• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.343-346
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• 2003

본 논문에서는 최신 동영상 압축 표준 규격 H.264에서 화면 간 예측 부호화시 참조 화면 수가 제한되어 있을 때 부호화 효율을 최대화할 수 있는 적웅적 참조 화면 선택 기법을 제안하였다. 참조 화면 선택 시 시간적인 거리를 우선시 하는 현재 방식은 부호화 효율 측면에서 최적의 선택과는 거리가 있다. 따라서 참조 화면 선택에 있어서 실시간 온라인 상황을 가정하고 부가적인 계산을 최소화하는 것을 조건으로 했을 때 대표 화면과의 간접 비교를 통하여 현재 참조 화면들 간 상호 유사성이 가장 큰 화면을 제외하는 방법을 통해 문제를 해결하고자 하였다. 화면 간 예측 부호화 시 참조 화면 간 중복되는 요소를 최대한 줄이는 방향으로 참조 화면을 선택해 나감으로서 참조되는 샘플들을 다양화할 수 있다. 참조 화면 간 상호 유사성 판별은 대표 화면과 각 참조 화면 간 움직임 정보를 고려해 화면 간 부호화시 계산되는 8*8 블록의 R-D 비용함수 값을 사용하였다. 실험 결과 기존의 슬라이딩 윈도우 방식을 이용한 참조 화면 선택 방법에 비해 부가적인 계산이 거의 없이 부호화 효율의 개선이 있었으며 그 개선 정도는 기존의 방식에서 참조 화면을 $1{\sim}2$장 더 사용한 결과와 같았다. 이는 기존의 방법에 의해 참조 화면을 선택할 경우 나타나는 참조 화면 간 중복성을 줄였기 때문이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권11호
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• pp.1133-1140
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• 2000

다중모드 대화에서 나타나는 대용어는 언어만을 사용하는 대화에서 나타나는 것과 비교하여 매우 다른 형태와 특징을 가진다. 그것은 행위나 시각이 대용 행위로 사용될 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 터치스크린 인터페이스를 이용한 홈쇼핑 가구점 영역의 다중모드 대화 시스템에서 나타나는 다양한 대용어의 처리 방법을 알아본다. 먼저, 화면 대용어와 참조 대용어를 정의하여 다양한 형태의 대용어를 분류한다. 그리고 각 대용어를 처리할 수 있는 두 가지의 일반적인 방법을 제안한다. 하나는 지시 행위를 수반하거나 생략한 채 발화되어 현재 화면에 나타나 있는 아이템을 참조하는 대용어를 처리하는 단순한 매핑 알고리즘이다. 다른 하나는 다중 모드 대화 시스템을 위해 워커(Walker)의 센터링 알고리즘을 확장한 이중 캐시 구조의 센터링 알고리즘이다. 확장된 센터링 알고리즘은 발화와시각 정보 그리고 화면 전환 시간을 유지할 수 있기 때문에 다중모드 대화에서 발생하는 다양한 대용어를 처리하기에 적합하다. 실험에서 제안된 시스템은 40개의 대화에서 나타난 402개의 대용어(발화당 0.54)중에서 387개를 처리하여 96.3%의 정확도를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.184-185
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• 2012

H.264/AVC 는 다중 참조영상을 사용하여 움직임 예측/보상을 수행함으로써 보다 높은 부호화 효율을 얻을 수 있지만 다중 참조영상에 대한 움직임 예측으로 인하여 부호화 복잡도 증가를 야기한다. 본 논문에서는 공간적 상관성을 이용하여 참조영상 수를 제한함으로써 부호화기의 복잡도를 줄이는 고속 참조영상 결정 기법을 제안한다. 즉, 주변 블록의 부호화 정보와 현재 부호화하는 매크로블록의 $16{\times}16$ 화면간 예측 결과를 적응적으로 이용하여 참조영상 후보의 수를 줄인다. 모의실험에서 제안한 알고리즘은 JM17.2 에 비해 0.67%의 평균 비트율 증가의 미미한 부호화 효율 감소에 평균 47% 정도의 부호화 시간을 감소하였으며, 기존의 고속 기법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권10C호
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• pp.820-828
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• 2008

