움직임 예측은 비디오 신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 적응형 임계값과 매크로블록간의 차이값(Sum of Absolute Difference, SAD)의 분포특성을 이용하였다. 일반적으로 SAD분포가 단조로 우면 SAD값이 작고 복잡하면 SAD값이 큰 경향이 있다. 따라서 단조로운 분포에서는 탐색 포인트를 줄이고 복잡한 분포에서는 지역 극소점을 피하기 위해 탐색 포인트를 늘려서 탐색하였다. 검색할 매크로 블록을 9개의 영역으로 나누고, 시공간적 유사성을 이용하여 예측한 영역을 제 1 영역이라 하고 나머지 8개의 영역을 모두 제 2 영역이라 정한다. 이 두 개의 영역 중 어느 한 영역(제 1 영역 또는 제 2 영역)만 탐색할지, 아니면 두 영역 모두 탐색할지를 적응형 임계값을 이용하여 적절하게 탐색하였다. 실험 결과 기존의 대표적인 고속 알고리즘들에 비하여 매크로블록 당 탐색 포인트 수가 평균 16.4% 감소하고, MSE는 평균 32.83 감소한 것을 확인할 수 있었다.
무선 네트워크 기술이 발전함에 따라, 모바일 환경을 통한 멀티미디어 컨텐츠 공급이 증가하고 있는 추세이지만, 공급자가 시시각각 변화하는 네트워크 상황과 다양한 사용자의 단말기 종류를 모두 고려하여 적당한 컨텐츠를 공급하는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 트랜스코딩 기술이 제안되었지만 계산 복잡도가 크다. 본 논문에서는 다양한 트랜스코딩 기술 중 하나인 공간해상도 트랜스코딩 기술에서 2:1 화면 축소를 대상으로 H.264에서 매크로블록의 모드 결정 과정 중에 필연적으로 발생하는 계산 복잡도를 줄이기 위해 입력 비트스트림에서 얻은 매크로블록의 모드, 움직임 벡터, 그리고 차-영상 에너지 정보를 이용한 고속 모드 결정 방법을 제안한다. 제안한 고속 모드 결정 방법은 입력 정보들을 비교하여 재-부호화할 매크로블록의 가능한 모드 종류를 제한하여, 모드 결정 과정에서 소모되는 시간을 단축시키는 방법이다. 실험 결과는 영상에 따라 약간의 차이는 있으나 제안한 방법이 일반 부호화 과정에 비해 평균적으로 PSNR은 약 0.04dB 손실이 발생하고 비트율은 약 1.6% 증가하나, 부호화 속도에서는 약 2.66배 빨라짐을 보여준다.
초장력 스프레드시트 기능의 엑셀 프로그램에서 자료를 통계적으로 분석하는 데이터분석 메뉴는 엑셀 2000 이후 수정 보완 되고 있지 않으며 그 활용도도 매우 저조하다. 본 연구에서는 엑셀 통계분석 메뉴 활용도 향상을 위하여 사용빈도가 높은 분산분석의 엑셀 메뉴 실행 결과와 계산식에 의한 이론 결과를 비교하고 고차원 분석 매크로를 개발하였다. 실자료를 엑셀 라이터분석 메뉴를 적용하여 얻은 결과와 계산식에 의한 이론 결과는 요인이 한개인 일원배치법이나 두개인 이원배치 법에서 모두 정확히 일치하였다. 즉 엑셀 데이터분석 메뉴의 신뢰성이 검증되었다. 고차원적인 분산분석법인 블록화된 분산분석 결과를 제공하는 매크로 및 일원분산분석법에서 평균 차이 있는 그룹들을 찾아내는 다중비교 분석방법 매크로를 엑셀 함수를 이용하여 개발하였다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오(MPEG-compressed video)를 대상으로 내용기반 색인(content-based indexing)에 기초가 될 동영상 자도 d분할에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MPEG 시퀀스의Ⅰ(Intra), P(Predictive), B(bidirectional) 픽쳐 구성에 구애받지 않고 장면 전환점(scene change)을 검출해 낸다. 컷(cut) 검출을 위해서는 Ⅰ픽쳐의 dc 계수와 P, B 픽쳐의 매크로 블록 참조 특성을 이용하여 차이 측도(difference measure)를 설정한다. 그리고 점진적인 (gradual)장면 전환에서는 p, B 픽쳐의 참조 블록 비율을 이용하여 정확하게 장면 전환 지점을 검출한다. 이때 MPEG 시퀀스를 완전히 복원하지 않고 필요한 데이터만을 추출해 내어 전체 데이터 처리 과정을 좀 더 효율적으로 구성한다. 차이 척도의 성능과 검출 결과는 정확도(precision)와 완전추출도(recall)를 기준으로 비교분석하고, 제안한 방법을 다양한 MPEG 시퀀스에 적용시켜 검출 결과와 수행 시간 측면에서 그 효율성을 확인하였다.
