과제정보
이 논문은 과학기술정보통신부에서 시행한 한국전자통신연구원의 연구개발지원사업의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2022-0-00022-001, 초실감 메타버스 서비스를 위한 실사기반 입체영상 공간컴퓨팅 기술 개발)
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference)
- 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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- Pages.101-104
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- 2022
프루닝 클러스터 그래프 구성 전략에 따른 몰입형 비디오 압축 성능 분석
Efficient Pruning Cluster Graph Strategy for MPEG Immersive Video Compression
- Lee, Soonbin (Department of Computer Science Education, Sungkyunkwan University) ;
- Jeong, Jong-Beom (Department of Computer Science Education, Sungkyunkwan University) ;
- Ryu, Eun-Seok (Department of Computer Science Education, Sungkyunkwan University)
- 발행 : 2022.06.20
초록
MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술은 다시점 영상 부호화 시 비디오 코덱의 부담을 최소화하기 위해 각 시점 영상의 차분 정보만을 표현하는 처리 기술을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 시점 간 중복성 제거를 진행하는 과정인 프루닝(pruning) 과정에서 복잡도 절감을 위해 병렬처리에 용이하도록 구성되는 프루닝 클러스터 그래프에 대해 서술하고, 각 클러스터 그래프 별 구성 전략에 따른 성능 분석을 진행한다. 클러스터 그래프 내에서 중복성 제거를 진행하지 않고 완전한 정보를 보존하는 바탕 시점(basic view)의 개수가 적게 포함될수록 처리할 전체 픽셀 화소율(pixel rate)은 감소하지만, 복원 화질 역시 감소하며 프루닝 복잡도는 증가하는 경향을 보인다. 실험 결과를 통해 프루닝 클러스터 그래프 구성에 따른 트레이드오프를 탐색하고, 최적화된 그래프 구성 전략에 따라 몰입형 비디오의 효율적인 전송이 가능함을 보인다.
키워드