본 논문에서는 Barnsley가 제안한 반복 함수 체계(IFS)에 근거한 새로운 영상 압축 기술인 프랙탈 영상 부호화의 성능 개선 방법을 제시한다. 기존의 완전 탐색을 이용한 프랙탈 부호화 방법은 영상의 복원 화질이 다른 프랙탈 기법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있지만 탐색시간이 지나치게 오래 걸리고, 선형 유사 변환을 통하여 블록의 근사화를 수행하므로 복잡한 블록의 근사화가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드 트리 분할을 사용하여 코딩 블록의 크기를 가변적으로 설정하도록 하여 복잡한 블록은 크기가 작은 블록으로 단순한 블록은 큰 블록으로 분할되도록 하였다. 이렇게 함으로써 블록의 근사화 정도도 높이고 변환의 수도 줄여 압축률의 개선을 가져왔다. 또한, 탐색 영역을 제한하여 부호화 시간이 짧으면서도 기존의 완전 탐색(full searching) 방법에 비하여 탐색 시간을 줄였으며 복원 영상의 주관적 평가의 화질은 더 우수했다. 그리고 매칭 블록의 탐색이 필요 없는 Monro 방법에 비해 부호화 시간이 다소 느리기는 하지만 화질 면에서 월등한 성능을 보였다.
본 논문은 디스플레이포트의 보조채널에서 고속 데이터 전송을 할 수 있는 고속 양방향 보조 채널을 구성하기 위한 새로운 송 수신기 구조를 제안하고 적용에 대해 서술하였다. 제안된 고속 보조 채널은 저속 전송에서 맨체스터 인코딩을 사용하여 1Mbps대역폭을, 고속 전송에서 8B/10B인코딩 방식을 사용하여 720Mbps의 대역폭을 지원한다. 맨체스터 전송을 사용하여 고속 보조채널 및 메인링크의 링크 서비스 및 디바이스 서비스를 위한 저속 보조채널 블록을 제안하고, 8B/10B인코딩 방식을 통하여 보조채널을 통한 고속 데이터 전송을 위한 블록을 제안한다. 또한 데이터 패킷 구조와 데이터 전송방식에 대하여 정의하였다. 설계된 시스템은 Verilog HDL로 설계 되었으며, 고속 보조채널 송 수신기는 Xilinx Vertex4 FPGA을 사용하여 합성한 결과 7,648개의 LUTs와 6,020개의 registers를 사용 하였으며, 최대 동작 속도는 203MHz의 성능을 확인 하였다.
HEVC 비디오 압축 표준은 기존 비디오 표준보다 더 다양한 블록 구조와 예측 모드를 사용함으로써 우수한 부호화 성능을 제공하나, 최적의 블록 크기 및 예측 모드를 결정하기 위한 RDO(Rate Distortion Optimization)과정으로 인해 연산량이 많다는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 화면 내 예측 수행 전 CU영역의 모멘트 값을 계산하고 이를 CU영역의 텍스쳐 복잡도로 이용하여 CU의 분할 여부를 결정하는 모멘트 기반의 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법을 차용하여 CU영역의 밝기 값에 대한 분산 값을 계산하여 영역의 텍스쳐 평평도를 추정하고, 추가로 CU영역의 밝기 값에 대한 비대칭도를 계산하여 CU영역을 이루는 밝기 값 분포의 비대칭성 정도를 측정한 뒤 이를 조합하여 기존 방법보다 더 정밀하게 텍스쳐 복잡도를 측정하였으며, 이를 RDO과정 중 현재 CU의 분할 여부를 결정하는데 이용하여 기존의 부정확한 CU분할 여부 결정 방법을 개선시킨 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법 대비 4.2%의 BD-rate 감소를 보여주며, HM-10.0과 비교하여 BD-rate는 1.1% 증가하였고, 인코딩 시간이 32% 절감되었다.
