기

술을 TV로 확장하는 방안도 예상된다.

1) Binary Format for Scene

2) Hyper Text Markup Language

3) Application Programming Interface

4) Digital Video Broadcasting

5) Bayplan Markup Language

6) Consumer Electronics

7) Open IPTV Forum

8) Hybrd Broadcast Broadband TV

9) Radio domain Name System



5

요즘 시청자들은 인터넷이 가능한 양방향 DTV, IPTV,

스마트폰, 스마트패드와 같은 다양한 스마트 미디어 기

기를 통하여 보고 싶은 것을 능동적으로 찾아 콘텐츠를

소비하고 있다. 반면에 콘텐츠 양의 증가와 서비스의 다

양화로 인하여 방대한 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는,

만족할 만한 콘텐츠를 찾아 소비하는 일은 점점 복잡해

져 가고 있다.

사용자가 보고 싶은 콘텐츠를 선택할 때에는 시스템

에서 제공하는 검색 기능을 활용하거나 여러 페이지들

을 탐색하여 콘텐츠를 찾아내거나 혹은 시스템에서 추

천하는 목록에서 콘텐츠를 선택한다. 검색 서비스는 ‘검

색어’라고 하는 사용자가 입력한 단어를 기준으로 아이

템을 찾아준다. 반면에 추천 서비스는 검색 서비스와는

달리 사용자의 입력 없이 아이템을 제시할 수 있어야

한다. 즉, 사용자의 소비이력, 프로파일, 콘텐츠 간 연관

정보를 바탕으로 사용자가 원할 만한 아이템을 제안한

다.

아마존닷컴이나 교보닷컴에서는 책을 소개하는 페이

지에서 그 책이 속한 분야의 베스트 목록을 제시하거나

그 책을 구매했던 다른 소비자들이 함께 구매한 책들을

추천하여 구매를 촉진하는 노력을 하고 있다. 오프라인

에서도 이와 유사한 시도들이 있는데, 슈퍼마켓에서 만

두가 있는 냉동식품 판매대 옆에 만두를 찍어먹는 소스

류를 함께 진열하는 것도 나름 소비자에게 관련 상품을

제시하여 판매를 촉진하려 하는 추천의 한 예라 할 수

있다.

추천 서비스를 제공하는 추천 시스템은 사용자의

실제 입력이 없이도 아이템을 제안하고 사용자가 원

할 만한 것을 추천한다. 이를 위하여 사용자가 선호

할 만한 아이템을 찾아내기 위한 선호 모델을 구축

하는데, 선호 모델은 아이템의 집합, 선호한 아이템

의 집합, 선호할 아이템의 집합으로 구성된다. 아이

템의 추천 성공률은 추천 시스템에서 선호할 아이템

의 집합을 어떻게 얼마나 정확하게 구성하느냐가 중

요 요소 중의 하나라고 할 수 있다.

추천 알고리즘은 사용자의 선호 정보의 사용 유무에

따라 비개인화 알고리즘과 개인화 알고리즘으로 구분

할 수 있다. 비개인화 알고리즘은 사용자 개인의 선호

정보를 사용하지 않고 단순히 사용자들의 소비 빈도수

를 기반으로 소비 빈도수가 높은 최상위 N개의 아이템

을 추천하는 것을 의미한다. 즉, 시청률 Top-N이라던

가, 동영상 다운로드 수 Top-N 목록을 제안하는 것이

그 예라 할 수 있다.

개인화 알고리즘은 사용자 메타데이터나 아이템의 선

호 정보, 아이템의 메타데이터를 활용하여 아이템을 추

방송 콘텐츠 추천검색 기술동향

KBS에서는 다양한 기기를 통한 콘텐츠 서비스를 확대하기 위해서

콘텐츠 제작, 관리, 서비스 단계에서 생성되는 데이터를 체계적으로

수집하고 관리함과 동시에 이들 데이터의 분석을 통하여 추천검색 성공률을

향상시키기 위한 노력을 지속하고 있다.

김희정 수석연구원

•1988년 입사

•방송콘텐츠 추천검색 기술 동향


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천한다. 개인화 알고리즘을 좀 더 상세히 분류하면 사용

자의 성별, 나이 등 사용자의 프로파일 정보를 사용하는

데모그래픽 알고리즘과 사용자가 선호하는 아이템 정

보를 활용하는 콘텐츠 기반 알고리즘, 사용자의 선호나

관심의 표현을 바탕으로 유사도를 구하고 소비 취향이

비슷한 다른 사용자들의 소비정보를 활용하는 소비이

력 기반 알고리즘으로 구분할 수 있다.

데모그래픽 알고리즘은 사용자의 특징, 즉 나이, 성

별, 거주지역 등을 활용하여 사용자간의 거리를 구하여

비슷한 특징을 가진 사용자들을 그룹화하고 사용자 그

룹의 소비 성향을 토대로 아이템을 추천하는 방식이다.

예를 들어 30대 여성 사용자 ‘갑’에게는 30대 여성 그룹

이 선호했던 혹은 소비했던 아이템을 추천하는 것이다.

이는 아이템 소비이력이이나 선호정보가 없는 신규 사

용자에게도 추천이 가능하다는 장점이 있지만 추천 아

이템이 개인 사용자의 선호가 잘 반영된 것이라 하기에

는 부족하다.

콘텐츠 기반 알고리즘은 사용자의 아이템 선호 정보

를 바탕으로 아이템을 추천한다. 사용자의 아이템 선호

정보와 아이템의 메타데이터 즉, 키워드, 장르, 출연자,

제작자 등의 정보의 유사도를 계산하여, 유사도가 높은

아이템을 추천하는 방식이다. 예를 들면 드라마를 즐겨

보는 사용자에게 유사한 다른 드라마를 추천하거나, 선

호하는 연예인이 있다면 출연자 정보를 바탕으로 선호

하는 연예인이 등장하는 프로그램들을 추천하는 것이

가능하다.

소비이력 기반 알고리즘은 사용자의 아이템별 선호

수치를 사용자 별로 비교하여 유사도 함수나 상관계수

를 이용하여 연관관계를 수치화 하고, 사용자별 연관관

계를 바탕으로 연관관계가 높은 사용자의 아이템 목록

을 이용하여 추천하는 방식이다. 즉 사용자 ‘갑’이 과거

에 소비했던 아이템들 중 만족도가 높은 아이템들이 있

을 때 이와 유사한 선호를 갖는 다른 사용자들이 소비

했던 아이템들을 추천하는 방식이다. 즉, 소비성향이 비

슷한 사용자들의 소비 이력을 바탕으로 추천 아이템을

제공한다.

KBS에서는 디지털 아카이브가 구축되고 방대한 양

의 디지털 방송 콘텐츠를 사용자에게 보다 효과적으로

제공하기 위하여 방송 콘텐츠 추천검색 연구를 진행하

고 있다. 추천검색 엔진은 크게 세 가지 분야의 정보를

분석하여 콘텐츠를 추천한다. 첫째는 방송 메타데이터,

즉, 출연자, 제작자, 줄거리, 자막 정보들을 분석하고 콘

텐츠 간 관련성을 분류하여 콘텐츠와 연관된 콘텐츠들

을 제시한다. 둘째로는 소비 이력이나 선호 정보, 프로

파일을 활용하여 개인화된 추천을 제공한다. 즉, 소비성

향이 비슷한 다른 사용자들이나, 연령/ 성별이 동일한

그룹의 사용자들의 소비 이력을 이용하여 콘텐츠를 추

천한다. 셋째는 웹 관심도를 이용한 콘텐츠 추천으로 웹

상에서 KBS 콘텐츠 정보를 수집, 분석하여 웹 관심도

리스트와 함께 수집된 관련 뉴스, 블로그 정보들을 제공

한다. 개발된 추천검색 엔진은 콘텐츠 서비스 분야뿐 아

니라 제작자들이 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾는데도 활용

될 수 있도록 연구를 진행하고 있다.

미주지역 온라인 스트리밍 서비스 사업자인 ‘넷플릭

스’에서는 ‘시네매치’라는 자체 영화 추천 시스템을 보

유하고 있다. 사이트에 처음 가입한 사용자에게 세부 장

르별로 선호 유무를 표시하게 하거나 이미 시청한 콘텐

츠에 개인 취향이 반영된 별점을 부여하게 하여 사용자

소비 성향을 분석하여 추천 성공률을 높이고 있다. 또한

추천 시스템의 추천 성공률을 향상시키기 위하여 상금

백만 달러를 걸고 공개 알고리듬 대회를 개최하여 성

공률을 80%대에서 90%대로 끌어올렸다. 수많은 비디

오 중에서 원하는 비디오를 찾아 헤맬 필요 없이 추천

시스템이 제안하는 비디오를 소비자가 선택할 확률이

90%라는 것은 시사하는 바가 크다. KBS에서도 다양한

기기를 통한 콘텐츠 서비스를 확대하기 위해서 콘텐츠

제작, 관리, 서비스 단계에서 생성되는 데이터를 체계적

으로 수집하고 관리함과 동시에 이들 데이터의 분석을

통하여 추천검색 성공률을 향상시키기 위한 노력을 지

속하고 있다.



7

최근 스마트 기기들이 인기를 끌고 있다. 물론, ‘어플’

이라 불리우는 응용 소프트웨어를 마음껏 다운받을 수

있어 그 인기를 더 하는 것 같다. 그런데 그 이면에서 그

런 재미를 주고 있는 것은 바로 터치 인터페이스 기술

의 발전이 있었기 때문이다. 이젠 사용자들이 터치 기

술에 있어서만큼은 예전처럼 큰 불편함을 느끼지 않고

있고, 그래선지, 요즈음 이런 인터페이스와 비전 및 그

래픽 기술이 결합되어 다양한 응용 결과물을 선보이는

사례들이 쏟아지고 있다. 그 변화의 중심에서 주요한 키

워드는 바로 인터페이스를 응용한 컴퓨터 그래픽과의

‘인터랙션’이다.

최근 컴퓨터의 하드웨어 성능은 더 이상 코어 자체만

으로는 큰 개선을 필요로 하지 않을 정도로 이미 컴퓨

터 자체의 하드웨어 성능이 이전 보다 월등히 좋아 졌

다. 이제는 CPU의 개수를 늘린 멀티코어가 컴퓨터 발전

의 계보를 잇고 있을 뿐이다. 하지만, 그렇다고 해서 컴

퓨터의 성능 자체가 떨어진 것은 아니며, 도리어 복잡하

고 계산이 많이 필요한 시뮬레이션을 위해 고성능 그래

픽카드 다수가 연결되어 GPGPU기술을 활용할 수 있는

HPC(Hige Performance Computing)시스템들이 선보이

고 있고, 이전의 슈퍼컴퓨터들을 능가할 정도로 컴퓨팅

파워는 고성능, 크기는 소형화, 연산은 병렬처리를 지

원하는 컴퓨터가 이제는 개인이 사용할 수 있을 정도로

우리 주변에서 쉽게 찾아 볼 수 있는 시대가 되었다.

이 세 가지의 발전은 이전에 우리가 시뮬레이션 하기

매우 힘들었던 분야까지도 실시간 처리가 가능할 수 있

게 하고 있으며, 아직도 눈부시게 발전될 여지를 남겨

놓고 있다. 이런 탄탄한 하드웨어 성능, 소형화된 컴퓨

터는 이제는 스마트폰처럼 하나의 통합된 시스템으로

우리에게 점점 다가오고 있으며, 거리센서, 터치센서,

중력센서, 자이로센서, 음성인식 등 다양한 센서를 지원

하면서, 사용자가 더 자연스럽고 직관적으로 컴퓨터를

사용할 수 있게 하고 있다. 따라서, 이런 스마트 기기는

하나의 훌륭한 휴먼 인터페이스로서 역할을 할 수 있

게 되었고, 현재에도 소형 스마트 형태 기기 뿐 만아니

라 터치 디스플레이, 투명 터치 디스플레이, 터치 테블

릿 PC, 터치 테이블 등 다양한 인터페이스 기기들이 선

보이고 있다.

오래전부터 익숙한 인터페이스로 컴퓨터를 위해

사용하고 있는 마우스와 키보드는 지금까지도 여러

가지 형태로 진화하고 있으며, 최근에는 자이로 센

서가 탑재되고 멀티터치를 지원하는 등 그 인터페이

스가 더욱 직관적이고 다른 한편으로는 우리가 자주

사용하는 스마트 미디어 기기에 맞게 진화하고 있

다. 이러한 인터페이스를 인터랙션을 위한 응용도구

로서 조금만 응용하면 그림을 그리는 붓이 될 수도

있고, 채널을 돌리는 리모컨이 될 수도 있다. 이처럼

인터페이스의 발전은 곧 인간과 컴퓨터를 더욱 친숙

휴먼 컴퓨터 인터랙션 기술동향

그래픽을 더욱 동적이며 자동으로 합성하기 위해서는 점점 더 HCI(Human Computer

Interaction) 기술을 접목한 그래픽 합성기술이 중요해 질 것으로 보이며,

앞으로 나타날 다양한 인터페이스 기기와 물리 및 실시간 랜더링 그래픽 기술을

연동한다면, 새로운 비주얼과 인터랙션을 가지고

시청자들에게 신선하고 멋진 화면을 제공할 수 있을 것이다.

양기선 선임연구원

•2004년 입사

•3D 문자발생기/HCI 방송적용


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하게 하는 다리역할을 하는 동시에 다양한 인터랙션

이 가능하게 할 수 있게 하고 있다. 그럼 앞으로 나

타날 인터페이스는 어떤 것들이 있고, 또 어떤 형태

로 더 진화하게 될까? 그것은 최근의 이미 몇 가지

상용화된 인터페이스 기술을 통해서 수많은 사람들

이 개발에 뛰어들고 있는 사례들을 보면 짐작할 수

있다.

인터페이스의 발전은 사용자에게는 직관적이며 곧 자

연스러운 인터랙션이 가능한 그래픽 합성기술의 발전

을 가져온다. 3D 영화 ‘아바타’는 모든 영상을 사람이

수작업을 하지 않고, 모션 캡쳐 시스템과 휴먼 페이스

추적 인터페이스 장치를 사용하여 실제 사람의 움직이

는 데이터와 얼굴 표정을 가상의 그래픽 캐릭터와 매칭

하여 자동으로 자연스럽게 합성하였다. 그만큼 모션 캡

쳐 장비와 휴먼 페이스 추적 인터페이스 장비를 통해서,

직관적이고 자연스러운 그래픽 합성이 가능해 졌기 때

문이다. 이전에는 이런 기술들이 고가의 장비를 통해서

만 가능했고 대부분 후반작업을 통해서 일일이 사람의

손을 커져야 했다. 그러나, 앞으로는 이와 유사한 기술

이 우리 주변에서 손쉽게 접할 수 있게 될 것으로 보인

다. 그런 인터페이스 기술을 지원하는 장치가 이미 우리

의 가정에 파고들고 있기 때문이다.

모션 센싱 인터페이스 - 닌텐도 wii, XBox360 Kinect,

Sony Move의 등장은 앞으로 선보일 다양한 그래픽 인

터랙션의 시작을 알리고 있다. 이제는 누구나 영화 아

바타를 제작하는 것처럼 동작을 응용한 인터랙션을 상

상할 수 있게 된 것이다. 2008년 가정의 콘솔게임 시장

을 크게 뒤 흔들었던 닌텐도 wii는 위리모트와 눈차크를

선보여, 그래픽 캐릭터의 액션을 실제로 내가 움직이는

것처럼 제어하는 기술을 내 놓아 파란을 일으킨 바 있

다. 마이크로 소프트는 이미 2008년 프로젝트 ‘Natal’이

라는 터치리스 동작 인지 3D 인터랙션을 가능하게 하

는 인터페이스를 예견한바 있으며, 2010년 말 XBox360

에 Kinect라는 깊이영상 센서기반 동작 인지 인터페이

스를 출시하여, 같은 시기에 출시했던 닌텐도 Wii와 유

사한 인터페이스를 출시했던 Sony Move를 가볍게 판

매율에서 재치고 또 한번 파란을 일으키고 있다. Kinect

는 사람의 모션을 인식하여 가상의 그래픽 캐릭터나 오

브젝트를 제어할 수 있는 기술을 지원하기 때문에 마치

영화 속 아바타를 현실에서 체험하는 듯 한 경험을 제

공할 정도로 기술의 완성도가 높다. Sony 역시 2009년

motion controller를 데모하여 wii와 비교했을 때 한 단

계 업그레이드된 정밀도로 다양한 증강현실 예제를 데

모하였고, 2010년 역시 Sony Move를 출시하여 사용자

들에게 새로운 체험을 제공하고 있다.

이런 인터페이스들은 이미 TV의 리모콘을 대처하는

다양한 예제들이 선보이고 있으며, 실감방송이 시연되

고 있는 현 시점에서 앞으로 더욱 각광 받을 인터페이

스의 향후 진화 방향을 가늠하게 하고 있다.

LG 자이로리모컨, 삼성 터치 리모컨, 스마트 리모컨,

제스처인식 리모컨까지, 가전에서도 인터페이스의 변

화의 바람이 불고 있다. 가전시장에서 LG는 최근 대화

면 LED TV 제어를 위해 자이로리모컨을 필두로 LED

TV를 위한 광고라기보다는 도리어 인터페이스를 강조

하고 있다. 또 삼성은 스마트TV를 출시하면서, 스마트

터치 리모컨을 출시하여 터치기능을 통해서 다양한 메

뉴 조작이 가능함을 보여 주었다. 특히, 2009년 프로

토타입 성격의 제스처 리모컨을 선보였던 도시바처럼

XBox360 Kinect의 제스처 인식기술은 앞으로 스마트


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미디어 기기의 인터페이스에 획기적인 융합의 결과로

선보일 것임을 예견하고 있다.

그러면 방송에서의 컴퓨터 그래픽과의 인터랙션은 어

떤 모습으로 진화할 수 있을까? 방송에서 컴퓨터 그래

픽과의 인터랙션이 지향하는 모습은 혼합현실에서 인

터랙션을 하는 모습일 가능성이 높다. 하지만, 때론 가

상현실이 될 수도 있을 것이다. 그동안 방송에서는 그래

픽과의 인터랙션보다는 그래픽을 어떻게 정확하게 합

성하는지에 타겟을 맞추어 주로 VR에서 혹은 AR에 기

반 하여 카메라 트래킹 센서, 레이저 센서 등을 활용하

여 그래픽 합성에 적용하였고, 또 가끔은 터치 인터페

이스를 활용하기도 하였다. 사실, 방송 현장에서 그래픽

작업은 시나리오에 따라 정확해야 하며 시간이 매우 촉

박하고 비주얼을 강화하기에는 시간이 너무 많이 소모

되어, 결국 보통은 디자이너의 후반 작업에 의해서 대부

분 처리되었다. 따라서 앞으로 중요한 점은 바로 이런

상황을 극복하고, 그래픽 합성에 있어서 현장에서의 배

우와 인터랙션이 쉽고 빠르며 전체적으로는 그 자유도

가 증가되어야 인터페이스로서의 활용도가 높아 질 것

이다. 디자이너가 쉽게 작업하기는 힘들지만 더 자연스

럽고 다양한 그래픽 합성 결과를 보여 주기 위해서, 하

드웨어 및 소프트웨어적으로 안정적인 인터페이스를

활용한 인터랙션 기술 개발이 필요하며, 그것을 위해서

터치, 터치리스, 센서 기반의 다양한 인터페이스를 고려

할 수 있을 것이다.

이처럼, 그래픽을 더욱 동적이며 자동으로 합성하기

위해서는 점점 더 HCI(Human Computer Interaction)

기술을 접목한 그래픽 합성기술이 중요해 질 것으로 보

이며, 앞으로 나타날 다양한 인터페이스 기기와 물리 및

실시간 랜더링 그래픽 기술을 연동한다면, 새로운 비주

얼과 인터랙션을 가지고 시청자들에게 신선하고 멋진

화면을 제공할 수 있을 것이다. 시간이 흐를수록 컴퓨터

와 인간의 인터랙션이 더 직관적이고 수시로 교감할 수

있는 형태로 진화하는 것은 어쩌면 당연할지도 모른다.

우리는 항상 그렇게 되기를 꿈꿔오고 그 기술에 도전하

고 있기 때문이다.

10

I. 서론

최근에 3D 영화를 계기로 다시 촉발된 3DTV의 열기

는 계속 달아오르고 있다. 현재는 양안 카메라로 촬영하

고 안경을 쓰고 보는 양안식(stereoscopic) 3D가 주류

를 이루고 있다. 하지만 안경을 쓰는 불편함을 털어버리

고 보는 위치에 따라 달라지는 영상을 자연스럽게 보기

위해서는 다시점 영상으로 촬영하고 이를 안경 없이 보

는 디스플레이를 통해 볼 수 있어야 한다. 이에 관한 기

술개발이 진행되고 있지만 시점의 수가 늘어나면서 카

메라의 부피가 커지고 카메라 간 동기와 제어도 복잡해

지며 처리해야 할 데이터의 양도 비례해서 늘어난다. 따

라서 늘어난 다시점 영상 데이터를 효율적으로 압축 전

송하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다[1][2]. 그 일

예로 영상 데이터와 깊이 정보를 보내고 이를 수신하여

깊이정보를 이용하여 중간시점을 생성하는 효율적인

방법도 있으나 아직 여러 가지 해결해야 할 과제가 있

다. 본 논문에서는 최신 캠코더 9대를 사용하여 다시점

카메라 시스템을 구성하고 제어 프로그램을 개발하여

실험 촬영한 내용에 대해 소개하고자 한다.

II. 다시점(MULTI-VIEW) 카메라

시스템

[그림 1]은 이번에 개발한 다시점 카메라 시스템의

구성도이다.

