MPEG과 VCEG은 차세대 비디오 부호화 표준 기술 개발를 위한 JVET(Joint Video Exploration Team)을 구성하여 현재 비디오 표준화인 HEVC 대비 높은 부호화 효율을 목표로 연구를 진행하며 CfP(Call for Proposal) 단계를 진행 중이다. JVET의 공통 플랫폼인 JEM(Joint Exploration Test Model)은 HEVC의 quad-tree 기반 블록 분할 구조를 대신하여 더 많은 유연성을 제공하는 QTBT(Quad-tree plus binary-tree)가 적용되었다. QTBT는 화면 내 부호화 효율을 높이기 위한 하나의 방법으로 휘도와 색차 신호에 대해 분할된 블록 구조를 지원한다. 이러한 방법은 채널 간 블록 분할 모양이 동일하거나 비슷한 경우에 중복되는 블록 분할 신호가 발생할 수 있는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 화면 내 부호화에서 채널 간 유사도 비교를 이용하여 적응형 색차 블록 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실험 결과로 JEM 6.0과 비교하여 CfE(Call for Evidence) 영상에서 평균 0.28%의 Y BD-rate 감소와 함께 평균 124.5%의 부호화 복잡도 증가를 확인하였다.
비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체 기반 코딩 단계를 위한 중요한 구성 요소이다. 새로운 MPEG-4 비디오 표준은 움직임 객체의 모양 정보를 고려하여 높은 효율의 부호화 뿐만 아니라 움직임 객체에 대한 내용기반 기능의 부호화를 수행한다. 본 논문은 비디오 시퀀스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane) 추출 방법을 소개한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 차이 값으로부터 시작된다. 즉 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지를 적용하고 다음 프레임의 영상에 Canny 에지와 morphologic일 연산을 적용하여 정확한 움직임 객체 에지(Moving Object Edge)를 생성한다. 이후 생성된 에지를 이용하여 VOP를 추출한다. VOP 추출 단계에서 더욱 정확한 움직임 객체 에지를 얻기 위하여 morphological 연산을 수행하였다.
최근 JVET(Joint Video Experts Team)는 새로운 비디오 압축 표준을 VVC(Versatile Video Coding)으로 이름 짓고 2020 년 완료를 목표로 그 표준화를 시작하였다. HEVC 및 VVC 에서는 화면간 예측의 부호화 효율을 위하여 공간적/시간적 주변블록의 움직임 정보로부터 Merge/AMVP(Advanced Motion Vector Prediction)의 후보 리스트를 구성하고 최적의 움직임 정보를 활용한다. 본 논문에서는 Merge/AMVP 의 후보 리스트를 유도할 때, 현재블록의 모양을 고려하여 상관성이 높은 주변블록의 움직임 정보를 우선 순위로 유도하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 VTM(VVC TM) 대비 제안기법의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 관심영역 부호화를 위한 적응적인 관심영역 마스크 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자가 지정한 관심영역 정보를 이용하여 관심영역 마스크를 생성한다. 기존의 관심영역 부호화 방법에서는 모든 픽셀을 순차적으로 스캔하여 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성하는 반면에, 제안한 방법은 관심영역 모양 특징을 기반으로 일부 픽셀만을 스캔하여 코드블록 단위의 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성한다. 그리고 제안한 방법은 성능에 영향을 미치는 패턴 개수, 관심영역 임계값, 배경 임계값 매개변수를 제공한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
내다중파특성을 갖는 변복조 방식을 소개하고 이의 지연검사 특성을 통하여 DSK의 내다중성에 대한 기본원리를 분석한다. 정보심볼구간 T의 한가운데인 T/2에서 위상변화를 갖도록하여 얻을 수 있는 다이버시티 효과에 대해서도 검토한다. 기본방식의 하나인 DSK의 대역폭에 대한 특성을 개선하기 위하여 다변화한 $ heta$-DSK의 위상과 모양함수를 변화시켜 특성을 연구한다.
