지상파 DMB등에서 많이 사용하고 있는 기술은 H.264이다. 이 H.264는 적은 비트율에 비하여 고해상도의 영상을 만들어 낸다. 이런 손실압축을 하기 위해서 인트라와 인터등과 같은 전처리 과정과 DCT(Discrete Cosine Transform), 양자화 등등이 존재하지만 H.264에서 실제로 압축이 되는 부분은 엔트로피코딩이다. H.264에서는 Exp-Golomb과 CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding) 세 가지를 지원하고 있다. 이중 CAVLC는 테이블을 기반으로한 압축기법을 사용한다. 테이블을 이용할 때는 코드워드의 길이와 값을 비교하는 방식을 사용하게 된다. 이는 수 많은 메모리 접속으로 인한 전력소모와 연산지연을 가져온다. 본 논문에서는 전송된 비트스트림에서 데이터를 찾을 때 코드워드의 길이와 값을 테이블에 비교해서 찾지 않고 테이블에 존재하는 규칙을 수식화 하여 찾을 수 있도록 하였다. 이는 최초 '1'이 나올때까지의 '0'의 개수와 그 이후 존재하는 코드의 값을 이용하여서 각 단계에 필요한 데이터를 추출해 낸다. 위와 같은 알고리즘을 이용하여 VHDL언어로 설계하였다.
본 논문에서는 다중 심벌 검파를 터보 트렐리스 부호화 변조에 적용하여 대역폭 효율을 높일 수 있는 채널 코딩 방식을 제안하고 또한 다중 심벌 검파를 수행하는 터보 트켈리스 부호화 변조의 MAP 알고리듬을 설계한다. 터보 코드는 낮은 SNR에서 아주 좋은 BER 성능을 얻을 수 있다. 이은 두 개의 콘볼류션 부호화기와 인터리버에 의해 구성된다. TCM은 코드워드사이의 유클리드 거리를 최대화시킴으로써 코딩과 변조를 동시에 수행하는 방식이다. 터보 트렐리스 부호화 변조는 비터비혹은 symbol-by-symbol MAP 알고리듬에 의해 디코딩 될 수 있다. 그러나 본 논문에서는 다중 심벌검파를 수행하기 위해 1차 및 그 이상의 위상차를 이용한 유클리드 거리를 가지 메트릭으로 사용하는 터보 트렐리스 부호화 변조의 MAP 알고리듬을 설계한다 본 연구는 같은 SNR에서 좀 더 향상된 BER 성능을 얻을 수 있다는 것을 보여준다.
VVC(Versatile Video Coding)는 입력된 영상을 CTU(Coding Tree Unit) 단위로 분할하여 코딩하며, 이를 다시 QTBTT(Quadtree plus binary tree and triple tree)로 분할하고, TU(Transform Unit)도 이와 같은 단위로 분할된다. 따라서 TU의 크기는 $4{\times}4$, $4{\times}8$, $4{\times}16$, $4{\times}32$, $8{\times}4$, $16{\times}4$, $32{\times}4$, $8{\times}8$, $8{\times}16$, $8{\times}32$, $16{\times}8$, $32{\times}8$, $16{\times}16$, $16{\times}32$, $32{\times}16$, $32{\times}32$, $64{\times}64$의 17가지 종류가 있다. 기존의 VVC 참조 Software인 VTM에서는 디블록킹필터와 SAO(Sample Adaptive Offset)로 이루어진 인루프필터를 이용하여 에러를 복원하는데, 본 논문은 TU 크기에 따라서 원본블록과 복원블록의 차이(에러)가 통계적으로 다름을 이용하여 서로 다른 CNN(Convolution Neural Network)을 구축하고 에러를 복원하는 방법으로 VTM의 인루프 필터를 대체한다. 복원영상의 에러를 감소시키기 위하여 TU 블록크기에 따라 DenseNet의 Dense Block기반 CNN을 구성하고, Hyper Parameter와 복잡도의 감소를 위해 네트워크 간에 일부 가중치를 공유하는 모양의 Network를 구성하였다.
터보 부호 (turbo code)의 경우 부호 심볼 (code symbol) 당 에너지 (energy)를 균등하게 할당하는 대신 부호 심볼별로 에너지를 달리 할당함으로써 성능을 개선할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이진 (binary) 터보 부호와 QAM (quadrature amplitude modulation)이 같이 사용될 경우 QAM 성상도 (constellation)를 최적화하여 터보 부호의 부호 심볼 당 에너지를 비균일하게 할당하고 이를 통하여 시스템의 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 방식의 성상도를 사용하는 QAM 신호는 널리 사용되는 QAM 신호를 위한 동기 및 복조 방식을 그대로 사용할 수 있으며 비트 오율 10-5 이상에서 기존의 방식에 비하여 부호 이득을 높일 수 있음을 전산 실험을 통하여 확인하였다. 이와함께 부호 심볼을 성상도에 매핑하는 방법을 달리하여 각 매핑 방법에 따른 성상도 최적화를 수행하고 이에 따른 이진 터보 부호의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 이진 분열(binary split)에 의한 새로운 계층구조(hierarchical structure)의 형태학적 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 이는 각 계층에서 화질이 가장 낮은 하나의 영역에서 생성된 여러 마커중에서 단지 밝기 차가 가장 큰 두 개의 마커를 이용하여 두 영역으로 분할한다. 따라서 제안한 알고리즘은 기존의 방법보다 제한된 개수의 영역으로 화질의 개선을 가져오고 부호화 비용이 많이 소요되고, 인간시각에 민감하지 않는 경계선 정보를 감소시킨다. 또한 분할되는 영역의 개수를 조절할 수 있어 대역폭이 매우 제한된 PSTN(public switched telephone network), LAN, 그리고 이동통신망과 같은 환경에서 사용하기에 적합하다. 그리고 분할 결과에서 작은 영역을 없애기 위한 후처리 과정이 필요 없고, 각 계층의 단순화 단계에서 작은 크기의 형태소만을 사용하므로 기존의 방법보다 연산량이 적고 구조적으로 매우 간단하다.
