본 논문에서는 MPEG-4 디블록킹 필터를 매크로블록 단위의 효율적인 파이프라인 구조를 사용하여 구현하였다. MPEG-4 QCIF/CIF 영상 시퀀스의 디블록킹 필터링 효과를 보일것이며, 디블록킹 필터링의 많은 계산량을 줄임과 동시에 낮은 클록에서 실시간 처리할 수 있는 구조를 제안하였다. 대부분 블록기반의 비디오 코딩 시스템에서, 블록 에지 효과는 블록기반 영상 압축에 치명적인 화질 저하를 나타낸다. 특히 압축 비율이 커질수록 화질 저하는 뚜렷하다. 그래서, 영상 후처리 기술로서 디블록킹 필터를 사용하여 블록 에지 영향을 줄임으로써 영상 화질을 향상시킨다. 그러나 디블록킹 필터의 주요 단점은 많은 계산량을 요구하고 있어서 구현에 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해, MPEG-4 디블록킹 필터를 매크로 블록단위의 파이프라인 구조로 설계하였고, 실시간으로 동작하는 MPEG-4 SP@L2의 비디오 코덱 칩을 구현하였다.
동영상 비디오 시퀸스에서 필요로 하는 장면을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 해주는 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이루어져 오고 있다. 특히, 내용 기반 검색 시스템의 기초 기술인 비디오 데이터의 샷(shot)에 따른 분할 연구는 다양한 방법으로 소개되었으나 정확도가 높은 분할 알고리즘이 아직 개발되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비압축 비디오에서 컷(cut) 검출의 효율성을 향상시키기 위해 기존의 히스토그램 비교법과 시공간 영상을 활용하는 계층적인(hierarchical) 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 동영상의 각 프레임에서 한 행(row)씩 추출하여 동영상 전체를 대표하도록 시공간 영상을 생성하고, 생성된 시공간 영상에서 수평 에지(edge)를 이용한 프레임(frame) 특징값으로 장면 전화의 후보 영역을 선택하였다. 그리고 선택된 후보 영역을 히스토그램 비교법으로 분석하게 된다.
최근 급속한 도시화와 국토개발에 의해 대규모의 사회기반시설이 확충되면서 각종 재해와 환경오염이 우리의 생활환경을 위협하고 있다. 따라서 체계적이고 효율적으로 시설물을 관리하기 위한 핵심기술로서의 GIS는 정보화시대에서 그 활용성이 높이 평가되고 있다. 이러한 지리 정보시스템에 비디오 데이터 연계 기능을 더하여 영상을 기반으로 직접 사용자와 상호작용을 하며 공간 데이터를 분석, 관리, 출력하는 비디오 지리 정보 시스템(Video Geographic Information System: Video GIS)이 GIS 분야에 있어서 새로운 연구 분야로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 급변하는 도시지역의 시설물들을 실시간적으로 관리를 하기 위해 비행선촬영시스템을 통하여 취득된 비디오 자료를 데이터베이스화하고 이를 공간정보와 연계시켜 도시지역에 존재하는 각종 시설물을 관리할 수 있는 동영상 정보시스템을 prototype으로 구축하여 그 가능성을 제시하였다.
비디오 프로토콜 분석은 사람과 사람사이 그리고 사람과 기계사이의 상호작용을 이해하기 위해 디자인과 HCI를 포함한 많은 연구 분야에서 널리 사용되고 있는 효과적인 분석기법이다. 그러나 결과의 효용성에 비해 상당한 양의 시간과 노력이 필요하기 때문에 많은 제약을 가지고 있으며, 최근 각 분야의 특성에 맞춰 이런 분석작업을 손쉽게 하기 위해 일인용 컴퓨터를 기반으로 한 다양한 도구들이 개발되고 있다. 본 논문은 여러 프로젝트 참여자들이 함께 사용 가능한 협력지원 비디오 분석에 대해 살펴본다. 먼저 기존 비디오 분석도구의 문제점들과 함께 협업지원 분석도구의 필요성을 기술하고, 협업지원 비디오분석 도구를 위한 디자인기준을 규명한다. 이러한 기준을 바탕으로 개발한 프로토타입을 제시하고 예비평가를 통해 향후 개발방향에 대해 기술한다.
