스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 공간적 스케일러빌리티를 위해 기본 계층으로부터 텍스처, 움직임 그리고 잔차신호 정보를 예측하여 사용한다. 그러나 고효율의 압축효과를 얻기 위해 기존의 방식에서는 기본계층에서 얻은 세가지 정보이외에 현재 향상 계층에서 자체적으로 얻은 부호화 정보를 비교하여 최소의 RD(Rate Distortion) 비용을 가지는 정보를 이용하여 부호화 하도록 되어 있다. 하지만 이러한 방식은 향상 계층에서 인터 모드 결정 시 $16\times16,\;16\times8,\;8\times16,\;8\times8,\;4\times4,\;4\times8,\;4\times4$ 블록 모드에 대한 움직임 벡터 예측 및 보상 과정을 거쳐야 하기 때문에 향상 계층에서의 부호화 복잡도는 기본 계층에 비해 상당히 증가하게 된다. 본 논문에서는 기본계층에서 예측한 움직임 벡터 정보를 이용하여 항상 계층에서 모드 결정을 고속화하는 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 기본 계층에서 예측한 블록모드 중에서 큰 블록인 $16\times16$ 블록에서 움직임 벡터가 (0, 0) 일 경우에 대하여 향상 계층에서는 $16\times16$매크로 블록에 대해서만 움직임 예측 및 보상을 수행함으로써 향상 계층에서 움직임 모드 결정을 조기에 완료하게 된다. 이것은 하위 공간 계층에서 예측한 움직임 벡터 정보가 아주 작을 때는 큰 블록 크기로 모드로 결정되는 일반적인 원리를 이용한 것이고 이 제안 방법을 이용하였을 경우 향상계층에의 모드 결정과정을 고속화함으로써 전체 스케일러빌 비디오 부호하기의 연산량 및 복잡도를 최대 70%까지 감소 시켰다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 PMVFAST는 움직임 벡터간의 연관성을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어낼 수 있었다. 이 논문에서는 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터에 기초하여 현재 매크로블록의 움직임 벡터를 예측하는 새로운 예측방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색기법보다도 높은 평균 PSNR을 보여주었다.
비디오 시퀀스는 일반적으로 다양한 움직임을 가지는 객체들로 구성되어 있기 때문에, 움직임 특징은 비디오 검색 등에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 MPEG 압축 영상에서의 움직임 벡터를 비디오 영상의 움직임 표현 서술자로 활용하는 새로운 방법이 제안된다. 즉, 압축 영상에서의 다양한 움직임 벡터를 프레임이나 매크로블록 예측 구조에 관계없이 단일 움직임 방향만을 갖도록 하여, 이것을 해당 영상의 서술자로 활용한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 양방향 예측 구조를 이용한 벡터 재해석 기법을 제안한다. 보통, 압축 영역에서의 각 프레임 움직임 해석 시, 움직임 벡터가 없는 I 프레임과 그 외 프레임들의 직접 비교는 불가능하지만, 제안 기법은 1, B, p 프레임 등의 모든 프레임에서 동등하게 벡터 해석을 할 수 있게 한다. 제안된 알고리즘은 압축 영상의 전체 복원과정 없이 매크로 블록 영역 상에서 처리함으로써 시간 손실을 줄이고 있으며, 실험 결과는 제안된 방법의 높은 성능을 잘 나타내어 주고 있다.
본 논문은 웨이브 에너지 발전 시스템의 네트워크제어기 설계에 대해서 논의한다. 기계적인 오실레이터의 움직임 운동 방정식의 해를 구하면서, 시스템의 에너지 손실의 효율성을 향상 시키기 위하여 퍼지 제어 기법을 도입한다, 다양한 초기 조건에서의 바디의 움직임 방정식의 해를 수치적으로 해석하기위하여, 손실되는 에너지의 크기는 알 수 있다고 가정한다. 네트워크상에서 발생하는 시간 지연을 모델링하며, 전체 웨이브 에너지 발전 시스템은 시간 지연을 가지는 웨이브 에너지 네트워크 제어 시스템이 된다. 제안하는 퍼지 제어기와 웨이브 에너지 발전시스템은 같은 퍼지 멤버쉽 함수를 가지게 모델링한다. 전체 네트워크 폐루프 시스템의 안정도를 분석하고, 웨이브 에너지 발전시스템을 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 충분조건을 유도한다. 시간 지연을 가지는 네트워크에서 퍼지 제어 기법을 이용하여 웨이브 에너지 시스템의 에너지 손실을 파악한다.
