본 논문에서는 다중경로 페이딩 무선채널에서 발생하는 부반송파간 간섭환경에 의한 동기손실을 감소시키기 위하여, FFT 윈도우 위치복원 알고리듬에 의한 효율적인 프레임 동기 방식을 제시하였다. 제안된 방식에서는 이전 프레임의 비트열에 대한 동기추출 정보를 활용하여, 다음에 수신될 프레임에 대한 비트동기를 효율적으로 수행한다. 즉 예측된 데이터를 이용하여 수신된 신호를 분석할 수 있으므로 이 알고리즘을 이용하여 동기를 보정할 수 있다. 제안된 프레임 동기 알고리듬의 성능을 분석하기 위하여, 각각 시간 영역과 주파수영역에서의 동기실패율에 대하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 시간 영역의 프레임 동기 알고리즘의 성능이 주파수 영역의 알고리즘에 비하여, 낮은 $E_b/N_o$에서는 성능이 좋지 않지만, 6 dB 이상의 $E_b/N_o$에서는 우수한 프레임 동기 성능을 갖게 됨을 확인할 수 있었다.
네트워크 가용 대역폭의 확보와 전송 효율성에 대한 고려는 고속/대용량 데이터의 처리를 위해 중요한 요소 기술이다. 대형 프레임의 사용은 TCP의 처리율 향상과 시스템 부하를 감소시켜 전송 효율성을 크게 향상 시킨다. 이러한 대형 프레임의 영향은 LAN 상황 및 시스템 측면에 국한되어 연구되어 왔고 경쟁 트래픽들과의 상관관계에 대한 논의는 충분히 고려되지 않고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경 하에서 대형 프레임이 트래픽 경로를 공유하는 경쟁 트래픽에 미치는 영향을 네트워크 모의실험을 통해 분석했다. 실험 결과를 통해 대형 프레임의 자원 선점 특성을 완화하기 위해서 가용대역폭의 확보가 중요하며 무손실, 저지연 환경이 대형 프레임을 이용한 종단 간 성능을 크게 향상시킴을 확인한다.
본 논문에서는 H.264 통영상 부호화 방식의 고속 움직임 추정을 위한 인접 블록의 움직임 벡터 및 인터모드간 상관관계를 이용한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 제안된 기법에서는 상위블록과 하위 블록의 선택된 참조 프레임들의 일정한 상관관계를 갖는 통계적 특성을 이용하여 상위블록의 움직임 추정 모드에서 선택된 최적의 참조 프레임 정보를 통해 하위블록의 움직임 추정 모드에서 사용할 참조 프레임을 예측한다. 또한 인접 블록의 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용한 가변 탐색 스텝의 고속 움직임 추정 기법에 대해 제안한다. 실험결과를 통해 5개의 참조프레임을 사용 시 제안하는 기법의 움직임 추정에 소요되는 시간은 기용한 모든 참조프레임에 대해 움직임 추정을 사용하는 방식에 비해 평균 91% 감소되었으며, PSNR 및 발생 비트율은 거의 동일한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
움직임 보상 외삽 기법은 움직임 보상 보간 기법에 비해서 과거의 프레임만 사용하기 때문에 성능은 다소 떨어지지만, 전송 중에 손상된 프레임의 복원 및 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템의 부가 정보 생성에도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 움직임 보상 외삽 기법의 성능을 평가하고 순방향과 역방향 움직임 추정을 함께 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 순방향과 역방향 움직임 추정을 통해 두 개의 프레임을 생성하여 두 프레임의 화소값의 평균을 현재 프레임으로 한다. 모의 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해서 블록 현상이 감소하고 우수한 PSNR 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 무선 ATM 환경에서 터보코딩을 이용한 UEP(Unequal Error Protection)을 제안한다. 일반적으로 ATM셀의 header 부분은 payload 부분보다 중요시되며 header 부분에 payload 보다 부호율이 낮은 터보코드를 무선 ATM 적용하여 비트오류확률과 셀손실 확률을 구하였다. 무선 ATM 환경에서 터보코드를 사용하고 프레임길이 28바이트의 DLC 셀구조에서 UEP가 가능함을 보였다. 부호율 1/3인 터보 코딩을 이용한 경우 동일한 부호율의 컨벌루션 코드를 이용한 EEP(Equal Error Protection)과 비교하여 비트 오류확률과 셀 손실율에 있어서 최소 1dB와 2dB 신호대잡음비의 개선을 보였다.