다시점 영상 촬영용 카메라로서 HD급(HDV 1080i)까

지 촬영 가능한 초소형 6mm 캠코더(Sony HDR-HC3)

9대를 사용하였다. 이 카메라들을 장착할 수 있는 베이

스를 [그림 2]와 같이 제작하였다. 각 카메라 간의 간격

다시점 카메라 시스템 개발Development of a new HD Multi-view Camera and Processing System

박창섭 이준용 강진모 이근식

요약

다시점 영상을 촬영하여 연구와 전시에 활용하기 위해 9대의 카메라로 구성되는 다시점 카메라 시스템을 개발하였다. 카메

라 및 카메라 베이스와 주시각 조절장치, LANC 신호 제어부, IEEE 1394 신호 송수신부를 구성하였고, PC에서 녹화 및 카메

라 파라미터를 통합 제어할 수 있는 제어 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램을 통해 개별 카메라 또는 전체 카메라를 통

합제어 하면서 촬영할 수 있다. 촬영된 영상은 무안경 디스플레이용 포맷으로 변환하여 렌티큘러 디스플레이에서 자연스러

운 다시점 영상이 표시됨을 확인하였다.

Abstract

We developed a new multi-view camera system composed of 9 cameras for capturing multi-view images and

utilizing them in research and exhibition. The system is composed of cameras, rig, convergence controller, LANC

signal controller, IEEE 1394 signal interface. And, we made a control program that can manage a record function and

other various camera parameters at PC. By this program, we can shoot multi-view scenes manipulating each element

camera independently or all 9 cameras totally. After the capturing, we transform the image into the glass-less multi-

view display format, and then we can enjoy natural multi-view images at lenticular display.

Keywords: multi-view camera, toed-in camera system, lenticular display, HDV, IEEE 1394

| 논문 |

11


은 수평으로 조절 가능하여 최소한으로 카메라끼리 밀

착할 수 있고 최대는 25cm 폭으로 벌릴 수 있다. 최대

로 벌렸을 때 양 끝 카메라 간 간격은 2m가 된다. 카메

라 간 간격을 조절하면 촬영하는 피사체까지의 거리에

따라 입체감을 조절할 수 있다.

각 카메라는 [그림 3]과 같이 베이스 위에 장착되

며 카메라 베이스는 전·후·좌·우 4곳의 높이를 수

동 조절하여 수평을 맞춘다. 각 카메라는 광축을 중심

으로 좌·우로 각 30°의 범위 내에서 전동으로 조절할

수 있는데 이는 각 카메라 영상의 주시점을 일치시키

기 위해 필요하며 [그림 4]의 컨트롤 박스에서 조절한

다. 주로 교차축 방식의 주시각 제어를 하지만 평행축

방식으로도 동작이 가능하다. HDR-HC3 카메라는 외

부로부터 카메라의 동작을 제어할 수 있는 LANC(Local

Application Control Bus System) 단자가 있다[3]. 9개

카메라의 LANC 신호를 RS-232 신호로 변환하는 어댑

터를 거쳐 [그림 5]의 컨버터에 인가하면 RS-232 신호

는 USB 신호로 변환되어 제어용 PC에 연결된다. PC에

서는 개발한 전용 제어 프로그램에 의해 모든 카메라

의 동작을 제어하게 된다. 카메라의 영상은 IEEE 1394

(i.Link) 포트를 통해 PC에 인가되어 카메라 교정 시와

촬영 시에 모니터링을 한다[4]. [표 1]은 개발된 다시점

카메라 시스템의 규격이다.

[그림 1] 다시점 카메라의 구성

[Fig. 1] The composition of multi-view camera system

[그림 2] 베이스 위에 장착된 다시점 카메라

[Fig. 2] The multi-view camera installed on the base of rig

[그림 3] 베이스 위의 개별 카메라

[Fig. 3] Individual camera on the base

12

III. 다시점 카메라 제어 프로그램

1. 제어 프로그램 UI

[그림 6]에 다시점 카메라 시스템 제어 프로그램의

유저 인터페이스 화면을 보였다.

상단에 각 카메라의 모니터링용 소형 영상을 표시하

고 바로 아래는 각 카메라의 상태 표시 창 및 제어 버튼

이 있다. 그리고 하단에는 9개 영상 중에서 임의의 2개

를 선택해서 보다 큰 화면으로 볼 수 있는 창이 있는데

두 창을 비교하면서 카메라의 교정을 하거나 모니터링

용 대표 화면으로 사용할 수 있게 하였다.

2. 제어 프로그램 동작

HDR-HC3 카메라는 캠코더로서 카메라모드(촬영·

녹화)와 VCR모드(재생)를 구비하고 있는데 다시점 영

상 촬영시는 주로 카메라모드를 사용한다. 이 모드에서

는 Rec·Pause 버튼을 누를 때마다 촬영·녹화 상태와

휴지 상태가 번갈아 가며 바뀐다.

[그림7]은 카메라1 쪽만 확대한 개별 카메라 제어용

[그림 4] 주시점 제어박스

[Fig. 4] Convergence control box

[그림 5] RS-232 to USB 변환기

[Fig. 5] RS-232 to USB converter

[그림 6] 다시점 카메라 제어 프로그램

[Fig. 6] User interface of the multi-view camera control program

[표 1] 다시점 카메라 시스템 규격

[Table 1] The specification of the multi-view camera system

Camera Sony HDR-HC3

Number of Camera 9 ea

Inter-camera Distance 80mm ~ 250mm

Record Media 6mm HDV Tape

Record Signal HDV 1080i (1440 x 1080)

Convergence Control Toed-in, Motorized ±30°

Vertical Camera PositionManual Adjustment (4 positions)

Shot Monitoring DV via IEEE 1394

Zoom/focus Control via LANC

| 논문 |

13


UI이다. 촬영시의 상황과 테이프의 타임코드가 표시된

다. 9개의 카메라를 동시에 제어할 때는 마스터 메뉴를

동작시키면 된다. 9개의 카메라는 IEEE 1394 포트를 통

해 영상이 PC로 전달되며 PC로 부터의 동작 제어신호

가 카메라로 전달된다. 줌과 포커스 동작은 LANC 포트

를 통해 제어된다. 제어용 PC로부터의 USB 신호를 USB

to RS-232 변환기에 의해 RS-232 신호로 바꾼 후 어댑

터를 거쳐 LANC신호로 변환하여 카메라에 전달한다.

PC에서의 모니터링 영상은 Direct Show를 이용하여 구

현하였다[5]. 각 뷰의 이미지 크기, 회전, 직선성은 제어

PC에서 제어 프로그램에 의해 교정될 수 있다. 이는 줌

조절, 회전 제어 및 위치 knob의 수동 교정에 의해 가능

하다. 사용한 카메라는 테이프를 기록매체로 사용하므

로 제어 PC로부터 동시에 ‘start record’ 신호를 보내도

각 카메라마다 기구부의 셋업 시간이 차이 나므로 동시

에 녹화가 시작되지는 않는다. 따라서 9개 카메라의 동

기를 위해 카메라의 타임코드를 이용한다. 제어용 PC

에서는 각 카메라의 타임코드를 읽을 수 있으므로 일정

시간 간격(기본을 10초로 설정) 마다 PC의 시스템 시간

을 기록하고 동시에 그 때의 9개 카메라의 타임코드를

기록하여 파일로 저장한다. [표 2]는 저장된 파일 내용

의 예이다. 촬영이 완료된 후 편집 시에 이 파일 내용을

기준으로 각 카메라 간에 일치하는 프레임을 판단하여

디스플레이용 합성영상을 만든다.

IV. 실험촬영 및 영상처리

실험용 다시점 영상으로서 KBS의 음악 공개방송 프

로그램 ‘뮤직 뱅크’ 등을 촬영하여 실험에 사용하였다.

각 테이프에 촬영된 영상은 캠코더 제조사에서 제공하

는 편집용 프로그램을 사용하여 PC에서 캡처하고 여러

가지 포맷의 동영상이나 이미지 시퀀스로 저장하여 필

요한 곳에 사용할 수 있다. 이번 실험에서는 우리가 가

지고 있는 렌티큘러 디스플레이에 적용하기 위해 이미

지 시퀀스로 저장하였다. 이 디스플레이는 최대 해상도

1600x1200의 Slanted Lenticular Display로서 [그림 8]과

같이 가로 3열, 세로 3행의 9개 이미지로 구성되는 9 타

일 이미지 포맷으로 변환해서 입력해 주어야 한다[6].

각 카메라의 영상은 1920x1080의 해상도를 가지므로

이들을 533x400의 해상도로 다운 스케일링 한 후, 9개

카메라의 영상을 정해진 포맷에 따라 합성하는 영상처

[그림 7] 개별 카메라의 UI

[Fig. 7] UI of first camera

<2010.11.18.-14:52:00>

1)00:41:54.28 2)00:36:33.02 3)00:07:08.10

4)00:42:08.24 5)00:34:29.25 6)00:08:13.12

7)00:07:59.28 8)00:16:54.26 9)00:14:09.02

<2010.11.18.-14:52:10>

1)00:42:04.28 2)00:36:42.29 3)00:07:18.08

4)00:42:18.19 5)00:34:39.15 6)00:08:23.01

7)00:08:09.16 8)00:17:03.29 9)00:14:46.22

<2010.11.18.-14:52:20>

1)00:42:15.00 2)00:36:53.01 3)00:07:28.09

4)00:42:28.20 5)00:34:49.17 6)00:08:33.02

7)00:08:19.17 8)00:17:14.01 9)00:14:56.24

<2010.11.18.-14:52:30>

1)00:42:24.28 2)00:37:03.01 3)00:07:38.07

4)00:42:38.18 5)00:34:59.15 6)00:08:43.00

7)00:08:29.15 8)00:17:23.29 9)00:15:06.24

<2010.11.18.-14:52:40>

1)00:42:35.00 2)00:37:13.03 3)00:07:48.09

4)00:42:48.20 5)00:35:09.18 6)00:08:53.02

7)00:08:39.17 8)00:17:34.01 9)00:15:16.25

<2010.11.18.-14:52:50>

1)00:42:44.28 2)00:37:23.01 3)00:07:58.07

4)00:42:58.18 5)00:35:19.17 6)00:09:03.02

7)00:08:49.15 8)00:17:43.29 9)00:15:26.24

[표 2] 타임코드 저장 파일 예

[Table 2] An example of stored time-code file

14

리 프로그램을 만들어서 최종 영상을 제작하였고, 해당

렌티큘러 디스플레이에서 잘 동작함을 확인하였다.

V. 결론

HD 캠코더 9대와 베이스 및 PC로 구성되는 새로운

다시점 카메라 시스템을 개발했다. 9대의 HD 캠코더는

카메라 트라이포드에 의해 지지되는 고정된 직선형 베

이스 위에 장착된다. 각 카메라에 입력되는 다시점 영

상은 내장된 테이프에 동시에 녹화되며 각 캠코더의 영

상은 IEEE 1394 포트를 통해 제어 PC에 입력되어 촬영

중에 모니터링 할 수 있다. 각 카메라 간 간격은 수동으

로 조절할 수 있으며 주시각은 모터에 의해 조절한다.

PC의 제어 프로그램은 모든 캠코더의 녹화 과정을 동

시에 제어한다.

다시점 영상을 보기 위해서는 모든 카메라의 영상은

동기 되어야 한다. 각 카메라의 영상을 녹화할 때 제어

PC의 시스템 시간을 기록하고 동시에 각 캠코더의 타

임코드도 기록한다. 녹화 후 디스플레이용 영상을 합성

할 때, 각 카메라 영상의 동기를 위해 기록된 이 데이터

들을 활용한다.

이 카메라 시스템으로 스튜디오에서 음악 공개방송

을 실험 촬영했고, 다시점 포맷의 영상으로 변환하였

다. 이는 렌티큘러 디스플레이를 통해 안경 없이 다시

점 영상을 성공적으로 볼 수 있었다. 향후, 이 다시점

카메라 시스템에 의한 최적의 촬영 조건과 다시점 영

상 보정에 대한 연구를 하고 추가 촬영을 하여 다시점

3DTV 연구용 콘텐츠로 활용하고자 한다.

알리는 말

본 논문은 Electronic Imaging 2011 (Jan. 2011, San Francisco)에서 발표되고, SPIE Stereoscopic Displays and Applications XXII vol.7863에 게재되었습니다.

참고문헌

[1] “Applications and Requirements on 3D Video Coding”, ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 N10857, London, UK, July 2009

[2] “Report on 3DAV Exploration”, ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 N5878, Trondheim, Norway, July 2003

[3] “The SONY LANC(tm) protocol”, Sony

[4] “IEEE 1394 AV/C VCR Subunit Driver Development Concepts”, Microsoft

[5] “DirectShow Multimedia Programming”, Hanbitbook, 2002

[6] “The SynthaGram Handbook”, Stereographics, 2003

Camera 1 Camera 2 Camera 3



[그림 8] 9타일 포맷

[Fig. 8] 9 tile image format

박창섭

1981년 입사

3D 입체 카메라 개발

UHD 영상 코덱

[email protected]

이준용

1991년 입사


3D 휴먼팩터 표준화

[email protected]

강진모

2010년 입사


3DTV 실험방송 연구

[email protected]

이근식

1988년 입사

실감방송

영상그래픽연구

[email protected]

| 논문 |

15


DTV 부가데이터 전송을 위한 TxID

삽입시스템

TxID Insertion System for DTV Auxiliary Data Transmission

서영우 이재권 목하균 박근수

요약

본 논문에서는 DTV 부가데이터 전송을 위한 새로운 방식의 TxID(Transmitter Identification) 데이터 삽입 시스템을 제안한

다. TxID는 초기 ATSC 전송표준에 포함되지 않았으므로, 기존 DTV 송신 및 중계기로는 VSB 심볼이 생성되는 기저대역에

서 생성해야 하는 TxID 신호 정보를 보낼 수가 없다. 제안된 시스템은 TxID를 외부에서 생성한 후 이를 대상 ATSC 송신 시

스템에 주파수와 타이밍을 일치시켜 삽입하는 방식이다. 이를 통해 기존의 송신시스템에서도 TxID 정보를 삽입할 수가 있

다. 이를 증명하기 위해 본 논문은 제안 시스템을 하드웨어로 구현하였으며 그 성능을 실험실 테스트를 통해 분석하였다.

Abstract

This paper presents a new TxID (Transmitter Identification) data insertion system for DTV auxiliary data transmission.

Because TxID was not included in the early ATSC transmission standard, most of the conventional DTV transmitters

and translators cannot transmit TxID sequence which should be generated during VSB (Vestigial Side Band) symbol

generation process. The proposed system generates TxID sequence and then combines it with the RF signal of

the target ATSC transmission system with frequency and timing synchronized, which enables the conventional

transmission system to send TxID sequence combined with the RF signal. The proposed system is implemented and

its performance is evaluated through laboratory tests.

Keywords: DTV, CIR, measurement, field test

I. 서 론

TxID 신호열을 DTV 송신시스템에 생성하는 방법은

ATSC (Advanced Television Systems Committee)의 권

고 표준 A/111에 제안되어 있으며, 8-VSB 심볼 생성단

에서 삽입하도록 되어있다[1-3]. TxID 신호의 삽입은

RF 워터마크(watermark) 기법을 이용하여 의사 노이즈

형태로 삽입되며, 각 송신기 마다 고유의 번호가 할당

이 되어 송신기, 중계기 및 DOCR (Digital On-Channel

Repeater) 등에 적용된다[4-7]. 그러나, ATSC가 처음

도입될 때에는 MFN(Multiple Frequency Network)의 방

송망 구성이 일반적이었으며, 송신기 식별부호인 TxID

가 필요한 SFN(Single Frequency Network)에 대한 적

용성은 수신기 기술이 발전된 2000년대 중반부터 본

격적으로 제안되어, TxID의 생성에 대한 A/111표준은

2000년대 후반에 만들어 졌다. 따라서, 그 이전에 설치

된 송신 시스템에는 이 표준이 적용되지 않아 현재 운

용되고 있는 대부분의 송신 및 중계기에서 TxID를 발생

할 수 없다. 기술이 발전하여 현재는 TxID를 이용해서

단순히 송신기 식별 부호 뿐 아니라 수 kbps 급 이상의

부가 데이터를 추가로 생성하는 기술이 적용되어 기존

송신 시스템에서도 TxID를 적용하고자 하는 시도가 많

이 이루어지고 있다.

본 논문에서는 이러한 TxID를 이용한 DTV 부가데이

16

터 전송을 기존 송신 시스템에 적용하기 위한 새로운

방식의 TxID 삽입 시스템을 제안한다. 새로운 방식의

TxID는 기존 송신시스템의 송출 신호와 정확히 주파수

및 데이터 타이밍이 일치되어 RF 신호단에서 삽입되므

로 A/111표준에 의한 내부 생성 형태의 TxID와 거의 동

일한 출력신호를 생성할 수 있다.

II. 기존의 TxID 삽입 시스템

기존 ATSC TxID 전송 시스템에서는 TxID 시퀀스는

[그림 1]과 같이 VSB 심볼 생성단에서 이진레벨의 노

이즈 형태로 삽입된다. VSB 심볼을 이라고 하고

TxID 시퀀스를 이라고 한다면, TxID가 삽입된 전

송 심볼은 은 식(1)과 같이 표현된다.

(1)

식(1)에서 는 삽입비율(bury ratio, BR)이며, TxID

시퀀스의 VSB 심볼에 대한 비율을 의미한다. BR에 따라

DTV 수신기의 수신성능에 영향을 줄 수 있으며, 가급적

DTV 수신기에 대한 영향이 적도록 선택되는 것이 일반

적이다.

III. 제안하는 TxID 삽입 시스템

1. 시스템 구조

제안하는 TxID 삽입 시스템은 삽입 대상이 되는 송신

장비의 수신신호로 부터 주파수 및 타이밍 동기 정보를

획득한 후, 이에 따라 생성되고, VSB 필터 처리된 후 송

출 주파수로 변조되어 RF단에서 대상 송신장비 신호에

삽입된다. 이 과정에서 송신 장비와 삽입 시스템과의 주

파수 동기를 맞추는 원리는 기존 EDOCR(Equalization

Digital On-Channel Repeater)에서 사용된 방식과 동일

한 주파수 오프셋 추정 및 보상방법이 적용된다[8].

[그림 2]는 제안된 TxID 삽입 시스템의 기본 구조도

를 보여준다.

일반적으로 외부에서 신호를 삽입하게 되면 주파수

동기를 맞추더라도 삽입되는 워터마크 형태의 TxID 시

퀀스와 전송 8-VSB 심볼간에는 타이밍 오프셋( )과 위

상 오프셋 이 발생하게 된다. 이 과정을 통해, 송출

주파수로 변조되어 삽입된 신호 를 수식으로

설명하면 식(2)와 같다.

(2)

식(2)에서 는 콘볼루션(convolution) 연산을 의미

하며 는 송출 RF 주파수를 의미한다.

| 논문 |

[그림 1] 기존 방식의 TxID 발생 시스템

[Fig. 1] Conventional TxID generation system

17


수신부에서 송출 주파수와 동일한 주파수로 다시 복

조를 한 후 VSB 필터 처리를 하면 기저대역신호

은 식(3)과 같이 표현가능하다.

(3)

송신기 내부에서 TxID를 발생한 식(1)과 제안된 시스

템에 의해 삽입하여 복조한 신호 식(3)을 비교해 보면

8-VSB 심볼은 동일하고 다만 TxID 신호가 식(3)에서

타이밍 오프셋과 위상 오프셋을 가진 채로 복조되었음

을 알 수 있다. 타이밍 오프셋은 타이밍 오프셋을 측정

하여 이를 제거하는 과정을 통해 보정되며, 위상 오프셋

은 다음 [그림 3]의 힐버트 변환 기법을 사용하여 보정

할 수 있다[9-10].

[그림 3] 힐버트 변환기에 기반한 전력 보상기 구조

[Fig. 3] Power compensator structure based on the Hilbert

Transformer

2. 모의실험 결과

제안하는 TxID 삽입 시스템은 [그림 4]와 같이 모델

링 되어 모의실험을 수행하였다. 이 모의실험 모델에서

는 실제 시스템에서 용이하게 보정되는 주파수 오프셋

은 없다고 가정하였으며, 1 의 타이밍 오프셋을 가

정하였다. [그림 5]에서 동그라미 기호로 표시된 프로

파일을 갖는 6개 패스의 채널 모델을 전송 경로에 적용

하였다. 변조기와 복조기의 VSB 필터는 동일하게 257

탭을 가정하였으며 4배의 오버 샘플율을 복조과정에서

적용하였다.

[그림 4] 타이밍 오프셋에 의한 모의시스템 모델

[Fig. 4] Simulation system with a timing offset error

[그림 5]는 제안된 방식에 의해서 삽입된 TxID에

의해 측정된 채널모델과 실제 적용된 채널모델을 비

교하여 보여주고 있다. 이를 통해 제안한 삽입방법을

[그림 2] 제안된 TxID 삽입 시스템

[Fig. 2] Proposed TxID insertion system

18

적용할 때 발생하는 타이밍 오프셋은 실제 TxID 검출

시스템에서 보상이 되며 거의 오차 없이 검출되는 것

을 알 수 있다.

