다시점 영상 부호화는 시점 간에 변이 정보를 활용하여 부호화 효율을 향상시키기 위해 개발되었다. 하지만 다시점 영상 부호화는 변이 예측 때문에 높은 계산복잡도를 가진다. 본 논문은 다시점 영상 부호화의 계산 시간을 감소시키기 위한 비기준 화면의 빠른 모드결정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2단계 과정을 수행한다. 계층적인 B 화면 구조의 기준 화면은 비기준 화면의 예측모드 선택과 높은 상관성을 가진다. 따라서 첫 번째 단계에서, 비기준 화면의 예측모드는 기준 화면의 매크로블록 영역을 이용함으로써 선택된다. 두 번째 단계에서, 우리는 7개 블록 크기의 Inter 예측모드의 참조 방향에서 높은 상관성을 이용하여 Inter 예측모드의 참조방향을 선택한다. 제안하는 기법으로 실험한 결과는 부호화 효율에 큰 손실 없이 부호화 시간에서 평균 약 44% 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 다시점 비디오 부호화에서 색차 보상을 적용하여 비용면에서 효과적으로 기준 영상의 품질을 향상시키는 방법을 소개한다. 제안하는 방법은 기준 P-영상에만 적용이 되며, 그 중에서도 INTER $16{\times}16$ 모드와 SKIP 모드에만 적용된다. JVT의 공통 실험 조건을 사용하여 실험을 수행하였을 경우, 휘도 성분 신호인 Y 신호에서 거의 동일한 성능을 유지하면서, 색차 성분인 U, V 신호에 대해 평균 BD-PSNR이 각각 0.136 dB, 0127 dB 향상되었고, 저비트율 실험에서는 Y, U, V 신호에 대해 평균 BD-PSNR이 각각 0.141 dB, 0.494 dB, 0.525 dB 향상되었다. 제안하는 방법을 적용하는 기준 P-영상의 비중은 전체 영상 시퀀스에서 4.18%로 상당히 비중이 작기 때문에 필요한 계산 복잡도는 상당히 낮다고 할 수 있으며, 이에 비해 색상 정보의 부호화 효율은 매우 향상되었음을 확인할 수 있다.
비디오 부호화에 있어서 평균화질의 향상뿐만 아니라 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 유지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 MPEG-2 비디오에 대한 왜곡-비트율 추정방식과 이 추정결과를 이용히여 일정 비트율(CBR)로 부호화되는 MPEG-2 비디오가 일관된 화질을 유지하면서도 향상된 평균화질을 얻도록 하는 순방향 비트율 제어방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 왜곡-비트율 추정은 부호화에 사용되는 양자화 스텝 크기에 따라한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 양자화 스텝 크기를 예측할 수 있다. 제안된 추정 방식의 장점은 실제의 비디오 부호화 응용에 적용할 수 있을 만큼 계산량이 적고 정확하다는 것이다. 한편 제안된 비트율 제어는 프레임 단위로 왜곡-비트율 추정, 목표 비트 할당, 왜곡 제한 그리고 VBV(Video B Buffer Verification) 제한 절차에 의해서 부호화에 적용할 양자화 파라메터를 결정하고, 이 양자화 파라메터를 적용하여 영상을 부호화 함으로써 일관되고도 향상된 화질을 유지한다. 또한 화면전환이나 기준영상의 화질열화 등에 의하여 화질저하가 오래 지속되는 문제를 B-picture 제거와 기준영상에 대하여 최소 비트량 할당을 보장함으로써 해결한다. 그리고 제안된 순방향 비트율 제어방식과 MPEG-2의 TM5(Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어를 비교한 실험 결과들을 통하여 제안된 방식이 영상들 간에 일관된 화질을 유지할 뿐만 아니라 평균화질도 향상 됨을 확인한다.
본 논문에서는 방대한 양의 방송 데이타를 처리하기 위하여 MPEG(Motion Picture Expert Group) 스트림 비디오에서 빠르고 효과적으로 비디오를 분할하는 기법을 제안한다. 이를 위해, MPEG 압축 도메인에서 최소 디코딩을 수행하여 I-프레임의 DC 이미지를 추출함으로써 통해 실행 시간을 단축하고, 밝기 정보와 색상 정보를 함께 고려한 변형된 히스토그램 비교법을 도입하여 장면전환을 빠르고 정확하게 검출하였다. 그리고 추출된 장면전환에 대해 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 구별하기 위해 신경망 기법을 도입하였다.
