본 논문에서는 HEVC 부호화기에서의 주어진 Group of picture(GOP) 구조에 맞추어 양자화 파라미터(Quantization parameter, QP)를 효율적으로 할당하는 방법을 제안한다. HEVC에서는 주어진 GOP 설정에 따라 각 비디오 프레임에 다른 QP값들을 할당할 수 있다. 특히, 낮은 QP값은 중요한 프레임에 할당시키고, 높은 QP값은 덜 중요한 프레임들에 할당하는 QP 변화 전략을 통해 압축률 증가를 꾀할 수 있다. 그러나 지금까지 효율적으로 QP를 할당하는 방법에 대한 정밀한 분석은 철저히 이루어진 바가 없다. HEVC 참조소프트웨어 부호화기에서도 단지 단조로운 QP 할당 방식만을 사용하고 있을 뿐이다. 본 제안기술은 QP할당을 각 GOP마다 적응적으로 하는 방식으로써, 그 기반은 GOP간의 시간적인 동적 활동 특성들을 활용한다는 것에 있다. 실험 결과, 저지연 부호화 환경설정에서 제안기술은 HEVC 테스트 모델(HM)과 비교하여 BD-rate의 관점으로 7.3%의 압축률을 더 이루었으며, 타 QP 할당방식 연구보다도 평균적으로 압축성능이 우월함을 확인하였다.
본 논문에서는, 무선 통신 응용을 위한 광대역 연속시간 시그마-델타 모듈레이터를 130nm CMOS공정으로 구현하였다. 제안된 양자화 레벨을 효율적으로 조절할 수 있는 적응성 양자화기를 사용하여, 작은 크기의 입력에 대해서 SNR의 이득을 볼 수 있었다. 모듈레이터는 전력 소모를 줄이기 위해 2차 루프 필터로 구성되어 있고, 지터에 의한 영향을 줄이고 높은 선형성을 보장하기 위해 4 비트 양자화기, DAC를 사용하였다. 설계된 회로는 320MHz 샘플링 주파수에서 동작하며 10MHz 입력 대역에서 30mW의 전력을 소모하고 최대 SNR 51.36dB를 얻었다.
Signed Regressor 적응 알고리즘은 한 비트 양자화를 이용하여 탭 입력이 +1또는 -1이 되도록 양자화한다. 따라서 이미 널리 사용되고 있는 Least Mean Square (LMS) 알고리즘에 비하여 계산량 측면에서 효율적이다. 그러나 SR 알고리즘의 동작특성은 입력신호의 특성에 매우 종속적이며, 효율성을 위하여 성능을 약간 희생한다. 본 논문에서는 이 SR 알고리즘의 동작특성에 대하여 통계적 분석을 하였다. 이를 위해, 사용되는 신호가 평균이 제로인 가우시안 신호라는 가정과 이러한 분석에 이미 널리 통용되어 사용되는 독립가정을 이용하여, SR 알고리즘의 평균 및 평균자승 특성을 나타내는 일련의 비선형 관계식을 유도하였다. 그리고 유도된 이론적 결과가 실험적 결과와 매우 일치함을 보였다.
본 연구에서는 퍼지사상화(fuzzy mapping)에 의한 사상된(mapped) 코드북을 사용하는 화자적은 음성합성 알고리즘을 제안한다. 입력화자와 기준화자의 코드북은 신경망 클러스터링 알고리즘인 자율경쟁 학습을 사용하여 작성된다. 사상된 코드북은 입력 음성벡터에 대한 두 화자의 대응 코드벡터의 소속갑(membership value)으로 퍼지 히스토그랩을 작성하여 이들을 1차 결합함으로써 얻어지는 퍼지사상화에 의하여 작성된다. 음성합성시에는 사상된 코드북을 사용하여 입력화자의 음것을 퍼지 벡터양자화한 다음, CFM 연산으로 합성함으로써 입력화자에 적응된 합성음을 얻는다. 실험에서 여러 입력화자로 30대의 남성, 20대의 여성음을 사용하였고 기준음석으로 입력음성과는 다른 20대의 여성음성을 사용하였다.실험에 사용된 음성데이타는 문장/안녕하십니까/와/굿모닝/이다. 실험결과는 각각의 입력화자에 기준화자 음성이 적응된 합성음을 얻었다.
