최근 딥러닝을 적용하는 비디오 압축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 화면내 예측 부호화의 성능 한계를 극복할 수 있는 방안으로 딥러닝 기반의 화면내 예측 부호화 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 신경망 기반 문맥적응적 화면내 예측 모델의 학습기법과 그 부호화 성능분석을 제시한다. 즉, 본 논문에서는 주변 참조샘플의 문맥정보를 입력하여 현재블록을 예측하는 기존의 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural network) 기반의 화면내 예측 모델을 학습한다. 학습된 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하고 그 부호화 성능을 분석하였다. 실험결과 학습한 예측 모델은 HEVC 대비 AI(All Intra) 모드에서 0.28% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다. 또한 비디오 부호화 블록분할 구조를 고려하여 학습한 경우의 성능도 확인하였다.
현재 차세대 부호화 표준으로 진행 중인 VVC (Versatile Video Coding)는 재귀적 블록 분할 구조 및 GPM (Geometric Partitioning Mode)과 같은 다양한 예측 방법들의 채택으로 HEVC (High Efficiency Video Coding)대비 RA (Random Access) 환경에서 약 34%와 LDB (Low-Delay B) 환경에서 약 30%의 부호화 성능 향상을 보이지만 부호화 복잡도는 약 10배, 7배 증가를 보인다. 본 논문에서는 VVC의 부호화 복잡도 개선을 위하여 블록 내 방향성을 이용한 GPM 모드 고속 결정 및 블록 분할 고속 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 블록에 허프 변환을 적용하여 블록 내의 방향성을 파악하고, 이를 통해 율-왜곡 비용 탐색 과정에서 생략할 GPM 모드와 특정 블록 분할 방법을 결정하는 방법이다. 실험 결과로써 제안하는 방법은 VTM8.0 대비 RA 환경에서 2.48%의 부호화 성능 감소와 31.01%의 부호화 시간 감소의 효과를 얻고 LDB 환경에서 2.69%의 부호화 성능 감소와 29.84%의 부호화 시간 감소의 효과를 얻었다.
인터넷을 통해 동영상을 전송할 때, 네트워크의 상태에 따라 패킷 손실이 발생할 수 있다. 패킷 손실이 발생하면 해당 프레임 뿐 아니라, 그 프레임을 참조하는 다른 프레임의 화질에도 영향을 미치는 오류전파가 발생한다. 본 논문에서는 전송 중 패킷 손실로 인한 오류전파를 최소화하기 위한 부호화 기법인 AMV(Auxiliary Motion Vector)를 제안한다. AMV 기법에서 부호기는 한 개의 매크로블록을 압축하기 위해 여러 프레임과의 움직임 예측을 수행한 후, 상위 두 개의 매칭블록을 선택한다. 두 블록 중 압축 대상 매크로블록과 더 유사한 블록을 움직임 보상에 이용하며 이 블록을 참조블록 또는 기본블록이라 한다. 나머지 블록을 보조블록이라 하며 참조블록이 손실된 경우 복호기가 참조블록의 대체용으로 이용한다. 보조블록의 정보는 압축된 매크로블록의 헤더에 블록의 모션벡터와 프레임 번호를 삽입함으로써 전송된다. 이 기법은 다른 기법에 비해 압축에 이용되는 참조블록의 수를 최소화하고 보조블록을 이용하여 오류를 요구함으로써 오류전파가 발생하는 범위와 그 강도를 줄이는 장점이 있다. 제안된 기법의 코덱을 구현하기 위해 H.263 표준 소스를 수정하였으며, 다양한 패킷 손실율의 트레이스를 생성하기 위해 시뮬레이션 툴인 NS-2를 이용하였다. 실험 결과 제안된 기법은 전체적으로 H.253 표준에 비하여 높은 성능을 나타냈으며 특히 화면의 변화가 적은 경우 패킷 손실율이 높을수록, 변화가 심한 경우 패킷 손실율이 낮을수록 높은 성능을 나타내었다.
전처리 필터링은 카메라로부터 들어오는 잡음을 제거하여 부호화 효율을 높여주기 때문에, 전처리 과정의 효과적인 구현은 동영상 압축에서 중요한 연구분야 중의 하나였다 본 논문에 근사화된 일반화 위너 필터링(approximated generalized Wiener filtering)과 이차원 DCT의 분해(factorization)를 바탕으로, 부호화기 내부에서 수행되는 효과적인 전처리 필터링 방법을 제안한다 제안한 전처리 필터링은 원 영상 블록 (original image block)과 움직임 보상된 차 영상 블록(motion-compensated error block)의 DCT계수들에 적절한 값들을 곱하는 것으로 수행된다 전처리 필터링이 동영상 압축기에 깊이 파묻혀 있지만, 전처리 과정으로 인한 연산량의 증가는 전체 부호화 과정에 비해 크지 않으며, 전통적인 블록 부호화 기법의 틀은 그대로 유지한다 간결한 구조와 연산에도 불구하고 제안한 방법은 잡음이 있는 동영상에 대해서 좋은 필터링 및 부호화 성능을 나타낸다.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 사용하는 정수형 변환을 $4{\times}4$ 블록 단위로 적용하고 인접 네 개의 $4{\times}4$ 블록의 같은 주파수 위치의 계수값을 모아서 추가로 $4{\times}1$ 블록 단위로 1차원 변환하는 3차원 변환(3DT : Dimensional Transform)을 기반으로 부호화 방법을 통합한 환경인 3DTE(3DT Environment)를 제안한다. 제안하는 방법에서 사용하는 변환인 3DT는 H.264/AVC가 가지는 예측오차를 유지하면서 인접블록 간에 남아있을 공간적 중복도를 추가로 줄일 수 있고 이와 같은 특성에 적합한 방법을 적용하였다. 본 논문의 실험에서 제안하는 방법은 JM11.0과 비교 실험했을 때 대표적인 시험 시퀀스에 대하여 High profile 환경에서 평균적으로 약 3.58% 정도의 비트율 절감을 얻었다. 특히 HD급과 같이 해상도가 높은 영상에서 평균 약 5.40% 정도의 높은 비트율 절감을 보였다.
