최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 크기 블록 움직임 보상, 복수 참조 영상, 그러고 1/4 화소 움직임 벡터 정확도를 지원하고 있다. 그러나 이러한 새로운 부호화 기술은 부호화 효율 향상의 주된 요인이 되긴 하지만 동시에 높은 복잡도의 요인이기도 하다. 따라서 H.264 비디오 표준의 실제 응용 확대를 위해서는 이러한 기술에 대한 속도 향상이 필요하다. 본 논문에서는 부호화 복잡도의 가장 큰 비중을 차지하는 움직임 벡터 추정을 고속화하기 위해 가변 크기 블록 움직임 보상에 적합한 고속 움직임 벡터 탐색법을 제안한다. 또한 H.264가 갖는 다양한 부호화 모두 중 최적치를 빠르게 결정한 수 있는 고속 결정법을 제안한다. 실험 결과, 고속 움직임 벡터 탐색법은 기존 MVFAST/sup [8-10]/에 비해 SAD 계산 수가 4.5배, SATD 계산수는 2.6배 감소하였으며, 고속 모드 결정법의 사용으로 비트율왜곡 계산치인 RDcost 계산 수는 45%가 감소되었다. 따라서 제안된 방법은 큰 부호화 손실 없이 계산량 감소에 있어서 매우 높은 효율을 제공함을 확인하였다.
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 논문은 주기억장치의 사용자 공간이 컴파일 시간에 가변적 크기의 블록들로 분할된 상태에서, 준비상태 큐에 도착한 다중 프로세서들을 적절히 블록에 할당하는 문제를 다루었다. 기존의 할당법인 최초적합, 최적합, 최악적합과 다음 적합 방법들은 준비상태 큐에 도착한 모든 프로세서들을 할당하지 못해 특정 프로세서는 대기상태가 되는 단점을 갖고 있었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 분할된 블록(홀)의 크기와 준비상태 큐에 있는 프로세서 크기를 내림차순으로 정렬하여 가장 큰 크기의 블록에 가능한 많은 프로세서들을 할당하는 단순한 블록 채우기 알고리즘이다. 제안된 알고리즘을 9개의 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 분할 오류로 인해 대기상태 프로세서가 발생하는 1개 데이터를 제외한 8개 데이터 모두에 대해 최소의 내부 단편(IF)을 가지면서도 모든 프로세서들을 할당하는 성능을 보였다.
프랙탈을 이용한 영상압축기법들은 놓은 압축률과 빠른 복호화 시간의 장점을 가지나 부호화과정에서 최적의 윳사 변환점을 얻기 위해 장시간을 소모하는 단점으로 인해 응용에 많은 제한을 받는다. 본 논문에서는 부호화에 소요되는 시간을 줄이기 위해 신경회로망을 이용한 고속블록분류기를 제안한다. 제안된 방법은 정의역에서 블로데 대한 탐색 시간을 줄이기 위아혀 각 정의역을 화소의 분포형태에 따라 신경망을 이용하여 4가지의 부류로 구분하고 각 치역 블록과 비교할 때 해당 치역 블록의 부류를 판단하여 전체에 대해서 탐색을 행하지 않고 해당하는 부루에 대해서만 탐색하는 방법을 사용한다. 또한 블록의 크기를 가변적으로 할당하여 화소의 분포형태에 따라 고르게 분포되어 있는 경우에는 블록의 크기를 크게 할당하고 복잠한 형태의 블록에 대해서는 블록의 크기를 작게 할당하는 방법을 사용한다. 다양한 특성을 갖는 영상들에 대한 실험결과는 허용 가능한 수준의 화질인 PSNR 30dB정도의 화질을 유지하면서 기존의 방법들에 비해 압축속도가 평균 40%가량 개선됨을 보였다.
이동 통신에 대한 수요가 크게 늘어나면서 멀티미디어 정보를 포함한 대용량의 정보를 이동 통신 채널 상으로 전송하기 위해서는 전송 오류에 대한 대책이 필수적이다. 전송 오류에 대한 대책 중에서 오류 정정 부호화 기법이 많이 사용되는데 turbo 부호는 이론적 한계치에 근접하는 우수한 성능을 보이는 오류 정정 부호화 기법이다. 본 논문에서는 멀티미디어 정보의 특성을 고려하여 입력되는 데이터의 크기가 가변인 경우 turbo 부호를 효율적으로 적용하기 위해서 3GPP 표준에서 사용되는 turbo 부호의 인터리버를 포함한 여러 가지 가변 크기 인터리버의 특성을 해석하고 AWGN 환경에서 그 성능을 분석하였다. 특히 인터리버의 불규칙도와 s-parameter가 성능에 미치는 영향을 분석하고 블록 크기와 오류 정정 부호화율이 변할 때 turbo 부호의 성능 변화를 해석함으로써 가변 크기 인터리버를 사용한 turbo 부호의 성능을 분석하고 멀티미디어 정보의 오류 정정 부호 기법으로 turbo 부호가 효율적으로 사용될 수 있음을 입증하였다.
