MPEG-4 부호화기는 16×16 픽셀로 이루어진 매크로 블록을 기본 단위로 하는 비디오 객체에 대해 움직임 추정과 움직임 보상을 수행한다. 이때 이전 블록과 현재 블록간의 차이를 8×8 블록으로 BCT하여 압축한다. DCT는 영상 신호의 에너지를 낮은 대역으로 집중시켜 낮은 에너지를 갖는 고주파 성분을 제거하여 정보를 압축하므로 복원된 영상은 블록의 경계선이 표시되는 블록킹 현상이 발생한다. 본 논문에서는 4×4 블록과 8×8 블록을 이용하여 DCT하는 가변 블록 변환 방식을 사용한다. 이는 작은 크기의 블록을 사용하므로 블록내 주파수의 분포를 비교적 좁은 영역으로 변환할 수 있어 블록킹 현상을 줄일 수 있다. 또한 INTRA 프레임의 DCT 과정에서 4개의 DCT 변환 블록중 하나를 이웃하는 블록의 DC 계수와 화소값들을 이용하여 그 값을 예측하여 DCT계수를 결정하고 INTER 프레임에서는 간략화된 정수 DCT의 사용과 작은 블록단위의 작업으로 인한 부호화의 부담을 줄인 다.
H.264/AVC는 SoC/IEC MPEG와 ITU-T Video Coding Experts Group에서 함께 발표한 비디오 코딩을 위한 가장 최근의 표준이다. 기존의 표준들 보다 적은 비트로 높은 압축률과 좋은 화질을 제공하고 있다. 그러나 1/4 화소 움직임 예측과 보상의 지원과 7가지의 가변블록에 대한 움직임예측과 블록모드별 RD(Rate-Distortion)를 수행하고 CAVLC등 H.264/AVC 표준에서 채택한 여러 가지 비디오 압축방식으로 인해 그 복잡도가 훨씬 증가하였다. 이 논문에서 H.264/AVC의 복호화기에서 복잡도의 약 $40\%$ 이상을 차지하는 움직임보상 모듈을 효율적으로 수행하고 최적화하기 위한 방법을 제안한다. 예측된 모션벡터에 따라 창조하는 프레임에서 매크로블록을 만들어 내는 움직임 보상 과정을 수행하는 데 있어서 접근 지연시간이 큰 외부 메모리 창조를 선인출 메커니즘을 이용하여 미리 예측하여 수행함으로써 전체 수행시간을 줄이는 기법을 적용하였다. 이를 통하여 가변길이 복호화 모듈과 움직임 보상모듈을 수정하여 반복적으로 읽고, 쓰기를 수행해야 하는 횟수를 줄였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 복호화 과정을 수행했을 때 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)의 손실은 전혀 없으면서 복호화기의 전체 실행시간을 약 $5\%$ 향상시키고, 핵심 모듈인 움직임 보상과정에서 약 $20\%$ 정도 실행시간을 향상시키는 등 높은 성능 향상을 보였다.
LCD TV용 Backlight Unit을 구동하는 Inverter 및 SMPS용 IC의 발진기(OSC)는 구동 주파수를 결정하는 블록이다. 종래에는 미리 결정된 전류값과 충방전용 시정수에 의하여 스위칭 주파수가 고정 되어 있다. 이에 반하여 외부에서 스위칭 주파수를 가변하고자 할 때, 신호의 입력에 따라 스위칭 주파수가 가변 가능한 발진기(Oscillator) 블록을 제안한다.
가변블록 변환부호화는 변환부호화에 적용되는 블럭의 크기를 다르게 하여 코딩의 효율을 좋게 한다. 변환블록의 크기는 블럭의 활성도에 따라 적응된다. 즉, 블럭의 활성도가 크면 블럭의 크기는 작아지고, 반대로 활성도가 작으면 블럭의 크기가 커진다. 본 논문에서는 블럭의 활성도로서 분산값 대신에 변환계수의 고주파 에너지를 이용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 분산값을 이용한 방법보다는 약 1~5dB, MAD를 이용한 방법보다는 약 0.5~3dB정도의 성능개선을 보여주었다.
현재 상용화 되고 있는 DMB에서는 176$^*$144의 작은 영상 사이즈를 표준으로 서비스하고 있다. 뿐만 아니라 서비스 되고 있는 콘텐츠들은 주로 움직임이 많은 영화나 스포츠 그리고 드라마 등이 주류를 이루고 있다. 따라서 시간적 압축 방식을 사용하는 움직임 예측 모듈이 더욱더 중요한 위치를 차지하게 됐으며 기존의 영상 표준안과 다르게 4$^*$4와 같은 작은 블록 사이즈가 중요한 정보를 갖게 되었다. 본 논문은 DMB에서 서비스 하는 여러 가지 영화나 스포츠를 대상으로 실험한 결과 4$^*$4와 같은 작은 사이즈의 블록이 움직임 예측시 많이 나타날 뿐 아니라 중요한 정보들로 이루어져 있다는 결과를 얻었으며 이를 토대로 좀 더 정확한 움직임 예측을 수행하기 위하여 가변 탐색범위를 제안하였다. 제안된 방법은 C언어를 통하여 검증하였으며 그 결과 고정의 탐색범위를 적용한 것보다 좋은 효율을 얻었다. 그리고 이를 다시 하드웨어 언어인 VHDL로 구현하였다.
