본 논문에서는 MPEG-4 비디오 포맷으로 인코딩(encoding)된 미디어 데이터에 적용할 수 있는 효과적인 암호화 방법에 대해서 제안하고 실험 결과에 대하여 기술한다 MPEG-4 파일로부터 추출한 I(Intra-coded)-VOP(Video Object Plane)의 매크로 블록(Macroblock)들 중의 최소부분 암호화, P(Predictive-coded)-VOP의 움직임 벡터(Motion Vector)들과 매크로블록들의 최소부분 암호화, 그리고 마지막으로 모든 VOP들의 최소 부분 암호화와 같은 3가지 암호화 방법을 구현하고 실험하였다. 이러한 방법은 모바일 또는 유비쿼터스 환경 하에서의 상용 서비스의 디지털 저작권 관리(Digital Rights Management)를 구축하는 데에 매우 용이하고 적합하게 적용되며, 주문형 비디오 서비스(Video On Demand)와 같은 비디오 스트리밍을 위한 DRM 시스템에 최소한의 부하만을 지우도록 설계되었다 미디어 데이터의 각 VOP들의 암호화에 소요되는 시간을 측정한 결과, 이러한 방법은 상용 멀티미디어 서비스에도 충분히 적용 가능한 성능을 나타내었다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 현재 프레임의 매크로블록과 이전프레임의 매크로블록간의 Sum of Absolute Difference를 이용하여 탐색영역을 변경하는 새로운 예측 방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 FS와 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 크게 향상된 것을 볼 수 있었다.
H.263 압축 방식은 실현하는데 여러 가지 문제가 있지만 그 중에서 그 대표적인 것은 인코딩 과정에서의 압축 시간이 오래 걸린다는 것이고 다른 한 가지는 과도한 압축률에 의한 복원된 이미지 화질 저하이다. 이 논문에서는 H.263에서의 압축 속도 향상과 복원 이미지의 화질 이미지의 화질 보상에 대한 두 가지 새로운 방법을 제안하였다. 압축 속도를 향상시키기 위해서 움직임 벡터를 찾는 알고리즘을 개선하여 새로운 4단계 탐색 알고리즘을 제안하였다. 또한 화질을 보상하기 위해 디코더에서 블록 아티팩을 제거하고 복원 이미지를 선명하게 하는 알고리즘을 제안하였다. 여기서 화질 보상은 원본 이미지와 동일하게 만드는 것이 아니라 인간이 더 좋은 영상으로 인식하도록 하는 걸 목적으로 한다. 우리가 제한한 알고리즘에 의해서 압축 속도는 초당 2.5에서 17 프레임으로 증가하였고 블록 아티팩을 제거하고 명암 대비를 높임으로써 보기 좋은 영상을 제공하였다.
논문은 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에서 중요한 과정인 움직임 추정에서 효율적인 전 영역 추정을 위해 인접 서브매크로 블록과 독립적인 새로운 움직임 예측 방식을 제안한다. H.264/AVC는 높은 압축 효율을 위해 H.264/AVC에서는 움직임 추정 과정에서 7가지의 다양한 가변 블록을 사용 한다. 그러나 다양한 가변 블록으로 인해 반복적인 연산이 많아지고 복잡해져 움직임 추정에 많은 시간이 소요된다. 이로 인해 실시간 인코딩이 어려워지게 되었다. 이를 해결하기 위해 많은 고속 움직임 추정 방식이 제안되었으나 전 영역 움직임 추정에 비해 영상의 품질(PSNR)이 떨어지고 비트 수가 증가하게 된다. 제안된 독립적 움직임 예측 방식과 SAD 값을 공유하여 움직임 추정을 수행할 경우 기존 전 영역 탐색에 비해 반복적인 연산 양이 80%정도 감소하게 된다. 또한 연산양이 감소됨에도 불구하고 시뮬레이션 결과 Y PSNR은 최대 0.04 dB 이하의 변화만을 가져왔고 인코딩된 Bit 수는 평균적으로 약 0.6% 정도만 증가하였다.
인터넷, 이동통신 및 방송분야에 걸쳐 고화질 파노라마 비디오를 제공할 경우 고압축률과 임의 접근 기능 모두를 만족하는 적절한 비디오 코덱이 요구된다. 사용자 측면에서 고압축률은 대용량 파노라마 데이터의 비디오 스트리밍을 하기 위해 반드시 필요하다. 임의 접근 기능은 시점과 방향을 사용자가 자유롭게 이동할 수 있게 해 준다. 본 논문에서는 압축 효율이 높은 H.264/AVC를 기반으로 셀 단위 병렬 처리 기법을 통해 10Mbps 대역폭에서 대화면 파노라마 영상의 스트리밍 서비스를 위한 성능 개선 방안을 제안한다. 제안된 방안은 전체 화면을 $256{\times}256$ 이하 크기의 셀로 나누어 인코딩하고 현재 뷰(view)에 포함된 셀들만 디코딩한다. 이때 인코딩/디코딩은 셀 단위로 병렬 처리한다. 또한 현재 뷰에 포함된 셀들만 전송함으로써 블록 추출 없이 임의 접근 기능이 가능함을 실험을 통해 보여준다.
