영상압축 표준인 MPEG알고리즘은 다양한 분야에서 응용되고있다. 최근에는 기존의 아날로그 CCTV 영상 감시시스템 분야에서도 MPEG을 응용한 IP Surveillance 시스템으로 급속히 전환되고 있는 추세이다. 본 논문은 IP Surveillance를 위한 MPEG 알고리즘의 최적 Qp에 대해 분석하고 실제 전송구간에서의 지연과 품질에 대해 분석하였다. 네트워크를 통한 영상전송에서 QoS에 영향을 미치는 주요 요인으로는 압축된 영상데이터의 bit rate와 전송구간인 네트워크에서의 지연으로 인한 문제이다. 따라서 본 논문은 IP Surveillance를 위한 디지털 CCTV 네트워크를 구성하기 위한 방안을 MPEG 알고리즘과 전송부분에서 분석하고 효율적인 구성방안을 제시하였다.
이 논문에서는 비통기식 데이터 압축의 국제 표준으로 되어있는 Lempel-Ziv-Welch 부호의 일종인 V.42bis 방식을 데이터의 고속 전송에 적용할 경우 압축 과정에서 나타나는 여러 현상들을 분석하고 이에 맞는 변형기법을 제안한다. 제안된 기법은 압축률을 결정하는 중요한 요인중의 하나인 부호책의 크기를 최적화하고, 부호책의 갱신 방법을 개선하여 압축률을 향상시킨다. 또 빈번한 압축 형식 전환에서 오는 문제점을 분석하고 형식 전환에 사용되는 문턱값 조절로 이를 어느정도 개선하여, 압축률의 시간에 따른 변화를 줄인다는 측면에서 성능 향상을 이루었다. 후자의 개선은 데이터의 고속 전송시에 완충기(buffer) 설계 및 제어에 중요한 기여를 한다.
네트워크 및 시스템에서 가용 대역폭의 확보와 전송 성능에 대한 고려는 대용량 데이터를 고속으로 처리하기 위한 중요한 요소 기술이다. 점보 프레임, 네트워크 버퍼 설정 등과 같은 시스템 튜닝을 통해 종단 간 전송 처리율이 향상되고 시스템 부하가 감소되어 결과적으로 시스템 효율성이 크게 증가된다. 이러한 시스템 튜닝은 대용량 데이터 전송을 필요로 하는 응용에 국한하여 연구되어 왔고, 비압축 HDTV와 같이 높은 데이터 집적도와 연산 처리 성능을 함께 요구하는 응용에 대해서는 충분히 고려되지 않고 있다. 본 논문에서는 다양한 시스템 튜닝값 들이 종단 간 전송 성능 및 시스템 부하에 미치는 영향을 10 기가비트 네트워크와 비압축 HDTV 응용 소프트웨어를 이용해 분석했다. 시스템 측면에서 전송 성능을 높이고 부하를 줄이기 위해서는 송/수신 버퍼 크기, 인터페이스 레이지터 값, 인터럽트 통합 등의 튜닝 과정이 중요하며, 실험을 통해 이들 튜닝 요소들이 비압축 HDTV의 재생 품질에 미치는 영향을 조사한다.
본 논문은 이동통신상에서 송신측의 송신 채널 에러정보를 수신측에서 송신측으로 전달하는 음성패킷을 이용하여 송신측에 알려주어 압축과정에 이용하게 할 수 있는 방법을 제안한다. ACELP(Algebraic CELP)구조 방식을 가지고 있는 음성압축기들 중 G.729을 사용하며 음성 패킷정보 중 Pitch Delay와 Fixed Codebook를 이용하여 전송음성 패킷안에 상대방의 송신 채널정보를 싣는다. 수신측에서 받은 패킷이 Erasure로 판단되었을 때 패킷정보들 중 Fixed Codebook Index를 만들게 되는 4개의 Optimal 펄스 중 2개의 펄스만 사용하며 나머지 2개의 펄스는 약속된 임의의 위치에 위치시킨 후 송신측에 전송시킨다. 상대방에서 약속에 맞는 위치의 펄스를 보내왔을 때를 체크함으로써 자신의 송신채널 상태를 알 수 있게 된다 송신채널에$5\%$ Erasure 채널 에러가 발생했을 때 채널정보를 가진 패킷의 음질은 약 0.1dB 정도 떨어지게 된다. 하지만 음성압축 전송 시 송신채널의 정보를 이용하여 무선채널에러에 강하게 할 수 있다.