[그림 5] 제안된 시스템에 의해 측정된 채널 모델

[Fig. 5] Measured channel model of the proposed system

IV. 하드웨어 구현

제안하는 TxID 삽입 시스템은 하드웨어로 제작되었

으며 그 내부 구조는 [그림 6]과 같다. 삽입 대상 송신

기의 엑사이터(Exciter) RF 출력에 TxID 신호가 삽입될

수 있도록 설계 되었으며, 대상 송신기의 모니터링 단자

에서 연결된 신호에 의해 주파수 및 타이밍 동기 정보

가 획득된 후 이를 보정하여 생성된 부가데이터가 포함

된 TxID 신호를 RF 형태로 생성하여 삽입하는 형태로

적용된다. 삽입 레벨은 송출되는 RF 신호의 레벨을 측

정하고 이에 따라 지정된 BR이 유지되도록 TxID 신호

의 레벨을 조정하게 된다.

삽입된 TxID 및 부가데이터(AUX data)정보를 복조하

여 송출된 정보와 비교하기 위하여 [그림 7]과 같이 설

계된 수신기를 사용하였다. USB 연결을 통해 부가데이

터를 복조하며 송출 데이터(Tx data)와 수신 데이터(Rx

data)는 두 개의 윈도우를 통해 비교된다.

[그림 7] 제안된 TxID 수신 시스템

[Fig. 7] Proposed TxID receiver system

| 논문 |

[그림 6] 제안된 TxID 및 부가데이터 삽입 시스템

[Fig. 6] Proposed TxID insertion and AUX data insertion system

19


V. 실험실 테스트 결과

1. 실험 1 : 삽입 레벨 조정

제안하는 TxID 삽입 시스템은 삽입레벨의 정확성을

검증하기 위해, [그림 8]과 같이 분산중계기(distributed

translator, DTxR)에 연결되었다. 이를 통해 송신기 자체

적으로 발생하는 BR과 외부에서 삽입한 BR이 정확히

일치하는 지를 확인하였다. 정확한 레벨의 비교를 위해

의도적으로 삽입 시스템에서 삽입 오프셋을 약간 주어

두 개의 TxID가 한 번에 겹치는 것을 방지하였다. [그

림 9]는 30dB의 BR에 대해 송신기 자체 삽입 신호 검

출결과(그림의 첫번째 붉은색 선)와 제안된 삽입기에

의해 삽입된 신호(그림의 두번째 초록색 선)의 레벨이

거의 일치함을 알 수 있다. 이를 통해 제안된 시스템에

의해 삽입되는 TxID도 BR을 정확히 조정할 수 있음이

증명되었다.

[그림 8] BR 레벨 시험을 위한 실험실 테스트 시스템 구성

[Fig. 8] Lab test system configuration for BR level test

[그림 9] 30dB BR에서 TxID 신호 측정 결과 비교

[Fig. 9] Comparison of measured results at 30dB BR

2. 실험 2 : 삽입 레벨 변화에 따른 성능

제안하는 TxID 삽입 시스템은 R&S사의 테스트 송신

기(SFQ)에 [그림 10]과 같이 연결하였다. BR은 27에

서 39dB까지 ATSC A/111에서 지정된 스텝에 따라 조

정되어 삽입하였다. 결합된 신호는 ETRI에 의해 개발된

TxID 분석기에 의해 측정되었다[4]. [그림 11]과 [그림

12]는 각각 30dB와 39dB BR에서 측정된 결과를 보여

주여, 이 결과들에서 보듯이 삽입된 TxID 신호는 최저

삽입레벨인 39dB에서도 정상적으로 인식되고 완벽하

게 복원됨을 알 수 있다.

[그림 10] BR 레벨 변화에 따른 실험실 테스트 시스템 구성

[Fig. 10] Lab test system configuration for various BR’s

[그림 11] 30dB BR에서 TxID 신호 측정 결과

[Fig. 11] Measured result of TxID signals at 30dB BR

[그림 12] 39dB BR에서 TxID 신호 측정 결과

[Fig. 12] Measured result of TxID signals at 39dB BR

20

3. 실험 3 : 삽입에 따른 송신기 성능 변화

제안하는 TxID 삽입 시스템에 의해 TxID를 삽입하게

되면 송신기의 출력신호에 TxID 만큼의 노이즈가 발생

하게 된다. 따라서, 이러한 인위적인 노이즈가 송신기

자체의 선형 및 비선형 왜곡보상 성능에 어떤 영향을

주는지를 실험하였다.

[그림 13]에서와 같이 NEC사의 엑사이터에 제안하

는 시스템을 연결하고 33dB BR에서의 선형 및 비선형

왜곡보상 성능의 변화를 측정하였다.

[그림 13] 송신 신호품질 왜곡분석을 위한 실험시스템 구성

[Fig. 13] Lab test system configuration for Tx signal

distortion

[그림 14]는 선형 성능의 영향을 보여준다. 특성 곡

선자체는 거의 변화가 없었으며 이를 통해 SNR이 특별

히 저하될 이유는 없다고 보여지나, SNR 수치 자체는

34.9dB에서 30.8dB로의 열화가 발생하였다. 그 이유

는 33dB 만큼의 SNR 감소 요인이 1차적으로 발생했

기 때문에 당연히 33dB이하로 SNR이 감소될 것이며

추가적인 약 2dB의 성능열화는 비선형 왜곡보상 성

능 열화 등 복합적인 요인에 의해 SNR이 영향 받을

수 있다고 추정된다.

[그림 15]는 비선형 성능의 영향을 보여준다. TxID

를 삽입하게 되면 신호 크기가 작은 부분에서 약간의

열화가 있음을 알 수 있다. 이러한 요인에 의해 SNR 역

시 영향을 받는 것으로 보여진다. 다만, 이러한 열화는

TxID 삽입 방식 자체에 의해 발생하는 것으로 TxID 삽

입기의 성능이 기존 송신기 자체에서 발생시키는 TxID

보다 나쁜 것을 의미하는 것은 아니다.

4. 실험 4 : 부가데이터 전송 성능

제안하는 TxID 삽입 시스템에 의한 부가데이터 전송

성능을 실험하기 위해 [그림 16]과 같이 실험시스템을

구축하였다. 약 500kB의 텍스트 파일이 30dB BR에서

40dbps 모드와 160dbps 모드로 전송되었으며 앞 장에

서 제안한 TxID 수신시스템을 통해 수신하고 부가데이

터를 복조하였다. 실험결과 송출된 데이터와 수신 데이

터가 완벽하게 일치함을 알 수 있었으며 이를 통해 제

안된 TxID 삽입시스템을 통한 부가데이터 전송도 가능

함을 확인하였다.

| 논문 |

(a) Original Tx signal (SNR : 34.9dB) (b) Inserted Tx signal (SNR : 30.8dB @ 33dB BR)

[그림 14] 선형 성능의 비교

[Fig. 14] Comparison of linear performances

21


[그림 16] 부가데이터 전송을 위한 실험시스템 구성

[Fig. 16] Lab test system configuration for AUX data

transmission

VI. 응용분야

제안하는 TxID 삽입 시스템은 LBS(Location Based

Service)를 위한 위치 기준신호 정보로 활용가능하며,

방송사에서 수신환경 분석을 위한 채널분석 기준신호

로도 적용될 수 있다. 또한, DTV 신호와 독립적으로 운

용가능한 부가 데이터 방송장비로도 활용 가능하다.

VII. 결론

본 논문에서는 TxID 표준이 적용되지 않은 기존 송신

시스템에 부가데이터 전송을 포함한 TxID를 삽입할 수

있는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템에서는 대상 송

신시스템의 RF 신호로 부터 주파수 및 타이밍 동기 정

보를 획득하여 보상하는 구조를 채택하여 송신기 자체

내에서 생성한 TxID와 거의 동일한 수준의 신호를 생성

하여 삽입 가능함을 컴퓨터 모의실험을 통한 채널정보

복원 성능분석을 통해 증명하였다.

또한 제안된 시스템의 성능을 증명하기 위해 하드웨

어로 구현하여 다양한 상황에 대한 실험실 테스트를 실

시하여 TxID와 부가데이터가 의도한 BR에 의해 삽입되

고 복조됨을 증명하였다. 향후에는 부가데이터 정보의

활용성을 개선하기 위해 부가데이터 전송율을 표준에

서 제안한 160bps이상의 전송이 가능하도록 삽입 방식

을 개선하여 ATSC의 새로운 표준으로 제안하고자 하며,

송신망 관리시스템에 적용하는 등 부가데이터의 활용

방법을 모색하고자 한다.

알리는 말

본 논문은 2011년 2월에 발간된 IEEE　Transactions on Consumer Electronics 제57권 제1호에 게재되었습니다.

(a) Original Tx signal (b) Inserted Tx signal (@ 33dB BR)

[그림 15] 비선형 성능의 비교

[Fig. 15] Comparison of non-linear performances

22

참고문헌

[1] ATSC, “Standard A/53: ATSC Digital Television Standard,” Advanced Television Systems Committee, Washington D.C., April 6, 2001.

[2] ATSC, “Standard A/110: Synchronization Standard for Distributed Transmission,” July 14, 2004.

[3] ATSC, “Recommended Practice A/111: Design Of Synchronized Multiple Transmitter Networks,” Sep. 2004.

[4] X. Wang, Y. Wu, and B. Caron, “Transmitter Identification Using Embedded Pseudo Random Sequences”, IEEE Trans. on Broadcasting, pp. 244-252, Sep. 2004.

[5] S.C. Kwon, Y.T. Lee, and J.S. Seo, “A Novel Transmitter Identification Technique for use in Distributed 8VSB DTV system” , IEEE Vehicular Technology Conference 2006, pp. 2211 – 2215, May 2006.

[6] S. I. Park, J.-Young Lee, H. M. Kim, and W. Oh, “Transmitter Identification Signal Analyzer for Single Frequency Network,” IEEE Trans. on Broadcasting, vol. 54, no. 3, pp. 383-393, Sep. 2008.

[7] X. Wang, Y. Wu, and J. Chouinard, “A New Position Location System Using ATSC TxID signals”, IEEE Vehicular Technology Conference 2005, pp. 2815-2819, June 2005.

[8] Y.T. Lee, S. I. Park, H. M. Eum, J. H. Seo, H. M. Kim, S. W. Kim, and J. S. Seo, “A Design of Equalization Digital On-channel Repeater for Single Frequency Network ATSC system,” IEEE Trans. Broadcasting, vol. 53, no. 1, pp. 23-37, Mar. 2007.

[9] N Dilip, V. Sarwate and Micael B. Pursley, “Crosscorrelation Properties of Pseudorandom and Related Sequences,” IEEE Proceeding, vol. 68, no. 5, pp.593-619, Dec. 1980.

[10] S. I. Park, J. Y. Lee, H. M. Kim, and W. Oh, “Transmitter Identification Signal Analyzer for Single Frequency Network,” IEEE Trans. Broadcasting, vol. 54, no. 3, pp. 383-393, Sep. 2008.

[11] Y. W. Suh, S. I. Park, J. Lee, H. M. Kim, and J. S. Seo, “A New Synchronous Watermark Data Insertion Method for ATSC Transmission Systems”, IEEE International Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting, May 2008.

[12] Y. W. Suh, S. I. Park, J. Lee, J. Y. Choi, and J. S. Seo, “A Novel Receive Power Analysis System for DTV Broadcasting Network”, IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 56, issue 1, pp. 236-230, Feb. 2010.

| 논문 |

서영우

1997년 입사

신호 분석 알고리즘 및

측정시스템 개발

[email protected]

이재권

2008년 입사

전송효율 향상 알고리즘 및

서비스 모델 연구

[email protected]

목하균

1982년 입사

1982년 전송효율 고도화

테스트 플랫폼 개발

[email protected]

박근수

1984년 입사

모바일

DTV방송연구

[email protected]

23


효율성과 신뢰성을 고려한 지상파 DTV

채널에서의 콘텐츠 전송 스케줄링 방법

A Reliable and Efficient Push-VOD Content Delivery Scheduling Method in a Unidirectional Terrestrial DTV Network

김 윤 형 이 동 준 강 대 갑

요약

DTV 방송이 개시된 이후로 방송망의 비디오, 오디오 및 채널 정보들을 제외한 나머지 대역폭에 부가 정보를 전송하여 데이

터 방송 등과 같은 서비스를 제공하고자 하는 노력이 있었다. 최근에는 이러한 대역폭에 장시간 동안 VOD 콘텐츠를 전송

하여 수신기에 저장시키는 방법으로 콘텐츠를 제공하는 Push-VOD 서비스가 주목을 받고 있으며, ATSC에서도 NRT(Non-

Real-Time)[1]라는 이름으로 해당 전송 방법을 규격화하는 작업을 진행하고 있다. 그러나 이러한 방식으로 콘텐츠를 전송

할 때 DTV 수신환경이나 수신기의 문제 등으로 인해 한 번의 전송만으로는 콘텐츠가 에러없이 전송되지 않을 확률이 높다.

따라서 이를 극복하기 위해서는 방송망의 단방향적 특성상 콘텐츠를 여러 번 반복 전송하여 전송 신뢰도를 높여야 한다. 본

논문에서는 단방향 전송환경인 방송망으로 제한된 시간 내에 여러 콘텐츠를 수신기로 전송하고자 할 때, 마르코프 연쇄 모

델링과 동적 계획 기법을 이용하여 전송된 콘텐츠들의 에러를 최소화하는 콘텐츠들의 최적 반복 전송 횟수를 구하는 방법

을 제안한다.

Abstract

Recently, delivering contents (e.g. videos, applications) by transmitting via terrestrial digital television network

gets more attention. However, due to the unidirectional property of broadcasting, it is hard to get feedbacks from

receiver about errors occurred during delivery, so there might be many errors in a poor receiving environment. In

that case, contents should be sent multiple times in order to be received successfully, but the repetition will increase

the overall delivering time. Thus it is important to decide the numbers of repetition minimizing the total delivery time

while maximizing the reliability.

In this paper, we propose a reliable and efficient content delivery scheduling method using dynamic programming

approach, given a set of contents and total delivery time. We compute the reliability by modeling the unidirectional

network as a Markov-Chain.

Keyword : DTV, Push-VOD, NRT, Error Probability, Markov-Chain

I. 서 론

Push-VOD란 DTV 방송 대역폭 중 방송에 필수적인

대역폭을 제외한 나머지의 일부를 활용하여 VOD 콘텐

츠를 전송하는 것을 의미하며, 시청자가 원하는 콘텐츠

를 선택하여 전송받는 Pull 방식과 반대로 콘텐츠 제공

자가 시청자의 수신기로 특정 콘텐츠를 Push 하는 방식

을 일컫는다. 이 경우 콘텐츠 제공자가 송출하는 모든

콘텐츠를 시청자가 원하는 것은 아닐 수 있으므로, 일반

적인 Push-VOD의 서비스 시나리오에는 어떤 콘텐츠

를 언제 송출할지에 대한 정보, 즉 Push-VOD의 스케줄

링 정보(예. 이번 일주일 간의 Push-VOD 송출 스케줄)

를 미리 사용자에게 전달하여 사용자가 원하는 콘텐츠

만을 저장할 수 있도록 지정할 수 있는 기능이 포함된

다. Push-VOD 서비스를 제공받기 위해서는 수신기에

전송되는 콘텐츠를 저장할만한 저장 공간이 있어야 하

며, 콘텐츠가 전송되는 동안 수신기가 동작하여 해당 콘

텐츠를 수신할 수 있어야 한다. Push-VOD는 인터넷 등

과 같은 외부 네트웍이 없는 상황에서도 누구나 지상파

24

대역폭을 통해 부가적인 콘텐츠를 소비할 수 있기 때문

에 공익성을 추구할 수 있는 보편적인 서비스라는 점에

서 의미가 있다.

Push-VOD 서비스에서 활용하는 대역폭은 1 Mbps

이하로 데이터방송과 마찬가지로 상당히 작은 편이지

만, 콘텐츠의 크기는 데이터방송의 프로그램과 비교할

수 없을 정도로 크기 때문에 데이터 캐로우셀과 같은

방식으로 특정 콘텐츠를 끊임없이 반복 전송하기에는

무리가 있다. 또한, DTV 수신환경의 문제나 수신기의

연산 능력 부족 등으로 Push-VOD 콘텐츠는 수신 받는

도중 에러가 발생할 확률이 높아서 단 한번의 전송으로

콘텐츠 전송이 성공될 가능성이 높지 않다. 그와 더불어

방송망의 단방향 전송 특성상 Go-back-N과 같은 방식

으로 에러를 복구할 수 없으므로 콘텐츠 전체를 반복 전

송하여 전송 신뢰도를 높일 수 밖에 없다. Push-VOD 서

비스는 스케줄에 따라 콘텐츠를 전송해야 하는 기간이

한정되어 있으므로 해당 스케줄 기간 내에 콘텐츠 별 전

송 횟수를 달리 하여 전송 성공 확률을 최대로 높여야

한다. 즉, 여러 콘텐츠를 특정 기간 동안 송출할 경우, 각

각의 콘텐츠에 대한 최적의 재전송 횟수를 결정하여 전

송 신뢰도를 최대로 높이는 것이 무엇보다 중요하다.

본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을

제안한다. 2절에서는 Push-VOD 전송 환경에 대해 설

명하고, 3절에서는 마르코프 연쇄(Markov chain)를 이

용하여 전송 횟수에 따른 전송 성공 확률을 계산하는

방법을 설명한다. 4절에서는 3절의 방법을 통해 얻어진

각 콘텐츠의 전송 횟수 별 전송 성공 확률을 이용하여

동적 계획법(dynamic programming)으로 제한 시간 내

에 전송 신뢰도를 최대화 할 수 있는 콘텐츠 별 전송 횟

수를 결정하는 방법을 설명한다. 5절에는 실제로 여러

콘텐츠들을 대상으로 1주일 간 Push-VOD 서비스를 통

해 송출할 경우에 대해 최적의 전송 횟수를 계산한 결

과를 포함하였다.

II. Push-VOD 전송 환경

본 논문은 단방향 환경에서의 전송 신뢰도를 높이는

방법에 대한 것이므로 Push-VOD를 전송하는 규격 등

에 대한 자세한 설명은 생략한다. 다만, Push-VOD의

서비스 및 전송 환경에 대한 간략한 설명을 통해 본 논

문이 근거를 두고 있는 설정 환경에 대해 알아본다.

Push-VOD의 기본 서비스 시나리오는 DTV 채널로

방송용 A/V와 VOD 콘텐츠를 동시에 먹싱하여 제공하

는 것이며, 예상 다운로드 속도는 1Mbps 이하로 가정한

다. 그러므로 낮은 온에어 비트레이트를 감안하여 비디

오 압축용 코덱은 DTV 방송 표준인 MPEG-2 방식과 달

리 H.264를 가정한다. 이 경우 한 시간 분량의 HD 방송

콘텐츠를 H.264로 압축했을 경우 하루에 2편 정도의 콘

텐츠를 전송 할 수 있다. 크기가 큰 VOD 콘텐츠를 하나

의 파일로 전송하게 되면 재전송 시의 에러 복구에 대

한 대처가 어렵기 때문에 하나의 VOD 파일을 여러 개

의 모듈로 나눠서 전송하는 방법이 보다 안정적이다. 따

라서 하나의 모듈을 10MB 단위로 가정하여 하나의 콘

텐츠를 전송 전에 여러 모듈로 나눈 후 전송하는 방법

을 택하였다[2].

전송 시 에러가 가장 많이 발생하는 경우는 수신기의

연산 능력 부족으로 인해 모듈 수신 기능이 순간적으로

작동하지 않는 경우이다. 모듈 수신 기능은 항상 동작하

여 DTV 망을 통해 전달되는 콘텐츠들을 저장해야 하기

때문에 백그라운드 애플리케이션으로 동작한다. 그러

나 대부분의 수신기들의 연산 능력이 일반적인 PC에 비

해 훨씬 떨어지므로 여러 가지 애플리케이션들(예. TV

포털 서비스)이 수신기에서 동작할 경우 리소스 부족

등의 이유로 전송 모듈의 일부 패킷들을 놓칠 수 있다.

또한 DTV 수신환경의 문제로 인해 방송국에서 송출되

는 정보들이 일부 손실될 수 있다. ATSC의 NRT에서는

FEC(Forward Error Correction)를 이용하여 패킷 별 에

러를 복구할 수 있도록 규정하고 있지만 에러 복구 능

력이 제한적이므로 언제라도 에러가 발생할 수 있다.

본 논문에서는 수신기의 문제와 DTV 수신 환경의 문

제로 인한 에러를 정확히 모델링 하기는 어렵기 때문에

이러한 경우들을 고려하여 한 모듈을 전송 받을 때 발

생할 수 있는 에러를 확률 로 정의하였고, 단방향 송수

신 환경만을 가정하므로 양방향 망에서 가능한 모듈 별

에러 복구는 고려하지 않았다. 이는 인터넷이 연결되지

않은 수신기에서도 신뢰성 있는 Push-VOD 서비스를

제공받을 수 있도록 하기 위해서이다.

| 논문 |

25


III. 마르코프 연쇄 모델링

수신기에서는 콘텐츠의 각 모듈들을 개별적으로 저장

하기 때문에 여러 번 반복하여 보내더라도 한번만 성공

적으로 전송이 되면 그 모듈은 성공적으로 전송된 것으

로 볼 수 있다. 이러한 송수신 환경을 바탕으로 콘텐츠

의 반복 전송 횟수에 따른 콘텐츠 전송 성공확률을 마

르코프 연쇄로 모델링 할 수 있다[3].

2절에서 정의한 대로 콘텐츠의 한 모듈에서 에러

가 발생할 확률을 라고 할 때, 개의 모듈로 구성

된 하나의 콘텐츠를 1회 전송 시 모든 모듈이 성공

적으로 전송될 확률은 이다. 하지만 2회 전

송 시 모든 모듈이 성공적으로 전송될 확률은 이

전 전송 결과에 의존적이다. 예를 들어 1회 전송 시

에 개의 모듈만 성공적으로 전송되고 2회 전송 시

에 비로소 모든 모듈이 성공적으로 전송될 확률은

이 다 .

