본 논문에서는 피치 하모닉 움직임 예측과 적응적 신호 크기 예측을 이용한 패킷 손실 알고리즘을 제안한다. 스펙트럼 움직임 예측 방법은 사용 가능한 이전 패킷의 스펙트럼 상의 움직임을 일정한 부대역으로 나누어 손실된 신호의 움직임을 예측하여 복원한다. 제안하는 알고리즘에서는 음성신호를 유성음과 무성음으로 구분하여 유성음의 경우 피치 주파수를 활용하여 피치 하모닉으로 나누어 손실된 신호의 피치 하모닉 움직임을 예측하여 복원하고 무성음의 경우 스펙트럼 움직임 예측 방법을 사용하여 신호를 복원한다. 음성 프레임의 연속 손실이 발생한 경우 LMS(Least Mean Square) 예측기를 사용하여 이전 프레임의 이득 정보를 활용하여 신호 크기를 예측하여 출력 신호의 이득을 조절하는 방법을 제안한다. 객관적 평가방법인 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였고 기존의 방법보다 MOS 0.1의 성능 개선을 보였다.
가장 최근에 표준화된 H.264 동영상 압축 부호화 방식은 이전의 비디오 부호화 방식에 비해 율-왜곡 관점에서 높은 성능을 보이지만 더불어 부호기의 복잡도가 상당히 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 H.264 비디오 부호화에서 인터/인트라 예측을 위한 적응적이고도 효율적인 복잡도 감소 알고리즘을 제시한다. 제안하는 인터 예측 알고리즘은 효율적이고 간단한 모드 결정 방법을 제시하며 그에 따른 움직임 추정 기법을 적응적으로 적용하여 복잡도를 감소시킨다. 또한 인트라 예측에서 기존에 계산된 최소 율-왜곡 비용을 인트라 $16{\times}16$과 인트라 $4{\times}4$ 모드 결정에 이용하여 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전체 부호화 시간을 최대 $60.9\%$까지 감소시키는데 비해 PSNR이나 비트율에는 거의 손실을 발생시키지 않는 장점이 있다.
본 논문에서는 영상에 포함되어 있는 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 원본 영상과 잡음이 포함된 영상 사이의 mean square error (MSE) 추정에 기반한 적응적인 시공간 디노이징 필터(Adaptive Temporal and Spatial De-noising Filter : ATSF)를 제안하였다. 제안하는 디노이징 필터는 잡음이 포함되어 있는 영상에 블록 단위로 적용되며, 시간적 필터인 Multi-Hypothesis Motion Compensated Filter (MHMCF)를 사용하고, 공간적 필터로는 bilateral filter를 사용하였다. 각각의 블록에 대해 시간적 필터와 공간적 필터 중에서 최적의 필터를 선택하기 위해서 잡음이 포함되지 않은 원본 영상과 잡음이 포함된 입력 영상 사이의 MSE를 추정하는 기법을 제안하였다. 디노이징 단계에서 원본 영상이 주어지지 않기 때문에 MSE를 추정하기 위해서, 본 논문에서는 MHMCF가 적용된 블록의 MSE를 수학적으로 예측하고, bilateral filter가 적용된 블록의 MSE를 통계적 선형 모델을 통해 예측하였다. 이렇게 예측된 MSE를 비교하여 더 작은 MSE를 갖는 필터를 선택적으로 매 단위 블록마다 적용하게 된다. 제안된 방법은 시간적 필터와 공간적 필터를 적응적으로 적용함으로써 기존의 디노이징 방법에 비해 객관적 화질 뿐만 아니라 주관적인 화질에서 우수한 성능을 보여준다.
뷰포트 예측은 360° VR(Virtual Reality) 영상 전송에서 사용자의 안정적인 콘텐츠 몰입을 위해 고안된 기법이다. 하지만 뷰포트 예측 모델의 정확도는 예측에 활용되는 데이터 또는 네트워크 상황에 따라 변동될 수 있다. 특히 사용자의 움직임은 뷰포트 예측 성능에 직접적인 영향을 주기 때문에 사용자의 움직임에 대한 정밀한 분석이 중요하다. 본 논문에서는 뷰포트 적응적 전송의 효율적인 개선을 위하여 HMD(Head-Mounted Display)의 속도가 뷰포트 예측에 미치는 영향을 분석한다.
본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 적응적 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 정방형의 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 비정방형의 적응적 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 시간적으로 움직임이 연속될 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행하여 탐색의 정확성을 높이고 탐색 시간을 줄일 수 있다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 탐색 방법들에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 보였다.
