• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.169-172
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• 2011

최근 ISO/IEC의 MPEG과 ITU-T의 VCEG이 JCT-VC (Joint Collaborative Team for Video Coding)를 구성하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 차세대 비디오 압축 표준 제정을 위한 작업을 진행 중이다. 과거 압축률이 가장 좋은 것으로 알려진 H.264/AVC 보다 최대 50%까지 부호화 효율 향상을 목표로 하고 있다. HEVC는 H.264/AVC와는 상이한 부호화 구조를 채택하고 있고 작은 크기의 영상뿐만 아니라 크기가 큰 영상까지도 효율적으로 부호화할 수 있도록 설계되고 있다. 예측 및 변환 부호화 과정이 계층적 쿼드트리 구조를 가지며, 특히 변환 부호화는 작은 크기의 변환 블록으로부터 $32{\times}32$ 크기의 변환 블록까지 크게 확장되어 계층적 변환 구조를 이루며 부호화하도록 되어 있다. 본 논문에서는 기존 코덱과는 상이한 부호화 구조를 갖는 쿼드트리 부호화 기반 HEVC 코덱 표준을 위한 율-왜곡 (Rate-Distortion) 모델을 제안한다. 기존의 코덱에서는 부호화되는 기본 단위가 $16{\times}16$로 일정하고, 변환 및 양자화되는 블록의 크기 역시 $4{\times}4$또는 $8{\times}8$ 크기 단위로 그 블록의 크기가 작을 뿐만 아니라 고정된 크기를 사용한다. 따라서 단일 확률 모형을 사용하여 율-왜곡 모델을 만들었으며, 그 정확도 역시 비교적 정확한 결과를 얻었다. 그러나 HEVC에서는 계층적 가변 블록 크기를 갖는 기본 부호화, 예측 및 변환/양자화 기법을 사용하기 때문에 기존의 단일 모델로는 정확한 율-왜곡 모델을 만들어 내기 어렵다. 제안하는 방법은 HEVC의 기본 단위인 CU (Coding Unit)별로 독립적인 확률 모형을 사용하여 율-왜곡모델을 사용하는 것으로 CU의 크기가 가변적이고 CU 내의 텍스처 역시 크기에 따라 매우 다른 특성을 가지고 있기 때문에 단일 모델을 사용하는 것보다 매우 효율적인 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.21 no.4 s.100
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• pp.12-21
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• 2006

3차원 메시 모델은 컴퓨터 그래픽스, 애니메이션, 3D 모델링, CAD, 3D 게임 등의 다양한 응용 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 그러나, 현실감을 줄 수 있는 고해상도의3차원 모델은 그 정보량의 방대함으로 인해 처리, 저장, 전송 등에 있어 여러 가지 어려움이 따른다. 따라서, 이를 효율적으로 압축하여 저장 및 전송하기 위한 3차원 메시 모델 부호화 기술이 연구되어 왔다. 본 고에서는 3차원 메시 부호화 기술에 대한 연구 개발 동향과 이에 대한 표준화 동향을 소개한다. 또한, 3차원 메시 부호화 기술과 관련하여 ETRI에서 연구중인 정점 및 면 순서 정보 부호화 기술과 텍스처 좌표 부호화 기술의 내용과 이에 대한 연구 활동 현황을 요약하고, 주요 이슈 논의 및 향후 전망에 대해 간략히 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1191-1194
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• 2022

인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.213-216
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• 2018

본 논문에서는 사람의 인지 시각 특성 중 하나인 JND(Just Noticeable Difference)를 이용한 인지 비디오 부호화 기법을 제안한다. JND 기반 인지 부호화 방법은 사람의 인지 시각 특성을 이용해 시각적으로 인지가 잘 되지 않는 인지 신호를 제거함으로 부호화 효율을 높이는 방법이다. 제안된 방법은 기존 수학적 모델 기반의 JND 기법이 아닌 최근 각광 받고 있는 데이터 중심(data-driven) 모델링 방법인 심층 신경망 기반 JND 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 심층 신경망 기반 JND 모델은 비디오 부호화 과정에서 입력 영상에 대한 전처리를 통해 입력 영상의 인지 중복(perceptual redundancy)를 제거하는 역할을 수행한다. 부호화 실험에서 제안된 방법은 동일하거나 유사한 인지화질을 유지한 상태에서 평균 16.86 %의 부호화 비트를 감소 시켰다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.525-528
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• 2001

