본 논문에서는 스트림 암호 알고리즘과 블록 암호 알고리즘과 같은 비밀키 암호 시스템의 통계적 특성을 측정하기 위하여 사용된 여러 가지 randomness 테스트 방법들을 구현하여 그 성능을 randomness test의 power측면에서 서로 비교하였다. 여기서, power란 randomness test가 nonrandom한 비트 스트림을 얼마나 정확하게 검정할 수 있는 가를 나타내는 적도이다. 그리고, 스트림 암호 알고리즘과 블록 암호 알고리즘의 통계적 특성을 측정하기 위해 가장 효율적이라고 생각되는 테스트 방법들을 찾아 이 방법들을 사용할 것을 제안한다. 끝으로 제안된 방법들을 이용하여, DES, AES후보 알고리즘, SEED의 통계적 특성을 분석하였다.
본 논문은 전송 오류가 존재하는 환경에서 사용될 수 있는 오류 내성을 갖는 비트스트림을 생성하기 위한 H.26L부호화 알고리즘을 소개한다. 소개되는 새로운 부호화 알고리즘은 기존의 GOB 단위 forced intra-refreshment 기법이나 multiple decoder simulation 기반 RD 최적화 기법에 비해서 RD 특성 등에서 대단히 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 DTV 수신기의 비디오 화질 테스트용으로 사용될 수 있는 정지화 비디오 테스트 패턴의 압축을 위해 새로운 비트율 제어방법을 제안하였다. 특히 기존 MPEG-2의 비트율 제어에서 목표비트 할당 방법은 동영상에 적합하도록 정의되어 있는 반면에, 본 논문에서 제안한 목표비트 할당방법은 정지화 테스트 패턴의 압축에 적합하도록 하였다. 즉 정지화 테스트 패턴과 같은 움직임이 거의 없는 영상을 인코딩했을 경우에 발생되는 비트량과 평균 양자화 변수값은 매 GOP마다 I, P, 및 B 픽쳐의 종류에 따라 분포가 비슷하다는 특성을 이용하여 본 논문에서는 GOP단위로 목표 비트를 할당하도록 하였다. 이를 위해 정지화 영상의 압축에 적합한 정규화된 복잡도를 정의하고 이를 지속적인 GOP단위의 화질 평가를 통해 갱신 및 유지함으로써 최적의 화질을 일정하게 유지하도록 하였다. 제안한 알고리즘의 실험을 위해 인코딩된 테스트 스트림을 디코딩하여 화질을 평가한 결과 안정된 비트율과 우수한 화질을 얻을 수 있었다.
디스플레이 기술이 발전함에 따라 다양한 크기의 디스플레이를 탑재한 장치들이 등장하게 되었고, 다양한 디스플레이 크기만큼 다양한 해상도를 사용하고 있다. 때문에 비디오 코덱과 scaler는 보편적으로 함께 사용된다. 그러나 기존의 scaler는 비디오 코덱의 복호화기와 화면 해상도 변환 모듈이 독립적으로 구성되고, 서로 간에 정보를 이용하지 않으므로 시스템의 성능 개선에 한계가 존재하였다. 즉, 비디오 코덱의 복호화기는 비트스트림으로부터 복호한 정보를 바탕으로 영상을 복원하고, 복원영상은 up/down scaler에서 확대/축소를 수행한다. 하지만 비디오 코덱의 비트스트림에 존재하는 정보는 영상의 특성을 반영하기 때문에 up/down scaler에서 비디오 코덱의 복호화기에서 복호된 정보를 이용하면 복잡도의 증가 없이 효율적인 확대/축소를 수행할 수 있다. 이에 본 논문에서는 비디오 코덱 중 차세대 비디오 코덱인 H.264/AVC 복호화기에서 생성된 복원 영상에 대해서 별도로 영상의 특성을 계산하는 모듈 없이 H.264/AVC 복호화기에서 복원된 정보 중 인트라 모드 정보를 바탕으로 영상의 특성에 맞는 up/down scaler를 구현하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 scaler들보다 물체의 경계영역을 더 선명하게 확대하는 효과를 보인다.
본 논문은 H.264와 MPEG-4 간의 원활한 통신을 하기위한 두 가지 트랜스코딩 방법을 제안한다. 같은 공간적 시간적 해상도(spatio-temporal resolution)를 유지하는 트랜스코팅 방법과 공간적 해상도(temporal resolution)를 줄이는 트랜스코팅 방법을 제안한다. H.264 비트스트림(bitstream)이 MPEG-4 비트스트림으로 변환 시 H.264 블록형태를 MPEG-4에서 사용 할 수 있는 블록형태로 변환 시켜야 하며, 4×4 블록단위의 움직임 벡터도 8×8 블록단위의 움직임 벡터로 조정하여야 한다. 두 가지 제안된 트랜스코딩 방법은 직렬 화소영역 트랜스코팅 방법(cascade pixel-domain transcoding) 보다 MPEG-4 부호화기 측에서 4.1~5.1배 부호화 속도가 빠를 뿐만 아니라 영상의 화질 저하는 최고 0.3dB정도 밖에 떨어 지지 않는다.