H.264에서 채택하고 있는 기술들로 인해 H.264의 헤더는 이전 표준안들에 비해 전체 비트 열에서 더 많은 비율을 차지하기 때문에, H.264의 헤더를 압축하기 위한 새로운 기술이 필요하다. H.264에서는 구문요소를 일원화하여 부호화하는데, 부호화할 요소들의 발생 분포를 고려하지 않고 기존의 Exp-Golomb방식을 이용하기 때문에 가변 길이 부호화 관점에서 매우 비효율적이다. 헤더의 대부분을 매크로 블록 타입과 움직임 벡터 차이간이 차지하고 있으며, 본 논문에서 분석한 H.264의 헤더에서의 중복은 다음과 같은 세 가지이다. 매크로 블록 타입에서 자주 발생하는 부호와 그렇지 않는 부호가 있으며, 매크로 블록 모드가 8일 때, 네 개의 서브 매크로 블록 타입들이 모두 전송된다. 그리고 마지막으로 움직임 벡터 차이 값에서 같은 값(특히 '0')들이 발생한다. 본 논문에서는 타입 코드와 쿼드트리를 사용하는 알고리즘을 제안하고 있으며 헤더에서의 반복되는 정보를 이 두 가지 구조들을 가지고 표현한다. 타입 코드는 발생하는 매크로 블록의 모양을 나타내며, 쿼드트리는 움직임 추정 나무 구조를 나타낸다. 실험의 결과에서 제안하는 알고리즘이 JM12.4에 비해 최대 32.51% 비트율 감소를 보여준다.
본 논문에서는 성별 인식을 위해 얼굴 영상을 효과적으로 기술하는 새로운 지역 패턴 방법 Local Prominent Directional Pattern (LPDP)를 제안한다. 제안된 LPDP 방법은 성별 인식에 중요한 얼굴 모양을 명확하게 구분하기 위해 주변 패턴이 누적된 히스토그램을 통계적으로 분석하고 패턴 변화가 크게 발생하는 픽셀을 부호화 한다. 통계적인 정보를 사용하는 얼굴 모양 구분에 중요한 뚜렷한 에지 방향 패턴 영역을 구분하는 중요한 정보를 제공 할 수 있다. 이는 뚜렷한 에지 방향 패턴이 나타나는 영역의 주변도 유사한 에지 방향 패턴이 나타내기 때문에 통계적으로 특정 방향이 히스토그램에 많이 누적될 수 있기 때문이다. 또한 통계적인 방법은 주변 영역의 정보를 많이 수용하기 때문에 잡음으로 발생하는 에지 방향 변화 오류에 강력한 장점이 있다. 제안된 방법은 기존 방법들 보다 더 강력한 성별인식에 중요한 얼굴 모양 구분 능력을 보여주면서 국소적으로 발생하는 잡음에 견고함을 보여준다. 우리는 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 밝기, 표정, 연령, 머리 포즈가 변화하는 성별 인식 데이터 셋에 다양한 실험을 실험 했고 기존 방법 보다 제안된 방법의 성능이 우수함을 입증했다.
목적: 삽화기억은 어떠한 사실이나 정보에 관하여 기억해낼 때 그것들이 기억 구조 속으로 들어가던 순간의 개인적인 사건이나 과거의 사실들과 연관하여 기억하는 것으로 부호화 및 인출에 관여하는 중추가 서로 나뉘어져 존재한다고 알려져 있다. 이 연구에서는 O-15 $H_2O$ PET을 이용한 뇌활성화실험을 통해 삽화기억 부호화 및 인출 중추의 뇌기능지도를 구성하였다. 대상 및 방법: 정상 성인 남자 6명 ($30.0{\pm}1.4$세)에 대하여 두 번의 대조과제와 각 한번의 삽화기억 부호화 및 인출 자극과제를 시키면서 동시에 $H_2O$ PET을 시행하였다. 부호화 자극과제에 대한 대조과제에서는 화면 중앙에 나타난 십자 모양 고정점을 자극과제와 같은 시간동안 보게하여 시자극 효과를 포함하게 하였으며, 인출 자극과제에 대한 대조과제에서는 30개의 화살표를 보여주며 화살표가 위(총 15개)를 가리키면 버튼을 누르게 하여 시자극과 손가락 운동에 의한 효과도 포함되게 하였다. 부호화 자극과제에서는 특정 단어가 연상되는 사물 그림 30개를 4초 간격으로 보여주면서 기억하도록 하였으며, 30분 후에 시행한 인출 자극과제에서는 앞에서 보여주었던 15개의 영상과 새로운 15개의 영상을 섞어서 동일한 간격으로 보여주며 기억할 수 있는 그림이 나오면 버튼을 누르게 하였다. 