u-Healthcare에서는 다양한 생체 정보를 지속적으로 수집하는 것이 필요하다. 이를 위해 센서와 서버 간의 효율적인 네트워크 환경으로써 IoT가 고려된다. 본 논문에서는 이러한 IoT 환경에 적합한 전송 방식 및 압축 알고리즘을 제안하였다. 결과는 기존의 압축 알고리즘 및 선행연구들과 비교하였다. 결과에서 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 압축효율이 11.7이 됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 심층 신경망 기반 점진적 다계층 오디오 코덱의 비트 전송률 효율 향상을 위한 엔트로피 모델 기반 양자화 방식을 제안한다. 최근 심층 신경망을 이용하여 전통적인 신호 처리 이론 기반의 상용 오디오 코덱들을 대체하기 위한 오디오 압축 및 복원 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 아직은 기존 상용 코덱의 성능에 도달하지 못하고 있으며 특히 종단 간 오디오 압축 모델의 경우, 적은 정보량으로 높은 품질을 얻기 위해서는 부호화기의 양자화 구조를 개선하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존에 제안된 종단 간 오디오 압축 모델 중 하나인 점진적 다계층 오디오 코덱의 벡터 양자화기를 엔트로피 모델 기반 양자화기로 대체하고 전송률-왜곡 트레이드오프 관계를 활용하여 전송률을 다양한 형태로 조절할 수 있음을 보임으로써 엔트로피 모델 기반 양자화기 도입의 타당성을 검증한다.
최근 딥러닝 네트워크의 피처 맵을 활용하여 머신 태스크를 수행하는 Collaborative Intelligence에 대한 관심이 증가하고 있다. CI 구조는 피처 맵을 전송함에 따라서 저사양 디바이스에서 딥러닝 기반의 머신 태스크 수행을 가능하게 하여 다양한 산업에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 그러나 CI 구조에서 전송되는 피처 맵은 데이터 크기가 방대하기 때문에 전송에 있어 효율적인 피처 맵 압축이 필요하다. 이에 본 논문에서는 MPEG-VCM에서 제안된 리사이징 (resizing)과 보간법 (interpolation)을 활용하여 피처 맵을 압축하는 Feature Coding 기술에 대하여, 다양한 리사이징 및 보간 방법을 조합하여 가장 우수한 압축 성능 대비 머신 태스크 성능을 나타내는 조합을 실험을 통해서 확인하고자 한다.
본 논문에서는 원격 사용자에게 이미지 전송 시 임의 접근성(Interactive Selection)을 제공하여 사용자가 선호하는 영역을 우선적으로 전송할 수 있도록 하는 점진적 이미지 전송(Progressive Image Transmission) 기법 제안한다. 쿼드트리를 이용하여 간략화 된 이미지를 먼저 인덱스(Index image)로 제공하고 사용자가 선택한 영역만을 전송함으로써 사용자와 실시간 상호작용이 가능하고, 동시에 네트워크 대역폭과 메모리 요구량을 최소화하는 이점을 가진다. 본 연구는 영상처리 분야에서 사용되는 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 왜곡정도를 기준으로 쿼드트리를 분할하는 체계적인 방법과 새로운 쿼드트리 압축 기법을 제안하였다. 그 결과, 공간분할을 사용한 기존 알고리즘보다 왜곡대비 압축률을 향상시켰다. 또한, 쿼드트리의 각 노드 접근에 적응 순회(Adaptive Traversal) 방식을 도입하여 기존 고정 순회 방식보다 전송 이미지의 품질 향상에 기여하였으며, 너비 우선 탐색(Breadth First Traversal)과 깊이 우선 탐색(Depth First Traversal)을 결합한 알고리즘으로 이미지의 임의부분 선택권을 제공한 수 있는 기반을 마련하였다. 본 알고리즘은 간단한 연산으로 구성하여 계산 복잡도틀 낮추어 자원 사용을 최소화하고 높은 전송 효율을 지녔기 때문에 모바일 기기에서 실시간으로 활용이 가능하다.
영상 데이터는 방대하므로 한정된 대역폭을 통하여 영상을 전송하기 위해서는 압축을 필요로 한다. 그러나 압축으로 전송 비트율은 낮아지지만 고압축률에서는 여러 가지 화질 열화가 발생한다. 화질 열화에는 이산 여현 변환을 수행하는 압축 부호화 알고리듬에서 나타나는 블록킹 현상 또는 모기잡음이 있고 웨이브렛 기반 압축 영상에서는 에지 부근에 나타나는 링잉 현상이 있다. 이와 같은 화질 열화들은 후처리를 통해 제거되지만, 많은 처리 시간이 소요되지 않도록 해야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 기반 영상 압축에서 링잉 현상을 효율적으로 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대한 모의실험 결과 기존의 방법과 비교하여 처리 속도를 빠르게 하면서 유사한 주관적, 객관적 화질을 얻었다.
모바일 벡터 지도 서비스 환경에는 공간 데이터의 특성상 큰 데이터 용량으로 인한 단말기 리소스 부족과 전송시간 지연과 같은 애로사항이 존재 한다. 정상적인 모바일 벡터 지도 서비스가 이루어지기 위해서는 이러한 문제점들을 극복하기 위한 대책들이 필요하다 그중에서 공간데이터 압축기법은 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 도움을 줄 수 있다. 하지만 압축과 복원에 소요되는 오버헤드가 전체 효율에 미치는 영향도 함께 고찰할 필요가있다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는상대좌표 변환 압축기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트 좌표 변환 압축 기법이다. 그리고 구현 실험으로 그 효과와 효율을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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