최근, 딥러닝 및 인공신경망 기술의 발전으로 비디오 부호화 분야에서도 인공지능을 이용한 요소 기술에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 주변 참조샘플로부터 문맥정보를 이용하여 현재블록을 예측하는 CNN 기반의 화면내 예측 모델을 구현하고, 비디오 부호화의 블록 분할 구조를 반영한 학습 기법에 따른 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 HM(HEVC Test Model)에 구현한 문맥적응적 신경망 기반 예측 모델에서 트리 분할 구조를 반영한 학습이 HM16.19 대비 0.35% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.
GPGPU는 원래 그래픽 계산을 위한 프로세서인 GPU를 일반 계산에 활용하여 저전력으로 고성능의 효율을 보이는 신개념의 계산 장치이다. 본 논문에서는 GPGPU에서 계산을 하기 위한 병렬 LU 분해법의 알고리즘을 제안하였다. Nvidia GPGPU에서 프로그램을 실행하기 위한 CUDA 계산 환경에서는 계산하고자 하는 데이터 도메인을 블록으로 나누고 각 블록을 쓰레드들이 동시에 계산을 하는데, 이 때 블록들의 계산 순서는 무작위로 진행이 되기 때문에 블록간의 데이터 의존성을 가지는 LU 분해 프로그램에서는 결과가 정확하지 않게 된다. 본 논문에서는 병렬 LU 분해법에서 블록간의 계산 순서를 인위적으로 정하는 구현 방식을 제안하며 아울러 LU 분해법의 부분 피벗팅을 계산하기 위한 병렬 reduction 알고리즘도 제안한다. 또한 구현된 병렬프로그램의 성능 분석을 통하여 GPGPU의 멀티 쓰레드 기반으로 고성능으로 계산할 수 있는 병렬프로그램의 효율성을 보인다.
H.264/MPEG-4 AVC는 높은 부호화 효율을 재현하는 동영상 부호화 방식이나 부호화 처리가 많다는 문제점이 있다. 또한 많은 부호화 처리에서는 Inter예측에 관련된 처리가 대부분을 차지하고 있으며 특히 H.264/MPEG-4 AVC에서는 그 비율이 높게 나타나있다. 기존의 동화상 부호화 방식도 Inter예측이 차지하는 비율이 높으나 H.264/MPEG-4 AVC에서는 가변 블록 크기 움직임 보상, 2개 이상의 복수 참조 프레임에 더하여 1/4 영상 정도의 움직임 보상을 이용 할 수 있도록 하고 있으며 부호화 처리량 증가가 커다란 하나의 요인이 되어 있다. 따라서 본 논문에서는 부호화 대상 매크로 블록 크기와 탐색 중에 참조하는 매크로 블록의 pixel 수의 차분을 이용함으로서 움직임 보상 블록크기의 탐색을 유효하게 감소시키는 방법에 대해 제안하였다.
최근 블록체인 기술을 응용한 가상화폐에 대한 관심이 높아지면서 자본금이 많지 않은 사람들도 블록체인 네트워크에 참여하기 시작했다. 가장 유명한 가상화폐인 비트코인이 채택한 PoW 방식은 고성능 하드웨어의 과열된 열풍을 불어왔고 PoS 방식은 기존 지분이 많은 참여자들이 많이 존재하여 소수의 자본금을 가진 신규 참여자들이 네트워크에 새로 참여하기 어려운 환경이다. 따라서 본 논문에서는 기존 블록체인 증명방식인 PoW, PoS 방식보다 네트워크 참여를 위한 자본금이 적고 신규로 참여하더라도 리스크가 적은 PoP(Proof-of-Probability) 방식을 소개한다. PoP 방식은 블록을 생성할 시 실제 암호화된 해쉬와 수많은 가짜 해쉬를 각 노드들이 정렬하여 진짜 해쉬를 복호화하여 찾은 노드가 블록을 생성하는 방식이다. 또한 1개의 해쉬를 복호화하여 검증받을 때 1분의 대기시간을 두어 과열된 컴퓨팅파워 경쟁을 제한한다. 지분(Stake)이 많을수록 블록을 생성할 확률은 높아지지만 이는 PoS 방식처럼 절대적이지 않다. 이 방식을 이용한다면 지분을 많이 가진 유효성 검증자(Validators)에 의한 집중화를 피하며 블록체인 네트워크에 참여하려는 진입장벽도 낮출 수 있을 것 이다.
가변성형 공정에서 동일한 크기의 성형펀치 배열로 구성된 가변금형을 이용하는 경우 펀치의 크기가 일정하여 성형 가능한 곡률 반경이 제한되기 때문에 비교적 유연성이 낮다. 이에 본 연구에서는 가변금형의 유연성을 높이기 위하여 분할가변금형에 대한 개념을 제안하였다. 임의의 성형면을 형성하기 위하여 두 가지 크기의 펀치로 구성된 펀치 블록을 착안하였다. 상대적으로 큰 곡률 반경을 갖는 성형영역에 대해서는 크기가 큰 펀치 블록을 적용하였으며, 작은 곡률 반경을 갖는 성형영역에 대해서는 작은 크기의 펀치로 구성된 펀치 블록을 적용하였다. 해석적 연구를 토대로 성형된 제품의 단면 형상을 비교하였으며 이로부터 서로 다른 크기의 펀치 블록을 조합하여 구성한 분할가변금형을 이용한 판재의 성형공정이 비교적 복잡한 곡률 반경 분포를 갖는 곡면 가공에 적합함을 확인하였다.
