• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.187-189
• /
• 2002

본 논문에서는 월드 와이드 웹 환경을 기반으로 구현된 기존의 디지털 비디오 라이브러리를 모바일 환경으로 확장하기 위한 방법을 제안하고 구현하였다. 모바일 통신 망의 특성과 이동 전화 단말기의 특성을 고려하여 동영상 데이터에 대한 검색 과정, 즉 검색 질의 입력, 미디어 데이터 처리, 검색 결과 표시 기능을 각각 설계하고 개선하였다. 이동 전화 단말기의 불편한 키 입력을 고려하여 단순성에 초점을 맞춘 간단한 검색 질의 입력 방법을 제안하였고, 멀티미디어 데이터들이 모바일 환경의 제한된 특성에 맞게 재생될 수 있도록 미디어 어댑테이션 모델을 정하고 그에 따라 시스템을 구현하였다. 검색 결과로써 미디어 어댑테이션을 통해 변환된 데이터들이 이동 전화 단말기의 작은 화면에 맞게 표현될 수 있도록 사용 가능한 화면 영역을 효율적으로 나누어 사용하는 검색 결과 표시 방법을 제안하였다. 이는 향후 모바일 멀티미디어에 관한 연구를 위한 플랫폼으로 사용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.15-20
• /
• 2002

The frame coding inside the screen for a video coder has a big influence on the quality of the whole frame. The standardized video coder uses DCT, however it can give rise to a low image quality due to the blocking effect at low bit rate. This paper proposes a video coding method for an image quality improvement in human visual aspects. With the proposed method, the perceptual weight is coded with SPIHT and VLC by applying it into the frame and the visual noises are eliminated.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.55-56
• /
• 2021

최근, 딥러닝 및 인공신경망 기술의 발전으로 비디오 부호화 분야에서도 인공지능을 이용한 요소 기술에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 주변 참조샘플로부터 문맥정보를 이용하여 현재블록을 예측하는 CNN 기반의 화면내 예측 모델을 구현하고, 비디오 부호화의 블록 분할 구조를 반영한 학습 기법에 따른 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 HM(HEVC Test Model)에 구현한 문맥적응적 신경망 기반 예측 모델에서 트리 분할 구조를 반영한 학습이 HM16.19 대비 0.35% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.876-890
• /
• 2012

In this paper, we investigated the performances of the distributed video codec with adaptive Gray code to apply for frame-difference signal. That is, the best cases and the worst cases were analyzed and compared by considering the statistical characteristics of the frame difference signal in view of the Gray code allocation. Through computer simulations, if 9-bit data for frame difference signal is generated for luminance signal with 8-bit definition and so n-bit is allocated to the quantized coefficient, we were able to find the best method to reduce the virtual channel noise by adding $256+2^{9-n-1}$ to the frame difference signal. Through computer simulation with test video sequences, it was shown that the performance difference between the best cases and the worst cases is larger than about 1.5dB at same rate. It is expected that the results in this paper are applicable for the transform-domain scheme as well as the pixel-domain scheme.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.26 no.6
• /
• pp.758-765
• /
• 2021

Recently, various research on the application of deep learning to video encoding for enhancing coding efficiency are being actively studied. This paper proposes a deep learning based intra prediction which uses multiple models by extending Matrix-based Intra Prediction(MIP) that is a neural network-based technology adopted in VVC. It also presents an efficient learning method for the multi-model intra prediction. To evaluate the performance of the proposed method, we integrated the VVC MIP and the proposed fully connected layer based multi-model intra prediction into HEVC reference software, HM16.19 as an additional intra prediction mode. As a result of the experiments, the proposed method can obtain bit-saving coding gain up to 0.47% and 0.19% BD-rate, respectively, compared to HM16.19 and VVC MIP.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.10D no.7
• /
• pp.1115-1126
• /
• 2003

In this paper, we propose modeling method for video data that represents structural and semantic contents of video data efficiently. Also, a browsing method that helps users easily understand and play the contents of video data is presented. The proposed modeling scheme consists of three layers such as raw data layer, content layer and key frame layer The content layer represents logical hierarchy and semantic contents of video data. We implement two kinds of browsers for playing video data and providing video contents. The playing browser plays video data and Presents the information of currently playing shot. The content browser allows users to browse raw data, structural information and semantic contents of video data.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.2 no.3
• /
• pp.9-15
• /
• 2001

