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.
H.264/AVC 표준은 기존의 부호화 기법보다 뛰어난 압축성능 때문에 비디오 데이터의 압축과 전송에 널리 응용될 것으로 전망된다. 그러나 H.264/AVC 표준도 기존의 비디오 압축표준과 마찬가지로 가변길이부호화방식을 따르기 때문에, 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터 량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변할 수 있다. 이 때문에 PSTN이나 ISDN 망과 같이 대역폭이 고정된 네트워크를 통해 비디오 스트림을 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트량을 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 전송채널 환경에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 영상 데이터를 전송할 때 필요한 새로운 비트율 제어방식을 제안한다. 제안하는 비트율 제어방식은 우선 화면간 영상 변화량 따른 프레임당 목표비트량과 MAD간의 관계를 선형회귀분석기법을 이용하여 분석한 다음, 이를 기반으로 프레임 단위로 효율적인 비트율 제어 방법을 제안한다. 실험결과 화면간 움직임이 많은 영상의 경우 기존의 비트율 제어 방법이 채널 전송에 부적합할 정도로 비트량을 초과하지만, 제안한 방법은 채널 전송에 적합하게 효율적으로 부호화한다. 또한 프레임 스킵 방법은 기존의 비트율 제어 방법에 비하여 제안한 방법이 평균 $1{\sim}15%$ 감소하였다.
국제 표준화 기구(ISO)에서는 약 680 Mbyte의 저장 용량을 갖는 CD에서 1시간 정도의 동영상과 오디오를 압축, 저장할 수 있는 MPEG-1 부호화 방식의 표준안을 1991년에 결정하였다. 이를 기반으로 HDTV와 같은 디지털 방송을 위한 다채널 구조의 MPEG-2 규격을 결정하였다. 그러나 미국의 HDTV 표준안을 결정하는 대연합(Grand Alliance)에서는 영상에서는 MPEG-2를 선정하고 오디오 부호화 방식의 표준안으로는 돌비의 AC-3 방식을 선정하였다. 그러나 국내 및 유럽 등의 미국을 제외한 국가에서는 MPEG 오디오 알고리듬을 그대로 사용할 예정으로 있다. 이에 디지털 방식의 HDTV에 적용된 오디오 압축 방식의 두가지 표준 알고리듬의 돌비의 AC-3와 국제 표준화 기구의 MPEG 알고리듬에 대해 비교해 보고 앞으로의 동향에 대해 설명하였다.
지문 인식 시스템이 보편화되면서 출입국 관리 등 국가 단위의 대규모 시스템 구축이 활발히 논의되고 있다. 이러한 대규모 지문 인식 시스템의 효율적인 자원 활용을 위해 영상 압축 성능을 향상시키는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상 압축 표준인 FBI WSQ(Wavelet Scalar Quantization)의 압축 성능을 극대화하기 위한 최대 압축비 결정 방법을 제안한다. 지문 영상 압축을 고려하지 않는 기존 지문 영상 품질 평가 방법의 단점을 해결하기 위해, 지문 영상 품질 점수와 FBI WSQ 압축 인자가 인식률에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 회귀분석 방법으로 영상 압축의 영향까지 고려한 인식률 예측 모델을 추정하고, 입력으로 주어진 최저 지문 인식률 조건을 만족하는 최대 압축비를 도출한다. 제안 방법의 정당성을 확인하기 위해 FVC2004의 DB1 지문 영상 데이터베이스로 실험하였으며, 인식률의 큰 저하 없이 기존의 FBI WSQ 권장 압축비 대비 약 3배의 압축 성능 향상을 확인하였다.
최근 컴퓨터와 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 널리 보급되면서 텍스트 위주로 작업을 하던 어플리케이션들의 비중이 낮아지고 멀티미디어 데이터를 처리하는 어플리케이션들의 비중이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 멀티미디어들 중에서 동영상 멀티미디어를 다루는 프로그램들은 멀티미디어 응용 어플리케이션들 중에서 큰 비중을 차지하고 있으며 실생활에서 널리 사용되고 있다. 대표적 인 동영상 압축 표준인 MPEG의 경우 매우 높은 압축률을 제공하여 일반 사용자들도 손쉽게 동영상 데이터를 접하고 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 MPEG 인코딩은 매우 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요하는 작업이다. 본 연구에서는 동영상 데이터를 인코딩하는데 소요되는 시간을 줄이기 위해 클러스터 환경에서 MPI를 이용하여 동영상 압축 표준인 MPEG 기반의 병렬 인코더를 설계 및 구현하였다.
