셀룰러 네트워크의 발전과 카메라 부착이 가능한 핸드폰 증가와 같은 발전에 따라서 핸드폰에서 비디오 인코딩을 가능하게 하는 핸드폰에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 현재의 시스템은 별도의 하드웨어 부착 없이는 핸드폰에서 비디오 인코딩을 하는 것이 불가능하다. 이 논문에서는 별도 하드웨어 부착 없이 가능한 소프트웨어 인코더를 설계/구현하고, 그에 따른 실험 결과와 문제점을 보여준다.
Wireless Network과 Ubiquitous Computing의 확산은 다양한 대역폭과 다양한 단말 능력을 가능하게 하였다. 이런 환경에서 비디오 인코딩을 담당하는 단말은 자신의 능력이 제한됨에 따라서, 재생을 담당하는 장치의 능력을 충분히 활용하지 못 하고 있다. 이 논문에서는 이런 제한을 없애기 위해서 네트웍 구조 상에 위치한 서버의 능력을 인코딩에 사용함으로써, 인코딩 능력을 최대화하고, 재생을 담당하는 단말의 능력을 최대화하는 방법을 제시한다.
비디오 트랜스코딩을 수행할 때 트랜스코더에서 움직임 벡터를 새로 추출하는 과정은 많은 계산 처리량이 요구된다. 그러므로 실시간으로 비디오스트림을 트랜스코딩하기에는 문제점이 발생한다. 비디오 트랜스코더는 계산복잡도를 감소시키기 위해서 트랜스코더의 인코더부분에서 추출된 움직임 벡터를 트랜스코더의 디로더 부분으로 바로 전송하는 기법을 이용하고 있다. 이러한 기법은 비디오 화질저하를 발생시키므로, 해결책으로 기존의 움직임 벡터를 트랜스코더에서 탐색영역을 작게 하여 정재하는 기법에 관한 연구가 있었다. 본 논문에서는 프레임을 감소시키기 위한 트랜스코딩을 수행할 때 움직임벡터를 구성하는 방법에 대해서 기존의 연구들과 비교하여 개선된 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 매크로블록이 차지하고 있는 각각의 블록에 대해서 가중치를 적용한다.
본 논문은 지능형 비디오 감시 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 지능형 비디오 감시 시스템은 기존 CCTV를 활용한 비디오 감시 시스템에 비해 운영의 효율성이 뛰어나며 야간, 날씨 등의 운영환경에 무관하게 동작하는 장점을 가지고 있다. 시스템의 하드웨어는 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 칩을 기반으로 설계하고 구현하였으며, 소프트웨어는 적외선 영상의 온도분포를 분석하고 화재와 같은 재난 상황을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 제시된 요구 기능을 모두 만족하였으며 시스템의 실용성을 확인하였다.
본 논문에서는 고해상도(Full-HD)급의 비디오를 처리할 수 있는 고효율 비디오 코딩(HEVC) 표준을 따르는 인코더 IP 설계에 대하여 기술한다. 설계된 IP는 HEVC 메인 프로파일 4.1급에 해당되며, 프레임 레이트는 60 fps 로 실시간 인코딩 가능하다. 하드웨어 및 소프트웨어 IP 설계 전에 C 언어로 전체 참조 모델을 개발하였으며 고속처리를 위한 병렬처리구조와 저 전력을 위한 스킵모드를 제안하였다. 또한 IP 관련 펌웨어 및 드라이버 프로그램을 작성하였다. IP 검증을 위한 플랫폼을 개발하였고 설계된 통합 IP를 FPGA 보드로 구현하여 다양한 영상에 대하여 여러 인코딩 조건에서 기능 및 성능을 검증하였다. HM-13.0대비 동일 PSNR에서 약 35% 정도의 비트율 감소와 저전력 모드에서 약 25% 정도의 전력 소모 감소 효과가 있었다.
스케일러블 비디오 코딩은 레이어간 예측 기능을 이용하여 시뮬케스트 코딩에 비해 코딩 효율을 높인다. 하지만 스케일러블 비디오 코딩의 레이어간 예측으로는, 인트라 픽셀(inta pixel). 모션 정보(motion vector information), 레지듀얼(residual)등의 예측이 수행되는데, 이는 많은 계산 시간을 소요하게 되며, 시뮬케스트에 비해 코딩 시간이 증가하게 된다. 특히 인코더의 경우, 가장 최적의 모드를 선택하기 위하여, 기존 H.264 AVC에서 사용하는 예측을 수행한 뒤, 부가적으로 스케일러블 비디오 코딩의 레이어간 예측을 수행하기 때문에, 하나의 영상이 많은 레이어를 포함할수록 인코딩에 의한 계산부하가 매우 증가하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해, 멀티 코어 이용하여 레이어별로 병렬처리가 가능하도록 하는 스케일러블 비디오 인코더의 구조를 제안한다. 이로써 하나의 영상이 포함하는 레이어의 수가 증가함에 따라 발생하는 인코딩 계산 부하를 줄이도록 하였다. 그리하여 본 논문에서 제안하는 구조를 적용하였을 때, 2개의 공간영역으로의 스케일러빌리티를 가지는 영상들에 대해서는 평균 24.8%의 속도가 향상되었고, 1개의 공간영역과 1개의 화질 영역으로의 스케일러빌리티를 가지는 영상들에 대해서는 평균 82%의 속도 향상을 보였다.
