가장 최근에 표준화가 완료된 동영상 압축 코덱인 H.264/AVC는 율-왜곡 최적화를 사용하여 압축률이 상당히 향상되었다. 율-왜곡 최적화는 다수의 후보 모드들 중에서 최적의 모드를 결정하기 위한 수단이며, 모든 모드에 대하여 라그랑지안 비용을 계산하여 그 비용이 가장 적은 모드를 최적의 모드로 결정한다. 하지만 이 방법의 사용으로 인하여 H.264/AVC 부호기의 계산 복잡도가 상당히 증가하였다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 화면 내 예측 부호화의 율-왜곡 최적화의 사용으로 인한 계산 복잡도를 감소시키는 고속 화면 내 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Intra$4{\times}4$와 Chroma Intra의 부호화 속도를 향상시키기 위하여 최고 확률 모드(MPM)가 가장 최적의 예측 모드인 경우를 미리 판단하여, 이 경우에는 율-왜곡 최적화 과정을 생략하고 최고 확률 모드를 사용하여 부호화한다. 또한 이 방법을 색차 화면 내 예측 모드에 유사하게 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 손실이 거의 없이 평균 약 63%의 부호화 시간을 절약하였다.
고령화로 인해 증가하는 노인 비율만큼이나 치매를 앓는 노인 수 또한 빠르게 늘고 있는데 이는 사회적, 경제적 부담을 발생시킨다. 특히, 간병인의 근무 시간 손실 및 간호 부담으로 인한 의료 비용 증가와 같은 간접비용을 포함하는 치매 관리 비용은 수년에 걸쳐 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 비용을 줄이기 위해 치매 환자를 돌보기 위한 관리 시스템 도입이 시급하다. 따라서 본 연구는 항상 치매 환자를 돌볼 수 없는 환경이나 독거노인을 관리하기 위한 센서 기반 이상 행동 탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구들은 단지 행동을 인지하거나 정상 행동 여부를 평가하는 정도였고 센서로부터 받은 데이터가 아닌 이미지를 처리하여 행동을 인지한 연구도 있었다. 본 연구에서는 실데이터 수집에 한계가 있음을 인지하여 비지도 학습 모델인 오토인코더와 지도 학습 모델인 장·단기 기억 모형을 동시에 사용했다. 비지도 학습 모델인 오토인코더는 정상 행동 데이터를 학습하여 정상적인 행동에 대한 패턴을 학습시켰고 장·단기 기억 모형은 센서로 인지 가능한 행동을 학습시켜 분류를 좀 더 세분화했다. 테스트 결과 각각의 모델은 약 96%, 98% 이상의 정확도를 도출하였고 오토인코더의 이상치가 3% 이상을 갖는 경우 장·단기 기억 모형을 통과하도록 설계했다. 이 시스템을 통해 혼자 사는 노인이나 치매 환자를 효율적으로 관리할 수 있으며 돌보기 위한 비용 또한 절감할 수 있을 것으로 전망된다.
본 논문에서는 차세대 비디오 표준인 High Efficiency Video Coding(HEVC)의 영상 부호화 과정의 시간복잡도 감소를 위한 효율적인 Prediction Unit(PU)레벨 움직임예측(Motion Estimation, ME) 병렬화의 구현 기법을 제시하고자 한다. 움직임예측 과정은 부호화기에서 80%의 복잡도를 차지하는 과정으로 고속 부호화의 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 많은 기술들이 제안되었는데, 그 방법 중의 하나가 움직임예측 알고리즘의 병렬화이다. 이러한 병렬 ME 설계의 일환으로 ME의 일부인 Merge Estimation의 병렬화를 위한 Merge Estimation Region(MER)기반의 설계방법이 제안되었다. 하지만 HEVC Test Model reference software(HM)에 반영된 MER을 이용하여 실제로 병렬화 된 ME를 구현하는 과정에서는 알고리즘 측면에서 아직 고려되지 않은 문제들이 존재한다. 이에 본 논문에서는 HM을 바탕으로 MER을 사용한 안정적인 병렬 ME를 구현하기 위한 전략으로 각 PU의 정보를 독립적으로 사용하기 위한 부분 순차화 방법과 메모리 접근제한을 이용한 병렬화 방법을 제시한다. 실험을 통해 본 연구의 우수성이 확인되었는데, 제안된 방법에 기반을 둔 구현의 전체 부호화 시간이 순차적인 ME를 이용한 HM의 것보다 평균 25.64% 감소하였다.
