• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1112-1115
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• 2000

본 논문에서는 One-bit 변환을 기반으로 한 고속의 가변 블록 크기 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 이용하여 8bit 화소값을 1bit로 변환한 후 움직임 예측을 수행한다. One-bit 변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합과정을 심화시켜 보다 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과 한 프레임당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FSBMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균적으로 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다. 특히, 움직임이 많은 영상에서 뛰어난 효과를 나타냈다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.124-130
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• 2013

본 논문에서는 고성능 H.264/AVC 부호기 설계를 위해 낮은 연산 복잡도를 가지는 움직임 예측 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 움직임 예측 알고리즘은 주변 매크로블록들의 움직임 벡터와 방향성으로 유동적인 초기 탐색점과 탐색패턴으로 정확한 초기 탐색점을 설정한다. 주변 매크로블록들의 움직임 벡터를 사용하여 적은 수의 탐색점으로 움직임 예측이 가능하며, 적은 수의 탐색점으로 인해 연산량과 수행 사이클을 감소시킨다. 제안한 움직임 예측 하드웨어를 TSMC 0.18um CMOS 표준 셀 라이브러리 이용해 합성한 결과 217.92k 개의 로직 게이트로 구현되며 최대동작 주파수는 166MHz이다. 제안한 움직임 예측의 하드웨어 구조는 하나의 매크로 블록을 부호화 하는데 312사이클 소요되어 기존 하드웨어 구조대비 성능이 69% 향상됨을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.808-815
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• 2013

본 논문은 초고화질 영상처리를 위한 HEVC 표준에 적합한 고속 및 저복잡도 움직임 예측기 알고리즘을 제안하였다. 움직임 예측기는 HEVC 내의 연산양의 77~81%를 차지하고 있다. 결국 비디오 코덱 구현의 핵심은 이러한 움직임 예측기의 고속 및 저복잡도 알고리즘을 찾는 것이다. 본 논문에서는 기존의 움직임 예측기 알고리즘을 분석하였고 일반적인 움직임 탐색 점을 줄이는 방식이 아닌 움직임 벡터 예측과 선택적으로 움직임 탐색 점 개수를 조정하는 등의 HEVC 표준에 적합한 3가지 방식을 제안하였다. 이 제안된 알고리즘은 full search 알고리즘에 비교하여 0.36%의 연산양만을 사용하면서도 그 성능 열화는 1.1%에 불과하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권2호
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• pp.20-28
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• 2003

최근 들어 ASIC(Application Specific IC)이나 소형 시스템에서 사용할 수 있는 더 빠르고 정확한 움직임 벡터 예측방법이 요구되고 있다. 전역탐색(Full Search: FS) 방법은 탐색영역의 모든 화소들을 탐색하여 움직임 벡터를 예측하는 방법으로 화질과 PSNR은 좋지만 반면에 많은 계산량이 요구된다. 기존의 고속 알고리즘들은 탐색 회수를 제한함으로써 계산량을 줄였기 때문에 움직임 벡터 예측의 정확도가 낮고, 움직임 보상시 SAD(Sum of Absolute Difference) 값이 높아지는 것을 감수해야한다. 본 논문에서는 영상에서의 현재 블록과 주변 블록과의 공간적인 상관도를 고려하여 예측된 움직임 벡터 (Predicted Motion Vector: PMV)를 이용하는 고속 움직임 탐색 방법을 제안한다. PMV 방법은 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 기존 방법들 보다 명확하고 간결하게 탐색을 수행할 수 있다. PMV 방법이 대표적인 기존 방법인 Nearest-Neighbors Search(NNS) 방법보다 속도 및 정확도 면에서 성능이 양호함을 대표적인 실험 시퀀스를 통하여 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.104-107
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• 2010

본 논문은 H.264/AVC 디코더의 하드웨어 구현 시 가장 많은 시간을 소비하는 부분이 움직임 추정기를 하드웨어로 구현하였다. 움직임 추정을 함에 있어서 외부메모리 Access 량을 줄이고, SAD연산을 수행할 때 Clock의 손실 없이 계산을 하는 움직임 예측기를 제안한다. 제안한 구조는 재탐색 구간에서 이전 탐색 범위와 공통부분을 이루는 부분을 레지스터에 따로 저장해 두었다가, 재탐색시에 이전 Data를 사용하는 방법을 이용하였다. 움직임 추정을 수행할 때의 SAD (Sum of absolute differences)연산 부분과 Adder-tree를 묶은 PU Array와 SAD 누적기, 선택기를 Pipelining을 통하여 Clock의 손실 없이 연속적으로 계산하는 움직임 예측기를 설계하였다. 구현한 하드웨어는 최대 446.43MHz의 주파수에서 동작할 수 있었고, 탐색영역 64${\times}$64, 참조 프레임 3, 그리고 영상크기 1920${\times}$1080 기준으로 구현한 결과 50 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.432-434
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• 2010