Very low bit rate video coding uses the inter-picture video coding method for high compression. The inter-picture video coding is coded based on the information of the previous frames so any packet loss can lead to reduce the image quality on the transmission. In this paper, we proposed the multi-stream generation method for inter-media synchronization of very low bit rate video based on TCP for reliable transmission. The proposed approach performs a reliable transmission via a TCP based protocol. This method incorporates multi-streams in order to enhance the robustness of delivery and can withstand against network jitter. Moreover, the client bandwidths are fully utilized in a highly efficient way.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.86-88
• /
• 2008

지상파 방송(DMB: Digital Multimedia Broadcasting)은 음성, 영상, 데이터와 같은 다양한 멀티미디어 신호를 디지털 방식으로 변조하여 이동 중에 방송을 청취 할 수 있는 차세대 디지털방송 서비스이다. 하지만 한정된 대역폭으로 인한 비디오 전송율의 한계에 따라 최대 CIF(Common Interleaved Frame)급 화면해상도까지 서비스가 가능하다. 그러나 지상파 DMB 전송 고도화망에서는 계층 변조(Hierarchical Modulation)전송 기법을 통하여 추가의 전송대역폭을 확보할 수 있다. 또한 스케일러블 비디오 코딩(Scalable Video Coding)부호화 방식을 이용하여 고전송효율/고품질의 이동 멀티미디어 방송서비스를 제공할 수 있는 고품질 AT(Advanced Terrestrial)-DMB 시스템이 가능하다. 이러한 고품질 AT-DMB의 개발에 있어서 여러 방식들이 제시됨에 따라 시뮬레이터를 통한 다중화 시스템의 분석이 필요하다. 본 논문에서는 고품질 AT-DMB가 가능한 스케일러블 비디오 방식을 JM8.8을 사용하여 구현하였으며, 다중화 시스템의 실험을 하였다. 또한 시뮬레이터를 통하여 확보된 계층 간의 화질 차이와 엔지니어를 위해 비트스트림의 분석화면 및 PSNR을 제공 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.1-5
• /
• 2020

최근 MPEG-I 그룹에서는 표준화가 진행중인 몰입형 미디어(Immersive Media)에 대한 압축 성능 탐색이 이루어지고 있다. 몰입형 비디오는 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적 6DoF 을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV(Model for Immersive Video) 기술에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. 그 중에서 추가 시점은 일반적인 영상과는 달리 시간적/공간적 상관성이 떨어지는 분절적인 형태로 이루어져 있어 비디오 인코더에 대해 최적화가 되어 있지 않으며, 처리 방법의 특성에 따라 자기 유사적인 형태를 지니게 된다. 따라서 MIV 에서 스크린 콘텐츠 코딩 성능과 함께 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 기술에 대한 성능을 분석 결과를 제시한다. IBC 미적용 대비 최대 7.56%의 Y-PSNR BD-rate 감소가 가능함을 확인하였으며, 영상의 특성에 따라 IBC 의 선택 비율을 확인하여 추가 시점의 효율적인 압축 형태를 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.11a
• /
• pp.191-193
• /
• 2019

ISO/IEC JTC1 WG11 Moving Picture Expers Group 과 ITU-T SC16 은 Joint Video Experts Team 을 구성하여 차세대 비디오 부호화 표준으로서 Versatile Video Coding(VVC)를 표준화 중이다. VVC 는 현재 블록의 화면내 예측 모드일 가능성이 높은 모드의 집합인 Most Probable Mode(MPM) 리스트를 유도하고, MPM 을 이용하여 효율적으로 화면내 예측 모드를 부호화한다. VVC 참조 소프트웨어는 주변 블록의 화면내 예측 모드가 일치하는지 여부에 따라 1 개 또는 2 개의 모드를 최종 후보 선택을 위한 과정인 Rate-Distortion Optimization(RDO) 과정에 추가한다. 하지만 현재 MPM 은 항상 첫 번째 후보로 Planar 모드가 위치하며 이로 인하여, 주변 블록의 화면내 예측 모드가 RDO 에 추가되지 않는 경우가 존재한다. 따라서 본 논문은 VVC 의 부호화기에서 주변 블록의 화면내 예측 모드가 고려되지 않는 경우가 존재하는 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 MPM 유도 과정에서 RDO 에 포함할 후보의 개수를 수정하여 RDO 과정에 항상 주변 블록의 화면내 예측 모드가 추가되도록 한다. 본 논문은 실험을 통해 제안 방법이 약 0.04%의 부호화 효율을 향상시켰음을 보인다.