• 한국통신학회논문지
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• 제37권2A호
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• pp.113-118
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• 2012

본 논문에서는 움직임 벡터의 상관도와 참조 화면의 거리를 이용한 H.264/AVC 움직임 탐색 지점 제거 방법을 제안한다. 결정된 탐색 영역을 이용하여 전 영역 탐색 방법에서 정화소 단위의 탐색 지점을 제거하고 향상된 예측 지역 탐색 방법에서는 불필요한 예측 움직임 벡터를 제거한다. 또한, 현재 화면에서 멀리 있는 참조 화면은 최적의 참조 화면으로 선택되는 빈도가 낮다는 특성을 이용하여 현재 화면과 참조 화면 사이의 거리를 이용한 가중평균을 적용하여 거리가 멀어질수록 전 영역 탐색 방법의 탐색 영역의 크기를 줄여 움직임 예측에 소요되는 시간을 줄인다. 향상된 예측 지역 탐색 방법의 경우, 멀리 있는 참조 화면에서 개선 과정을 적응적으로 생략하여 움직임 예측 시간을 줄인다. 제안한 방법을 통해 전 영역 탐색 방법은 평균 57.13%의 움직임 예측 시간이 감소되었고, 향상된 예측 지역 탐색 방법은 평균 14.71%의 움직임 예측 시간이 감소되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.169-172
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• 2005

크기조절 트랜스코딩에서 움직임 벡터 재 예측 과정은 많은 연산량을 필요로 하기 때문에, 실시간 처리를 위해서는 이 과정의 연산량을 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 여러 영상에 대해 예측 움직임 벡터를 산출하는 방법을 적응적으로 수행함으로써, 기존 방법에 비해 화질열화 없이 연산량을 줄이는 방법을 제안한다. 전체 움직임의 크기와 움직임 벡터들의 균일성(homogeneity)을 이용하여 움직임이 작을 때는 움직임 벡터 재산출 과정 없이 예측 움직임 벡터 성분을 0으로, 움직임이 크면 움직임 벡터들의 균일성의 정도에 따라 평균값 또는 중간값을 예측 움직임 벡터 성분으로 적응적으로 선택하였다. 그리고 좀 더 효율적인 움직임 벡터 수행을 위해 제안된 과정을 수평, 수직 성분에 각각 따로 적용하였다. 가중치를 부여하여 평균값을 취하는 가중평균 방법과 비효 실험한 결과, 같은 PSNR을 유지하는 조건에서 움직임 벡터 재산출 과정의 덧셈과 곱셈 연산의 수가 평균적으로 각각 96%, 42% 정도 감소하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.339-342
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• 2002

동화상 압축에서 사용되는 움직임 벡터는 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 이전 영상과 가장 예측 오류가 적은 곳을 지정하여 예측한다. 블록의 이동 정도는 수직. 수평의 선형적인 움직임(translational displacements)을 가정하여 사용하기 때문에 실제 화상에서 자주 나타나는 물체의 확대 또는 축소에 의한 크기 변화. 회전. 일그러짐 등의 변화에 올바르게 예측하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 블록의 선형적인 이동은 물론이고 4개 노드를 자유롭게 움직임일 수 있는 왜곡된 블록 정합 방식의 움직임 예측 기법에 대하여 소개하고 왜곡 블록 정합 방식에서 나타날 수 있는 기하학적인 오류를 수정하는 보정 방법에 관해 논의한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.187-189
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• 2003

웨이블릿 변환에 기반한 동영상 코덱에서의 움직임 예측 기법은 OCT 기반 코덱과 유사하게 이전 프레임과의 움직임 예측을 통하여 수행된다. 그러나, 현재 프레임이 이전 프레임을 참조하므로 네트워크상의 전송시 이전 프레임에 발생한 오류가 전달되는 오류 전파의 문제도 발생하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 프레임의 특성을 이용하여 최상위 레벨의 LL 부대역만 이전 프레임과의 움직임 예측을 수행하고, 나머지 부대역에 대하여 프레임 내의 상위레벨의 부대역이 하위 부대역을 창조하여 예측 및 보상을 수행하여 오류전파의 가능성을 최소화하는 Inter-Intra ME 동영상 코덱을 제안한다 제안된 움직임 예측을 사용하여 MAD(Mean-Absolute Differences)를 측정한 결과, 프레임간 변화가 심한 경우에는 제안된 기법과 이전 프레임의 부대역을 참조한 기법 사이의 압축율은 유사하게 나타났으며, 변화가 적은 경우에는 이전 프레임을 참조하는 것의 압축율이 높게 나타났다. 그러나, 네트워크 전송시 발생하는 오류전파에는 제안된 기법의 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.259-266
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• 2003