움직임 추정(ME)은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수의 메모리 접근과 연산량이 발생한다. 기존의 움직임 추정 방법은 현재 프레임의 블록을 참조 프레임의 검색범위 내의 블록과 매칭하여 움직임 차이를 계산하여 움직인 위치를 추정하게 된다. H.264와 같은 최근의 압축 표준에서는 1/4화소 단위까지 움직임 예측을함으로써 영상 데이터 압축의 효율을 높일 수 있으나, 많은 양의 메모리 접근과 연산의 복잡도가 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 메모리 접근 횟수를 감소시키기 위하여 SAR(Search Area Reuse)알고리즘을 사용하여, 참조 프레임의 블록을 현재 프레임의 블록과 매칭하여 움직임 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 아키텍쳐는 현재프레임의 검색범위 내에 있는 데이타를 재사용함으로서 메모리 액세스를 줄일 수 있으며, 참조프레임의 한 블록당 1/4화소 단위까지의 연산을 한 번만 하게 되므로 메모리 접근 횟수 감소와 함께 연산의 복잡도도 줄일 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.405-406
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• 2012

본 논문에서는 H.264 부호기의 복잡도를 낮추기 위한 고속 움직임 탐색 기법을 제안한다. H.264 부호기는 움직임 탐색 알고리즘 및 다양한 모드 결정으로 인해 매우 높은 복잡도를 갖기 때문에 고해상도 영상의 압축에 시간적 부담을 준다. 따라서, 우리는 비디오 프레임에 계층적으로 양자화를 적용한 뒤, 각 단계마다 움직임 탐색 영역을 적절히 분배함으로써 최적의 움직임 벡터를 예측하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 H.264 부호기의 한가지 예측 모듈로 제안되며, 부가적으로 움직임 벡터 예측자 주변을 탐색하는 모듈이 수행된다. 실험 결과에서 제안 알고리즘이 기존의 H.264 부호기에 비해 매우 빠르면서 안정된 비트율-왜곡 성능을 가짐을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.22-23
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• 2018

본 논문에서는 그래프 간 정합을 이용한 포인트 클라우드 시퀀스 압축 기법을 제안한다. 우선, 그래프를 활용하여 포인트 클라우드 시퀀스의 시변하는 기하학적 구조를 표현하고, 그래프로부터 웨이블릿 변환을 사용하여 추출한 특징 벡터를 매칭하는 방법으로 인접 프레임 간 움직임 예측을 수행한다. 그리고 움직임 예측을 통해 얻은 움직임 벡터 중 정합 점수가 높은 소수의 움직임 벡터를 보간하여 프레임 전체의 움직임 필드를 얻는다. 최종적으로 움직임 정보를 활용하여 얻은 예측 프레임과 타겟 프레임의 차이를 선택적 엔트로피 부호화 방식으로 코딩하여 포인트 클라우드 시퀀스 압축을 수행한다. 실험 결과 제안하는 기법이 3D 포인트 클라우드 시퀀스를 효과적으로 압축함을 확인할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.421-422
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• 2007

움직임을 예측하는 방법은 동영상 압축에서 중요한 부분 중 하나이다. 동영상은 움직임이 빠르거나 혹은 느린 것으로 나누어 볼 수 있고 이에 마라 움직임을 예측하는 방법을 달리 할 수 있다. 이 논문에서는 동영상의 움직임 벡터의 분포를 예상해보고 그에 따른 영역 대하여 다른 탐색 패턴을 적용하여 움직임 벡터를 예측하는 방법을 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.237-247
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• 2003

움직임 예측은 화질을 유지하면서 영상을 낮은 비트율로 부호화하는 중요한 기술이다. 일반적인 전역 탐색 방법을 사용하면 많은 계산량이 요구된다. 이전의 많은 고속 움직임 예측 방법들은 탐색점의 수를 줄이는데 초점을 두고 있기 때문에 움직임 백터 예측의 정확도가 낮다. 그러므로 본 논문에서는 주위 볼록간의 시공간적 상관관계를 이용하는 새로운 움직임 예측 방법을 제안한다. 신뢰할 수 있는 예측 움직임 벡터(Reliable Predicted Motion Vector : RPMV)를 정의한 후 전역 탐색 방법과 결과를 비교하여 RPMV의 성능을 검증한다. 검증된 RPMV 의 크기와 방향을 이용하는 새로운 움직임 백터 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 현재까지 제안된 방법 중 효율적인 것으로 알려진 Nearest Neighbor 방법과 비교하였을 때 약 l1∼14% 정도 속도 향상이 있었다.