구리선 기반의 기존 무선 백홀 기술들은 급속히 증가하는 무선 멀티미디어 서비스 요구를 수용하지 못하고 조만간 용량의 한계에 도달할 것이다. PON 기술은 광섬유의 대역이득으로 획기적인 네트워크 용량을 제공하는 동시에 유지 및 보수비용이 저렴하여 기존 무선 백홀을 대체할 기술로 주목 받고 있다. 수십 기가대의 넓은 대역폭을 제공하는 PON기반 무선 백홀을 바탕으로, 무선 환경에서도 화상회의와 IPTV와 같은 광대역 멀티미디어 서비스를 무리없이 받을 수 있다. 본 논문에서는 우선 PON기반 무선 백홀 기술의 개요와 장점을 소개한다. PON-무선 결합망의 현실적인 예로 EPON-WiMAX의 세 가지 결합망 구조를 제시하고 그 특징을 경제적인 측면과 네트워크 성능의 측면에서 비교 분석한다. 그 후, PON-무선 결합 망에서 상당 부분을 차지할 멀티캐스트 기반 트래픽 전송에 효과적인 네트워크 코딩을 적용할 경우 기대되는 효과, 결합 망구조, 적용방안을 제시한다.
통합 음성/오디오 부호화기 (Unified Speech and Audio Coding, USAC)는 2011년 MPEG에서 FDIS (Final Draft International Standard)를 승인받은 최고 성능의 통합 음성/오디오 부호화기이다. 전통적으로 MPEG에서는 복호화기 기술만 표준화하므로 인코더 기술에 대한 고찰이 쉽지 않을 뿐 아니라, 예제로 공개하는 인코더 (Reference Model, RM)의 경우에도 기본 아이디어만을 포함하고 있기 때문에 이를 사용할 경우 성능 저하가 매우 심각하다. 성능 열화는 매우 심각하다. 이러한 문제를 최소화하기 위해 오픈 소스 기반으로 진행되고 있는 프로젝트 JAME에서는 USAC에 적용된 핵심 인코더 기술의 성능을 최대화 할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 입력 신호에 따라 두 코더가 선택적으로 동작되게 하는 신호 분류기와 심리 음향 모델을 기반으로 하는 주파수 부호화 기술, 그리고 전이 윈도우 기술 등의 주요 인코더 기술들에 대하여 소개한다. 또한 FDIS를 위한 verification test 결과와 Common Encoder의 성능 평가를 덧붙인다.
근래의 무선망 및 인터넷의 초고속화에 따라 풍부한 멀티미디어에 대한 사용자의 요구가 증대되고 있으며, 이동 통신의 활성화 및 DMB(Digital Media Broadcasting)와 같은 통방융합 서비스의 등장으로 여러 네트워크 망을 통해 다양한 성능을 가진 단말로의 멀티미디어 서비스가 이루어지고 있다. 이러한 환경 변화에 따라 비트율을 줄이기 위한 비디오 압축 부호화 기술뿐만 아니라 시변의 전송 조건, 전송망 특성, 다양한 단말 성능, 사용자 선호도 등에 대한 비디오의 적응 기술에 관심이 모아졌으며, 그 결과 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group) 및 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group)의 JVT(Joint Video Team)에서는 비디오 부호화의 스케일러빌러티(scalbility)를 제공하기 위한 SVC(Scalable Video Coding) 표준화를 진행하였다. 본 논문에서는 공간/시간/화질적 스케일러빌러티를 지원하기 위한 SVC의 대표적 표준 기술들에 대해 설명하고, 기존의 단일 계층(single layer) 부호화 방식과 비교하여 SVC의 부가 비트 요구량 및 부호화 효율에 대해 성능 평가를 하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.39-45
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2020
The fifth generation (5G) mobile communication has been more commercialized worldwide. One of the promising 5G technologies is non-orthogonal multiple access (NOMA). We present the achievable sum rate of non-orthogonal multiple access (NOMA) with correlated superposition coding (SC). Then this paper investigates the impacts of correlation on the achievable sum rate of correlated SC NOMA. It is shown that the achievable sum rate of correlated SC NOMA is greater than that of standard independent SC NOMA, for the most of the values of the power allocation factor over the meaningful range of the user fairness. In result, correlated SC could be a promising scheme for NOMA.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2554-2575
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2020
Data hiding technology hides secret information into the carrier, so that when the carrier is transmitted over network, it will not attract any malicious attention. Using data compression, it is possible to reduce the data size into a small compressed code, which can effectively reduce the time when transmitting compressed code on the network. In this paper, the main objective is to effectively combine these two technologies. We designed a data hiding scheme based on two techniques which are turtle-shell information hiding scheme and absolute moment block truncation coding. The experimental results showed that the proposed scheme provided higher embedding capacity and better image quality than other hiding schemes which were based on absolute moment block truncation coding.