본 논문에서는 블록 내의 움직임 정도에 따라 다단계의 블록 레벨을 설정하고, 각 블록 레벨에 따라 각기 다른 움직임 예측을 수행하는 다단계 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 이는 움직임이 없거나 적은 영역에서의 잉여 탐색 과정을 제거하여 계산적 효율성을 증대하고, 움직임 정도가 큰 영역에 대해서는 움직임 예측 과정을 심화시켜 예측의 정확성을 향상시킨다. 실험결과 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘과 Three-Step 탐색 알고리즘보다 MSE를 20% 정도 감소시켰으며 연산량은 전역 탐색 블록 정합 알고리즘과 비교하여 98%, Three-Step 탐색 알고리즘과 비교하여 56% 정도 절감하는 효과를 얼을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.316-319
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• 2005

현재 상용화 되고 있는 DMB에서는 176$^*$144의 작은 영상 사이즈를 표준으로 서비스하고 있다. 뿐만 아니라 서비스 되고 있는 콘텐츠들은 주로 움직임이 많은 영화나 스포츠 그리고 드라마 등이 주류를 이루고 있다. 따라서 시간적 압축 방식을 사용하는 움직임 예측 모듈이 더욱더 중요한 위치를 차지하게 됐으며 기존의 영상 표준안과 다르게 4$^*$4와 같은 작은 블록 사이즈가 중요한 정보를 갖게 되었다. 본 논문은 DMB에서 서비스 하는 여러 가지 영화나 스포츠를 대상으로 실험한 결과 4$^*$4와 같은 작은 사이즈의 블록이 움직임 예측시 많이 나타날 뿐 아니라 중요한 정보들로 이루어져 있다는 결과를 얻었으며 이를 토대로 좀 더 정확한 움직임 예측을 수행하기 위하여 가변 탐색범위를 제안하였다. 제안된 방법은 C언어를 통하여 검증하였으며 그 결과 고정의 탐색범위를 적용한 것보다 좋은 효율을 얻었다. 그리고 이를 다시 하드웨어 언어인 VHDL로 구현하였다.

• 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.

• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.730-737
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• 2013

본 논문은 정합 오차 기준을 확장한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-Bit Transform : C1BT) 기반의 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제한된 1비트 변환 기반의 움직임 예측 알고리즘에서는 정합 오차 기준으로 기존의 움직임 예측 방법인 전역 탐색 알고리즘 (Full Search Algorithm: FSA)에서 사용되는 SAD (Sum of Absolute Differences) 대신 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 연산량을 크게 줄였으나 움직임 예측의 정확도를 감소시켰다. 이 점을 개선하고자 이 논문에서는 제한된 1비트 변환의 정합 오차 기준을 확장하여 움직임 예측의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였고 이는 기존의 알고리즘과 비교한 결과 PSNR (Peak Signal to Nosie Ratio) 측면에서 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1411-1418
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• 1999

본 논문에서는, 움직임 예측과 신경 회로망을 이용한 고속 움직임 추려하여, 현재 블록의 움직임 벡터를 인적 블록들의 움직임 벡터들로 예측하정 알고리즘을 제안하였다. 움직임 벡터의 공간적 상관성이 높다는 점을 고였다. 학습 시간이 빠르고 2차원 적응적 특성의 KSFM(Kohonen self-organizing feature map) 신경망을 이용하여, 움직임 벡터의 코드북(codebook)을 설계하였다. 2차원 코드북상에서 서로 비슷한 코드벡터들(codevectors)은 가까이 위치하므로, 예측 코드벡터로부터 코드북상에서 점진적으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험 결과, 제안한 방법이 적은 계산량으로도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.66-69
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• 2017

본 논문에서는 프레임율 향상 기법 (Frame Rate Up-Conversion, FRUC)에 사용되는 새로운 움직임 예측(motion estimation)알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 단 방향 움직임 예측(unilateral motion estimation)에 의해 순방향 및 역방향의 움직임 벡터(motion vector)를 독립적으로 추정한다. 움직임 벡터를 찾은 후, weighted motion vector smoothing(WMVS)가 적용된다. 다음으로, 보간 프레임 (interpolated frame)의 관점에서 현재 블록의 인접 블록들의 모션 벡터들을 후보들로 사용하여 현재 블록과 가장 잘 일치하는 움직임 벡터를 찾는다. 그 후, 선택된 움직임 벡터를 현재 블록의 유도 움직임 벡터 (guidance motion vector)로 정한다. 그런 다음 motion vector shifting error 를 없애기 위해 motion vector refinement (MVR)가 진행된다. 마지막 단계에서는 각 움직임 벡터의 신뢰도를 계산하여 순방향 및 역방향 움직임 벡터 중 최종 움직임 벡터를 선택한다.