본 논문에서는 신뢰도를 모르는 불완전한 채널 정보를 이용해 빔포밍 기법의 장점과 직교 시공간 블록 코딩 (Orthogonal Space-Time Block Coding, OSTBC) 기법의 장점을 결합해 주는 선형 프리코딩 기법을 제안한다. 먼저 다양한 값의 채널 정보의 신뢰도를 가정한 상태에서 각 신뢰도가 프리코딩 성능에 미치는 영향을 분석한다. 그 뒤, 효율적인 프리코더의 설계를 위하여 수신 SNR을 바탕으로 필요한 채널 정보의 신뢰도를 예측하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 프리코더 설계 기법의 효율성을 확인한다.
본 논문에서는 트랜스코딩가 미디어캐슁 기법을 적목한 프록시 시스템인 DCMS(Dual Caching proxy for adaptive Multimedia Streaming service)를 제안한다. 미디어 데이터 특성을 이용해서 DCMS는 전체 파일 중 파일의 시작 부분만을 미리 캐쉬에 저장하여 클라이언트가 미디어 서비스를 요청하면, 서버를 대신해 데이터를 클라이언트로 전송해주면서 데이터 블록의 뒷부분부터 미리 선반입(Pre-fetching)함으로써 미디어 재생에 끊김이 없도록 한다. 그리고 미디어 데이터를 네트워크 대역폭, 무선단말기 수용성과 사용자 선호도를 고려한 트랜스코딩을 통해 미디어 데이터의 질을 레벨화 하여 저장함으로써 각 클라이언트에 적합한 미디어 데이터를 바로 제공한다.
오늘날 컴퓨터와 통신 기술의 발달로 멀티미디어(이미지 데이터)는 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 여기에 가장 널리 사용되고 있는 JPEG2000는 관심영역(ROI) 기술을 제공한다. ROI의 추출은 사용자에게 우선적으로 보여져야 하기 때문에 빠르게 수행되어야 하고 큰 이미지에서 자동적으로 추출되어야 한다. 이를 위해, 본 연구는 JPEG2000의 코드 블록 내에 있는 에지 분포를 이용하여 ROI의 자동 추출과 우선적 처리에 관한 방법을 제안한다. 먼저 에지 추출을 위한 처리와, 다음으로 에지 정보를 이용해 ROI를 자동적으로 추출한다. 그리고, 추출된 ROI 블록을 이용하여 ROI를 그룹핑 하고, ROI 블록의 마스크를 생성한다. 이후에는 양자화를 하고 우선적 처리를 하는 ROI 코딩을 하고 EBCOT를 실행한다. 제안 방법의 유효성을 보이기 위하여 JPEG2000에서 사용되는 다른 ROI 추출 기법들과 비교하고 ROI 코딩을 하지 않는 기법과 ROI 코딩이 포함된 기법 간의 PSNR을 평가하여 품질을 비교한다.
VVC(Versatile Video Coding)는 입력 YUV영상을 CTU(Coding Tree Unit)으로 분할하고, 다시 이를 QTBTTT(Quad Tree, Binary Tree, Ternery Tree)로 최적의 블록으로 분할하고 각각의 블록을 공간적, 시간적 정보를 이용하여 예측하고 예측블록과 원본블록의 차분신호를 변환, 양자화를 통해 전송한다. 이를 위해 여러가지 인코딩정보가 디코더에 전송되며 이를 이용하여 디코더는 인코더와 똑같은 순서로 영상을 복원 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 VVC 인코더에서 반드시 전송하는 정보를 추가적으로 이용하여 딥러닝 기반의 Convolutional Neural Netwrok로 영상의 압축률 및 화질개선 하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 동적 관심영역 코딩을 위한 효율적인 관심영역 코드블록 판별 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 관심영역 코드블록 판별 시간을 줄이기 위하여 관심영역 모양의 특징을 고려하여 일부 마스크 정보만으로 관심영역의 포함율을 계산하고, 포함율과 관심영역 임계값에 의해 관심영역 코드블록 유무를 판별한다. 그리고 판별 알고리듬은 관심영역 임계값을 조절함으로서 관심영역 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 부분을 조절도 할 수 있었다. 제안한 방법의 유효성을 나타내기 위해 기존의 방법들과 비교 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 품질과 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
본 장에서는 H.26L 비디오 코덱에 적용되는 움직임 보상 기법(motion compensation) 및 B 픽쳐(Bi-predictive picture) 에 대해 다루기로 한다. 먼저 H.26L 비디오 코덱이 H.263 또는 MPEG-4 Part 2와 같은 종래 비디오 코덱들과 움직임 보상 관점에서 다른 점을 살펴보면, 복수개의 레퍼런스 픽쳐(multiple reference picture) 로부터 움직임 추정 (motion estimation) 밀 움직임 보상을 수행하고, 16x16 매크로 블록 크기부터 16x8, 8x16, 8x8블록 크기에서 매크로 블록 모드 타입이 결정되고 8x8 모드는 다시 8x4, 4x8, 4x4 단위에서 서브 모드 타입이 결정된다. 따라서 한 개의 매크로블록은 최대 16개의 모션벡터를 깆을 수 있다. 또한 복수개의 레퍼런스 픽쳐와 다양한 블록 타입을 적용함에 따라 모션벡터 예측(PMV: prediction of motion vector) 은 현재 블록과 이웃하는 블록들 사이의 레퍼런스 픽쳐 인덱스 비교 및 현재 블록 타입이 16x8또는 8x16 일 때 방향성 예측을 허용하는 새로운 기법들이 소개되어 있다. 그리고 코딩 효율을 높이기 위한 방법으로서 1/4 pel 단위의 움직임 보상을 하여 블록의 예측 정확도를 높이도록 하고 있다. 한편, H.26L에서의 B 픽쳐는 종래 비디오 코덱에 비해 확장된 정의를 갖고 있다. 예를 들어, 종래의 비디오 코덱에서는 B 픽쳐가 시간 스케일러빌러티(temporal scalability)에 사용됨에 따라 레퍼런스 픽쳐로서 사용될 수 없지만, H.26L은 B 픽쳐가 레퍼런스 픽쳐로서 사용되는 것을 허용하고 있다. 또한 종래의 B 픽쳐가 양방향에서 움직임 보상을 한 것과 달리 H.26L은 동일 방향에 존재하는 두개의 레퍼런스 픽쳐에서도 움직임 보상을 허용한다.
