In this paper, we propose an adaptive bandwidth allocation algorithm for the transmission of VBR video through ATM Networks. In order to evaluate the required bandwidth for the VBR video, the characteristics of the compressed VBR video generated by the two-layered coder are analyzed with variations in the number of GOP(N), quantizer scale(q), and the number of low-frequency DCT coefficients(.betha.). The two-layer coder which is used to separate from the number of DCT coefficients is designed to transmit the VBR video efficiently. The compressed data generated by the two-layer coder are splitted into the high priority and low priority cells. If congestion is occurred in ATM networks, the minimum image quality is maintained by the high priority cells. The required bandwidth for VBR video is estimated with a prediction algorithm using the scene anframe correlations as well as the statistical properties of the VBR video sources. Strong correlation among the adjacent slices in a frame represents by the scene correlation andstrong correlation among the frames is represented by the frame correlation. The performance of the bandwidth allocation scheme proposed is evaluated in terms of the bandwith utilization, cell loss rate, and SNR with variations in q, n, .betha.. Simulation rewsults shown that the proposed scheme is superior to the conventional methods.
움직임 추정은 동영상내에 존재하는 중복된 데이타를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도로 인하여 실시간 영상 전송에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 추정 기법들이 필요한데, 본 논문에서는 현재 블록과 높은 시간적, 공간적 상관성을 가지고 있는 블록들의 움직임 벡터들, 즉 참조 프레임에서 동일한 위치에 있는 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임에서 현재 블록의 이웃에 있는 블록들의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록의 탐색 시작점과 탐색 패턴을 적응적으로 결정하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안된 기법을 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 벡터 필드 적응적 탐색 기법 (Motion Vector Field Adaptive Search Technique : MVFAST)과 예측된 움직임 벡터필드 적응적 탐색 기법(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique : PMVFAST)과 비교하였을 경우, 제안된 기법은 약 0.01~0.3 (dB) 정도의 화질 향상과 낮은 계산 복잡도로 인하여 약 1.12~l.33 배의 속도 향상을 보였다.
분산 동영상 코딩(Distributed Video Coding)은 기존의 동영상 코딩과 다르게 인코더와 디코더 사이의 복잡도 분배가 가능한 새로운 코딩 방식이다. 본 논문에서는 단계적 움직임 예측을 이용하여 인코더와 디코더의 복잡도를 분배하는 방법을 제안한다. 인코더에서는 부분적으로 움직임 예측을 수행하여 그 결과를 디코더로 전송하고, 디코더는 이를 받아 좁혀진 범위 내에서 남은 움직임 예측을 수행하게 된다. 인코더에서 어느 정도 복잡도를 감당할 수 있을 때 인코더와 디코더 사이의 복잡도 분배 비율의 조절이 가능하다. 이를 통해 복잡도 분배 비율과 압축효율과의 상관성을 알아볼 수 있는데, 인코더의 복잡도 상승에 의한 압축효율 향상율이 디코더 복잡도 상승에 의한 압축효율 향상율보다 훨씬 크다는 것을 알 수 있다. 제안 방법을 통해 단말기의 성능이나 채널 상황에 따라 인코더와 디코더 사이의 복잡도를 적응적으로 분배하고 그에 따라 코딩 성능을 조절할 수 있다.
영상처리분야는 많은 데이터를 포함하는 고화질의 동영상을 고속으로 전송하기 위하여 압축기법을 필수적으로 사용하고 있다. 동영상 정보의 압축기법 중에서 시간적 중복성을 제거하는데는 움직임 추정기법을 사용한다. 본 논문에서는 완전탐색 블록정합 움직임 추정기를 설계하는데 있어서 DCT DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단하여 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 비트 플레인(bit Plane)을 이용하여 그 중에 3비트만 선택하는 비교선택기를 I-Picture에 적응적으로 적용하고, P와 B Picture에서도 같은 선택 비트를 사용하는 구조를 제안하였다. 이 제안된 구조를 기준블록 $8{\times}8$, 탐색영역 $23{\times}23$, $352{\times}288$ Grayscale 표준비디오영상에 C언어로 모델링하여 기존 완전탐색기법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이가 나타남을 알 수 있었고, 이렇게 검증된 움직임 추정기를 VHDL으로 설계하였다. 합성한 결과 본 논문에서 제안한 방법이 크기에서 기존구조 I에서는 38.3%, 기존구조II에서는 30.7% 줄일 수 있었음을 보여주었고, 메모리에서 기존구조 I, II보다 31.3% 줄일 수 있었음을 보여주었다.
