• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.815-829
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• 2010

본 논문에서는 H.264/AVC의 성능향상을 위해 단방향 예측에 의한 $4{\times}4$ 인트라 부호화 방법을 제안한다. 최신의 동영상 압축 표준인 H.264/AVC에서는 $16{\times}16$과 $4{\times}4$ 인트라 예측 방법을 사용하고 있다. $4{\times}4$ 인트라 예측 방법은 예측 블록의 크기가 작기 때문에 $16{\times}16$ 예측 방법과 비교하여 상대적으로 복잡한 영역에서 보다 정밀한 예측이 가능하고, $16{\times}16$ 인트라 예측 방법은 $4{\times}4$ 예측 방법에 비해 상대적으로 큰 예측 블록을 사용하여 예측 방향정보를 적게 전송함으로써 평편한 영역에서 보다 높은 효율로 부호화할 수 있는 특징이 있다. 제안하는 방법은 매크로블록(Macroblock)을 부호화하기 위해 $4{\times}4$ 블록 단위로 예측하여 예측블록의 정밀도를 높이고, 동시에 모두 같은 방향으로 예측하여 예측 방향 정보를 줄임으로써 부호화 효율을 높이는 효과가 있다. 실험 결과, 제안하는 단방향의 $4{\times}4$ 인트라 예측 방법은 기존 H.264/AVC의 $16{\times}16$ 예측 방법과의 툴 단위 성능 비교에서 약 10.47% 정도의 비트 감소를 보인다. 또한, $16{\times}16$ 및 $4{\times}4$ 예측 방법을 모두 적용한 것과 두 가지 방법에 제안한 방법을 추가로 적용했을 때의 성능 비교에서는 평균적으로 약 1.57% 정도의 비트 감소가 있음을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.23-32
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• 2007

H.264 영상 부호화 표준은 인트라 예측에서 압축 효율을 향상시키기 위해 율-왜곡 최적화(RDO : Rate Distortion Optimization) 방법을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 현재 블록에 대한 최적의 부호화 모드의 선택이 가능해졌지만 복잡도와 연산은 이전대비 더욱 증가하였다. 본 논문은 우세한 에지 방향(DED : Dominant Edge Direction)의 예측을 통한 고속인트라 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이 알고리즘은 이산 코사인 변환(DCT : Discrete Cosine Transform) 계수를 근사화하여 이용한다. DED를 예측함으로써 $4{\times}4$ 휘도 블록의 경우 최적 모드 결정을 위한 율-왜곡 최적화 계산에 9개 모드 중 3개 모드가 선택된다. $16{\times}16$ 휘도 블록과 $8{\times}8$ 색상 블록의 경우 4개 모드 대신에 2개 모드가 최적 모드 결정을 위해 율-왜곡 최적화 계산을 수행한다. 이러한 방법을 이용한 실험 결과 인트라 전체 검색 방법대비 약 72%의 연산시간이 감소하는 결과를 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권1C호
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• pp.61-72
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• 2005

H.264 부호화 표준은 부호화 효율을 높이기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 추정, 다중 참조 프레임, 인트라 예측, 루프 필터, 다양한 블록 크기의 지원 등과 같은 새로운 부호화 도구들을 사용한다. 이를 통해 이전의 비디오부호화 표준들에 비해 율-왜곡(率歪曲) 관점에서 높은 성능을 보이지만 그로 인해 부호기의 복잡도는 상당히 증가한다. 본 논문은 부호기 복잡도의 증가를 초래하는 주요 부호화 도구들 중 매크로블록 모드 선택의 복잡도 감소에 주안(主眼)점을 두며, 이에 대한 복잡도 감소 알고리듬을 제시한다. 선택가능한 모든 매크로블록 모드들 중에서 $8{\times}8$ 모드와 인트라 $4{\times}4$ 모드는 다른 모드들에 비해 상대적으로 높은 복잡도를 가진다. 제안하는 알고리듬은 낮은 복잡도를 가지는 매크로블록 모드의 비용(Cost) 정보를 이용하여 $8{\times}8$ 및 인트라 $4{\times}4$의 비용을 추정함으로써 두 모드에 대한 복잡도를 감소시키고자 한다. 제안한 알고리듬을 적용한 실험은 전체 부호화 시간을 최대 $54.6{\%}$까지 감소시키는데 반해 PSNR은 단지 평균 0.012dB 감쇠(減衰)하는 것으로 나타난다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.332-340
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• 2022

최근 딥러닝을 적용하는 비디오 압축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 화면내 예측 부호화의 성능 한계를 극복할 수 있는 방안으로 딥러닝 기반의 화면내 예측 부호화 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 신경망 기반 문맥적응적 화면내 예측 모델의 학습기법과 그 부호화 성능분석을 제시한다. 즉, 본 논문에서는 주변 참조샘플의 문맥정보를 입력하여 현재블록을 예측하는 기존의 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural network) 기반의 화면내 예측 모델을 학습한다. 학습된 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하고 그 부호화 성능을 분석하였다. 실험결과 학습한 예측 모델은 HEVC 대비 AI(All Intra) 모드에서 0.28% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다. 또한 비디오 부호화 블록분할 구조를 고려하여 학습한 경우의 성능도 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.582-590
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• 2010

