GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KB 블록크기로 분리하는 인코딩 방법을 채택하였고, 인코딩된 블록을 비구조적인 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키고 있다. 하지만 이러한 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 600~700MB의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭 과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니고 있다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방법 때문에 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록 생성을 1%이내로 최소화하였고, 분리된 블록의 분산을 위해 지정된 피어로 질의를 보내는 구조적 위상을 채택하여 블록 요청에서 발생하는 네트워크 부하를 감소시켰다.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KByte 블록코기로 분리하는 인코딩 방법, 인코딩된 블록을 비구조적 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키는 방법, 분산된 블록을 검색하여 원본 데이터로 복구하는 방법을 제안하였다. 하지만 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 $600\sim700MB$의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니게 되었다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방에 의하여 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하였다. 셋째, 이용자의 데이터 검색방법에 있어 파일명을 키워드로 생성하는 방법을 제안했기 때문에 키워드 검색의 한계점이 들어났다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안 그리고 데이터 컨텐츠를 이용한 키워드 생성방안을 제안하였다. 따라서 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록생성을 1% 이내로 최소화하였고, 다면체의 구조적 위상에 인코딩된 블록을 전송하기 때문에 네트워크 부하를 감소시켰다. 그리고, 데이터의 컨텐츠를 키워드로 작성한 컨텐츠 기반 키워드 추출방법을 제안하였다.
본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.
새로운 칼라 영상 압축은 순간 포착과 블록절단 코딩에 기초로 두 개의 대표적인 칼라 중 하나로 할당된 각각의 블록 화소와 겹치지 않은 블록으로 분할된 입력은 블록에서 포착된 어떤 순간으로부터 유래된 해석방식으로 계산된다. 비트맵은 화소의 칼라를 묘사하기 위해 각각의 블록을 일반화하며 별개의 균일한 조건에 의해 설정된 대표적인 칼라는 동일하다고 간주되고 부호 비트를 저장하기 위해 이용된다. 본 연구에서 실험결과에 의해 13이상의 좋은 평균 압축률이 달성될 수 있었다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기반의 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 트랜스 코딩 기법을 제안한다. 이 기법은 동영상을 분할하여 하나의 인트로 블록과 재생 블록을 생성한다. 그리고 최초 서비스 요청이 오면 인트로 블록을 전송한 후 재생 블록들을 실시간으로 트랜스 코딩하여 전송한다. 이때 각 블록의 재생시간 내에 트랜스 코딩을 완료하기 위해 각 노드의 성능에 따라 재생 블록을 분할하여 할당한다. 또한, 기존 동영상 재생 기법은 실시간 재생 서비스를 위해 모든 포맷과 화질로 동영상을 변환하였다. 하지만 본 논문에서 제안한 기법은 클라이언트의 디바이스와 플랫폼에 적합한 화질의 포맷으로 동영상을 변환함으로써 기존 동영상 재생 기법에 비해 스토리지 사용량을 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 동영상 재생 기법이 기존의 기법에 비해 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 재생에 효과적임을 보인다. 또한, 제안한 동영상 트랜스 코딩 기법이 기존 방법에 비해 스토리지 사용량이 적음을 보인다.
최근 IT기술의 발달로 코딩의 중요성은 부각되고 있다. 소프트웨어 코딩이란 주어진 문제 해결하는 능력으로써 논리적 사고력과 창의력을 키우며, 미래 인재 육성에 기여한다. 본 시스템은 코딩교육에 놀이를 정합하여 놀이 코딩 교육시스템이다. 영유아들은 블록을 통해 소근육 발달을 할 수 있으며, 블록의 움직임을 이용하여 프로그래밍되는 것을 확인한다. 본 시스템은 영유아들의 생각하는 힘을 키우는 알고리즘을 체계적으로 교육할 수 있으며, 영유아들은 즐거움, 몰입감, 성취감을 느낄 수 있다.
