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본 논문은 DTV PVR에 입력되는 HD급 방송 데이터에 대하여 영상의 특성에 따라 지능적으로 검색을 할 수 있는 저 복잡도의 알고리즘과 이의 실시간 구현에 관한 결과를 제시한다. MPEG-2 비디오 데이터에 대해 이를 복호하여 샷을 검출하고 이를 통해 신과 에피소드로 클러스터링하는 효율적인 알고리즘과 각 신의 복잡도를 계산하여 이를 기준으로 비선형적으로 검색하는 알고리즘을 제안한다. 또한 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘 성능의 적절성을 검증하였다. 그리고 이의 실시간 구현을 위해 전체 알고리즘을 구현하는 데 있어서 대부분의 연산량을 차지하는 디코더와 기본 정보를 추출하는 부를 하드웨어적으로 구현하고, 이를 이용하여 실제 검색을 위한 핵심적이고 확장이 요구되는 알고리즘을 소프트웨어로 구현하는 혼합 구조를 제시하고 실제 이를 구현하였다.


This paper presents a low-complexity algorithm for browsing a HD bit stream in DTV PVR according to its characteristics and also presents its implementation results. We propose an efficient algorithm which detects shots using some information after decoding MPEG-2 data, clusters them into scene and episode, and intelligently browses them according to some criteria after calculating their complexity. Some simulation results are presented to show the performance feasibility of the proposed algorithm. To implement it in real time, we propose an efficient hybrid architecture which partitions the algorithm into two parts of hardware and software. The hardware covers decoding process and extraction of some basic information which take most complexity in implementing the algorithm. The software covers the heuristic part of the algorithm which has low complexity and needs to be expandable.