• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.97-100
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• 2014

최근 초고화질 해상도(UHD) 영상 서비스에 따른 기존의 비디오 압축 기술인 H.264/AVC 대비 두 배 이상의 압축 성능을 가지는 HEVC(High-Efficiency Video Codec)의 표준화가 완료되었다. 그러나 높은 압축 효과를 얻기 위하여 복잡한 연산이 필요한 기법들이 많이 도입되어 HEVC의 부호화 복잡도는 H.264/AVC보다 크게 증가되었다. 예로써 HEVC의 화면내 예측 부호화는 예측 방향를 최대 35개까지 확장함으로써 기존 H.264/AVC에 비해서 향상된 부호화 효율을 갖지만 화면내 부호화의 복잡도는 크게 증가되어 복잡도 감소 기법이 필요하다. 본 논문은 화면내 예측 부호화에 사용되는 예측 방향 35가지를 비디오 해상도와 양자화 파라미터 크기를 고려하여 4가지 모드로 나누고 비디오 해상도의 따른 PU(Prediction Unit)의 크기의 점유율에 따라 예측 방향 개수를 변경함으로써 계산 복잡도를 감소시키는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법을 적용함으로써 대략 2%의 BD-rate 증가로 부호화 시간을 4% 감소시킬 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.202-205
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• 2010

H.264/AVC의 화면내 예측 부호화 기술에서 예측 모드 정보를 부호화하기 위해 최우선 모드를 이용하며 최우선 모드의 선택율은 매우 높다. 또한 일반적으로 자연 영상이나 동영상의 경우 균일한 특성을 나타내는 영역을 많이 포함하고 있으며, 이러한 영역은 주변 블록과의 상관도가 매우 높다. 따라서 주변 블록의 예측 모드, 화소 에지의 방향성을 이용하면 복호화기에서도 현재 블록의 최적의 예측 모드를 결정할 수 있다. 본 논문에서는 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 예측 모드 정보를 전혀 전송하지 않는 복호화기 예측을 이용한 화면내 예측 모드 SKIP 부호화 모드를 제안한다. 제안하는 방법은 주변 블록의 정보만을 이용하여 예측 모드를 결정하고 기존의 예측/변환 방법을 이용하여 부호화를 실시하며 예측 모드 정보는 전혀 전송하지 않는다. 실험 결과 제안하는 방법은 H.264/AVC의 참조 소프트웨어인 JM 17.0에 비하여 CIF 영상에서 1.40%, 720p 영상에서는 3.24%의 비트 감소를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.386-389
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• 2012

다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 B계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다약 +3 ~ -6.5(Kbps) 감소하였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권6호
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• pp.309-318
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• 2008

본 논문에서는 입력신호를 하위대역 (low-band)과 상위대역 (high-band)으로 나누어 각 대역을 개별적으로 부호화하는 대역분할 부호화 (split-band coding) 방식에 있어서, 상인대역 신호를 효율적으로 부호화하는 방법에 대해 다룬다. 일반적으로 그리고 특히, 그 동안 대역폭 확장법 (Bandwidth Extension, BWE)에 관한 연구를 통하여 두 대역 사이에 일정 정도의 상관관계가 존재한다는 사실이 밝혀져 있다. 따라서 두 대역간에 예측 부호화 기법을 도입함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있다. BWE 예측기반 부호화 기법과 관련하여, 단순히 선형 BWE 함수를 이용하는 것은 두 대역간의 관계가 비선형성을 가지고 있으므로 최적의 결과를 얹기 어렵다. 따라서 비선형 BWE 함수를 포함한 다양한 예측 함수들의 성능비교를 통하여 가장 적절한 예측기를 선택하고자 하는 노력이 필요하다. 본 논문에서는 몇몇 대표적인 BWE 함수를 이용한 주파수 대역간 예측 부호화 방법에 대해 살펴 보고 각각의 성능을 평가한다. 또한 BWE 예측기반 부호화기를 (주파수)공간상의 중복제거 기술로 볼 때, 시간적 중복 제거 기술 즉, 예측 벡터 양자화기 (predictive vector quantizer)와의 결합이 부호화 효율향상에 상승효과가 있는지에 대해서도 검토한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.18-20
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• 2014