MPEG-2 는 Layered Coding방식을 채택하여 하나의 base layer와 4개의 enhancement layer로 이루어져 있으나 동영상 재생을 위해 필요한 최소한의 layer인 base layer 만으로도 데이터 양이 많기 때문에 인터넷 환경에 적용하기가 어렵다. 이에 base layer를 다시 세분화된 layer로 나누기 위해 인코딩 중에는 또는 인코딩 결과로 만들어지는 MPEG-2 Video steam 의 하부 구조인 블록층에 존재하는 8$\times$8블록의 AC 계수들을 layering한다. Layered된 base layer의 데이터는 통신망 및 단말기의 QoS에 따라 서로 다른 전송 채널을 통해 서버에서 클라이언트 디코더로 전송된 후 디코더에 실시간적으로 병합한 후 재생된다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하여 기존에 encoding MPEG-2 Video steam의 AC계수를 layering할 경우에 QoS에 따라 가변적으로 데이터 양을 서버 쪽에서 조절할 수 있었고, 통신 선로 상에서 이동하는 데이터 양의 원래의 MPEG-2 Video steam 을 이용했을 때보다 인코딩 중에 블록을 변환하면 51% 정도 감소하고 인코딩 되어진 데이터를 이용했을 경우에는25%정도 감소하는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 하드웨어 HEVC 디코더의 움직임 보상 모듈의 구조를 제안한다. 제안된 구조를 갖는 움직임 보상 모듈은 하드웨어 처리 싸이클 수와 내부메모리 크기를 감소시키기 위해 하나의 코딩 유닛을 그보다 작은 여러 개의 블록으로 분할하여 처리할 수 있다. 제안된 움직임 보상 구조는 캐시를 통해 외부 메모리에 접근하여 참조 픽쳐를 로딩하는 단계와 보간 필터를 거쳐 예측 샘플을 생성하는 단계로 내부-파이프라인을 구성하며 코딩 유닛의 크기에 따라 내부-파이프라인에서 처리할 블록의 크기를 결정한다. 본 논문에서는 코딩 유닛 분할의 기준이 되는 블록 크기를 결정하기 위한 절충사항에 대해서도 논의한다. 제안된 구조의 효율성을 판단하기 위해 구현된 움직임 보상 모듈을 RTL 시뮬레이션 및 FPGA 보드 검증을 통해 테스트 하였으며, SoC 로 제작될 경우 초당 249 Mpixel 을 처리하여 4K-UHD 시퀀스의 실시간 디코딩이 가능한 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 블록터보로드를 사용하는 OFDM 시스템에서 오류정정 능력을 향상시키기 위하여 블록터보코드를 디코딩하는데 있어 채널상태정보(CSI)를 이용하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 새로운 디코딩 알고리듬은 레일레이 페이딩 환경에서 채널정보를 사용하지 않는 기존의 디코딩 알고리듬과 비교를 하였으며 실험결과 새롭게 제안된 시스템의 경우 1 회 반복 복호에서 CSI 값을 적용하지 않은 기존의 복호 시스템의 4 회 반복 복호한 경우보다도 $3.SdB\;{\sim}\;5dB$의 성능 향상을 보임으로써 반복 복호의 시간을 70% 이상 감소시킬 수 있었다. 따라서 블록터보코드를 반복 복호하는 경우에 CSI 값을 적용한 시스템이 뛰어난 성능 향상과 더불어 반복 복호 시간을 줄임을 알 수 있었다.
컴퓨터 그래픽의 발달 및 다양한 멀티미디어 기기들의 보급이 증가함에 따라 스크린 콘텐츠 영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 자연영상과 다른 특성을 지닌 스크린 콘텐츠 영상의 효율적인 압축을 위하여, 기존의 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 SCC (screen content coding) 에서는 스크린 콘텐츠 영상을 위한 새로운 예측 기술이 추가되었다, 추가된 대표적인 예측 기술로 화면 내 블록 카피 (IBC: intra block copy) 기술과 팔레트 모드 등이 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 코딩의 부호화 효율 향상 연구에 앞서, 스크린 콘텐츠 코딩에서 높은 부호화 효율을 보이는 화면 내 블록 카피 기술에 대하여 소개하고 화면 내 블록 카피 기술의 부호화 특성 및 블록 벡터 예측 기법에 대한 분석을 수행한다. 또한, 이러한 분석 결과를 토대로 화면 내 블록 카피 기술의 성능 향상을 위한 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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