• 전기의세계
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• v.42 no.3
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• pp.37-44
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• 1993

지금까지 디지탈 의료 영상압축의 기술동향의 유손실 방식과 무손실 방식으로 나누어 설명하였고, 앞으로의 의료영상 압축에 대한 기술개발 방향을 제시하였다. 유손실 압축방식으로 벡터양자화와 연속조 영상의 국제 표준압축방식인 JPEG을 사용한 의료영상 압축방식을 설명하였고 무손실 방식으로 가변 Run Length방식, DPCM방식, 계층적 방식 및 산술부호화를 간략하게 기술하였다. 또한 각 방식마다 일반적인 연속조 영상과는 달리 디지탈 의료영상을 압축할때 고려해야 될 의료영상의 특성을 살쳐보았고 압축 실험결과를 근거로 성능도 분석하였다. 의료영상을 유손실 방식으로 압축한 경우 회소당 1비트이하의 고압축을 얻을 수 있었지만 진단을 위한 사용 가능성을 아직 명확하지 않다. 반면 무손실 방식으로 압축한 경우 회소당 2-3.51트의 다소낮은 압축률을 보였지만 진단에 적합한 무손실이란 장점을 최대한 살릴 수 있어 현재 무손실 방식의 압축률을 향상시키려는 연구가 진행되고 있는 추세이다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.15 no.4
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• pp.35-44
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• 2010

차세대 동영상 압축 표준화가 될 HEVC(High Efficiency Video Coding) 표준화는 선진 기업, 연구소 및 학계의 비디오 압축 전문가들이 모여, 최신 동영상 압축 기술에 대한 표준화 경쟁에 돌입했다. 동영상 압축 기술의 핵심 기술 중 하나인 인트라 압축 기술도 기존 표준화 기술보다 더욱 다양하고 향상된 최신 기술을 바탕으로 표준화가 진행되고 있다. 본 논문은 HEVC의 Test Model 1.0 (HM 1.0)에 채택이 결정된 최신 인트라 압축 기술을 설명하고, 현재 진행중인 인트라 압축관련 CE (Core Experiment)에 참여 중인 기술을 소개한다.

• 전기의세계
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• v.45 no.6
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• pp.15-21
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• 1996

본 고는 이제까지 연구되어온 영상 압축에 대한 내용 및 적용을 소개하므로써 영상 압축에 대한 이해를 높이고자 하는데 그 목적이 있으며, 구성은 영상 압축의 필요성, 영상 압축에서 사용하는 정보 이론에 대한 개론, 무손실 영상 압축기법, 소실 영상 압축 기법에 관하여 설명하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.172-175
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• 2020

최근 스마트시티, 자율 주행 자동차 등 기계에 의해 소비되는 영상 데이터의 양이 증가함에 따라 기계의 임무 수행 능력을 향상시킬 수 있는 압축기술이 필요하게 되었다. 그런데, 전통적 방식의 영상 코덱은 사람의 인지 화질 특성을 고려해 개발된 기술이기 때문에 기계의 임무 수행에 필수적인 정보 외에도 불필요한 정보가 존재한다. 따라서 사람이 아닌 기계의 임무 수행에 대해 효율적으로 영상을 압축하기 위한 비디오 코덱 기술이 필요하다. 이와 관련하여, 최근 MPEG에서 Video Coding for Machines라는 영상 압축기술에 대한 표준화가 논의되고 있다. 본 논문에서는 기계를 위한 영상 압축기술의 연구배경과 연구를 통해 전통적인 영상 압축 코덱 방식과 neural network 기반 압축 코덱 방식에 대해 각각의 방식이 머신비전 임무를 수행한 정확도를 기준으로 영상 압축성능을 비교해 효율적인 압축 코덱 방식에 대해 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.43-45
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• 2020

