• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.107-109
• /
• 2017

HEVC 표준은 정수 화소로 표현된 신호에 DCT-II 를 기반으로 하는 보간 필터를 사용하여 부화소 신호를 생성한다. 움직임 보상 및 예측의 성능 향상을 위해서 부화소 신호를 생성하는 방법을 이용한다. HEVC 표준은 부화소를 각각 1/4-화소 단위로 생성을 하며, 부화소를 생성하기 위해서 길이가 다른 각각의 DCT 보간 필터를 사용하고 있다. 1/2-화소를 생성하는 경우에는 필터의 길이가 8 인 DCT 기반 보간 필터를 사용하며, 1/4-화소와 3/4-화소의 경우에는 필터의 길이가 7 인 DCT 기반 보간 필터를 사용한다. 본 논문에서는 DST-VII을 기반으로 하는 보간 필터를 제안하여, CTU-Level 단위로 RDO 과정을 통해 최적화된 보간 필터를 선택하여 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 HEVC 표준보다 BD-rate 가 Low Delay B 와 Random Access configurations 에서 각각 0.6%와 0.6%의 성능 향상을 가져오며 Low Delay P configuration 에서 0.5%의 성능감소를 보인다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권6호
• /
• pp.260-264
• /
• 2013

This paper proposes a fast enhancement layer coding method to reduce computational complexity for Scalable HEVC (SHVC) which is based on High Efficiency Video Coding (HEVC). The proposed method decreases encoding time by simplifying Rate Distortion Optimization (RDO)for enhancement layers (EL). The simplification is achieved by restricting CU depths based on the correlation of coding unit (CU) depths between adjacent layers and scalability (spatial or quality) of EL. Comparing with the performance of SHM 1.0 software encoder, the proposed method reduces the encoding time by up to 31.5%.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.100-102
• /
• 2016

본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.141-142
• /
• 2015

본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding)을 위한 고속 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 HEVC 의 화면내 부호화 과정에서 주변 부호화 모드 정보인 MPM(Most Probable Mode)과 RMD(Rough Mode Decision) 과정의 결과로 얻어지는 후보 모드들의 상관관계를 이용하여 높은 계산 복잡도를 가지는 RDO(Rate-Distortion Optimization) 과정이 고려하는 후보의 개수를 줄여 전체 부호화기의 부호화 복잡도를 낮춘다. 실험 결과에서는 제안 방법이 약 0.29% BD-rate 의 부호화 손실만으로 20.43%의 부호화 복잡도를 감소시켰음을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
• /
• pp.180-181
• /
• 2018

본 논문에서는 JEM(Joint Exploration Model)의 부호화기 계산 복잡도 감소를 위한 CU 조기 결정 방법을 제시한다. 기존의 JEM 의 경우 현재 CU(Coding Unit)의 RDO(Rate Distortion Optimization)를 통한 최적의 예측 모드가 Merge SKIP 모드이고 BT(Binary Tree)의 깊이가 2 또는 3 이상일 때 CU 결정을 조기 종료한다. 제안하는 방법에서는 현재 CU 의 최적의 예측모드가 Merge SKIP 이고 BT 일 경우 통계적 분석을 통한 왜곡 값, CU 샘플 수, 시간적 계층 순서, 양자화 파라미터를 고려한 문턱 값을 이용하여 CU 를 조기 결정한다. 실험결과로써 제안하는 방법이 JEM 7.1 대비 Y, U, V 각각 평균 0.86%, 0.08%, 0.18%의 BD-rate 손실이 발생하고 평균 16% 부호화 속도를 개선시킨다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.146-149
• /
• 2022

기존 RDO(Rate Distortion Optimization) 기반 압축 방식은 압축 성능에 초점을 두기 때문에 영상 내 인지 특성이 무시될 수 있다. 따라서 RoI(Region of Interest)을 기반으로 압축률을 조절하는 연구가 고안[1, 2, 3, 4] 되었으며, HVS(Human Visual System) 관점에서 영상 내 중요한 부분에 대해 더 높은 품질로 영상을 압축하는 연구가 대부분이다. 최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 지능형 영상 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 머신 비전을 위한 영상 부호화 및 효율적인 전송에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 dQP(delta Quantization Parameter)를 활용하여 RoI(Region of Interest) 기반압축 방법을 제안하고, 두가지의 RoI 추출 방식을 소개한다. Detectron2 Faster R-CNN X101-FPN [5]의 첫번째 탐지기를 통해 후보 영역 기반 RoI 을 추출하고, 두번째 탐지기를 통해 객체 기반 RoI 을 추출하여, 영상 내 객체 부분과 비객체 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 압축을 수행하였으며, 이에 따른 성능을 비교하고자 한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제1권3호
• /
• pp.152-160
• /
• 2012