이 5이고 가 3일 때의 예가 [그림 1]에 나타나 있다.

첫 번째 전송 시 임의의 3개가 성공적으로 전송되는 경

우의 수는 이고, 각 경우 별 확률은 이다.

그 후 두 번째 전송 시에는 제대로 전송 받지 못한 2개

의 모듈에 대해서만 경우의 수 및 확률을 계산하면 된

다. 경우의 수는 이고 확률은 이다. 이처

럼 직전 상태에 성공적으로 전송 받은 모듈의 개수를

알아야 반복 전송 시의 정확한 확률을 구할 수 있으므

로 직전 상태에 대한 고려가 반드시 필요하다.

각 상태 를 개의 모듈들을 정상적으로 받지 못한

상태로 정의하면 상태 은 모든 모듈을 제대로 전송

받지 못한 상태를 의미한다. 이러한 정의를 바탕으로 직

전 상태 를 고려한 현재 상태 로의 전이 확률 는

다음과 같이 나타낼 수 있다.

(1)

는 직전상태의 에러모듈수, 는 현재상태에서 발생한 에러모듈의 수

[그림 1] 총 5개의 모듈을 전송할 때의 예

[Fig .1] An example showing a case that 5 modules are

successfully received

따라서 는 1회 전송 시에 모든 모듈이 성공적으

로 전송될 확률과 같다. 를 행렬로 나타내면 마르코

프 연쇄의 전이 행렬이고, 그 형태는 다음과 같다.

행렬의 형태에서 알 수 있듯이, 전이 행렬은 하삼각행

[그림 2] 인 경우 T를 나타내는 상태 전이도

[Fig. 2] Transition diagram of T in case of n=3

26

렬이며, 각 행의 합은 모두 1이다. T의 첫 번째 행은

을 제외한 모든 값이 0이므로, 상태 0, 즉 직전 상태

의 에러 모듈의 수가 0인 경우는 흡수 상태(absorbing

state)이며, 나머지 모든 상태들은 일시 상태(transient

state)이다. 따라서 는 흡수 행렬이며, 흡수 행렬의 핵심

행렬(fundamental matrix)을 계산하면 모든 일시 상태

로부터 흡수 상태로 진입할 때까지의 기대 횟수를 계산

해낼 수 있으므로 최초로 모든 모듈을 성공적으로 전송

받을 때까지의 평균적인 횟수를 알아낼 수 있다[3]. 다

만 본 논문은 반복 전송에 따른 콘텐츠의 전송 성공확

률을 구하는 것이므로 기대 횟수는 중요하지 않고, 정확

한 전송 성공확률을 알아내는 것에 집중했다.

번의 반복 전송에 따른 전이 확률의 변화는 전이 행

렬 의 지수 승으로 나타낼 수 있다[3]. 반복 전송을 하여

도 각 에는 변함이 없으므로 전이 행렬을 반복 전송

횟수만큼 계속 곱해나감으로써 반복 전송 후의 전이 행

렬의 변화를 계산할 수 있다. 즉, 이

고, 번의 반복 전송 후에 모든 모듈이 성공적으로 전송

될 확률을 계산하는 것은 행렬 곱을 통해 을 계산한

후 를 확인하여 알아낼 수 있다.

IV. 동적 계획법을 이용한 콘텐츠 전송

스케줄링

3절에서 설명한 마르코프 연쇄를 통해 각 콘텐츠를

반복 전송하는 경우에 대한 전송 성공 확률을 계산할

수 있었다. 본 절에서는 반복 전송 횟수 에 따른 전송

성공 확률을 이용하여 여러 콘텐츠들을 제한된 시간 안

에 가능한 오류 없이 전송시킬 수 있는 각 콘텐츠의 반

복 전송 횟수를 구하는 방법에 대해 설명한다.

방송망을 통해 송출할 콘텐츠들을 스케줄링 하는 기

간은 정하기 나름이지만, 보통 주 단위, 혹은 월 단위로

계획하여 콘텐츠를 송출하도록 설정할 수 있다. 따라서

스케줄링의 목적은 특정 기간 동안 전송할 콘텐츠들의

반복 전송 횟수를 결정하여 그 콘텐츠들이 수신기에 성

공적으로 전송될 확률을 가장 높아지도록 하는 것이다.

방송망으로 콘텐츠를 송출하는데 활용할 대역폭은 약 1

Mbps 정도이므로 총 개의 콘텐츠들의 용량을 송출 대

역폭으로 나눠서 각 콘텐츠들을 한 번 전송하는데 걸리

는 시간을 벡터 으로 나타낼 수 있고, 각

콘텐츠들의 모듈 수는 으로 나타낼 수 있

다. 모듈의 총 숫자에 전송 성공 확률 만 결정되면 4

절의 마르코프 연쇄를 통해 반복 전송 횟수에 따른 각

콘텐츠의 전송 성공 확률을 구할 수 있다. 이것을 행렬

로 나타내면 행은 반복 전송 횟수 에 따른 각 콘텐츠의

전송 성공 확률이 되고, 열은 콘텐츠 의 반복 전송에

따른 전송 성공 확률이 된다.

위에서 정의한 , 행렬 D, 벡터 t를 가지고 동적 계획

법(dynamic programming approach)을 이용하면 반복

전송 횟수 벡터 을 구할 수 있다. 목적

함수는 다음과 같다.

(2)

즉, 콘텐츠들의 반복 전송 시 소요되는 시간의 총 합

을 이내로 하면서 각 콘텐츠 별 반복 전송횟수에 따

른 전송 성공확률의 합을 최대화시키는 것이 목적이

다. 본 논문에서는 의사 다항시간 동적 계획법(pseudo

polynomial-time dynamic programming)을 이용하여

를 최대화시켰다. 결과로 얻어내고자 하는 을 를 이

용하여 재귀적인 형태로 표현하면 다음과 같다[4].

(3)

(4)

는 제한된 시간이 일 때 최대의 전송 성공확률

을 의미하고, 는 제한된 시간이 일 때 를 최대

화하는 반복 전송 횟수 벡터를 나타낸다. 따라서

는 제한된 총 시간인 내에 성취할 수 있는 최대의 전

송 성공확률이며, 는 제한 시간 내에 콘텐츠들의 전

송 성공 확률의 합을 최대화하는 각 콘텐츠 별 반복 전

송횟수이다. 재귀적인 표현을 위하여 라는 표현을 사

용하였는데, 이것은 수식에 정의된 대로 번째 콘텐츠

를 추가로 전송하는 데 필요한 시간을 에서 뺀 시간인

를 제한된 시간으로 했을 경우 전송 성공 확률

| 논문 |

27


을 최대화 하는 각 콘텐츠 별 반복 전송횟수인 에

번째 콘텐츠를 한 번 더 보내는 반복 전송 횟수를 나타

낸 것이다. 번째 콘텐츠를 한 번 더 보내는 것을 나타

내기 위해 을 이용해 번째 요소만 1이고 나머지가 0

인 벡터를 나타내었다.

(5)

를 계산하기 위해서는 모든 에 대해서 를

알고 있어야 하므로, 중간 계산 결과물인 벡터의 집합

는 계속 저장한다.

이 방법은 제한 시간인 1부터 까지의 모든 시간

에 대해 1부터 까지의 모든 콘텐츠들을 하나 추가한

경우의 최대값 를 의 시간에 계산하므로 시

간 복잡도는 이며, 공간 복잡도는

의 크기를 갖는 행렬 D와 의 크기를 갖는 벡

터의 집합 에 좌우되므로

이다. 일반적인 경우 이므로 로 나타낼 수 있다.

V. 실험 결과

본 논문에서는 앞 절에서 설명한 방법을 Java 환경에

서 구현하였다. 마르코프 연쇄 행렬의 각 요소들은 그

크기가 매우 작기 때문에 행렬곱 과정 중 정확도가 떨

어질 수 있으므로, 이를 방지하기 위해 Java.Math 패키

지의 BigDecimal 클래스를 활용하여 가능한 계산 과정

의 정확성을 높였다.

실험은 14개의 이미 방송된 콘텐츠를 대상으로 하였

다. 각 콘텐츠의 파일 크기 및 콘텐츠 길이는 [표 1]과

같다.

모든 콘텐츠는 H.264로 인코딩된 것들이고, 1주일

(604,800초)을 기준으로 송출할 콘텐츠들을 스케줄링

하였다. 모듈 전송 시 에러가 발생할 확률 는 0.08로

가정하였으며, 송출 대역폭은 1 Mbps로 가정하였다. 재

전송 횟수와 그에 대한 전송 성공률을 계산해 낸 결과

는 [표 2]와 같다.

[표 1] 실험에 사용된 콘텐츠들의 정보

[Table 1] Contents used for experiments

콘텐츠명 길이

(HH:MM) 용량(MB) 규격 전송 시간

열린 음악회 1:23 4487 HD, 8Mbps 35,896

공부의 신 1:11 4098 HD, 8Mbps 32,784

추노 1:12 4064 HD, 8Mbps 32,512

걸어서 세계속으로

0:57 3863 HD, 8Mbps 30,904

거상 김만덕 0:58 3523 HD, 8Mbps 28,184

뮤직뱅크 1:22 1822 SD, 2Mbps 14,576

동물의 세계 0:25 1537 HD, 8Mbps 12,296

개그콘서트 1:18 1514 SD, 2Mbps 12,112

미녀들의 수다

1:07 1383 SD, 2Mbps 11,064

수상한 삼형제

1:10 1207 SD, 2Mbps 9,656

다함께 차차차

0:36 643 SD, 2Mbps 5,144

느티나무 0:09 560 HD, 8Mbps 4,480

클레식 오디세이

0:28 525 SD, 2Mbps 4,200

TV동화 행복한 세상

0:05 96 SD, 2Mbps 768

총계 12:21 24,262 - 234,576

[표 2] 목적 함수의 결과에 가중치를 부여하지 않은 경우의 결과

[Table 2] Results without giving a weighting on the objective

function

콘텐츠명재전송

횟수모듈수

전송

성공률

총 전송

시간

열린 음악회 2 449 65.17% 71,792

공부의 신 3 410 99.59% 98,352

추노 2 407 67.60% 95,024

걸어서 세계속으로 2 387 68.98% 61,808

거상 김만덕 3 353 99.66% 84,552

뮤직뱅크 3 183 99.83% 43,728

동물의 세계 3 154 99.87% 36,888

개그콘서트 3 152 99.86% 36,336

미녀들의 수다 3 139 99.90% 33,192

수상한 삼형제 3 121 99.88% 28,968

다함께 차차차 3 65 99.96% 15,432

느티나무 3 57 99.97% 13,440

클레식 오디세이 3 53 99.96% 12,600

TV동화 행복한

세상3 10 99.99% 2,304

평균 전송 성공 확률 : 92.87%, 총 전송시간 : 604,416초,

계산 시간 40.5초

28

결과는 원하는 대로 총 전송시간을 최대한 활용하면

서 전송 성공 확률의 합을 최대화 시키는 방향으로 구

해졌다. 그러나 이 방법은 전체 전송 성공 확률의 합을

최대화 하는 것을 목표로 하므로 각 전송 성공 확률의

표준 편차가 크다. 이는 특정 콘텐츠들의 전송 성공 확

률이 60%대로 낮은 것을 통해 확인할 수 있다. 이 경우

다른 콘텐츠들의 전송 신뢰도는 높지만 유독 큰 콘텐츠

에 대해 낮은 전송 신뢰도를 보이기 때문에 이 콘텐츠

들은 전송하는데 시간이 오래 걸림에도 불구하고 전송

이 실패할 확률도 높다. 따라서 이러한 경우를 방지하기

위해 가중치를 부여하여 전체적인 전송 성공확률을 높

이면서 전송 성공 확률의 표준 편차를 작게 만드는 휴

리스틱한 방법을 시도해보았다. 3절을 통해 구해진 반

복 전송 횟수 별 전송 성공 확률을 사용하는 대신, 다음

과 같은 가중치를 부여하여 목적함수 를 구하는데 사

용하였다.

[그림 3] D 에 가중치 함수를 적용한 D’

[Fig. 3] D’ obtained by giving a weighting on D

이 경우 가 약 0.78 이하인 경우는 더 낮은 값을 갖게

되고, 그 이상인 경우 더 높은 값을 갖게 된다. 즉, 낮은

전송 성공률에 대해서는 더 낮은 값을 부여하고, 높은

전송 성공률에 대해서는 더 높은 값을 부여하여 목적함

수 의 값에 변화를 주었다.

가중치 함수를 적용하여 얻어진 결과는 다음과 같다.

[표 3] 목적 함수의 결과에 가중치를 부여한 경우의 결과

[Table 3] Results with giving a weighting on the objective

function

콘텐츠명재전송횟수

모듈수 전송 성공률총 전송 시간

열린 음악회 3 449 99.59 % 107,688

공부의 신 3 410 99.59 % 98,352

추노 3 407 99.63 % 97,356

걸어서 세계속으로

3 387 99.64 % 92,712

거상 김만덕 2 353 70.55 % 56,368

뮤직뱅크 2 183 83.82 % 29,152

동물의 세계 2 154 86.58 % 24,592

개그콘서트 2 152 86.24 % 24,224

미녀들의 수다 2 139 89.13 % 22,128

수상한 삼형제 2 121 88.73 % 19,312

다함께 차차차 2 65 94.97 % 10,288

느티나무 2 57 96.19 % 8,960

클레식 오디세이

2 53 95.60 % 8,400

TV동화 행복한 세상

6 10 99.99% 4,608

평균 전송 성공 확률 : 92.87%, 총 전송시간 : 604,416초, 계산 시간 40.5초

가중치를 제외한 전송 성공확률이 평균 전송 성공확

률은 조금 높지만, 가중치를 부여한 경우에는 대부분의

콘텐츠에 대해 일정 이상의 성공 확률을 보여준다. 표준

편차 또한 0.13에서 0.08로 줄어들어서 가중치를 부여

한 경우가 더 고른 전송 신뢰도를 나타낸다. 두 경우 모

두 604,800초의 제한시간을 최대한 활용하는 결과를 나

타내었다.

VI. 결 론

본 논문은 단방향 전송 환경에서 여러 콘텐츠를 제한

시간 내에 전송하고자 할 때 전송 신뢰도를 최대화하는

콘텐츠 별 반복 전송 횟수를 결정하는 마르코프 연쇄

모델링과 동적 계획법을 이용한 방법을 제안하였다. 반

복 전송 횟수 별 전송 성공 확률을 계산하기 위하여 콘

텐츠의 모듈 하나가 정상적으로 전달될 확률 를 기반으

| 논문 |

29


로 마르코프 연쇄모델링을 도입하였고, 계산된 반복 전

송 횟수 별 전송 성공 확률에 동적 계획법을 활용하여

제한 시간 내에 전송 성공 확률을 최대화 하는 반복 전

송 횟수를 계산하였다.

본 논문의 방법은 각 모듈 별 전송 성공 확률 에 의존

적이므로, 를 결정하는 외부 요소인 DTV 수신환경 및

수신기의 처리 문제 등을 정확히 아는 것이 무엇보다

중요하다. 따라서 결과에 민감하게 영향을 끼칠 수 있는

실제 전파환경에 대한 고려와 시청자들의 생활 시간대

와 연관된 수신기의 사용 빈도 등을 측정하여 반영함으

로써 성공 확률 를 보다 정확하게 모델링 하는 방향으

로 연구를 확장하여 제시된 방법의 정확도를 향상시킬

수 있을 것으로 생각된다.

알리는 말

본 논문은 2010년 7월에 발간된 방송공학회 논문지 제15권 제4호에 게재되었습니다.

참고문헌

[1] Working Draft : Non-Real-Time Content Delivery, ATSC

[2] 이동준, 강대갑, 김윤형, 지상파 DTV 채널을 이용한 Push형 VOD 기술, 방송공학회 학술대회, 2007

[3] John G. Kemeny and J. Laurie Snell, Finite Markov Chains, Springer-Verlag

[4] Sanjoy Dasgupta, Christos Papadimitriou, and Umesh Vazirani, Algorithms, McGraw-Hill

김윤형

2007년 입사

KoreaView 다채널 PSIP

시스템 연구

[email protected]

이동준

1995년 입사

OHTV/KoreaView 표준화

모델 연구

[email protected]

강대갑

1989년 입사

융합형TV포털 연구

[email protected]

30

카메라의 회전에 의한 자동화된

줌렌즈 보정

Semiautomatic Zoom Lens Calibration Based on the Camera’s Rotation

오주현

요약

일반적으로 줌렌즈 보정은 수백 개의 고정 초점거리를 가진 카메라 보정들로 이루어지는데, 기존 방법에서는 각각의 카메

라 보정에 매우 많은 작업 시간과 노력이 소요된다. 본 논문에서는 줌 보정과 포커스 보정의 두 단계로 이루어진 새로운 줌

렌즈 보정 방법을 제안한다. 줌 보정은 각각의 줌 설정을 별도의 카메라로 간주하고 패턴 기반과 회전 기반 접근 방법을 모

두 활용한다. 카메라 변수의 높은 차원에 의한 불량 설정 문제를 해결하기 위해 카메라 회전 센서가 활용된다. 줌 보정의 다

음 단계인 포커스 보정은 완전히 자동으로 수행되며 초점이 맞지 않아 패턴 검출이 불가능한 포커스 설정에서도 사용이 가

능하다. 제안된 포커스 보정 방법은 필요한 수동 보정 작업 횟수를 약 N2번에서 N번으로 크게 줄여준다. 실험 결과는 렌즈

제조사에서 제공된 렌즈 데이터 시트와 비교 분석하였다. 제안된 줌 보정과 포커스 보정 방법에 의해 전체적인 보정 작업은

기존 방법보다 훨씬 빠르게 수행되며, 충분히 작은 파라미터 오류와 재투영 오류를 보여 주었다.

Abstract

A zoom lens calibration consists of hundreds of monofocal calibrations, each of which takes considerable time and effort

with conventional methods. We present a practical calibration method that consists of two separate procedures – zoom

calibration and focus calibration. The zoom calibration regards each zoom setting as a monofocal camera, and takes

advantage of both the pattern-based and the rotation-based approaches. A rotation sensor is utilized to overcome the ill-

posedness caused by the many parameter dimensions. The zoom calibration is followed by the focus calibration process,

which is fully automatic and available even at a defocused setting where the pattern detection is not possible. The focus

calibration drastically reduces the number of required manual calibrations, from N2 to N times. The experimental results

are compared with the lens data sheets provided by the lens manufacturer. The overall calibration procedure is very quick

compared to the conventional methods, owing to the proposed zoom and focus calibrations, and shows small enough

parameter errors in the effective zoom-focus range.

Keywords: zoom lenses, cameras, computer vision

I. 서 론

줌렌즈는 카메라의 제한된 해상도와 화각(field of

view)을 극복하기 위해 여러 분야에서 널리 사용되

고 있다[1-3]. 특히 방송 제작에서 실사 영상과 그

래픽을 합성하기 위해서는 줌렌즈를 정확하게 보정

(calibration)할 필요가 있다[2,3]. 카메라 보정이란 카

메라의 초점거리, 픽셀 기울어짐(pixel skew), 주점

(principal point), 방사형 왜곡 계수(radial distortion

coefficients) 등 변수들을 알아내는 것을 말한다. 모터가

장착된 줌렌즈에서는 이와 같은 카메라 변수들은 모든

가능한 줌-포커스 설정에 대해 결정되어야 한다.

본 연구의 목표 시스템인 HD 방송 카메라와 줌렌즈

의 보정에 대해서는 선행연구가 많지 않은데, Wilson이

줌렌즈를 다항식으로 모델링하고 보정한 바 있다[4].

Chen 등은 높은 정확도로 줌렌즈를 보정하였는데, 정확

하게 패턴을 위치시킬 수 있는 로봇 팔이 필요한 방법

에 기초하고 있다[5][6]. Stevenson과 Fleck의 연구 또

| 논문 |

31


한 하나의 광원을 이용해 카메라를 보정하기 위해 로봇

팔을 필요로 한다[7].

일반적으로 줌 렌즈 보정은 전체 줌-포커스 범위에

대해 각각 카메라 보정을 수행하는 것과 같다[5]. 임의

의 줌-포커스 설정에 대한 카메라 변수는 보정된 설정

들로부터 보간(interpolation)하여 구할 수 있다. 각각의

줌-포커스 설정을 보정하기 위해 지난 몇 십년간 활발

하게 연구 개발된 카메라 보정 방법을 사용할 수 있다.

기존 카메라 보정은 크게 자체 보정(self calibration)과

패턴 기반 보정(pattern-based calibration)의 두 가지

접근방법으로 나눌 수 있다.

자체 보정 방법은 여러 개의 카메라 뷰 사이의 대응점

(point correspondences)만을 필요로 하며, 사용 편의

성 때문에 컴퓨터 비전 연구에서 널리 쓰이고 있다[8-

16]. 자체 보정은 다시 structure from motion (SFM) 방

식과 회전 기반 방법으로 나눌 수 있다. SFM은 주로 영

화나 드라마 등에서 촬영된 비디오 영상으로부터 카메

라를 추적하기 위해 쓰이며, 본 논문의 목적처럼 보유한

카메라를 사전 보정하기 위해서는 회전 기반 방식이 주

로 사용된다.

