• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.131-134
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• 2008

H.264/AVC 부호화 표준은 움직임 벡터를 부호화하기 위해 인접 블록이 가지는 다수의 움직임 벡터 중에서 확률적으로 해당 움직임 벡터와 가장 유사한 중간값을 예측 움직임 벡터로 사용한다. 이러한 방법은 다수의 움직임 벡터 중에서 어떤 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지에 대한 추가 정보 없이 비트량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있으나, 중간값을 이용한 예측 움직임 벡터는 해당 움직임 벡터를 부호화하는데 소요되는 비트량을 항상 최소로 만드는 최적 예측값이 아니라는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다수의 인접 블록이 가지는 움직임 벡터 중에서 특정 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지 표현하는 정보를 복호화기에 알려주도록 하여 항상 최적의 예측 움직임 벡터를 선택함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있으나, 이에 대한 추가 정보를 부호화해야 하는 문제점이 발생하게 된다. 본 논문에서는 부호화기가 부호화 효율 측면에서 가장 우수한 움직임 벡터를 예측값으로 선택하고, 이를 복호화기가 스스로 예측함으로써 인접 블록이 가지는 다수의 움직임 벡터 중에서 특정 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지에 대한 정보없이 움직임 벡터 부호화에 소요되는 비트량을 효과적으로 감소시키는 움직임 벡터 부호화 방법을 제안한다. 제안한 부호화기는 율-왜곡 측면에서 가장 우수한 예측 움직임 벡터를 선택하고, 복호화기는 부호화기가 선택한 예측 움직임 벡터를 정합 기술을 사용하여 스스로 예측한다. 실험 결과는 제안 방법이 QCIF 및 CIF 영상에서 약 2.2%의 전체 비트량을 감소시킬 수 있음을 보여준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.9C
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• pp.859-868
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• 2006

H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1936-1939
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• 2003

본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.45-48
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• 2002

본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다. 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화 하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.325-327
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• 2011

비디오 압축을 위한 움직임 벡터 부호화 과정에서 최적의 예측 움직임 벡터를 율-왜곡 관점에서 선택할 경우, 차분 움직임 벡터의 정보량을 최소로 만들 수 있지만, 추가적으로 예측 움직임 벡터의 인덱스 정보를 부호화해야 한다. 본 논문은 예측 움직임 벡터 인덱스 정보에 대해 모순 검증 기술을 적용하여 전체 예측 움직임 벡터들 중 모순으로 판명된 예측 움직임 벡터를 전체 집합에서 제외시켜 부호화 효율을 증가시키는 기술에 대해서 계층적 B 영상에 대한 새로운 실험한 결과를 제시한다. 제안하는 모순 검증 방법은 Motion Vector Competition 방법과 비교하여 평균 1.26%의 전체 비트량을 절감시킨다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.602-605
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• 2011

자연현상이나 실제 상황을 담고 있는 비디오 시퀀스는 기본적으로 주위의 픽셀들과 높은 상관도를 가지고 있다. 따라서 움직임 벡터 정보도 주위 블록의 정보와 상관도가 높으며, 움직임 예측을 수행할 때의 계산 량을 줄이는데 용이하게 사용되어져 왔다. 본 논문에서도 이를 이용하여 움직임 벡터를 예측하는 방법을 제시한다. 현재 블록의 정확한 움직임 벡터 예측을 위하여, 참조 프레임의 움직임 벡터와 현재 프레임의 움직임 벡터 정보를 참조하여 시작점을 정확하게 재조정하였다. 더 정확해진 시작점 예측으로 인해 움직임 정보의 중앙으로 수렴하는 확률이 더 높아 졌으며, 이를 이용하여 enhanced hexagonal search의 첫 단계를 수정함으로써 search point를 줄였다. 실험결과에서는 제안한 알고리즘의 장점과 단점을 분석하고 각 테스트 시퀀스에 따른 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.169-172
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• 2005

