• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.81-84
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• 2008

최근 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 분산 소스 부호화 기술(Distributed Source Coding)의 응용기술로 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상과정을 부호화기가 아닌 복호화기에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 이에 가장 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 코딩 기술은 채널 코드를 이용하여 원본 프레임과 이에 대한 복호화기의 예측영상인 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 일반적으로 보조정보는 원본영상에 유사한 키 프레임간의 프레임 보간을 통하여 생성되며 채널 코드는 Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드가 사용된다. 이와 같은 채널 코드의 복호화는 채널 잡음 모델에 기반하여 수행되어지며 Wyner-Ziv 코딩 기술에서는 이 채널 잡음 모델을 '상관 잡음 모델' (Correlation Noise Modeling)이라 하고 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 하지만 복호화기에는 원본 영상에 대한 정보가 없기 때문에 정확한 상관 잡음 모델을 알 수 없으며 잡음 모델에 대한 예측의 부정확성은 잡음 제거를 위한 패리티 비트의 증가를 야기해 부호화 기술의 압축 성능 저하를 가져온다. 이에 본 논문은 원본 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 정확하게 예측하여 잡음을 정정할 수 있는 향상된 상관 잡음 모델을 제안한다. 제안 방법은 잘못된 잡음 예측에 의해 Laplacian 계수가 너무 커지는 것을 방지하면서 영상내의 잡음의 유무에 별다른 영향을 받지 않는 새로운 문턱값을 사용한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 평균적으로 약 0.35dB에 해당하는 율-왜곡 성능 향상을 보여주었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.259-265
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• 2012

Recently, many research works are focusing on DVC (Distributed Video Coding) system for low complexity encoder. Most DVC systems need feedback channel for parity bit control to achieve the good RD performances, however, this causes the system to have high decoding latency and is considered as one of the most critical problems for real implementation. In order to overcome this problem, this paper proposes an effective distributed video decoding method using adaptive LDPCA frame-based parity bit request estimation. The proposed method applies for the pixel-domain Wyner-Ziv system and exploits the statistical characteristics between adjacent LDPCA frames to estimate adaptively the parity bit request. Through computer simulations, it is shown that the proposed method achieves about 80% of latency reduction compared to the conventional no-estimation DVC system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.8
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• pp.1675-1685
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• 2012

DVC (Distributed Video Coding) technique plays an essential role in providing low-complexity video encoder. But, in order to achieve the better rate-distortion performances, most DVC systems need feedback channel for parity bit control. This causes the DVC-based system to have high decoding latency and becomes as one of the most critical problems to overcome for a real implementation. In order to overcome this problem and to accelerate the commercialization of the DVC applications, this paper analyzes an effect of LDPCA frame size for adaptive LDPCA frame-based parity bit request estimations. First, this paper presents the LDPCA segmentation method in pixel-domain and explains the temporal-based bit request estimation method and the spatial-based bit request estimation method using the statistical characteristics between adjacent LDPCA frames. Through computer simulations, it is shown that the better performance and fast decoding is observed specially when the LDPCA frame size is 3168 in QCIF resolution.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.876-890
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• 2012

In this paper, we investigated the performances of the distributed video codec with adaptive Gray code to apply for frame-difference signal. That is, the best cases and the worst cases were analyzed and compared by considering the statistical characteristics of the frame difference signal in view of the Gray code allocation. Through computer simulations, if 9-bit data for frame difference signal is generated for luminance signal with 8-bit definition and so n-bit is allocated to the quantized coefficient, we were able to find the best method to reduce the virtual channel noise by adding $256+2^{9-n-1}$ to the frame difference signal. Through computer simulation with test video sequences, it was shown that the performance difference between the best cases and the worst cases is larger than about 1.5dB at same rate. It is expected that the results in this paper are applicable for the transform-domain scheme as well as the pixel-domain scheme.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.7C
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• pp.687-696
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• 2009