대부분의 회전 기반 자체 보정 방법은 카메라가 이동

없이 순수하게 회전만 한다는 가정에 기초하고 있다. 순

수 회전 가정에서 각각의 이미지 쌍은 8개의 제약조건

(constraints)을 제공하는 호모그래피(homography)로

표현된다. 카메라 변수는 호모그래피를 다시 카메라 내

부변수(intrinsic)와 회전 변수로 분해함으로써 구해진

다[8]. 불행히도 이러한 순수 회전 가정은 팬/틸트 헤

드(pan-tilt head) 위에 마운트 되어있는 실제 카메라에

는 적용할 수 없는데, 투영중심(projection center)의 위

치가 팬과 틸트 축이 만나는 점에 있지도 않을 뿐더러

카메라가 줌 동작을 수행하는 경우 그 위치가 변하는

것이 알려져 있다. [2]에서 저자들은 자신들이 소유한

1:12 렌즈의 절점(nodal point)이 줌에 따라서 거의 1m

까지 변하는 것을 보고한 바 있다. Hayman과 Murray

에 따르면 이와 같은 부정확한 순수 회전 가정을 적용

할 경우, 대략 0.5m의 회전 오프셋과 5m의 피사체 거

리를 적용한다면 그 초점거리 추정의 오류는 5%에 달

한다[13]. 이는 HD 해상도에서 수평 방향으로 100픽셀

에 달하는 오류이므로 수용하기 어렵다. Ji 등은 이와 같

은 회전 오프셋을 감안한 자체 보정 방법을 제안했지만,

카메라가 두 번 동일한 각도로 회전해야 한다는 조건이

있어 로보틱 헤드를 사용하지 않은 일반 카메라에는 적

용할 수 없다 [14].

반면, 패턴 기반 보정은 미리 알려진 보정 오브젝트

(calibration object)를 사용해서 오브젝트 점과 이미지

점의 대응 관계로부터 카메라 변수를 구한다[5,6,19].

이를 위해서는 이미지의 상당 부분을 커버할 수 있는

패턴이 필요한데, 화각이 변하는 줌렌즈에서는 구현하

기가 어렵다. Chen 등은 LED를 이용해 이러한 요구사

항을 만족하는 보정 오브젝트를 가상으로 구현하였으

나, 많은 동일 카메라가 존재하는 다중 카메라 시스템에

서만 사용이 가능하다[20].

이처럼 3차원 오브젝트를 구성하는 대신, 평면 패턴

을 사용하여 호모그래피를 추정함으로써 카메라를 보

정할 수 있다[19,21]. 그러나 줌렌즈 보정에 적용할

경우 카메라의 내부변수만을 얻을 수 있는데, 외부변

수가 함께 추정되기는 하나 공통된 좌표계가 아닌 패

턴의 자체 좌표계로 주어지기 때문이다[22,23]. 이 경

우 또 다른 단점은 줌인 시에 보정 결과가 정확하지

않은 것이다. 줌인에서는 카메라의 원근(perspective)

이 줄어들고 정투영(orthgraphic) 카메라에 가까운 상

태가 되는데, 호모그래피와 달리 affine 변환은 6개의

제약조건만을 제공하므로 정확한 내부변수를 찾을 수

없게 되는 것이다.

기존 카메라 보정 방법들에 대한 간단한 분류를 [그

림 1]에 보인다. 제안된 방법은 두 가지 접근방법의 특

징을 모두 가지고 있다. 2장의 패턴을 사용하면서 동시

에 일반 자체 보정 방법들처럼 카메라 회전을 사용하기

때문이다. 선행연구에서 패턴과 회전을 함께 사용하는

유사한 방법은 찾을 수 없었지만, 제안된 포커스 보정

방법은 [11]의 줌 보정 방법과 유사하다고 할 수 있다.

[그림 1] 카메라 보정 알고리즘의 간단한 분류.

[Fig. 1] A simple classification of the camera calibration

algorithms.

본 논문의 나머지 구성은 다음과 같다. 2장은 제안된

32

알고리듬에 사용되는 카메라 모델을 소개한다. 3장은

제안된 줌 보정과 포커스 보정 방법을 설명한다. 4장은

실험 결과를 보여 주고, 5장에서 향후 연구를 언급하고

결론을 맺는다.

II. 카메라 모델

가상광고 시스템은 정확한 줌렌즈 보정을 필요로 하

는 증강현실 시스템의 좋은 예이다[3]. [그림 2]는 가상

광고 시스템에서 사용되는 전형적인 카메라 구성을 보

여준다. 카메라 시스템은 카메라 본체, 줌/포커스 센서

가 장착되는 줌렌즈, 바닥에 고정된 트라이포드, 그리고

회전 센서를 내장한 팬/틸트 헤드로 구성된다.

[그림 2] 가상 광고 시스템의 일반적인 카메라 설정.

[Fig. 2] Typical camera configuration of a virtual

advertisement system.

[그림 3] 렌즈 센서. 하우징 내부의 기어가 줌과 포커스 링에 부착되

어 줌과 포커스 값을 읽는다.

[Fig. 3] A lens sensor. The gears inside the housing are

attached to the zoom and focus rings, to mechanically read

the zoom and focus values.

[그림 3]은 줌렌즈에 장착된 줌/포커스 센서를 보여

준다. 이 센서는 렌즈의 줌과 포커스 링에 부착된 기어

들로부터 기계적으로 줌과 포커스 값을 읽어낸다. 기어

의 기계적 위치는 전자적으로 부호화되며, 모든 팬, 틸

트, 줌, 포커스 데이터는 센서 박스로 취합된 후 시리얼

통신을 통해 컨트롤 PC로 보내진다. 0~360도로 정규화

된 회전 센서 값은 더 이상의 추가적 처리 없이 사용 가

능한데, 센서 값과 실제 회전 각도가 선형적인 관계에

있기 때문이다. 이에 반해 줌-포커스 센서 값과 카메라

의 초점거리 등 내부변수 사이에는 비선형 관계가 존재

한다. 따라서 실제 방송 제작에 사용하기 위해서는 정확

한 카메라 보정이 수행되어야 한다.

카메라는 [그림 4]와 같이 모델링된다.

를 세계좌표 원점 O로부터 회전중심

까지의 이동벡터, 를 회전중심으로부터 카메라 투영중

심까지의 이동벡터라고 하자. 과 는 상수인 반면

는 줌 설정에 대한 종속변수임에 주목할 필요가 있다.

두 개 이상의 패턴이 필요한 이유는 하나의 패턴만으로

는 카메라의 줌이 움직였는지 실제로 카메라가 움직였

는지 알 수 없는 경우가 많기 때문이며, 이러한 문제는

특히 화각이 작을 때 두드러진다.

카메라의 회전은 팬 축과 틸트 축이 만나는 한 점

에서 이루어진다고 가정한다. 팬과 틸트 각도로부터

Rodrigues 공식에 의해서 얻어진 회전행렬을 R이라고

하자. 그러면 카메라좌표계의 한 점

는 세계좌표계 로 다음과 같이 변환

된다[25].

(1)

이는 다시 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(2)

세계좌표의 한 점 는 동차좌표계로 표현된 이미지

점 로 (3)과 같이 투영된다.

(3)

이 때 내부변수를 포함하는 삼각행렬 K는 (4)와 같이

주어진다.

| 논문 |

33


(4)

현대 방송 수준의 카메라에 대해서 이미지 기울어짐

, 그리고 픽셀 종횡비 로 가정할 수 있다. 이미지

의 한 점 은 투영된 후에 방사형 왜곡을 겪는 것

으로 모델링된다. 방사형 왜곡의 중심점은 주점

과 같다고 가정한다. 왜곡된 점 은 (5)와 같이

주어진다.

(5)

이 때, 이다. 은 방사형

왜곡함수로서 다음과 같다[14].

(6)

III. 제안된 줌렌즈 보정 방법

1. 줌 보정

두 개의 패턴을 모두 검출할 수 있는 값으로 포커스를

고정시킨 채, 모든 줌 설정에 대해 카메라를 보정한다.

줌 보정에서 추정할 변수들은 초점거리, 주점, 왜곡계

수 등 카메라 내부변수와 카메라 투영중심의 이동([그

림 4]에서의 )이다. 추정할 변수에는 또한 패턴 포즈

(pose) 보정 값이 포함되는데, 이는 패턴들의 초기 포즈

만을 손으로 대강 측정하기 때문이다. 패턴의 위치와 회

전을 특별한 하드웨어 없이 정확하게 측정하는 것은 불

가능하다. 이는 (7)에 나타나듯이 변수 벡터 의 차원을

많아지게 만든다. 두 개의 패턴이 사용될 경우 변수 차

원은 20개가 되는데, 그 중 5개는 내부변수, 1개는 투영

중심의 이동, 2개는 카메라의 물리적 구성, 12개는 패턴

포즈 보정 값이다.

(7)

[그림 4] 은 바닥에 위치한 세계좌표 원점으로부터 틸트축까지의 거리, 는 틸트축으로부터 광축까

지의 거리를 나타낸다. 는 카메라 투영중심이 광축을 따라 이동한 거리를 나타낸다.

[Fig. 4] The camera model is the height of the tilt axis from the world origin on the

ground, and is the offset from the tilt axis to the optical axis. is the translation of the

projection center from the tilt axis, along the optical axis.

(r1,t1)

[그림 3]은 줌렌즈에 장착된 줌/포커스 센서를 보여

준다. 이 센서는 렌즈의 줌과 포커스 링에 부착된 기어

들로부터 기계적으로 줌과 포커스 값을 읽어낸다. 기어

의 기계적 위치는 전자적으로 부호화되며, 모든 팬, 틸

트, 줌, 포커스 데이터는 센서 박스로 취합된 후 시리얼

통신을 통해 컨트롤 PC로 보내진다. 0~360도로 정규화

된 회전 센서 값은 더 이상의 추가적 처리 없이 사용 가

능한데, 센서 값과 실제 회전 각도가 선형적인 관계에

있기 때문이다. 이에 반해 줌-포커스 센서 값과 카메라

의 초점거리 등 내부변수 사이에는 비선형 관계가 존재

한다. 따라서 실제 방송 제작에 사용하기 위해서는 정확

한 카메라 보정이 수행되어야 한다.

카메라는 [그림 4]와 같이 모델링된다.

를 세계좌표 원점 O로부터 회전중심

까지의 이동벡터, 를 회전중심으로부터 카메라 투영중

심까지의 이동벡터라고 하자. 과 는 상수인 반면

는 줌 설정에 대한 종속변수임에 주목할 필요가 있다.

두 개 이상의 패턴이 필요한 이유는 하나의 패턴만으로

는 카메라의 줌이 움직였는지 실제로 카메라가 움직였

는지 알 수 없는 경우가 많기 때문이며, 이러한 문제는

특히 화각이 작을 때 두드러진다.

카메라의 회전은 팬 축과 틸트 축이 만나는 한 점

에서 이루어진다고 가정한다. 팬과 틸트 각도로부터

Rodrigues 공식에 의해서 얻어진 회전행렬을 R이라고

하자. 그러면 카메라좌표계의 한 점

는 세계좌표계 로 다음과 같이 변환

된다[25].

(1)

이는 다시 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(2)

세계좌표의 한 점 는 동차좌표계로 표현된 이미지

점 로 (3)과 같이 투영된다.

(3)

이 때 내부변수를 포함하는 삼각행렬 K는 (4)와 같이

주어진다.

34

(7)에서 처음 6개는 줌-포커스 설정에 따라 변하는

변수이고, 나머지 14개는 카메라와 패턴의 배치에 관련

된, 줌에 대해 고정된 (그러나 그 값을 모르는) 상수이

다. 추정 중인 변수벡터 와 (3)을 이용해 투영된 패턴

점과, 대응되는 영상 점 로부터 재투영 오류 제곱의 합

을 최소화한다.

(8)

이 때 개의 패턴이 이용되고 번째 패턴에

는 개의 코너가 있다. 은 카메라를 회전하면서 촬

영한 이미지 샘플 수이다. 회전 센서를 사용함으로

써 미지수(회전 정보)를 늘리지 않으면서 구속조건

(constraints)을 증가시킬 수 있다. (8)을 최적화하기 위

해 Levenberg-Marquardt 알고리듬을 사용한다[26].

비선형 최적화를 위해서는 변수의 초기화가 필요한

데, 렌즈의 줌 링에 표기된 초점거리를 이용하여 룩업

테이블을 생성한다. 초점거리 이외의 변수에 대해서는

가장 낮은 줌에서 최적화를 수행하고 단계적으로 이전

줌 설정의 변수를 초기값으로 사용한다. [그림 5]는 가

장 낮은 줌과 가장 높은 줌에서의 이미지 샘플 일부를

보여준다.

줌 보정에 있어서 (7)의 변수집합은 각각의 줌 설

정에 대해 개별적으로 추정된다. 따라서 ‘고정 변수’

는 각 줌 설정마다 다른 값을 가질 수 있는데, 이는 필

연적으로 부정확한 보정 결과를 초래한다. 특히 높은 줌

설정에서는 [그림 5]에서 볼 수 있듯이 회전 각도가 제

한되기 때문에 이러한 문제가 두드러진다.

이 문제를 해결하기 위해 줌 설정의 모든 측정값을 고

려하는 번들 조정(bundle adjustment)을 도입한다. 정

확한 보정 결과를 얻기 위해 설정에 종속된 변수들인

와 고정 변수의 단 한 세트만이 최적화

된다. 번들 조정을 위한 변수집합 qbundle은 다음과 같

이 주어진다.

| 논문 |

[그림 5] 줌 보정에서 촬영된 이미지 샘플 일부. (a),(b) zoom=0에서 촬영된 이미지 샘플. (c) zoom=0.9에서

촬영된 패턴1 이미지, (d) zoom=0.9에서 촬영된 패턴2 이미지. 모든 샘플에 대해 포커스는 0.22로 고정됨.

[Fig. 5] The image samples taken for zoom calibrations. (a) and (b) images taken at zoom=0, (c)

pattern1 image at zoom=0.9, and (d) pattern2 image at zoom=0.9. Focus was set to 0.22 for all

samples.

(9)

35


2. 포커스 보정

이전 섹션에서 소개된 방법은 포커스가 이동하여 더

이상 패턴이 심도 (depth of field) 안에 있지 않은 포커

스 보정에는 사용할 수 없다. 초점이 맞지 않은 모든 포

커스 설정에서 패턴을 추출해내는 것은 불가능하다. 대

신, 대응점을 구함으로써 자동으로 수행되는 새로운 포

커스 보정 방법을 제안한다. [그림 6]은 줌과 포커스 보

정 순서를 보여준다. 각각의 보정된 줌 설정으로부터 포

커스 설정을 한 스텝 씩 바꿔 가면서 재투영 오류를 최

소화하는 최적 변수를 찾는다. 이 과정은 모든 줌-포커

스 설정이 보정될 때까지 이루어진다.

[그림 6] 줌과 포커스 보정 순서.

[Fig. 6] The zoom and focus calibration order.

[그림 7] 인접한 두 개의 포커스 설정에 대한 포커스 보정 예.

[Fig. 7] Two adjacent focus settings considered in the focus

calibration.

[그림 7]에 두 개의 인접한 포커스 설정에 대한 포커

스 보정의 개념이 나타나 있다. 이 예제에서 새로운

번째 포커스 설정은 인접한 (이미 보정된) 번째 포커

스 설정으로부터 추정된다. 를 이미지 의 한 특징점

이라고 하자. 이미지 에서 대응되는 특징점 를

광류 추정(optical flow estimation)에 의해 구한다. 그런

다음 를 와 비교하는데, 는 를 변수집합

에 의하여 에 투영한 점이다. 즉 추정하고자 하

는 변수집합 를 조정하여 를 에 가장 가까

운 값으로 만드는 것이다.

방사형 왜곡 및 주점의 이미지 중심점으로부터의 전

치 (displacement) 를 무시했을 때 장면의 한 점 이 이

미지 와 에 선형적으로 각각 투영된 점을

라고 하자. 그러면 와 은 다음과 같이 주어진다.

(10)

선형적 삼각형 분할 (linear triangulation)

와 (10)으로부터 다음과 같이 는

로 재투영된다.

(11)

(11)에서 ‘역왜곡 함수’ 를 주어진 로부

터 해석적으로 구하는 것은 대단히 복잡한 일이며, 반

복법에 의해 계산하는 것이 바람직하다[27]. 다행히

의 수렴은 실험적으로 3~4회의 반복이면 충분

하다. 포커스 보정에서는 카메라의 내부 변수만이 변화

하는 것으로 가정된다. 변수집합

는 다음과 같이 과 사이의 거리 합을 최소화하

도록 갱신된다.

(12)

는 포커스 보정 인덱스이며, 특징 인덱스 는 간결한

수식 표시를 위해 (10)과 (11)에서는 생략했음을 알려

둔다.

(12)를 계산하기 전에 아웃라이어(outliers) 를 제거

할 필요가 있다. RANSAC (random sample consensus)

36

알고리듬 기반 호모그래피 추정을 두 인접 포커스 설정

에 대해 수행한다. 아웃라이어를 결정하기 위한 문턱값

(threshold)은 방사형 왜곡을 고려해 충분히 큰 값으로

설정할 필요가 있다. 이 값이 너무 작으면 특히 이미지

경계(border)에서 정확한 광류가 아웃라이어로 잘못 판

별될 수 있다. 본 논문에서는 이 값을 10픽셀로 설정하

였다.

이 포커스 보정은 포커스 설정이 최소 또는 최대에 도

달할 때까지 계속된다. 특징은 첫 번째 초점이 맞는 설

정에서만 추출되는데, 초점이 맞지 않은 영상에서는 좋

은 특징을 구할 수 없기 때문이다. [그림 8]은 포커스

보정의 한 예를 보여준다.

자동화된 포커스 보정으로 인해 전체적으로 요구되는

수동 보정의 횟수는 약 번에서 번으로 크게 줄었

다. 예를 들어 15×15 개의 줌-포커스 설정을 보정해야

한다면, 기존 방법으로는 총 225번의 보정을 수동으로

수행해야만 한다. 그러나 제안된 방법에서는 15개의 설

정만 수동으로 보정하면 나머지 설정들은 완전히 자동

으로 보정된다. 사용자는 정확한 광류가 구해지도록 특

징이 많이 추출될 수 있는 방향으로 카메라를 위치시키

기만 하면 된다.

IV. 실험 결과

1. 합성 데이터를 이용한 실험

본 논문에서 사용된 회전 센서는 매우 높은 정확도를

가지며, 그 값을 실제 회전 값으로 간주할 수 있다. 그러

나 일반적인 감시카메라 등의 회전 센서는 정확하지 않

을 수 있는데, 회전 오류가 보정 품질에 미치는 영향을

알아보기 위해 합성 데이터에 대해 알고리듬을 테스트

하였다. 30개의 줌 설정에 대하여 평균 0, 표준편차 는

0에서 5도의 가우시안 분포를 가지는 회전 오류를 인위

적으로 추가하였다.

[그림 9]에 나타난 것처럼 변수 오류는 줌과 잡음에

따라 함께 증가한다. 이 실험은 회전 센서의 정확도가

중요하며 정확한 보정 결과를 얻기 위해서 회전 오류는

1도 이하로 유지되어야 한다는 것을 보여준다.

포커스 보정에 있어서 이미지 변환은 렌즈왜곡 때

문에 정확히 호모그래피로 나타나지 않을 수 있다. 즉

RANSAC에 의한 호모그래피 추정은 광류 정합에 있어

서 모든 아웃라이어를 제거하지 못할 수 있다. 따라서

정합 오류가 포커스 보정의 품질에 미치는 영향을 분석

할 필요가 있다.

이를 위해 100개의 점들을 랜덤하게 뿌리고, 총 10 번

의 포커스 보정 실험을 수행하여 그 결과를 평균 내었

다. 각각의 점에 대해 평균은 0이며 표준편차가 0에서

10인 가우시안 잡음을 정합 오류로 더하였다. [그림 10]

에서 볼 수 있듯이, 변수 오류는 정합 오류에 대해 거의

선형적으로 증가하였다.

2. 실제 렌즈와 카메라를 이용한 실험

실험을 위해 Sony의 HD 캠코더 PDW700과

4.5~59mm의 초점거리를 가지는 Fujinon의 HA13×4.5

줌렌즈를 사용하였다. Shotoku의 TU-03VR 팬-틸트 헤

드가 회전 센서로 사용되었다. 카메라 헤드의 팬과 틸트

해상도는 각각 400,000/360도와 324,000/360도이다.

Shotoku의 TY-03 렌즈 인코더가 렌즈에 부착되어 줌

과 포커스 값을 읽어 들인다. 초점거리를 포함한 변수들

| 논문 |

[그림 8] 포커스 보정의 예. 초록색 원은 목적 점인 을, 빨간 점

은 을 나타낸다. 각각의 빨간 점이 초록색 원의 중심에 위치하고

있는데, 이는 정확한 보정을 위한 필요조건이다.

[Fig. 8] An example of the focus calibration. The circles

show the destination points and the points inside them

are estimated for the new focus setting (i+1). The point

trails show the hypotheses for . Each resulting point is

located inside a circle, which is the necessary condition for

the parameters to be correctly estimated.

37


[그림 9] 회전 오류에 대한 변수 오류. (a) 초점 거리, (b) 주점, (c) 왜곡 계수, (d) 투영 중심의 이동.

[Fig. 9] The parameter errors with respect to the rotation error. (a) The focal length, (b) the principal point, (c)

the radial distortion coefficient, and (d) the translation of the projection center.

[그림 10] 포커스 보정에서 정합 오류에 대한 변수 오류. (a) 초점거리, (b)는 주점, (c) 왜곡 계수.

[Fig. 10] The parameter errors with respect to the point matching errors for (a) the focal length, (b) the

principal point, and (c) the radial distortion

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의 단위는 mm 단위로 추정되었으며, 9.59×5.39mm의

CCD 센서 크기가 픽셀-미터 단위 변환을 위해 사용되

었다. Blackmagic Design의 DeckLink HD 시리즈 보드

가 HD SDI 영상 입력을 위해 사용되었다. 실험을 위해

사용된 카메라 시스템이 [그림 11]에 나타나 있다.