크기조절 트랜스코딩에서 움직임 벡터 재 예측 과정은 많은 연산량을 필요로 하기 때문에, 실시간 처리를 위해서는 이 과정의 연산량을 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 여러 영상에 대해 예측 움직임 벡터를 산출하는 방법을 적응적으로 수행함으로써, 기존 방법에 비해 화질열화 없이 연산량을 줄이는 방법을 제안한다. 전체 움직임의 크기와 움직임 벡터들의 균일성(homogeneity)을 이용하여 움직임이 작을 때는 움직임 벡터 재산출 과정 없이 예측 움직임 벡터 성분을 0으로, 움직임이 크면 움직임 벡터들의 균일성의 정도에 따라 평균값 또는 중간값을 예측 움직임 벡터 성분으로 적응적으로 선택하였다. 그리고 좀 더 효율적인 움직임 벡터 수행을 위해 제안된 과정을 수평, 수직 성분에 각각 따로 적용하였다. 가중치를 부여하여 평균값을 취하는 가중평균 방법과 비효 실험한 결과, 같은 PSNR을 유지하는 조건에서 움직임 벡터 재산출 과정의 덧셈과 곱셈 연산의 수가 평균적으로 각각 96%, 42% 정도 감소하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.66-69
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• 2017

본 논문에서는 프레임율 향상 기법 (Frame Rate Up-Conversion, FRUC)에 사용되는 새로운 움직임 예측(motion estimation)알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 단 방향 움직임 예측(unilateral motion estimation)에 의해 순방향 및 역방향의 움직임 벡터(motion vector)를 독립적으로 추정한다. 움직임 벡터를 찾은 후, weighted motion vector smoothing(WMVS)가 적용된다. 다음으로, 보간 프레임 (interpolated frame)의 관점에서 현재 블록의 인접 블록들의 모션 벡터들을 후보들로 사용하여 현재 블록과 가장 잘 일치하는 움직임 벡터를 찾는다. 그 후, 선택된 움직임 벡터를 현재 블록의 유도 움직임 벡터 (guidance motion vector)로 정한다. 그런 다음 motion vector shifting error 를 없애기 위해 motion vector refinement (MVR)가 진행된다. 마지막 단계에서는 각 움직임 벡터의 신뢰도를 계산하여 순방향 및 역방향 움직임 벡터 중 최종 움직임 벡터를 선택한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.335-336
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• 2010

H.264/AVC 비디오 압축 표준은 압축 효율을 높이기 위해 다양한 크기의 블록을 사용하여 화면 사이의 움직임 예측을 수행한다. 세밀한 움직임 예측으로 인해 기존의 동영상 표준보다 압축 효율을 높일 수 있었지만, 복잡도도 증가하는 단점이 있다. 따라서, H.264/AVC의 고속 움직임 추정 기법은 필수적이다. H.264/AVC에서 사용하는 움직임 예측 방법은 고정된 탐색 영역 안에서 모든 정수 화소 단위로 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 불필요한 정수 화소까지 움직임을 예측하므로 계산양이 증가한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 시간적 상관도와 공간적 상관도를 이용하여 가변적으로 탐색 영역의 크기를 조절하는 방법과 적응적인 초기 시작점 결정 방법을 제안했다. 현재 매크로블록과 참조 화면 사이의 거리를 고려하여 시간적 상관도와 공간적 상관도의 탐색 영역 비중을 가변적으로 조절했다. 또한 참조 화면과 현재 매크로블록 사이의 거리가 멀어질수록 초기 시작점의 정확도를 높이기 위해 초기 시작점을 예측 움직임 벡터와 이전 참조 화면에서 결정된 최적의 움직임 벡터의 평균으로 결정했다. 제안하는 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 53.98% 감소하는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.93-95
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• 2010

기존의 비디오 부호화 표준에서는 참조영상을 보간하여 해상도를 증가시킨 후, 고정된 움직임 벡터 해상도로 영상 전체를 부호화 한다. 참조 영상의 해상도를 증가시킨 만큼 움직임 보상에 의하여 예측에러가 줄어들지만, 움직임 벡터 해상도가 증가한 만큼 움직임 벡터의 부호화 비트량이 증가한다. 고정된 해상도의 움직임 벡터로 부호화하는 경우, 영상의 지역적인 움직임 특성이 다른 경우 부호화 효율이 떨어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 비디오 부호화 표준들이 영상의 지역적인 특성을 고려하지 않고 고정된 해상도의 움직임 벡터를 사용하여 부호화하는 문제점을 극복하기 위하여 슬라이스 단위로 1/4 화소 해상도 또는 1/8 화소 해상도 또는 움직임 벡터 단위로 적응적으로 화소 해상도를 결정하는 것 중에서 최적의 슬라이스 움직임 벡터 해상도를 결정하여 부호화하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하여 부호화하면 움직임 벡터의 부호화 비트의 낭비를 막고, 예측 에러도 줄어들어 부호화 효율을 높일 수 있다. 제안하는 방법을 사용하여 부호화 하는 경우 H.264/AVC와 비교하여 평균 1.97%의 BD-RATE을 감소한다.