국제표준화 단체 MPEG과 VCEG이 연합하여 만든 기구인 Joint Video Explorer Team (JVET)은 Versatile Video Coding (VVC)/H.266 완성 이후, 새로운 표준을 준비하기 위한 차세대 코딩 기술을 연구하기 시작하였다. 두 가지 큰 연구 방향이 설정되어 스터디가 진행 중인데, 하나의 방향은 기존 코덱에서 많이 활용되었던 신호 처리 기반 기술 연구이고, 다른 방향은 신경망을 활용하여 새로운 코딩 기술을 연구하는 것이다. 신경망 기반 비디오 코딩은 표준화에서 공식적으로 연구된 적이 없으며, 해당 시도는 차세대 표준을 준비하기 위해서 처음으로 하는 시도이다. 본 기고에서는 비디오 코딩 표준의 새로운 방향에 대한 통찰력을 제공하기 위해 JVET에서 새롭게 시작되고 있는 신경망 기반 비디오 코딩 연구에 대한 동향을 리뷰하고자 한다.
임베디드 소프트웨어의 소스 코드에 대한 품질 검증은 매우 중요한 사항이다. 이에 다양한 시험을 통해 요구되는 품질 속성을 만족하기 위해 노력한다. 본 연구에서는 이러한 품질 확보 활동의 일환으로 구현 단계에서 진행하는 코드리뷰에 코딩 표준을 적용한 사례를 소개한다. 코딩 표준에 대한 다양한 연구와 도메인 내의 결함 분석을 통해 몇 가지의 코딩 표준을 제안하였으며, 이를 조직에 적용하기 위한 고려사항을 언급하였다. 마지막으로 적용 결과에 대해 분석하여 향후 진행될 방향으로 마무리 지었다.
표준 코딩 스타일은 개발 단계에서 오류 가능성이 있는 코드를 사전에 차단하고 코드의 가독성을 높여 소스코드의 품질을 높일 수 있는 대표적인 방법이다. 자동차 분야에서는 MISRA-C 와 같은 표준 코딩 스타일이 있으며 이를 검사하는 다수의 도구가 개발되었다. 본 논문에서는 소프트웨어의 안전성 및 신뢰성을 기반으로 국제 및 산업 표준 권고 사항과 경험적인 사례를 바탕으로 가전 기기 소프트웨어에 적합한 코딩 스타일 43 종을 정의했으며 이를 구현한 자동화 도구를 개발했다. 개발된 C 코딩 스타일 검사기를 이용하여 냉장고와 세탁기에 탑재된 소스코드에 대상으로 실험해 개발자들이 쉽게 위배하는 규칙에 대해서 살펴보았다. 위배한 코딩 스타일 중 주석관련 스타일이 각 소스코드 별로 64%, 24%로 가장 많이 차지하고 있으며, 제어문 관련 규칙이 12%, 17%, 코드 모양(Layout)관련 규칙이 4%, 11% 순으로 나타났다. 본 논문에서 개발한 코딩 스타일 검사 도구는 향후 양산되는 제품에 계속적으로 적용될 것이며 소프트웨어 품질 향상에 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 소스코드의 코딩 스타일을 검사하고 코딩 스타일 점수를 얼굴 표정을 이용해 시각화하는 시스템인 StyleVisualizer 를 제안한다. StyleVisualizer 는 스타일 평가 점수에 따라 몇 가지 얼굴로 표현한다. 웃는 표정은 소스코드가 코딩 표준을 잘 준수했음을 의미한다. StyleVisualizer 의 효과를 알아보기 위해 두 분반의 실용 컴퓨터 교과목 수강생을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험에서는 StyleVisualizer 를 사용한 분반과 사용하지 않은 분반에 대해 코딩 표준 준수에 대한 오류 비율을 비교했다. 실험결과, StyleVisualizer 를 사용한 경우 30% 이상 오류 비율이 감소하였다. 논문에서 제안하는 시스템은 학생들에게 자신들의 프로그램에 대한 시각화된 결과를 피드백해 줌으로써 코딩 표준을 준수하고 가독성이 높은 프로그램을 작성하는 능력을 기르는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 HVS(human visual system)의 특성을 고려한 새로운 스케일러블 코딩방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 영상 내에서 관심영역(saliency map)을 찾고 관심영역을 제외한 부분에 에지 보존 필터를 적용한다. 그 영상은 정해진 양자 파라미터 값으로 인코딩 되어 제안된 코딩 시스템의 베이스 층(base layer)이 된다. 기존 스케일러블 코딩 표준에서의 베이스 층과 다르게 본 논문의 베이스 층은 관심 있는 중요영역(foreground)을 보존하고 또한 배경(background)의 에지 성분도 보존한다. 기본 층이 전송되면 개선층(enhancement layer)은 원 영상과 복원된 베이스 층 영상간의 차분 영상에서 관심영역 순으로 보내진다. 실험은 HEVC 를 바탕으로 수행되었고 스케일러블 코딩 표준인 SHVC 와 관심영역에서 비교를 했을 때 제안된 알고리즘이 더 높은 PSNR 을 가지는 것을 확인하였다. 또한 전체적으로 지각적인 품질(perceptual quality) 또한 향상되었음을 확인하였다.