인터 예측의 핵심 요소는 ME와 MC이다. ME는 SAD(Sum of Absolute Difference)와 같은 정합기준을 사용하는 것뿐만 아니라 비트스트림의 최종 비트수에 따라서 최적의 움직임 벡터를 찾는다. 인터 예측부호화는 고화질의 실시간 비디오 응용에 있어서 언제나 주된 병목을 초래한다. 따라서 실시간 비디오 응용에서는 인터 예측을 수행하는 고속의 전용 하드웨어를 필요로 한다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 움직임 추정기를 연구하였다. 설계된 움직임 추정기는 2-D 시스토릭 배열 기반으로 기본 처리기 요소를 병렬로 연결하여 SAD 값을 빠르게 계산한다. 참조데이터를 상위영역과 하위영역으로 나누어 각각의 연결선을 두고 입력 시퀀스를 조절하여 파이프라인 중지 없이 연속적인 연산을 수행한다. 데이터 재사용 기법을 통하여 메모리 엑세스를 줄였고 특별한 지연 없이 최소의 SAD를 갖는 파티션을 찾아내어 움직임 벡터를 생성하게 하였다. 설계된 움직임 추정기는 가변 블록 크기를 지원하며 하나의 매크로블록의 연산을 하는데 328 사이클이 소요된다. 논문 [6]이 로컬메모리를 사용하는 것과 달리, 본 논문은 로컬메모리를 사용하지 않는다.
차세대 영상 기술의 하나로 다양한 분야에서 주목받고 있는 고품질 다시점 및 3차원 콘텐츠들에 대한 비디오 부호화 기술의 연구 및 표준화가 활발히 진행되고 있다. 다시점 및 3차원 비디오 기술은 복수의 시점을 이용하여 사용자에게 실감나는 영상을 제공할 수 있다. 하지만, 많은 시점을 획득 및 전송하는 것은 한계가 있으므로, 소수의 시점을 이용하여 다양한 시점을 제공하는 연구가 주를 이룬다. 이러한 연구에는 전송 시점을 줄이는 대신 깊이 정보를 전송하여 전송된 시점으로부터 더욱 정확히 임의 시점을 생성하는 기술과 시점간 정보 중복성을 제거하기 위한 부호화 기술이 있다. 최근 국제 표준화 기구인 JCT-3V(Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extension Development)에서는 다시점 및 3차원 비디오 영상을 효율적으로 부호화할 수 있는 기술에 대하여 표준화가 진행되고 있다. 본 논문은 현재 JCT-3V에서 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반으로 표준화가 진행 중인 3D-HEVC 부호화 기술에 대해 살펴보고 그 부호화 및 복잡도 성능을 분석하였다. 이러한 성능 분석은 향후 부호화 성능 향상을 위한 알고리즘 개발 및 고속 부호화기 개발을 위한 부호화 툴의 선별 및 조정에 유용할 것으로 판단된다.
HEVC 표준은 기존의 H.264 표준을 대체할 차세대 고효율 영상 압축 코덱이다. H.264 표준에 비해 약 50% 수준으로 비트레이트를 감소시켰지만 계산 복잡도는 약 1.4배 정도 증가하였다. 계산 복잡도를 낮추기 위해 다양한 고속화 알고리즘들이 제안되어 왔다. 인트라 코딩에는 rough mode decision(RMD) 기법이 적용되었다. 최적의 모드를 선정하기 위한 rate-distortion optimization (RDO) 과정은 복잡도가 높기 때문에 RMD를 사용하여 더 간소화된 방법으로 RDO 단계를 위한 후보 모드들을 선정한다. 그러나 큰 사이즈의 블록들의 경우 RMD 과정 역시 계산 복잡도를 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 RMD 과정에서 참조 픽셀을 가져오고, 예측 픽셀 생성하는 과정에서 다운 샘플링을 적용하였으며 참조 소프트웨어에 적용된 기존 RMD 방식에 비해 계산량을 70%가량 줄일 수 있었다. 이때 BDBR 증가는 0.04%로 미미한 수준이다. 제안한 다운샘플링 기법을 RMD 하드웨어에 적용하면 게이트 카운트는 약 33%, 버퍼의 크기는 약 66% 줄어든다.