본 논문에서는 기존의 BTC 방법을 개선한 새로운 ABTC(adaptive block truncation coding) 방법을 제안하였다. ABTC 알고리듬은 화상데이터의 부분적인 특성에 따라 압축방식을 선택적으로 적용함으로써 높은 압축률로 우수한 화질의 재생화면을 얻을 수 있다. ABTC 화상압축방식은 압축 알고리듬이 간단하면서도 높은 압축률을 얻을 수 있는 특징이 있다. 이 알고리듬을 사용하면 칼라화상을 1.0(bit/pel)에서 2.26(bit/pel)의 데이터 부호율 범위내에서 임의로 코딩할 수 있으며 원래의 화상에 비해 화질의 큰 손상없이 높은 압축률 $1.3{\sim}1.5bit/pel$을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 Nakagami 페이딩 채널 특성의 이동 통신 환경에서 정보 데이터를 PN 시퀀스로 대역 확산시켜 BPSK 변조를 취한 CDMA 시스템에 MRC 다이버시티와 반복 전송(다수결 선택)이나 부호화 기법을 다양하게 결합하였을 때의 블록 오율 성능 향상에 대하여 분석한다. 분석 결과로써, 부호화는 다이버시티 기법보다 더 효과적인 성능 향상을 보였다. 그러나 부호화는 더 넓은 주파수 대역을 필요로 하게 된다. 또한 MRC 다이버시티와 부호화 기법을 결합하였을 때 성능 개선이 크게 향상되었다.
We propose an efficient block least-mean-square (BLMS) adaptive algorithm, in conjunction with error control coding, for direct-sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems. The proposed adaptive receiver incorporates decision feedback detection and channel encoding in order to improve the performance of the standard LMS algorithm in convolutionally coded systems. The BLMS algorithm involves two modes of operation: (i) The training mode where an uncoded training sequence is used for initial filter tap-weights adaptation, and (ii) the decision-directed where the filter weights are adapted, using the BLMS algorithm, after decoding/encoding operation. It is shown that the proposed adaptive receiver structure is able to compensate for the signal-tonoise ratio (SNR) loss incurred due to the switching from uncoded training mode to coded decision-directed mode. Our results show that by using the proposed adaptive receiver (with decision feedback block adaptation) one can achieve a much better performance than both the coded LMS with no decision feedback employed. The convergence behavior of the proposed BLMS receiver is simulated and compared to the standard LMS with and without channel coding. We also examine the steady-state bit-error rate (BER) performance of the proposed adaptive BLMS and standard LMS, both with convolutional coding, where we show that the former is more superior than the latter especially at large SNRs ($SNR\;\geq\;9\;dB$).
The motion compensated coding (MCC) technique, which exploits the temporal redundancies in the moving images with the motion estimation technique,is one of the most popular techniques currently used. Recently, a variable block size(VBS) motion estimation scheme has been utilized to improve the performance of the motion compensted coding. This scheme allows large blocks to the used when smaller blocks provide little gain, saving rates for areas containing more complex motion. Hence, a new VBS motion estimation scheme with a hierarchical structure is proposed in this paper, in order to combine the motion vector coding technique efficiently. Topmost level motion vector, which is obtained by the gain/cost motion estimation technique with selective motion prediction method, is always transmitted. Thus, the hierarchical VBS motion estimation scheme can efficiently exploit the redundancies among neighboring motion vectors, providing an efficient motion vector encoding scheme. Also, a restricted search with respect to the topmost level motion vector enables more flexible and efficient motion estimation for the remaining lower level blocks. Computer simulations on the high resolution image sequence show that, the VBS motion estimation scheme provides a performance improvement of 0.6~0.7 dB, in terms of PSNR, compared to the fixed block size motion estimation scheme.
동영상 신호의 각 프레임 간의 상관성을 복호기에서 이용하여 부호기의 복잡도를 줄이는 분산 동영상 부호화(distributed video coding : DVC) 시스템이 제안되었다. DVC 시스템에서는 부호기에서 블록 단위의 움직임 추정 및 보상을 수행하지 않기 때문에 블록 단위의 변환기법인 DCT(discrete cosine transform)를 대신해서 부호화 이득이 큰 중첩된 블록 단위의 변환인 lapped transform의 적용이 가능하다. 본 논문에서는 lapped transform을 사용한 효율적인 DVC 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 성능을 높이기 위하여 복호기에서 중첩된 블록을 사용하는 OBMCI(overlapped block motion compensated interpolation)을 사용하여 부가 정보를 생성하고 적절한 상관잡음 모델링을 사용하여 전체 부호화 성능을 향상시킨다. 표준 동영상을 사용하여 모의 실험을 하고 제안하는 시스템의 성능을 기존의 DVC 부호화 시스템과 비교한 결과 우수한 PSNR 성능과 저전송률에서 블록 현상이 크게 감소하는 것을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.