본 논문에서는 스크린 컨텐츠 동영상의 효율적인 압축을 위한 부호화 기법을 제안한다. 제안 부호화 기법은 RGB 색 요소 간의 신호의 통계적 중복성을 줄이기 위한 적응적 색 변환 기법에 기반한다. 기존의 색 변환 기법들은 스크린 컨텐츠 동영상이 포함하는 신호의 급격히 변화하는 ?계적 특성에 적용하기 어려운 반면 제안 방식에서는 부호화 블록의 시간적/공간적 주위 픽셀의 정보를 이용한 성분 분석을 통해 색 공간 변환 행렬식을 유도하여 부호화에 사용한다. 주위 픽셀 정보는 부호화 블록의 예측 방식에 따라 결정하며 움직임 벡터를 이용한 시간/변위 예측 부호 방식에서는 참조 블록의 정보를 이용하고 공간적 예측 방식에서는 블록의 인접 픽셀를 이용한다. 부호기 측에서는 비트율-왜곡 최적화를 통하여 예측 후 잔여신호의 부호화를 원래의 RGB 공간에서 수행할지 또는 색 변환한 공간에서 수행할지를 결정하고 관련 정보를 표시하여 블록 단위로 전송함으로써 부호화 효율을 증대한다. 실험에 의하면 제안 기법은 기존 압축 방식 대비 탁월한 부호화 성능을 제공함을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.448-461
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• 2011

H.264/AVC는 새로운 부호화 기술에 의해 이전 비디오 부호화 표준보다 높은 성능을 나타낸다. 이러한 부호화 기술들 중 화면내 예측 부호화 기술은 부호화 효율을 높이는 중요 기술이다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화 기술에서 예측 모드 정보를 부호화하기 위해 최우선 모드를 이용하며 최우선 모드의 선택율은 매우 높다. 또한 일반적으로 자연 영상이나 동영상의 경우 균일한 특성을 나타내는 영역을 많이 포함하고 있으며, 이러한 영역은 주변 블록과의 상관도가 매우 높다. 따라서 주변 블록의 예측 모드, 화소 에지의 방향성을 이용하면 복호화기에서도 현재 블록의 최적의 예측 모드를 결정할 수 있다. 본 논문에서는 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 예측 모드 정보를 전혀 전송하지 않는 복호화기 예측을 이용한 화면내 SKIP 부호화 모드를 제안한다. 제안하는 방법은 주변 블록의 정보만을 이용하여 예측 모드를 결정하고 기존의 예측/변환 방법을 이용하여 부호화를 실시하며 예측 모드 정보는 전혀 전송하지 않는다. 부호화가 생략된 예측 모드 정보는 주변 블록의 정보만을 이용하여 결정된 것이기 때문에 복호화기가 부호화기에서 결정된 예측 모드와 동일하게 결정할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법은 H.264/AVC의 참조 소프트웨어인 JM 17.0에 비하여 CIF 영상에서 1.40%, 720p 영상에서는 3.24%의 비트 감소를 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권8B호
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• pp.1168-1175
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• 2001

H.263부호기에서 정지영상 부호화를 위한 부가 부호기법인 Annex I는 기존의 JPEG, MPEG-1, -2와는 달리 부호화하고자 하는 현재 블록의 DCT 계수를 기부호화된 블록의 DCT 계수들을 이용하여 예측부호화 (Differential Pulse Coded Modulation; DPCM)를 행하고, 이를 통한 부호화 이득의 향상을 얻고 있다. 본 논문에서는 이런 H.263 Annex I의 예측기법을 공간영역에서의 의미를 수학적으로 유도한다. 이를 통해서 H.263 Annex I의 예측기법의 비효율성을 지적하고, 영상신호의 특성에 맞게 예측방식을 수정한다. 제안된 DCT 계수 예측 방식과 기존의 H.263 Annex I 방식의 이론적인 예측성능을 평가하고, H.263 부호기에 적용하여 제안방식의 효율성을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.174-175
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• 2013