이동통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오를 전송할 때 채널에어에 손상된 비트스트림은 복호되기 어려울 뿐만 아니라, 비트스트림의 다른 부분으로까지 에러를 전파시킨다. 한 프레임에 손실블록이 있을 때 기존방법에서는 주변블록들의 움직임벡터 평균을 구하거나 비슷한 예측을 통해 손실블록의 움직임벡터를 복원한다. 그러나 손실블록이 움직이는 객체의 경계부근에서 발생할 때 기존방법은 효율적이지 못한다. 따라서 제안 알고리즘은 기존방법보다 정확한 움직임벡터를 예측하기 위해 손실블록의 주변블록들 중세서 동일한 움직임을 갖는 블록들로 구성된 영역을 찾은 후, 동일움직임영역에 포함된 블록들의 움직임벡터를 이용하여 손실된 블록을 복원한다. 실험결과 제안방법이 기존방법에 비해 PSNR과 시각적인 화질면에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.
최근 몰입형 가상 현실을 제공하기 위한 360 도 영상 전송 기술이 활발히 연구되고 있다. 그러나 현재 가상현실 기기가 가지는 연산 능력 및 대역폭으로는 고화질의 360 도 영상을 전송 및 재생하기에 한계가 있다. 해당 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 시점의 고화질 360 도 영상 제공을 위해 사용자 시점 타일을 추출하는 움직임 제한 타일 셋 기반 타일 추출기를 구현한다. Versatile video coding (VVC) 기반 타일 인코더를 이용해 360 도 영상에 대한 비트스트림을 생성한 후, 사용자 시점에 해당하는 타일들을 선택한다. 이후 선택된 타일들은 제안하는 타일 추출기에 의해 추출되고 전송된다. 또한, 전체 360 도 영상에 대한 저화질 비트스트림을 전송하여 갑작스러운 사용자 시점 변경에 대응한다. 제안된 타일 추출기를 기반으로 360 도 영상 전송을 수행하면, 기존 VVC 기반 시스템 대비 대비 평균 24.81%의 bjontegaard delta rate (BD-rate) 감소가 가능함을 확인하였다.
포인트 클라우드 데이터는 자율 주행 기술, 가상 현실 및 증강 현실에서 사용될 3차원 미디어 중 하나로 각광 받고 있다. 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위해 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 및 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)의 표준화를 진행 중에 있다. 그 중, G-PCC는 본래 단일 프레임의 압축을 수행하는 정지 영상 압축 방식이지만, LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 통해 획득된 동적 포인트 클라우드 프레임에 대한 압축의 필요성이 대두됨에 따라 G-PCC 그룹에서는 Inter-EM(Exploratory Model)을 신설하여 LiDAR 포인트 클라우드 프레임의 압축에 관한 연구를 시작하였다. Inter-EM의 압축 비트스트림은 G-PCC 비트스트림과 마찬가지로 효과적인 전송 및 소비를 위해 미디어 저장 포맷인 ISOBMFF(ISO-based Media File Format)으로 캡슐화될 수 있다. 이때, 포인트 클라우드 프레임들은 자율 주행 등의 서비스에 사용하기 위해 시간 도메인뿐만 아니라 공간 도메인을 기반으로도 소비될 수 있어야 하지만, 공간 도메인을 기반으로 콘텐츠를 임의 접근하여 소비하는 방식은 기존 2D 영상의 시간 도메인 기반 소비방식과 차이로 인해 기존에 논의된 G-PCC 캡슐화 방안만으로는 지원이 제한된다. 이에, 본 논문에서는 G-PCC 콘텐츠를 공간 도메인에 따라 소비하기 위한 ISOBMFF 캡슐화 방안에 대한 파일 포맷을 제안하고자 한다.
동영상에서의 객체 추적은 보안, 색인 및 검색, 감시, 통신, 압축 등 다양한 분야에서 중요하다. 본 논문은 HEVC 비트스트림 상에서의 객체 추적 방법을 제안한다. 복호화를 수행하지 않고, 비트스트림 상에 존재하는 움직임 벡터(MV : Motion Vector)와 부호화 크기 정보를 Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) 모델에 적용해 객체 움직임의 공간적 및 시간적 특성을 반영한다. 변환계수를 특징점으로 활용하는 객체형태 조정 알고리즘을 적용해 ST-MRF 모델 기반 객체 추적방법에서 나타나는 과분할에 의한 오차전파 문제를 해결한다. 제안하는 방법의 추적성능은 정확도 86.4%, 재현율 79.8%, F-measure 81.1%로 기존방법 대비 평균 F-measure는 약 0.2% 향상하지만 기존방법에서 과분할 및 오차전파가 두드러지는 영상에 대해서는 최대 9% 정도의 성능향상을 보인다. 전체 수행시간은 프레임 당 평균 5.4ms이며 실시간 추적이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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