• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.93-95
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• 2010

기존의 비디오 부호화 표준에서는 참조영상을 보간하여 해상도를 증가시킨 후, 고정된 움직임 벡터 해상도로 영상 전체를 부호화 한다. 참조 영상의 해상도를 증가시킨 만큼 움직임 보상에 의하여 예측에러가 줄어들지만, 움직임 벡터 해상도가 증가한 만큼 움직임 벡터의 부호화 비트량이 증가한다. 고정된 해상도의 움직임 벡터로 부호화하는 경우, 영상의 지역적인 움직임 특성이 다른 경우 부호화 효율이 떨어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 비디오 부호화 표준들이 영상의 지역적인 특성을 고려하지 않고 고정된 해상도의 움직임 벡터를 사용하여 부호화하는 문제점을 극복하기 위하여 슬라이스 단위로 1/4 화소 해상도 또는 1/8 화소 해상도 또는 움직임 벡터 단위로 적응적으로 화소 해상도를 결정하는 것 중에서 최적의 슬라이스 움직임 벡터 해상도를 결정하여 부호화하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하여 부호화하면 움직임 벡터의 부호화 비트의 낭비를 막고, 예측 에러도 줄어들어 부호화 효율을 높일 수 있다. 제안하는 방법을 사용하여 부호화 하는 경우 H.264/AVC와 비교하여 평균 1.97%의 BD-RATE을 감소한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.15-17
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• 2014

본 논문에서는 하드웨어의 제한된 자원을 이용하여 HEVC 코덱을 구현할 때 DCT 와 엔트로피 부호화를 사용하지 않고 율 및 왜곡값을 예측하여 고효율의 부호화를 수행하는 방법에 대하여 제안한다. HEVC 는 기존의 부호화기에 비하여 계층적 부호화 구조와 함께 큰 블록 크기를 갖는 DCT 와 엔트로피 부호화를 반복적으로 수행하기 때문에 하드웨어 구현 시 그 복잡도가 매우 크게 증가한다. 먼저 DCT 는 하다마드변환 행렬과 또 다른 정규 직교 변환 행렬의 곱으로 표현될 수 있는 성질을 이용하여 부호화 변환 시 생성된 하드마드변환 행렬에 저복잡도의 정규 직교 변환 행렬을 곱하여 DCT 변환 계수를 생성한 후 변환 및 양자화를 수행한다. 왜곡값의 경우, 이 때 생성된 양자화 계수와 변환 계수 간의 차이를 변환도메인에서 제곱합을 이용하여 계산하여 역변환을 생략함으로써 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 텍스처에 대한 비트율 예측은 각 CU 블록내의 양자화 계수의 수를 더하여 계산하여 엔트로피를 수행하지 않고 예측할 수 있다. 그리고 비 텍스처에 대한 비트율 예측의 경우 움직임벡터의 비트에 대한 Pseudo CABAC 코드를 수행하여 예측할 수 있다. 이러한 저 복잡도의 텍스처 및 비텍스처 비트와 왜곡을 예측함으로써 하다마드변환만을 이용하여 부호화하였을 때에 비해 최대 33%의 비트율 감소를 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.285-286
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• 2010

최근 HDTV, 블루레이 등 고해상도, 고품질 디지털 멀티미디어 응용 기술의 보급으로 인하여, 고해상도, 고품질 비디오 부호화 기술에 대한 중요성이 증가하고 있다. 현재 고해상도 비디오 부호화에 사용되는 H.264/AVC 표준의 인트라 부호화 기술은 인터 부호화 기술의 복잡도가 크게 증가하는 고해상도 영상에서 인터 부호화 기술에 비해 낮은 복잡도를 가진 부호화기 및 복호화기의 구현이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 인트라 부호화 기술은 인터 부호화 기술에 비하여 압축 효율이 매우 낮다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 고해상도 영상을 위한 새로운 $16{\times}16$ 블록의 인트라 예측 기술을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 새로운 $16{\times}16$ 인트라 예측 기술을 사용할 경우, HD급 고해상도 영상에 대해 평균 2.8%의 부호화 효율을 증가시킬 수 있음을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.234-235
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• 2012

본 논문에서는 최근 표준화 활동이 진행 중인 HEVC(high efficiency video coding) 표준의 무손실 부호화 모드를 위한 효율적인 계수 주사 방법을 제안한다. 일반적으로 무손실 비디오 부호기에서는 부호화 손실을 없애기 위해 변환 및 양자화 모듈이 제거된다. 이 경우 부호화해야 할 잔여데이터는 양자화된 변환 계수가 아닌 예측 후의 차분 화소이므로 잔여데이터의 확률 분포가 변화된다. 제안한 방법에서는 무손실 부호화에서 화면내 예측 모드 별 잔여데이터의 발생 확률을 분석하고, 이를 고려해 역방향 모드 기반 차분 화소 주사 방법을 사용한다. 일반적으로 참조 화소와의 거리가 멀어질수록 예측 정확도가 떨어져 잔여데이터의 발생 확률이 높아지기 때문에 제안한 역방향 주사 방법을 사용하면 잔여데이터 부호화에서 이득을 얻을 수 있다. 실험을 통해, 제안한 방법이 HEVC 무손실 부호화에 비해 약 1.7%의 부호화 성능을 향상시키는 것을 확인했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.183-189
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• 2013

