주문형 비디오 서비스(VoD: Video on Demand)의 경우 네트워크의 자원 이용도와QoS (Quality of Service)가 보장되도록 구축되어야 한다. 대역폭 스무딩 알고리즘은 주문형 비디오 시스템에서 비디오 데이터를 보낼 경우 비디오의 데이터의 급격한 대역폭의 증가 또는 감소를 최소한 줄이는 기법이다. 본 논문에서는 기존의 대역폭 스무딩 기법과 비디오 압축 기법의 특성을 이용하여 새로운 모델과 스무딩 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 기존 스무딩 알고리즘의 결과와 비교 분석한다.
최근 고성능 네트워크(high performance network)를 통해서 고화질 비디오 전송이 활발히 이루어지고 있다. HD급의 고화질 비디오는 압축 방법과 해상도에 따라 그 종류가 많고 대역폭도 다양하다. 본 논문에서는 기존의 MPEG2 기반의 고화질 비디오(HDV)에 몰입감과 현실감을 증진시키기 위한 고화질의 스테레오 비디오를 네트워크 환경에서 실시간 전송하는 시스템을 디자인하고 구현한다. 구현된 시스템은 기존의 HDV전송 시스템을 개선하며 카메라로부터 저장된 스테레오 비디오를 전송하기 위한 전송 모듈을 제안하고 구현하여 결과를 보여준다.
디지털 콘텐츠는 원본을 훼손하지 않고 복제 및 인터넷을 통한 배포가 가능하기 때문에 콘텐츠에 대한 지적 재산권 보호 할 수 있는 장치는 필수적이다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠의 지적 재산권을 보호할 수 있는 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법은 최신의 비디오 압축방법인 H.264에서 GOP(group of picture)내에서 시각적으로 민감하지 않고, 에러 전파를 할 수 없는 GOP의 프레임에 워터마크 강도를 크게 하고, 그렇지 않은 프레임에는 워터마크 강도를 상대적으로 낮추어 적은 화질열화에 비해 상대적으로 검출율이 높아 질 수 있도록 하였다. 실험 결과 H.264의 압축에서 높은 검출률을 보였고, 프레임별 화질 열화는 존재하지만 비디오를 재생하여 시각적인 테스트를 할 경우 화질 열화가 숨겨짐을 보였다. 제안하는 방법은 콘텐츠의 지적 재산권을 보호하기 위한 응용프로그램을 필요로 하는 DVD 제작자, IPTV 방송국과 같은 곳에 필요로 할 것이다.
스케일러블 비디오 압축 기술 중 공간적 스케일러빌리티 기술에는 계층 간의 예측을 위해서 참조 계층의 영상을 향상 계층의 해상도와 동일하게 하는 영상 보간 과정이 필요하다. 본 논문에서는 HEVC (high efficiency video coding) 기반의 스케일러블 비디오 압축을 위하여 새로운 영상 보간 필터를 제안한다. 제안하는 보간 필터는 DCT (discrete cosine transform) 수식을 기반으로 설계되었으며, 하위 계층의 텍스처를 1.5 배로 보간할 때 사용된다. 제안하는 보간 필터를 적용하여 계층 간 예측을 수행할 결과, simulcast 로 부호화 한 것 대비 BD-bitrate 를 약 52.8% 감소시켰고, BD-PSNR 을 약 1.87dB 증가시켰다.
비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 기존의 장면전환 검출 알고리즘은 복호화에 의한 연산량 및 프레임들간의 비교에 의한 연산량이 많아 속도에 제한을 받았다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오에서 효과적인 장면전환 검출을 위해 MPEG 압축도메인에서 B 프레임들의 매크로블록타입의 통계적 특성변화를 이용하여 점진적 장면전환검출을 빠르고 정확하게 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
기계 소비(machine consumption)를 대상으로 하는 이미지 및 비디오의 압축 목표는 사람이 소비하는 것과 다를 수 있다. 예를 들어, 인간의 소비에는 이미지 및 비디오의 전체 캡처 영역이 필요하지만, 기계는 응용 프로그램에서 요구하는 이미지 또는 비디오의 일부만 사용할 수 있다. 이 논문에서는, 효과적인 기계 소비를 위한 영상 압축 방법 개발을 통한 다중 임무(task) 수행 성능 개선 및 압축률(bpp) 향상을 목적으로, 관심 객체(object of interest) 또는 관심 영역(region of interest)을 식별하기 위한 신경망 기반 영상 분석 작업을 수행하는 전처리 네트워크 구성 방법을 제안한다.
본 논문에서는 차세대 비디오 압축 표준인 MPEG-5 Essential Video Coding (EVC) 에서 사용된 블록 분할 방식에 대해서 소개한다. EVC 에서 사용된 블록 분할 방식은 기존 비디오 압축 표준인 HEVC/H.265 에서 사용된 쿼드 트리(Quad-tree)가 아닌 이진 분할(Binary split)과 삼진 분할(Ternary split)을 사용한 Binary ternary tree(BTT) 기술을 사용하고 있다. 또한 기존 비디오 압축 기술과 달리 분할된 블록의 코딩 순서를 정해서 사용 할 수 있는 Split unit coding order (SUCO) 기술이 사용되고 있다.
최근 들어 디지털 기술의 발전은 문자, 음성, 화상, 비디오 등과 같은 멀티미디어 정보가 매우 큰 비중을 차지하고 있다 이들 중에서 비디오와 관련된 연구로는 비디오 색인 및 검색에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오 분할을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. Shot 검출 즉 장면전환 검출은 MPEG 비디오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이며 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 일반적으로 많이 사용되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 카메라 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다 따라서 본 논문에서는 기존 알고리즘에 검출한 장면전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 특징차 비교를 통하여 한번 더 판별하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면전환 검출을 할 수 있었다.
실시간 부호 매김과 비디오데이터 부호화 변환을 위한 비디오 부호화 방법은 비디오 압축 과정을 가진 통합 부호화 기법을 사용한다. 본 연구에서는 접근이 허용되지 않은 비디오 데이터를 가진 사람이 접근을 하지 못하도록 비디오 데이터 부호화 기법에 대해서 연구 하였다. H.264 엔트로피 코딩에 대한 연구와 H.264 CAVLC 부호화 방법을 이용하여 진보된 비디오 부호화 알고리즘에 대한 연구이다. 특히 보다 더 강한 보안 부호화 프레임을 만들기 위하여 혼합 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 비디오 데이터 암호화 기능과 압축률이 호전됨을 실험을 통하여 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터를 GoP 단위로 분할하여 장면전환 특성을 파악하고 그에 따라 칼만필터를 사용하여 비디오 데이터의 전송량을 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 비디오 데이터의 정확한 장면전환을 파악하기 위해서 압축 도메인에서 고속으로 장면에 대한 정보를 검출하는 알고리즘을 사용하여 급진적 장면전환 유형과 점진적 장면전환 유형으로 분류하였다. 분류된 정보는 칼만필터의 세부 인자로 사용되어 비디오 데이터의 전송량을 예측한다. 본 논문에서 제안한 방법은 압축 도메인에서 장면전환 탐지와 비디오 데이터의 전송량을 예측하여 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터 911개의 1프레임을 사용한 실험에서 96.2- 97.6%로 전송량을 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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