인터넷을 이용한 디지털 오디오 방송 서비스에 대한 관심이 집중되면서 디지털 오디오 데이터를 서버로부터 사용자에게까지 실시간으로 전송하기 위한 연구가 진행되고 있다. 디지털 오디오 방송의 실시간 전송을 위하여 효율적인 오디오 압축 기술의 개발도 중요하지만 이들 오디오 압축 기술과 연계되는 오디오 스트리밍 기술이 매우 중요하다. 본 논문에서는 현재 사용되고 인터넷 오디오 방송관련 기술을 분석하고, 특히, IETF에서 논의되고 있는 MPEG-2AAC 및 MPEG-4 오디오를 인터넷을 통하여 전송하기 위한 RTP payload 포맷을 분석하고, 기술개발을 위한 고려사항을 제안한다.
본 논문에서는 BIFS노드를 추가한 MPEG-4 기반의 3차원 플레이어를 구현했다 BIFS는 바이너리 포맷으로서 VRML에 비하여 압축률이 높고 객체의 시공간적인 관계를 나타내주기 때문에 여러 개의 3차원 객체를 효과적으로 동시에 렌더링할 수 있는 방법을 제공한다. 이러한 BIFS의 특징은 3차원 객체에 대한 압축만을 제공하는 3D 메쉬코딩의 단점을 효율적으로 해결한다. 구현된 플레이어는 BIFS 노드가 추가된 3차원 컨텐츠를 렌더링함은 물론 3차원 객체들에 대한 이벤트를 지원하여 유저와의 상호작용을 가능하게 하였다
아날로그방송에서 디지털방송의 전환은 국내에서 뿐만 아니라 국제적인 흐름으로, 국내는 2013년도 100%의 디지털방송을 목표로 하고 있다. 현재 디지털 방송의 중심역할을 하는 HD(High Definition) 영상포맷은 방송 및 영화분야에서 점차적으로 확대되고 있으며, 다양한 캠코더 및 편집시스템들은 빠르게 아날로그에서 디지털로 전환되어 현재 SD(Standard Definition)포맷 뿐 만 아니라 HD포맷 및 2K, 4K 등 다양한 영상포맷으로의 촬영 및 편집을 지원하고 있다. 오늘날까지 촬영단계에서 주로 사용되는 테이프 방식의 영상 저장시스템은 점차적으로 테이프 없이 영상데이터를 저장하는 테이프리스 시스템으로 발전되고 있으며, 따라서 본 연구에서는 테이프리스 캠코더인 Sony PMW-EX3로 촬영된 HD포맷의 영상압축 방식에 대하여 살펴보고 이를 비선형 편집 시스템인 Avid Media Composer에서의 효과적인 활용방안에 대해 살펴보았다.
4 : 2 : 2의 콤포넌트 포맷에 기초한 D-5 방송용 디지털 VTR 은 1/2 인치 테이프 상에 SDTV (Standard Definition TV) 신호를 압축없이 디지털 기록/재생하는 고화질 저장 장치이다. 본 논문에서는 1.2 Gbps 급 HDTV 신호를 D-5 VTR 에 효과적으로 기록/재생할 수 있는 방법에 대해 연구한다. 즉, HDTV 신호를 약 1/4 ∼ 1/5 정도 압축하고 압축된 데이터를 D-5 VTR의 입력 데이터율에 맞추어 기록한다. 이때 D-5 VTR의 배속 및 부가 기능을 충분히 활용할 수 있는 압축 방법이 되도록 한다.