네트워크 중심전의 실현을 위해 여러 체계들이 개발되고 있다. 그중에서 무인 항공기 체계는 군사적인 응용에서 가장 주목을 받고 있다. 일반적으로 무인 항공기들은 임의로 애드혹 네트워크를 형성할 수 있을 뿐만 아니라 소스 노드와 목적지 노드사이의 홉수도 많이 줄일 수 있다. 하지만 무인 항공기 네트워크 환경은 높은 이동성, 높은 데이터 전송률, 실시간 서비스를 제공해야 하는 특성이 있다. 이러한 무인 항공기 네트워크의 요구사항에 동적으로 적응할 수 있는 멀티홉 라우팅 프로토콜의 설계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 소스 노드와 목적지 노드 사이의 제일 짧은 지리적 거리를 사용하여 효율적이고 신뢰적인 전송을 하는 Geographic Routing Protocol의 성능을 분석한다. Geographic Routing Protocol은 비디오 서비스를 제공하는 시나리오에서 TDMA 모델을 사용하여 시뮬레이션을 수행하여 평가하였다. 시뮬레이션 결과 Geographic Routing Protocol은 기존의 MANET 라우팅 프로토콜보다 패킷 수신율, 종단간 지연, 라우팅 트래픽 발생량 등 면에서 더 좋은 성능을 보였다.
웹 기반의 학습 환경과 모바일 디바이스 기술과의 효과적인 통합은 개발자들에게 새로운 도전으로 여겨지고 있다. 그러나 모바일 디바이스의 스크린 사이즈는 너무 작고, 성능 또한 매우 떨어진다. 이런 모바일 기술의 한계로 인해 웹에서의 실시간 영상 전송을 수반하는 사이버 강좌와 같이 방대한 데이터를 모바일 스크린에 그대로 디스플레이 한다는 것은 많은 문제점을 야기시킨다. 먼저 사용자가 모바일 디바이스를 통하여 학습 내용을 정확하게 인지하기가 어렵고, 방대한 정보의 비디오 스트림을 연속적으로 모바일 디바이스로의 전송은 모바일 시스템에 많은 부하를 야기시킨다. 결과적으로 퍼스컴에서 활용하기 위해서 개발된 어플리케이션을 그대로 모바일 디바이스에서 사용하기가 적절하지 않으므로 모바일 디바이스에 알맞은 플레이어가 개발되어야 한다. 따라서 본 논문은 관심 영역의 트랜스코딩 기법을 이용한 모바일 프리젠테이션을 제안한다. 사이버 강좌 또는 원거리 강의와 같은 학습 영상의 연속적인 비디오 프레임을 모바일로 디스플레이하기 위해서는 고해상도 디지털영상과 모바일 디바이스 사이의 성능 차이를 극복해야 한다. 이를 해결하기 위한 트랜스코딩 기법은 화질의 손상을 초래하므로 높은 수준의 화질을 보장하기 위해서는 트랜스코딩과 선택된 학습 자원 사이의 시행착오에 의해서 적응될 수 있다.
