본 논문에서는 효과적인 프레임율 증가 변환을 위한 새로운 방법을 제안하였다. 첫 번째로 제안한 삼중 프레임 기반의 양방향 움직임 추정 방법은 기존의 양방향 움직임 추정 방법에서 발생한 문제점인 유사한 특성을 갖는 이미지에서의 잘못된 움직임 추정을 해결하여 보간 프레임 생성 시 발생한 블록화 현상을 크게 줄일 수 있었다. 두 번째로 제안한 움직임 벡터 평탄화 방법은 시공간적으로 인접한 움직임 벡터들을 고려하여 블록화 현상의 원인이 되는 아웃라이어를 제거할 수 있었다. 실험 결과 제안한 프레임율 증가 변환 방법은 기존의 방법들과 비교했을 때 평균 PSNR이 최대 4.337 dB만큼 높은 것을 확인할 수 있었고, 평균 SSIM은 최대 0.089만큼 높은 것을 확인할 수 있었다.
차세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11n에서는 MAC 계층에서의 처리율을 향상시키기 위해서 프레임 집약 (Frame Aggregation) 기법을 제안하고 있다. IEEE 802.11n의 프레임 집약 기법은 MSDU (MAC Service Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MSDU: A-MSDU)와 MPDU (MAC Protocol Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MPDU: A-MPDU)의 두 가지 기법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 A-MSDU와 A-MPDU를 결합한 2단계 프레임 집약 (Two-Level Frame Aggregation) 기법의 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해 마르코브 체인에 기반하여 2단계 프레임 집약 기법의 처리율을 모델링한 뒤 이를 이용하여 노드의 수와 채널 상태 등에 따른 프레임 집약 기법의 처리율 변화 추이를 분석한다. 그리고 분석 결과에 기반하여 최적의 프레임 집약 기법을 설계하기 위한 방법을 제시한다.
차세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11n에서는 MAC 계층에서의 처리율을 향상시키기 위해서 프레임 집약 (Frame Aggregation) 기법을 제안하고 있다. IEEE 802.11n의 프레임 집약 기법은 MSDU(MAC Service Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MSDU: A-MSDU)과 MPDU (MAC Protocol Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MPDU: A-MPDU)의 두 가지 기법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 A-MSDU와 A-MPDU를 결합한 2단계 프레임 집약 (Two-Level Frame Aggregation) 기법의 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해 마르코브 체인에 기반하여 2단계 프레임 집약 기법의 처리율을 모델링한 뒤 이를 이용하여 노드의 수와 채널 상태 등에 따른 프레임 집약 기법의 처리율 변화 추이를 분석한다. 그리고 분석 결과에 기반하여 최적의 프레임 집약 기법을 설계하기 위한 방법을 제시한다.
본 논문은 LAN의 대역폭을 증가 시키기 위하여, 여러 개의 링크를 논리적인 하나의 링크처럼 동작하도록 하는 다중링크통함(link aggregation)기술에 대한 것이다. 우리는 망 구성에 따라 이 기술의 동작방식이 상이함에 착안하여, 두 가지의 새로운 프레임 분배방식을 제안하고 SIMULA를 이용한 모의실험으로 성능을 분석하였다. 먼저, LAN스위치와 스위치간에 적용 가능한 동적 프로엠 분배방식을 제안하였다. 이 방식은 특정 포트로 집중되는 프레임들을 분산시키기 위하여 가장 이용율이 낮은 링크를 동적으로 추가하는 것으로서, 링크 추가시 프레임들의 전달순서를 지킬 수 있도록 특별한 플러쉬 버퍼를 사용하였다. 모의실험 결과, 프러임간의 순서가 유지되면서도 스위치의 내부 버퍼에서의 프레임 폐기율이 기존 방식에 비해 감소됨을 확인하였다. 그리고, 단말과 단말간에 다중링크가 사용된 경우, 수신된 프레임들 간의 순서 뒤바뀜 문제에 대한 해결책으로 패딩 방법과, 태깅 방법, 프레임 분할 방식 등의 세가지으 프레임 분배방식을 제안하고 성능을 분석하였다. 이러한 세가지 방법 중에서 프레임 분할방식이 가장 성능면에서 우수함이 모의실험결과\ulcorner서 알 수 있지만, 패딘 방식도 구현관점에서 장점이 있다.
