HEVC (High Efficiency Video Coding) 비디오 국제표준 확장기술은 스크린 콘텐츠를 주요 부호화 대상 영상 중 하나로 고려하는 스크린 콘텐츠용 비디오 압축 기술을 포함하고 있다. 표준화가 완료된 HEVC 버전 1에 이미 포함되어 있는 변환생략 기술은 변환을 생략하고 양자화만을 수행하는 기술로 스크린 콘텐츠와 같이 고주파 에너지를 많이 포함하는 영상에서 큰 압축률 향상을 보인다. 하지만 변환생략이 가능한 모든 $4{\times}4$ 변환블록에 대하여 변환생략 모드까지 포함한 선택가능한 모드 중에서 최적의 모드를 결정하여야 하므로 부호화기의 복잡도가 증가한다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 부호화에 특히 효과적인 IBC(Intra block copy) 기술과 변환생략 기술간의 통계적 상관성을 이용한 고속 변환생략 모드 결정과, $4{\times}4$ 변환블록 마다 변환생략 여부를 나타내는 transform_skip_flag를 CU단에서 하나의 대표 플래그로 묶어 표현하는 변환생략 통합 시그널링 방법을 제안한다. 모의 실험을 통하여 제안 방법을 적용한 경우, $4{\times}4$ 변환 블록 부호화 시간을 약 32%를 절감할 수 있는 것을 확인하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권5호
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pp.323-326
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2016
High Efficiency Video Coding (HEVC) adopts intra transform skip mode, in which a residual block is directly quantized in the pixel domain without transforming the block into the frequency domain. Intra transform skip mode provides a significant coding gain for screen content. However, when intra-prediction errors are not transformed, the errors are often correlated along the intra-prediction direction. This paper introduces a residual differential pulse code modulation (DPCM) method for the intra-predicted and transform-skipped blocks to remove redundancy. The proposed method performs pixel-by-pixel residual prediction along the intra-prediction direction to reduce the dynamic range of intra-prediction errors. Experimental results show that the transform skip mode's Bjøntegaard delta rate (BD-rate) is improved by 12.8% for vertically intra-predicted blocks. Overall, the proposed method shows an average 1.2% reduction in BD-rate, relative to HEVC, with negligible computational complexity.
HEVC(high efficiency video coding) 표준에서 사용되는 기존의 rough mode decision(RMD) 알고리즘은 transform skip mode(TSM)와는 연관성이 낮은 DCT를 기반으로 하는 모드 선택 방법을 이용하고 있다. 따라서 기존 RMD의 결과로 구한 후보 모드가 TSM에서 사용될 때, 압축 효율이 손실되고 인코딩 시간을 낭비하게 된다. 본 논문은 HEVC에서의 TSM을 위한 새로운 RMD를 제안한다. 우리가 제안한 RMD 알고리즘은 TSM에서 최선의 모드를 선택할 확률을 높이는 새로운 비용 함수를 제안하여 코딩 효율을 향상시킨다. 또한, 제안하는 알고리즘은 새롭게 제안한 임계값을 기준으로 선택 가능성이 거의 없는 TSM의 인코딩 과정을 생략하여 인코딩 시간을 줄인다. 실험 결과 제안하는 방식은 HEVC 표준에 비해서 10%의 인코딩 시간을 줄이며 스크린 콘텐츠에 대해서 0.3%의 압축률을 향상시킨다.