The laser transport system of the high power laser facility is mainly composed of large-aperture laser transport mirrors (TMs). Obtaining the high-resolution online damage images during the operation, which is of great significance for operating safely of the mirrors and the facility. Based on wavefront coding, pan-tilt scanning and image stitching technologies, an online laser-damage images detection system is designed, and it can achieve high-precision detection of surface characteristics of large-aperture laser transport mirrors. The preliminary simulation proves that the system can solve the depth of field matching problem caused by pan-tilt tilt imaging and achieve higher resolution.
최근 딥러닝을 적용하는 비디오 압축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 화면내 예측 부호화의 성능 한계를 극복할 수 있는 방안으로 딥러닝 기반의 화면내 예측 부호화 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 신경망 기반 문맥적응적 화면내 예측 모델의 학습기법과 그 부호화 성능분석을 제시한다. 즉, 본 논문에서는 주변 참조샘플의 문맥정보를 입력하여 현재블록을 예측하는 기존의 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural network) 기반의 화면내 예측 모델을 학습한다. 학습된 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하고 그 부호화 성능을 분석하였다. 실험결과 학습한 예측 모델은 HEVC 대비 AI(All Intra) 모드에서 0.28% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다. 또한 비디오 부호화 블록분할 구조를 고려하여 학습한 경우의 성능도 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권4호
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pp.1128-1139
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2012
With the development of three-dimensional display and related technologies, depth video coding becomes a new topic and attracts great attention from industries and research institutes. Because (1) the depth video is not a sequence of images for final viewing by end users but an aid for rendering, and (2) depth video is simpler than the corresponding color video, fast algorithm for depth video is necessary and possible to reduce the computational burden of the encoder. This paper proposes a fast mode decision algorithm for depth video coding based on depth segmentation. Firstly, based on depth perception, the depth video is segmented into three regions: edge, foreground and background. Then, different mode candidates are searched to decide the encoding macroblock mode. Finally, encoding time, bit rate and video quality of virtual view of the proposed algorithm are tested. Experimental results show that the proposed algorithm save encoding time ranging from 82.49% to 93.21% with negligible quality degradation of rendered virtual view image and bit rate increment.
본 논문은 multilayer VVC와 SHVC의 성능을 평가한다. Multilayer VVC는 다-계층 부호화 방식을 지원하며, SHVC와 비교하여 많은 기술이 추가 및 확장되었다. 이러한 이유로 VVC의 다-계층 부호화 성능과 계층 간 참조(Inter-layer reference) 예측에 대한 부호화 성능 평가가 필요하다. Multilayer VVC는 SHVC 대비 AI, RA, LDB, LDP 환경에서 각각 평균 24.4%, 29.4%, 29.4%, 32.6%의 BD-rate가 감소하는 실험 결과를 보였으며, 더 효율적으로 scalability를 제공할 수 있다는 것을 보인다. 반면 부호화 시간 복잡도는 평균 14배, 복호화 시간 복잡도는 평균 1.8배 증가하여 시간 복잡도를 줄이는 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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