• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.4
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• pp.495-502
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• 2018

JVET (Joint Video Exploration Team) which explored evolving technologies of video coding with capabilities beyond HEVC (High Efficiency Video Coding), released a references software codec named the Joint Exploration Model (JEM) for performance verification of coding technologies. JEM has 67 intra prediction modes that extend the 35 modes of HEVC for intra prediction. Therefore, the enhancement of the coding performance is limited due to the overhead of prediction mode coding. In this paper, we analyze the probabilities of prediction modes selections, and then we propose a more efficient intra prediction mode coding based on the results of analyzed mode occurrence. In addition, we propose a context modeling for CABAC (Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding) of the proposed mode coding. Experimental results show that the BD-rate gain is 0.02% on the AI (All Intra) coding structure compared to JEM 7.0. We need to optimize context modeling for additional coding performance enhancement.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.7
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• pp.1021-1033
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• 2022

After the Versatile Video Coding (VVC)/H.266 standard was completed, the Joint Video Exploration Team (JVET) began to investigate new technologies that could significantly increase coding gain for the next generation video coding standard. One direction is to investigate signal processing based tools, while the other is to investigate Neural Network based technology. Neural Network based Video Coding (NNVC) has not been studied previously, and this is the first trial of such an approach in the standard group. After two years of research, JVET produced the first common software called Neural Compression Software (NCS) with two NN-based in-loop filtering tools at the 27th meeting and began to maintain NN-based technologies for the common experiment. The coding performances of the two filters in NCS-1.0 are shown to be 8.71% and 9.44% on average in a random access scenario, respectively. All the material related to NCS can be found in the repository of the JVET. In this paper, we provide a brief overview and review of the NNVC activity studied in JVET in order to provide trend and insight for the new direction of video coding standard.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.5
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• pp.541-547
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• 2017

The Joint Exploration Model (JEM), which is a reference SW codec of the Joint Video Exploration Team (JVET) exploring the future video standard technology, provides a recursive Quadtree plus Binary Tree (QTBT) block structure. QTBT can achieve enhanced coding efficiency by adding new block structures at the expense of largely increased computational complexity. In this paper, we propose a fast decision algorithm of QTBT block partitioning depth that uses the rate-distortion (RD) cost of the upper and current depth to reduce the complexity of the JEM encoder. Experimental results showed that the computational complexity of JEM 5.0 can be reduced up to 21.6% and 11.0% with BD-rate increase of 0.7% and 1.2% in AI (All Intra) and RA (Random Access), respectively.

• ETRI Journal
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• v.43 no.2
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• pp.313-323
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• 2021

The Joint Video Exploration Team (JVET) has studied future video coding (FVC) technologies with a potential compression capacity that significantly exceeds that of the high-efficiency video coding (HEVC) standard. The joint exploration test model (JEM), a common platform for the exploration of FVC technologies in the JVET, employs quadtree plus binary tree block partitioning, which enhances the flexibility of coding unit partitioning. Despite significant improvement in coding efficiency for chrominance achieved by separating luminance and chrominance tree structures in I slices, this approach has intrinsic drawbacks that result in the redundancy of block partitioning data. In this paper, an adaptive tree structure correlating luminance and chrominance of single and dual trees is presented. Our proposed method resulted in an average reduction of -0.24% in the Y Bjontegaard Delta rate relative to the intracoding of JEM 6.0 common test conditions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.204-206
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• 2016

본 논문에서는 template matching을 이용한 PMMVD(Pattern Matched Motion Vector Derivation)기술에 대해 움직임 추정 방식에 따라 복잡도를 분석한다. PMMVD 기술은 HEVC의 화면 간 예측 기술과는 다르게 움직임과 관련된 정보를 부호화하지 않으며, 복호화기에서 움직임 벡터를 추정하는 방식이다. 따라서 종래의 기술 대비 높은 효율이 발생하지만 복호화기의 복잡도는 급격히 증가하게 된다. 이러한 이유로 다양한 움직임 추정 방식에 따라 성능을 분석하여 최적의 조합을 찾는 것은 매우 중요한 이슈임을 알 수 있다. 이를 위하여 현재 JVET(Joint Video Exploration Team)에서 FVC(Future Video Coding)를 위해 발표한 참조 소프트웨이인 JEM 2.0(Joint Exploration Test Model 2)을 이용하여 실험을 수행하고 향후 연구 방향을 논의한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.260-261
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• 2018

