• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.732-743
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• 2008

본 논문은 H.264/AVC가 이전의 비디오 코덱에서 사용하는 8$\times$8 변환이 아닌 4$\times$4 변환을 도입하면서 인트라 및 인터 예측 성능을 높인 반면 공간적 압축도가 낮은 점을 개선하기 위한 다차원 변환 방법을 제안한다. 다차원 변환 방법은 H.264/AVC가 갖는 시간적 예측의 장점과 공간적 압축도를 동시에 충족시킬 수 있는 방법이다. 먼저 실험을 통해 다차원 DCT가 H.264/AVC의 2차원 정수 변환(Integer Transform)보다 에너지 압축율이 높다는 것을 보였다. 다차원 DCT를 위한 정수형 변환과 양자화기를 설계하였으며, H.264에서 사용하는 컨텍스트 기반 적응 가변 길이 코딩 (CAVLC)을 엔트로피 코더로 사용하여 다차원 부호화기를 설계하였다. 다차원 부호화기에는 다차원 변환에 따른 블록 주사 방식과 파라미터 갱신, 다차원 변환 모드 선택 등의 도구가 적용되었다. 실험 결과, 다차원 부호화기는 낮은 비트율에서 H.264/AVC와 유사한 압축 효율을 보였지만, 엔트로피와 0이 아닌 계수를 계산하여 비교한 통계적 성능 비교에서는 높은 성능을 보였다. 따라서, 다차원 부호화에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 기존의 H.264/AVC의 성능을 보완할 수 있는 부호화 알고리즘으로서 발전할 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.836-846
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• 2014

최근 초고해상도(UHD: Ultra High Definition) 영상 서비스의 확산을 위하여 기존의 비디오 압축 기술인 H.264/AVC 대비 두 배이상의 압축 성능을 가지는 HEVC (High-Efficiency Video Codec)의 표준화가 완료되었다. 그러나 높은 압축 효과를 얻기 위하여 복잡한 연산이 필요한 기법들이 많이 도입되어 HEVC의 부호화 복잡도는 H.264/AVC보다 크게 증가되었다. 예로써 HEVC의 화면내 예측 부호화는 예측 모드을 최대 35개까지 확장함으로써 기존 H.264/AVC에 비해서 향상된 부호화 효율을 갖지만 화면내 부호화의 복잡도는 크게 증가되어 복잡도 감소 기법이 필요하다. 본 논문은 화면내 예측 부호화에 사용되는 예측 모드 35가지를 비디오 해상도와 양자화 파라미터 크기를 고려하여 4개의 세트로 분류하고 비디오 해상도에 따른 PU (Prediction Unit)의 크기의 점유율에 따라 예측 모드 개수를 변경함으로써 계산 복잡도를 감소시키는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법을 적용함으로써 대략 2%의 BD-rate 증가로 부호화 시간을 7% 가량 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권4C호
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• pp.349-354
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• 2009

H.264/AVC 디코더의 하드웨어 구현 시 실시간 동작을 위한 가장 큰 장애 요소 중 하나인 외부 메모리 엑세스량을 크게 줄인 움직임 보상 기법을 제안한다. H.264/AVC 디코더의 움직임 보상용 참조 영상은 큰 용량 때문에 대게 외부 메모리에 보관되며, 참조 영역은 수시로 디코더 코어 내부로 읽혀지게 되는데, 단순히 참조 영역 단위별 순차적 메모리 접근을 할 경우 그 데이터 엑세스 량은 디코더의 실시간 동작이 불가능할 정도로 막대할 수가 있다. 본 논문에서는 참조 영역을 매크로블럭 단위로 분석하여 가급적 적은 메모리 엑세스로 필요한 참조 영역을 읽어 들이는 방식을 제안하고 있으며, 실험 결과 제안된 움직임 보상 기법은 단순한 순차적 참조 블록별 데이터 접근 방식 대비 외부 메모리 사용 대역폭을 약 30% 감소시킴을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.59-65
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• 2011