The motion compensated interpolation method is widely used to increase video frame rates. Especially, the bilateral motion estimation technique provides the improved results, since it doesn't make the overlapping and missing blocks in the interpolated frame. However, the motion vectors, which are obtained by the bilateral motion estimation, sometimes require further correction. In this paper, we propose the efficient motion vector.correction method for the bilateral motion estimation technique. By comparing the motion vectors of neighboring blocks and searching the new motion vector after merging the neighboring blocks, the erroneous motion vectors are efficiently corrected. It is shown that the proposed method provides better results, compared with the conventional methods.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.5
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• pp.28-36
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• 2013

Motion-compensated frame interpolation (MCFI) techniques in video signal processing have many application areas. Frame rate up-conversion (FRUC) or distributed video coding (DVC) technique needs an effective MCFI algorithm. For these applications, it is necessary to develop an effective post-processing technique to improve visual qualities or to reduce virtual channel noises, resulting in the reduced channel bit rate. This paper proposes a reliability evaluation method based on spatio-temporal characteristics for motion-compensated interpolated blocks. The proposed algorithm investigates the temporal matching characteristics for current frame and then is designed in such a way that it can measure temporal characteristics as well as the spatial ones. Through computer simulations, it is shown that the proposed method outperforms the conventional temporal matching method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.140-142
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• 2010

영상 촬영기능을 갖는 휴대 단말의 보편화로 비디오 압축 방식의 새로운 접근 방법의 필요성이 대두되고 있다. 부호화기의 복잡도가 낮은 장점을 가진 분산 비디오 압축 기술은 이러한 필요성에 부합하는 기술로서 활발히 연구가 이루어지고 있는 분야이다. 본 논문은 분산 비디오 압축 기술에서 사용하고 있는 균일 양자화와 Deadzone을 알아보고, Deadzone의 크기를 조절하는 방법을 제안하여 율 왜곡 성능을 개선시키고, 제안 방법의 효과를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.239-241
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• 2010

분산 비디오 기술의 대표적인 기술 중 하나는 와이너 지브 부호화 기술이다. 와이너 지브 부호화 구조에서 보조정보는 인트라 복호화된 키 픽처들을 이용하여 생성한다. 키 픽처의 객관적 화질은 보조정보의 성능에 많은 영향을 끼치고, 잡음이 많은 보조정보를 복호화에 이용할 경우 부호화로부터 많은 패리티 비트를 요구하게 되어 율 왜곡 성능을 저하된다. 기존의 부호화 기술은 키 픽처 부호화 시 Quantization Matrix에 따라 미리 정의된 양자화 계수를 이용한다. 본 논문에서는 미리 정의된 양자화 계수 보다 낮은 계수 값을 사용하여 부호화 하는 방법을 제안한다. 제안방법은 키 픽처의 객관적 화질이 높아짐에 따라 보조정보의 화질을 향상시킨다. 잡음이 적은 보조정보는 와이너 지브 복호화 시 율 왜곡 성능을 향상시킨다. 실험결과는 기존 방법에 비해 최대 0.7dB에 이르는 성능향상을 보인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• v.9 no.6
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• pp.671-675
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• 2011

DVC (Distributed Video Coding) and FRUC (Frame Rate Up Conversion) techniques need to have an efficient motion compensated frame interpolation algorithms. Conventional works of these applications have mainly focused on the performance improvement of overall system. But, in some applications, it is necessary to evaluate how well the MCI (Motion Compensated Interpolation) frame matches the original frame. For this aim, this paper deals with the modeling methods for evaluating the block-based matching cost. First, several matching criteria, which have already been dealt with the motion compensated frame interpolation, are introduced and then combined to make estimate models for the size of MSE (Mean Square Error) noise of the MCI frame to original one. Through computer simulations, it is shown that the block-based matching criteria are evaluated and the proposed model can be effectively used for estimating the MSE noise.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.7-8
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• 2013

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 N-스크린 서비스를 위한 실시간 재생 기법을 제안한다. 이 기법은 동영상을 분할하여 블록을 생성하고, 해당 블록을 변환하여 실시간으로 재생한다. 또한, 요청된 포맷에 따라 변환하는 방식으로 여러 디바이스에 최적화하여 실시간으로 재생 서비스를 제공할 수 있기 때문에 스토리지 사용량도 기존 동영상 서비스 방식에 비해 유리하다.