3D Point Cloud는 3D 콘텐츠를 더욱 실감 나게 표현하기 위한 데이터 포맷이다. Point Cloud 데이터는 3차원 공간상에 존재하는 데이터로 기존의 2D 영상에 비해 거대한 용량을 가지고 있다. 최근 대용량 Point Cloud의 3D 데이터를 압축하기 위해 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와 같은 다양한 방법이 제시되고 있다. 따라서 Point Cloud 데이터의 원활한 전송 및 저장을 위해서는 V-PCC와 같은 압축 기술이 요구된다. V-PCC는 Point Cloud의 데이터들을 Patch로써 뜯어내고 2D에 Projection 시켜 3D의 영상을 2D 형식으로 변환하고 2D로 변환된 Point Cloud 영상을 기존의 2D 압축 코덱을 활용하여 압축하는 기술이다. 이 V-PCC로 변환된 2D 영상은 기존 2D 영상을 전송하는 방식을 활용하여 네트워크 기반 전송이 가능하다. 본 논문에서는 V-PCC 방식으로 압축한 V3C 데이터를 방송망으로 전송 및 소비하기 위해 MPEG Media Transport(MMT) Packet을 만드는 패킷화 방안을 제안한다. 또한 Server와 Client에서 주고받은 V3C(Visual Volumetric Video Coding) 데이터의 비트스트림을 비교하여 검증한다.
버텍스 쉐이더는 fixed function T&L(Transform and Lighting) 엔진의 유연성을 향상시키고, 이전보다 다양한 3D 그래픽 효과를 표현하기 위하여 설계되었다. 본 논문의 쉐이더는 DirectX 8.1 의 Vertex Shader 1.1 과 OpenGL ARB에 기초하여 설계하였다. 버텍스 쉐이더는 벡터 연산을 위하여 4개의 ALU로 구성된다. 작은 면적의 저전력 설계를 위하여 32비트 부동소수점 데이터 형식을 24비트 데이터 형식으로 대체하였다. 버텍스 쉐이더 코어의 동작 검증을 위하여 Xilinx Virtex2 300M gate 모듈을 사용하였다. 시납시스 합성결과 TSMC 0.13um 공정에서 115MHz의 주파수로 동작가능하고, 12.5M Polygons/sec 의 연산성능을 보였다. 버텍스 쉐이더 코어의 면적은 동일 공정에서 11만 게이트를 차지한다.
본 논문에서는 집적 영상을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 집적 영상은 3차원 영상을 기록하고 표현하는 대표적인 기술이다. 제안된 방법은 3D 이산 코사인 변환(3D-DCT)를 기반으로 하고 있다. 집적 영상 부호화에서 3D-DCT는 인접요소 영상간의 중복성을 줄이는 효율적인 압축 방법으로 알려져 있다. 제안방법은 3D-DCT에 기반 하면서 적응적인 블록 모드를 이용한 효과적인 집적영상 압축 방법으로서, 영상의 특성에 따라 적응적으로 3D-DCT 블록을 구성함으로써 가변블록 크기 3D-DCT 블록을 생성하고, 이 가변블록 크기의 3D 블록에 대해 3D-DCT를 수행한다. 실험 결과를 보면 제안방법이 기존 방법과 비교해서 더욱 높은 압축 효율을 보여주었다. 특히 영상이 복잡하여 많은 비트량이 발생하는 영상이 오버헤드 비트의 영향이 적기 때문에 더 좋은 압축 효율을 보여주었다.