한국의 DMB 서비스는 이미 대중화되어 많은 이용자들이 이용하고 있다. 그러나 최신 디스플레이 장치들은DMB 컨텐츠의 해상도에 비해 더 높은 해상도를 지원하고 있으며, 다양한 방법의 동영상 재표본화 기술을 채용하고 있다. 일반적으로 주관적인 영상 품질은 영상 내 객체에 대한 인식률에 따라 결정되며, 에지 공간에서 객체 간구분이 명확할수록 증가한다. 에지는 객체와 배경간의 경계이며 겹쳐진 사물간의 경계를 나타내는데, H.264/AVC(이하 AVC)에서 사용되는 화면 내 예측 부호화에서 선택되는 예측 모드와 필터를 통해 추출된 에지 정보는 80% 이상의 유사도를 보인다. 본 연구에서는 H.264 동영상 부호화에서 사용되는 화면 내 예측 부호화 정보와 DCT 계수 정보의 관계를 이용하여 에지 정보를 추출하여, 이를 이용한 효과적인 상향 표본화 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권1C호
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• pp.37-47
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• 2009

본 논문은 무선망과 같이 패킷 손실이 많은 환경에 H.264 부호화 영상이 전송될 때 복호기 단말기에서 손실된 움직임 벡터를 효율적으로 에러은닉 방법에 대하여 2가지를 제안한다. 첫째, 손실된 블록(매크로블록)에 대하여 후보벡터집합(candidate vector set)을 선정하는 방법으로는 손실된 블록에 인접한 주변 블록의 움직임벡터들의 높은 상관성을 착안하여 후보벡터를 선정한다. 이때 제안한 알고리즘은 주변 블록의 움직임벡터들 간에 거리를 이용하여 클러스터한다. 클리스터된 움직임 벡터 집합(클러스터 집합)에서 최적의 후보벡터 선택방법은 중앙값을 선택한다. 둘째, 손실된 블록의 최종의 후보벡터를 선정하는 방법으로는 후보벡터집합에서 주변에 인접한 픽셀간의 방향성을 고려하여 왜곡 값이 최소인 벡터를 후보벡터로 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 기존 방법에 비하여 후보벡터 개수가 평균적으로 $23%{\sim}61%$까지 감소하였고, 디코딩 시간이 평균적으로 $3{\sim}4$(sec) 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권7호
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• pp.53-60
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• 2009

H.264/AVC 코덱에 사용되는 움직임 추정은 다중 참조 프레임과 다양한 가변 블록을 이용하기 때문에 복잡하고 많은 연산을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다중 참조 프레임 선택, 블록 매칭, 블록 모드 결정, 움직임 벡터예측을 고속으로 처리하는 방법을 바탕으로 동작 속도가 빠른 정수 화소 움직임 추정 회로 구조를 제안한다. 또한 부화소 움직임 추정을 위한 고성능 보간 회로 구조도 제안한다. 제안한 회로는 Verilog HDL을 이용하여 RTL로 기술하였고, 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 정수 화소 움직임 추정 회로는 77,600 게이트와 4개의 $32\times8\times32$-비트 듀얼-포트 SRAM으로 구현되었고 최대 동작 주파수는 161MHz이며 D1(720$\times$480)급 칼라 영상을 1초에 51장 까지 처리할 수 있다. 부화소 움직임 추정 회로는 22,478 게이트로 구현되었고 최대 동작주파수 200MHz에서 1080HD(1,920$\times$1,088)급 칼라 영상을 1초에 69장 까지 처리할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.637-646
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• 2005