암호화 작업은 많은 연산시간을 요한다. 본 논문에서는 암호화에 수반되는 연산시간을 분석하기 위해 평문의 압축과 가변의 블록 크기, 라운드 횟수의 사용자 설정 및 단계별 작업과정의 선택적 적용 등의 네 가지 원리에 기초해서 AES 구조를 확장하였다. 실험은 C++로 수행하였으며 실험을 통해 최적의 입력 블록 크기를 도출하였다.
본 논문에서는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용하는 움직임 보상 프레임 보간(motion compensated frame interpolation, MCFI)의 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 MCFI 방법에서는 고정된 크기의 프레임과 블록에서 움직임 벡터(motion vector, MV)를 이용하여 두 프레임 사이의 프레임 영상을 추정한다. 그러나 이와 같은 방법은, 큰다양한 방향으로 움직이는 물체들의 MV 나 큰 움직임을 추정하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 블록 크기와 정합 영역이 가변적으로 적용될 수 있는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용한 프레임 보간 기법(pyramid structure and quadtree motion compensated frame interpolation, PQ-MCFI)를 제안한다. 제안하는 기법은 물체들이 빠르게 움직이는 장면과 다양한 방향으로 움직이는 장면에서 이전의 기법에 비해서 높은 PSNR 을 보이며, 실제 인간의 시각적인 측면에서는 더욱 정밀한 결과를 보인다.
본 논문에서는 시스톨릭 어레이에 기반한 모양 적응적 이산 여현 변환(SADCT)의 효율적 VLSI 구조를 제안한다. 모양 적응적 이산 여현 변환은 이산 여현 변환과 달리 변환 크기가 각 블록에서의 객체의 모양에 따라 가변적이므로 기존의 시간 순환구조에서는 각 처리소자의 이용도와 처리속도가 모두 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 메모리를 필요로 하지 않는 시스톨릭 어레이에 기반한 구조를 제안한다. 제안된 구조에서는 1차원 SADCT를 연속적으로 수행함으로 처리속도를 향상시키고 첫 번째 열의 처리소자들을 마지막 열의 처리소자들과 연결하고, 입력 데이터는 각각의 재배열된 블록에서의 최대 데이터 크기에 따라 각 열에 병렬로 입력하여 처리소자의 이용도를 향상시켰다. 제안된 구조는 VHDL로 기술하고 MentorTM를 이용하여 기능검증을 수행하였다. 검증결과, 하드웨어 복잡도가 다소 증가하나, 처리속도는 기존의 방법에 비해 두 배정도 향상되었다.
지문 검증은 생체 측정학의 다양한 인증 시스템 중에서 기술의 적용 범위 및 사용의 편의성 등에서 가장 우수한 개인 인증 방법이다. 이러한 지문 인식 과정 중에서 Segmentation은 가장 기초적이지만 이후의 처리과정에 지대한 영향을 미칠 수 있는 과정이다. 특히 잡음이 많은 영상, 회전된 영상, 깨끗하지 못한 영상 등은 Segmentation 방법에 따라 원래의 영상이 훼손될 소지가 많다. 그래서 전자와 같은 지문의 경우, 한계 영역을 가변적으로 설정하여 전경 영상을 선택하는 것이 좋은 방법이다. 이 방법의 특징은 블록의 크기를 잘게 나누어 전경 후보자 영상 여러 개를 만들어서, 그 중에서 전경 영상 하나를 선택할 때, 가변적인 한계 영역을 설정하여, 가장 양호한 전경 영상을 선택할 수 있게 하는 것과, 필터링 적용을 통한 노이즈 제거 방법을 적용하는 것이다. 이 방법을 적용함으로써, 양호한 전경 영상을 선택할 수 있었고, 노이즈까지도 깨끗이 제거하여, 정확히 지문 부분만을 분할(Segmentation) 할 수 있었다.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KB 블록크기로 분리하는 인코딩 방법을 채택하였고, 인코딩된 블록을 비구조적인 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키고 있다. 하지만 이러한 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 600~700MB의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭 과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니고 있다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방법 때문에 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록 생성을 1%이내로 최소화하였고, 분리된 블록의 분산을 위해 지정된 피어로 질의를 보내는 구조적 위상을 채택하여 블록 요청에서 발생하는 네트워크 부하를 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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