지상파 방송(DMB: Digital Multimedia Broadcasting)은 음성, 영상, 데이터와 같은 다양한 멀티미디어 신호를 디지털 방식으로 변조하여 이동 중에 방송을 청취할 수 있는 차세대 디지털방송 서비스이다. 그러나 지상파 DMB 전송 고도화망에서는 계층 변조(Hierarchical Modulation)전송 기법을 통하여 추가의 전송대역폭을 확보할 수 있다. 또한 스케일러블 비디오 코딩(Scalable Video Coding)부호화 방식을 이용하여 고전송효율/고품질의 이동 멀티미디어 방송서비스를 제공할 수 있는 고품질 AT(Advanced Terrestrial)-DMB 시스템이 가능하다. 이러한 고품질 AT-DMB의 개발에 있어서 여러 방식들이 제시됨에 따라 시뮬레이터를 통한 다중화 시스템의 분석이 필요하다. 본 논문에서는 고품질 AT-DMB가 가능한 스케일러블 비디오 방식을 JSVM8.8을 사용하여 구현하였으며, 다중화 시스템의 실험을 하였다. 또한 시뮬레이터를 통하여 복호된 계층 간의 화질 차이와 엔지니어를 위해 비트스트림의 분석화면 및 PSNR을 제공 하였다.
본 논문에서는 홈 네트워크 내 차별적인 성능을 가지는 장치들이 장치 성능에 적응적으로 콘텐츠를 재분배하는 메커니즘을 제안한다. 제안 시스템은 최근에 표준화 된 H.264/SVC 스케일러블 코딩 기법에 의해 압축 암호화된 콘텐츠를 각 장치 성능에 적합한 수준(level)으로 제공하는 DRM 시스템의 콘텐츠 재분배 메커니즘이다. 본 논문은 SVC 콘텐츠를 효율적으로 재분배하기 위해 제시된 3가지 요구사항을 티켓을 사용하여 해결하고, 도메인 키를 사용하여 도메인 내의 장치들이 콘텐츠를 효율적으로 사용할 수 있도록 한다.
모바일 장치에서의바이오신호데이터의 관리는 용량이많은 실시간멀티미디어 데이터의전송이나 저장 장치에서 많은 문제점을야기시킨다. 따라서 본 논문은신속한 의료 서비스를 제공하기 위해서 모바일을 이용한 임상 데이터 처리 시스템인 m-Health 시스템을 제안한다. 이 시스템은 지역의 IP 네트워크 상의 헬스 시스템을 구축하여 원격의 여러 바이오 센싱으로 부터 출력을 조합하고, 다양한 바이오 센서에서의 전자적인 데이터 통합 처리를 수행하였다. m-Health 시스템은 다양한 바이오신호들을 측정 및 모니터링하고 원거리에 위치한 병원의 데이터 서버로 전송한다. 환자 및 가족, 의료진 모두가 언제 어디서나 사용할 수 있는 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 의료 관련자는 병원의 데이터 서버에서 환자 데이터를 접근하여 환자 또는 사용자에게 의료 진단 및 처방을 피드백 한다. 그리고 환자 관찰을 위한 비디오 스트림은 스케일러블 트랜스코딩 기법을 이용하여 네트워크 트래픽에 알맞은 데이터 크기를 결정하고 비디오 스트림을 전송함으로서 모바일 시스템과 네트워크의 부하를 줄일 수 있다.
무선 멀티캐스트 서비스는 동일한 콘텐츠를 다수의 사람들에게 동시에 전송함으로써 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 더 나은 무선 멀티미디어 스트리밍 멀티캐스트 서비스를 제공하기 위하여 Quality-Aware Rate Adaptation(QARA) 기법을 제시한다. QARA에서는 콘텐츠의 종류와 사용자의 채널 환경에 따라 멀티캐스트 프레임의 전송 속도가 결정된다. 기본 계층은 높은 신뢰성을 보장하기 위하여 낮은 속도를 이용하여 모든 사용자들에게 전송됨으로써 기본적인 서비스 품질을 제공한다. 반면, 향상 계층의 프레임 전송 속도는 무작위로 선출된 노드의 채널 환경 피드백 정보를 통하여 결정된다. 콘텐츠 전송 중에 이러한 과정을 반복함으로써 다양한 전송 속도를 사용하고, 각 노드들에게 채널 환경에 따라 차등적인 서비스를 제공할 수 있다. 결과적으로 QARA는 이동 노드들이 다양하게 분포되어 있는 환경에 사용될 수 있으며, 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 QARA가 기존 연구들에 비하여 높은 가능 전송 속도 활용률을 보임으로써 콘텐츠 전송 시간을 단축시킬 수 있음을 보여준다.
다양한 동영상 콘텐츠를 이용하는 사용자들의 단말기 성능이나 네트워크 상황, 또는 단말기의 해상도 등에 실시간으로 대응할 수 있는 영상 압축 방법으로 스케일러블 영상 코딩 (Scalable Video Coding, SVC)[1]을 사용하고 있다. 최근 JCT-VC(Joint Joint Collaborative Team on Video Coding)에서는 초고해상도를 타겟으로 하는 동영상 압축기술인 HEVC(Efficiency Video Coding)를 기반으로한 Scaleable HEVC(SHVC)[3]를 표준화 중에 있다. SHVC는 공간적(Spatial), 시간적(Temporal), 화질적(SNR) 스케일러빌러티를 제공을 하며, HEVC v.1에 비해 높은 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 SHVC의 공간적 스케일러빌러티의 부호화 속도 개선을 위한 알고리즘 개발에 앞서 제한적 실험을 통한 통계적 분석을 하였다.