HEVC (High Efficiency Video Coding) 부호화 기술은 기존 기술을 더욱 정교하게 하고 많은 새로운 부호화 기법을 채택한 결과, 기존 비디오 부호화 표준인 H.264/AVC 대비 약 2배정도 압축률 향상을 이루었다. HEVC에 채택된 새로운 부호화 기술 중 하나인 변환을 생략하고 양자화만을 수행하는 변환생략 부호화 방법은, 특히 컴퓨터로 생성된 인공영상 또는 이와 유사한 성질을 갖는 영상영역의 부호화 시 큰 압축률 향상을 가져올 수 있다. 하지만 입력 영상의 전체 또는 국부적인 성질을 미리 알 수 없기 때문에, 변환생략 필요 여부를 매번 판별하여야 한다. 즉, 변환수행 혹은 변환생략 각 경우의 율-왜곡 비용을 산출하여 부호화모드를 결정하려면 연산복잡도가 증가한다. 본 논문에서는 잔차신호의 주파수적 특성을 고려하여, 변환생략의 율-왜곡 산출 여부에 대한 고속 판별 방법을 제안한다. 제안 방법을 적용할 경우, $4{\times}4$ 변환 블록 부호화 시간의 약 27.1%를 절감할 수 있으며, 이때 저하되는 율-왜곡 성능은 평균적으로 약 0.03% (BDBR)에 불과하다.
음성 향상에서 많이 사용되는 U-Net과 같이 인코더와 디코더로 구성된 심층 신경망 모델은 skip-connection을 통해 인코더의 특징을 디코더에 연결하는 구조로 구성되어 있다. Skip-connection은 디코더에서 향상된 스펙트럼을 재구성하는데 도움을 주며 인코더를 통해 손실된 정보를 보완해줄 수 있다. 이때 skip-connection을 통해 연결되는 인코더의 특징과 디코더의 특징의 의미는 서로 다르다. 본 논문에서는 복소 스펙트럼 기반 음성 향상의 성능 향상을 위해 디코더에 연결되는 인코더의 특징을 디코더 특징의 의미에 가깝게 변환해주도록 skip-connection에 Self-Attention(SA)을 적용하는 방안을 연구하였다. SA는 시퀀스-시퀀스 문제에서 출력 시퀀스를 생성할 때, 입력 시퀀스의 가중 산술 평균을 이용하여 결정적인 부분을 집중해서 볼 수 있도록 하는 기법으로, 음성 향상 분야에서도 이를 적용함으로써 성능 향상에 효과적임을 입증하는 연구가 진행되었다. SA를 skip-connection에 적용하기 위해 인코더 특징과 디코더 특징을 이용하는 총 3가지의 방법에 대해 연구하였다. TIMIT 데이터베이스를 이용한 음성 향상 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 skip-connection으로만 연결된 Deep Complex U-Net(DCUNET)과 비교하여 모든 성능 평가 지표에서 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 H.264의 부호화 고속 처리를 위한 skip 모드 블록의 사전 예측을 통한 변환 과정 및 양자화 과정 생략 기법에 대해 제안한다. 정수 여현 변환과 양자화의 유도 과정을 이용하여 생략 가능 블록을 예측하고, 이를 이용하여 압축 효율에 영향 없이 효과적으로 양자화 생략하는 방식에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안방식을 이용한 예측된 블록이 효과적으로 예측되어 생략되었음을 확인할 수 있었다.
최근 지능화된 보안 패러다임의 변화에 따라, 다양한 정보보안 시스템에서 발생하는 각종 정보를 인공지능 기반 이상탐지에 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 로그와 같은 시계열 데이터를 수치형 특성인 벡터로 변환하기 위하여 딥러닝 기반 Word2Vec 모델의 CBOW와 Skip-gram 추론 방식과 동시발생 빈도 기반 통계 방식을 사용하여 공개된 ADFA 시스템콜 데이터에 대하여, 벡터의 차원, 시퀀스 길이 및 윈도우 사이즈를 고려한 다양한 임베딩 벡터로의 변환에 대한 실험을 진행하였다. 또한 임베딩 모델로 생성된 벡터를 입력으로 하는 GRU 기반 이상 탐지 모델을 통해 탐지 성능뿐만 아니라 사용된 임베딩 방법들의 성능을 비교 평가하였다. 통계 모델에 비해 추론 기반 모델인 Skip-gram이 특정 윈도우 사이즈나 시퀀스 길이에 치우침 없이 좀 더 안정되게(stable) 성능을 유지하여, 시퀀스 데이터의 각 이벤트들을 임베딩 벡터로 만드는데 더 효과적임을 확인하였다.
