• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.237-251
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• 2016

본 논문에서는 High Efficiency Video Coding(HEVC)을 기반으로 구현된 3D 스케일러블 코덱에서 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 기술을 제안한다. 기존의 3D-HEVC에서는 dependent view를 부호화 할 때, 자신의 깊이 영상이 존재하지 않아 이웃 view의 base view의 깊이 영상을 이용하여 텍스처를 부호화한다. 하지만 스케일러블 부호화를 지원하는 형태의 3D-HEVC에서는 자신의 하위 spatial layer의 깊이영상을 이용하여 부호화 할 수 있다. 본 논문에서는 3D 스케일러블 코덱에서 텍스처 정보를 부호화하기 위한 향상된 깊이영상 예측방법을 제안한다. 저자들이 구현한 3D 스케일러블 코덱을 이용하여 제안한 알고리즘으로 실험을 한 결과, 제안하는 알고리즘이 기존 기술 대비 효율적인 것을 확인 할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.141-147
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• 2017

스케일러블 HEVC에서 상위계층의 계층 간 예측에서 기본계층의 부호화 잔차 영상에 대한 업샘플링 된 결과를 참조하여 예측하게 된다. 본 논문에서는 고효율 영상 압축 기반 스케일러블 부호화 (Scalable Extension of High Efficiency Video Coding)에서 상위계층 잔차 데이터 예측에 대한 개선 기법을 제안한다. 제안하는 적응적 필터 선택 기법은 스무싱 필터와 샤프닝 필터를 사용함으로써 계층 간 예측 방법에서 효율을 향상시킨다. 기존의 업샘플링 필터와 두 개의 필터를 추가하여 율-왜곡 비용함수 기반의 경쟁기법을 통한 계층 간 예측 알고리즘을 SHVC 5.0에 구현함으로써 Y, U, V 컴포넌트에 대한 평균 1.5%, 2.1%, 1.7%의 BD-rate 향상을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.439-440
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• 2015

기존에 H.264를 기본 계층으로 SVC와 MVC를 결합한 스케일러블 다시점 비디오 부호화기를 SVC와 MVC의 DPB를 통합한 통합형 DPB(Decoded Picture Buffer) 설계를 바탕으로 구현하였다. 그러나 구현된 비디오 부호화기로 HD급 이상의 해상도를 갖는 영상을 압축하는데 있어서 효과적인 성능이 나오지 않았다. 이러한 이유로 SHVC와 MV-HEVC의 부호화 구조를 결합하여 고해상도 처리를 위한 스케일러블 다시점 부호화기 설계를 제안한다. 제안된 방법을 통해서 SHVC와 MV-HEVC가 통합된 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 효율적으로 구현할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.178-181
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• 2013

본 논문에서는 SVC와 MVC의 부호화 구조를 결합하여 구현된 스케일러블 다시점 비디오 부호화의 움직임 추정 기법과 DPB를 위한 GPB 기반의 RPL (reference picture list) 설계를 제안한다. 제안된 움직임 추정 기법에서는 부호화 과정에서 필요한 예측 부호화의 성능 향상을 위해서 서로 다른 시점 (view)의 픽처 정보를 참조픽처의 후보로서 사용한다. 또한, B픽처 예측의 경우 HEVC에서 사용하는 HEVC GPB 기술을 통해 참조화면에서 두 개의 움직임 벡터를 활용한다. 제안된 움직임 예측 구조에 의해서 압축된 비디오 데이터의 크기를 감소시켜 압축 효율을 증대시킬 수 있다. 다양한 실험을 통해서 제안된 예측 구조를 적용함으로써 스케일러블 다시점 비디오 부호화에서의 압축 효율의 향상을 얻어낼 수 있음을 확인하였다.

• 방송과미디어
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• 제20권1호
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• pp.31-42
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• 2015

근래의 무선망 및 인터넷의 초고속화에 따라 다양한 멀티미디어 서비스가 활성화되고 있으며, 특히 방송 통신 융합망의 등장으로 인해 압축 부호화 기술만을 개발하던 시기와 달리 멀티미디어의 생성, 전송 및 소비 환경의 다양한 조건들에서 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위해 비디오 부호화의 스케일러빌러티를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 스케일러블 비디오 부호화의 개요에 대해 설명하고, 차세대 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)를 기반으로 시간적, 공간적, 화질적 스케일러빌러티를 제공하는 SHVC(Scalable HEVC)의 표준화와 이를 이용한 기술 개발 동향을 소개한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.167-169
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• 2012