미디어의 전송시 네트워크의 상황에 따라 통신망의 과부하가 발생할 수 있으며, 이를 줄이기 위해서 필터링, 부하 분산기법, 막힘 제어 기법, 프레임 드로핑 등의 많은 연구가 진행되었다. 이들 중 효과적인 방법은 동영상의 비트율을 조절하기 위해 특정 비디오 프레임을 제거함으로써 대역폭의 감소를 가능하게 하는 프레임 드로핑(Frame dropping)이다. 프레임 드로핑은 프레임 간의 종속성이 가장 적은 B 프레임을 먼저 제거하고 종속성의 관계에 따라 I, P 프레임 순서대로 제거한다. 본 논문에서는 MPEG-4 미디어의 전송에 프레임 드로핑을 적용 하였으며 이때 암호화를 통하여 저작권을 보호할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 서버에 저장되어있는 프레임 드로핑 이 이미 적용된 파일을 클라이언트에게 전송하는 방법과 서버에 저장되어있는 미디어 파일을 클라이언트에게 전송시 실시간으로 프레임 드로핑하는 두 가지 방법을 설계 구현 하였다. MPEG-4 데이터의 암호화에는 3가지 방법을 제안하였다: I-VOP내의 매크로 블록(Macro block) 암호화, P-VOP내의 매크로 블록과 모션벡터 암호화(Motion Vector), I-VOP내의 매크로블록과 P-VOP내의 모션벡터 암호화. MPEG-4 미디어의 전송시, 최적의 방법을 선택하기 위해 드로핑, 암호화, 복호화 및 영상의 품질을 비교하였으며 드로핑 후에도 원래의 영상과 큰 차이가 없었다. 암호화와 복호화에서는 I-VOP와 P-VOP를 모두 암호화 하였을 때가 가장 성능이 좋았다.
비디오 요약의 첫 걸음은 샷(shot) 변환의 검출이다. 이러한 샷 변환은 점진적인 변환과 급진적인 변환이 있다. 지금까지 급진적인 샷 변환은 이미 주어진 한계치나 연속된 두 프레임의 이미지에 기반을 둔 거리를 이용하여 검출하였고 점진적 변환 또한 일반적으로 한계치를 이용하여 검출하였다. 그러나 한계치에 따라 그 결과가 확연히 달라지고 또한 그 한계치를 정하는 것도 어려운 문제이다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결과 MPEG 압축 비디오 상에서 점진적 변화의 검출뿐만 아니라 분류를 해결하는 방법을 제시하였다. 논문에서는 한계치를 사용하지 않은 은닉 마르코프 모델과 MPEG의 근사 DC 값을 이용하여 보다 빠르고 정확한 결과를 얻도록 하였다. 그리고 히스토그램의 차이뿐만 아니라 매크로 블록 (macro block)의 차이라 불리는 새로운 척도를 도입하여 보다 정확한 값을 얻도록 하였다. 은닉 마르코프 모델은 샷, 페이드(fade), 디졸브(dissolve), 컷(cut) 등의 4개의 상태를 갖게 하고 학습은 Baum-Welch 알고리즘으로 필요한 변수들을 추정하였다. 그리고 특정 벡터에 Viterbi 알고리즘을 적용하여 원하는 상태를 얻을 수 있다. 대부분의 실험 결과를 보면 새로 제안한 척도를 사용한 방법이 히스토그램의 차만을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었으며 이산적 마르코프 모델보다 연속적 마르코프 모델이 좋은 결과를 보여준다.