모든 영상을 표준지도에 정규화하고 공분산분석으로 전체 혈류차이를 제거한 후 각 자극과제와 해당 대조과제 사이에 국소혈류량이 차이나는 영역을 찾아 뇌기능지도를 구성하였다. 결과: 인출 자극과제에서 올바르게 기억해낸 그림의 평균 개수는 9.3개(${\pm}3.3$)였으며 없던 그림을 있었다고 잘못 지적한 경우는 평균 3.0개(${\pm}2.8$)였다. 부호화시에 좌측 대뇌반구에서는 하측전두이랑의 판개부와 삼각부, 후두엽의 1차 시각 피질과 시각 연합 피질 등이 활성화되었고, 우측에서는 전전두엽, 내전두엽 및 대상회, 청각-시각 연합영역인 중측두회전과 하측측두회전의 후부, 1차 시각 피질과 시각 연함 피질, 소뇌 등이 확성화죄었다. 인출 시에 좌측대뇌반구에서는 삼각부, 1차 시각 피질과 시각 연합 피질, 하측두회전, 1차 시각 피질과 시각 연합피질, 소뇌 등이 활성화되었고, 우측에서는 전전두엽, 시각 연합 피질, 소뇌, 내측두엽 등이 활성화되었다. 주로 활성화된 전두엽에서 좌측 판개부늘 삽화기억 부호화의, 우측 전전두엽은 인출의 중추라 해석되며, 좌측 삼각부는 다른 인지기능에 의하여 활성화된 것으로 보인다. 결론: O-15 $H_2O$ PET을 이용한 뇌활성화실험을 통하여 삽화기억의 부호화 및 인출 중추를 국소화할 수 있었다.
최소대역폭 성질을 만족하고, 직류 성분을 지니고, 상태 독립적인 부호화 및 복호화가 가능한 2진 선로부호 MB46d BUDA 셀 기법을 응용하여 설계하였다. 설계된 선로부호 MB46d는 하나의 상태만 존재하므로 앞 상태에 무관하게 부호화할 수 있으며 데이터 메모리 용량이나 하드웨어가 간단하다. 또한, 최대 연속장이 8로 제한되어 있으므로, 수신 측에서 시각 정보를 많이 가져 자체 동기 기능을 가지며, 복호화 규칙이 매우 간단하며, 임펄스 응답 함수가 Raised cosine pulse인 시스템에서 최악의 경우에도 눈 모양이 크게 열려있으므로 어느 정도의 샘플링 지터가 존재하더라도 오류 없는 수신이 가능하다. 제안된 2진 선로부호 MB46d는 직류 성분성질을 제한하지 않은 반면에 고주파 성분을 더욱 억압하여 캐리어 파일럿 삽입 시 데이터 스펙트럼과 파일럿 사이의 간섭을 최소화 할 수 있다는 장점도 가지고 있다.
MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 우선 자연영상으로부터 비디오 객체론 분리하는 영상분할(Segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(Automatic Segment값ion)과 반자동 영상분할(Semi-automatic Segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 모델을 수학적으로 제시하기 어려우므로 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기하학적인 Active Contour를 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 매개변수 방식의 Active Contour와 달리, 기하학적인 Active Contour는 곡선의 변화론 Level Set 방법을 이용하여 기술하기 때문에 초기 곡선의 모양을 객체의 모양과 무관하게 그릴 수 있다. 평탄화된 영상으로부터 경계함수를 생성하기 위해 이진화된 3차원 확산 모델을 사용하여 LUV 벡터 공간에서 비등방형 확산을 수행한다. 본 논문에서는 흐름 벡터장(Advection Vector Field)에서 곡선을 수축하고, 움직임 정보를 이용하여 곡선 확장하는 방법을 이용하여 동영상에서 객체를 분리하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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