H.264 표준은 공간영역에서의 인트라 예측, 루프필터 등과 같은 새로운 부호화 도구를 사용한다. 이러한 부호화 도구들의 사용으로 인해 H.264 비트스트림은 이전의 부호화 표준들과 비교하여 보다 많은 정보를 가지게 된다. 본 논문은 H.264의 인트라 프레임에서의 공간적 에러은닉 기법에 관한 것으로 H.264 비트스트림 내에 포함되어 있는 인트라블록의 예측모드 정보를 이용하여 손실된 블록을 공간적으로 복원한다. 인트라 블록의 예측모드 정보는 해당 블록내의 에지방향과 상당한 관련이 있기 때문에 인트라 프레임에서의 손실된 매크로블록을 복원하는 데 효과적으로 사용될 수 있다. 제안하는 알고리듬은 먼저 주변의 예측모드정보를 사용하여 손실된 매크로블록의 에지방향을 예측하고, 손실된 블록을 에지영역과 평탄영역으로 구분한다. 이후 에지영역은 에지기반의 방향성 복원기법을 사용하여 복원하며, 평탄영역은 가중평균을 이용한 보간 기법을 사용하여 복원한다. 실험 결과 제안하는 알고리듬은 이전의 방법과 비교하여 적게는 0.35 dB 부터 많게는 5.48 dB까지의 화질 향상을 가져온다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 보호 기술 중 하나인 두 가지 디지털 비디오 스크램블링 방법을 제안한다. 그 중 한 가지는 움직임 벡터를 이용하여 인터 블록을 왜곡하는 스크램블링 방법이며, 다른 한 가지는 H.264 비디오 압축 기술의 인트라 예측모드를 이용하여 인트라 블록을 왜곡하는 스크램블링 방법이다. 움직임 벡터를 이용한 스크램블링 방법은 움직임 벡터의 수평값과 수직값을 교환하는 것으로 MPEG-1, 2, 4, H.264와 같은 대부분의 비디오 압축 기술에 적용 가능하다. 인트라 예측 모드를 이용한 방법은 H.264 비디오 압축 기술의 특징인 인트라 예측 부호화를 이용한 것으로, 인트라 예측 부호화시 발생하는 인트라 예측 모드를 통상적인 복호화가 가능하며 비트율의 변화가 없는 범위 내에서 랜덤하게 변경하는 것이다. 두 가지 방법 모두 스크램블링으로 인한 압축 효율의 저하가 전혀 없으며, XOR과 같은 매우 간단한 연산만으로 구현이 가능하므로 계산량의 증가가 적다. 뿐만 아니라, 인트라 블록 스크램블링의 경우 인터 블록에 대한 직접적인 왜곡 없이 에러 전파 효과로 인해 간접적으로 인터 블록을 왜곡할 수 있는 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 두 가지 새로운 디지털 비디오 스크램블링 방법을 제안하고, 이에 대한 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬의 효율성을 보인다.
최근 멀티미디어 기술의 발달과 더불어 3차원 영상에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이 중 다시점 영상은 사실감 넘치는 화면을 사용자에게 제공하지만, 대역폭의 급격한 증가는 풀어야 할 주요 문제이다. 본 논문은 부호화 과정의 복잡도와 시간 소요를 줄일 수 있는 빠른 예측모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이것은 빠르게 움직이는 전경 객체를 효과적으로 구분할 수 있는 객체 분할을 기반으로 한다. 빠른 움직임을 가진 전경 객체가 시점 방향 예측 모드로 부호화 될 가능성이 더 높기 때문에 움직임 보상 과정을 사전에 제한할 수 있다. 제안한 기법을 적용한 결과, 기존의 부호화 과정과 비교하여 화질의 큰 저하 없이 평균 45% 연산량이 감소하였다.
