본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 N-스크린 서비스를 위한 실시간 재생 기법을 제안한다. 이 기법은 동영상을 분할하여 블록을 생성하고, 해당 블록을 변환하여 실시간으로 재생한다. 또한, 요청된 포맷에 따라 변환하는 방식으로 여러 디바이스에 최적화하여 실시간으로 재생 서비스를 제공할 수 있기 때문에 스토리지 사용량도 기존 동영상 서비스 방식에 비해 유리하다.
분산 비디오 부호화 시스템(distributed video coding:DVC)에서는 기존의 비디오 부호화 시스템과는 달리 부호기가 아닌 복호기에서 움직임 추정 연산을 함으로써 부호기의 복잡성을 크게 줄일 수 있다. DVC 시스템의 복호기에서 생성되는 부가정보(side information : SI)는 전체 DVC 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. DVC 시스템의 복호기에서 SI 정보를 생생하기 위해서 움직임 보상 보간(motion compensated interpolation : MCI) 기법이 많이 사용되는데 본 논문에서는 다양한 MCI 기법들의 성능을 분석한다.
움직임 보상 외삽 기법은 전송중 손상된 프레임의 복원 및 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템(distributed video coding:DVC)의 부가 정보(side information) 생성에도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 다양한 움직임 보상 외삽기법의 성능을 평가하고 정방향과 역방향 움직임 예측을 함께 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법을 제안한다. 모의 실험결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보의 정확성이 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위한 parity 정보량에 큰 영향을 미치기 때문에 부가정보의 정확한 생성이 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 다양한 부가정보 생성 기법의 성능을 분석하고 효율적인 부가정보 생성 기법을 제안하였다. 또한 생성된 부가정보가 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 미치는 영향을 비교분석 하였다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보와 원 Wyner-Ziv 프레임간의 차이를 채널 부호로 오류 정정하게 되는데 이때 부호기에서는 복호기에서의 오류 정정을 위하여 패리티 비트인 Wyner-Ziv 비트를 복호기로 보내게 되고 복호기에서는 이 Wyner-Ziv 비트를 이용하여 Wyner-Ziv 프레임을 복원하는데 더 많은 Wyner-Ziv 비트가 필요할 경우 피드백 채널을 통해 Wyner-Ziv 비트를 요청하게 된다. 이때 부호기에서 조건부 엔트로피를 구할 수 있다면 이를 이용하여 Wyner-Ziv 비트 전송량을 제어함으로써 피드백 채널을 제거 할 수 있다. 이를 위해 부호기에서도 부가정보를 알아야하는데 복호기에서 사용하는 부가정보 생성 기법은 복잡도가 높기 때문에 사용할 수 없다. 본 논문에서는 부호기에서 간단한 부가정보를 생성하는 방법을 제안하고 분산 동영상 부호화 시스템에 적용하여 피드백 채널을 제거하였을 때의 성능을 분석하였다.
분산비디오압축(DVC, Distributed Video Coding) 기술은 부호화기의 복잡한 과정을 복호화기로 이동시킴으로써 경량화 비디오 부호화를 위한 새로운 방법으로 주목 받고 있다. 하지만 복호화기에서 채널 복호 과정과 움직임 추정/보상 과정이 수행됨으로써 복호화기의 복잡도가 상당히 증가하게 되며, 이에 복호화기 채널 복호 과정을 고속화하기 위한 방법이 지속적으로 제안되고 있다. 그러나 채널 복호 과정이 고속화될수록 움직임 추정/보상에 소요되는 계산량이 상대적으로 증가하게 되어, 이에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상대적으로 증가하는 움직임 추정/보상 과정에 적응적 탐색 영역 방법을 적용하여 DVC 복호화기를 고속화하는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 고정된 탐색 영역을 사용한 보조 정보 생성 방법과 비교하여 평균 76%의 시간절감이 가능하며, 성능저하는 BDBR이 약 0.31% 증가하는 정도로 크지 않다.