MPEG과 VCEG은 차세대 비디오 부호화 표준 기술 개발를 위한 JVET(Joint Video Exploration Team)을 구성하여 현재 비디오 표준화인 HEVC 대비 높은 부호화 효율을 목표로 연구를 진행하며 CfP(Call for Proposal) 단계를 진행 중이다. JVET의 공통 플랫폼인 JEM(Joint Exploration Test Model)은 HEVC의 quad-tree 기반 블록 분할 구조를 대신하여 더 많은 유연성을 제공하는 QTBT(Quad-tree plus binary-tree)가 적용되었다. QTBT는 화면 내 부호화 효율을 높이기 위한 하나의 방법으로 휘도와 색차 신호에 대해 분할된 블록 구조를 지원한다. 이러한 방법은 채널 간 블록 분할 모양이 동일하거나 비슷한 경우에 중복되는 블록 분할 신호가 발생할 수 있는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 화면 내 부호화에서 채널 간 유사도 비교를 이용하여 적응형 색차 블록 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실험 결과로 JEM 6.0과 비교하여 CfE(Call for Evidence) 영상에서 평균 0.28%의 Y BD-rate 감소와 함께 평균 124.5%의 부호화 복잡도 증가를 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.22 no.7
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• pp.770-779
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• 2019

Video coding technologies are progressively becoming more efficient and complex. The Versatile Video Coding (VVC) is a new state-of-the art video compression standard that is going to be a standard, as the next generation of High Efficiency Video Coding (HEVC) standard. To explore the future video coding technologies beyond the HEVC, numerous efficient methods have been adopted by the Joint Video Exploration Team (JVET). Since then, the next generation video coding standard named as VVC and its software model called VVC Test Model (VTM) have emerged. In this paper, several important coding features for motion estimation and motion compensation in the VVC standard is introduced and analyzed in terms of the performance. Improved coding tools introduced for ME and MC in VVC, can achieve much better and good balance between coding efficiency and coding complexity compared with the HEVC.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.254-255
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• 2017

HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 뛰어난 압축 성능을 갖는 차세대 비디오 부호화 표준 기술 탐색을 하고 있는 JVET(Joint Video Exploratory Team)에서는 기술 검증을 위한 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)을 공개하고 있다. JEM 의 화면내 예측 부호화에서는 67 가지의 예측모드를 사용하고 6 개의 MPM(Most Probable Mode)을 이용하여 예측모드를 부호화 한다. 본 논문에서는 코딩블록에서의 화면내 예측모드의 선택 확률을 바탕으로 보다 효율적인 예측모드 부호화 기법을 제안한다. 실험결과 JEM 5.0 대비 MPM 을 포함한 예측모드 부호화 정보의 CABAC(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding) 엔트로피 부호화를 제외하고, AI(All Intra) 부호화 구조에서 0.23% 정도의 BD-rate 감소를 보임을 확일 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.8-9
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• 2022

최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)에서는 NNVC(Neural Network-based Video Coding) EE(Exploration Experiment)를 통하여 화면내 예측을 포함한 신경망 기반의 부호화 기술들을 탐색하고 검증하고 있다. 본 논문에서는 VVC 에 채택되어 있는 다중 변환 선택(MTS: Multiple Transform Selection)에 따라서 적절한 예측 블록을 선택할 수 있는 TDIP(Transform-Dependent Intra Prediction) 모델을 제안한다. 실험결과 제안기법은 VVC 의 AI(All Intra) 부호화 환경에서 VTM(VVC Test Model) 대비 Y, U, V 에 각각 0.87%, 0.87%, 0.99%의 BD-rate 절감의 비디오 부호화 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.6-7
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• 2017

360 비디오는 몰입감을 제공해주는 새로운 타입의 미디어로 최근 그 주목도가 더해져 가고 있다. 이에 따라 차세대 비디오 표준 기술 탐색을 진행하고 있는 JVET(Joint Video Exploration Team)에서는 360 비디오를 SDR 및 HDR 비디오와 함께 표준화 대상으로 논의되고 있다. 현재 JVET 에서는 360 비디오를 부호화 하기 위한 다양한 2D 투영기법이 제시되고 있다. 2D 로 변환된 영상은 투영 면(face) 간의 불연속성과 비활성 영역이 존재할 수 있으며 이는 부호화 효율을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 ISP(Icosahedral Projection)에서의 이러한 불연속성과 비활성 영역을 줄이는 효과적인 프레임 패킹(packing) 기법을 제시한다. 제안 기법은 투영면들 간의 불연속 경계면을 효율적으로 배치하여 주관적 화질과 부호화 효율을 향상시킨다. 실험결과 기존 CISP(Compact ISP) 대비 1.0%, 1.0%, 1.27%, 0.63%의 BD-rate 감소를 확인 할 수 있었다. 또한 기존 CISP 대비 주관적 화질이 향상된 것을 확인 할 수 있었다.