동심원 모자이크 데이터 구조는 천천히 움직이는 카메라를 통해 얻는 비디오 시퀸스의 구조와 유사하다. 동심원 모자이크는 이러한 구조의 데이터들을 정렬하거나 합쳐서 모자이크 영상을 얻게 된다. 따라서 동심원 모자이크는 엄청나게 많은 양의 데이터를 필요로 하기 때문에 압축은 필수적이다. 따라서 압축 데이터를 그대로 유지하면서 특정 장면을 복호화 할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 동심원 모자이크의 압축을 위하여 3차원 리프팅 변환을 사용하였다. 리프팅 변환은 웨이브렛의 장점을 그대로 유지하면서 연산량과 메모리의 사용량을 줄일 수 있다. 3차원으로 변환된 압축 비트 스트림은 프레임들 사이에 복잡한 연관성을 갖게 되어 특정 장면의 검출에 대한 복잡도가 높아지게 된다. 따라서 비교적 우수한 압축 성능을 가지면서 특정 장면의 검출에 대한 복잡도를 낮추기 위해 3차원 변환된 데이터를 프레임 단위로 압축하였다 압축은 가변적인 비트율을 사용하여 압축된다. 또한 리프팅 구조의 특징을 사용하여 압축 데이터의 형태를 유지하면서 특정한 장면을 복호화 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 동영상에 효과적으로 적용 가능한 정점 기반 모양 정보 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 영상 사이에 존재하는 시간적 중복성을 해결하기 위해 현재 영상의 외곽선으로부터 정점을 선택 할 뿐 아니라 이미 근사화 되어 부호화된 이전 영상으로부터도 정점을 선택하여 상대적으로 부호화하였으며 고정된 오차 한계 이내에서 비트 발생량이 최소가 되도록 정점을 선택한다. 이는 코드표현 방법이 정해져 있을 때 비율-왜곡 측면에서 최적이다. 쟁점 선택은 가중치를 갖는 방향그래프에서의 최단 경로 탐색으로 모델링되어 최적의 정점을 선택하도록 하였으며 실험 결과 기존의 모양 정보 부호화 방법보다 적은 비트율을 요구하였다. 제안한 방법은 실시간 부호화를 필요로 하지 않는 저장 매체를 위한 객체 기반 부호화 시스템 및 웹을 통한 동영상 전송에 이용될 수 있다.
본 논문에서는 가산기 기반 분산연산방식(Adder-Based DA)과 bit-serial방식을 적용한 8×l ID-IDCT프로세서를 제안하였다. 하드웨어 소모를 줄이기 위해 bit-serial 방식을 적용하고 동작 속도의 향상을 위해 분산연산 방식을 적용한다. 또한 계수식의 변환을 통해 하드웨어 구현의 규칙성과 크기를 줄일 수 있으며 동작 클럭수를 줄이기 위해 부호 확장 처리 방식을 제안한다. 합성결과 게이트 수는 총 17,504개가 사용되었고 이중에서 부호 확장처리단은 전체 구조에서 20.6%를 사용하게 된다. 짝수, 홀수 부분에서는 기존의 계수표현에서 non-zero 비트가 130개가되지만, 제안한 방식을 적용한 짝수와 홀수 부분에서의 non-zero 비트는 각각 28개와 32개로 54% 줄일 수 있었다. 또한 부호 확장 처리단의 제안함으로써 처리율은 2배가 향상되었고 설계한 IDCT 프로세서는 100㎒에서 50Mpixels/s의 처리율을 나타내었다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램을 처리하는 과정에서 필수적으로 발생하는 양자화 과정에 대해 분석하고 최적화된 양자화기를 제안한다. 홀로그램의 압축 표준을 제정하고 있는 JPEG Pleno에서 full complex 홀로그램은 32비트 혹은 64비트의 정밀도를 갖는 복소수로 정의되고, 값의 범위는 홀로그램의 생성 방법 및 객체의 형태에 따라서 매우 다양하다. 이와 같은 높은 정밀도와 넓은 범위를 갖는 데이터는 신호 처리 및 압축 등의 이유로 인해 보다 낮은 정밀도를 갖는 고정소수점 데이터 혹은 정수형 데이터로 변환된다. 또한 다양한 신호처리 과정을 거친 홀로그램 데이터를 SLM에 재생하기 위해서는 SLM의 화소가 표현할 수 있는 값의 정밀도로 근사화된다. 이러한 과정은 양자화를 통한 정규화 과정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 높은 정밀도와 넓은 범위의 홀로그램 데이터를 양자화 기법을 이용하여 정규화시키는 방법에 대해 소개하고 최적화된 방법을 제시한다.
