벡터 양자화의 부호화에서 입력벡터에 가장 잘 정합되는 코드벡터를 탐색하는 과정에서 발생하는 계산의 복잡도는 코드북의 크기에 비례하여 지수직으로 증가하고 실질적으로 응용을 제한한다. 본 논문에서는 정합 가능성이 없는 코드벡터에 대한 왜곡의 계산을 제거하기 위한 조건의 시작 벡터로서 참조 벡터를 사용하는 단순, 고속의 효율적인 벡터 양자화의 부호화 알고리즘을 제안하였다. 이는 입력벡터에 정합 기능성을 갖는 참조 벡터를 선택하고 코드 벡터에 대한 왜곡의 계산을 제거하기 위한 조건을 결합하는 것이다. 제한된 방법은 전탐색 벡터 양자화에 비하여 단지 10~15%의 수학적 연산을 필요로 한다. 그리고 덧셈과 비교 연산의 수는 크게 줄어들지 않지만 곱셈은 벡터 양자화의 여러 고속부호화 방법의 70~80%까지 들었다.
본 논문에서는 NNVQ (nearest neighbor vector quantization)를 위한 고속탐색 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 입력 벡터 내 지정된 요소의 부호화 왜곡을 임계값과 비교해서 최적 코드워드가 될 가능성이 없는 코드워드를 탐색 대상 코드워드에서 제외함으로써 코드북 탐색의 범위를 줄인다. 이를 통해 기존의 풀서치(full-search) 알고리듬과 동일한 SD(spectral distortion) 성능을 얻으면서 부호화 과정에서의 처리시간과 복잡도를 감소시킨다. 제안된 알고리듬을 Gauss-Markov 소스에 대해 설계된 일반적인 벡터 양자화기와 3GPP에서 표준화된 AMR (adaptive multi-rate) 음성 코덱의 LSP 양자화기에 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과 제안된 알고리듬은 SD 성능감쇄 없이 탐색 대상 범위를 감소시킴으로써 부호화시 복잡도를 50%이상 줄일 수 있었다.
다중 참조 영상을 이용한 최적 부호화 모드를 선택하기 위해 율-왜곡 최적화 기법을 적용한 H.264/AVC 동영상 압축 표준은 기존의 동영상 압축 표준들보다 높은 부호화 효율을 얻었지만 계산 복잡도가 그만큼 증가하게 되었다. 따라서 이런 계산의 복잡도를 줄이기 위한 많은 빠른 모드 결정 방법들이 제안되었다. 그중에 I4MB의 방향성 정보를 이용한 고속 인트라 모드 결정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 JM11.0과 비교하여 무시할만하게 PSNR이 손실되고 비트율의 증가하지만 IPPP 영상들에서 전체 부호화 시간을 평균 15%와 모든 영상을 인트라로 처리한 영상들에서 부호화 시간을 평균 44% 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 HEVC를 위한 고속 화면내 부호화 모드 결정 방법을 제안한다. 제안방법은 화면내 부호화의 RMD(Rough Mode Decision) 및 RDO(Rate-Distortion Optimization) 과정에서 고려하는 각 후보 수를 줄여 화면내 부호화 과정에서의 복잡도를 감소시킨다. RMD가 고려하는 후보 수를 줄이기 위하여 영상의 에지 방향성 및 강도를 활용하며, RDO가 고려하는 후보수를 줄이기 위하여 상대적 RMD cost 차이를 이용한다. 실험결과에서는 제안방법이 약 0.79% BD-rate의 부호화 손실만으로 26.81%의 부호화 복잡도를 감소시켰음을 보인다.
본 논문에서는 SMV와 AMR 음성부호화기를 위한 상호부호화 알고리즘을 제안한다. 각기 다른 통신망에서 음성부호화기간의 효율적인 연동을 위해 가장 간단한 방법인 tandem 방식이 있지만 긴 지연시간과 많은 연산량, 그리고 음질 저하의 문제점들을 해결하기위해 상호부호화 방법을 사용한다. 제안하는 상호부호화 알고리즘은 LSP (Line Spectral Pairs) 변환, 피치 변환, 그리고 고속 고정 코드북 탐색을 수행한다. 실험 결과, $20\sim50%$의 적은 계산량과 $5\sim10$ ms의 지연 시간을 줄이면서도 동등한 음질을 확인할 수 있었다.