본 논문에서는 비디오 패킷 손실을 위한 새로운 시간적 에러 은폐 기법을 제안한다. 각 손실 블록에 대한 에러 은폐는 시간적 움직임 보상을 바탕으로 보상된 블록과 주변 블록간의 경계에 대한 공간적 스무딩 동작에 의해 수행된다. 모의실험에서 제안된 기법은 기존의 기법들에 비해 약 2㏈의 화질 향상을 가져왔다.
본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 시각 주의 탐색에 대한 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 공간 주의 모델에 새로운 시간 특징 추출 모듈을 추가함으로써 색상 및 명암, 형태, 방위와 같은 공간 특징 외에 움직임과 같은 시간 특징을 추가로 사용한 시각주의 탐색 모델이다. 기존 시스템과 가장 큰 차이점으로 공간 특징의 가중치 결합 방법과 움직임 특징 추출방법, 공간과 시간 특징 간 결합방법에 있다. 시스템의 성능평가를 위하여 다양한 환경의 영상을 대상으로 실험하였고 제안하는 시스템은 영상에서 사람이 시각적으로 중요하게 인지하는 영역과 부합되는 결과를 보였다.
본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 움직임 벡터의 시공간 상관성(MVSTC : Motion Vector Spatio-Temporal Correlations)의 시간적 공간적 특징을 추출하였다. 그 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 수행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터의 수가 여러개 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 초래하게 된다. 따라서 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려해야 한다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 HEVC 부호화의 연산 복잡도를 줄이기 위한 고속 움직임 탐색 방법을 제안한다. 고속움직임 탐색을 위한 종래의 방법은 현재 영상과 참조 영상 간의 거리에 따라 탐색 영역의 크기를 조절하는 반면, 제안 방법은 예측 단위 간의 움직임 벡터 차의 유사성을 이용하여 예측 단위에 따라 움직임 벡터 탐색 영역을 적응적으로 조절한다. 실험을 통해 제안 방법은 random access 실험 조건에서 움직임 예측의 연산 시간을 약 10.7% 감소시키는 반면, 약 0.1%의 낮은 부호화 성능 하락을 가지는 것을 확인하였다.
본 논문은 동영상으로부터 추출된 움직임 크기와 방향을 이용한 통계적 움직임 활동(Motion Activity) 특징 기술(Description) 방법과 이를 이용한 비디오 검색에 관한 것이다. 본 논문의 움직임 활동 기술자를 이용하여 동영상 전체, 대표 영상 사이, 시간상 특정 구간에 대한 시공간적 분포 및 변화 정도에 패턴 등에 대한 지각적 특징을 기술할 수 있어, 이러한 움직임 정도가 중요한 특징이 되는 동영상 검색(video retrieval), 원격감시(surveilance), 멀티미디어 데이터베이스, 방송 필터링(broadcasting filtering) 등의 디지털 비디오 서비스 응용들에 효과적으로 활용될 수 있다. 제안한 방법의 효율성을 보이기 위하여 MPEG-7 표준화 과정에서 사용된 다양한 비디오를 가지고 검색 결과를 보인다.
동영상에서의 객체 추적 알고리즘에 대한 활발한 연구가 진행되고 있음에도 불구하고 실시간 객체추적을 위해서는 여전히 정확도, 복잡도 등에서의 성능향상이 필요하다. 압축영역 기반 방식에서는 전역 움직임 보상(GMC : Global Motion Compensation)과정을 거쳐 추적하려는 객체와 배경을 구분한다. 전역 움직임 보상방법은 프레임 전 영역을 대상으로 하는 연산으로 전체 추적 시스템에서 차지하는 복잡도가 높다. 본 논문은 관심영역(ROI : Region Of Interest) 기반 전역 움직임 보상방법을 이용한 ST-MRF(Spatio-Temporal Markov Random Field)기반 추적기 고속화 방법을 제안한다. 관심영역을 기반으로 전역 움직임 보상을 적용함으로써 객체와 배경을 분리할 뿐만 아니라 알고리즘의 복잡도를 효과적으로 줄일 수 있다. 제안하는 방법의 추적성능은 평균 precision 87.29%, recall 82.58%, F-measure 83.78%로 기존방법과 비교하여 약 1%의 차이를 유지하였으며 전체 시스템의 수행시간은 평균 29.95ms로 기존방법과 비교하여 1.74배의 속도향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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