H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 높은 부호화 효율을 위해서 가변 블록 크기 부호화, 1/4 화소 정확도의 움직임 예측, 다중 참조 프레임 사용, 율-왜곡 최적화 등과 같은 기법을 도입하였다. 그러나 이러한 부호화 방법들은 움직임 예측에 필요한 복잡도를 크게 증가시키는 단점이 있다. 특히 다중 참조 프레임 움직임 예측을 수행함으로써 증가되는 계산량은 탐색되는 참조 프레임의 개수에 따라 선형적으로 비례하여 늘어난다. 따라서 본 논문에서는 다중 참조 프레임 움직임 예측에서 탐색되는 참조 프레임의 개수를 효율적으로 조절함으로써 복잡도를 크게 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 인터 $16{\times}16$ 모드와 인접 블록의 최적 참조 프레임 정보를 이용하여 나머지 화면간 모드들에서의 불필요한 탐색 과정을 생략한다. 실험 결과는 제안하는 방법을 적용함으로써 영상의 화질과 비트율의 큰 변화 없이 부호화 행 시간을 평균 58.54% 정도의 큰 폭으로 감소시킴을 보인다. 또한 이 방법은 다른 고속 움직임 예측 알고리듬을 같이 적용함으로써 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있는 확장성을 가진다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.758-765
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• 2021

최근 딥러닝 기술을 비디오 부호화에 적용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 차세대 비디오 코덱인 VVC(Versatile Video Coding)에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix-based Intra Prediction)를 확장한 완전연결계층(Fully Connected Layer) 기반의 다중 모델을 이용하는 화면내 예측 부호화 기법을 제시한다. 또한 다중 화면내 예측 모델을 위한 효율적인 학습기법을 제안한다. HEVC(High Efficiency Video Coding)에서의 성능검증을 위해 VVC의 MIP와 제안하는 완전연결계층 기반 다중 화면내 예측 모델을 HEVC의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하였다. 실험결과 제안하는 방법이 HM16.19와 VVC MIP 대비 각각 0.47%과 0.19% BD-rate 성능향상이 있음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.425-427
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• 2012

H.264/AVC 는 움직임 예측/보상을 수행할 때, 하나 이상의 다중 참조영상을 허용하여 예측 정확성을 높임으로써 높은 압축효율을 얻을 수 있지만, 부호화기가 높은 복잡도를 갖는 단점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기의 높은 복잡도를 줄이기 위하여 이미 부호화된 주변 블록의 부호화 정보와 현재 부호화하는 매크로블록(MB)의 $16{\times}16$ 화면간 예측 결과를 적응적으로 이용하여 현재 부호화하는 매크로블록의 참조영상 후보의 수를 줄이는 고속 부호화 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘은 JM17.2 에 비해 평균 47% 정도의 부호화 시간을 감소시키며, 이때 평균 비트율은 1.4%로 부호화 효율의 감소가 미미함을 확인 하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.801-812
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• 2005

H.264/AVC는 부호화 효율을 크게 향상시킨 비디오 부호화에 대한 표준이다. ITU-T와 MPEG는 가변블록의 움직임, 다중참조화면, l/4 화소 움직임 추정/보상기법과 비트율-왜곡 최적화 기법 등 다양하고 복잡한 부호화 기법들을 적용했다. H.264 참조 모델은 비트율-왜곡 최적화 기법에 기반을 둔 복잡한 부호화 모드 결정 기법을 채택했는데, 이는 부호화기의 높은 복잡성을 요구한다. 본 논문에서는 매크로 블록 부호화 모드의 순서에 대한 비트율-왜곡의 비용 값의 분포에 기초한 효율적인 부호화 모드 결정 기법을 제안하였다. 실험결과는 제안한 방법이 부호화 시간에 있어 34%를 감소시켰으며, 비트율-왜곡의 계산 량을 82% 줄였음을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.419-420
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• 2006

In the new video coding standard H.264/AVC, motion estimation (ME) is allowed to search multiple reference frames for improve the rate-distortion performance. The complexity of multi-frame motion estimation increases linearly with the number of used reference frame. However, the distortion gain given by each reference frame varies with the video sequence, and it is not efficient to search through all the candidate frames. In this paper, we propose a fast mult-frame selection method using all zero coefficient block (AZCB) prediction and sum of difference (SAD) of neighbor block. Simulation results show that the speed of the proposed algorithm is up to two times faster than exhaustive search of multiple reference frames with similar quality and bit-rate.