모바일 환경등의 저대역 통신망에서 VOD 서비스를 제공하기 위해서는 영상 데이터의 크기를 줄이는 방법이 요구된다. 데이터를 줄이는 방법 중 가장 효율적인 방법이 영상 크기 축소 트랜스코더 (Resolution Downscale Transcoder)이지만 시스템의 리소스를 많이 소모하게 되므로 이를 줄이는 방법으로 움직임 예측을 최소화하는 움직임 벡터 병합 방법이 연구되었다. 하지만 이러한 방법들은 보다 정확히 움직임 벡터를 생성하지만 실제 영상에는 크게 적용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 움직임벡터를 병합하는 비율을 높여 움직임 예측을 줄이고 인트라 영역에서의 변환 과정을 간소화하여 전체적인 시스템 리소스의 소모를 줄이도록 하였다.
최근에 H.264/AVC 표준을 이용하는 HDTV, IPTV와 같은 고화질 멀티미디어 서비스가 증가하고 있다. 이러한 고화질의 멀티미디어 서비스를 편리하게 이용하기 위해 축소 영상을 이용한 기술이 요구 된다. 그러나 H.264/AVC는 인트라 예측을 사용하기 때문에 종래 표준에 적용되던 주파수 공간에서 축소 영상을 추출하는 방법을 적용할 수 없다. 따라서 H.264/AVC 인트라 프레임으로부터 축소 영상을 주파수 공간에서 추출할 수 있는 방법이 제안되었다. 그러나 인트라 예측의 반올림 오차와 정수연산과 부동소수점 연산 사이에서의 불일치 문제로 인하여 썸네일의 화질을 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 비트스트림으로부터의 썸네일 추출법에 대한 보상 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 썸네일 추출 시 발생하는 오차에 대하여 분석하고, 통계적 모델을 통해 보상값을 제시한다. 실험결과를 통해 D1급 또는 HD급 영상에서 썸네일 영상의 화질을 효과적으로 보상함을 확인할 수 있으며, 속도 저하는 무시할 수 있다.
본 논문에서는 CNN과 Attention 기법을 통한 깊이 영상의 화면 내 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 예측하고자 하는 블록 내 화소마다 참조 화소를 선택할 수 있도록 한다. CNN을 통해 예측 블록의 상단과 좌단에서 각각 수직방향과 수평 방향의 공간적 특징을 검출한다. 두 공간적 특징은 예측블록과 참조 화소들에 대한 특징을 예측하기 위해 각각 특징차원과 공간적 차원으로 병합된다. Attention을 통해 예측 블록과 참조 화소간의 상관성을 입력된 공간적 특징을 통해 예측한다. Attention을 통해 예측된 상관성은 CNN 레이어를 통해 화소 도메인으로 복원되어 블록 내 화소 값이 예측된다. 제안된 방법이 VVC의 인트라 모드에 추가되었을 때 화면 예측 오차가 평균 5.8% 감소하였다.
VVC (Versatile Video Coding)는 기존 HEVC에 비해 약 2 배 높은 부호화 효율을 목표로 HD / UHD / 8K 및 HDR (High Dynamic Range) 비디오를 지원하기 위하여 개발되어 현재 표준화의 막바지에 이른 새로운 최신 비디오압축 국제표준기술이다. 또한 스크린 컨텐트 부호화, 적응적인 해상도 변경 및 독립적인 서브 픽처와 같은 다양한 기능의 지원도 목표로 한다. 본 논문에서는 VVC의 색차 인트라 예측모드를 위한 효과적인 부호화 방법을 개발하기 위해 색차신호의 인트라부호화 모드를 위한 신호방법을 조사하고, 이중 DM모드 (Derived Mode) 가 사용되는 경우 휘도블록의 각도 (angular) 모드 참조 시 단순화된 방향을 적용하여 색차블록에 적용되는 화면 내 예측모드를 간략화 시킬 수 있는 방식을 제안한다. 이 기술은 시스템의 복잡도는 낮추면서 DM모드의 선택확률을 높여 부호화 효율을 높일 수 있으며, 이때, 블록의 크기까지 고려할 경우, 부호화 효율을 더욱 높일 수 있는 장점이 있다.
멀티미디어 통신에서 융통성 있는 비주얼 콘텐츠를 제공하기 위해 ISO/IEC MPEG & ITU-T VCEG의 JVT는 H.264/AVC 표준에 기반을 둔 확장 형식으로 SVC를 표준화하였다. JVT는 H.264/AVC SVC의 압축 효율을 높이기 위해 기존 H.264/AVC에서 제공하는 인터 예측(inter prediction) 과 인트라 예측(intra prediction) 뿐만 아니라 계층 간의 중복요소을 제거하는 계층 간 예측을 추가로 수행한다. 계층 간 예측 방법은 기본계층에서 코딩된 데이타를 재사용하여 향상계층의 비트율-왜곡(rate-distortion) 효율을 향상시킨다. 그러나 계층 간 예측을 추가로 수행함으로써 계산 복잡도가 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 계층 간 예측 중 기본계층의 잔여 신호값을 이용하는 예측 과정에서 효율적인 잔여신호 업 샘플링의 기법을 제안한다. 실험 결과 코딩 효율을 유지하면서 예측과정의 계산복잡도를 약 30% 줄일 수 있었다.