VVC(Versatile Video Coding) 표준에서는 블록 분할 기술로써 QT+MTT(Quaternary Tree plus Multi-Type Tree) 분할 구조가 채택되었다. QT+MTT 분할 구조는 우수한 부호화 효율을 제공하지만, BT(Binary Tree)와 TT(Ternary Tree) 분할 타입으로 인한 블록 분할의 확장성 때문에, 전반적인 부호화 복잡도가 크게 증가하였다. 본 논문에서는 MAE(Mean of the Absolute Error)에 기한반 예측 정확도 함수를 이용하여, BT와 TT 분할 타입을 위한 화면간 CU(Coding Unit) 분할 알고리즘의 고속화 기법을 제안한다. 제안하는 고속화 기법은 부호화 복잡도 감소율의 일관성과 안정적이고 낮은 부호화 손실을 통해, 저복잡도 VVC 부호화기 설계 시에 실용적인 방법으로 활용될 수 있다. RA(Random Access) 실험 환경에서 휘도 성분의 BD(Bjontegaard Delta) 비트율은 1.0%~2.1% 증가한 반면에 부호화 시간 복잡도는 24.0%~31.7% 감소시킬 수 있었다.
본 논문은 영상 프레임간 차분 성분을 이용한 3D-DCT의 부영역 분할에 따르는 압축효과를 고찰하였다. 제안한 알고리즘은 연속되는 9개의 프레임 그룹단위를 이용하여 8개의 차분 성분을 큐빅블록(8${\times}$8${\times}$8) 형태로 나타낸 정보를 3차원 DCT를 취한 후 부대역으로 분할하려 압축하는 방법이다. 프레임간 시${\cdot}$공간의 주파수 성분을 가지고 8개의 차분 프레임을 DCT한 주파수 영역에서 영상 정보는 저주파 영역인 큐빅블록의 모서리 부분에 집중하므로 효율적인 압축데이터를 얻기 위해 시간축 방향의 프레임 성분블록( 8${\times}$8 블록)을 4${\times}$4 부블록으로 나누었다. 여기서, 이 부블록의 가중치를 이용하여 저주파 부분에 대한 가변적 부영역을 적용시켜 압축율을 높였다. 모의실험에서 비교적 단순한 영상과 고주파 성분을 많이 포함하는 복잡한 영상을 이용하여 복원된 영상의 해상도와 압축율로 비교 평가하였다. 그 결과 평균 0.04-0.05bpp의 압축범위에서 각각의 영상에 대하여 평균적으로 34.75dB와 30.36dB의 높은 압축효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 영상을 구성하는 픽셀 정보의 비선형 분포 특성을 이용하여 공간 영역에서 워터마크를 삽입하는 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법의 기본 원리는 원 영상을 일정한 단위의 블록으로 분할하면 분할된 블록 내 픽셀들은 서로 상관성이 없이 비선형적 특성를 가진다는 것을 이용하는 것이다. 즉 비선형 특성이 강한 블록은 영상 정보의 변화가 많기 때문에 정보의 변화에 따른 인간의 시각적 차이는 크지 않고, 비선형 특성이 약한 블록은 영상 정보의 변화가 적지만 미소한 정보의 변화는 시각적 차이를 쉽게 느끼게 된다. 따라서 원 영상에 워터마크를 삽입하기 위해 분할된 블록 내 픽셀 변화량이 많으면 워터마크를 강하게 삽입하고, 반면에 픽셀 변화량이 적으면 워터마크를 약하게 삽입하여 비선형적으로 워터마크킹을 하였다. 실험적 결과를 통해 워터마크가 삽입된 영상은 다양한 영상 처리의 공격에 대해 강인성을 유지시킬 수 있어 소유권 주장을 보다 명확히 할 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 웨이브렛 계수의 비트율-왜곡 최적화 기반 블록 부호화를 사용하는 새로운 임베디드 영상 압축방법을 제안한다. 웨이브렛 계수의 크기에 따라 셋분할 부호화나 블록분할 부호화를 수행하는 기존의 임베디드 부호화 방법들과는 달리, 제안한 방법에서는 웨이브렛 계수나 블록들을 비트율-왜곡비 기댓값에 따라 정렬함으로서 비트율-왜곡 최적화를 수행하는 동시에 비트율-왜곡비 기댓값을 이용하여 최적화된 블록분할 부호화를 수행한다. 또한 제안한 방법에서는 엔트로피 부호화를 위해 웨이브렛 계수들간에 존재하는 다양한 상관관계를 이용한다. 실험 결과는 제안한 영상 압축 방법이 기존의 임베디드 부호화 방법인 SPIHT 및 EBCOT와 비교하여 각각 0.11~1.16dB 및 -0.18~0.52dB의 PSNR 성능향상을 제공함으로써 평균적으로 우수한 성능을 제공함을 보여준다.
컴퓨터 생성 홀로그램은 방대한 양의 연산이 필요하기 때문에 이를 고속화하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 본 연구팀에서 ASIC으로 구현했던 홀로그램 생성기의 하드웨어 구조를 보완하여 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 기존의 블록기반의 하드웨어에서 가로축 공통항은 하나만 만들고 세로축 공통항을 확장하고, 블록의 가로축은 시분할을 통하여 계산하도록 제안하고 구현하였다. 제안하는 구조가 더 적은 하드웨어 자원 량으로 같은 성능의 하드웨어를 구현하였고, 입력단의 메모리 접근 량도 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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