프레임 동기화는 전송 프레임 헤더에 주기적으로 삽입되는 프리엠블(preamble) 패턴과 수신 심볼 간의 상관 연산을 통해 이루어지며 프레임의 시작점 및 구조 검출을 하는 것이 목적이다. 본 논문은 위성 기반 DVB-S2 시스템 요구사항에 부합하는 프레임 구조 획득 방법에 대해 기술하였다. DVB-S2 수신 신호는 매우 낮은 신호 대 잡음비를 가지며 심볼 속도 대비 20%에 상응하는 주파수 오프셋 성분이 포함되어 있다. 또한 규격은 프레임 당 심볼 수가 상이한 16가지의 프레임 구조를 지원하고 있다. 본 논문에서는 위의 환경에서 정확하고 빠른 프레임 동기화를 위해 프레임 헤더의 SOF와 PLSC 정보를 이용하여 상관 열을 발생시키고 상관 값 누적을 통해 프레임 동기 및 구조 검출을 실시하였다 마지막으로 컴퓨터 모의실험을 통해 평균 획득 시간(mean acquisition time), 프레임 구조 검출 오류율에 대한 성능평가를 실시하였다.
본 논문에서는 자기구성 뉴로퍼지 네트워크를 이용한 MPEG-4 비트율 제어알고리즘을 제안한다. 경험적인 수식을 바탕으로 rate-distortion(RD) 모델을 구성하는 일반적인 방법과는 달리 제안하는 알고리즘의 기본적인 아이디어는 온라인으로 RD모델을 스스로 구성하고 매 프레임마다 그 구조를 적응적으로 업데이트하는 SOLPN을 이용해 RD 모델을 구현하는 것으로 많은 비트율 제어 방식 중 프레임을 기반으로 한 비트율 제어만을 본 논문에서는 고려한다. 특히 이 알고리즘은 오프라인에서 미리 트레이닝하는 것이 필요가 없기 때문에 실시간 코딩에도 적용 가능하다. VM18.0과의 비교 실험 결과들을 보면 본 논문에서 제안하는 비트율제어 알고리즘이 VMl8.0〔16〕에 비해 주관적인 화질 향상뿐만 아니라 적은 프레임 스킵(franc skip)과 높은 PSNR을 나타낸다.
본 논문에서는 인터넷 및 인터넷 저장 공간에 제한없이 유통되고 있는 유해동영상을 필터링하기 위해 유해동영상에 포함된 특정 소리를 이용한 유해 동영상 필터링 시스템을 제안한다. 이를 위하여 소리의 특성을 잘 표현할 수 있는 Gaussian Mixture Model을 이용하였으며, 필터링 대상 데이터와 소리모델과의 유사도를 계산하기위해 프레임단위 유사도 추정을 이용하였다. 또, 실시간 처리를 위하여 비교대상 데이터의 수를 줄임으로서 실시간 처리가 가능한 프루닝 방법을 적용하였으며, 고정도의 구별 성능을 위하여 기존 화자식별에서 우수한 성능을 보였던 MWMR 방법을 적용하였다. 식별실험결과, 일반 영상과 유해 영상의 기준인 전체프레임 대비 유사도 높은 프레임의 비를 50%로 설정한 경우, 판별 오류율은 6.06%였으며, 프레임 비의 기준이 60%인 경우, 오류율은 3.03%를 나타내어 소리를 이용한 유해동영상 필터링 시스템이 효과적으로 일반영상과 유해영상을 구별할 수 있는 것을 확인하였다.
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성을 분석하여 전체 GOP의 PSNR 값을 최대로 하는 초기 QP 값을 찾기 위한 트래픽 모델과 실시간 영상 압축에서 모델 파라미터를 실시간으로 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 초기 QP 계산에 필요한 트래픽 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.
본 논문에서는 신호를 해석하는데 유용한 웨이블렛 변환을 적용하여 장면전환 요소 중 cut과 fade를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛 저대역 부밴드로부터 각 프레임의 히스토그램을 구한 후 이전 프레임과 현재 프레임사이의 히스토그램 차를 구하여 이 값이 임계값 이상이면 급격한 장면전환(abrut shot transition)인 cut으로 분류한다. 다음으로 페이드인(fade in)이나 페이드 아웃(fade out)등 컷의 지점이 불분명한 점진적 장면전환(gradual scene transition)을 검출하기 위하여 고대역 부밴드에서 추출한 에지성분에 모멘트를 계산하여 인접한 프레임 사이의 변동율을 분석하여 값이 증가하면 페이드 인을 검출하고 반면에 감소하면 페이드 아웃을 검출하게된다. 성능평가를 위하여 실제의 비디오 분할에 적용한 결과 웨이블렛 적용 방법론이 매우 높은 Precision을 갖는다는 것을 알 수 있으며 윤곽정보에 모멘트 정보를 더함으로써 기존의 방법보다 정확한 페이드(fade) 구간을 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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