대형 화재 발생과 그로 인한 피해가 증가하고 있는 상황에서, 화재감지 시설에 대한 신뢰는 낮아지고 있다. 현재 널리 사용되는 화학 화재감지기는 오경보가 빈번하게 발생하며, 비디오 기반 딥러닝 화재감지는 시간과 비용이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오토인코더 모델을 활용한 화재감지 모델을 제안한다. 오경보를 최소화하고 신속 정확한 화재감지를 목표로 한다. 제안된 모델은 오토인코더 방법론을 이용해 화재 데이터 없이 정상 데이터만으로 모델을 학습시킬 수 있어 새로운 환경에 적용이 용이하다. 5가지 센서 데이터를 종합적으로 반영하여 화재를 신속하고 정확히 감지할 수 있다. 다양한 초모수 조합을 실험하여 최적의 초모수를 선정하였으며, 오경보 문제를 줄일 수 있는 화재 시점 판단 규칙을 제안하였다. 제안한 모델로 화재감지 실험을 진행한 결과, 14개의 시나리오 중 13개의 시나리오에서 오경보 문제가 발생하지 않았고, 동일한 데이터로 임계치 비교 알고리즘과 결과를 비교하였을 때 더 빠른 화재 감지 성능을 보였다. 이를 통해 화재로 인한 피해를 최소화하고, 화재감지 시설의 신뢰도를 높일 수 있을 것이다.
HEVC/H.265는 ITU-T SG 16 WP와 ISO/IEC JTC 1/SC29/WG 11에서 제안된 가장 최근의 비디오 코딩 표준안이다. H.265에서 영상은 연속된 코딩 트리 유닛(CTU)들로 나누어지고, CTU는 다양한 지역적 특성을 받아들이기 위해 다수의 코딩 유닛(CU)들로 나누어진다. H.265의 코딩 효율은 이전 표준인 H.264/AVC와 비교하면 약 2배 정도 우수하나 확장된 CU와 변환블록(Transform)의 크기가 증가함에 따라 인코더 내에서 예측 (Prediction), 모드결정 (Mode decision) 그리고 복원(Reconstruction) 블록의 하드웨어 크기가 이전 표준과 비교하여 4배 정도 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 인코더 내에서 복잡도가 가장 큰 Prediction/Mode Decision/Reconstruction (PMR) 블록에 대하여 코딩효율(PSNR)을 저하시키지 않는 범위 내에서 하드웨어 복잡도를 줄이기 위한 새로운 구조를 제안한다. 복잡도가 감소된 하드웨어를 이용하면 전체 비디오 인코더의 사이즈를 줄일 수 있으며, Full-HD 영상에 대하여 300 Mhz의 클록 주파수와 60 fps의 프레임율로 동작한다. 테스트 영상에 대하여 PMR 예측 블록에서 Bjøntegaard Delta (BD) 비트율의 증가는 평균 30 % 이며, PMR 블록의 전체 게이트 수는 약 1.8 M 이다.
생물학적 유기체 모델에서의 바이러스 특성을 이용한 전염성 정보은닉 시스템은 비디오 인코더 및 디코더에 대해 각각 최적의 워터마크 은닉 및 검출 방법을 적용하고 비디오의 재생 또는 편집 등이 발생할 때마다 워터마크를 전이시킴으로써 각종 공격에 강인하게 함으로써 비디오 콘텐츠의 안전한 유통을 가능하게 하기 위한 방법이다. 본 논문은 전염성 정보은닉 시스템을 위한 전염성 정보의 생성과 빠르고 효율적인 가역 워터마킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 비디오 콘텐츠 기반 가역 워터마킹을 위해 제어 코드및 콘텐츠 유효기간을 워터마크와 결합하여 전염시킨 후, 비디오 재생 시에 능동적으로 콘텐츠의 화질 및 워터마크 강도를 제어할 수 있으며, 실시간성을 만족하기 위해 계산복잡도가 낮게 설계되었다. 또한, 가역 워터마크 복원을 위한 시간지연이 발생하지 않도록 매크로블록 단위의 워터마크 및 부가정보 은닉이 수행된다. 실험결과 제안 기법이 실시간성을 만족하며, 공격받지 않은 비디오 비트스트림에 대해 가역 워터마크 검출 및 영상 복원 후 워터마크 손실은 0%였으며, 복원 후의 화질은 동일한 비트율로 압축한 비디오와 거의 동일함을 확인하였다.
인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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