VVC는 화면 내 예측에서 67가지의 모드를 사용한다. 이때 화면 내 예측 모드 표현을 위한 데이터를 감소시키기 위하여 MPM(Most Probable Mode)을 사용한다. 시그널링 되는 모드가 MPM 후보 내에 존재하는 경우 MPM 리스트의 해당 index를 송신하는 방법을 사용하고 MPM 후보 내에 존재하지 않는 경우에는 TBC 부호화를 적용한다. 화면 내 예측에서 TBC가 적용될 때 MPM 후보를 제외하고 낮은 번호의 모드 순서대로 3가지가 선택되어 5비트로 부호화되고 나머지 모드는 6비트로 부호화된다. 본 논문에서는 VVC의 화면 내 예측에서 사용하는 TBC 기술의 한계점을 알아보고 화면 내 예측에서 TBC를 사용할 때 기존의 방법보다 효율적으로 부호화 할 수 있는 적응적인 방법을 제안한다. 그 결과 기존의 부호화 방법과 비교해서 overall 부호화 성능이 AI와 RA에서 각각 0.01%, 0.04%의 부호화 효율이 증대되었다.
본 논문은 지식기반의 서비스 융합을 추구하는 4차산업혁명의 핵심 기반인 데이터로부터 유용하지만 드러나지 않는 정보들을 추출하는 방식을 제안한다. IoT로 대표되는 초연결사회에서 빅데이터의 생성은 필연적이며 그로부터 최적의 서비스를 도출하기 위해서는 가치있는 데이터를 찾아내는 것은 최우선으로 수행되어야 한다. 다양한 디바이스로부터 엄청난 양의 데이터를 수집·저장·관리하고 통합하는 데이터중심 IoT 플랫폼은 일종의 미들웨어 솔루션으로, 플랫폼의 궁극적인 목적은 빅데이터를 적시적소에 맞게 가공 및 분석수행 후 가치 있는 결과를 도출하여 최적의 답안을 제시하는 것이다. 이는 데이터를 분석하는 효율적이고 정확한 알고리즘을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문은 분산되어 생성되는 IoT 데이터로부터 유용 정보 추출을 위해 시맨틱을 고려하여 원데이터를 저장하는 특화된 구조체를 설계하고 제안한 구조체에 기반하여 가치있는 정보를 찾아내기 위한 알고리즘을 다양한 정의와 증명을 사용하여 제시한다.
True Color 영상은 전송 및 저장에 많은 데이터 량이 필요하지만, 적은 데이터를 가지고 컬러 모니터에 나타낼 때 인간 시각에 별무리없이 나타내고자 한다. 본 논문 에서는 RGB, YIQ/YUV 공간에서 256개의 컬러맵 생성 방법과 서로 다른 컬러맵을 한 화면에 동시에 표시하면 원 컬러 영상과 다르게 나타나므로 컬러맵간을 결합하여 공 통되는 컬러맵 표현 방법을 제시한다. RGB, YIQ/YUV 공간상에서 처리된 결과를 비교하 기 위해 PSNR, 표준편차, Sobel연산자를 이용한 에지보존율로서 측정하였다. 처리시간 은 새로운 컬러맵 생성은 3초, 컬러맵간의 결합은 2초 소요되었다. PSNR 값은 RGB 공 간이 YIQ 공간과 YUV 공간보다 평균적으로 0.15, 0.34[dB] 정도 높고, 표준편차는 평균적으로 0.15, 0.41정도 낮았다. 그러나 데이타 압축 면에서 YIQ/YUV공간은 색상 부분에서 8비트중 4비트만을 사용하였기 때문에, RGB 공간보다 1/3정도 압축 효율을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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