궁극의 3D 디스플레이 기술이라고 할 수 있는 홀로그램 기술로 실물을 보는 것과 같은 3차원 영상이 가능해 지고 있다. 그러나 디지털 홀로그램 영상의 데이터양은 HD나 UHD 영상의 수십에서 수천 배에 달해 원본 화질의 열화를 최소화 하면서 데이터양을 줄이기 위한 압축 부호화 기술이 매우 중요하다. 본 논문에서는 위상 홀로그램 동영상에 대해 최신 영상 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 VVC(Versatile Video Coding)로 압축한 후 홀로그램 영역과 수치 복원 영역에서 압축 성능을 비교하며, 다양한 실험영상에 대한 HEVC 압축 결과에 대해 객관적 압축성능 분석 및 주관적 성능 분석을 진행한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.6
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• pp.1134-1142
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• 2019

Detection of double compression is one of the most efficient ways of remarking the validity of videos. Many methods have been introduced to detect HEVC double compression with different coding parameters. However, HEVC double compression detection under the same coding environments is still a challenging task in video forensic. In this paper, we introduce a novel method based on the frame partitioning information in intra prediction mode for detecting double compression in with the same coding environments. We propose to extract statistical feature and Deep Convolution Neural Network (DCNN) feature from the difference of partitioning picture including Coding Unit (CU) and Transform Unit (TU) information. Finally, a softmax layer is integrated to perform the classification of the videos into single and double compression by combing the statistical and the DCNN features. Experimental results show the effectiveness of the statistical and the DCNN features with an average accuracy of 87.5% for WVGA and 84.1% for HD dataset.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.149-152
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• 1998

정보통신 기술이 급격히 발달함에 따라 영상처리 및 압축 기술에 대한 중요성이 대두되고 있다. 현재 정지 압축 영상 표준인 JPEG과 동영상 압축 표준인 MPEG에서는 통계적 특성에 기반한 DCT 방법을 이용하여 압축을 수행하고 있다. 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 영상신호 처리 및 압축에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는데, 이는 기존의 DCT 방법과는 달리 속도와 압축률이 뛰어나며 블록화 현상(Blocking Effect)이 발생하지 않기 때문이다. 또한 웨이브렛 자체가 함수이고 이러한 함수에 다른 스케일과 해상도를 적용하는것이므로, 영상을 확대하거나 축소하더라도 이미지에 손상을 주지 않고 복원할 수 있다. 스테레오 이미지는 사람의 시각에서 물체를 보는 것처럼, 카메라에서 같은 장면을 약간의 차이를 두어 찍은 것이다. 따라서 오른쪽과 왼쪽의 두 이미지로 나누어지게 되는데, 이 두 이미지 사이에서 공통 부분이 많다는 특징을 가지게 된다. 따라서 두 이미지의 공통 부분을 찾아 내고, 이를 이용하여 압축을 할 수 있다면 압축률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 스테레오 이미지에서의 공통 부분을 찾고 영상을 효율 岵막\ulcorner 압축하는 방법에 대하여 연구한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.147-150
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• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.304-306
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• 2006

본 논문은 16비트 칼라 LCD 디스플레이 장치를 갖는 휴대용 단말기에 영상을 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface : GUI)를 제공함에 있어 단말기의 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위하여 대부분 비손실 영상 압축 기법을 사용하는데, 이들 압축 기법의 압축 효과를 높이기 위한 전처리 과정 방법에 대하여 기술한다. 전처리 과정은 일반적인 칼라 영상의 각 8비트로 구성된 R, G, B 컴포넌트를 16비트로 구성된 RGB 비트 수에 맞도록 원 영상의 칼라를 조정, 16비트로 축소된 칼라 영상에서 사용된 칼라 수를 계산하는 단계 칼라 수가 사용자가 입력한 칼라수의 임계값 보다 작은 경우 인덱스 칼라 이미지를 만드는 단계, 인덱스화된 영상과 칼라 수가 임계값 보다 큰 경우 16비트 칼라 영상을 대상으로 영상을 겹치지 않게 분할하는 단계 분할된 영상의 각 블록 단위로 Run의 평균 개수가 가장 많은 스캐닝 방법을 결정하는 단계 그리고 스케닝 순서에 따른 기존의 비손실 압축 기법을 적용의 순으로 이루어진다. 본 논문에서 기술한 전처리 단계를 거친 영상을 JPEG-LS에 적용하였을 경우 동일한 영상에서 약 $10{\sim}20%$의 압축 효율을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2002.11a
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• pp.468-478
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• 2002

고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.