최근 컴퓨터와 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 널리 보급되면서 텍스트 위주로 작업을 하던 어플리케이션들의 비중이 낮아지고 멀티미디어 데이터를 처리하는 어플리케이션들의 비중이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 멀티미디어들 중에서 영화같은 동영상 멀티미디어를 다루는 프로그램들은 멀티미디어 응용 어플리케이션들 중에서 큰 비중을 차지하고 있으며 실생활에서 널리 사용되고 있다. 대표적인 동영상 압축 표준인 MPEG의 경우 매우 높은 압축률을 제공하여 일반 사용자들도 손쉽게 동영상 데이터를 접하고 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 MPEG 인코딩은 매우 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요하는 작업이다. 본 연구에서는 동영상 데이터를 인코딩 하는데 소요되는 시간과 자원을 감소시키기 위해 클러스터환경에서 MPI를 이용하여 동영상 압축 표준인 MPEG-2 기반의 Parallel Encoder를 설계 및 구현하였다.
현재 정지 영상 압축의 표준인 JPEG은 DCT(discrete cosine transform)를 취한 후에 압축과정을 수행하기 때문에 고 압축을 할 경우 블록화 현상이 심하게 일어나며, 고 압축시에 복원된 영상에 나타나는 왜곡(aliasing)등으로 영상의 품질이 낮아지는 단점이 있다. 또한 변환 부호화 방법은 높은 압축률을 가질 수 있으나 변환과 역 변환에 의한 화질에 열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 웨이블렛 변환과 프렉탈 이론을 정지 영상에 적용한 결과 낮은 비트율에서 기존의 방법보다 압축 후 복원시 속도의 향상, 압축율의 향상, 블록현상을 제거하였다. 그리고 복원화질이 기존의 방법보다 우수함을 보였다.
동영상 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)에서 JCT-VC라는 팀을 이루어 공동으로 표준화를 완성단계에 이르고 있다. 이 표준에서는 동영상 압축의 대표적 기술인 인트라 예측 방법을 사용하며, 기존 H.264/AVC 보다 더욱 다양한 방향의 예측을 통한 부호화 및 복호화의 효율을 가져온다. 제안하는 방법은 다양한 방향의 화소 예측에 사용되는 필터링 방법을 개선하여, 영상에 특성에 맞추어 DCT-IF 필터와 선형 필터를 적응적으로 영상의 특징에 맞추는 화소 예측 방법을 통해 기존 방법보다 약 2% 이상의 성능 향상을 가져오는 방법이다.
동영상과 관련된 멀티미디어가 많은 관심을 받으며 영상 압축 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 최근 다른 표준보다 두 배 이상 좋은 새로운 비디오 코딩 표준인 H.264/AVC의 압축 기술이 발표되었다. 이 기술은 지상파 DMB와 PMP, 카메라폰 그리고 핸드폰의 게임과 음악 및 영상에 관련된 컨텐츠에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공한다. 이에 본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화 과정에서 발생하는 오류로 인한 블록화를 최소화하기 위해 사용되는 deblocking 필터의 메모리와 처리속도의 향상을 제안하였다. 27*32SRAM을 사용하여 Vertical edge를 모두 처리하고 Horizontal edge를 처리하는 방식이 아닌 한 블록에 대한 Vertical edge후에 바로 Horizontal edge를 처리함으로써 28(prebuffering)19(Y)+32(Cb)+32(Cr)=188clocks에 $16\times16$ 블록 처리가 완료되는 deblocking 필터를 제안하여 하드웨어 설계언어인 VHDL언어로 설계하였다. 그리고 FPGA칩인 XCV1000E에 다운로드하여 칩 레벨의 시뮬레이션을 수행함으로써 설계된 deblocking 필터를 검증하였다.
다양한 미디어 서비스의 발전으로 비디오의 방대한 데이터를 효과적으로 압축할 수 있는 비디오 부호화 표준은 지속적인 발전을 하고 있다. 압축된 데이터를 다시 영상으로 복원하는 비디오 부복호화 과정에서 영상 데이터의 손실이 일어나고 그에 따른 다양한 형태의 열화가 나타나 영상의 화질을 저하한다. 이러한 열화들을 제거하여 원본 이미지에 가깝게 만들기 위해서 인루프 필터 과정을 비디오 부호화 표준에서 포함하고 있다. 이에 최근 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서는 널리 사용되는 인공 신경망을 적용하여 효과적인 필터링을 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 비디오 부호화 시 인루프 필터링에서 자기 참조를 통한 화질 개선 방법에 대해 연구하였다. 이를 위하여 트랜스포머 기반의 화질 개선 네트워크를 제안하고 기존 부호화 방법과 비교하였다. 인루프 필터링을 통해 화질을 향상하여 주관적 화질을 개선할 뿐만 아니라 객관적 부호화 효율을 증가시키는 방법을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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