DMB 서비스를 위해 제공되는 대부분의 비디오 컨텐츠는 MPEG-2 규격으로 압축된 채 제공되므로 실제 서비스를 위해서 H.264 규격으로 트랜스코딩을 수행해야 한다. 현재 사용되는 트랜스코딩 방식은 MPEG-2 비트열(bit-stream)의 디코딩과 H.264 규격으로의 인코딩 과정을 연속적으로 수행하는 픽셀 기반 직렬 구조형 (CPDT, Cascaded Pixel-Domain Transcoding Architecture)이다. 이 방식은 두 표준의 소스 코드를 수정 없이 사용할 수 있으므로 구현이 용이하지만 변환을 위한 처리 시간이 길고 디코딩과 인코딩을 반복하므로 화질의 열화가 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 비디오 비트열을 H.264로 트랜스크딩 할 때 변환 시간을 향상할 수 있는 DCT 기반의 열린 회로형 트랜스코더 구조(DCT-OPEN)와 변환시간은 CPDT와 유사하지만 화질면에서 우수한 DCT 기반 닫힌 회로형 트랜스코더(DCT-CLOSED) 구조를 제안한다. 제안된 구조에서는 CPDT 방식과 달리 압축 과정의 중간 단계인 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 변환을 수행한다. 이때, MPEG-2와 H.264의 DCT 단위와 방법이 상이하므로 [l, 2]에서 제안된 방식을 이용하여 DCT 간의 변환을 수행한다. 제안된 구조의 성능 평가를 위해 MPEG-2 TM5하 H.264 JM8 코덱을 수정하여 다양한 구조를 구현하였으며 실험 결과 DCT-OPEN의 경우 CPDT에 비하여 계산 복잡도에서 우수하지만 PSNR 성능은 낮게 나타났으며 DCT-CLOSED의 경우 계산 복잡도는 높으나 화질에서 우수한 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.207-210
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• 2009

An efficient algorithm to compress high dynamic range (HDR) videos is proposed in this work. We separate an HDR video sequence into a tone-mapped low dynamic range (LDR) sequence and a ratio sequence. Then, we encode those two sequences using the standard H.264/AVC codec. During the encoding, we allocate a limited amount of bit budget to the LDR sequence and the ratio sequence adaptively to maximize the qualities of both the LDR and HDR sequences. While a conventional LDR decoder uses only the LDR stream, an HDR decoder can reconstruct the HDR video using the LDR stream and the ratio stream. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm provides higher performance than the conventional methods.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.228-230
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• 2012

ITU와 ISO/IEC가 공동으로 UHD(Ultra High Definition)급 영상 부호화를 위해 표준화를 진행하고 있는 HEVC(High Efficient Video Codec)는 H.264/AVC 대비 2배 이상의 압축 효율을 갖는 것을 목표로 정하고 있다. HEVC는 다수의 개선된 기술을 사용하고 있기 때문에 부호화효율을 크게 향상시켰는데 여기에 비트 할당 및 비트율 제어 기술사용을 비디오 코덱의 성능을 향상 시킬 수 있는 중요한 요소들이다. 기존 H.264/AVC의 비트율 제어 기술에는 HEVC의 특성을 고려하지 못한 비트율-양자화 모델을 사용하여 HEVC의 성능을 최적화하기에 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 HEVC에서 효율적으로 비트 할당 및 비트율 제어를 할 수 있도록, 기존보다 향상된 비트율-양자화 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 비트율-양자화 모델이 기존 기술에 비해 정확함을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.98-99
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• 2016

최근 초고화질 해상도(UHD) 영상 서비스에 따른 기존의 비디오 압축 기술인 H.264/AVC 대비 두 배 이상의 압축 성능을 가지는 HEVC(High-Efficiency Video Codec)의 표준화가 완료되었다. 그러나 높은 압축 효과를 얻기 위하여 복잡한 연산이 필요한 기법들이 많이 도입되어 HEVC의 부호화 복잡도는 H.264/AVC보다 크게 증가되었다. 이에 본 논문은 HEVC의 복잡도를 줄이기 위한 정보로 입력 영상에 장면 전환 프레임을 전처리 과정을 통하여 검출하였다. 검출된 정보는 참조 픽쳐 리스트를 구성하는데 사용하여 HEVC 부호화기의 계산 복잡도의 큰 비중을 차지하는 ME(Motion Estimation)와 MC(Motion Compensation)의 횟수를 줄이도록 설계하였다.