H.264/AVC와 같은 동영상 압축 기술은 동영상의 압축에 필요한 연산이 대부분 부호기에서 이루어진다. 반면에 분산 동영상 압축 기법은 정보 압축에 필요한 연산이 대부분 복호기에서 수행되는 구조를 가진다. 본 논문에서는 분산 동영상 압축 기법의 구성 요소 중 오류 정정 부호기와 복호기에 사용되는 오류 정정 부호 중 LDPC 부호의 성능을 향상 시킬 수 있는 새로운 복호 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 적용하여 추가적인 연산 없이 LDPC 부호의 오류 정정 성능을 향상시킬 수 있었다.
분산 비디오 압축 기술은 부호화기의 복잡한 과정을 복호화기로 이동시킴으로써 저복잡도 부호화기를 가능하게 한다. 하지만 WZ 복호화기는 움직임 예측/보상 과정뿐만 아니라 채널 복호 과정까지 수행하기 때문에 복호화 과정의 높은 복잡도가 문제점으로 지적되고 있다. LDPC 부호의 복호화는 상당히 반복적인 과정으로 수행되기 때문에 그 수행 횟수만큼 복잡도가 늘어나는데, 실제로 이러한 반복적인 복호 과정은 전체 WZ 복호화 복잡도의 60% 이상을 차지하고 있기 때문에 복잡도 절감의 주요 대상이다. 따라서 이러한 복잡도 절감을 위해 과거에 HDA(Hard Decision Aided) 방법을 적용하는 방법이 제안되었다. HDA 방법은 해당 패리티에 대한 복호 과정의 복잡도를 상당량 줄여주지만, 채널 복호가 성공하기에 부족한 패리티량에 대해서도 여전히 복호 과정을 수행하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 소모적인 과정을 줄임으로써 추가적인 복잡도 절감 효과를 얻을 수 있다. 이에 본 논문에서는 비트 플레인 간의 상관도와 시간적 상관도에 기반하여 최소 연산으로 패리티 요구량을 예측하는 방법을 제안한다. 제안 방법과 HDA 방법을 함께 적용할 경우 채널 복호 과정에서는 평균 72% 정도의 고속 복호가 가능하며, 저하되는 율 왜곡 성능은 -0.0275 dB (BDPSNR) 정도로상당히 낮다.
분산 비디오 압축(DVC, Distributed Video Coding) 기술은 부호화기의 움직임 추정과 같은 복잡한 과정을 복호화기로 이동시킴으로써 경량화 비디오 부호화를 가능하게 하는 새로운 방법으로 주목 받고 있다. 한편, DVC 복호화기에서는 움직임 추정과 보상 과정뿐만 아니라 채널 복호 과정도 수행해야 하기 때문에 복호화기의 복잡도는 크게 증가하게 된다. 이에 복호화기 복잡도의 가장 많은 비중을 차지하는 채널 복호 과정을 고속화하기 위한 다양한 방법이 제안되고 있다. 하지만 다양한 고속화 방법에 의해 채널 복호 과정이 고속화될수록 채널 복호화 이외의 과정들에 대한 복잡도가 부각되는데, 일례로 DVC 복호화기에서 낮은 비율을 차지하던 보조 정보생성 과정의 복잡도가 상대적으로 증가된다. 따라서 본 논문에서는 보조 정보 생성 과정에 적응적 탐색 영역 방법을 적용하여 DVC 복호 과정을 고속화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응적 탐색 영역을 이용하는 방법을 적용할 경우 고정된 탐색 영역을 적용한 종래의 방법에 비해 평균적으로 보조 정보 생성 시간의 63% 정도가 절감 가능하며, 저하되는 율 왜곡 성능은 약 0.17%(BDBR) 정도로 상당히 낮다.
본 논문에서는 MPEG-2-H.264/AVC 변환 부호기에서 병목현상을 야기하는 H.264/AVC 부분의 화면내 부호기의 연산량을 감축하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 MPEG-2 복호기에서 획득한 DCT 계수와 영상의 방향성, H.264/AVC 화면내 부호기의 $Intral16{\times}16$ 및 $Intra4{\times}4$ 모드들 간의 상관관계 및 휘도와 색차 신호간의 경계(edge) 특성의 상관성을 활용하여 모드 선정시에 연산량을 감축하는 기법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안 방식이 기존에 널리 사용되는 결합형 변환 부호기에 비해 최대 약 70%의 연산량을 감축할 수 있음을 보였고, 대표적인 연산량 감축 기법인 [5]의 기법에 비해 최대 40%의 연산량을 감축할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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