초고속 프레임(Super High Frame Rate, HFR)은 관객에게 탁월한 이미지의 우월성을 전달한다. 그럼으로써 실제 눈으로 보지 못한 장면의 생생함을 통해 작품성에 기여하는 것이다. 이에 연구자는 영화에 나타난 초고속 프레임의 장면을 통해 시각적 효과를 분석하고자 한다. 특히 를 중심으로 초고속 프레임의 특징을 분석하여 향후의 작품제작에 기여하고자 한다.
Frame rate up-conversion (FRUC) 알고리즘은 동영상의 프레임율을 향상시키는 영상 보간 기술이다. 이는 고화질 디지털 비디오 시스템에서 저프레임율 동영상으로 인한 화면 떨림이나 흐릿한 움직임 등의 문제를 해소하고 시청자에게 보다 자유롭고 매끄러운 시각 경험을 제공한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 FRUC 알고리즘을 이용하여 동영상을 압축하는 기술을 제안한다. 제안 방법은 원시 동영상에서 일부 영상을 제외한 후 압축 및 전송하고, 복호화 과정에서 딥러닝 기반의 보간 방법을 이용하여 제외된 영상을 복원함으로써 고효율로 압축한다. 실험에서는 동영상을 1, 3장 단위로 건너뛰며 부호화한 후 복호된 영상과 FRUC 알고리즘에 의해 복원한 영상으로 압축 성능을 평가했다. 1장 및 3장씩 제외했을 때 실험결과는 평균 81.22%, 27.80% BD-rate 감소를 보였다. 3 장씩 제외하는 것이 1장의 제외에 비해 부호화 효율이 낮은 이유는 FRUC 방법으로 복원한 영상의 PSNR이 낮기 때문이다.
In this paper we propose a method predict whether a video frame contains motion according to the invoking situation of the coding unit mode in HEVC. The motion prediction of video frames is conducive for use in video compression and video data extraction. In the existing technology, motion prediction is usually performed by high complexity computer vision technology. However, we proposed to analyze the motion frame based on HEVC coding unit mode which does not need to use the static background frame. And the prediction accuracy rate of motion frame analysis by our method has exceeded 80%.
본 논문에서는 인터넷 및 인터넷 저장 공간에 제한없이 유통되고 있는 유해동영상을 필터링하기 위해 유해동영상에 포함된 특정 소리를 이용한 유해 동영상 필터링 시스템을 제안한다. 이를 위하여 소리의 특성을 잘 표현할 수 있는 Gaussian Mixture Model을 이용하였으며, 필터링 대상 데이터와 소리모델과의 유사도를 계산하기위해 프레임단위 유사도 추정을 이용하였다. 또, 실시간 처리를 위하여 비교대상 데이터의 수를 줄임으로서 실시간 처리가 가능한 프루닝 방법을 적용하였으며, 고정도의 구별 성능을 위하여 기존 화자식별에서 우수한 성능을 보였던 MWMR 방법을 적용하였다. 식별실험결과, 일반 영상과 유해 영상의 기준인 전체프레임 대비 유사도 높은 프레임의 비를 50%로 설정한 경우, 판별 오류율은 6.06%였으며, 프레임 비의 기준이 60%인 경우, 오류율은 3.03%를 나타내어 소리를 이용한 유해동영상 필터링 시스템이 효과적으로 일반영상과 유해영상을 구별할 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문은 재료비의 절감을 위하여 저성능의 프로세서를 사용할 수 있도록 영상출력에 할당되는 프로세서 코어성능을 최대한 줄이고자 하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 저성능의 프로세서가 탑재된 전자앨범 기능의 모듈에 고해상도 영상출력 기능을 지원하기 위한 영상출력 시스템을 구현한다. 본 시스템은 영상데이터 처리부로부터의 15프레임의 HD 영상입력을 TV 시스템에서 사용 가능한 60프레임의 HD영상으로 출력하는 기능을 수행한다. 이 결과, 제안된 시스템은 프로세서 성능을 저프레임 영상출력에 해당하는 정도로 줄여줄 수 있으므로 이는 시스템의 비용 절감 및 다양한 부가기능 추가로 연결 되어진다. 결론적으로, 영상출력 시스템을 이용한 전자앨범 기능의 모듈 시스템을 개발하여 본 방식의 유효성을 확인한다.