[그림 11] 실험에 사용된 카메라 시스템.

[Fig. 11] The camera system used in the experiments.

초점거리는 섹션 3.1에 설명한 방법으로 다섯 개의 초

점거리에 대해 룩업 테이블을 생성하고 그 사이를 선형

적으로 보간함으로써 초기화된다. 다른 변수들은 모두

0으로 초기화하였다. 유효한 줌 설정 범위는 0~0.9로

선택하였는데, 이는 4.5~57mm의 초점거리 범위에 해

당된다. zoom>0.9인 설정에서는 패턴의 크기가 화면의

크기를 초과하고 심도가 너무 얕아 패턴 검출이 불가능

하였다. 유효 포커스 범위는 0~0.5로 선택되었으며 이

는 포커스가 맞는 물체의 거리가 무한대~0.65m에 해당

한다.

줌과 포커스 범위는 19×12=228 개의 개별 설정으로

샘플링되었다. 자동화된 포커스 보정 덕분에 전체 228

개 중 19개의 줌 설정만 수동으로 보정하면 된다. 제안

된 방법은 줌렌즈 하나를 보정하기 위해 150번 이하의

수동 이미지 촬영으로 충분한데, [23]에서 80개의 렌즈

설정을 보정하기 위해 3,200번의 수동 촬영을 한 것에

비하면 획기적인 개선이라 할 수 있다.

기존 논문에서 패턴과 카메라의 회전을 동시에 사용

하는 접근법은 찾을 수 없었으므로 동일한 데이터를 사

용하여 기존 방법들과 비교하는 것이 불가능했다. 대신

렌즈 제조사가 101×101개의 설정에 대해 제공하는 데

이터시트와 실험결과를 비교하도록 하였다.

[그림 12]와 같이 투영중심의 이동을 19개의 줌 설정

에 대해 추정하였다. 렌즈 데이터시트는 본 논문과 다른

오프셋과 방향을 기준으로 하고 있으므로 본 논문에서

추정된 값과 직접 비교하는 것은 곤란하다. 다만 두 이

동 데이터가 서로 다른 방향으로 측정된 값이므로 [그

림 12]에서 마젠타 색상으로 표시된 것처럼 두 값의 합

은 일정해야 한다. 이 합의 표준편차는 2.45mm로 나타

났는데 이는 데이터시트에 표시된 95mm의 투영중심

이동 범위를 감안하면 2.59%의 오류에 해당한다.

[그림 12] 추정된 투영 중심 이동.

[Fig. 12] The estimation of the projection center’s translation.

초점거리, 주점, 왜곡계수의 추정 결과는 [그림 13]

에 나타나 있다. 19개의 줌 설정에 대해 줌 보정을 수행

하였다. 포커스는 두 패턴의 위치의 대략 중간에 해당

하는 0.22로 고정하였다. [그림 13](a)는 포커스 보정을

수행한 후 최종 보정 결과를 보여준다. [그림 13](b)

는 focus=0.3일 때 세 개의 서로 다른 실험에 대해 그

래프의 단면을 보여준다. 이를 통해 제안된 초점거리 추

정은 여러 데이터셋에 대해 반복재연 가능함을 알 수

있다. [그림 13](c)는 초점거리의 상대적 오류를 보여준

다. 제안된 포커스 보정 방법의 단점은 변수오류가 포커

스 설정에 따라 누적될 수 있다는 점이다. (0.9, 0.5)에

서 보이는 최고점은 오류가 누적된 결과로 볼 수 있으

나, 다른 대부분의 설정에서 오류 누적은 발견되지 않았

다. [그림 13](d)는 픽셀 오류를 보여준다. 이는 줌 보정

에서는 패턴 점의 재투영 오류이며, 포커스 보정에서는

광류 추정 오류를 의미한다. 높은 줌(>0.7)에서는 픽셀

오류가 증가하는데, 이는 얕은 심도로 인한 광류 추정의

오류 때문이다. 그러나 [그림 13](c)와 비교하여 볼 때,

| 논문 |

39


[그림 13] 보정 결과. (a) 줌과 포커스에 대한 초점거리, (b) focus=0.3일 때 세 개의 서로 다른 데이터셋에 대해 데이터시트

의 초점거리와의 비교, (c) f 오류, (d) 픽셀 오류, (e)~(h) 줌과 포커스에 대해 추정된 변수 .

[Fig. 13] Calibration results. (a) f estimated with respect to zoom and focus, (b) f estimation compared to the

data sheet when focus=0.3, with three different datasets, (c) f error, (d) pixel error, and (e)–(h) parameters

estimated with respect to zoom and focus.

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이는 반드시 보정 오류로 이어지지는 않는다는 것을 알

수 있다.

[22,23]의 결과와 비교해 볼 때, [그림 13](e)와 13(f)

의 주점 추정은 부드러운 변화를 보였다. [22,23]의 예

측 불가능한 동요는 망원에서 구속조건의 부족에 의한

것이며, 이는 호모그래피 기반 카메라 보정 방식에서 필

연적인 오류이다. 이와 달리 특수 보정 오브젝트를 사

용하여 더 강인한 방법인 [5]에서는 주점의 변화가 매

우 부드럽게 나타났다. [2]나 오토콜리메이터를 사용한

실험[4]의 결과도 또한 주점의 부드러운 변화를 보이고

있어서, 본 논문의 결과와 합치한다. 그럼에도 불구하

고, 주점의 변화는 렌즈에 따라 다를 수 있으며 주점 추

정의 오류를 일으킬 수 있는 카메라 변수 사이의 상관

도에 대해서는 좀 더 연구가 필요하다.

모든 줌-포커스 설정에서 평균 픽셀 재투영 오류는

1.07픽셀로 나타났다. 이는 이미지 너비의 0.056%이며

일반적인 640픽셀 크기의 이미지에서는 0.36픽셀 오

류에 해당한다. 오류를 더 감소시킬 수 있는 방법은 모

든 포커스 범위를 포괄할 수 있도록 더 많은 패턴을 서

로 다른 Z 깊이 위치에 배치하는 것이다. 전 영역에서

의 완전한 보정 결과를 얻기 위해서는 분산 데이터 보

간(scattered data interpolation)이나 여타 카메라변수를

줌과 포커스의 함수로 모델링하는 방법을 사용할 수 있

을 것이다[4,22,23].

[그림 14] 반복성 검증 결과. (a) 투영중심의 이동 , (b) 세 개의 데이터셋에 대한 추정의 표준 편차, (c) 주점 의

표준편차, (d) 왜곡 계수 의 표준편차.

[Fig. 14] The repeatability test results. (a) the translation offset , (b) the standard deviation of

estimation for the three datasets, (c) the standard deviation of , (d) the standard deviation of .

| 논문 |

41


제안된 알고리듬의 반복성(repeatability)을 검증하기

위해 [그림 13](b)와 같이 세 개의 서로 다른 데이터셋

을 이용하여 알고리듬을 테스트하였다. 자세한 결과는

[그림 14]에 나타나 있다.

예상했던 것과 같이, 반복된 실험에서 변수들의 표준

편차는 높은 줌과 포커스 설정에서 큰 것으로 나타났다.

[그림 14](a)에서 오류가 증가한 것은 다른 실험보다

적은 수의 샘플이 사용되었기 때문으로 보인다. 실험 1,

2, 3을 위하여 수동으로 촬영된 이미지 샘플의 개수는

각각 145, 124, 130 개였다. 하나의 줌 설정을 보정하기

위하여 평균 7개의 이미지 샘플이 촬영된 셈이다.

렌즈 왜곡 계수의 정확성은 [그림 15]와 같이 실제 구

조물에서 직선에 속하는 점들을 영상 위에 가상으로 오

버레이하여 평가하였다. 가상의 점들이 실제 벽면의 선

들과 함께 정확하게 정렬되는 것을 볼 수 있다. 벽면의

크기와 위치는 수동으로 측정하였다.

V. 결 론

줌 보정과 포커스 보정의 두 단계로 이루어진 편리

한 줌렌즈 보정 방법을 제안하였다. 줌 보정은 포커스

를 고정시킨 채 모든 줌 설정에 대해 고정 초점거리

(monofocal) 보정을 수행하는 것이다. 보정된 줌 설정

들을 시작점으로 해서, 남은 줌-포커스 설정들은 이어

지는 포커스 보정 단계에서 자동으로 보정된다.

본 논문에서 줌렌즈 보정 연구에 공헌한 바는 다음과

같다. 첫째, 회전 오프셋(rotational offset)이 있는 팬/틸

트 헤드 위에 마운트된 카메라에 대한 외부변수 모델을

제시하였다. 둘째, 각각의 줌 설정에 대해 특수한 3차원

보정 오브젝트를 필요로 하지 않는 실용적인 보정 방법

을 제안하였다. 각각의 줌 설정은 한 명의 운용자에 의

해 단순히 회전-촬영을 수 차례 반복함으로써 이루어진

다. 이러한 용이성은 패턴을 고정시키고 카메라를 회전

[그림 15] (a)-(c) 한 줌-포커스 설정의 세 가지 서로 다른 회전에 대한 질적 평가. 재투영된 빨간색 패턴 점들이

정확한 정합을 보여준다. 구조물을 나타내는 초록색 점들은 방사형 왜곡계수가 정확하게 추정되었음을 보여준다.

(d) 바닥 패턴 정합 결과.

[Fig. 15] (a)-(c) Qualitative evaluation for a particular zoom-focus setting seen at three different

rotations. Reprjected pattern points show the proper registration. Reprojected test structure points

indicate the correct estimation of the radial distortion coefficient. (d) Floor pattern registration result.

The registration error is caused by the inaccurate floor position measurement.

42

시킨데 기인한다. 모호성을 늘리지 않으면서 구속조건

을 더 제공하기 위해 회전센서가 활용되었다. 셋째, 제

안된 포커스 보정 방법은 수동 보정 횟수를 N2 번에서

N 번으로 줄여줌으로써 줌렌즈 보정에 있어서 엄청난

시간과 노력을 줄여주었다.

제안된 방법은 많은 시간과 노력을 줄이면서도 정확

한 변수 추정과 만족스러운 재투영 오류를 보여주었다.

향후 계획은 줌-포커스 전체 영역을 포괄하면서, 초점

거리가 길고 포커스가 맞지 않는 영역에서 오류를 줄일

수 있는 방법을 연구하는 것이다.

알리는 말

본 논문은 Journal of Electronic Imaging Volume 20 Issue 2(2011년 4월-6월호)에 게재되었습니다.

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| 논문 |

43


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오주현

1999년 입사

방송그래픽 제작시스템 개발

3D 영상처리 연구

[email protected]

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지상파 방송망을 위한 전계강도 측정 및

분석 시스템Electric Field Strength Measurement and Analysis System for Terrestrial Broadcasting Network

김상훈 　서영우 　박근수

요약

디지털 제작, 압축 기술의 발전, 유무선 인터넷 보급 확산, 다양한 전송 및 서비스 플랫폼의 등장, 전송 기술의 광대역화, 단

말 기술의 발전, 라이프스타일 변화와 킬러 서비스 등장으로 미디어 시장은 급속도로 발전하고 있다. 지상파 방송은 아날로

그에서 디지털로 전환하고 있으며, 고화질, 다채널, 모바일, 3D 서비스를 제공하거나 제공할 예정에 있다. 현재 디지털 TV

는 아날로그 TV와 동시 방송 형태로 제공되고 있지만 2012년말 디지털 TV로 완전한 전환을 앞두고 있으며, 모바일 TV인

DMB는 2005년말 본방송을 시작하여 전국 서비스를 제공하고 방송 커버리지를 확장하고 있다. FM과 AM의 디지털화를 위

한 디지털 오디오 방송도 방식 선정을 위한 절차가 진행 중이다.

전파는 송신소에서 단말까지 전송되는 도중 신호레벨 감쇠, 페이딩, 왜곡, 잡음 유입 등을 겪게 된다. 양질의 지상파 방송을

제공하기 위해서는 전파가 수신 가능한 상태 이상의 양호한 상태로 시청자에게 전달되어야 한다. 이를 위해 방송사는 방송

수신 품질을 측정하고 수신이 불량한 지역에 대해서는 송신기 설치, 송신 출력 증강, 중계기 설치 등을 통해 양질의 서비스

제공이 가능한 방송 서비스 영역을 확대한다. 다양한 지상파 방송 매체에서 수신 품질 평가를 위해 가장 많이 측정하는 항

목은 전계강도이다. 대부분의 경우 어떤 지역의 전계강도가 해당 매체가 요구하는 기준 레벨 이상이면 해당 지역을 양호 지

역으로 평가한다.

본 논문에서는 다양한 지상파 방송 매체에 대한 전계강도를 측정하고 이를 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안

시스템을 이용하면 자동화된 절차에 의해 최단 시간에 다양한 지역에 대한 방송 수신품질을 측정하고, 그 결과를 분석하여

방송 서비스 영역에 대한 평가를 내릴 수 있으며, 측정결과를 DB로 관리하여 동일 채널에 대한 이전 측정결과와 비교 분석,

다른 채널과 전계강도 비교 분석을 통해 특정 송신기 출력이 감소되거나 특정 안테나 출력에 문제가 발생한 경우에도 이를

쉽게 감지하여 최적의 방송망 구축 및 관리가 가능하다

1. 서론

현재 지상파 방송을 통해 제공되는 매체는 ATV, DTV,

DMB, FM, AM이 있다.[1][2][3] ATV는 2012년말 디지

털 전환을 계기로 종료될 예정이지만, 그 이전에는 ATV

를 소지한 시청자를 위해 ATV와 DTV의 동시 방송은 불

가피하다. FM과 AM은 디지털 오디오 방송의 도입으로

점차 디지털화될 예정이지만 디지털 전환까지는 상당

기간이 소요될 전망이다. DMB의 경우 모바일 방송이라

는 매체 속성상 이동 및 휴대 수신을 위해 다른 매체들

에 비해 보다 넓은 서비스 영역을 요구한다.

양질의 지상파 방송 서비스 제공을 위해서는 원본 콘

텐츠의 고품질화를 위한 제작 기술의 발전과 고품질 콘

텐츠를 오류없이 시청자에게 까지 전달하기 위한 전송

기술의 발전이 필요하다. 제작 기술은 촬영, 압축, 저장,

편집 기술이 기반이 되어 발전하며, 현재 방송 제작 환

경은 상당 부분 디지털화가 완료되어 고품질 콘텐츠 제

공이 가능하다. 전송 기술은 다중화, 채널코딩, 변조 등

과 관련된 기술로 디지털 전송 기술 발전에 의해 다양

한 고품질의 콘텐츠를 최적의 품질로 시청자에게 전달

하는 것이 가능하다.

최적의 지상파 방송 제공을 위해서는 개별 방송 매체

의 특성과 전파의 특성에 대한 이해가 필요하다. 전파는

송신소에서 시청자가 보유한 단말까지 전달되는 과정

| 기술 분석 |

45


에서 신호레벨 감쇠, 페이딩, 왜곡, 잡음 유입, 인접 채널

간섭, 동일 채널 간섭 등을 겪게 되며, 이는 난시청의 원

인이 된다.

양질의 콘텐츠를 제작했다고 해도 시청자들이 양호한

상태로 수신할 수 없다면 의미가 없기 때문에 최적의

방송 서비스 제공을 위해서는 방송망 관리가 중요하다.

방송망 관리를 위해서는 지역별 방송 수신 품질 측정을

통해 난시청 지역을 판별하고, 난시청 원인을 분석하여

해소하기 위한 조치를 취하게 된다. 난시청 지역의 크기

와 난시청 원인에 따라 송신기 설치, 송신 출력 증강, 중

계기 설치, 주파수 재배치, 안테나 지향성 및 틸트 조정

등을 수행한다.

기존의 방송 수신 품질 측정은 측정차를 측정 지점

으로 이동하여 정지한 후 전계강도 측정기와 수신기

설정을 측정자가 직접 조정하여 측정을 하고 그 결과

를 기록하는 형태로 진행되었다. 이러한 수동 작업으

로 인해 방송망 관리 업무에 많은 시간과 인력이 소요

되고, 장비 설정 과정 및 측정 결과 평가 과정에 있어

측정값에 측정자의 실수에 따른 오류가 개입되는 경

우가 많고, 측정자마다 측정값이 달라 신뢰성 확보에

문제가 있었다. 또한, 수동 측정에 의존하다보니 측정

결과를 DB화 하여 체계적 관리를 하기 어려운 문제가

있었다.

이러한 문제를 해결하기 위해 KBS에서는 DTV

IMAS (Integrated Measurement and Analysis System)

와 DMB IMAS를 개발하여 활용하고 있다.[4][5] DTV

IMAS는 DTV 방송 수신 품질을 고정측정하기 위한 목

적으로 개발되었으며, 스펙트럼 분석기, DTV 수신기,

채널 분석기, GPS 등의 다양한 계측기를 자동으로 제

어하여 고정된 위치에서 여러 방송 채널에 대한 360°

전계패턴을 측정하고, 채널별 최대 전계패턴 지점을

대상으로 전계강도, 스펙트럼, 방송 영상, SNR (Signal

to Noise Ratio) 등을 자동으로 측정한 후, 측정 결과

를 DB에 저장하여 관리한다. 측정 결과는 현재 시간,

위치 등과 함께 저장되며, DB 검색 및 호출 과정을 통

해 시트 보기 형태로 참조하거나 전자지도와 연계하

여 지도상에 측정 위치와 수신 품질을 함께 표출하는

것이 가능하다.

DMB IMAS는 DMB 방송 수신 품질을 이동측정하기

위한 목적으로 개발되었다.[5][6][7] 다양한 계측기를

자동으로 제어하여 이동하면서 전계강도, 스펙트럼, 수

신 화면, BER (Bit Error Rate), PER (Packet Error Rate),

CIR (Channel Impulse Response), TII (Transmitter

Identification Information) 등 다양한 측정값을 현재 시

간, 위치와 함께 DB에 저장하여 DTV IMAS와 마찬가지

로 시트 보기나 지도 보기 형태로 수신 품질 분석을 지

원한다. DTV IMAS와 가장 큰 차이점은 DMB가 이동수

신을 기본으로 하는 매체이기 때문에 이동하면서 측정

을 수행한다는 점과 SFN (Single Frequency Network)

을 기본으로 하기 때문에 SFN을 위한 송신기간의 시간

동기에 대한 측정이 필수적이라는 점이다.

DTV IMAS와 DMB IMAS는 전문 측정 차량에 시스템

형태로 탑재되어 활용된다. 측정 차량을 구축하는 것은

많은 비용이 소요되며, 차량이 이동할 수 있는 지역에서

만 측정 가능하다는 한계가 있다. 이러한 문제점을 보완

하기 위해 KBS에서는 휴대 측정이 가능한 포터블 IMAS

를 구현하여 활용하고 있다. 포터블 IMAS는 휴대 측정

을 위해 중요한 시스템 무게와 배터리 충전 등을 고려

하여 개발되었다.

DTV 분산 중계망 구축이나 동일 채널 중계기 설치

등을 위해 필요한 멀티 패스 신호를 분석할 수 있는 채

널분석기와 FM과 AM 라디오 전계강도와 수신 오디오

품질을 측정할 수 있는 측정 시스템도 KBS에서 개발하

여 활용하고 있다.

현재 방송사에서 운영하고 있는 지상파 방송 매체는

DTV, ATV, DMB, FM, AM이 있다. 각 매체별로 아날로

그와 디지털, 압축 방식, 주파수, 대역폭, 채널 코딩, 변

조 방식 등이 다르기 때문에 수신 품질을 평가하기 위

해 측정하는 항목이 다르고, 이를 위한 전문 시스템도

별도로 존재한다. 이로 인해 매체별로 전문 시스템과 이

를 탑재한 측정차를 별도로 구축해야 하는 문제가 있다.

DTV와 같은 고정측정이 기본인 매체의 경우는 매번 측

정 위치로 이동하여 안테나를 9m 높이로 올려 회전하

면서 채널별로 수신 전파 패턴을 측정하고, 전파 패턴을

참조하여 최대 채널파워 지점으로 지향성 안테나를 회

전하여 측정값을 수집해야 하는 절차로 측정이 진행되

기 때문에 측정에 많은 시간과 인력이 소요되어 신속한

방송망 구축에 걸림돌이 된다.

이러한 문제를 해결하기 위하여 모든 방송 매체에 공

통으로 활용가능하고 DTV와 같은 고정 측정 매체에 대

해서도 이동이 가능한 전계강도 측정 및 분석 시스템을

개발하였다.

46

2. 전계강도 측정 및 분석 시스템

모든 지상파 방송 매체의 수신 품질 측정에서 공통으

로 활용되고 가장 많이 참조되는 항목이 전계강도이다.

전계강도는 전파가 수신될 때 전파의 세기를 단위 면적

당 에너지로 표시한 것이며, 매체에 관계없이 스펙트럼

분석기에서 측정한 채널파워를 전계강도로 환산하여

사용한다. 전계강도 측정을 위한 전문 시스템을 개발하

여 여러 방송 매체의 수신 품질의 측정 및 분석에 활용

하면 최소의 비용으로 최적의 방송망 관리가 가능하다.