벡터 양자화기를 이용하여 영상의 부호화기를 설계하는데 있어서 2차원 이산여현 변환(2D-Discrete Cosine Transform)에 근거한 DCT 맵(map)과 새로운 부호책(codebook) 설계로서 알고리듬을 제안한다. 영상을 작은 부블럭으로 나누고 2차원 이산여현변환 으로 대부분의 정보를 포함하는 부분, 즉 부호화하기 어려운 부분과 부호화하기 쉬운 적은 정보를 포함하는 영역으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징 들을 2차원 이산여현변환으로 추출한다. 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리로 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어 진다. 2진 트리의 중간 노드에서 각 학 습 벡터는 그 노드에서의 문턱 값과 비교하여 두개의 아래 노드중 하나에 속하게 된다. 국제 표준화상인 Lenna와 Boat 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN과 CVQ 알고리듬에 비하여 수행 시간을 줄이고, PNN 알고리듬보다는 각각 약0.45 dB과 0.33 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 0.05 dB과 0.1 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
계산 과장이 비교적 간단하고 실시간 처리가 가능한 coding방법 중의 하나인 BTC(Block Truncation Coding)를 이용하여 영상 데이터를 압축하기 위하여 2진 영상에서 주로 사용하는 quar tree 개념을 도입하여 압축율을 개선시키고, 기존의 BTC와 그 성능을 비교하였다. 이 논문에서 제안하는 방법은 그레이 레벨의 변화가 적은 영역에서는 부화상의 크기를 크게 하고, 그레이 레벨의 변화가 큰 영역에서는 부화상의 크기를 작게 하여 전체 부화상의 갯수를 줄임으\ulcorner\ulcorner영상 데이타의 압축을 행하였다. 또한 비트 평면의 효율적인 전송을 위하여 큰 크기의 부화상에 있어서는 Huffman run-length code를, 작은 크기의 부화상에 있어서는 lookup rable방식을 이용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 크기가 256x256이고, 그레이 레벨이 256인 영상에서 평균 0.8bit/pel의 압축 효과를 얻었다.
국소적으로 선형적인 특성을 보이는 음성신호와 같은 신호의 데이터율을 감소시키기 위하여 변곡점 검출에 기반한 비균등 표본화 방법을 제안한다. 국소적인 최대값과 최소값 검출에 기반하여 비균등 표본화를 수행하는 기존의 방법에 비하여 변곡점에 기반한 비균등 표본화는 신호의 기하학적인 특징을 충실히 활용한다. 결과로서, 변곡점 검출에 기반하여 비균등 표본화된 데이터를 보간법으로 처리하면 기존의 방법보다 원시신호를 정밀하게 복원할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존의 최대값/최소값 검출 방법에 비교해서 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 표본화가 약 9~23dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있음을 확인하였다. 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 부호화의 유용성을 보이기 위하여 음성신호의 부호화에 적용하였으며, Continuously variable slope delta modulation (CVSD)방법과 성능을 비교하였다. 변곡점 표본은 1로 설정된 플래그와 함께 이진수로 전송되며, 비 변곡점은 플래그만 0으로 설정된다. 음성신호에 따라 약 0.3 ~ 9dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있으며, 주관적인 성능지표인 Mean Opinion Score (MOS)는 약 0.5 ~ 1.3 개선되었다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반의 실감형 콘텐츠에 대한 실시간 스트리밍 저작권 보호 기법을 제안한다. 기존의 연구는 저작권 사전 보호와 저작권 사후 보호를 위해 암호화와 모듈러 연산을 사용하기 때문에 초고해상도의 영상에서 지연이 발생한다. 제안하는 기법은 HEVC의 CABAC 코덱만으로 스레드풀 기반에서 DRM 패키징을 하고 GPU 기반에서 고속 비트 연산(XOR)을 사용하여 병렬화를 극대화하므로 실시간 저작권 보호가 가능하다. 이 기법은 세 가지의 해상도에서 기존 연구와 비교한 결과 PSNR은 평균 8배 높은 성능을 보였고, 프로세스 속도는 평균 18배의 차이를 보였다. 그리고 포렌식마크의 강인성을 비교한 결과 재압축 공격에서 27배 차이를 보이며, 필터 및 노이즈 공격에서는 8배 차이를 보였다.
부호이론이나 암호학의 응용분야에 유한체는 매우 중요한 내용이고, 컴퓨터에서의 구현시에는 종규기저를 사용하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 유한체 타입 I 최적정규기저를 가지는 $GF(2^{mk})$는 $GF(2^m)$의 확대체가 된다는 사실을 이용하여 지금까지 알려진 가장 효율적인 Reyhani-Masoleh and Hasan의 곱셈기보다 25%정도 빠른 곱셈기를 소개하려고 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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