본 논문은 음성 및 음악을 위한 새로운 4kbps 다중 모드 하모닉 변환 여기 부호화 방법을 제안한다. 제안된 부호화방법은 음성/음악 분류기에 의해 분류된 신호를 각각 하모닉-잡음 여기모델과 MLT 여기모델로 부호화한다. 하모닉-잡음 여기모델에서는 전이구간과 유/무성음 혼합신호의 모델링오차 개선을 위해 MP(Matching Pursuit)방법과 혼합된 잡음스펙트럴을 표현하기 위한 캡스트럽 LPC 잡음 모델, 빠른 정현파 합성법을 제안한다. 음악에서는 비트할당 효율을 높이기위한 LP 적응 피크 분석을 적용한 MLT(Modulated Lapped Transform) 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용한 4kbps 음성부호화 방법은 전이구간에서의 향상된 모델링 구조를 보여주었으며, 주관적음질 평가 8kbps QCELP 보다 MOS 0.2 정도 향상된 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.183-187
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• 1994

ISO/MPEG 에서는 스테레오 신호만을 부호화할 수 있는 MPEG-1 오디오 부호화 방법을 5.1 채널의 다채널 신호로 확장한 MPEG-2 오디오 방법을 제안하였다. 압축해야 될 신호가 증가하면서 MPEG에서는 채널 내의 부호화 방법으로는 MPEG-1에서 제안된 방법을 사용하고, 부가적으로 채널 간의 부호화 방법을 이용하여 MPEG-1과 호환이 가능하도록 하는 부호화 방법을 다방면에 걸쳐서 연구하여 표준화 작업을 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG 오디오 부호화 방법을 두가지 측면에서 효율적으로 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 첫 번째는 MPEG에서 제안한 오디오 부호화 알고리듬을 개선하여 음질과 비트율에 있어 향상시키는 것으로 각 서브밴드의 비트 할당 방법과 시간 영역에서의 마스킹 효과 등을 사용한 심리음향 모델 등의 개선 방법이 제안되었다. 두 번째 방법은 부호화기의 계산량을 감소시키는 방법으로 심리음향 모델이나 비트 할당시의 계산과정에 있어 반복적인 과정은 시간 여역에서의 중복성을 이용하여 계산량에 대한 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.69-73
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• 2003

음향압축에 있어서 인간의 청각신경의 특성을 이용하는 방식이 사용되고 있다. 이러한 방법은 심리음향모델(psychoacustical model)에서 도입되었다. 음향압축에서는 이러한 심리음향모델을 사용하여 인간이 지각할 수 없는 한도 내에서 부호화하지 않는 지각음향부호화(perceptual audio coding)사용한다. 지각음향부호화는 분석필터와 합성필터로 각각 부호화 복호화하는데 이것은 필터뱅크(filter bank)로 구현된 서브밴드코더(subband coder) 이다. 본 논문에서는 분석필터와 합성필터에 사용되는 MDCT(Modified Discrete Cosine Transform)와 IMDCT(Inverse Modified Discrete Cosine Transform)를 FPGA에 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.4-6
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• 2021

MPEG(Moving Pictures Experts Group)에서는 딥러닝을 포함한 머신 비전과 관련하여 Video for machines 란 이름의 새로운 부호화 표준에 대한 논의를 진행하고 있다. VCM 에서는 기존의 비디오 부호화와 달리 머신을 기준으로 한 비디오 부호화를 목표로 한다. 본 논문에서는 적대적 공격 모델을 이용하여 VCM 부호화에 대해서 분석을 하고자 한다. 적대적 공격 모델 관점에서 비디오 부호화의 특성에 대해서 살펴보고, 이를 고려한 부호화 개발 방향에 대해 살펴본다.

• Review of KIISC
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• v.12 no.1
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• pp.19-24
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• 2002

시간 영역에서 수행하는 대역확산 워터마킹의 경우 들리지 않으면서도 강인한 워터마크를 생성하기 위해 심리음향 모델을 이용한다. 주파수 영역에서 심리음향모델에 의해 변형된 PN 시퀸스는 시간 영역으로 역변환되어 원신호에 삽입된다. 워터마크가 삽입된 오디오 신호가 WEG 오디오 부호화 과정을 통과할 경우, 다시 심리음향모델과 주파수 변환을 수행하는 중복 연산이 요구된다. 본 논문에서는 WEG오디오 부호화 과정과 오디오 워터마킹 과정을 결합시킴으로써 중복 연산을 피한 효율적인 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MPEG 오디오 부호화 중에서, 특히, MP3 부호화 과정에 대해 수행하였으며, MDCT 영역에서 워터마크를 삽입한다. 삽입된 워터마크 신호는 일반적인 대역확산 워터마킹 복호화기를 이용하여 시간 영역에서 검출이 가능하며, 기존의 방법과 유사한 수준의 복호화 성능을 나타낸다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.353-356
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• 2000

최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.