표준화 마무리 단계인 차세대 비디오 부호화 표준 VVC(Versatile Video Coding)는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 두배 이상의 압축 성능을 달성하기 위해 다양한 기술들을 채택하고 있다. VVC는 GPB(Generalized P and B) 슬라이스에서의 양예측(bi-prediction) 기법의 성능 향상을 위하여 두 예측신호에 다양한 가중치를 적용하여 최종 예측신호를 생성하는 BCW(Bi-prediction with CU-level Weight)를 채택하였다. BCW 가중치는 가용한 참조픽처 중 재생 순서상 미래 픽처의 존재 유무를 지시하는 신택스(syntax) 요소인 NoBackwardPredFlag에 따라 적응적으로 시그널링 된다. 이러한 신택스 구조는 비디오 코덱의 유연성을 저해하고 비트스트림 파싱(parsing) 단계에서의 의존성 문제를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 가중치 전송에서 기존의 조건 판단 없이 가능한 모든 가중치를 허용하는 기법을 제안하였으며, 부호화기에서의 다양한 가중치 탐색을 통해 제안방법의 성능을 확인하였다. 제안된 기법은 제기된 문제를 해결하면서도 실험결과 3개의 가중치 탐색을 수행하였을 때 무시할 정도의 BD-rate 손실과 5개의 가중치 탐색을 수행하였을 때 다소의 부호화 성능 향상을 확인하였다.
멀티미디어의 프레임들은 QoS에 각각 다른 정도의 영향을 미치기 때문에, 패킷 손실을 줄이는 것이 항상 QoS를 향상시키는 것은 아니다. 사용자가 느끼는 QoS를 극대화하기 위해 본 논문은 중요성 기반 패킷 스케줄링을 제안한다. 중요성 기반 패킷 스케줄링 기법은 패킷 스케줄링의 두 가지 근본적인 문제를 해결한다. 하나는 "무엇을 보내는 가"이고 다른 하나는 "언제 보내는 가" 이다. 이용 가능한 대역폭이 계속 변화할 때, 대역폭에 적응하기 위해 모든 패킷을 보낼 수 없을 경우에는 일부의 패킷을 선택해서 보낼 수밖에 없다. 이를 위해 패킷 Significance를 제안하는데, 패킷 Significance는 효과적으로 프레임 상관관계를 파악하고 프레임의 중요도를 정량화한다. 그리디(greedy) 접근 기법이 패킷 선택 문제에 사용되었고, 패킷 Significance가 전송 스케줄링에 고려되었다. 널리 공개된 MPEG-4 비디오 클립이 실험에 사용되었으며, 시뮬레이션 소프트웨어에 디코딩 엔진이 삽입되었고, 성능 평가를 위해 PSNR을 측정하였다. 크기 기반 패킷 스케줄링 기법 및 비트 레이트 기반 최선(bit-rate based best-effort) 스케줄링 기법과 성능을 비교 분석하였다. 제안하는 기법이 더 중요한 패킷에 차별화 된 보호기능을 성공적으로 부여하며, QoS를 크게 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 이동 환경에서 사용자들이 여러 베이스 스테이션(Base station)을 빠르게 또는 느리게 이동하면서 비디오나 오디오 같은 연속 미디어 서비스를 요구할 때, 이를 위한 캐슁(Caching)이 효용성을 가지는지에 대해서 연구한다. 이동 환경에서 패킷의 단절과 네트워크의 오버헤드의 문제를 줄이고 전송 지연 시간을 최소화하기 위해, 영역(Domain) 기반의 계층적 캐쉬 구조를 제안하고, 이 구조에서 캐슁의 적용이 효용성을 가지는지를 알아본다. 그래서 이동 환경 (Mobile Environment)에서 연속 미디어를 서비스 받는 사용자 환경과 계층적 네트워크 구조를 모델링하고 사용자의 이동성향과 캐슁 위치에 따른 캐슁의 효용성을 분석하여, 캐슁이 이동 환경에서 효용성을 제공하는지 연구한다. 그 결과 캐슁의 위치와 사용자들의 이동성향에 따라 히트율과 재배치 횟수의 변화가 크므로 캐슁의 적응성 있는 적용이 필요함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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