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.
본고에서는 실시간 비트율 변환을 위한 트랜스코딩에서 프레임 제거를 통한 비트율 제어 방법을 설계한다. 트랜스코더에서 비트율을 제어하는 방법에는 재양자화에 의한 비트율 변환과 프레임 제거에 의한 비트율 변환이 있을 수 있다. 전자에 대해서는 많은 연구가 수행되었기 때문에 본고에서는 후자에 대한 방법을 제시하여 제어량에 따라 효율적인 방법을 선택할 수 있는 새로운 형태의 트랜스코더를 설계하는 기반을 마련하였다. 즉, 기존의 공간적 측면에서의 비트율 변화뿐만 아니라 시간적 측면에서 비트율 변환을 고려할 수 있도록 함으로써 PSNR과 변환 속도간의 타협점을 찾도록 하였다. 제안한 방식은 이종 망에서 실시간 비디오 서비스를 위하여 유용하게 사용될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 프레임 안에서의 인접픽셀간의 복잡도를 이용하여 할당비트 조절과 장면 전환을 추정하는 H.264/AVC 비트율 제어 기법을 제안한다. Quadratic 율-왜곡 모델은 프레임 할당 비트와 선형 모델을 통해 예측된 MAD정보를 필요로 한다. 이때 장면전환과 같은 급격한 화질 변화는 예측된 MAD정보만으로는 적합한 양자화파라미터를 결정하지 못하고 이후 비트율 제어를 어렵게 한다. 제안하는 방법은 프레임 안에서 인접픽셀간의 차분 값들의 절대 합을 구하여 이전프레임과 현제프레임의 비로 나타낸 후 이 값의 일정 범위를 벗어나면 장면전환이 이루어진 것으로 간주하여 이에 알맞은 양자화 파라미터 결정기법을 적용하도록 하였다.
연속음 인식을 위해서는 음성신호의 음성학적 경계를 결정짓는 분할과정이 필요하다. 본 논문에서는 음성신호의 전이구간을 결정하기 위한 파라미터로 한 프레임 내의 비대칭율을 제안하였다. 제안된 그 프레임에서 음성진폭의 변화율을 대별하며, 인근 프레임의 비대칭율과 비교하면 현재의 프레임이 정상상태 혹은 전이영역에 있는지를 구별할 수 있게 해 준다.
최근 고주사율 디스플레이 시장 확대와 실감콘텐츠에 대한 요구에 따라, 높은 프레임율의 동영상 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 이용자의 비디오를 초슬로우 비디오로 변환해주는 웹 기반 서비스 시스템을 제안한다. 이는 사용자가 웹을 통해 비디오를 업로드하면, 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 알고리즘을 이용하여 초고프레임율의 동영상으로 변환하며. 변환된 초저속 비디오를 웹을 통해 보여주거나 파일 포맷으로 제공한다. 제안 시스템은 복잡한 연산을 요구하는 딥러닝 네트워크 모듈과 사용자와의 상호작용을 위한 웹 페이지 모듈로 구성되었다. 프레임 보간을 위해서, State-of-the-art 기술인 딥러닝 기반의 Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation 방법이 활용되었으며, 웹페이지는 HTML, CSS, Javascript, Flask를 사용하여 구축되었고, Flask를 활용하여 두 모듈이 연동되었다. 제안 웹 기반 시스템을 통해, 사용자는 딥러닝 네트워크 구동에 필요한 별도의 지식 없이 통신 자원만으로 고실감의 경험과 편의성을 제공받을 수 있다.
움직임 보상 기반 프레임율 변환(Frame rate up-conversion based on motion compensation )에서 발생하는 블로킹 현상(Blocking artifact)을 줄여 영상의 화질을 높이기 위한 디블로킹 필터(De-blocking filter) 방법을 제안한다. 이 방법은 블록 단위로 동작하는 움직임 보상 과정에서 주변 블록과의 움직임이 급격히 달라지는 폐색영역에서 발생하는 블로킹 현상을 크게 줄일 수 있다. 제안하는 방법은 기존의 필터링을 하지 않는 방법보다 화질이 약 0.01db 향상하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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