MPEG과 ITU-T에서 최근 표준화가 진행되고 있는 HEVC는 H.264/AVC에 비해, CU(coding unit), PU(prediction unit), TU(transform unit)의 다양한 형태 분할 단위를 갖는 것을 큰 특징으로 한다. 이 중, CU와 TU는 쿼드트리 형태의 재귀적 분할 구조를 가지도록 구성되는데, 압축 효율은 향상시키지만 높은 부호화 복잡도를 갖는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 재귀적 분할 구조에서의 rate-distortion cost를 조건부 확률을 이용한 통계적 분석 방법을 사용하여, 분할이 일어나는 경우와 그렇지 않은 경우로 분류하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 HEVC의 재귀적 CU 부호화에 적용한 결과, 부호화 복잡도를 32% 가량 감소시키면서 압축 효율하락은 0.4-0.5%로 억제할 수 있었다. 또한, HM4.0에 구현되어 있는 고속 탐색 알고리즘과 함께 사용하는 경우, 압축 효율 하락을 0.9%로 억제하면서 부호화 복잡도를 1/2로 감소시킬 수 있었다.
움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 추정 과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 1/2 화소 (half-pixel)와 1/4 화소(quarter-pixel) 단위까지의 움직임 추정은 영상압축률을 높일 수 있지만, 계산의 복잡도가 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 각 블록간의 절대 오차 값인 SAD (Sum of Absolute Difference)가 최소 점을 기준으로 포물선 모양의 분포를 나타내는 특성 및 1/2 단위와 1/4 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색 점을 줄임으로써 처리속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는, 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SAD를 갖는 점을 기준으로 주위 8점 가운데 두 번째로 SAD가 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SAD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존 알고리듬에 비해 비교적 화질에 변화가 없고, 인코더 처리과정 에서 약 20%의 빠른 속도로 처리하는 결과를 보였다.
H.264/AVC는 부호화 성능을 향상시키기 위해 많은 최신의 기술들을 채택하였지만, 그 결과 부호화기의 복잡도가 매우 증가하였다. 특히 화면내(intra) 예측 부호화에서는 주변블록과의 방향성 상관도에 따라 4${\times}$4 휘도블록은 9개, 16${\times}$16 휘도블록과 8${\times}$8 색차블록은 각각 4개의 부호화 모드가 있는데, 이들 중 최적의 모드는 율-왜곡 최적화(RDO) 기법에 의해 선택한다. 따라서 하나의 매크로블록을 부호화하기 위해서는 592번의 RDO 계산을 수행해야 한다. 본 논문에서는 간단한 구조의 방향성 마스크와 주변블록의 모드정보를 이용하여 RDO 계산의 대상이 되는 모드의 개수를 줄임으로써 부호화 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 RDO 계산을 최대132회로 줄이고 부호화 시간을 전역탐색(exhaustive search)에 비해 $70\%$까지 줄이면서 PSNR 및 비트율 변화가 거의 없음을 실험을 통해 보이고 있다.
본 논문에서는 CDMA2000 1X용 스마트 안테나 기지국을 구현하고 기지국 각 모듈의 구조와 새로운 기능을 소개한다. 구현된 스마트 안테나 기지국은 배열안테나, 주파수 상/하향 변환기, ADC/DAC, 확산기/역확산기, 길쌈 부호기/비터비 복호기, 탐색기, 추적기, 빔포머, 캘리브레이션(calibration) 등 여러 종류의 서브 시스템으로 구성되는 복합 시스템이다. 캘리브레이션 과정을 거친 후 순방향과 역방향 링크에서 원하는 빔패턴이 생성됨을 실험을 통해서 확인하였다. 또한, 본 논문의 스마트 안테나 기지국에 채택된 적응 알고리즘이 가입자당 4개의 핑거를 지원하는데 충분한 속도와 정확성을 가짐을 확인 하였으며, PCS 대역의 상용 단말기를 사용한 실험을 통해 제안된 스마트 안테나 기지국이 기존의 다이버시티 기지국에 비해 우수한 성능을 가짐을 FER(Frame Error Rate)로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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