본 논문은 H.264 동영상 부호화를 위한 적응적인 양자화 행렬 선택방법을 제안한다. 기존의 H.264 양자화 방법은 각 프레임에 동일한 양자화 행렬을 적용하기 때문에 영상의 지역적 특성을 고려하지 못해 코딩 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 프레임 전체에 동일한 양자화 행렬을 적용하는 대신 매크로블록 단위로 블록이 가지는 방향성을 이용해 적응적으로 양자화 행렬을 적용하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 블록의 방향성을 공간적으로 인접 블록의 인트라 예측모드 특성을 이용하여 결정한다. 방향성이 존재하는 블록에 대해서는 제안한 방식의 가중치 양자화 행렬을 적용하고, 방향성이 존재하지 않는 블록에 대해서는 기존의 양자화 행렬을 적용한다. 가중치 양자화 행렬은 인트라 예측모드에 따라 블록의 변환 계수의 통계적인 분포를 기반으로 설계되었기 때문에, 예측모드의 특성에 적합하게 양자화된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 BD rate 측면에서 기존 방법 대비 약 2% 정도의 부호화 효율이 상승됨을 확인할 수 있다.
대부분의 비디오 부호화 시스템은 YCbCr 색 공간에서 부호화가 수행되나 초고화질 비디오가 사용되는 분야에서는 YCbCr 색 공간에서 부호화하는 것이 RGB 색 공간에서 부호화는 것에 비해 높은 압축 효율을 제공하지 않기 때문에 RGB 공간에서 부호화하는 것이 선호된다. RGB 비디오 신호의 압축 부호화 효율을 증대시키기 위하여 본 논문은 잔여신호의 적응적 주파수-선택 가중 예측 기법을 제안한다. RGB 비디오 신호의 색 평면간 상관도를 최대한 활용하기 위해, 제안 기법은 잔여신호 평면 사이의 주파수 영역에서의 부호 일치도와 상관 강도에 근거하여 적응적으로 잔여신호 평면 간 예측될 주파수 영역과 그에 상응하는 예측 가중치를 선택한다. 실험 결과는 최신의 비디오 압축 표준인 H.264/AVC에서 4:4:4 비디오 부호화의 공통 모드에 비해 약 13% 정도 압축 부호화 성능을 개선시켰음을 보여준다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위하여 DNN(Deep Neural Network) 기반의 잡음 오염 함수 예측을 이용한 음향 모델 적응 기법을 제안한다. 깨끗한 음성과 잡음 정보를 입력으로 하고 오염된 음성에 대한 특징 벡터를 출력으로 하는 DNN을 학습하여 비선형 관계를 갖는 잡음 오염 함수를 예측한다. 예측된 잡음 오염 함수를 음향모델의 평균 벡터에 적용하여 잡음 환경에 적응된 음향 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 모델 적응 기법이 기존의 전처리, 모델 적응 기법에 비해 일치, 불일치 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 불일치 잡음 환경에서 평균 오류율이 15.87 %의 상대 향상률을 나타낸다.
본 논문에서는 비디오 코딩을 위한 적응적 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 블록내의 움직임 정도에 따라 다단계의 블록 레벨을 설정하고, 그 블록 레벨에 따른 각기 다른 다단계의 움직임 예측을 수행한다. 이는 움직임이 적은 영역에서의 불필요한 탐색과정을 제거하여 계산적 효율성을 증대하고, 움직임 정도가 큰 부분으로 갈수록 움직임 예측 과정을 심화 시켜 예측의 정확성을 증가시킨다 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘보다 적은 예측 에러를 발생시켜 1dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔고 98% 정도의 연산량 절감 효과가 있는 것으로 나타났다.
하루 동안에도 인터넷의 QoS(Quality of Service)는 급속하게 변하므로 예측한다는 것은 불가능하며 열악한 인터넷망에서 효율적인 비디오 서비스를 제공하는데는 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 인터넷 상에서 보다 효율적인 비디오 서비스를 제공하기 위한 적응적 QoS 관리 방법을 제시하고 확률적 분석과 시뮬레이션을 통해 서로의 결과를 비교한다. 첫째, 패킷 크기와 지연, 손실률의 관계와 하루 동안의 인터넷망의 QoS 변화를 파악한다. 둘째, Reed-Solomon code의 효율성을 확률적 분석을 통해 알아본다. 셋째, 인터넷망의 에러 패턴을 실제 시뮬레이션과 확률적 분석을 통해 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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