• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11b
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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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.11
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.10C
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• pp.820-828
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• 2008

In order to achieve high coding efficiency, H.264/AVC video coding standard adopts the techniques such as variable block size coding, motion estimation with quarter-pel precision, multiple reference frames, rate-distortion optimization, and etc. However, these coding methods have a defect to greatly increase the complexity for motion estimation. Particularly, from multiple reference frame motion estimation, the computational burden increases in proportion to the number of the searched reference frames. Therefore, we propose the method to reduce the complexity by controlling the number of the searched reference frames in motion estimation. Proposed algorithm uses the optimal reference frame information in both $P16{\times}16$ mode and the adjacent blocks, thus omits unnecessary searching process in the rest of inter modes. Experimental results show the proposed method can save an average of 57.31% of the coding time with negligible quality and bit-rate difference. This method also can be adopted with any of the existing motion estimation algorithm. Therefore, additional performance improvement can be obtained.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.6
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• pp.758-765
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• 2021

Recently, various research on the application of deep learning to video encoding for enhancing coding efficiency are being actively studied. This paper proposes a deep learning based intra prediction which uses multiple models by extending Matrix-based Intra Prediction(MIP) that is a neural network-based technology adopted in VVC. It also presents an efficient learning method for the multi-model intra prediction. To evaluate the performance of the proposed method, we integrated the VVC MIP and the proposed fully connected layer based multi-model intra prediction into HEVC reference software, HM16.19 as an additional intra prediction mode. As a result of the experiments, the proposed method can obtain bit-saving coding gain up to 0.47% and 0.19% BD-rate, respectively, compared to HM16.19 and VVC MIP.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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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.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.6 no.5
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• pp.801-812
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• 2005

H.264/AVC is the international video coding standard which has significant improvements of coding efficiency. ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication standardization sector) and MPEG(Moving Picture Experts Group) adopts various complex coding tool such as variable block size motion, multiple reference frames, quarter-pel motion estimation/compensation (ME/MC) and rate-distortion(RD) optimization, etc. H.264 reference model employs complex mode decision technique based on RD optimization which requires high computational complexity. In this paper, we propose an efficient coding mode decision based on the cost distribution of RD in the macroblock coding mode sequence. Simulation results show that the proposed method reduces encoding time by 34% on average and save the number of computing RD cost by 82%.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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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.