스케일러블 비디오 압축 기술 중 공간적 스케일러빌리티 기술에는 계층 간의 예측을 위해서 참조 계층의 영상을 향상 계층의 해상도와 동일하게 하는 영상 보간 과정이 필요하다. 본 논문에서는 HEVC (high efficiency video coding) 기반의 스케일러블 비디오 압축을 위하여 새로운 영상 보간 필터를 제안한다. 제안하는 보간 필터는 DCT (discrete cosine transform) 수식을 기반으로 설계되었으며, 하위 계층의 텍스처를 1.5 배로 보간할 때 사용된다. 제안하는 보간 필터를 적용하여 계층 간 예측을 수행할 결과, simulcast 로 부호화 한 것 대비 BD-bitrate 를 약 52.8% 감소시켰고, BD-PSNR 을 약 1.87dB 증가시켰다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.97-100
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• 2014

다양한 동영상 콘텐츠를 이용하는 사용자들의 단말기 성능이나 네트워크 상황, 또는 단말기의 해상도 등에 실시간으로 대응할 수 있는 영상 압축 방법으로 스케일러블 영상 코딩 (Scalable Video Coding, SVC)[1]을 사용하고 있다. 최근 JCT-VC(Joint Joint Collaborative Team on Video Coding)에서는 초고해상도를 타겟으로 하는 동영상 압축기술인 HEVC(Efficiency Video Coding)를 기반으로한 Scaleable HEVC(SHVC)[3]를 표준화 중에 있다. SHVC는 공간적(Spatial), 시간적(Temporal), 화질적(SNR) 스케일러빌러티를 제공을 하며, HEVC v.1에 비해 높은 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 SHVC의 공간적 스케일러빌러티의 부호화 속도 개선을 위한 알고리즘 개발에 앞서 제한적 실험을 통한 통계적 분석을 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.497-508
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• 2015

최근 HD(High Definition)화질 및 UHD(Ultra High Definition)화질과 같은 고품질 방송 서비스가 등장하고, 무선 네트워크 기술의 발달로 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 휴대용 멀티미디어 기기들이 보편화됨에 따라, 비디오 콘텐츠의 전달 및 소비 환경이 다양화되고 있다. 따라서 스케일러빌러티(Scalability)의 현실적 필요성이 점점 절실해 졌으며, 시간, 공간, 화질 등의 확장성을 제공하는 Scalable Video Coding(SVC)이 등장하였다. 최근 ISO/IEC의 MPEG(Moving Picture Experts Group)와 ITU-T의 VCEG(Video Coding Experts Group)이 공동으로 결성한 Joint Collaborative Team on Video Coding(JCT-VC)에 의해 Scalable High Efficiency Video Coding(SHVC) 표준이 제정되었다. 본 논문은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌러티를 제공하기 위하여 SHVC의 표준에 포함된 툴 뿐만 아니라 SHVC 표준화 과정에서 논의되었던 다양한 스케일러블 부호화 툴들을 소개하고, 기존 단일 계층 부호화 방식으로 부호화한 결과와 비교하여 SHVC의 부호화 효율에 대한 성능을 분석하였다. 이러한 성능 분석은 향후 부호화 성능 향상을 위한 알고리즘 개발 및 고속 부호화기 개발을 위한 부호화 툴의 선별 및 조정에 유용할 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.190-192
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• 2013

최근 HD(High Definition)화질 및 UHD(Ultra High Definition)화질과 같은 고품질 방송 서비스가 등장하고, 무선 네트워크 기술의 발달로 스마트폰, 태블릿PC 등과 같은 다양한 휴대용 멀티미디어 기기들이 존재함에 따라, 소비자들은 다양한 환경에서 고해상도 영상을 고품질로 사용하기를 원하고 있다. 따라서 스케일러빌러티의 현실적 필요성이 점점 대두되고 있으며, 이에 따라 ISO/IEC의 MPEG(Moving Picture Experts Group)와 ITU-T의 VCEG(Video Coding Experts Group)이 공동으로 결성한 Joint Collaborative Team on Video Coding(JCT-VC)에 의해 시간, 공간, 화질 등이 확장성을 제공하는 Scalable Video Coding(SVC)의 표준화가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌러티(Scalability)를 제공하기 위한 SHVC의 표준 기술들에 대해 설명하고, 기존 단일 계층 부호화 방식(Single Video Coding)으로 서로 다른 해상도의영상을 Simulcast부호화한 결과와 비교하여 SHVC의 부호화한 결과와 비교하여 SHVC의 보호화 효율에 대한 성능을 분석 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.132-141
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• 2019

매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.