본 논문에서는 무손실 위성 영상 압축의 효율을 높이기 위해 H.264/AVC의 무손실 화면내 부호화에 기반한 새로운 문맥기반 적응적 가변 길이 부호화 (CAVLC) 방법을 제안한다. 기존의 H.264/AVC의 CAVLC는 손실 압축에 적합하게 설계되었기 때문에, 변환과 양자화 과정을 수행하지 않는 무손실 압축에서 최적의 압축 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 손실 압축과 무손실 압축 환경에서 잔여 영상 신호의 통계적 차이가 있음을 확인하고, 무손실 위성 영상 압축 환경에서 잔여 신호의 통계적 특성을 고려하여 향상된 CAVLC 기반의 무손실 위성 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하여 위성 영상을 압축한 결과 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법인 JPEG-LS와 CALIC 보다 약 12% 정도 비트 수를 감소시켰다.
본 논문에서는 동영상을 효율적으로 부호화하기 위한 새로운 다중해상도 움직임 보상 방법과 잉여 양자화 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 동영상 부호화기는 다단계 이산웨이브렛 분해 움직임 예측 및 움직임 보상 블록 Tree 의 구성 및 블록 분할. 적응적 산술 부호화기로 구성된다 제안된 동영상 부호화기는 단순하면서도 낮은 연산량을 필요로 하며, 임베디드 특성과 SNR 계위 부호화 특성과 같은 좋은 기능을 제공한다. 또한 기존에 제안되었던 이산웨이브렛변환을 이용하는 동영상 부호화 방법과 비교하여 우수한 성능을 제공한다.
본 논문에서는 다양한 멀티미디어 서비스를 위해 가변율 half rate 음성 부호화기를 설계하였다. 유, 무성음과 묵음의 구분을 위해 본 논문에서는 프레임 에너지와 음성 파라메터들을 이용한 효과적인 voicing 결정 알고리즘을 사용하였다. 유성음을 위한 half rate 음성 부호화기는 저속에서 좋은 특성을 보이는 generalized AbS구조를 이용하였다. LPC 계수는 LSP 계수로 변환한 후 predictive 2-stage VQ를 통해서 양자화하며, 여기 신호는 음질저하를 최소화하며 복잡도를 감소시킨 shift 방식의 대수적 고정 코드북 구조를 사용하고, 적응코드북과 여기코드북의 이득은 VQ로 양자화 하였다. 무성음을 위한 부호화기는 대부분이 유성음을 위한 부호화기와 동일하지만, 무성음에서는 피치간 상관도가 매우 낮으므로 피치 보간 방법을 사용하지 않고 개루프로 피치 lag를 찾은 후 전체 프레임에 사용한다. 1 kb/s 부호화기는 묵음 구간과 주변소음 구간에 사용되며 이 구간의 신호를 피치 성분이 미약한 주변소음들로 제한하고 이에 최적인 부음성 부호화기를 설계하였다. 최종적으로 완성된 가변율 half rate 부호화기는 voice activity factor(VAF)가 0.47인 시험음성에서 약 2.6 kb/s의 평균 전송률을 보였다. 주관적 음질 평가의 일환으로 IS-96 표준 코덱인 가변율 8 kb/s QCELP와 A-B preference 시험을 실시하였다. 시험 결과 평균전송률이 약 2배인 가변율 8 kb/s QCELP 보다 우수한 음질 성능을 보였다.
