최신 비디오 부호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 재귀적으로 동일한 4개의 블록으로 분할될 수 있는 쿼드 트리 기반의 부호화단위(CU: Coding Unit) 구조를 적용하여 높은 부호화 효율을 얻는다. 각 깊이(depth) 레벨에서 각 CU는 가변 크기의 예측단위(PU: Prediction Unit)로 분할된다. 하지만 각 부호화트리단위(CTU: Coding Tree Unit) 마다 최적의 CU 분할구조와 각 CU 마다 최적의 PU 모드를 결정하기 위한 상당한 계산 복잡도 증가를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 계산 복잡도를 줄이기 위하여 PU 탐색을 조기 종료하는 고속 PU 결정 기법을 제시한다. 제한 기법은 상위 깊이 CU의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0 대비 0.2%의 비트 증가에 18.1%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
적응형 대역폭 할당 방법에서는 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터에 대한 전송 계획을 세우고 네트워크 트래픽을 고려하여 전송하는데, 전송 계획으로 CBA 알고리즘이 사용된다 그러나, CBA 알고리즘에서는 전송률 증가 구간의 크기가 감소 구간의 크기보다 일반적으로 크며, 전송률이 증가될 때에 오버플로우 경계선에서 전송률이 변화되므로 가용 전송률이 작은 경우에는 폐기되는 프레임의 양이 많아지게 된다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 언더플로우 경계선과 오버플로우 경계선의 중간에서 전송률이 변화되지만, 전송률의 증가가 필요한 경우에는 증가 양을 최소로 하는 스무딩 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘과 CBA 알고리즘을 적응형 대역폭 할당 방법의 전송 계획으로 사용하였을 때, 최소 재생률, 평균 재생률, 재생률 변화량, 그리고 폐기되는 프레임 양을 비교하여 제안 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.
많은 연구 데모용 프로그램들과 상업적 응용물들이 얼굴 검출과 얼굴 인식 시스템들을 개발하기 위해 시도되고 있다. 인간의 얼굴 검출은 접근 제어 및 비디오 감시 시스템, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 신원 인증 등과 같은 많은 응용 프로그램들에 중요한 역할을 한다. 일반적으로 스킨 영역 분할 후 배경과 연결된 얼굴, 스킨 칼라로 인한 연결된 얼굴들, 여러 개의 작은 부분들로 분할된 하나의 얼굴과 같은 몇 가지 특별한 문제점들이 있다. 많은 얼굴 검출 기법들이 첫 번째 와 두 번째 문제를 해결하도록 허락되어진다. 그러나 세 번째 문제에서 다른 조명 효과들로 인해서 여러 영역들로 분할된 하나의 얼굴이 검출되어지는 것은 쉽지가 않다. 그러므로 우리는 기존 영역 분할 알고리즘은 이용될 수 없기 때문에 이 문제를 해결하기 위해 효율적인 수정된 스킨 분할 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전체 영상에 대해 피부 영역을 검출한 후 피부 분할 알고리즘을 사용하여 얼굴 후보 영역들을 생성한다. 각 얼굴 피부 후보 영역에 대해 그림자 등의 조명 효과로 인해 한 명의 얼굴이 여러 영역으로 분할되는 경우를 처리하기 위해 동차적 영역간의 인접성을 활용하여 하나의 큰 영역으로 만드는 병합 작업을 시도하였다. 다른 크기의 얼굴 검출을 위해 다양한 가변 크기의 탐색 윈도우와 선택된 각 얼굴 후보 영역에 얼굴이 존재하는지를 판단하기 위해 역전파 알고리즘에 기반한 얼굴 검출 분류기를 사용하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 알고리즘이 갖는 처리단위 및 분포 특성을 활용하여 저전력 효과를 극대화 할 수 있는 새로운 형태의 Microscopic DVS(Dynmic Voltage Scaling) 기법을 제시하였고, MPEG 오디오 및 비디오를 대상으로 저전력을 위한 알고리즘 최적화 기법을 제시하였다. 통상적으로 긴 task 단위로 반영되는 macroscopic한 분포특성에 기반하여 저전력 제어가 이루어지는 기존의 DVS 기법과는 달리, 본 연구에서는 수십 밀리초(msec) 내외의 짧은 멀티미디어 신호 실시간 처리 단위, 즉 프레임 단위로 DVS 전력 제어를 수행하는 기법을 제시하고 이를 Microscopic DVS 기술이라 칭하였다. 특히 본 연구에서 제시한 microscopic DVS 기법은 멀티미디어 프레임별 연산량에 따라 단순히 전압-주파수를 가변 시켜주는 개념뿐만이 아니라, microscopic DVS에 의한 전력 절감 효과를 극대화 시킬 수 있도록 프레임별 연산량의 평균과 분산에 자유도를 확대 허용하는, 멀티미디어 알고리즘 자체에 대한 새로운 형태의 최적화 개념까지를 포함하였다. 제안한 전력절감기법의 타당성 검증을 위해 MPEG-2 video decoder와 MPEG-2 AAC audio encoder를 ARM9 processor 상에서 본 과제에서 제시한 전력절감기법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 video decoder의 경우 50$\%$, audio encoder의 경우 30$\%$ 정도의 전력 절감 효율을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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