일반적으로 컬러 필터 배열(Color Filter Array: CFA)로부터 획득된 영상은 디모자이킹(demosaicking) 과정을 통해 소실된 컬러 정보를 복원한 후 압축을 수행하므로 데이터의 중복성(redundancy)이 발생한다. 따라서 부호화기에서 보간 과정 없이 압축을 수행하고 복호화기에서 복원된 영상을 보간하는 연구가 진행되어 왔다. 기존 방법이 전처리 과정에서 영상을 GBR 또는 YUV 4:2:2 형식으로 변환하는 반면, 본 논문에서는 YCoCg 4:2:2 형식의 변환 방법을 거쳐 압축을 수행한다. 또한 영상의 G성분의 샘플링 위치를 고려하여 휘도 성분의 H.264 화면 내 예측기의 방향성 및 참조 픽셀을 변경하여 적용하였다. 제안 방법은 기존 H.264 YUV4:2:0 인트라 예측 방법과 비교하여 평균적으로 3.91%의 비트율 감소와 0.04dB의 PSNR 증가를 보여준다.
로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이진맵과 예측 기법으로 구성된 새로운 로파 및 데몬 그램 압축 기법을 제안한다. 먼저 각 주파수 빈에 대한 예측을 결정하는 이진맵을 생성하고, 프레임을 몇 개의 매크로 블록으로 구분한다. 각 매크로 블록에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 적용하여 나머지를 계산한다. 그리고 이진맵에서 유효한 빈들에 대해 예측을 수행하고 엔트로피 부호화를 위해 나머지를 양자화 한다. 이진맵과 예측모드를 전송함으로써 복호기는 동일한 절차로 그램을 복원한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 로파와 데몬 그램 압축 결과가 기존의 데이터 압축 기법에 비해 우수함을 확인한다.
HEVC는 재귀적 쿼드 트리 구조를 갖는 CU를 부호화에 적용함으로써 높은 부호화 효율을 얻었다. 그러나 이러한 재귀적 쿼드 트리 구조는 HEVC의 부호화 복잡도를 매우 증가시키는 결과를 가져왔다. 본 논문에서는 이러한 재귀적 쿼드 트리 구조 안에서 빠른 CU 결정이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 CTU 부호화가 이루어지기 전에 미리 초기 CU 크기를 예측하고, CU 부호화 과정에서 CBF와 PU 모드 예측 비용을 이용한 조건을 확인하여 고속 CU 결정이 이루어지도록 한다. 또한 인터 PU 모드 예측과정에서 얻은 CBF값들을 이용하여 인트라 모드 예측 생략이 가능하다. 실험결과, 제안한 알고리즘의 조건에 포함된 가중치값에 따라 최대 평균 49.91%, 37.97%의 부호화 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG 기반의 동영상 데이터를 보호하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 기존의 고정된 셔플링 테이블을 사용하는 단순 전치 암호화의 경우 계산량이 적은 반면에 선택적 평문 공격에 취약한 난점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 프레임 단위로 셔플링 테이블을 동적으로 생성해야 하는데 이 경우, 동적인 셔플링 테이블 생성 시간과 키를 관리하는 것이 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상의 특징에 따라 적응적으로 변하는 인터리빙 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 DPCM 처리된 8*8 블록을 셔플링하여 일차적으로 영상을 스크램블링한 후 기존의 랜덤 셔플링 테이블을 이용하여 최종적으로 영상을 암호화하였다. 실험 결과 기존의 SEED를 이용한 암호화 방식에 비해 수행 시간이 약 10% 정도에 불과했고 암호화에 따른 압축률 감소 등의 문제는 보이지 않았다. 동영상 암호화는 인트라 프레임에 대해서는 정지영상과 통일한 방식의 암호화 방법을 적용하고 예측 프레임에서는 DC 계수 및 AC 계수에 비해 상대적으로 데이터량이 적으면서 암호화 효과가 좋은 움직임 벡터를 대상으로 암호화하였고 예측 프레임내의 인트라블록에 의한 암호화 효과가 떨어지는 것을 방지하기 위해 매크로 블록 셔플링 알고리즘을 이용하였다.
H.264/AVC는 부호화되는 잉여 데이터의 유형에 따라 3개의 변환을 사용할 수 있다. $4{\times}4$ DCT 변환은 항상 수행되며, $16{\times}16$ 인트라 모드인 경우에는 추가적으로 휘도 DC 계수에는 $4{\times}4$ 하다마드 변환을 수행하고, 색체 DC 계수에는 $2{\times}2$ 하다마드 변환을 수행한다. 변환 코딩을 완료한 이후에 한층 더한 데이터 압축을 위해 양자화가 수행된다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 중요한 역할을 하는 DCT 변환, 하다마드 변환 및 양자화에 대한 하드웨어적인 구현에 대해 연구하였다. 특히 파이프라인 기법을 적용하여 33클럭의 대기지연시간 이후에는 매 클럭 당 1개의 양자화된 결과를 출력할 수 있는 아키텍쳐를 제안하였다. 제안한 아키텍쳐는 Verilog HDL로 코딩되고, Xilinx 7.1i ISE툴을 사용하여 합성하고 검증하였다. 합성 결과 SPARTAN3S-1000 디바이스에서 동작 주파수는 106MHz이다. $1920{\times}1080$ HD 영상 프레임의 경우 최대 33프레임을 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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