컴퓨팅 기술의 발달 밍 보편화로 인해 사용자들의 멀티미디어에 대한 요구가 증가하였고, 이러한 요구를 만족시키기 위해서는 단순한 텍스트 형식의 데이터가 아닌 멀티미디어 데이터, 특히 비디오 데이터에 대한 저장, 관리, 검색하는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 비디오데이터에 대한 효율적인 의미검색을 위해 주석기반 검색뿐만 아니라 특징기반 검색을 지원한다. 특히 사용자가 원하는 객체나 장면의 유사성 검색이 가능하며, 장면의 검색 결과로 제시된 장면을 선택한 후 선택된 장면을 기반으로 사용자가 원하는 좀 더 정확한 장면의 검색을 위한 SQBE(scene-query-by-example) 질의가 가능한 XML 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다.
3차원 비디오는 차세대 정보 통신 서비스 분야의 하나로, 사용자에게 시각적으로 고차원적인 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이 가운데 다시점 비디오는 같은 시간, 여러 시점에서 영상 정보를 획득하여 사용자에게 원하는 시점의 영상 정보를 제공하는 3차원 비디오이며, 현재 방송 관련 연구 기관에서 차세대 실감방송 멀티미디어 서비스 개발을 목적으로 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 MPEG 표준화 그룹에서는 다시점 비디오 부호화 (multi-view video coding, MVC) 방법에 관한 표준화 작업이 진행 중이며, 최신 비디오 압축 표준인 H.264를 이용한 여러 가지 방법들이 제안되었다. 현재 MVC 표준화 작업의 평가 기준이 되는 방법은 각 시점을 H.264로 부호화하는 방법인데, 이는 다시점 비디오 영상의 중요한 특성인 인접시점들 사이의 공간적 상관도를 전혀 고려하지 않았다. 본 논문에서는 시점 보간법을 이용하여 얻어진 중간 영상과 원영상과의 차분 영상을 부호화하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 여기서 시점 보간법이란 좌우 두 시점 영상으로부터 변이값을 얻은 다음, 이를 이용하여 중간 시점 영상을 합성하는 방법을 말한다. 예를 들면,다시점 비디오의 홀수 번째 시점의 영상은 기존의 방법을 따르고, 짝수 번째 시점의 영상은 이미 부호화된 홀수 번째 시점의 영상을 이용하여 보간적으로 예측하여 원래 영상과 차분 영상을 구하여 부호화한다. 차분 영상은 영상의 복잡도가 많이 감소되어 원영상에 비해 보다 나은 부호화 효율을 보인다. 그러나 합성 영상이 각 장면마다 독립적으로 생성되므로 원영상에 비해 차분 영상의 시간적인 상관도가 줄어들어 I장면의 경우 부호화 효율이 크게 향상되었으나, 시간적인 상관도를 이용하는 P장면과 B장면에서는 오히려 좋지 않은 결과를 보였다. 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어 있고, 잘 정비되어 있어야 하며, 정보의 형태 또한 서로 연계가 가능하도록 표준화되어있어야 한다. 이와 더불어, 현재 인구센서스에서 표본조사를 통해 부가적으로 생산하는 경제활동통계를 생산하기 위해서는 개인이
통신 기술의 발달과 고성능 무선 단말기들의 출시로 무선 환경에서 비디오 스트리밍 서비스 사용자 수는 빠른 속도로 증가하고 있다. 제한된 네트워크 환경에서 많은 사용자에게 UHD급 화질의 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 오류 제어 기술은 필수적이다. 이전에 지연에 민감한 비디오 서비스의 오류 제어를 위해서 packet-level FEC(Forward Error Control)기법이 사용되었지만, 이 기술은 중복 데이터에 의한 네트워크 자원 점유가 크다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 제한된 대역폭을 가진 네트워크 환경에서 기존 FEC 기법들이 제공하는 비디오 서비스 품질은 유지하면서 FEC 데이터에 의한 네트워크 점유를 줄이는 packet-level FEC 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 비디오 압축 기술의 전송 특성을 이용하여 FEC 중복비율을 조정하며, 실험 결과 이전 기법과 비교하여 약 33% 정도의 전송량을 줄임으로써 네트워크 자원 효율을 향상시킬 수 있다.