전계강도 측정 및 분석 시스템을 위한 요구사항은 다음

과 같다.

o DTV, DMB, FM, AM 전계강도 측정을 지원함

o DTV와 같은 고정측정 매체에 대한 이동측정을 지

원함

o 여러 채널에 대한 전계강도 측정을 동시에 수행함

o 여러 계측 장비의 여러 인터페이스를 통합 지원함

o 매체별, 채널별, 날짜별 측정결과를 DB로 통합 관

리함

o 이동측정, 고정측정, 휴대측정을 지원함

일반적으로 DTV와 같은 고정측정 매체는 정확한 전

계강도를 측정하기 위해 9m 높이에서 송신소 방향을

향하는 지향성 수신안테나를 이용하여 측정한다.[8] 그

러나 고정측정의 경우 측정에 많은 시간이 소요되기 때

문에 방송망 구축 및 관리가 쉽지 않은 문제점이 있다.

전계강도 측정 및 분석 시스템에서는 이동측정을 기본

으로 하고 차량에 설치한 무지향성 수신안테나를 이용

하여 DTV 전계강도를 이동측정하고, 그 결과를 수신안

테나 이득에 대한 보정과 높이에 대한 보정을 통해 측

정 결과의 정확도를 향상시키는 방법을 이용한다.

전계강도 측정 및 분석 시스템의 구조는 [그림 1]과

같다. [그림 1]의 구조에서와 같이 전체 시스템은 기능

별로 모듈화 되어 있으며, 이는 향후 확장 및 업그레이

드를 용이하게 하기 위함이다. 통신모듈은 전계강도 측

정 및 분석 시스템과 측정 계측기와의 통신을 위한 데

이터 링크 계층과 물리 계층 역할을 담당하며, RS232,

이더넷, GPIB 등의 인터페이스를 지원한다. 제어모듈은

측정 계측기 종류별로 계측기를 제어하기 위한 명령어

를 구현한다. 방송 매체별로 주파수, 대역폭 등의 계측

기 설정을 변경하거나 계측기에 현재 설정값에 대한 측

정값을 요청한다. 고정측정, 이동측정, 휴대측정이 가능

한 각종 계측기에 대한 제어가 가능하다.

측정엔진은 측정자의 명령에 따라 계측기와 통신, 제

어, 측정값 수집, 그래프 도시, 전자지도 도시, 측정결과

저장 등을 직접 수행하거나 수행 가능하도록 다른 모듈

을 제어한다. DTV, DMB, FM, AM 측정을 지원하며, 측

정자가 설정한 채널 수 만큼 동시측정이 가능하다. 또

한, 환경관리 내용을 참조 및 변경한다. 환경관리모듈은

방송 매체별로 방송사, 지역, 채널, 주파수 관리, 송/중

계소 무선국 관리, 계측기 설정값 관리, 전자지도 설정

값 관리, 지도에 도시되는 측정결과 구분을 위한 범례관

리 등 측정과 분석에 활용되는 각종 환경값을 관리한다.

→ ↔↔ ↔ ↔

↔

↔

↔

↔↔↔

[그림 1] 전계강도 측정 및 분석 시스템 구조

| 기술 분석 |

47


환경관리 내용은 측정엔진과 분석엔진에 의해 활용되

며, 측정자가 로컬에서 직접 또는 전파DB에 원격 접속

하여 다운받는 형태로 변경 가능하다.

지도엔진은 측정엔진이나 분석엔진의 명령에 따라 삼

성지도, 구글맵 등의 지도를 제어하여 측정결과를 도시

하거나, 송/중계소 위치를 도시하거나, 송/중계소까지

의 거리와 LOS 분석을 위한 지형고도를 계산하거나, 축

적 변환이나 위치 이동 등의 기능을 수행한다. 측정결

과모듈은 측정결과를 매체별, 채널별로 구분하여 저장

하며, 측정값과 함께 위치별 스펙트럼 영상을 저장한다.

측정결과는 파일이나 로컬DB 형태로 관리되며, 인트라

넷과 연결되어 원격지에서 측정결과를 통합 관리하는

전파DB에 업로드하는 것도 가능하다. 보정모듈은 수신

안테나 특성이나 측정 높이 등을 고려하여 측정값을 보

정한다.

분석엔진은 사용자의 명령에 따라 측정결과를 매체

별, 채널별, 날짜별로 구분하여 검색하고, 검색한 데이

터를 시트보기 형태로 참조하거나 지도에 도시할 수 있

도록 지도엔진에 넘겨주는 역할을 수행하며, 거리별 평

균, 터널과 같이 GPS가 수신되지 않는 지역에 대한 위

치값 보정, 이동측정 도중 차량의 일시 정지 등의 이유

로 동일 지점에서 중복 측정된 측정 결과에 대한 통계

처리 등이 가능하다. 전파DB동기화모듈은 분석엔진에

서 측정결과를 매체별, 채널별, 날짜별로 구분하여 전달

받아 이를 원격지 전파DB에 업로드하거나 로컬DB의

환경관리모듈의 정보를 전파DB의 환경정보와 동기화

를 수행한다.

측정을 시작하기 전에 계측기 인터페이스 설정, 측정

할 대상 채널을 검색 및 선택, 수신 안테나 선택을 사

전 작업으로 수행한다. 사전 작업이 완료되면 매체별,

계측기 종류별로 계측기의 상세 설정 정보 (Resolution

Bandwidth, Pre-amplifier, Trace Mode, Detector,

Channel Power Bandwidth, Span, Sweep time 등)를 계

측기에 전달하고, 설정이 완료되면 측정을 시작한다.

[그림 2]는 측정 안테나 설정 및 선택, 측정 시설 및 채

널 선택, 계측기 설정 과정을 보여준다.

[그림 2] 측정 안테나, 측정 채널, 계측기 설정 과정

[그림 3] 다수 채널 동시 측정 프로세스

→→

→→

→→

→

48

동일 매체에서 여러 채널을 동시 측정하는 경우 계측

기 상세 설정 정보는 측정 초기 1회만 전송되며, 측정

도중에는 순차적인 주파수 변경만을 계측기에 명령한

다. [그림 3]은 다수 채널 동시 측정 프로세스를 보여준

다. 채널을 순차적으로 순환하면서 전계강도, 스펙트럼

이미지를 시간, 경도, 위도 정보와 함께 사용자의 측정

중지나 일시 정지 명령이 있을 때까지 반복하여 저장한

다.

[그림 4]는 개발된 시스템을 이용하여 3개의 DMB 채

널에 대한 전계강도와 스펙트럼 영상을 동시에 측정하

는 화면이다. 상단의 필드는 현재 권역, 측정 시설명, 매

체명, 채널, 주파수, 채널파워, 전계강도, 스펙트럼 이미

지, 특이사항 메모로 구성된다. 하단의 그래프는 동시

측정하는 3개 채널의 시간에 따른 전계강도 변화 추이

를 비교 분석하기 위한 것이다. 제안한 시스템을 이용한

고정측정은 고정된 위치에서 측정 대상 채널에 대해 1

회 순차 측정하는 방식으로 수행되며, 휴대측정은 크기

가 소형이고 배터리를 지원하여 휴대가 가능한 스펙트

럼 분석기에 대한 인터페이스와 제어명령을 구현하는

형태로 휴대이동측정 및 휴대고정측정을 지원한다.

[그림 5]은 이동측정 과정에서 현재 위치와 지나온

측정경로에서의 전계강도 분포를 전자지도에 도시한

결과이다. 전자지도는 [그림 4]의 측정 화면과 동시에

실행되어 측정 도중에 측정자의 현재 위치와 위치별 전

계강도 분포 추이를 쉽게 확인할 수 있도록 한다.

전계강도는 계측기로 측정한 채널파워에서 별도의

factor값을 더하여 구하게 된다. 계측기 입력으로 들어

가는 신호는 공중에서 전파되어 날아오는 무선 신호에

대한 전계이지만, 그 전계를 어떤 안테나, 어떤 케이블

로 수신하느냐에 따라 계측기에 입력되는 전계의 세기

가 달라질 수 있기 때문에 수신환경에 대한 factor를 반

드시 보상해 주어야 한다. 전계강도의 단위는 dBuV/m

로 실효장 1m의 도선에 1uV가 유기되었을 때를 기준

(0dB)으로 한 상대적인 dB값이다.

[그림 4] 측정 화면

[그림 5] 이동측정 경로와 측정값 도시

| 기술 분석 |

49


[그림 6] 채널파워에서 전계강도 환산식

수신안테나의 실효장이 달라지면 유기되는 전압도 달

라진다. 측정 주파수에 따라 안테나의 길이가 달라지므

로 기준 실효장 1m에 대한 보상이 필요하다. 또한, 케이

블 등 안테나 시스템 구성품들은 삽입 손실이 있고, 이

손실은 주파수에 따라 다르며, 이러한 손실값을 보상해

주어야 한다. Factor는 안테나 실효장에 대한 보상값과

케이블 등 안테나 시스템 구성에 따른 손실값을 더해

계산된다. 전계강도 환산 과정은 [그림 6]과 같다

측정결과는 매체별, 채널별 날짜별로 구분되어 DB

로 관리되며, [그림 7]과 같이 검색한 후 시트보기 형태

로 참조 가능하다. [그림 7] 상단의 필드는 측정날짜, 시

간, 측정거리 및 측정결과를 저장하고 있는 파일 이름에

대한 것으로 검색 조건에 맞는 측정결과들에 대한 기본

정보를 보여준다. 선택한 측정결과에 대해서는 측정매

체, 권역, 측정시설, 채널, 주파수 정보를 함께 표출한다.

[그림 7]의 하단의 필드는 상단의 측정결과 목록에 대

한 상세 측정결과에 대한 것들로 측정시간, 경도, 위도,

구간 이동거리, 채널파워, 전계강도, 스펙트럼 저장 파

일 이름에 대한 정보로 구성된다.

[그림 7]의 측정결과에 대해 지도 도시, 지정 구간거

리에 따른 평균 연산, 이동측정 도중 일시 정지한 위치

에서의 측정값 제거 또는 해당 측정값들 평균, 엑셀 등

에서 참조 가능한 CSV 파일로 변환, 동일 채널에 대해

[그림 7] 측정결과 불러오기

50

여러 번 나누어 측정된 결과들을 하나의 단위로 병합

등의 가공을 지원한다.

[그림 8]은 DMB 전계강도 이동측정 결과를 지도에

도시한 것이다. 전계강도 값의 범위에 따라 다른 컬러

를 지정하며, 보통 전계강도가 양호할수록 파란색이나

녹색 계열의 색을, 불량할수록 빨간 계통의 색을 이용한

다. [그림 8]에 표시된 동심원은 송/중계소를 중심으로

거리별로 전계강도가 어떻게 분포하는지 분석하기 위

해 사용된다. [그림 8] 좌측의 그림은 지정한 위치에서

선택한 송/중계소까지 직선 거리에 따른 고도 데이터를

도시한 것으로 송수신점 사이의 지형적인 장애물은 없

는지 분석하기 위해 사용된다.

[그림 9]는 이동경로에 따른 전계강도 측정결과를 구

글맵을 이용하여 분석한 것이다. 이는 구글맵의 Open

API를 활용하여 구현한 것으로 지도를 이용하는 별도의

비용이 없어 전계강도 측정 및 분석 시스템 구축비용이

절감되고, 해외에서도 개발 시스템을 활용하거나 여러

기관에서 측정 결과를 공유할 수 있는 장점이 있다.

KBS에서 지상파 방송 매체와 해당 매체의 방송망 관

리를 위해 개발하여 활용하고 있는 시스템은 [그림 10]

과 같다. DTV 고정측정은 DTV IMAS, DMB 고정 및 이

동측정은 DMB IMAS, DTV와 DMB 휴대측정은 포터블

IMAS를 통해 수행해 왔다. 이번에 개발된 DTV, DMB,

FM, AM 다채널 전계강도 측정 및 분석 시스템은 고정,

[그림 9] 구글맵을 이용한 분석

[그림 8] 측정결과 지도 도시

| 기술 분석 |

51


이동, 휴대측정을 단일 시스템에서 동시 지원하기 때문

에 다양한 측정 수요를 충족시키면서 시스템 구축 및

망 관리 비용 절감을 비롯한 측정 및 분석 효율화에 많

은 기여를 할 것으로 예상된다.

3. 필드테스트 적용

개발된 시스템을 이용하여 KBS DMB 채널에 대한 전

계강도를 이동측정 하였다. 필드테스트에 사용된 측정

차량은 [그림 11]과 같다. [그림 12]는 전계강도 측정결

과를 지도에 도시한 것으로 파란색 샘플로 갈수록 수신

품질이 우수하다. [표 1]은 [그림 12]의 측정 결과를 얻

기 위해 이동한 총 측정거리와 방송통신위원회고시에

따라 DMB 방송구역을 구분하는 기준 전계강도로 간주

되는 45dBuV/m를 기준으로 이를 충족하지 못하는 거

리에 대한 결과이다.[8] 45dBuV/m 이상 지역은 방송구

역으로 간주된다.

<그림 11> 필드테스트에 사용된 측정차량

[표 1] 총 측정거리와 수신불량 거리

측정거리 45dBuV/m 미만 거리

886km 223km (25.2%)

[그림 12] KBS DMB 채널에 대한 전계강도 이동측정 결과

[그림 10] 지상파 방송 매체와 KBS의 측정 및 분석 시스템

52

4. 결론

본 논문에서는 DTV, DMB, FM, AM 지상파 방송 매체

의 방송 수신품질을 평가하는데 가장 많이 사용되는 전

계강도를 고정, 이동, 휴대 측정 가능한 시스템을 제안

하였다. 제안 시스템을 이용하면 자동화된 절차에 의해

다양한 지역에 대한 방송 수신품질을 측정하고, 그 결과

를 쉽게 분석할 수 있어 신속하게 최적의 방송망 구축

이 가능하다. 또한, 시스템 구성 요소에 대한 기능별 모

듈화를 통해 향후 신규 장비 지원이나 신규 매체 지원

에 대한 확장 가능성에 쉽게 대응 가능하도록 하였다.

개발된 시스템은 향후 KBS를 비롯한 지상파 방송사

의 방송망 구축과 관리에 활용되어 시청자들에게 고품

질의 방송 서비스를 제공하는데 기여할 예정이다.

알리는 말

본 논문은 2010년 11월 방송공학회 추계 학술대회에 발표되었

습니다.

참고문헌

[1] ATSC, “Standard A/53: ATSC Digital Television Standard,” Advanced Television Systems Committee, Washington D.C., April 6, 2001.

[2] “Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting(DMB) System,” TTAK.KO-07.0024/R2, TTA Korea, June 2009.

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[6] Sang-Hun Kim et al, “The Integrated Measurement and Analysis System for T-DMB,” Journal of Broadcasting Engineering, vol.12, no.1, pp.11-27, Mar. 2007.

[7] Young-Jin Lee et al, “Field Trials for Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting System,” IEEE Trans. Broadcasting, pp.425-433, Mar. 2007.

[8] “방송구역전계강도의 기준 작성요령 및 표시방법,” 방송

통신위원회고시 제2008-17호, May 2008.

김상훈

2001년 입사

개방형 DMB 융합서비스 API 개발

[email protected]

서영우

1997년 입사

신호 분석 알고리즘 및

측정시스템 개발

[email protected]

박근수

1984년 입사

모바일

DTV방송연구

[email protected]

| 기술 분석 |

53


KBS 홈페이지 고화질 온에어 서비스 어떻게 준비해 왔나? -실시간 분산형 전송 기술 개발-A High-quality On-air Service in KBS Homepage; How we have prepared for Real-time Streaming Technology using Overlay Multicasting정병희　김건희 　김윤창 박성춘

요약

최근 TV혹은 라디오 프로그램을 지상파가 아닌 온라인으로 시청, 청취하는 것이 일반화되면서, 시청자는 축구 중계, 피겨

스케이트 경기 같은 관심 있는 생방송을 녹화해 보지 않고, 네트워크 기능이 되는 기기로 언제 어디서나 생방송을 시청할

수 있다. 온라인 방송 시청을 즐기는 시청자들은 기기의 성능이 뒷받침되는 한 더욱 선명하고(고화질) 끊김 없이 볼 수 있

는 서비스를 요구한다. 이런 요구에 부응하기 위해 KBS, MBC, SBS로 대표되는 지상파방송사들은 2010년 자사의 홈페이지

에서 국민적 관심이 집중된 생방송 중계를 대상으로 고화질 온에어 서비스를 실시한 바 있으며, KBS는 2011년 6월 KBS 홈

페이지에서 제공하는 온에어 서비스를 고화질로 상향해 기존 128Kbps 화질의 서비스와 병행하여 서비스하는 계획을 세우

고 있다.

지상파 방송사가 네트워크(인터넷)라는 매체를 사용해 고화질 온에어 서비스를 하는 데에는 과다한 네트워크 비용 부담이

라는 과제가 있으며, 이를 해결하기 위해 기술연구소에서는 실시간 분산형 전송 기술을 개발해 왔다. 실시간 분산형 전송

기술은 사용자의 자원을 서로 공유하여 KBS의 서비스 서버로 사용자의 콘텐츠 요구가 집중되지 않도록 함으로써, 네트워크

비용을 절감할 수 있는 기술이다. 기술연구소는 개발 중인 실시간 분산형 전송 기술을 관련 부서들과 함께 2010년 이벤트

생방송 시에 적용하여 KBS 홈페이지 고화질 온에어 실험 서비스를 실시하는 등 개발 기술의 성능과 효용성을 검증해 왔다.

본 고에서는 KBS 홈페이지 고화질 온에어 서비스를 담당하게 될 실시간 분산형 전송 시스템의 구성 및 기능 특징을 살펴보

고, 2010년도에 기술 검증을 위해 실시한 실험 서비스 경과와 결과를 기술한다. 또한 현재 진행 중인 기술 상용화 준비 상

황을 설명함으로써 KBS 홈페이지 고화질 온에어 서비스의 준비 상황을 살펴보고자 한다.

1. 서론

최근 KBS 방송을 시청하는 시청자들의 패턴은 다양

하다. DMB(Digital Multimedia Broadcasting)를 통해 이

동하면서 시청하기도하고, 때로는 무선 네트워크가 지

원되는 휴대폰, 태블릿 기기에서 KBS에서 제공하는 앱

을 이용해 VOD 혹은 온에어 방송을 시청하기도 한다.

이렇듯 TV혹은 라디오 프로그램을 지상파가 아닌 온

라인으로 시청, 청취하는 것이 일반화되면서, 시청자는

축구 중계, 피겨 스케이트 경기 같은 관심 있는 생방송

을 녹화해 보지 않고, 네트워크 기능이 되는 기기로 언

제, 어디서나 생방송을 시청하고 있다. 온라인 방송 시

청을 즐기는 시청자들은 단순히 시청할 수 있다는 사실

에 만족하지 않고 기기의 성능이 뒷받침되는 한 가장

선명하고(고화질) 끊김없이 시청할 수 있는 서비스를

요구한다. 이런 요구에 부응하기 위해 KBS, MBC, SBS

로 대표되는 지상파방송사들은 2010년 자사의 홈페이

지에서 국민적 관심이 집중된 생방송 중계를 대상으로

고화질 온에어 서비스를 실시한 바 있으며, 네이버, 다

음과 같은 인터넷 포털 또한 지상파의 중계 영상을 수

신하여 네티즌들이 원하는 고화질 온에어 서비스를 실

시한 바 있다.

지상파 방송사가 네트워크(인터넷)라는 매체를 사용

해 고화질 온에어 서비스를 하는 데에는 화질, 서버 부

하, 네트워크 비용 등 다양한 해결해야 할 과제가 있는

데, 이 중 방송사에게 가장 부담을 주는 부분은 네트워

크 비용 부담이다. 고화질 온에어 서비스의 화질이 높

아질수록, 온에어 서비스를 즐기는 사용자가 많아질

수록 서비스에 소요되는 네트워크 자원은 기하급수적

으로 늘어나게 된다. 네트워크 자원을 소유하지 않은

54

지상파 방송사로서 과도하게 지출되는 네트워크 비용

은 서비스를 추진하는데 장애요인이 되고 있다. 또한,

네트워크 자원을 서비스하는 CDN(Contents Delivery

Network) 사업자의 과금 형태가 월별 혹은 정해진 기간

내의 네트워크 사용량 피크치를 기준으로 부과하게 되

어있는 점도 비용 상승을 가중시키는 원인이 되고 있다.

즉, 평균적으로 많은 사용자가 서비스를 이용하지 않더

라도 관심이 모아지는 특정 프로그램의 방송시간대에

사용자가 집중되면 해당 월의 네트워크 비용은 상승하

게 되어, 온에어 서비스의 경우 높은 비용을 지불할 수

밖에 없다.

기술연구소에서는 이러한 장애 요인을 해결하기 위

해 2009년 말부터 동시간대에 많은 사용자들이 온에어

서비스를 시청하더라도 사용자의 자원을 서로 공유하

여 KBS의 서비스 서버로 사용자의 요구가 집중되지 않

도록 함으로써, 네트워크 비용을 절감할 수 있는 실시간

분산형 전송 기술을 개발해 왔다. 부언하면, 이 기술은

사용자의 TV영상에 대한 요청을 동시간대에 동일한 TV

영상을 시청하는 사용자에게 분산시킴으로써 KBS의 서

비스 서버로의 요청을 경감시키고 결과적으로 네트워

크 비용도 경감시키는 기술이다. 기술연구소의 실시간

분산형 전송 기술은 이미 2010년에는 다수 이벤트 생

방송 시 KBS 홈페이지 온라인 고화질 온에어 실험 서비

스에 적용되어 서비스를 실시한 바 있으며, 2011년 6월

상시 오픈 서비스를 앞두고 있는 KBS 홈페이지 고화질

온에어 서비스에 적용하기 위해 상용화 준비 중이다. 실

험 서비스에서는 개발 기술의 성능 및 효용성을 검증할

수 있었으며, 대규모 사용자가 동시 접속을 했을 경우

에 생기는 문제점이나 개선점 등을 파악하여 보완할 수

있었다. 타 방송사들이 온라인 고화질 온에어 서비스에

타 사의 실시간 분산형 전송 기술을 도입하고, 네트워크

절감 비용의 일부를 기술사용료로 지불하는 점과 비교

하면, KBS는 자체 개발 기술을 사용하게 된다는 점에서

비용 측면이나 기술 기여 측면에서 의미가 있다.