본 연구에서는 사운드 합성에 응용할 목적으로 설계된 오디오 복호화기에 대한 내용을 담고 있다. 악기음을 ROM에 저장한 후 그 데이터를 이용하여 사운드 합성을 하는 PCM 방식에서 많은 악기음 데이터를 저장하면 할수록 더욱 좋은 음질의 사운드를 합성할 수 있다. 따라서 한정된 용량에 더욱 많은 악기음을 저장하기 위해서는 압축이 꼭 필요하다. 이를 위해서는 미리 압축한 악기음을 ROM에 저장한 후 그것을 필요시 복호화해 줄 복호화기만 있으면 된다. 그와 동시에 많은 악기음을 내기 위해서는 빠른 복호화기 필수적이다. 그래서 MPEG-1 오디오의 layer-1을 기본으로 하여 44.1 KHz의 샘플링 주파수로 32가지 악기음에 대한 실시간 복호화를 수행한다. 여기서는 음원 압축이라는 특수한 목적에 맞추어 압축의 효율성을 높이고 스스로 루프를 만들어서 합성의 편의를 제공하고 기존의 MPEG-1 오디오 layer-1에서 변형이 된 새로운 포맷과 추가된 기능에 관한 내용을 담고 있으며 이러한 복호화기를 설계하고 FPGA를 이용하여 검증하였다.
최근 MPEG 에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNR(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-NNR 에서 CNN 모델을 압축하기 위한 지역 비선형 양자화(Local Non-linear Quantization: LNQ) 기법을 제시한다. 제안하는 LNQ 는 균일 양자화된 CNN 모델의 각 계층의 가중치 행렬 블록 단위로 추가적인 비선형 양자화를 적용한다. 또한, 제안된 LNQ 는 가지치기(pruning)된 모델의 경우 블록내의 영(zero) 값의 가중치들은 그대로 전송하고 영이 아닌 가중치만을 이진 군집화를 적용한다. 제안 기법은 음성 분류를 위한 CNN 모델(DCASE Task)의 압축 실험에서 기존 균일 양자화를 대비 동일한 분류 성능에서 약 1.78 배 압축 성능 향상이 있음을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 모바일 게임의 전체 용량 중 상당 부분을 차지하는 이미지를 무손실로 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 이미지의 압축률을 높이기 위해 실제로 압축을 수행하기 전에 전처리 과정에서 이미지를 재구성 한 후 RFC-1951에 정의된 Deflate 알고리즘으로 압축하였다. 전처리 과정에서는 이미지의 정보를 바탕으로 사전 기반 부호화의 특징인 사전의 크기를 얻고, 픽셀 패킹과 DPCM 예측 기법을 사용하여 이미지를 재구성하는 방법을 사용하여 일반적인 방법으로 압축할 때 보다 압축률을 향상시켰다. 제안된 압축 방법을 다양한 모바일 게임 이미지에 적용하여 압축률을 실험한 결과 기존 모바일 이미지 포맷에 비해 약 9.7%의 압축률이 향상됨을 보였다.
현재의 동영상 파일은 WMV(Window Media Video)형식과 같은 극일 포맷과 압축 기술들이다. 이 같은 파일 포맷과 압축 기술을 이용한 동영상들은 화질과 압축율에 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 Macromedia(Adobe 사가 인수함)사에서 개발한 FLV(Flash Video)와는 다른 FLY 솔루션 EZ-MOV를 설계 및 구현하였다. EZ-MOV는 다음과 같은 장점들을 가지고 있다. 첫째, FLV플레이어가 배속이 가능하며 자체 DRM이 내장 죄어 있어서 불법 녹화가 불가능하고 둘째, WMV 형식 파일을 FLV로 인코딩시에 최대한 50%까지 무손실로 압축이 가능하며 셋째, 버퍼링 없는 동영상 스트리밍이 가능하다. 넷째, 스트리밍 서버 없이도 FLV 파일을 스트리밍으로 서비스가 가능하다. 다섯째, 다운로드와 스트리밍을 병행한 동영상 서비스도 가능하다. 여섯째, 양방향으로의 서비스도 가능하다.
최근 딥러닝(Deep Learning) 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 사전 학습된 딥러닝 모델에 대한 압축과 전송 방안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여, 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNC(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description nd Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 압축된 딥러닝 모델의 데이터를 효과적으로 저장하여 전송 및 사용하기 위해서는 ISOBMFF(ISO based Media File Format) 캡슐화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG의 NNC 표준에 따라 사전 학습된 딥러닝 모델을 압축한 후 이를 통해 생성된 비트스트림(bitstream)을 ISOBMFF로 캡슐화하기 위한 기술을 제안 및 실험한다. 또한, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 비트스트림으로 복원한 뒤 복호화하여 입력 비트스트림과 차이가 없음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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