This paper proposes a rate control algorithm for intra coding frame in HEVC encoder using a deep learning approach. The proposed algorithm is designed for CTU level bit allocation in intra frame by considering visual features spatially and temporally. Our features are generated using visual geometry group (VGG-16) with deep convolutional layers, then it is used for bit allocation per each CTU within an intra frame. According to our experiments, the proposed algorithm can achieve -2.04% Luma component BD-rate gain with minimal bit accuracy loss against the HM-16.20 rate control model.
We propose an analytic model to compute the station's saturated throughput and packet delay performance of the IEEE 802.11 DCF (Distributed Coordination Function) in which frame transmission error rates in the channel are different from each other. Our analytic model shows that a station experiencing worse frame error rates than the others suffers severe performance degradation below its deserved throughput and delay performance. 802.11 DCF adopts an exponential back-off scheme. When some stations suffer from high frame error rates, their back-off stages should be increased so that others get the benefit from the smaller collision probabilities. This impact is then recursively applied to degrade the performance of the victim stations. In particular, we show that the performance is considerably degraded even if the frame error rate of the victim station satisfies the receiver input level sensitivity that has been specified in the IEEE 802.11 standard. We also verify the analytic results by the OPNET simulations.
최근 ATM 포럼에서 승인한 GFR(Guaranteed Frame Rate) 서비스는 ATM 망에서 TCP/IP 트래픽을 효율적으로 서비스하는 중요한 서비스가 될 것으로 기대된다. GFR 서비스는 프레임 단계에서 최소 대역 서비스를 보장할 뿐 아니라 가용 대역을 공평하게 사용하도록 지원한다. 본 논문에서는 GFR 서비스를 위한 새로운 셀 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 VC에 우선순위를 제공하고 버퍼에 있는 좀더 서비스를 받지 못한 셀에 좀더 높은 우선순위를 부여한다. 높은 우선순위의 VC들은 낮은 우선순위의 VC들 보다 더 많은 서비스를 받는다. 제안된 알고리즘은 GFR VC에 MCR 보장과 공평 대역 공유를 제공할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안된 셀 스케줄링 알고리즘이 TCP 출력과 공평성 면에서 기존의 알고리즘 보다 우수한 성능을 제공함을 보여주고 있다.
스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 클라이언트로 전송할 때 일련의 고정 비트율로 전송할 수 있도록 전송 계획을 세우는 것으로 이러한 스무딩 알고리즘에는 CBA, MCBA, MVBA, PCRTT 등이 있다. 그러나 이 알고리즘들에서는 GOP내에서 프레임들간의 바이트 수의 차이가 심한 경우에도 이 순서대로 전송 계획을 세우기 때문에 불필요하게 전송률이 변화되거나 급격하게 높은 전송률이 요구될 수 있다. 이는 네트워크 자원의 효율적 인 사용을 어렵게 할 수 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 빠른 시간안에 최적의 해를 찾을 수 있는 백트랙킹 방법을 이용하여 GOP 내에서 가장 완만하게 프레임의 바이트 수가 변화되는 프레임들의 순서를 검색하여 이 순서대로 전송 계획을 세우는 스무딩 알고리즘과 이를 위한 구조를 제안한다. 제안 알고리즘의 성능은 다양한 비디오 소스를 가지고 MVBA 알고리즘과 전송률 변화 횟수, 첨두 전송률, 전송률 변화량을 비교 분석하여 평가한다.
HCCA에서 채널 예약 정보를 가진 CF-Poll 프레임을 QoS-Data 프레임에 피기백하여 채널 효율성을 향상시키도록 하였다. 그러나 망 내의 하나의 QSTA라도 물리계층 전송속도가 감소할 경우 CF-Poll 프레임을 피기백한 QoS-Data 프레임은 가장 낮은 물리계층 전송속도를 가진 QSTA에 맞추어 전송해야 한다. 따라서 물리계층 전송 속도가 낮을 때 CF-Poll을 피기백하는 것은 지연을 증가시킬 뿐만 아니라 전체 망 성능을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 현상을 QSTA의 채널전송속도 저하에 의한 피기백 문제라고 정의하였으며, 이러한 문제에 의한 성능 감소를 평가하였다. 시뮬레이션 결과로 CF-Poll을 피기백했을 때 임의의 QSTA의 물리계층 전송속도가 낮으면 지연이 최대 25% 증가하였다. 반면 물리계층 전송속도가 높을 경우 지연이 최대 7.8% 감소하는 것을 알 수 있었다. 또한 지연의 측면에서 서비스 트래픽 부하에 따라 전체 QSTA의 최저물리계층 전송속도가 24에서 36Mbps 이상일 때 CF-Poll 피기백의 이득이 발생하는 것을 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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