본 논문에서는 영상의 방향성에 따른 적응적 예측 기법과 컨텍스트 기반 엔트로피 부호화 방법을 주요 구성요소로 한 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. 적응적 예측 기법에서는 부호화 픽셀을 중심으로 각 방향에 대한 상관도를 분석하고, 이를 이용하여 적절한 예측 픽셀을 선택한다. 또한 예측 에러를 더욱 줄이기 위하여 주변 픽셀의 복잡도 및 방향성을 이용한 컨텍스트 모델 기반 예측 에러 보정 과정을 수행한다. 정보이론의 관점에서 조건부 엔트로피에 의해 부호화 효율이 더욱 향상된다는 점을 이용하여 본 논문에서는 엔트로피 부호화 방식으로 컨텍스트 기반 Golomb-Rice 부호화를 적용한다. 실험결과 제안한 무손실 영상 압축 방식은 다양한 영상에 대해서 기존의 저 복잡도 및 고효율의 JPEG-LS에 비해 평균 1.3%의 압축효율 향상을 나타내었고, 특히 방향성이 뚜렷한 영상에 대해서 성능이 좋음을 알 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.178-181
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• 2013

본 논문에서는 SVC와 MVC의 부호화 구조를 결합하여 구현된 스케일러블 다시점 비디오 부호화의 움직임 추정 기법과 DPB를 위한 GPB 기반의 RPL (reference picture list) 설계를 제안한다. 제안된 움직임 추정 기법에서는 부호화 과정에서 필요한 예측 부호화의 성능 향상을 위해서 서로 다른 시점 (view)의 픽처 정보를 참조픽처의 후보로서 사용한다. 또한, B픽처 예측의 경우 HEVC에서 사용하는 HEVC GPB 기술을 통해 참조화면에서 두 개의 움직임 벡터를 활용한다. 제안된 움직임 예측 구조에 의해서 압축된 비디오 데이터의 크기를 감소시켜 압축 효율을 증대시킬 수 있다. 다양한 실험을 통해서 제안된 예측 구조를 적용함으로써 스케일러블 다시점 비디오 부호화에서의 압축 효율의 향상을 얻어낼 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.611-623
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• 2007

H.264|AVC 영상 압축부호화 국제 표준은 영상의 효율적인 압축을 위하여 화면 내 프레임뿐만 아니라 화면 간 프레임에서도 다양한 블록 크기로 화면 내 예측을 수행할 수 있도록 설계되어 있다. 그러나 이는 영상 부호화 처리 시간의 급격한 증가를 초래하여 부호화기의 실시간 응용에 걸림돌이 될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 화면 내 예측 부호화 수행 여부에 대한 조기 결정 방법과 화면 내 예측 부호화 수행 시 부호화하고자 하는 블록의 영상 내용 특성과 QP값의 변화에 따른 부호화 대상 주변 블록 모드 정보를 이용하여 만들어진 조건부 확률을 이용하여 화면 내 예측 부호화를 고속화하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 기본적으로 화면 간 프레임 부호화에 있어서 화면 내 예측 수행 여부에 대한 조건을 결정하고, 화면 내 예측이 사용될 경우 부호화하고자 하는 블록의 내용 특성과 부호화된 주변 블록의 결정 모드를 고려하여 화면 내 예측을 고속화하는 것이다. 본 논문의 실험은 H.264|AVC의 참조 소프트웨어인 JM 11.0을 사용하여 검증하였으며, 제안된 방법을 사용하였을 경우 무시할 수 있을 정도의 PSNR 감소와 비트율 증가를 가져 왔으며, 전체 부호화 시간은 최대 41.63%가 단축되는 효과를 얻을 수 있었다.

• 방송과미디어
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• 제7권3호
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• pp.83-93
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• 2002

본 고에서는 최근 표준화가 진행 중인 H.26L 부호기의 화면내 예측기법에 대해서 살펴보고자 한다 기존의 H.261, MPEG-1, MPEG-2등에서는 블록별로 독립적으로 UT 기반의 변환부호화를 수행하였으나, H.261의 화면내 부호화 방식은 공간 예측 및 정수형 변환을 사용한다. 또한, H.261에서 시작해서, MPEG-4에 이르기까지 지속적으로 사용되어 온 8x8화소 블록과는 달리 4x4또는 16x16단위의 처리, 휘도 성분과 색도 성분의 독립적인 처리 등 많은 새로운 부호화 방식이 도입되었다. 효과적인 예측 모드 부호화를 위해 주변 블록의 모드들을 이용한 예측 부호화 방식이 도입되었다. 기존의 가장 대표적인 화면내 부호화기인 H.263에 비해서 H.26L방식이 같은 화질에서 약40%의 추가적인 압축 효과가 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.332-340
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• 2022

최근 딥러닝을 적용하는 비디오 압축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 화면내 예측 부호화의 성능 한계를 극복할 수 있는 방안으로 딥러닝 기반의 화면내 예측 부호화 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 신경망 기반 문맥적응적 화면내 예측 모델의 학습기법과 그 부호화 성능분석을 제시한다. 즉, 본 논문에서는 주변 참조샘플의 문맥정보를 입력하여 현재블록을 예측하는 기존의 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural network) 기반의 화면내 예측 모델을 학습한다. 학습된 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하고 그 부호화 성능을 분석하였다. 실험결과 학습한 예측 모델은 HEVC 대비 AI(All Intra) 모드에서 0.28% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다. 또한 비디오 부호화 블록분할 구조를 고려하여 학습한 경우의 성능도 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.172-173
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• 2013

최근 표준화가 완료된 HEVO(High Efficiency Video Coding)에서는 계층적 구조를 갖는 가변블록의 크기를 사용하고 재귀적으로 부호화를 수행사여, 최적의 부호화단위(CU: Coding Unit) 분할 구조와 예측단위(PU: Prediction Unit)를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 부호화 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위한 고속 부호화 알고리즘으로 고속 모드 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 상위 깊이(CU: Coding Unit)의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 즉, 상위 깊이 CU의 조건에 따라 화면간 예측 모드의 일부 또는 화면내 예측을 수행하지 않는다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0대비 0.2%의 비트 증가에 22.9%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.