본 논문에서는 30 Hz 프레임 율의 MPEG-4 simple profile 비디오 비트스트림을 15 Hz 프레임 율을 갖는 H.264 baseline profile 비디오 비트스트림으로 변환하는 트랜스코딩을 제안한다. MPEG긱의 블록 모드(block mode)와 움직임 벡터(Motion Vector) 정보를 H.264에서 이용 가능하도록 블록 모드 변환을 수행하고, MPEG-4의 움직임 벡터 보간을 이용하여 H.264에서 움직임 예측(Motion Estimation) 없이 정수 화소 단위로 움직임 벡터를 찾는 3가지 움직임 벡터 보간 (Motion Vector Interpolation) 방법을 실험한다. 이와 같은 방법을 이용해서 움직임 예측 시 소요되는 계산량을 줄이고 낮은 대역폭에서 심각한 화질 열화가 없는 트랜스코더를 제안한다. 실험 결과 제안된 방법은 직렬 화소영역 트랜스코딩에 비해 신호 대 잡음비(PSNR: peak signal to noise ratio)는 실험 영상에 따라 높은 비트율에서는 0.2dB에서 낮은 비트율에서 0.9dB의 손실이 있으나 전체 수행 시간은 3.2배에서 4배 빨라진다.
최근에 XML은 가독성과 확장성이란 장점 때문에 IPTV나 디지털방송 서비스 분야에서 서비스나 콘텐츠 정보 표현 및 검색을 위한 기술로 많이 사용되고 있다. 특히 TV-Anytime에서 정의한 스키마나 전송 프로토콜을 기본 규격으로 채택하고 필요한 기능을 수용하기 위하여 규격을 확장하는 경향을 보이고 있다. 그러한 장점에도 불구하고 XML은 텍스트 기반으로 정보를 표현함으로써 정보의 양이 커진다는 문제가 존재하고 이를 위하여 다양한 인코딩 방식이 제공되고 있다. 그러나 전송과정에서 문서를 독립된 조각으로 단편화하여 블록단위로 캡슐화 하는 과정을 거치면서 인코딩 효율이 급격하게 떨어지게 되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 XML 문서를 캡슐화하는 과정에서 단편화를 통해 감소되는 인코딩 효율을 보완할 수 있는 블록 단위의 문자열 테이블 방식을 제안하고 실험을 통한 성능 분석을 제공하였다.
정지 영상 압축 표준인 JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI) 코딩이다. JPEG2000은 다양한 ROI 기법과 ROI 파리미터를 제공하는데, 이것을 특정 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 적절한 값을 선택해야 한다. 본 논문에서는 JPEG2000 성능에 영향을 미치는 ROI 코딩 기법과 ROI 파라미터가 ROI 품질과 전체 영상 품질에 어떤 영향을 미치는지를 평가한다. 평가에 사용된 ROI 기법은 Maxshift 방법과 Implicit 방법이며 평가된 파라미터는 타일 크기와 ROI 크기, 코드블록의 크기, DWT 분해 레벨의 수, ROI 중요도가 사용된다. 타일 크기가 크면 품질은 좋아지며, ROI가 크면 품질은 떨어지며, 코드블록은 Maxshit와 Implicit 모두에서 $32{\times}32$가 최고의 품질을 보이며, ROI 중요도가 커지면 품질은 떨어지고, 분해 레벨의 수가 증가할수록 품질은 떨어진다.
계층화 비디오 코딩은 확장성을 갖기 위해 다중 비디오 스트림 안에 비디오 정보가 전송되도록 한다. 계층화 코딩 구조는 두 가지 면에서 이론상의 장점을 갖는다. 첫째, 클라이언트 프로세싱 능력과 네트워크 대역폭 면에서 네트워크와 수신자의 이질성을 허락한다. 둘째. 여러단계의 비디오 화질이 요구될 때 이용가능한 대역폭에 맞출수 있다. 본 논문에서 우리는 움직임 보상을 이용한 확장가능한 비디오 코덱 구조를 제시한다. 이것은 패킷 네트워크 상에서 실시간 오디오, 비디오 통신에 적합하다. 코딩 알고리즘은 ITU-T 추천 H.263+에 맞추면서 복잡도를 감소시키기 위한 기법들을 제시한다 빠른 움직임 검출은 H.263 베이스 레이어에서 이루어지고 상위계층에서 이용된다. 시각적 성질에 따른 매크로 블록 배제는 움직임 검출에 앞서서 모든 계층에서 이루어진다. 패킷 손실로 인한 에러확산은 주기적으로 각 계층에서 프레임 안에 인트라 블록단위의 행렬을 도입함으로써 차단되어질 수 있다.
