Chen, Fen;Liu, Sheng;Peng, Zongju;Hu, Qingqing;Jiang, Gangyi;Yu, Mei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1730-1747
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2018
Multi-view video plus depth (MVD) is a mainstream format of 3D scene representation in free viewpoint video systems. The advanced 3D extension of the high efficiency video coding (3D-HEVC) standard introduces new prediction tools to improve the coding performance of depth video. However, the depth video in 3D-HEVC is time consuming. To reduce the complexity of the depth video inter coding, we propose a fast coding unit (CU) size and mode decision algorithm. First, an off-line trained Bayesian model is built which the feature vector contains the depth levels of the corresponding spatial, temporal, and inter-component (texture-depth) neighboring largest CUs (LCUs). Then, the model is used to predict the depth level of the current LCU, and terminate the CU recursive splitting process. Finally, the CU mode search process is early terminated by making use of the mode correlation of spatial, inter-component (texture-depth), and inter-view neighboring CUs. Compared to the 3D-HEVC reference software HTM-10.0, the proposed algorithm reduces the encoding time of depth video and the total encoding time by 65.03% and 41.04% on average, respectively, with negligible quality degradation of the synthesized virtual view.
본 논문에서는 가변 움직임 블록을 이용한 움직임 예측과 계층적 B-화면 구조가 결합되어 많은 연산량이 요구되고 있는 SVC 구조에서 통계적 가설 검증 방법을 적용하여 화면간 움직임 모드 결정을 효율적으로 수행함으로써 부호화 과정의 연산량을 크게 줄일 수 있는 화면간 모드 고속 결정 알고리듬을 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 하위 매크로 블록에 통계적 가설 검증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 화소값을 비교하여 율-왜곡 최적화 (RDO: Rate Distortion Optimization) 기반 움직임 모드 결정을 고속으로 수행함으로써 SVC의 부호화 과정에서 소요되는 부호화 시간을 전체 연산량 대비 최대 69%까지 감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 무시할 수 있을 정도로 적음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 H.264/MPEG-4 AVC의 확장표준으로 제정된 SVC(Scalable Video Coding)에서 화면 내 예측 모드를 효율적으로 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 공간 향상 계층에서의 화면 내 예측 모드의 통계적 분석을 기반으로 매크로블록의 복잡도 특성에 따라 화면 내 예측 모드를 결정하고 Intra_BL 모드의 RD 값을 사용하여 Intra_BL 모드를 선 결정한다. 실험결과 제안한 방법은 화면 내 예측 모드의 부호화 시간을 54.67% 감소시키는 것에 반해 화질의 열화가 매우 작음을 보였다. 특히 낮은 QP 값에서는 미비한 PSNR의 감소와 약 0.011% 정도의 비트율 증가를 보였고, 높은 QP 값에서는 약 0.01dB 미만의 PSNR 감소와 0.249% 정도의 비트율이 증가하였다.
최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 크기 블록 움직임 보상, 복수 참조 영상, 그러고 1/4 화소 움직임 벡터 정확도를 지원하고 있다. 그러나 이러한 새로운 부호화 기술은 부호화 효율 향상의 주된 요인이 되긴 하지만 동시에 높은 복잡도의 요인이기도 하다. 따라서 H.264 비디오 표준의 실제 응용 확대를 위해서는 이러한 기술에 대한 속도 향상이 필요하다. 본 논문에서는 부호화 복잡도의 가장 큰 비중을 차지하는 움직임 벡터 추정을 고속화하기 위해 가변 크기 블록 움직임 보상에 적합한 고속 움직임 벡터 탐색법을 제안한다. 또한 H.264가 갖는 다양한 부호화 모두 중 최적치를 빠르게 결정한 수 있는 고속 결정법을 제안한다. 실험 결과, 고속 움직임 벡터 탐색법은 기존 MVFAST/sup [8-10]/에 비해 SAD 계산 수가 4.5배, SATD 계산수는 2.6배 감소하였으며, 고속 모드 결정법의 사용으로 비트율왜곡 계산치인 RDcost 계산 수는 45%가 감소되었다. 따라서 제안된 방법은 큰 부호화 손실 없이 계산량 감소에 있어서 매우 높은 효율을 제공함을 확인하였다.
HEVC는 H.264/AVC에 비해 압축 성능을 크게 개선시킬 수 있지만 부호화기와 복호화기 모두 복잡도가 크게 증가한다. 본 논문에서는 HEVC의 화면 간 예측 모드 결정 과정을 분석하고, 이 결과로부터 부호화기 및 복호화기의 복잡도를 효과적으로 감소시키기 위한 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 단방향 예측 모드의 결과로부터 양방향 예측 모드를 수행하지 않아도 되는 조건을 찾고, 이 조건을 만족하는 경우 미리 종료시킴으로써 부호화 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과 압축률 하락 폭이 각각 0.6%, 1.0%, 1.5%인 경우 부호화 복잡도를 12.0%, 14.2%, 17.2% 감소시킬 수 있었으며, 이 때, 양방향 예측 모드의 비율을 각각 6.3%, 11.8%, 16.6% 감소시킴으로써 복호화기의 복잡도도 함께 감소시킬 수 있었다. 마지막으로, 제안한 방법이 HEVC 참조 소프트웨어에 기 적용되어 있는 고속화 알고리즘과 함께 사용되는 경우에도 유사한 효과를 낼 수 있음을 검증하였다.