H.264는 우수한 부호화 성능으로 말미암아 DMB 차세대 DVD 등 새로운 멀티미디어 서비스를 위한 비디오 코덱으로 채택되어 왔다. 그러나 이 표준의 표준 코덱인 Joint Model(JM)은 연산 자원이 한정된 임베디드 환경에서 사용되기에는 너무 복잡한 다수의 알고리즘을 포함하고 있다. 본 논문은 임베디드 환경에서 사용할 수 있도록 설계된 초저복잡도 H.264 부호화 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 압축 성능의 급격한 악화를 가져오지 않는 범위 내에서 몇 가지 부호화 도구의 사용을 제한하고, 또 움직임 추정과 모드 결정 과정에 몇 가지의 조기 종료 조건과 우회 조건을 추가하는 방법으로 구현하였다. 제안하는 알고리즘을 사용하여 7.5fps QCIF 영상을 64kbps로 부호화하는 경우, 표준 JM에 비해서 평균적으로 0.4 dB 정도의 미약한 PSNR 열화를 나타냄에도 불구하고, 단지 $15\%$의 계산량만을 필요로 할 뿐만 아니라, 필요한 메모리의 양과 전력 사용률을 획기적으로 낮추는 것이 가능하다. 제안하는 알고리즘의 H.264 부호기를 Intel PXA255 Processor를 사용하는 PDA에 이식하는 실험을 통하여 PDA에서 H.264 기반의 MMS(Multimedia Messaging Service)의 실현 가능성을 검증하였다.
HEVC는 H.264/AVC에 비해 압축 성능을 크게 개선시킬 수 있지만 부호화기와 복호화기 모두 복잡도가 크게 증가한다. 본 논문에서는 HEVC의 화면 간 예측 모드 결정 과정을 분석하고, 이 결과로부터 부호화기 및 복호화기의 복잡도를 효과적으로 감소시키기 위한 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 단방향 예측 모드의 결과로부터 양방향 예측 모드를 수행하지 않아도 되는 조건을 찾고, 이 조건을 만족하는 경우 미리 종료시킴으로써 부호화 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과 압축률 하락 폭이 각각 0.6%, 1.0%, 1.5%인 경우 부호화 복잡도를 12.0%, 14.2%, 17.2% 감소시킬 수 있었으며, 이 때, 양방향 예측 모드의 비율을 각각 6.3%, 11.8%, 16.6% 감소시킴으로써 복호화기의 복잡도도 함께 감소시킬 수 있었다. 마지막으로, 제안한 방법이 HEVC 참조 소프트웨어에 기 적용되어 있는 고속화 알고리즘과 함께 사용되는 경우에도 유사한 효과를 낼 수 있음을 검증하였다.
HEVC 비디오 압축 표준은 기존 비디오 표준보다 더 다양한 블록 구조와 예측 모드를 사용함으로써 우수한 부호화 성능을 제공하나, 최적의 블록 크기 및 예측 모드를 결정하기 위한 RDO(Rate Distortion Optimization)과정으로 인해 연산량이 많다는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 화면 내 예측 수행 전 CU영역의 모멘트 값을 계산하고 이를 CU영역의 텍스쳐 복잡도로 이용하여 CU의 분할 여부를 결정하는 모멘트 기반의 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법을 차용하여 CU영역의 밝기 값에 대한 분산 값을 계산하여 영역의 텍스쳐 평평도를 추정하고, 추가로 CU영역의 밝기 값에 대한 비대칭도를 계산하여 CU영역을 이루는 밝기 값 분포의 비대칭성 정도를 측정한 뒤 이를 조합하여 기존 방법보다 더 정밀하게 텍스쳐 복잡도를 측정하였으며, 이를 RDO과정 중 현재 CU의 분할 여부를 결정하는데 이용하여 기존의 부정확한 CU분할 여부 결정 방법을 개선시킨 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법 대비 4.2%의 BD-rate 감소를 보여주며, HM-10.0과 비교하여 BD-rate는 1.1% 증가하였고, 인코딩 시간이 32% 절감되었다.
본 연구는 생명공학보도의 경향을 체계화하고 그 경향을 이론적으로 접목하여 국내 주요 언론들이 생명공학 관련 보도를 분석을 다차원 측면 (정보원, 뉴스구성방식, 보도경향과 생명과학 구성 방식)에서 어떠한 보도유형 또는 모형이 존재하는가를 살펴보기 위해 실시되었다. 본 연구의 목적은 장기적인 생명공학보도 보도경향을 파악하고, 보도양식 모델을 제시에 있다. 분석 결과, 생명공학보도가 진행됨에 따라 점차적으로 새로운 보도 양식(mode)이 형성되었다. 특히, 지면, 주제, 보도주체, 복합성 측면에서 이러한 보도경향의 변화가 확연히 드러났다. 편집 지면(section)에 있어서 생명공학 뉴스는 과학기술 영역에서 시간이 지남에 따라 점차 사회 영역과 국제 영역으로 확대되었다. 주제(theme)에 있어서는 초기 질병의 치료를 위한 연구에서 점차 생명 자체, 그리고 새로운 생명이 탄생이라는 영역으로 범위가 확대되었다. 복합성(complexity)에 있어서는 하나의 주된 연구영역이 정점에 도달했을 때, 해설 영역이 주를 이루고 있었다.
