본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화기에서 RDO 모드 결정을 위한 효율적인 방식을 제안한다. DCT 계수와 RDO 모드 결정 과정의 특징에 기반하여 모든 DCT 계수들이 양자화 후에 '0'이 되는 오차 블록 (AZCB)을 검출하는 새로운 조건이 유도된다. 제안 알고리즘에서는 AZCB에 대한 (I)DCT, (역)양자화, 엔트로피 부호화 과정의 생략이 이루어진다. 이것은 RDO 모드 결정 과정에 요구되는 계산량을 감소시킨다. 모의 실험 결과는 기존 방식에 비하여 약 40% 이상의 계산량 감소가 제안 알고리즘에서 이루어짐을 보여준다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 스케일러블 비디오 부호화에서 가장 중요한 요소 기술인 움직임 보상 시간적 필터링 방법의 성능에 관련된 요소들의 특성을 파악하고, 기존의 DCT 기반의 하이브리드 부호화에서 사용된 움직임 예측 방법과 가변 크기 블록을 사용한 움직임 예측 방법을 적용한 향상된 MCTF (Motion Compensated Temporal Filtering) 방법을 제안한다. 이를 통하여 시간적 필터링 과정에서의 연결성을 높이고, 프레임간 에너지를 저/고주파 프레임으로 효율적으로 분해할 수 있다. 그 결과, 고주파 프레임의 에너지를 줄여, 엔트로피 부호화 비트율을 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 모의 실험한 결과, 고주파 프레임에 포함된 에너지가 최대 25.86%까지 감소하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 비교적 간단한 컴퓨터 셀 애니메이션 동영상을 대상으로 낮은 비트율에서 효율적인 압축 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 인트라 프레임 부호화와 인터 프레임 부호화를 기본 구조로 한다. 인트라 프레임 부호화에서는 팔레트를 이용한 칼라 양자화, 색인 재배치, JPEG-LS의 ADPCM 및 매핑, 분류화 및 블록단위의 색인에 대한 엔트로피 부호화로 구성되고, 인터 프레임 부호화에서는 움직임의 특성을 분류하여 블록 단위의 움직임 리플레니쉬먼트 기법을 이용해서 부호화한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 방식인 Flash, FLC, Motion-JPEG, MPEG-1 및 MPEG-4 등과 낮은 비트율에서 부호화 성능을 비교해 볼 때 우수한 성능을 나타내었다.
In this study, pneumonia identification networks with the small number of layers were constructed by using chest X-ray images. The networks had similar trainable-parameters, and the performance of the trained models was quantitatively evaluated with the modification of the network architectures. A total of 6 networks were constructed: convolutional neural network (CNN), VGGNet, GoogleNet, residual network with identity blocks, ResNet with bottleneck blocks and ResNet with identity and bottleneck blocks. Trainable parameters for the 6 networks were set in a range of 273,921-294,817 by adjusting the output channels of convolution layers. The network training was implemented with binary cross entropy (BCE) loss function, sigmoid activation function, adaptive moment estimation (Adam) optimizer and 100 epochs. The performance of the trained models was evaluated in terms of training time, accuracy, precision, recall, specificity and F1-score. The results showed that the trained models with the small number of layers precisely detect pneumonia from chest X-ray images. In particular, the overall quantitative performance of the trained models based on the ResNets was above 0.9, and the performance levels were similar or superior to those based on the CNN, VGGNet and GoogleNet. Also, the residual blocks affected the performance of the trained models based on the ResNets. Therefore, in this study, we demonstrated that the object detection networks with the small number of layers are suitable for detecting pneumonia using chest X-ray images. And, the trained models based on the ResNets can be optimized by applying appropriate residual-blocks.
본 논문에서는 실시간 HD급 영상($1920{\times}1080@30fps$) 처리를 위한 효율적인 CAVLC (Context-based Adaptive Variable Length Code) 부호화기의 하드웨어 구조를 제안한다. 기존에 제안되었던 CAVLC 하드웨어 구조들은 CAVLC 부호화를 위해 필요한 $4{\times}4$ 블록내의 정보들을 구하기 위해서 16개의 계수들을 모두 탐색하면서 zigzag scanning을 하였다. 그러나 zigzag 방향으로 정렬 된 계수들 중 '0'이 아닌 마지막 계수 이후에 존재하는 '0'의 열은 CAVLC 부호화를 하는데 있어 불필요한 계수들이다. 본 논문에서는 이러한 불필요한 연산을 줄이기 위해서 계수 위치 탐색 기법과 레벨 순차 정렬 기법을 제안한다. 제안된 구조를 적용하여 실험한 결과, 하나의 매크로블록을 처리하는 평균 클럭 수(Cycles/MB)는 기존 방식보다 약 23%가 줄었다. 제안된 CAVLC 하드웨어 구조는 Verilog HDL을 사용하여 하드웨어로 설계 및 검증되었다. 0.18um 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 16.3k 게이트를 가졌고, HD급($1920{\times}1080@30fps$) 영상을 기준으로 했을 경우 81MHz에서 동작할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 볼륨 영상의 점진적 무 손실 압축에 효율적인 3차원 대역분할 필터 군을 제안한다. 이를 위해 지금까지 1차원 무 손실 대역분할 필터 군에 적용되어져왔던 ORT(Overlapping Rounding Transform)를 두 가지 형태의 3차원 무 손실 대역분할 필터 군-분리형(separable)과 비 분리형(non-separable)-을 구현하는데 기본적으로 사용하였다. 분리형 필터 군은 1차원 무 손실 대역분할 필터 군을 연속적으로 적용함으로써, 비 분리형 필터 군은 ORT를 3차원으로 확장 적용함으로써 구현되었다. 특히, 기존의 3차원 HINT(Hierachical INTerpolation) 알고리즘은 제안된 ORT 기반 3차원 비 분리형 필터 군으로 일반화된다. 다양한 볼륨 의료 영상에 제안된 방식을 적용함으로서, 제안된 분리형/비 분리형 대역분할 필터 군이 기존의 블록 기반 변환 방식과 3차원 HINT 보다 압축성능(엔트로피)면에서 우수함을 확인하였다.