HEVC의 화면내 예측 부호화는 예측 모드를 최대 35개까지 확장함으로써 기존H.264/AVC에 비해서 향상된 부호화 효율을 갖는다. 반면 화면내 부호화의 복잡도 또한 크게 증가하여 복잡도 감소를 위한 고속 부호화 기법이 요구된다. HEVC의 차조모델인 HM에서는 화면내 부호화 고속화를 위해 RMD(Rough Mode Decision) 과정을 통하여 후보 모드를 결정하고 선택된 후보 모드에서 초종 예측 모드를 결정한다. 본 논문에서는 화면내 부호화의 복잡도 감소를 위하여 고속 화면내 예측 모드 결정 기법을 제시한다. 본 기법은 후보 모드를 결정하기 위한 RMD 과정에서의 탐색 모드 수와후보 모드로부터 최종 모드를 결정하기 위한 탐색 모드 수를 제한하는 방법을 결합하여 모드 결정을 위한 복잡도를 감소한다. 본 제안 기법은 실험결과 HM 12.0대비 1.0%의 비트 증가로 13.19%의 복잡도를 감소시킬 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.63-66
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• 2009

기존의 H.264/AVC 비디오 표준은 고화질 비디오 부호화를 지원하지만 고해상도에 특화된 요소 기술이 도입되지 않아 만족할만한 성능을 보이지 못한다. 현존하는 동영상 압축 표준 중 가장 뛰어난 H.264/AVC 표준의 인트라 $16{\times}16$ 예측은 매크로블록에 인접한 최대 33개의 주변 화소를 이용하여 매크로블록에 속한 256개의 화소 값을 예측한다. 특히, 전체 예측 모드 중 수직과 수평 예측 모드에서는 16개의 수직 또는 수평 위치에 위치한 주변 화소로 전체 매크로블록 내의 화소 값을 예측하므로 매크로 블록의 끝으로 갈수록 예측의 정확도가 떨어져 부호화 비트가 증가한다. 고화질 영상에서는 인트라 $16{\times}16$ 모드로 부호화되는 블록이 많으므로 수행되므로 인트라 $16{\times}16$ 예측의 정확도를 높일 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 H.264/AVC의 예측 방법보다 예측 정확도가 높은 새로운 라인 기반 $16{\times}16$ 인트라 예측 방법을 제안한다. 일반적으로 편평한 특성을 보이는 인트라 $16{\times}16$ 블록이라도 좀 더 가까운 화소를 참조 화소로 사용하면 예측의 정확도를 높여 부호화 비트를 줄일 수 있다. 이를 이용하여 제안하는 알고리즘에서는 인트라 $16{\times}16$ 블록에서 16개 화소 한 줄을 단위로 예측 및 부호화를 수행한다. 1080p HD급 테스트 영상을 이용하여 실험한 결과, 기존의 H.264/AVC FRExt High 프로파일에 비해 평균 약 6.92%의 부호화 비트를 감소시킬 수 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.565-573
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• 2007

본 논문에서는 JVT에서 표준화가 진행 중인 다시점 비디오 부호화의 부호화 효율을 높이기 위해 다시점 비디오의 예측구조의 특성을 고려하여 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화에서 시간 방향과 뷰 방향의 예측을 수행하면서 서로 다른 성향의 움직임벡터가 발생된다. 또한 주변 블록에서 시간 방향과 뷰 방향 참조의 움직임벡터가 혼재하는 상황에서 동일한 성향의 움직임벡터가 선택되지 않는 경우가 발생되어 움직임벡터의 예측 효율이 저하된다. 이에 다시점 비디오 부호화의 예측구조에 따라 움직임벡터 예측값을 선택할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 움직임벡터 예측값 선택 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, JMVM 3.6에서 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 사용하는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약$0.03{\sim}0.1$ dB 정도 향상되었다.