본 논문에서는 스케일러블 비디오 부호화기의 복잡도 감소를 위해, 공간 계층간 잔차 신호 부호화를 선택적으로 수행하고 그 정보를 바탕으로 향상 계층에서 모드를 고속으로 결정하는 방법에 대해 소개한다. 계층간 잔차 신호 부호화는 스케일러블 비디오 부호화에서 공간 계층간 상관도를 이용하여 계층간의 두 잔차 신호에 대한 차 신호를 부호화하는 방법으로서 부호화 효율을 증대 할 수 있는 장점이 있으나 향상 계층의 모든 화면간 모드에 대해 율-왜곡 비용을 계산하기 때문에 부호화기의 복잡도를 크게 증가시키는 주요 요인이 된다. 제안 알고리듬은 하위 계층으로부터 업샘플된 잔차 신호와, 하위 계층의 움직임 벡터, 참조 화면 정보를 이용하여 향상 계층에서 얻은 잔차 신호의 SAD값을 통해 정수 변환 계수의 특징을 미리 판별하여 계층간 잔차 신호 부호화를 선택적으로 수행하는 방법이다. 제안 알고리듬에서는 계층간 잔차 영상의 차 신호에 대한 SAD값에 양자화 계수와 시간 계위에 따라 문턱치 값을 적응적으로 적용시키면서 SAD가 적응적으로 설정된 문턱치 보다 작을때는 잔차 블록에 대한 정수변환 계수가 매우 작다고 판단하여 그 블록에 대해서는 선택적으로 계층간 잔차 부호화를 수행하고 역시 공간적 향상 계층에서 $16{\times}16$블록에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행한다. 따라서 계층간 차분 신호에 대한 SAD값만으로 정수변환계수의 특성을 양자화 계수와 시간 계위에 따라 분류하여 고속의 부호화를 달성함으로써 SVC 부호화기의 복잡도 및 부호화 시간을 크게 감소 시켰다. 제안 알고리듬을 적용하면 다양한 특성을 갖는 영상에 대하여 부호화 시간을 원래의 SVC 참조 소프트웨어 대비 평균 51.5%의 부호화 속도를 향상하였음에도 이에 따른 PSNR의 감소는 평균 0.03dB, 비트율의 증가는 0.64%로 무시할 수 있을 정도로 작았다.
모바일 비디오 스트리밍을 위해 비디오 스트림들을 사용가능한 대역폭에 맞추면서 인코딩을 하기 위해서 시간 적 해상도, 공간적 해상도, 화면 화질의 세 가지 요소를 가지고 조절할 수 있는데, 그 중에서도 양자화 파라미터 (quantization parameter)를 가지고 화변 화질을 조절하는 것이 가장 널리 사용되고 있는 방법이다. 그러나 본 논 문에서는 낮은 대역폭 환경에서는 적응적으로 공간적 해상도를 변경하는 것이 화면 화질이나 에너지 소모량 면에서 더 효율적이라는 것을 보이고, 사용 가능한 대역폭에 대해서 최척의 공간적 해상도를 찾기 위한 모델을 제시 한다. 적응적 공간 해상도 제어 기법은 비디오 서버와 모바일 기기 간의 대역폭이 심하게 변화거나, 모바일 기기가 에너지 소모에 민감한 상황에서 특히 효과적이다. 본 기법은 낮은 비트율 상황에서 기존의 방법에 비해 화질을 약 0.5dB 만큼 개선하고, 에너지 소모를 50% 이상 줄일 수 있다.
본 논문에서는 블록 분류와 코딩과 함께 신경회로망을 이용한 영상압축을 보였다. 오차 역전파 알고리즘으로 학습되는 다층구조 신경회로망은 정규화된 영상데이타를 감소된 공간 중복성을 가지는 은닉층의 값으로 변환하는데 사용된다. 기본적으로 영상압축은 입력층과 출력층의 뉴런보다 적은 수의 은닉층 뉴런에 의해 얻어진다. 여기에 시각체계의 민감도에 따른 영상블럭 복잡성에 따라 적응적으로 압축되므로 블록을 분류한다. 또한 은닉뉴런의 양자화된 값은 효과적인 전송을 위해 entropy coding을 이용한 경우 화질의 큰 저하없이 약 25:1의 압축률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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