본 논문은 영상의 손실 압축에 널리 사용되는 JPEG 표준을 확장하여 압축률을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 연속적인 신호를 압축하는데 널리 사용되는 증분 압축 기법을 보다 효과적으로 손실 영상 압축 방법에 적용하기 위하여 행이나 열단위로 예측(prediction)과 이산 코사인 변환을 수행하고 양자화, 엔트로프 부호화 등의 과정을 거쳐 영상을 압축하기 위한 방법을 제안한다. 특히 JPEG 표준과 행/열 단위 압축 방법의 장점을 동시에 갖게 하기 위해 JPEG 표준의 틀에서 선택적으로 블럭에 행/열 단위 압축을 수행함으로써 압축률을 향상시킨다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 사용자가 압축 시 지정한 화질이 높을 경우 JPEG보다 높은 압축률을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 간단하게 기존의 JPEG 압축 방식에 추가되어 고화질의 영상을 효율적으로 압축하는데 사용될 수 있다.
로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이진맵과 예측 기법으로 구성된 새로운 로파 및 데몬 그램 압축 기법을 제안한다. 먼저 각 주파수 빈에 대한 예측을 결정하는 이진맵을 생성하고, 프레임을 몇 개의 매크로 블록으로 구분한다. 각 매크로 블록에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 적용하여 나머지를 계산한다. 그리고 이진맵에서 유효한 빈들에 대해 예측을 수행하고 엔트로피 부호화를 위해 나머지를 양자화 한다. 이진맵과 예측모드를 전송함으로써 복호기는 동일한 절차로 그램을 복원한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 로파와 데몬 그램 압축 결과가 기존의 데이터 압축 기법에 비해 우수함을 확인한다.
ATM과 같은 광대역 통신망을 위한 영상 부호화기는 다해상도 영상의 지원과 영상의 점진적 전송, 셀손실로 인한 피해의 최소화 등 망의 특성을 고려해야만 한다. 기존의 변환 부호화기방식으로는 이런 특성의 고려가 불가능하며, 따라서 다해상도 부호화 기법이 요구된다. 다해상도 부호화 기법으로는 기존의 대역분할 부호화가 있으나, 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 방법이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 스플라인 함수를 이용하여 설계된 웨이브렛 기저를 사용하여 대역 분할을 시도하고, 분할된 각 대역 별로 엔트로피 제한 벡터 양지화를 행하는 다해상도 영상 부호화기를 생각해 본다. 특별히 광대역 망에서의 셀 손실을 대비하기 위해 스플라인 웨이브렛으로 변환된 영상의 대역별 특성을 분석하여, 각 대역별 우선 순위를 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안한 부호화기는 기존의 일반적인 벡터양자화기보다 약 3dB 이상의 성능 향상을 보였고, 다른 웨이브렛 기저를 사용한 엔트로피 제한 벡터양자화기 보다는 비트율에 따라서 $0.5\sim2dB$ 정도의 성능 향상을 가져옴을 볼 수 있었다.
하이브리드 블록 기반 비디오 압축에서 변환 부호화는 공간 영역의 잔차 신호를 주파수 영역으로 변환하여 낮은 주파수 대역에 에너지를 집중시켜 이후 엔트로피 코딩 과정에서 높은 압축률을 달성할 수 있게 한다. 최신 비디오 압축 표준인 VVC(Versatile Video Coding)는 DCT-2(Discrete Cosine Transform type 2), DST-7(Discrete Sine Transform type 7), DCT-8(Discrete Cosine Transform type 8)를 사용하여 주변환을 수행한다. 본 논문에서는 DCT-2, DST-7, DCT-8이 모두 선형 변환임을 고려하여, 선형 변환의 선형성을 이용하여 역변환 시 곱셈 연산량을 줄이는 역변환 방법을 제안한다. 제안하는 역변환 방법은 VVC의 참조 소프트웨어인 VVC Test Model-8.2 (VTM-8.2) 대비 비트율의 증가 없이 부호화 시간과 복호화 시간이 AI(All Intra)에서 평균 26%, 15%, RA(Randon Access)에서 평균 4%, 10% 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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