This paper proposes a frame-level rate control algorithm for low delay video applications to reduce the fluctuations in the bitrate. The proposed algorithm minimizes the bitrate fluctuations in two ways with minimal coding loss. First, the proposed rate control applies R-Q model to all frames including the first frame of every group of pictures (GOP) except for the first one of a sequence. Conventional rate control algorithms do not use any R-Q models for the first frame of each GOP and do not estimate the generated-bit. An unexpected output rate result from the first frame affects the remainder of the pictures in the rate control. Second, a rate-distortion (R-D) cost is calculated regardless of the hierarchical coding structure for low bitrate fluctuations because the hierarchical coding structure controls the output bitrate in rate distortion optimization (RDO) process. The experimental results show that the average variance of per-frame bits with the proposed algorithm can reduce by approximately 33.8% with a delta peak signal-to-noise ratio (PSNR) degradation of 1.4dB for a "low-delay B" coding structure and by approximately 35.7% with a delta-PSNR degradation of 1.3dB for a "low-delay P" coding structure, compared to HM 8.0 rate control.

• Earthquakes and Structures
• /
• 제11권2호
• /
• pp.347-369
• /
• 2016

The main objective of this paper is the robust multi-objective optimization design of semi-active tuned mass damper (STMD) system using genetic algorithms and fuzzy logic. For optimal design of this system, it is required that the uncertainties which may exist in the system be taken into account. This consideration is performed through the robust design optimization (RDO) procedure. To evaluate the optimal values of the design parameters, three non-commensurable objective functions namely: normalized values of the maximum displacement, velocity, and acceleration of each story level are considered to minimize simultaneously. For this purpose, a fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) approach is used to find a set of Pareto-optimal solutions. The torsional effects due to irregularities of the building and/or unsymmetrical placements of the dampers are taken into account through the 3-D modeling of the building. Finally, the comparison of the results shows that the probabilistic robust STMD system is capable of providing a reduction of about 52%, 42.5%, and 37.24% on the maximum displacement, velocity, and acceleration of the building top story, respectively.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제7권2호
• /
• pp.193-198
• /
• 2009

The H.264/ AVC video coding standard supports the intra prediction with various block sizes for luma component and a 8x8 block size for chroma components. This new feature of H.264/AVC offers a considerably higher improvement in coding efficiency compared to previous compression standards. In order to achieve this, H.264/AVC uses the Rate-distortion optimization (RDO) technique to select the best intra prediction mode for each block size, and it brings about the drastic increase of the computation complexity of H.264 encoder. In this paper, a fast block size decision algorithm is proposed to reduce the computation complexity of the intra prediction in H.264/AVC. The proposed algorithm computes the smoothness based on AC and DC coefficient energy for macroblocks and compares with the nonparametric criteria which is determined by considering information on neighbor blocks already reconstructed, so that deciding the best probable block size for the intra prediction. Also, the use of non-parametric criteria makes the performance of intra-coding not be dependent on types of video sequences. The experimental results show that the proposed algorithm is able to reduce up to 30% of the whole encoding time with a negligible loss in PSNR and bitrates and provides the stable performance regardless types of video sequences.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제6권9호
• /
• pp.2370-2387
• /
• 2012

A new security management model based on Rough set and Bayesian learner is proposed in the paper. The model focuses on finding out malicious nodes and getting them under control. The degree of dissatisfaction (DoD) is defined as the probability that a node belongs to the malicious node set. Based on transaction history records local DoD (LDoD) is calculated. And recommended DoD (RDoD) is calculated based on feedbacks on recommendations (FBRs). According to the DoD, nodes are classified and controlled. In order to improve computation accuracy and efficiency of the probability, we employ Rough set combined with Bayesian learner. For the reason that in some cases, the corresponding probability result can be determined according to only one or two attribute values, the Rough set module is used; And in other cases, the probability is computed by Bayesian learner. Compared with the existing trust model, the simulation results demonstrate that the model can obtain higher examination rate of malicious nodes and achieve the higher transaction success rate.