JPEG2000은 웨이블릿 기반 정지 영상 압축 표준으로써 앞으로 다양한 분야에서 쓰이게 될 것이다. JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI, Region-Of-Interest) 코딩을 제공하는 것이다. 이것은 사용자가 원하는 영역을 다른 영역보다 더 큰 비트율로 압축하여 화질을 좋게 하는 것이다. JPEG2000과 ROI는 다양한 코딩 파라미터를 갖는다 타일 크기, ROI 크기, 웨이블릿 필터, ROI 모양, 위치, 코드블록 크기, ROI 개수, 이산 웨이블릿 변환 분해 레벨, ROI 중요도, 품질레이어의 수, 저해상도 서브밴드 중요성 등이 있는 데, 본 논문에서는 이들 파라미터와 ROI 코딩 방법 간의 어떤 상관관계를 갖는지 실험을 통하여 보이게 된다. 이는 어떤 응용 프로그램에서 ROI 파라미터와 ROI 코딩 방법을 응용에 맞게 선택하도록 도와준다.
4차 산업혁명에 대응하기 위한 인재양성을 목적으로 초등학교에서부터 소프트웨어 교육을 필수적으로 수행하고 있다. 소프트웨어 교육은 알고리즘적 사고의 향상을 위해 컴퓨팅을 기반으로 문제해결 절차를 설계하고, 코딩하여 결과를 확인하는 프로그래밍 활동을 제공하고 있다. 일반적으로 프로그래밍 활동에서는 언플러그드 활동을 통해 알고리즘을 설계하고, 이후 코딩하는 단계로 진행된다. 하지만 학생은 알고리즘 설계 활동과 코딩 활동이 중복되는 것처럼 느낄 수 있으며 코딩에 사용되는 도구의 사용법에 따라 설계한 내용과 표현이 다를 수 있어 인지적 부담이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 언플러그드 활동에서 설계한 알고리즘을 직관적으로 소스 코드로 변환하여 실행시킬 수 있는 교육용 텐저블 코딩 도구를 제안하고자 한다. 제안하는 도구는 종이 블록을 조합하는 언플러그드 활동을 통해 알고리즘을 설계하고, 사진을 찍어 코드로 변환하여 실행된 결과를 확인할 수 있도록 개발하였고 초등학생을 대상으로 사용성을 검증하였다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 블록기반의 DCT를 사용하여 디코딩된 영상에서 발생되는 블록화현상을 효율적으로 제거하기 위한 실시간 후처리 기법을 제안한다. 영상의 에지를 최대한 보존하면서도 블록 현상을 효과적으로 제거하기 위하여 제안하는 알고리즘은 각 픽셀의 에지 검출을 통해 디블록킹 필터링 또는 방향성 필터링을 적용한다. 디블록킹 필터링을 적용할 픽셀이 다시 평탄한 영역에 속하는 지를 판별하고, 평탄한 영역에 속한 픽셀에 대해서 블록현상을 없애기 위하여 적응적 마스크를 이용한 가중치 평균 필터를 사용한다. 한편, 방향성 필터링이 적용되는 픽셀에는 계단 잡음을 없애고 원 영상의 에지를 보존하기 위하여 에지의 방향성을 고려한 적응적 방향성 필터가 사용된다. 본 논문의 실험결과를 통해 기존의 방법들보다 PSNR 뿐만 아니라 주관적인 화질에서도 제안하는 방법이 우수한 결과를 나타냄을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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