스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 공간적 스케일러빌리티를 위해 기본 계층으로부터 텍스처, 움직임 그리고 잔차신호 정보를 예측하여 사용한다. 그러나 고효율의 압축효과를 얻기 위해 기존의 방식에서는 기본계층에서 얻은 세가지 정보이외에 현재 향상 계층에서 자체적으로 얻은 부호화 정보를 비교하여 최소의 RD(Rate Distortion) 비용을 가지는 정보를 이용하여 부호화 하도록 되어 있다. 하지만 이러한 방식은 향상 계층에서 인터 모드 결정 시 $16\times16,\;16\times8,\;8\times16,\;8\times8,\;4\times4,\;4\times8,\;4\times4$ 블록 모드에 대한 움직임 벡터 예측 및 보상 과정을 거쳐야 하기 때문에 향상 계층에서의 부호화 복잡도는 기본 계층에 비해 상당히 증가하게 된다. 본 논문에서는 기본계층에서 예측한 움직임 벡터 정보를 이용하여 항상 계층에서 모드 결정을 고속화하는 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 기본 계층에서 예측한 블록모드 중에서 큰 블록인 $16\times16$ 블록에서 움직임 벡터가 (0, 0) 일 경우에 대하여 향상 계층에서는 $16\times16$매크로 블록에 대해서만 움직임 예측 및 보상을 수행함으로써 향상 계층에서 움직임 모드 결정을 조기에 완료하게 된다. 이것은 하위 공간 계층에서 예측한 움직임 벡터 정보가 아주 작을 때는 큰 블록 크기로 모드로 결정되는 일반적인 원리를 이용한 것이고 이 제안 방법을 이용하였을 경우 향상계층에의 모드 결정과정을 고속화함으로써 전체 스케일러빌 비디오 부호하기의 연산량 및 복잡도를 최대 70%까지 감소 시켰다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.
본 논문에서는 trace-back 동작 없이 디코딩이 가능한 변형된 레지스터 교환 (MRE) 방식을 블록 디코딩에 적용하여 전송 속도를 높이고 latency를 줄이는 비터비 디코딩 방식을 제안하였다. 변형된 레지스터 교환 방식을 블록 디코딩에 적용함으로써 디코딩 블록의 시작 상태를 결정하기 위해 필요한 동작 사이클을 줄여, 블록 디코딩을 사용하는 기존의 비터비 디코더보다 더 적은 latency를 가지게 되었다. 뿐만 아니라, 메모리를 더 효율적으로 사용할 수 있으면서 하드웨어의 구현에 있어서도 복잡도가 더 감소하게 된다. 또한 시작 상태를 결정하기 위해 필요한 trace-back 동작을 없애고 메모리를 줄여 이에 따른 전력 소모를 줄이는 저전력 동작이 가능하다. 제안된 방식은 같은 하드웨어 복잡도로도 메모리의 감소 또는 latency의 감소에 중점을 둔 설계가 가능하다. 또한, 몇 가지 디자인 파라미터를 변경하여 합성 단계에서 하드웨어 복잡도와 전송 속도를 Dade-off 할 수 있도록 스케일러블한 구조로 설계하였다.
주 논문에서는 이종 멀티미디어 서비스 중에서 비디오 콘텐츠에 대한 안정성과 신뢰성 그리고 저작권 보호를 제공하기 위해 MPEG-4 SVC 및 트랜스코딩에 강인한 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서 워터마크 삽입 및 검출은 공간적 SVC를 고려하여 기본 계층을 기준으로 수행된다. 워터마크는 시간적 SVC를 고려하여 워터마크 순서가 포함된 문자열을 이용하여 생성되며, 트랜스코팅 및 압축에 강인하게 하기 위해 ROI내에 DCT 기반으로 각 비디오 프레임의 저 중간 주파수 영역의 특정 비트에 삽입된다. 실험결과를 통해서 제안한 방법이 비가시성을 만족하며 공간, 시간 및 화질에 대한 SVC와 MPEG-2와 MPEG-4 SVC간의 트랜스코딩에 대하여 강인함을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 환경에서의 비디오 적응 변환을 위하여 현재 MPEG-4 AVC/SE SVC에서는 공간적, 시간적, 품질적 스케일러빌리티를 지원하고 있다. 이러한 스케일러빌리티의 변환은 가변적인 대역폭을 가지는 네트워크 특성에 따라 실시간으로 이루어져야 한다. 그러나 현재의 SVC에서는 품질적 스케일러빌리티에 대해서는 실시간으로 스케일러빌리티를 변환할 수 잇지만 공간적, 시간적 스케일러빌리티에 대해서는 이를 제대로 지원할 수 없다. 이에 본 논문에서는 이와 관련된 문제점들을 자세히 알아보고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 부호시에는 주기적으로 IDR NAL을 삽입하였다. 추출시에는 실시간 추출에 필요한 정보들을 미리 분석한 후 실제 추출시에 활용하여 실시간 추출을 가능하도록 하였다. 마지막으로 복호시에는 실시간 스케일러빌리티를 지원할 수 있는 프로세스를 정의하였다. 이를 JSVM4.0에 구현하였고 주어진 네트워크 대역폭에 스케일러빌리티를 통하여 적응된 비트스트림의 비트레이트, PSNR, 스케일러빌리티를 측정하여 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 SVC 복호화기에서 각 계층간 Inter layer 업-샘플링을 효과적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 구조에서 수직, 수평 방향 업-샘플링을 위한 register bank와 보간 모듈이 설계된다. 제안 구조를 사용하여 SRAM 메모리가 감소되고 JSVM과 비교해서 약 41%의 메모리 밴드위스가 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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