Park, Sung-Jae;Lee, Yeo-Song;Sohn, Chae-Bong;Jeong, S.Y.;Chung, Kwang-Sue;Park, Ho-Chong;Ahn, Chang-Bum;Oh, Seoung-Jun
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.170-173
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2009
In this paper, we propose a fast intra prediction mode selection method in Scalable Video Coding(SVC) which is an emerging video coding standard as an extension of H.264/Advanced Video Coding(H.264/AVC). The proposed method decides a candidate intra prediction mode based on the characteristic of macroblock smoothness. Statistical analysis is applied to computing that smoothness in spatial enhancement layer. We also propose an early termination scheme for Intra_BL mode decision where the RD cost value of Intra_BL is utilized. Compared with JSVM software, our scheme can reduce about 55% of the computation complexity of intra prediction on average, while the performance degradation is negligible; For low QP values, the average PSNR loss is very negligible, equivalently the bit rate increases by 0.01%. For high QP values, the average PSNR loss is less than 0.01dB, which equals to 0.25% increase in bitrate on average.
The main purpose of this research is to describe comprehensively the processes of clinical decision making in novice critical care nurses through clinical experience. This research was an exploratory, longitudinal study using a fieldwork approach incorporating "think-aloud" method and in-depth interviews with the study participants. The study participants consisted of 5 novice nurses assigned to critical care units at a tertiary medical center located in Seoul, among a group of 27 novice nurses who started at the same period at this hospital. The data were collected from March 1999 to April 2000. The major findings of the study is that the novice nurses followed the analytic linear model of clinical decision making in the beginning, but were changed increasingly to follow the comprehensive, integrated model of clinical decision making. Through repeated experience that resulted in increasing repertoire of clinical schema and familiarity of task environments of clinical practice the novice nurses expanded their ability to arrive at comprehensive integration of information and to arrive at accurate and time-efficient decisions. Both the analytic, linear model mostly used at the beginning period and the comprehensive, integrated model that seems to be the mode significantly dependent upon experience seem to have strengths and weaknesses as decision making processes in clinical situations. Hence, it is imperative to develop an effective orientation and training program for novice nurses through the use of clinical preceptors. In addition, students should be exposed to the process of clinical decision making early in their nursing education through an appropriate clinical experiences and clinical assignments.
액체 로켓 엔진에 대한 에너지 밸런스 해석, 모드 해석, 비정상 해석 프로그램을 소개하였다. 유사 프로그램에 대한 결과, 공개된 실험 결과와 비교하여 해석 방법을 검증하였다. 에너지 밸런스 해석은 초기 개발 단계에서 활용된다. 모드 해석은 엔진 작동 조건, 시험조건 설정 및 엔진 성능 분산 분야에 활용된다. 비정상 해석을 통하여 추진제 유량, 추력, 비정상 조건에 대한 임펄스를 예측할 수 있다. 비정상 해석은 시동/종료 시퀀스 설정에 필수적이다. 본 해석 프로그램들은 한국형 발사체 엔진 개발에 활용될 것이다.
초기 디자인 단계에서 효율적인 디자인 의사결정을 위해서는 지오메트리에 대한 고려가 필수적이다. 하지만 중요한 의사결정은 지오메트리에 대한 효율적 분석이 가능한 BIM모델 보다는 여전히 대화나 물리적 모델, 제스처를 통해 이루어진다. 본 논문은 실시간 BIM분석을 위한 BIM 모델과 물리적 모델의 연동을 제안한다. 두 모델이 실시간으로 연결되는 시스템 프레임워크를 통해 건축가는 디자인 초기 단계에서 부터 BIM 모델을 효율적으로 활용할 수 있다. 이 프레임워크는 건축가들이 설계 초기 단계에서부터 마지막 단계까지 컴퓨터의 기술을 활용한 동적인 의사결정을 가능하게 한다.
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 재귀적 쿼드트리 분할구조의 부호화단위(CU: Coding Unit)와 각 CU에서 다양한 예측단위(PU: Prediction Unit)를 제공하고, 율-왜곡 기반으로 최적의 CU 분할구조와 PU 모드를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 복잡도 또한 크게 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위해 상위깊이의 부호화 정보를 이용한 다음 세 가지의 PU 모드 고속 결정 기법을 제안한다. 첫 번째 방법은 상위깊이 CU의 sub-CBF(Coded Block Flag)를 이용하여 현재깊이 CU에서의 PU 모드를 조기 결정하여 PU 탐색을 고속화 한다. 두 번째 방법은 화면내(Intra) 예측 고속화를 위하여 상위 CU의 sub-Intra 율-왜곡 비용을 이용하여 현재깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 마지막 방법으로는 화면내 예측 고속화를 위하여 현재 CU의 sub-CBF를 함께 사용하여 하위깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 실험결과 제안 방법은 HM 14.0 대비 각각 1.2%, 0.11%, 0.9%의 BD-rate 증가에 31.4%, 2.5%, 23.4%의 부호화 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다. 제안된 3가지 방법은 화면간 및 화면내 예측에 적용되는 것으로 결합하여 적용될 수 있으며, 이 경우 1.9%의 BD-rate 증가에 34.2%의 부호화 시간 감소를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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