• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.178-180
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• 2001

인터넷은 가변적인 지연, 손실, 제한된 대역폭과 같은 특성을 가진다. 따라서, 인터넷상에서 전송된 비디오는 품질을 보장받지 못한다. H.261, H.263과 같은 진보된 비디오 압축 표준은 제한된 대역폭의 인터넷에서 비디오 전송을 가능하게 한다. 이러한 압축 표준들은 움직임 예측.보상기법을 사용하여 압축된 프레임들은 시간적인 연관성을 가지게 된다. 따라서, 인터넷에서의 패킷 손실은 해당 프레임에 오류를 발생시킬 뿐만 아니라, 오류는 손실되지 않은 이후의 복원된 프레임으로 전파되어 비디오의 품질을 심각하게 떨어뜨린다. 기존에 연구된 오류 전파 방지 기법에는 NEWPRED, Error Tracking(ET), Intra-refreshment가 있고, 패킷 손실 복구 기법에는 재전송 기법과 FEC등이 있다. 그러나 비디오의 전체적인 품질을 향상시키기 위해서는 오류 전파 방지와 손실 복구가 병행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인터넷을 통한 대화식 비디오를 전송하는 데 있어서 품질을 향상시키기 위해 손실 자체를 복구할 수 있는 FEC기법에 기반 하면서 참조 프레임 선택(Reference Picture Selection)을 이용하여 패킷 손실에 의한 오류 전파를 방지하는 기법을 제안한다. 실험은 제안된 비디오 오류 제어 기법이 FEC기법과 RPS기법의 장점을 살리면서 단점을 서로 보완하여 비디오의 높은 품질을 유지함을 보인다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.3
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• pp.3-10
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• 2015

이 논문에서는 초다시점 비디오의 국제 표준화 동향을 소개한다. 초다시점 비디오는 기존 기술인 다시점 비디오와 비교하여 많게는 10배가 넘는 시점의 수를 지닌다. 따라서 초다시점 비디오를 통한 실감적인 3차원 영상의 재현은 차세대 영상 기술로 크게 각광받고 있다. 하지만 초다시점 비디오는 굉장히 많은 시점의 영상 정보 때문에 데이터양이 매우 커서 이를 전송하거나 저장하려면 초다시점 비디오 데이터의 효과적인 압축 기술이 필수적이다. 최근 여러 국가의 기업과 연구소에서는 초다시점 비디오의 압축을 위한 핵심 기술을 개발하면서 국제 표준화 작업을 면밀히 준비하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.452-454
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• 1998

본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성 단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.352-355
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• 2016

디지털 홀로그램 비디오 콘텐츠를 서비스하기 위해 압축 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 2차원 압축 기술을 이용하여 디지털 홀로그램 비디오를 압축하는 방법을 제안한다. 본 논문의 목적은 다양한 변환 및 압축 파라미터의 최적의 압축 효율을 가지는 값을 도출 하는 것이다. 디지털 홀로그램 데이터는 화소 간의 상관성이 거의 없기 때문에 2차원 압축 기술을 적용 시 압축 효율이 좋지 않다. 따라서 도메인 변환을 통해 화소 간의 상관성을 높인 후 압축을 한다. 도메인 변환 후 다양한 변환 레벨 별로 디지털 홀로그램 시퀀스를 생성하고 2차원 압축 기술의 다양한 파라미터를 변경해 가면서 최적의 효율을 가지는 파라미터 값을 도출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.166-168
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• 2020

MPEG 비디오 그룹은 MPEG-I 표준의 일부로 포인트 클라우드(Point Cloud) 압축을 위한 비디오 기반 포인트 클라우드 부호화(V-PCC)와 몰입형(immersive) 비디오 압축을 위한 MPEG Immersive Video(MIV) 표준을 개발하고 있다. 최근에는 포인트 클라우드 및 몰입형 비디오와 같은 체적형(volumetric) 비디오를 모두 압축할 수 있도록 V-PCC 와 MIV 를 통합한 V3C(Visual Volumetric Video-based Coding) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 V3C 코덱을 사용한 3DoF+(3 Degree of Freedom plus) 비디오 부호화 방안을 분석한다. 또한 V3C 코덱의 2D 코덱으로 기존 HEVC 대신 VVC 를 사용할 경우의 부호화 성능 향상을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.295-296
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• 2020

