• 방송공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.270-285
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• 2005

해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈은 트랜스코더를 이루는 중요한 모듈이다. 본 논문에서는 트랜스코더 시스템의 이 두 가지 모듈을 공동 최적화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 주어진 움직임 벡터에 대해 해상도 변환모듈을 최적화한 후, 최적화된 해상도 변환모듈에 대해 최적의 움직임 벡터를 결정한다. 기존 해상도 변환 기법들은 한 영상에 대해 변환함수를 최적화하여 사용한다. 본 논문에서는 해상도 변환 최적화를 위하여 적응적 3차 회선 변환기를 제안한다 제안된 방법은 3차 회선 변환기의 인자값을 각 매크로블록 단위로 영상의 지역적 특성을 고려하여 적응적으로 조절한다. 움직임 예측모듈에서는 기존의 고속 트랜스코더 알고리듬에서 많이 연구된 움직임 벡터의 재사용 기법을 사용하였다. 입력 영상의 움직임 벡터를 재사용 함으로써 연산량을 줄일 수 있고 이를 기본 움직임 벡터로 사용해 작은 영역에서 재탐색해 움직임벡터를 결정할 경우 전역탐색기법과 거의 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈의 공동 최적화를 통해서 트랜스코딩된 영상의 화질 열화를 최소화할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 공동 최적화 기법이 기존에 연구 되었던 다른 기법에 비해 화질의 열화가 적은 것을 알 수 있었고, 이를 통해 다른 기법과 비교해 해상도 변환으로 인한 정보의 손실이 가장 적음을 알 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.345-354
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• 2005

실시간 동영상에서의 프레임간의 상관관계를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상기법을 수행한다. 이 방법은 동영상에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 실시간 영상에서 중요한 역할을 하지만 실시간 응용 및 고해상도 응용에 적용하기에는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 움직임 벡터를 결정하기 전에 블록 내부의 움직임을 예측한다면, 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 차영상을 통해 움직임의 검출되었을 때, 이 움직임의 물체의 반복적인 영상인지, 아니면 침입자가 발생한 영상인지를 구분하였으며 움직임 검출 영역 간 픽셀 값의 분포도를 나타낸다. 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질 및 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.50-53
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• 2002

There are increasing needs to deliver the multimedia streaming over heterogeneous networks. When considering network environments and equipment accessed by user, delivery of video streaming must be scalable. There are many kinds of scalable video coding: spatial, temporal, SNR, and hybrid. The SNR scalable and spatial resolution, but different SNR quality with respect to layers. The 1-layer SNR scalable encoder produces SNR scalable video streams with ease. But, there is drift problem. Modified 1-layer approach does not have this problem but coding inefficiency, and is not MPEG-compliant. The present MPEG-compliant 2-layer encoder comes out to reduce coding rate. But it still use only base layer to encode whole layer. In this paper, we propose adaptive MPEG-compliant 2-layer encoder. Using linear combination algorithm, encoder use 1 motion vector to encode the sequences efficiently. By dong this, we can achieve the coding efficiency of SNR scalable coding.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.102-111
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• 2009

본 논문에서는 움직임 보상 결과의 신뢰도를 바탕으로 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과와 움직임 보상 수직-시간 필터의 결과를 결합하는 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 움직임 보상 순차주사화 알고리즘은 높은 공간 해상도를 가진 고화질 영상을 생성하지만 움직임 벡터가 잘못 추정되었을 경우 눈에 띄는 에러를 발생시킨다. 반면에 움직임 보상 수직-시간 필터는 높은 공간 해상도를 제공하지는 못하지만 움직임 벡터의 에러에 강건한 특성을 가지고 있기 때문에 전체적으로 자연스러운 영상을 제공한다. 제안하는 순차주사화 알고리즘은 추정된 움직임 벡터와 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과를 분석하여 움직임 보상의 신뢰도를 추정한 후, 움직임 보상 신뢰도에 기반 한 가중치를 바탕으로 두 가지 방법의 장점을 결합한다. 제안된 방법은 움직임 보상의 신뢰도가 높은 영역에서는 높은 공간 해상도를 제공하는 움직임 보상 순차주사화 알고리즘을 적용하고 움직임 보상의 신뢰도가 낮은 영역에 대해서는 움직임 보상 수직-시간 필터를 적용하여 눈에 띄는 에러 없이 높은 공간 해상도를 가지는 영상을 생성한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.46-48
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• 2011

기존의 참조 소프트웨어인 MPEG-2, MPEG-4, H.264/AVC에서는 움직임 벡터를 찾을 때 항상 고정된 해상도를 사용하였으며 다른 참조 소프트웨어인 KTA에서는 움직임 벡터를 찾을 때 움직임벡터의 해상도를 슬라이스 단위로 성능이 가장 높은 해상도를 선택해서 사용하였다. 하지만 움직임 벡터의 해상도는 블록마다 서로 다르기 때문에 블록별로 서로 다른 해상도를 적응적으로 사용할 필요가 있다. 적응적인 움직임 벡터 해상도 부호화 방법은 이러한 점을 이용하여 블록 별로 현재 블록의 움직임 벡터가 1/4 해상도인지 1/8 해상도인지에 판단하고 그에 대한 정보를 복호기에 전송해준다. 제안하는 알고리즘은 적응적 움직임 벡터 해상도를 사용하여 부호화 할 때 1/8 해상도 움직임 벡터가 성능이 없다고 판단되는 곳에선 적응적 움직임 벡터 해상도 방식을 사용하지 않고 1/4 해상도로만 움직임 벡터를 찾는다. 이러한 경우 해상도 정보를 복호기에 전송하지 않아 부호화 효율을 높일 수 있고 또한 1/8 해상도에 대한 움직임 예측을 하지 않기 때문에 부호화기 복잡도를 낮출 수 있다. 실험결과 평균 0.2%의 성능을 얻을 수 있었으며 부호화기 복잡도는 4% 감소하였다.