본 논문에서는 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 베이직 유닛 레벨 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 한 프레임에 할당된 목표 비트량과 일치하는 결과 비트율을 생성하기 위해 한 프레임에 할당된 비트량을 각 베이직 유닛에 적절하게 분배하였고 목표치와 결과치의 차이를 다음 프레임에 반영하여 트래픽이 목표치에 수렴할 수 있게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 목표 비트량과 일치하는 결과 비트를 생성하며 동시에 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
현재 단대단(End-to-End) 비디오 서비스의 질을 높이기 위해 많은 연구가 각 계층별로 진행되고 있다. 전송계층에서의 오류 제어(Error Control), 네트워크계층에서의 QoS (Quality of Service)모델, 표현 및 응용계층에서의 오류 강인성(Error resilience)/오류 은닉(Error concealment) 등이 연구 개발되고 있다. 그러나 계층 간의 연관성이 높은 부분에서의 통합을 통한 성능향상에 관한 연구는 그 필요성과 효율에 비해 아직도 미흡하다. 본 논문은 QoS 서비스 모델하에서의 적응적 FEC(Forward Error Correction) 적용 및 우선순위에 따른 비디오패킷(VP ,VideoPacket)을 통하여 효율적인 계층화 비디오 스트리밍을 단대단 QoS성능의 향상에 관점을 맞추어 제안한다. 제안하는 방식은 최소 화질 보장과 같은 효율에서 보다 적은 가격에서의 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여 통합형 서비스(IntServ, IS, Integrated Service) 의 자원예약을 사용하는 방법과 높은 가격의 자원 예약을 사용하지 않는 차별화 서비스(DiffServ, DS, Differentiated Service)를 적용했으며 이에 보장형 서비스의 특징을 공통을 가지기 위해 계층화 FEC를 적용하였으며 적절한 가격의 조절을 위하여 비디오패킷을 통한 데이터 분할을 적용하였다. 본 논문은 또한 최종 사용자의 만족도를 PSNR(Picture Signal to Noise Ration)과 PSNR에서 표현하지 못하는 부분의 평가를 위해 손상프레임율(DFR, Damaged Frame Ratio)과 오류프레임율(EFR,Error Frame Ratio)을 제안 이를 통해 평가하고자 한다. 제안하는 방식의 실험 결과는 비디오 코딩계층과 전송 계층, 네트워크 계층의 결합된 성능이며 이는 또한 화질의 개선뿐만 아니라 사용자의 가격문제에 대하여서도 비교 분석하였다.
정보통신기술의 발달로 광대역 통신망에서의 서비스들은 지연, 셀 손실 확률, 지터 요구사항들이 트래픽의 특성에 따라 매우 다양하다. 따라서 광대역망에서 다양한 트래픽의 종류에 따른 셀 손실율과 셀 지연율의 요구사항을 만족시킬 수 있는 제어시스템의 설계는 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 트래픽의 각 클래스 타입에 따라 셀 카운터와 윈도우 카운터를 이용한 우선순위 제어 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 요구된 서비스의 질을 만족시키기 위해 셀 카운터와 윈도우 카운터의 비교에 의해 얻어진 셀 손실과 지연 요소를 획득하여 우선순위 제어를 수행하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과 셀 손실은 비디오, 데이터, 음성 순서로, 지연시간은 비디오, 음성, 데이터 순서의 결과를 보여 각 클래스의 요구조건을 만족시키는 우선순위제어 기법임을 확인할 수 있었다.
인터넷은 패킷의 지연시간과 손실에 대한 보장을 제공하지 않기 때문에 일시적인 네트워크 혼잡은 H.264/SVC 스트리밍에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 따라서 H.264/SVC 향상 계층을 제거하여 전송율을 제어함으로써 혼잡을 회피하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 중요도에 따라 스트림을 분류한 후, 스트림의 비트율-왜곡 특성을 이용한 가중치 기반 혼잡 제어 알고리즘을 제안한다. 즉, 제한된 대역폭을 가진 네트워드 노드에서 가중치를 고려한 PSNR의 합을 최대화하기 위해, H.264/SVC 향상 계층의 수를 제어하는 WNS(Weighted Near-Sighted), WFS(Weighted Far-Sighted) 알고리즘을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 가중치 기반 알고리즘의 효용성을 보이고 알고리즘의 특성을 분석한다.
어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 어린 자돈들은 면역력이 약하여 통상 폐사율이 30~40%까지 치솟는 등 자돈 관리가 국내 양돈 농가의 가장 큰 문제 중 하나로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 양돈 농가의 문제를 해결하기 위하여 자돈사에 비디오 카메라를 설치하고 획득된 영상 정보를 이용하여 자돈들을 관리하는 시스템을 제안한다. 특히 제안된 시스템은 실시간으로 유입되는 영상 스트림 데이터로부터 움직임 여부를 신속히 판단하고, 움직임이 없는 경우(수면 또는 휴식)에 바닥면적 중 자돈들이 차지하지 않은 부분의 면적을 추출하여 수면 또는 휴식 중 자돈들의 밀집 여부를 판단한다. 즉, 카메라를 이용하여 과도하게 밀집된 경우 온도를 올려주고 반대의 경우 온도를 낮춰주는 온도제어 시스템을 설계할 수 있다. 실제, 경상남도 함양군의 한 돼지 농장에 비디오 센서 기반의 실험 환경을 구축하고 자돈사 감시 데이터 셋을 취득하였고, 이를 이용하여 제안된 자돈사 관리 시스템의 프로토타입을 개발하였다.