High efficiency video coding (HEVC)은 H.264/AVC와 같은 이전 비디오 압축 표준 보다 더 높은 압축 효율을 갖는 최신 비디오 압축 표준이다. 화면 내 예측에서 최대 압축 단위 (LCU)들은 quadtree 구조를 통해 64x64부터 8x8까지의 크기를 갖는 더 작은 압축 단위 (CU)들로 나누어지고, 이들은 다시 예측 단위 (PU)들로 나누어진다. 가능한 크기까지 CU를 분할하면서 RDO (Rate Distortion Optimization) 과정을 통해 최적의 CU 분할 형태가 선택된다. 이 과정에서 HEVC는 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 HEVC의 계산량을 줄이기 위해, FAST (Features from Accelerated Segment Test) 코너 검출을 이용하여 화면 내 예측을 위한 고속 CU depth 결정 방법 (FCDD)을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 HEVC와 비교하여 약 0.7%의 BDBR 만큼의 적은 압축 성능 감소와 함께 부호화기에서 약 53.73%의 계산 시간을 감소시켰다.
본 논문은 차세대 압축 표준(high efficiency video coding; HEVC)을 기반으로 하는 계층 간 비디오 압축 코덱의 부호화 속도 향상을 위하여 참조 계층 CU(coding unit) 깊이정보를 참조하여 향상 계층의 CU깊이를 고속으로 결정하는 방법을 제안한다. 향상 계층의 CU깊이를 예측하기 위해 먼저, 참조 계층의 대응 CU의 깊이 정보를 참조 한다. 이때, 참조 깊이 기준으로 -1부터 +1까지의 CU깊이에 대한 RDcost만을 계산하여 향상 계층의 최종 CU깊이를 결정한다. 제안하는 방법을 이용하여 향상 계층의 모든 CU깊이에 대한 율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization) 과정을 거치지 않고 최종 CU깊이를 결정하기 때문에 계산 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법의 고속화 성능을 평가하기 위해 HM 4.0 기반의 simulcast 계층 간 부호화기를 이용한 결과 제안하는 알고리듬을 적용하지 않은 경우 대비 약 1.4% 정도 이내의 적은 비트율 증가에도 불구하고, 약 26%의 계산 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 주파수 옵셋 및 반송파 위상을 간단히 동시에 추정하기 위한 세 가지 알고리듬(low-complexity joint estimation algorithms : LJEAs)을 제안한다. 제안된 LJEA들의 핵심은 수신 신호의 주파수 및 위상 스펙트럼에서 주엽(main lobe)의 상관값을 이용하여 내분점을 기초로 보간한 후 주파수 옵셋 및 반송파 위상을 추정하되 주파수 옵셋을 먼저 추정하고 추정된 주파수 옵셋을 이용하여 반송파 위상을 동시에 추정하는 것이다. 제안된 LJEA들은 추정 범위( f$_{d}$${\times}$T$_{s}$ )가 1/2N$_{s}$ 혹은 1/N$_{s}$ 보다 작으며 이는 기존 알고리듬의 추정 범위와 비슷하다. 그러나 LJEA들은 오직 2N$_{s}$ 또는 4N$_{s}$ 의 복소 곱셈만이 필요하므로 기존 알고리듬에 비해서 매우 간단하다. 그럼에도 불구하고 LfEA들의 추정 성능은 기존 알고리듬의 성능보다도 우수함을 알 수 있다. 제안된 LJEA들은 위성 통신 시스템과 같은 버스트 모드 디지털 전송을 하는 시스템에서 주파수 옵셋 및 반송파 위상을 동시에 추정하기 위해 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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