정보통신 기술의 발달로 근래에는 인터넷 방송 서비스가 활성화되었으며 누구든 자유롭게 방송을 제작하거나 청취할 수 있다. 이러한 인터넷 방송을 이용하기 위해서는 PC 를 이용하는 방법이 일반적이지만 오디오 서비스만을 이용할 경우 불편하다. 본 논문에서는 낮은 사양의 시스템에서 인터넷 방송을 청취하기 위한 하드웨어와 소프트웨어 설계 기법 그리고 효율적인 버퍼링 방법을 제안하였다. 제안된 시스템은 8 비트 마이크로 컨트롤러, 32KB 의 메모리, Hardwired TCP/IP Stack 그리고 Hardwired MP3 디코더를 이용하여 설계하였으며 각 작업간의 스케쥴링을 위하여 타이머 인터럽트를 이용하였다. 16KB의 메모리로 몇 가지 버퍼링 기법을 제안했다. 폴링 방식은 가장 보편적인 방법으로 데이터를 전송받는 작업과 음악을 재생하는 작업이 순차적으로 이루어진다. 이 방법은 데이터 전송과 음악 재생을 동시에 할 수 없기 때문에 타이머 인터럽트를 이용한 버퍼링 모델이 사용된다. 두 번째로 메모리를 두개의 블록으로 나누어 한 블록에는 데이터를 저장하고 다른 한 블록에는 데이터를 내보내는 '더블 버퍼링'을 제안했다. 세 번째는 메모리 블록을 여러 단계로 나눈'n-Queue 버퍼링' 기법을 제안했다. 마지막으로 네트워크 상황에 따라서 블록의 개수를 유동적으로 조절하는 '가변 길이 n-Queue 버퍼링' 기법을 제안했다. 이 방법은 네트워크 상황에 따라 메모리의 크기를 유동적으로 할당하기 때문에 메모리 사용률이 높아지는 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 운영체제를 사용하지 않았기 때문에 TV 나 오디오 등 다른 시스템에 이식이 용이하므로 다양한 기기에 적용이 가능하다.
본 논문에서는 Barnsley가 제안한 반복 함수 체계(IFS)에 근거한 새로운 영상 압축 기술인 프랙탈 영상 부호화의 성능 개선 방법을 제시한다. 기존의 완전 탐색을 이용한 프랙탈 부호화 방법은 영상의 복원 화질이 다른 프랙탈 기법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있지만 탐색시간이 지나치게 오래 걸리고, 선형 유사 변환을 통하여 블록의 근사화를 수행하므로 복잡한 블록의 근사화가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드 트리 분할을 사용하여 코딩 블록의 크기를 가변적으로 설정하도록 하여 복잡한 블록은 크기가 작은 블록으로 단순한 블록은 큰 블록으로 분할되도록 하였다. 이렇게 함으로써 블록의 근사화 정도도 높이고 변환의 수도 줄여 압축률의 개선을 가져왔다. 또한, 탐색 영역을 제한하여 부호화 시간이 짧으면서도 기존의 완전 탐색(full searching) 방법에 비하여 탐색 시간을 줄였으며 복원 영상의 주관적 평가의 화질은 더 우수했다. 그리고 매칭 블록의 탐색이 필요 없는 Monro 방법에 비해 부호화 시간이 다소 느리기는 하지만 화질 면에서 월등한 성능을 보였다.
본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합(matching) 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임(frame)당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역탐색 블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균적으로 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.
본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 블록정합 수행 시 좌우 곡률만을 고려한 기존의 실린더형 원형모델 방법은 좌우 영상에 대하여 정확한 정렬을 수행하지만 상하 영상에 대해서는 사람의 두상모양이나 턱 구조의 특징을 반영하지 않았기 때문에 정렬오류가 발생한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 타원체형 얼굴 모델의 상하 좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기를 사용하는 블록정합 알고리즘으로서 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있다. 그리고 정렬된 영상으로부터 얼굴 텍스쳐 영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용한다. 이때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하여 영상을 스티칭하고 부분적으로 나타나는 고스트 효과를 제거함으로써 더 실감 있는 텍스쳐를 생성한다.
본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모텔의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 실린더형 모델을 사용한 기존의 방법은 블록정합 수행 시 좌우 곡률을 고려하므로 좌우영상은 정확히 정렬하지만 상하 부분은 사람의 두상모양이나 턱 구조와 다르기 때문에 상하 영상을 정렬할 때 오류가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 얼굴 모델의 상하좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기론 사용하고 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있도록 한다. 그리고 얼굴 텍스쳐영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용하며 영상들이 서로 잘 융합하도록 크로스디졸브(Cross dissolve) 기법을 적용하여 영상을 스티칭한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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