디지털 기술과 통신 기술의 발전으로 멀티미디어 컨텐츠가 급격히 증가하고 있다. 이러한 멀티미디어 컨텐츠는 다양한 유무선 서비스 환경에서 실시간 서비스가 가능해야 한다. 그러기 위해서는 멀티미디어 컨텐츠 중 가장 큰 비중을 차지하는 영상 및 오디오 컨텐츠에 대한 압축 및 전송 기술이 요구된다. 현재 여러 분야에서 영상 및 오디오에 대한 압축 표준으로는 MPEG 이 자리잡았다. 그리고 MPEG에 대한 많은 개선 노력이 있었으며 특히 테스트 모델인 TM5를 비롯한 많은 연구에서 벡터 추출이나 양자화를 이용한 방법을 중심으로 비트율을 제어하기 위한 부호화기 모델이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 연구 접근 방식과는 다르게 프레임 유형간의 거리를 이용하여 영상의 특성에 따라 보다 적합한 프레임 구조를 찾아 제안하였다. 즉 영상의 복잡도와 변화도에 따라 영상의 종류를 구분하고 각 종류별 영상에 대한 표준 MPEG 인코딩 화질을 기준으로 삼은 후, GOP구조 내에서 프레임 유형간의 거리를 조정하여 화질을 손상하지 않고 가장 적은 비트율을 보상하는 프레임구조를 실험 및 분석을 통해 찾아 제안하였다.
분산 비디오 부호화기법은 초경량의 비디오 부호화기법에 대한 이론적인 근거를 제공하고 있다. 기존에 많이 연구되어온 분산 비디오 부호화기법은 주로 스탠포드 대학교의 연구에 기초하고 있으며, 피드백 채널을 통하여 비트율을 정교하게 제어하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 복호화기에서 수신된 패리티 비트에 의해 복원된 각 프레임의 품질에 대한 평가하는 방법은 제시되지 않고 있다. 본 논문에서는 보조정보에 있는 가상채널잡음을 보정함으로써 왜곡크기를 예측하고 또한 복원된 영상의 화질측정을 손쉽게 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 복원된 프레임의 왜곡을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
MPEG-2 비디오 부호화 과정에서 비트율 제어를 위해 MPEG-2 Test Model 5 (TM5) 알고리즘이 널리 사용되고 있지만, 실제로는 각 화면에 할당되는 목표 비트수와 실제 부호화된 비트수가 잘 맞지 않아 한 GOP의 마지막 부분에서 버퍼 넘침 현상과 화질의 급격한 열화 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 부호화하고자 하는 블록의 이전 블록에서 실제 발생된 비트수와 예측에 의한 비트수 사이의 관계를 이용하여 정확한 비트수를 할당함으로써, 각 화면의 목표 비트수와 실제 발생되는 부호화 비트수를 정합시키는 새로운 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 화면내에서 일관된 화질을 유지하며, 실시간 처리도 가능하다.
H.264 부호화 기법은 단방향 및 양방향 예측 모드를 채택하고 있으며, 가변 길이 부호화를 사용하기 때문에 비디오 부호기에서 발생되는 데 이터량은 시간에 따라 변한다. 전송채널 용량이 제한된 고정 비트율 부호기에서는 출력 비트량을 제어하기 위해 버퍼가 사용되는데, 버퍼가 넘치거나(overflow) 고갈되는 것(underflow)을 막기 위해 발생 비트량을 적절한 영역 내에서 제한해야 한다. 기존의 비트량 제어방법 에서는 영상데이터의 왜곡 값과 양자화 계수간의 $\lambda_{MODE}$가 정규 값을 벗어나기 때문에 화질이 열화 된다. 본 논문에서는 H.264 동영상의 왜곡 값에 대한 새로운 양자화 계수론 도출하여 피드백 함으로써 버퍼의 넘침이나 고갈을 방지할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법을 6개의 실험데이터에 적용한 견과 PSNR 값은 기존 방법에서와 비슷하면서도 비트율은 최대 8%까지 감소하였다.
기존의 VOB(Virtual Output Buffer) 모델에서 신경회로망의 학습 패턴 처리를 위해 가상 셀 손실율이 도입되었다. VOB 모델은 신경망이 실제 셀 손실율 없이도 연결 수락 경계를 잘 찾을 수 있음을 보여주었다. 그러나 VOB 모델은 셀 손실율을 과다 평가하는 경향이 있어 결과적으로 망 자원의 이용률이 낮은 단점이 있다. 된 논문에서는 이러한 단점을 보완하는 방법으로 연결 수락 경계에서 셀 손실율의 평균에 대한 정보를 충분히 포함하는 셀 손실율 참조 곡선의 개념을 제안하였다 그리고 제안된 셀 손실을 참조 곡선을 이용하여 가상 셀 손실율을 처리하는 방법을 제안하였다. 제안된 학습 패턴 처리 방법은 ATM 트래픽 중에 가장 대표적인 두 가지 호원에 대하여 실험하였다. 실험에 사용된 호원은 LAN 데이터의 트래픽 특성을 가지는 On-Off 트래픽과 비디오 화상 통신의 특성을 가지는 Auto-Regressive 트래픽이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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