본 고에서는 KBS 홈페이지 고화질 온에어 서비스를

담당하게 될 실시간 분산형 전송 시스템의 구성 및 기

능 특징을 간략히 살펴보고, 2010년도에 기술 검증을

위해 실시한 실험 서비스 경과와 결과를 기술한다. 마지

막으로 현재 진행 중인 기술 상용화 준비 상황을 설명

함으로써 KBS 홈페이지 고화질 온에어 서비스의 준비

상황을 살펴보고자 한다.

[그림 1] 실시간 분산형 전송 시스템 구성도

| 기술 분석 |

55


2. 실시간 분산형 전송 시스템

기술연구소가 개발한 실시간 분산형 전송 시스템은

기획부터 수만 명이 동시에 접속하여 온에어 서비스를

시청하는 대규모 동시 접속 상황에서 안정적으로 실시

간 영상을 전송할 수 있는 구조로 설계되었다. 실시간

분산형 콘텐츠 전송은 동일 데이터를 다수의 수신자들

에게 전송할 수 있는 기술을 HW지원 없이 SW만으로

제공하는 오버레이 멀티캐스트 전송 기법을 사용한 미

디어 스트리밍 전송이다. 즉, 영상을 요청하는 사용자

의 디바이스를 하나의 노드라고 하면, 하나의 노드에서

다수의 노드로 전송할 수 있는 트리 구조의 전송 경로

를 적절하게 응용하여 여러 명이 네트워크상으로 가까

운 한 명의 기기에서 전송한 영상 콘텐츠를 동시에 볼

수 있게끔 한 기술이라는 것이다. 이를 응용하면, KBS

서비스 서버에서 콘텐츠 전송을 받은 몇 명의 사용자가

이를 다시 여러 명의 사용자에게 전송할 수 있어, 결과

적으로 KBS 서비스 서버로부터 콘텐츠 전송을 받는 사

용자를 줄일 수 있다.

실시간 분산형 콘텐츠 전송 시스템은 대규모 사용자

를 처리하기 위한 확장성을 제공하는 부하 부담 공유

서버, 모니터링을 담당하는 모니터링 서버, 효율적인 오

버레이 멀티캐스트 전송이 가능하도록 관리하는 트리

관리 서버, 부하 분산 서버, 방화벽 및 NAT 관리 서버,

그리고 클라이언트에게 미디어 스트림을 제공하는 스

트리밍 서버로 구성된다. 또한 사용자 기기에는 에이전

트 형태로 개발된 클라이언트 프로그램을 사용자가 인

스톨하면 에이전트가 서버와 통신하여 접속을 연결하

고 미디어 스트림을 수신하게 된다. 부하 분산 서버와

트리 관리 서버는 최대 10,000명의 동시 접속자를 처리

할 수 있도록 설계되어 있으며, 스트리밍 서버는 1Mbps

스트림에 대해 최대 동시 접속 1,600명까지 테스트 되

었다. 전술한 시스템 구성은 하나의 서버 팜을 구성하는

기능을 설명한 것이며 최대 10,000명의 동시 접속자를

처리할 수 있다. 수만 명 이상의 동시 접속이 예상되는

관심이 집중된 TV 프로그램의 생방송 시에는 [그림 1]

에서와 같이 서버 팜을 여러 개 확장 구축하여 수만 명

혹은 수십만 명의 요청을 분산하여 처리하게 된다.

3. 2010년 고화질 온에어 실험 서비스

기술연구소는 개발 기술의 검증을 위해 2010년 국민

적 관심이 집중된 이벤트 생방송을 대상으로 KBS 홈페

이지를 통해 고화질 온에어 실험 서비스를 홈페이지 관

련 부서들과 협의하여 수행하여 왔다.

실험 서비스 환경은 [그림 2]와 같이 설치하여 운용

하였다. 서비스 기간 동안 본사에서 실험 서비스용으로

CDN을 별도 계약하여 네트워크 자원을 지원하였고, 사

외 CDN에서 제공하는 IDC 센터의 임대서버에 기술연

[그림 2] 2010년 KBS 홈페이지 고화질 온에어 실험 서비스 구성도

56

구소에서 개발한 실시간 분산형 전송 기술 시스템을 설

치하였다. 서비스 흐름을 좀 더 자세히 살펴보면, 본사

관재실에 라이브 수신기와 인코더를 설치하고, 인코더

의 출력을 IDC 센터의 상용 미디어 스트리밍 서버가 받

아 스트리밍 한다. 분산형 전송 기술 시스템은 스트리

밍된 콘텐츠를 서버 팜에 있는 스트리밍 서버에서 분산

하여 스트리밍하고, 사용자는 실시간 분산형 전송 시스

템에서 지정하는 노드(트리에서 관리된)를 통해 스트리

밍을 받아볼 수 있다. 실험 서비스에서는 Adobe 사에서

제공하는 Flash 기술을 사용해 서비스를 실시하였으며,

서비스 영상의 압축 형태, 화질, 해상도는 H.264, 1Mbps

급, 800×450 으로 서비스 하였다.

실험 서비스는 사용자가 KBS 홈페이지를 통해 고화

질 온에어 서비스로 편리하게 진입할 수 있도록 하기

위해 [그림 3]과 같이 별도의 이벤트 웹페이지를 구성

하였다. 사용자가 이 웹페이지에서 고화질 온에어 서비

스 메뉴 버튼을 선택하면, 팝업되어 실행되는 고화질

온에어 서비스 플레이어로 실시간 방송을 시청할 수 있

다. 실시간 분산형 전송 기술은 사용자의 자원을 사용하

는 것이기 때문에 사용자는 서비스 메뉴 버튼 실행 후

나타나는 실시간 분산형 전송 에이전트의 인스톨과 사

용자 자원 사용에 동의한 후 온에어 서비스를 시청할

수 있다.

[표 1]은 2010년도에 진행된 고화질 온에어 실험 서

비스 일정과 서비스 결과를 보인다. 서비스 결과에서

최고 동접자란 서비스가 실시되는 시간 내에 가장 많은

사용자들이 동시에 서비스를 받아본 시점의 사용자 수

를 의미하며, 누적접속자란 서비스가 실시되는 시간동

안 한 번이라도 서비스를 받아본 사용자 수를 말한다.

효율이란 실시간 분산형 전송 기술이 사용되지 않았을

때의 동일 화질을 서비스하기 위한 네트워크 비용과 비

교하여 해당 %만큼 네트워크 비용을 절감하였음을 의

미한다.

[표 1] 2010년 KBS 홈페이지 온라인 고화질 온에어 실험 서비스 내역

순

번

실험 서비스 대상

생방송 프로그램 명일시

최고

동접자

누적

접속자

효율

(평균)

1대구 국제육상

경기대회2010. 5. 19. 133 - 99%

2전국 동시 지방선거

개표방송2010. 6. 2. 2,418 - 98%

3나로호 2차발사

중계방송2010. 6. 10. 19,741 71,643 68%

4축구 국가대표

평가전 (對이란전)2010. 9. 7 7,820 24,899 63%

5축구 국가대표

평가전(對일본전)

2010. 10.

1217,848 - 79%

6광저우 아시안게임

중계방송

2010. 11.

8. ~ 11.

27.

3,130 - 66%

[그림 3] 고화질 온에어 서비스에 진입하기 위한 이벤트 웹페이지 - 나로호 2차발사 생중계

| 기술 분석 |

57


2010년 마지막 실험 서비스였던 광저우 아시안게임

대상 고화질 온에어 실험 서비스에서는 19박20일 동안

서비스를 실시하였다. 서비스에는 1, 2TV 채널을 동시

에 볼 수 있는 PIP 기능을 추가하였고, 외부 솔루션을 도

입하여 지상파 광고를 온라인 광고로 대체하였다. 경기

기간 중 네이버, 다음 등의 포털에서 2Mbps 중계 서비

스를 실시하여 이에 대응하기 위해 11월 19일부터 서비

스 화질을 2Mbps(주화면)/300Kbps(보조화면)로 상향

조정하기도 하였다. [그림 4]의 광저우 아시안게임 고

화질 온에어 서비스 플레이어 화면을 보면, 우측 하단을

이용하여 PIP 기능을 제공하지만 경기 화면을 가리지 않

기 위해 여러 지점으로 PIP 윈도를 옮길 수 있는 기능도

제공하였다. [그림 5]는 서비스 기간 중 일별 최고 동접

자 및 누적 접속자 수의 변화 추이를 보인다.

[그림 4] PIP 기능을 추가한 고화질 온에어 플레이어 화면

4. 결론

기술연구소에서는 온라인으로 TV 시청을 가능하게

하는 온라인 고화질 온에어 서비스를 원활히 실시하기

위한 기반 기술인 실시간 분산형 전송 기술을 개발하였

다. 자체 개발한 실시간 분산형 전송 기술로 KBS는 고

화질 온에어 서비스에 소요되는 네트워크 비용을 경감

시키고, 새로운 기술 요구에 대한 확장성을 보장받을 수

있게 되었다.

실시간 분산형 전송 기술은 사용자의 TV영상에 대한

요청을 동시간대에 동일한 TV영상을 시청하는 사용자

에게 분산시킴으로써 KBS의 서비스 서버로의 요청을

경감시키고, 결과적으로 네트워크 비용도 경감시키는

기술이다. 2010년 다수의 실험 서비스 결과에서 보듯

이, 실시간 분산형 전송기술의 적용은 공사가 지불해야

하는 네트워크 비용을 상당 수준 절감할 수 있을 것이

고, 아직 본서비스의 화질이 결정되지는 않았으나 타 방

송사에 경쟁할 수 있는 고화질을 선택하더라도 서비스

에 대한 재정 부담을 덜어 줄 것이다. 기술연구소에서는

본 서비스를 앞두고 실험 서비스에서 나타난 보완 사항

을 반영하고, 운영자가 편리하고 안정적인 서비스를 제

공할 수 있는 기능을 추가 개발하는 상용화 개발을 진

행 중이다. 즉, 미디어 스트리밍을 담당하는 서버를 이

중화하여 운영하고, 서버 팜의 어느 서버가 오류 상황에

접하더라도 이를 운영자에게 신속히 알려주고 사용자

[그림 5] 광저우 아시안게임 기간 중 고화질 온에어 서비스 일별 통계

8 10 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

50000

40000

30000

20000

10000

0

(명)

(일)

58

는 서비스 장애를 최대한 덜 느끼면서 다른 서버로 이

동하여 끊김없이 방송을 시청할 수 있게 하는 부분 등

이 포함되어 있다. 또한 운영자들이 24시간 적용될 본

기술을 더욱 편리하게 사용할 수 있도록 운영자 도구

나 모니터링 도구들도 개선하고 있다. 또한 기술연구소

에서는 기술 개발 외에도 서비스가 순조롭게 진행될 수

있도록 하는 부분에서 유관부서들(플랫폼개발운영부,

정보인프라부 등)과 긴밀히 협조하고 있다.

기술연구소에서는 연구개발을 통해 PC용 서비스를

기본으로 하는 홈페이지 서비스 뿐 만이 아니라, 안드로

이드, iOS를 지원하는 휴대폰이나 태블릿에서도 실시간

분산형 전송 기술을 이용하여 실시간 방송을 전송 받아

볼 수 있게 하는 기술을 개발한 바 있다. 아직 상용화 전

단계의 기술이지만, 다양한 N-스크린 디바이스에서의

온라인 온에어 서비스는 언제 어디서나 사용자가 가지

고 있는, 혹은 사용자가 선호하는 디바이스를 통해 현재

방송을 서비스해 줄 수 있다는 점에서 상당히 효과적일

것이며, 이런 PC, 휴대폰, 태블릿 디바이스를 통한 온라

인 온에어 서비스도 자체 개발 기술로 가능해질 것이다.

정병희

1996년 입사

N-스크린 미디어 플랫폼

서비스 연구

[email protected]

김건희

2005년 입사

실시간 분산형 전송기술 실용화

연구

[email protected]

김윤창

1998년 입사

N-스크린 미디어 플레이어

기술 연구

[email protected]

박성춘

1990년 입사

스마트미디어플랫폼 연구

[email protected]

| 기술 분석 |

59


지시비트와 변조를 이용한 개루프 안테나 선택 장치 및 방법 Apparatus and Method for selecting antenna using indication bit and modulation based on open loop

지시비트를 이용한 개루프 안테나 선택

장치 및 방법 Apparatus and Method for selecting antenna using indication bit based on open loop

[요약]

▶ 본 발명은 개루프(Open-loop) 기반의 다중 안테나 선택을 위한 장치 및 방법에 관한 것으로서, ‘입력 비트 스트림의 일

부’와 ‘지시 비트’를 이용하여 송수신 안테나를 선택함에 따라 통신과 달리 피드백 신호가 불필요함

▶ 발 명 자 : 전성호, 유호진, 경일수, 김만식

▶ 대 리 인 : 특허법인무한

▶ 특허권자 : 한국방송공사

▶ 출원일자 : 2008년 11월 17일

▶ 등록번호 : 10-0995207 / 10-0995209

내용

▶ MIMO 시스템은 각 안테나의 공간 상관도(Spatial Correlation)에 의해 시스템의 성능이 저하되는 특성을 지니고

있다. 이러한 저해 요인을 줄임과 동시에 송신단의 모든 안테나를 사용하지 않고 우수한 채널을 가지는 안테나를

선택하여 데이터 전송을 집중시키는 기법을 안테나 선택 (Antenna Selection) 기법이라 한다.

▶ 시스템의 특성에 따라 수신단에서 채널 용량을 최대화하거나 평균 오차율을 최소화하도록, 추정된 채널 정보로

부터 송신단에서 사용할 안테나를 결정한다. 선택된 안테나 정보는 송신단에 궤환(Feedback)함으로써 송신단에

서는 선택된 안테나에 의해서만 데이터를 전송한다. 안테나 선택 기법은 선택된 안테나에 대한 인덱스만을 궤환

하기 때문에 궤환 정보량이 현저히 줄어들면서 채널에 적합한 안테나 선택과 그에 따른 다이버시티 효과에 의해

성능 열화가 적은 장점이 있다.

▶ 안테나 선택 기법의 이러한 장점에도 불구하고 궤환 정보를 활용할 수 없는 방송 시스템에서는 적용이 불가능하

였다. 이를 극복하기 위해서 기술연구소에서는 방송 시스템에서도 활용 가능하도록 안테나 인덱스의 송수신을

개루프(Open-Loop)로 작동하도록 [그림 1]과 같이 제안하였다.

▶ 수신단에서는 우선 채널을 추정한 뒤 추정된 채널을 바탕으로 지시비트를 복원한다. 복원된 지시비트는 수

신 심볼의 정확도를 판단하는 기준값이 되는데, 수신 안테나 선택(Receive Antenna Selection)부는 지시비트를

만족하는 데이터 비트에 조합된 비트가 할당된 심볼과 대응하는 수신 안테나를 결정하게 된다. 최우선적으로

MRC(Maximal Ratio Combining)로 복조를 한 후 지시비트와 복원한 비트가 일치할 경우에는 복원된 비트를 그대

로 사용한다. 하지만 지시비트와 일치하지 않을 경우에는 SNR(신호 대 잡음비)이 높은 안테나 순으로 복조를 하

| 특허 |

60

여 지시비트와 일치하는 비트가 나올 때까지 안테나를 순차적으로 스위칭한다. 결과적으로 궤환 신호 없이도 송

신 안테나를 선택하고 수신 안테나를 선택할 수 있게 된다.

▶ 송신단에서는 입력 비트 스트림을 수신하고, 수신한 입력 비트 스트림에 대응하는 입력 심볼에 할당된 비트를 이

용하여, XOR 연산을 통해 지시비트(Indication Bit)를 생성한다. 송신 안테나 선택(Transmit Antenna Selection)부

는 입력 심볼에 할당된 비트의 하위 비트와 상기 지시비트를 이용하여 복수의 송신 안테나 중에서, 송신 안테나

인덱스에 대응하는 송신 안테나로 스위칭한 후, 스위칭된 송신 안테나를 통하여 변조된 신호를 전송한다.

▶ 수신단에서는 우선 채널을 추정한 뒤 추정된 채널을 바탕으로 지시비트를 복원한다. 복원된 지시비트는 수

신 심볼의 정확도를 판단하는 기준값이 되는데, 수신 안테나 선택(Receive Antenna Selection)부는 지시비트를

만족하는 데이터 비트에 조합된 비트가 할당된 심볼과 대응하는 수신 안테나를 결정하게 된다. 최우선적으로

MRC(Maximal Ratio Combining)로 복조를 한 후 지시비트와 복원한 비트가 일치할 경우에는 복원된 비트를 그대

로 사용한다. 하지만 지시비트와 일치하지 않을 경우에는 SNR(신호 대 잡음비)이 높은 안테나 순으로 복조를 하

여 지시비트와 일치하는 비트가 나올 때까지 안테나를 순차적으로 스위칭한다. 결과적으로 궤환 신호 없이도 송

신 안테나를 선택하고 수신 안테나를 선택할 수 있게 된다.

효과

본 발명의 지시비트와 변조를 이용한 개루프 안테나 선택 장치 및 방법은 입력 비트 스트림의 일부와 지시비트를

이용하여 송수신 안테나를 선택함으로써, 피드백 신호가 불필요하다. 따라서, 방송 시스템에서 사용 가능한 개루

프 안테나 선택 기법을 최초로 제안하였다는 데 큰 의의가 있고 통신 시스템에서 활용할 경우 상향링크 시그널링

의 오버헤드를 제거할 수 있다. 또한, 수신 심볼에 대한 데이터 비트가 지시비트를 만족하는지 판단하여 채널 상태

가 양호한 수신 안테나를 선택함에 따라, 다중 안테나 송신 장치에서 송신한 신호를 그대로 복원할 수 있다. 뿐만

아니라, 입력 비트 스트림의 일부만을 송수신 함으로써, 입력 비트 스트림을 모두 전송하는 방법에 비해, 전송률을

증가시키면서 에러 확률을 감소시킬 수 있다.

| 특허 |

[그림 1] 지시비트를 이용한 개루프 기반 다중 안테나 송수신 장치

61


비디오 북마크 시간 동기화 방법 Video Bookmark Time Synchronizing Method

요약

▶ 수신기에 녹화 저장된 동영상 콘텐츠에서 사용자가 설정한 비디오 북마크 정보를 이용하여 송출 플랫폼에 있는 동일한

콘텐츠의 정확한 위치에 비디오 북마크를 할 수 있는 방법

▶ 4개의 청구항으로 구성됨

▶ 발명자 : 이재호, 이동준, 김진우

▶ 특허사무소 : 김도형 특허법률사무소

▶ 출원일자 : 2009년 11월 04일

▶ 등록일자 : 2011년 01월 20일

내용

▶ 본 발명은 비디오 북마크 시간 동기화 기술에 관한 것으로, 특히 방송 수신측에서 디지털 방송을 녹화하여 생

성된 동영상을 재생하는 중에 시청자가 북마크를 설정하면 방송 프로그램 식별자와 녹화시작 시간과 비디오

북마크 시점이 포함된 메타데이터를 방송 송신측으로 전송하고, 방송 수신측에서는 방송 송출시 방송송출 시

간을 미리 체크하여 방송 프로그램 식별자와 함께 저장해두었다가 방송 수신측으로부터 메타데이터를 전송받

게 되면 방송송출 시간과 녹화시작 시간을 비교하여 비디오 북마크 시점을 보정함으로써 비디오 북마크 시간

을 동기화하는 기술에 관한 것이다.

▶ 방송 수신측에서 방송 녹화 후 임의로 설정한 비디오 북마크 정보를 방송 송신측에서 보유한 방송 프로그램을

기준으로 동기화시킴으로써 녹화가 이루어진 방송 수신측을 벗어난 그 밖의 다른 시간, 장소의 멀티미디어 기

기나 웹상에서도 비디오 북마크 정보를 범용적으로 활용할 수 있는 비디오 북마크 시간 동기화 기술을 제공한

다.

효과

본 발명은 시청자가 설정한 비디오 북마크 정보를 이용하여 향후 언제, 어디서나, 어떤 단말을 통해서도 설정한

비디오북마크와 동기화된 비디오를 재생할 수 있는 크로스미디어 플랫폼의 Seamless 핵심 요소로 활용할 수 있

다.

62

[그림 1] 비디오 북마크 시간 동기화를 구현하기 위한 전체 시스템 구성도

[그림 2] 관리서버와 방송수신장치에서의 비디오 북마크 시간 동기화 과정 개념도

| 특허 |

●● 명 칭

▶

●● 설립목적

▶

▶

▶

●● 주요 업무

▶

▶

▶

▶

●● 소재지

▶

●● 설립일자

▶

●● 연 혁

▶

▶

▶

▶

▶

▶

▶

▶

▶

▶

▶

▶

▶

▶

▶

▶

KBS 기술연구소 소개KBS 기술연구소 소개KBS 기술연구소 소개

63

2011 제

1권

제2호

발행

일 2

011년

6월

30일

│발

행처

KBS한

국방

송 _ (1

50-7

90 서

울특

별시

영등

포구

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18번

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발행

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디자

인·

인쇄

동아

기획

·동

아종

합인

쇄(0

53.3

54.1

470)

본 논문지는 시청자 여러분의 소중한 수신료로 발간되었습니다.

2011 제1권 제2호 kbs기술연구소

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