무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.
본 논문은 OFB(Output Feedback Block) 블록 암호화 알고리즘에 대한 광학적 암호화 및 복호화 시스템을 제안한다. 제안한 방식은 암호화 과정에 필요한 XOR 논리 연산을 구현하기 위해 이중 인코딩 기법을 사용한다. 또한, 제안된 암호화 시스템은 광 병렬처리의 특성상 데이터가 2차원으로 배열되어 매우 큰 암호키를 구현할 수 있기 때문에 기존의 전자적 OFB 방식보다 한층 더 암호강도가 증강된 암호화 시스템을 제공한다. 마지막으로, 제안한 방식을 검증하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 암호화 및 복호화 과정을 보여준다. 그 결과, 제안한 광학적 OFB 암호화 시스템은 광학적인 고속성과 병렬성의 이점까지 포함하기 때문에 더욱 효율적이고 강력한 광학적 블록 암호화 시스템이 가능하다.
ASTC는 OpenGL ES 3.2 및 Vulkan 1.0 이상의 버전에서 지원하는 표준 텍스쳐 포맷 중 하나로, 모바일 플랫폼(Android 및 iOS)에서 지속적으로 사용이 증가해 왔다. ASTC의 가장 큰 특징은 블록 크기 설정으로, 이를 통해 품질과 압축률 간의 트레이드 오프를 조절할 수 있다. 하지만 텍스쳐의 개수가 많을 경우 텍스쳐별 최적의 블록 크기를 일일히 수작업으로 설정하는 것은 많은 시간과 노고를 야기하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 PSNR 값을 기반으로 자동으로 ASTC 블록 크기를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 모든 블록 크기에 대해 압축을 수행한 후 PSNR값을 비교하는 brute-force 방식은 최고 14배까지 압축 시간을 증가시킬 수 있는 반면, 본 논문의 방법은 압축 과정을 3단계로 나누어 이러한 압축 시간 증가를 최소화한다. 다양한 형태의 64개 이미지로 구성된 텍스쳐 셋을 통해 실험한 결과, 제안하는 방법은 텍스쳐별로 4×4 에서 12×12까지 다양한 블록 크기를 결정하였으며, 블록 크기를 6×6으로 일괄적으로 정한 경우에 비해 압축된 파일들의 총 크기가 68% 감소하였다.
공간-시간 부호(Space-Time Code)는 다중 안테나 시스템에서 기존의 기술에 비해서 부가적인 대역폭이 필요 없이 부호화 이득을 얻을 수 있다. 지금까지 공간-시간 부호(Space-Time Code)는 다이버시티 이득의 관점에서는 신호행렬들의 차가 완전-계수(Full-Rank)를 가져야 하고, 코딩 이득의 관점에서는 신호행렬들의 차의 determinant 값이 최소값을 가져야 한다. 본 논문에서는 공간-시간 블록 부호 디자인(Space-Time Block Code) 관점에서 직교-디자인(Orthogonal-design) 즉, 최소거리가 5이면서 완전-계수(Full-Rank)인 디자인을 비교대상으로 완전-계수(Full-Rank)가 아니면서 최소거리가 5와7인두 부호에 관하여 연구되어졌다.
VVC(Versatile Video Coding)는 입력된 영상을 CTU(Coding Tree Unit) 단위로 분할하여 코딩하며, 이를 다시 QTBTT(Quadtree plus binary tree and triple tree)로 분할하고, TU(Transform Unit)도 이와 같은 단위로 분할된다. 따라서 TU의 크기는 $4{\times}4$, $4{\times}8$, $4{\times}16$, $4{\times}32$, $8{\times}4$, $16{\times}4$, $32{\times}4$, $8{\times}8$, $8{\times}16$, $8{\times}32$, $16{\times}8$, $32{\times}8$, $16{\times}16$, $16{\times}32$, $32{\times}16$, $32{\times}32$, $64{\times}64$의 17가지 종류가 있다. 기존의 VVC 참조 Software인 VTM에서는 디블록킹필터와 SAO(Sample Adaptive Offset)로 이루어진 인루프필터를 이용하여 에러를 복원하는데, 본 논문은 TU 크기에 따라서 원본블록과 복원블록의 차이(에러)가 통계적으로 다름을 이용하여 서로 다른 CNN(Convolution Neural Network)을 구축하고 에러를 복원하는 방법으로 VTM의 인루프 필터를 대체한다. 복원영상의 에러를 감소시키기 위하여 TU 블록크기에 따라 DenseNet의 Dense Block기반 CNN을 구성하고, Hyper Parameter와 복잡도의 감소를 위해 네트워크 간에 일부 가중치를 공유하는 모양의 Network를 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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