H.264/AVC 부호기에서 각 모드 결정에 사용되는 방법인 율-왜곡 최적화(RDO(Rate-distortion optimization))는 부호기의 높은 성능 향상을 보이지만 많은 계산량을 요구하는 문제점을 가진다. 이러한 계산량을 줄이기 위해 원본 영상의 각 블록에 DCT(Discrete Cosine Transform) 계수 분포를 통해 각 블록의 방향성을 예측하여 부호기의 RDO 수행에 참여하는 후보 모드 수를 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 H.264/AVC에 부호화 방법에 비해 적은 PSNR 손실 및 비트의 증가에도 불구하고 평균 68.40%의 부호기 속도 향상을 가진다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1207-1214
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• 2014

비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임인 인트라 프레임의 압축 결과는 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 기존 알고리즘의 경우 인트라 프레임의 압축은 bpp 값에 따라 양자화 파라미터를 설정하여 압축하는데, 이때 bpp는 영상의 특성을 전혀 고려하지 않는다. 정확한 인트라 프레임 압축을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률을 함꼐 고려하여 양자화 파라미터를 결정하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성에 대한 분석을 바탕으로 인트라 프레임 압축을 위한 양자화 파라미터를 계산에 필요한 실시간 양자화 모델링 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 인트라 프레임의 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.185-195
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• 2010

본 논문은 H.264/AVC의 빠른 부호화를 위해 인터 및 인트라 예측에서 효율적인 알고리즘을 제안한다. 첫째, 인터 예측모드 결정 방법은 시 공간적 상관성 정보와 픽셀 방향성을 이용하여 빠른 시점에 예측모드를 결정한다. 둘째, 인트라 예측모드 결정 방법은 매크로블록 내 외부의 픽셀값 변화량으로 Smoothness 정도를 판단하여 블록크기를 선택하고, 대표픽셀과 참조픽셀을 이용하여 예측모드를 결정한다. 마지막으로 가변적인 움직임 탐색영역 제한은 주변 블록의 모드 정보와 예측 움직임 벡터를 이용하여 가변적인 탐색영역을 설정하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 방법이 기존 JM 14.1과 비교하여 부호화 시간 감소율은 최소 약 18~53% 정도를 보였다. RD 성능 면에서는 PSNR 값의 감소는 거의 없으면서 비트율이 평균 약 4% 정도 근소하게 증가하는 결과를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.264-266
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• 2016

During the $2^{nd}$ JVET (Joint Group on Future Video Coding Technology Exploration) meeting, up to 22 coding tools focusing on Future Video Coding (FVC) were proposed. Despite that the application of proposed coding tools has a considerable performance enhancement, however, the encoding time of Joint Exploration Model (JEM) software is over 20 times for All Intra coding mode, 6 times for Random Access coding mode, of HEVC reference model (HM), and decoding time is 1.6 times for All Intra coding mode, 7.9 times for Random Access coding mode, of HM. This paper focuses on analyzing the complexity of the JEM software compared with HM.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-24
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• 2014

We report stable, wideband, flat-topped, 10 GHz optical frequency comb generation from a semiconductor-based mode-locked ring laser with an intra-cavity high finesse Fabry-Perot etalon. We demonstrate a stable 10 GHz comb with greater than 200 lines within a spectral power variation below 1 dB, which is the largest value obtained from a similar mode-locked laser in our knowledge. Greater than 20 dB of the spectral peak to deep ratio at 0.02 nm resolution, ~92 femtosecond timing jitter over 1 kHz to 1 MHz range, and non-averaged time traces of pulses confirm very stable optical frequency comb lines.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8C호
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• pp.591-597
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• 2008

H.264/AVC는 기존 영상 압축 표준과 달리 Intra 부호화에서도 가변 크기 블록과 예측 부호화를 사용하여 압축 효율을 높이고 있다. 한 매크로 블록을 부호화 하는 경우 $I16{\times}16$ 모드에서 4가지, $I4{\times}4$ 모드에서 9가지 예측 모드 중 가장 좋은 성능을 보이는 모드를 선택하여 부호화를 행한다. 현재 H.264 참조 소프트웨어인 JM에서는 모드 결정 방법으로 RDO (Rate Distortion Optimization)를 채택하여 사용하고 있으며 이는 RD 관점에서 가장 좋은 성능을 보이는 모드를 선택하여 부호화를 행하는 것이다. 본 논문에서는 H.264/AVC Intra 부호화의 부호화 효율을 향상 시킬 수 있는 모드 결정 방법을 제안한다. RDO는 영상 부호화기에 적용되는 과정에서 복잡도를 줄이기 위하여 부호화 되는 단위 블록들의 부호화 결과는 독립이라는 가정을 하였다. 하지만 실제 H.264/AVC 인트라 부호화 구조는 인접 블록의 이미 부호화 된 픽셀 값을 사용함으로써 인접 블록의 부호화 결과에 영향을 받도록 되어있다. 때문에 제안하는 방법은 이 블록 간 부호화 결과가 종속이라는 점을 고려하여, 기존 RDO 내 $I4{\times}4$ 예측 모드 결정 과정 중 다음 블록의 예측을 위해 사용되는 현재 블록 내 화소 값의 왜곡에 중점을 두어 모드 결정을 하는 과정을 추가함으로써 압축 성능 향상을 꾀한다. 제안하는 모드 결정 방법은 다양한 시퀀스와 QP에서 같은 화질대비 $0.64{\sim}l.65%$의 비트율 감소나 같은 비트율 대비 $0.049{\sim}0.101dB$의 PSNR 향상을 보인다.