하이브리드 양안식 비디오 부호화 방식은 한정된 대역폭 내에서 MPEG-2 기반의 기존 2D 디지털 방송서비스를 지원하면서, 동시에 추가적인 시점 영상을 MPEG-2 가 아닌 비디오 부호화 표준을 사용함으로써 3DTV 방송 서비스를 가능하게 한다. 본 논문에서는 기존의 2D 디지털 방송 서비스를 위한 좌안 영상은 MPEG-2 로 부호화되어 지상파로 전송되고, 3DTV 방송에 필요한 우안 영상은 HEVC 로 부호화되어 인터넷으로 전송되는 방송 상황을 가정한다. 또한 MPEG-2 로의 좌안 영상 부호화 시의 파생 정보를 활용하여 HEVC 로의 우안 영상 부호화 시의 성능 향상을 도모한다. 이를 위해 우선 기존 HEVC 를 움직임 벡터에 기반한 예측 부호화뿐 아니라 변이 벡터에 기반한 시차간 예측 부호화가 가능한 구조로 확장한 후, 움직임 벡터 부호화를 위해 HEVC 에 포함된 AMVP 기술을 변이 벡터가 사용됨에 따라 발생할 수 있는 여러 상황을 고려하여 확장한다. 실험결과 제안하는 하이브리드 양안식 부호화기로 우안 영상을 부호화할 경우에, 단독으로 HEVC 를 사용하여 우안 영상을 부호화하는 경우와 비교하여 BDBR 측면에서 평균 34.49%의 성능 향상을 관찰할 수 있었다.
지속적인 네트워크 전송 능력 및 저장 매체 성능 향상에도 불구하고, 다양한 기술적 경제적 이유에서, 화질 열화를 최소화하면서 압축 성능을 증대시키기 위한 비디오 부호화 기술이 꾸준히 개발되고 있다. 본 논문에서는 종래의 비디오 성능을 더욱 향상시키기 위해, 경쟁 기반 스킵모드 부호화를 위한 적응적 문맥기반 움직임 예측 후보 선택 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 카메라의 움직임 여부와 주변 블록의 움직임 벡터 문맥을 기반으로 움직임 예측 후보를 적응적으로 구성하여, 고정된 움직임 예측 후보를 가지는 종래의 방식에 비해 효율적인 움직임 예측 후보를 제공하였다. 이와 같이 선택된 적응적 움직임 예측 후보를, 비디오 부호기의 인터 모드 중 가장 효율적인 부호화 모드로 알려진 스킵 모드의 움직임 예측 후보 선택에 적용함으로써 종래 방식 중 가장 우수한 성능을 나타내는 경쟁 기반 움직임 벡터 부호화 방식의 BD-RATE 성능을 최대 2배까지 개선할 수 있었다.
최근 초경량 비디오 부호를 위해 분산 비디오 부호 (Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 부호는 H.264/AVC와 같은 종래의 비디오 부호 기술보다 부호화 복잡도는 훨씬 낮지만, 복호기 복잡도는 높은 특징이 있다. 본 논문에서는 분산 비디오 부호의 낮은 부호 및 복호 복잡도를 갖는 관심 영역 (Region-Of-Interest, ROI) 기반의 분산 비디오 부호를 제안하였다. 제안하는 분산 비디오 부호화는 기존의 분산 비디오 부호화와 달리 Wyner-Ziv (WZ) 프레임 전체를 WZ 부호화 하지 않고, 움직임이 많은 영역을 ROI로 두어 ROI 영역만 WZ 부/복호화 함으로서 부/복호화의 복잡도 감소 뿐만 아니라 비트율을 절감 하는 장점을 가지고 있다. 실험을 통해서 제안된 ROI기반의 분산 비디오 부호가 Hall Monitor 영상에서 최대 0.95dB 이득과 Salesman 영상에서 최대 1.87dB의 PSNR 성능 향상을 보였다. 또한, 기존의 분산 비디오 부호 구조보다 부호화 복잡도는 최대 73.7%, 복호기 복잡도는 최대 63.3%를 낮추는 것을 확인하였다. 낮은 복호 복잡도를 위해 기존의 Low-Density Parity-Check (LDPC) 복호 알고리즘으로 사용된 Belief Propagation (BP) 알고리즘 대신 수렴 속도가 최대 41.71% 빠른 Layered BP (LBP) 알고리즘을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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