Wu, Jinfu;Guo, Baolong;Yan, Yunyi;Hou, Jie;Zhao, Dan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2271-2288
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2015
The emerging high efficiency video coding (HEVC) standard adopts the quadtree-structured transform unit (TU) in the residual quadtree (RQT) coding. Each TU allows to be split into four equal sub-TUs recursively. The RQT coding is performed for all the possible transform depth levels to achieve the highest coding efficiency, but it requires a very high computational complexity for HEVC encoders. In order to reduce the computational complexity requested by the RQT coding, in this paper, we propose a fast TU size decision method incorporating an adaptive maximum transform depth determination (AMTD) algorithm and a full check skipping - early termination (FCS-ET) algorithm. Because the optimal transform depth level is highly content-dependent, it is not necessary to perform the RQT coding at all transform depth levels. By the AMTD algorithm, the maximum transform depth level is determined for current treeblock to skip those transform depth levels rarely used by its spatially adjacent treeblocks. Additionally, the FCS-ET algorithm is introduced to exploit the correlations of transform depth level between four sub-CUs generated by one coding unit (CU) quadtree partitioning. Experimental results demonstrate that the proposed overall algorithm significantly reduces on average 21% computational complexity while maintaining almost the same rate distortion (RD) performance as the HEVC test model reference software, HM 13.0.
고효율 영상 부호화 기술인 high efficiency video coding (HEVC)은 부호화 효율을 높이기 위하여 coding tree unit (CTU)을 사용한다. CTU는 coding unit (CU), prediction unit (PU), transform unit (TU)으로 구성되며 모든 가능한 경우의 CU, PU, TU 분할연산을 통해 최적의 분할 조합을 찾아내게 된다. 블록 분할 연산의 복잡도를 감소시키기 위하여 본 논문은 움직임 벡터에 의한 관심 영역 CTU 추출에 근거하는 PU 분할 결정 방법과 이전에 부호화된 프레임의 같은 위치의 CTU 정보를 사용하는 CU 깊이 결정 분할 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방법은 프레임 중 움직임이 많은 동적 CTU 부분과 움직임이 적은 정적 CTU 부분으로 나누어 정적인 영역에 대해 PU 분할 연산을 감소시키는 방법이며, 두 번째 방법은 이전 프레임의 CTU 깊이 정보를 기반으로 현재 CTU의 분할 깊이를 미리 예측하여 CU 분할 연산을 감소시킨다. 결과적으로 제안하는 알고리즘은 HEVC test model (HM) 14.0 버전 대비 BDBR 손실은 2.5% 발생했지만, 전체 부호화 시간이 약 44.8%로 크게 감소했다.
최근 들어 다양한 초 고화질 스트리밍 서비스의 보급과 통신기술의 급격한 발전에 따라 고화질 비디오 신호를 포함하는 멀티미디어 데이터의 이용과 전송의 중요성이 급속도로 증가하고 있다. 또한, 동시에 동영상에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있어, 더욱 효과적인 동영상의 압축기법이 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준화를 위하여 채택한 기술인 변환 생략 기술의 적용범위를 확장하여 기존의 방법처럼 휘도 채널에 적용하는 것뿐만 아니라 특정한 조건 하에서는 동일한 방법을 색차 채널에도 적용하도록 하여 압축 효율을 향상하는 방법을 연구하였다. 실험결과, 기존 VVC 방법 대비 BDBR 측면에서 (두번째는 SCC 영상의 실험결과) All Intra 방법에 대하여 Y(0.00%, 0.03%), U(-0.01%, -0.01%) 그리고 V(0.02%, -0.04%), Random access 방법에 대하여 Y(0.00%, 0.01%), U(-0.01%, -0.11%)그리고 V(0.03%, -0.15%)의 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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