HL7 (Health Level 7)은 Healthcare 환경의 이질적 시스템간에 임상 및 관리정보의 교환을 가능하게 하는 국제 표준 프로토콜로서 표준 인코딩 규칙에 따른 다양한 HL7 메시지 양식을 정의하고 있다. 본 논문에서는 메시지 객체 모델(Message Object Model)과 메시지 정의 저장소(Message Definition Repository)를 이용하여 유연성, 재사용성, 확장성이 탁월한 HL7 인코딩/디코딩 프레임워크의 설계 및 구현을 제시한다. 메시지 객체 모델은 HL7 메시지를 구성하는 객체들과 그들 간의 다양한 관계를 나타내는 추상적 HL7 메시지 양식으로서, 세그먼트, 필드, 컴포넌트 등과 같은 HL7 메시지의 표준 구성요소들 간의 논리적 관계를 반영하는 동시에 표준안에 의해 규정된 구조적 제약사항을 만족하도록 하여 준다. 메시지 객체 모델은 플랫폼 종속적인 데이터 양식과 상관없이 독립적으로 HL7 인코더와 디코더를 구축할 수 있도록 하여 주기 때문에 최소의 노력으로 임의의 이질적 병원 정보 시스템들을 상호 연결할 수 있도록 한다. 한편, HL7 메시지들을 정의하고 있는 외부 데이터베이스인 메시지 정의 저장소는 표준 HL7 메시지 양식이 수정되더라도 인코더와 디코더의 구현이 영향을 받지 않게 하여 준다. 게다가, 메시지 정의 저장소는 인코더와 디코더 각각의 입력(즉, 메시지 객체 모델로 표현된 HL7 메시지 객체와 인코딩된 HL7 메시지 문자열)에 대하여 합법성 여부를 조사하는 데 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 프로토타입 HL7 인코더와 디코더의 구현을 위해 JAVA를 이용하였지만, 제시된 인코딩/디코딩 프레임워크는 인코더와 디코더를 ActiveX, JAVABEAN 또는 CORBA 객체 등과 같이 독립된 표준 컴포넌트로서 쉽게 구현될 수 있도록 하여 준다.
디지털 비디오 압축기술은 멀티미디어 응용분야의 핵심으로 현재 빠르게 보급되어 최근에는 디지털비디오 압축 관련 국제 표준안 중 MPEG-4와 H.264가 발표되었다. 유연성이 좋은 MPEG-4와 달리H.264는 비디오 프레임의 효율적인 압축과 신뢰성을 강조 한다. 특히 H.264의 압축 기술은 카메라폰이나 DMB등의 작은 크기의 영상에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공 한다. 이에 본 논문은 현존하는 다른 비디오 코딩 표준과 비교할 때 코딩 효율이 기준의 두 배인 새로운 비디오 코딩 표준 H.264/AVC에서 사용하는, 변환 및 양자화를 연구하고 이를 기존의 정지영상 표준안인 JPEG나 JPEG 2000과 비교 분석하여 H.264/AVC의 공간적 압축인 인트라 코딩이 더 좋은 효과를 나타낸다는 것을 검증한 후 이를 토대로 하드웨어 설계언어인 VHDL언어를 이용하여 설계하고 FPGA칩인 XCV1000E에 다운로드 하여 칩 레벨의 시뮬레이션을 수행하여 설계된 변환 및 양자화 모듈을 검증하였다. 설계된 변환 및 양자화 모듈은 DMB 및 핸드폰 카메라와 같이 작은 정지 영상 압축에 응용이 가능하다.
본 논문은 JCT-VC의 표준 레퍼런스 소프트웨어인 HM15.0을 통해서 HEVC 비디오를 다양한 크기와 모드로 인코딩한 뒤 동일한 워크스테이션에서 디코딩 작업을 수행한다. 이 결과로 나오는 디코딩 시간을 토대로 비디오 크기별 디코딩 복잡도에 관한 다중회귀분석을 진행한다.
인구센서스와 같은 국가 통계정보는 국가의 미래 투자계획과 정책수립을 위한 중요한 기초데이터이다. 그러나 데이터의 코딩과정이 모두 수작업으로 이루어지기 때문에 결과의 일관성 결여와 시간과 인력이 너무 많이 소요된다는 것 등이 문제점으로 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 한국 산업표준 분류표에 근거한 자동코딩시스템을 개발하여 코딩과정을 수작업으로 처리할 때 발생하는 문제점을 해결하였다. 시스템의 지식베이스로는 학습이론을 사용하여 저자가 새로이 개발한 복수의 전거어 사전들을 활용하였다. 실험한 결과, 생성률은 99.5%를, 정확률은 83.3%라는 결과를 얻었다. 따라서 이 시스템은 실제 통계데이터의 자동코딩과정에 사용될 수 있으며, 국가 통계정보의 효율적 분석에 매우 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
통계청에서 실시하는 사업체 기초 조사와 인구주택총조사 과정에 업체와 개인에 대한 정보를 기술한 자연어를 표준 산업/직업 코드를 할당하는 수동 코딩 작업이 필요하다. 수동 코딩 작업은 막대한 인건비와 비용을 초래하고 수동 코딩 전문가의 능력과 기분에 따른 작업 결과의 비일관성이 매우 큰 문제로 지적되고 있다. 본 논문은 수작업으로 구축한 규칙베이스를 사용하는 규칙 기반 방법과 수작업으로 분류한 데이터를 이용하는 자동 학습 방법을 통합한 한국어 산업/직업 표준 코드 자동 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인구주택총조사 40만 레코드, 사업체기초조사 40만 레코드를 이용하여 학습되었고, 실험데이터를 이용하여 평가되었다. 10-best 성능 평가 결과 제안된 시스템은 인구주택총조사 직업분류 데이터에 대해서 76.63%, 인구주택총조사 산업분류 데이터에 대해서 82.249%의 성능을 보였으며, 사업체기초 조사 산업분류 데이터에 대해서는 99.68%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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