최근에 만들어진 비디오 압축 표준인 H.264는 매크로블록당 최적의 부호화 모드를 결정하기 위해 비트율-왜곡 (rate-distortion) 기법을 사용하지만, 그 복잡성으로 인해 부호화하는 데 많은 시간이 걸린다. 따라서, H.264의 부호화 시간을 단축하기 위해 고속 모드결정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 양자화 계수에 따라 발생 모드가 변하는 특성에 기반하여 불필요한 움직임 예측 및 모드결정 과정을 생략하는 새로운 고속 모드결정 방법을 제안한다. 양자화 계수에 따라 최적모드의 발생 빈도가 변하게 되는데, 제안한 방법에서는 매크로블록의 양자화된 이산 여현변환 계수들이 모두 0일 때, 0의 값을 가지는 CBP(coded block pattern)를 고려하여 이러한 특성을 반영하며, 조기 SKIP 모드 결정방법과 조기 $16{\times}16$ 모드 결정방법을 이용한다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 본 논문에서 제안한 고속 인터모드 결정방법이 H.264의 참조 소프트웨어에 구현된 고속 인터모드 결정방법에 비해, Baseline 프로파일의 경우 19.6%, Main 프로파일의 경우 18.8%의 부호화 시간을 감소시키는 것을 확인했다.
본 논문은 4K UHD 입력 영상에 대한 HEVC 고속 부호화를 위하여 대부분의 상용 CPU 및 AP 에서 사용되고 있는 SIMD (Single Instruction Mutiple Data) 명령어를 사용한 고속의 정수 화소 단위 움직임 추정 방법에 대한 연구이다. 특히, IT 기기에서의 고속 동영상 부호화를 위해 기존의 SIMD 명령어를 개량하여 동일한 CPU 실행시간에 다수의 움직임 추정을 수행할 수 있는 SIMD 명령어를 사용하여 보다 같은 실행시간에 보다 넓은 영역에 대한 움직임 벡터 탐색을 수행할 수 있도록 Search Box 기법을 새로이 개발하고 이를 토대로 기존 HEVC 에서 사용되고 있는 움직임 추정 방법에 대하여 연산시간을 줄이는 동시에 화질 열화를 최소화 시킬 수 있는 방법에 대하여 논한다.
H.264/AVC의 인터 부호화 기술은, 정교한 움직임 보상 부호화를 위해 다양한 블록 크기의 7가지 모드를, 그리고 인트라 부호화 기술은 2가지의 블록부호화 모드를 사용한다. 이러한 정교한 부호화 기술은 기존 표준에 비해 높은 부호화 효율을 제공 하지만 비트율-왜곡 최적화 기법을 사용할 경우, 많은 계산량을 요구하므로 연산량이 제한된 장치에서는 실시간 구현에 문제점이 발생한다. 따라서 H.264/AVC 부호화 표준의 실시간 구현을 위해서 계산 복잡도를 줄이는 고속 모드 결정법이 필요하다. 본 논문에서 제안한 LBHM(Large Block History Map)을 이용한 블록 크기 활동도 기반 고속 모드 결정 기법은 발생 확률이 낮은 $P8\times8$ 모드를 조기에 생략하여, 부호화 효율의 감소는 최소화 시키면서 H.264/AVC의 전체 부호화 시간을 평균 53% 감소시켰으며, H.264/AVC 참조 모델의 조기 SKIP 모드와 같이 사용할 경우, 전체 부호화 시간을 평균 63% 이상 감소시켰다.
본 고에서는 통신 시스템에 응용되고 있는 블록부호에 대한 소개와, IMT-2000 시스템의 표준화에서 채널 부호화 기법으로 규격에 반영된 길쌈부호(Convolutional code) 및 터보부호(Turbo code)에 대하여 소개하고, 현재 3세대 이동통신 표준화에서 논의중인 Hybrid ARQ(Adaptive Modulation and Coding), AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술에 대하여 설명한다. 그리고, 고속의 데이터 전송을 요하는 4세대 이동통신 시스템의 채널 부호화 기술로 현재 활발히 연구가 이루어지고 있는 Space-Time Code 및 LDPC(Low Density Parity Check Code)에 대해 소개하고, 차세대 이동통신 시스템의 채널 부호화 기술 전반에 대하여 전망한다.
최신 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 기존의 H.264/AVC 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 성능을 얻기 위해 HEVC에는 다양한 압축 기술이 적용되었다. 그 예로, H.264/AVC에서는 인트라 예측 모드에서 9가지 예측 모드만을 사용한 반면 HEVC에서는 35가지의 모드를 이용해 화면 내 예측을 시행한다. HEVC에 적용된 다양한 기술들에 의해 부호화 복잡도가 증가하였고 복잡도를 줄이기 위해 다양한 고속 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상 부호화에 적합한 고속 인트라 예측 알고리즘을 제안한다. 스크린 콘텐츠 영상이란 카메라를 이용해 촬영된 자연계 영상이 아닌 mobile phone, 방송 장비, 기타 전자 기기 등 컴퓨터 기술에 의해 생성되는 영상을 의미한다. 스크린 컨텐츠 영상은 자연계 영상과 달리 색의 변화가 전혀 없는 단순한 영역을 갖는 특성이 있다. 이러한 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 반영하는 고속 알고리즘을 HEVC Test Model (HM) 16.6에 적용하였고, 스크린 컨텐츠 영상에서 25%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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