3DoF+ 비디오 부호화 표준을 개발하고 있는 MPEG-I 비주얼 그룹은 표준화 과정에서 참조 SW 코덱인 TMIV(Test Model for Immersive Video)를 개발하고 있다. TMIV 는 제한된 공간에서 동시에 여러 위치에서 획득한 뷰(view)의 텍스처(texture) 비디오와 깊이(depth) 비디오를 효율적으로 압축하여 임의 시점의 뷰 렌더링(rendering)을 제공한다. TMIV 에서 수행되는 깊이 비디오의 비트 심도 스케일링 및 압축은 깊이 정보의 손실을 발생하며 이는 렌더링(rendering)된 임의 시점 비디오의 화질 저하를 야기한다. 본 논문에서는 보다 효율적인 깊이 비디오 압축을 위한 히스토그램 등화(histogram equalization) 기반의 구간별(piece-wise) 깊이 매핑 기법을 제안한다. 실험결과 제안기법은 자연 영상(natural sequence)의 End-to-End 부호화 성능에서 평균적으로 3.1%의 비트율 절감이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.358-362
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• 2005

디지털 비디오 압축기술은 멀티미디어 응용분야의 핵심으로 현재 빠르게 보급되어 최근에는 디지털비디오 압축 관련 국제 표준안 중 MPEG-4와 H.264가 발표되었다. 유연성이 좋은 MPEG-4와 달리H.264는 비디오 프레임의 효율적인 압축과 신뢰성을 강조 한다. 특히 H.264의 압축 기술은 카메라폰이나 DMB등의 작은 크기의 영상에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공 한다. 이에 본 논문은 현존하는 다른 비디오 코딩 표준과 비교할 때 코딩 효율이 기준의 두 배인 새로운 비디오 코딩 표준 H.264/AVC에서 사용하는, 변환 및 양자화를 연구하고 이를 기존의 정지영상 표준안인 JPEG나 JPEG 2000과 비교 분석하여 H.264/AVC의 공간적 압축인 인트라 코딩이 더 좋은 효과를 나타낸다는 것을 검증한 후 이를 토대로 하드웨어 설계언어인 VHDL언어를 이용하여 설계하고 FPGA칩인 XCV1000E에 다운로드 하여 칩 레벨의 시뮬레이션을 수행하여 설계된 변환 및 양자화 모듈을 검증하였다. 설계된 변환 및 양자화 모듈은 DMB 및 핸드폰 카메라와 같이 작은 정지 영상 압축에 응용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.10-13
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• 2022

최근 인공지능 기술을 바탕으로 지능형 분석을 수행하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술의 필요성이 요구되면서, MPEG 에서는 VCM(Video Coding for Machines) 표준화를 시작하였다. VCM 에서는 기계를 위한 비디오/이미지 압축 또는 비디오/이미지 특징 압축을 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 객체추적(object tracking)을 위한 머신비전(machine vision) 네트워크에서 추출되는 다중스케일(multi-scale) 특징의 효율적인 압축 기법을 제시한다. 제안기법은 다중스케일 특징을 단일스케일(single-scale) 특징으로 차원을 축소하여 형성된 특징 시퀀스를 최신 비디오 코덱 표준인 VVC(Versatile Video Coding)를 사용하여 압축한다. 제안기법은 VCM 에서 제시하는 기준(anchor) 대비 89.65%의 BD-rate 부호화 성능향상을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.77-80
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• 2015

본 논문에서는 디지털 홀로그램(digital hologram)을 2 차원 비디오 압축기를 사용하여 압축하는 방법을 다룬다. 그 방법은 디지털 홀로그램을 다수 개의 부홀로그램(sub-hologram)으로 나누고, 각 부홀로그램을 2 차원영상화한 후 그 결과를 배열하여 동영상 시퀀스로 만들어 2 차원 동영상 압축기로 압축하는 방법이다. 각 부홀로그램을 2 차원 영상으로 만드는 방법으로 DCT(Discrete Cosine Transform)와 Fresnel 변환 변환(Fresnel Transform)을 사용하며, 다양한 크기의 부홀로그램을 고려한다. 2 차원 비디오 압축 방법으로는 H.264/AVC 와 HEVC 를 사용한다. 본 논문에서는 2 차원 영상 변환 방법, 부홀로그램의 크기, 그리고 2 차원 영상압축 방법에 따른 성능을 비교하고 분석한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.31-43
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• 2022

Traditional video compression has developed so far based on hybrid compression methods through motion prediction, residual coding, and quantization. With the rapid development of technology through artificial neural networks in recent years, research on image compression and video compression based on artificial neural networks is also progressing rapidly, showing competitiveness compared to the performance of traditional video compression codecs. In this paper, a new method capable of improving the performance of such an artificial neural network-based video compression model is presented. Basically, we take the rate-distortion optimization method using the auto-encoder and entropy model adopted by the existing learned video compression model and shifts some components of the latent information that are difficult for entropy model to estimate when transmitting compressed latent representation to the decoder side from the encoder side, and finally compensates the distortion of lost information. In this way, the existing neural network based video compression framework, MFVC (Motion Free Video Compression) is improved and the BDBR (Bjøntegaard Delta-Rate) calculated based on H.264 is nearly twice the amount of bits (-27%) of MFVC (-14%). The proposed method has the advantage of being widely applicable to neural network based image or video compression technologies, not only to MFVC, but also to models using latent information and entropy model.