본 연구에서는 물체의 길이론 측정하기 위한 영상 처리 방법으로 하나의 이미지 프레임으로는 처리하기 힘든 큰 물체를 두 개의 프레임으로 분할하여 처리함으로써 정밀한 측정을 할 수 있는 길이 측정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 분할 측정 방식은 이진수로 인코딩되어 있는 눈금 코드 블록을 이용하여 그 차이를 계산하여 상대적으로 측정되어 물체의 크기에 상관없이 정확한 측정이 가능한 방식으로, 공장자동화 시스템의 제품 검사 공정에 효과적으로 사용됨을 보인다.
차세대 영상압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)에 적용되는 새로운 인트라 코딩 기법은 잔차 변환을 기반으로 하고 있다. HEVC는 공간상의 중복성을 줄이기 위해 다양한 방향의 공간 예측 방식을 하도록 만들어졌으며, 이를 위해 부호화 하려는 블록의 주변 화소들을 활용하고 있다. 본 논문에서 제안하는 HEVC 표준에서의 새로운 무손실 인트라 코딩 방식은, 공간적 예측을 위해 화소 단위 DPCM (Difference Pulse Code Modulation)을 수행하면서도 잔차 변환과, 잔차 변환의 결과로 얻어지는 잔차 신호에 대해 잔차 변환을 재차 시행하는 제 2차 잔차 변환을 사용하여 블록 단위 처리 구조를 유지하고 있다. 결과에서 보여지는 대로, 새로운 무손실 인트라 코딩 방식은 기존의 HEVC 표준과 비교하였을때 비트레이트를 평균 약 6.45%정도 감소시킨다.
본 논문에서는 Windows Azure 기반의 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 재생 기법을 제안한다. 이 기법은 각 노드의 성능에 따라 원본 동영상을 차등 분할하여 재생 블록을 생성한다. 그리고 차등 분할한 재생 블록을 해당 노드에 할당하여 트랜스 코딩함으로써 트랜스 코딩 소요시간을 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 동영상 재생기법이 기존의 기법에 비해 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상재생에 효과적임을 보인다. 시뮬레이션에서는 상용화된 클라우드 시스템인 Windows Azure 기반에서 AVI 포맷 300MB 원본 동영상을 각 노드의 성능에 따라 차등 분할한다. 그리고 Windows Azure의 이기종 노드에 분산 할당하여 mp4와 Flv 포맷으로 트랜스 코딩하면서 트랜스 코딩 소요시간을 측정한다. 그 결과 본 논문의 제안 기법이 기존의 균등 분할 기법에 비해 Windows Azure 기반의 N-스크린 서비스의 성능을 향상시킨다.
멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위해 데이터의 조작에 강인한 특성을 가져야 하는 디지털 워터마크는 잡음 환경에서 최대한 오류를 줄이면서 데이터를 전달하고자 하는 채널 코딩 기법과 유사한 개념을 가진다. 본 논문에서는 정지영상을 대상으로 이러한 채널 코딩 알고리즘을 이용하여 각종 데이터의 조작에 강인한 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 저작권 정보는 길쌈 부호(convolutional code)를 사용하여 부호화되며, 데이터의 연속적인 손실을 방지하기 위하여 블록 인터리빙(block interleaving) 기법이 적용된다. 부호화된 저작권 정보는 데이터의 조작에 강인한 특성을 갖는 대역 확산 기법에 의해 영상 데이터에 은닉된다. 저작권 정보의 복원을 위해 워터마크된 영상과 은닉 과정에서 사용된 가상 랜덤 잡음 시퀀스(pseudo random noise sequence)와의 공분산(covariance)에 의해 워터마크 신호가 검출되며, 이 신호를 디인터리빙(de-interleaving)하고 복호화(decoding)하여 은닉된 저작권 정보를 복구한다. 실험 결과 일반적인 대역 확산 기법보다 채널 코딩과 블록 인터리빙을 활용한 기법이 동일한 PSNR에서 가우시안(Gaussian) 잡음 추가, 필터링 및 JPEG 압축 등의 공격에 대해 보다 정확하게 은닉된 저작권 정보를 검출할 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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