The purpose of this study was to investigate the type of classification criterion and the characteristic of classification strategy that appear in pre-service elementary teachers' classification activity. The 4 tasks were developed for classification activity; button as a real things that attribute is prominent, shell as a real things that attribute is less prominent, snow flake as a picture cards that attribute is prominent, and galaxy as a picture cards that attribute is less prominent. The 5 college students who major in elementary education were selected. Data were collected by interview with participants, participants' classification recording paper, investigator's observation of participants' action observation, and videotaped that record participants' subject classification process. Result proved in this study is as following. First, pre-service elementary teachers used 4 qualitative classification criterion of feature, random field, image and secondary property, and used 2 dimension classification criterion of space and quantity. They used single quality classification criterion or combining dimension classification criterion in classification activity. Second, pre-service elementary teachers have classification strategy that apply each various classification criterion, and also classification strategy are different according to subject, but discussed that "anchor" and "priming effect" are important for effective classification. Result of this study is expected to contribute classification research and classification teaching program development.
본 논문에서는 VCM을 위한 다해상도 피처 맵에 대한 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 PCA 기반의 변환을 통해 다해상도 피처 맵의 채널 및 해상도 계층 간 중복성을 제거하며 변환에 사용된 기저 벡터와 평균 벡터 그리고 변환을 통해 얻어진 변환 계수를 각각의 특성에 따라 VVC 기반 부호화기와 DeepCABAC을 통하여 압축한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위하여 OpenImageV6와 COCO 2017 validation set에 대하여 객체 검출 성능을 평가하며, MPEG-VCM 앵커 및 본 논문에서 제안하는 피처 맵 압축 앵커 대비 bpp와 mAP를 BD-rate 관점에서 비교한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 OpenImageV6에서 피처 맵 압축 앵커 대비 25.71%의 BD-rate 성능 향상을 보이며, 특히 COCO 2017 validation set의 크기가 큰 객체들에 대해서 MPEG-VCM 앵커 대비 최대 43.72%의 BD-rate 성능이 향상됨을 보인다.
TV뉴스는 매일 전 세계의 소식을 불특정 다수에게 전달함으로써 시청자의 정보 해석에 중요한 영향을 미친다. 방송환경의 급격한 변화로 HDTV로 불리는 고화질 시대에 앵커의 미세한 표정과 옷차림까지 들춰질 수 있는 시각적인 집중도가 있는 점을 감안할 때, 해상도에 더욱 신경을 써야하는 세심함이 요구된다. 따라서 HDTV에 더욱 중요한 조명 기술이 가지는 표현의 미는 강조의 여지가 없다. 보도방송에서도 이러한 변화추세에 따른 현상으로, TV 뉴스 제작 행태는 DLP(Digital Lighting Processing)나 LED(Light Emitting Diode)기법을 통해서, 기존 TV뉴스 제작 행태를 탈피하고자 하는 변화의 길을 모색해 왔다. 이와 같은 노력은 HDTV에 적합한 화질을 구현하는데 기여하였다. 요즈음 디지털영상에서는 조명 장치만을 사용하던 기존 아날로그 기반의 조명 환경이 IT기술의 발전과 더불어 디지털화된 조명 장비의 개발로 TV뉴스 제작행태에 활력을 불어 넣고 있다. 이러한 변화는 HDTV 스튜디오 구축과 세트 및 조명 시스템을 설비하기에 이르렀다 1990년대 이후, HDTV의 등장으로 필름 세트와 스크린에 영상을 투사하는 프로젝터와 최근 들어 그 활용도가 커진 PDP, LCD, DLP등이 있으며, 뉴스 외에 다른 프로그램에서 자주사용되는 LED 배경화면이 그 예이다. 본 논문은 이러한 방송환경 변화에 따라 텔레비전 영상 구성 요소가 TV뉴스 시청자의 화면 집중도에 미치는 영향을 탐색하기 위해서 KBS9시 뉴스의 조명 기법을 분석하였다. 분석 결과를 토대로 앵커가 정보를 전달하는데 있어서 앵커 이미지 형성의 범주를 조명 기법으로 제안한다.
최근 하드웨어 연산 장치와 소프트웨어 기반 프레임워크의 발전으로 딥러닝 네트워크를 활용한 머신 태스크가 다양한 산업 분야 및 개인 IoT 장비에서의 활용이 기대되고 있다. 그러나 딥러닝 네트워크를 구동하기 위한 장치의 고비용 문제와 서버에서 머신 태스크 결과만을 전송받을 때 사용자가 요구하는 결과를 받지 못할 수 있다는 제한 사항을 극복하기 위하여 Collaborative Intelligence (CI)에서는 피처 맵의 전송을 그 해결 방법으로 제시하였다. 본 논문에서는 CI 패러다임을 지원하기 위하여 방대한 데이터 크기를 갖는 피처 맵의 효율적인 압축 방법을 실험을 통해 분석 및 제시하였다. 해당 방법은 전통적인 비디오 코덱에서의 압축 효율을 높이기 위하여 피처 맵의 재정렬을 적용하여 중복성을 높였으며, 정지 영상 압축 포맷과 동영상 압축 포맷을 동시에 활용하여 압축 효율을 높이고 머신 태스크의 성능을 유지하는 피처 맵 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이와 같은 방법의 분석을 통해 MPEG-VCM의 피처 압축 앵커 대비 BPP와 mAP의 BD-rate에서 14.29%의 성능이 향상됨을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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