본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터베이스를 구축하기 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 트리-기반 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 장면 전환 검출을 위하여 그레이-레벨 히스토그램 차이와 평균 명암도 차이를 이용한 방법을 제시하였다. 카메라 파라미터는 최소 사각형 오류 기법과 어파인 모델을 이용하여 측정하고, 두 입력 영상의 유사성을 측정하기 위하여 차영상을 이용한다. 또한 동적 객체는 매크로 블록 설정에 의하여 검색되고 영역 분할과 4-분할 탐색에 의하여 추출한다. 동적 객체의 표현은 동적 궤도 평가 함수에 의하여 수행되고 블러링을 통하여 부드럽고 완만한 모자이크 영상을 구축한다.
본 논문에서는 MPEG2 부호화기내에서 워터마크 세기를 비트율과 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다. I 프레임에 대하여는 양자화 스텝 크기에 따라 워터마크 세기를 가변적으로 조절하고, P, B 프레임은 고효율의 압축이 실현되므로 워터마크의 강인성을 유지하기 위해 비트율과 매크로 블록의 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 워터마크 세기를 조절한다. 워터마크 검출은 MPEG 동영상을 완전히 복호화하지 않고 MPEG 복호화시에 DCT 영역에서 실시간으로 검출한다. 실험 결과, 제안한 방법은 화질의 차이가 눈에 띄지 않고 GoP 변환후 동영상 재압축, 저주파 필터 공격과 프레임 삭제 등의 동영상 편집 공격에서도 강인함을 나타낸다.
고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리를 위한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 그리고 멀티코어 프로세서의 사용이 증가 하고 멀티코어 시스템에서 H.264/AVC 디코더를 구현하기 위하여 다양한 병렬화 방법이 제안되고 있다. 하지만 H.264/AVC디코더의 병렬화를 진행하는 과정에서 각 스레드에서 처리하는 데이터의 처리시간 차이로 인하여 스레드의 동기를 확인 해야 한다. 이로 인하여 병렬화를 통한 성능 향상의 걸림돌이 된다. 우리는 이러한 병렬화 과정에서 발생하는 문제점을 고려하여 효과적으로 H.264/AVC 디코더를 병렬화 하는 방법에 대하여 연구하였다. 우리가 제안하는 Frame Partition based Parallelization (FPP) 방법은 프레임을 매크로 블록 묶음으로 나누어 병렬화 한다. 그리고 병렬화 과정에서 스레드를 처리하는 방법을 개선하여 성능을 향상 시켰다. 본 논문에서는 FFmpeg H.264/AVC 디코더를 이용하여 실험 하였고 인텔 쿼드 코어 기반의 멀티코어 시스템에서 멀티 스레드로 구현하였다. 우리는 FPP 방법을 적용하여 병렬화 방법 적용 전 H.264/AVC 디코더와 비교하여 최대 53%의 성능 향상을 보였다.
다양한 처리능력을 가진 단말기들은 복잡한 네트워크, 환경의 호환성을 제공하기 위해서, 전송 네트워크 채널이 허용하는 범위내로 부호화 된 비디오의 비트 율을 적응적으로 맞춰 주어야 한다 트랜스코더는 특정 비트율로 부호화되어 있는 비디오를 원하는 비트율의 다시 변환하기 위해서 복호화 만 후 다시 부호와의 과정을 거쳐야 하기 때문에 이에 따른 계산량의 증가와 더불어 전송시간에 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 제안된 것이 프레임 건너뜀 기법 즉 시간적 해상도 변환 트랜스코딩이다. 비디오를 부호화하는 과정에서 계산량을 가장 많이 차지하는 움직임 추정과정의 계산량을 줄임으로써 트랜스코딩을 수행하는데 소모되는 시간과 노력을 크게 줄이고, 건너뛰지 않고 남아있는 프레임에 더 많은 비트를 할당하여 요구되는 화질을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 방향성을 고려한 움직임 벡터 재추정 기법과 정제 기법을 제안한다 제안된 기법인 E-FDVS(Efficient-Forward Dominant Vector Selection)는 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 매크로블록과 움직임 벡터의 차이를 이용하여 움직임 벡터를 재추정한다. 그리고 제안한 기법인 DOS(Direction Oriented Search)를 사용하여 재추정 된 움직임 벡터의 방향으로 강한 움직임 벡터 정제를 함으로써 기존의 기법에 비해 우수한 화질을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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