• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.355-361
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• 2014

본 논문에서는 HEVC(high efficiency video coding)의 루프내 필터 중 하나인 SAO (sample adaptive offset) 기술을 고속화하는 방법을 제안한다. 기존의 SAO는 원 영상과 복원된 영상 간의 오차를 최소화하기 위한 오프셋 값을 각 CTB마다 계산한다. 최적의 오프셋 값 결정을 위해 오프셋 값 후보군 내의 모든 오프셋 값을 검사한 후, 율-왜곡 비용 값을 최소화하는 오프셋 값을 선택한다. 따라서 SAO는 HEVC 부호기에서 상당한 양의 복잡도를 차지한다. 제안한 방법에서는 오프셋 값의 통계적 특성을 고려해 사용 빈도가 낮은 밴드를 결정하고, 사용 빈도가 낮은 밴드에 포함되는 오프셋 값을 처리하지 않는다. 또한, 오프셋 값 결정 단계에서 후보군 내의 모든 오프셋 값 대신 일부 오프셋 값만 검사한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 큰 부호화 효율 감소 없이 약 8.15%의 부호화 시간을 감소시키는 것을 확인했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.468-470
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• 2012

본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)을 하드웨어로 구현하기 위해서 파이프라인 방식을 인-루프 필터에 새롭게 도입된 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 적용하여 병렬화 처리하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC 에서 SAO 의 입출력이 프레임단위로 구현되어 있는데, 이를 파이프라인 방식의 하드웨어 설계시에는 Largest Coding Unit(LCU)단위로 입출력이 가능하도록 수정해야 한다. SAO 에서 사용하는 두 가지 방식으로 Edge Offset(EO)과 Band Offset(BO)모드가 있으며, 이 중 EO 모드가 주변 화소값을 이용하므로 주변 화소값 정보가 없는 LCU 경계에 위치한 화소들을 버퍼에 저장한 뒤, 다음 LCU 블록의 입력과 함께 SAO 를 수행한다. 또한, SAO 앞 단의 인-루프 필터 기술인 디블록킹 필터(Deblocking Filter)에서도 LCU 단위로 입출력이 수행되므로 디블록킹 필터에서 저장하는 버퍼를 고려하면, SAO 입력에서 사용가능한 데이터는 LCU 가 천이된 형태가 된다. 따라서 SAO 입력의 천이된 형태와 버퍼 사용에 따라 총 9 가지 타입을 갖게 되며, 이 중 경계에 위치한 블록을 제외한 타입들의 경우 서로 다른 정보를 가진 SAO 를 4 번 수행해야 한다. 이러한 점을 반영한 파이프라인 방식을 SAO 에 적용하여 하드웨어에 적합한 구조를 구현할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.503-518
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• 2012

본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.354-356
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• 2013

ITU와 ISO/IEC가 공동으로 UHD급 영상 부호화를 위해 표준화를 진행하고 있는 HEVC 코덱은 H.264/AVC 대비 2배 이상의 압축 효율을 갖는 것을 목표로 정하고 있다. HEVC(High Efficiency Video Coding)는 In-Loop Filter 기술로 H.264/AVC에서 사용하고 있는 Deblocking Filter와 새롭게 추가 된 SAO(Sample Adaptive Offset)를 사용하고 있다. 본 논문에서는 HEVC의 In-Loop Filter 기술 중 하나인 SAO의 기술의 EO에서 Category를 조금 더 정확하게 판단하여 분류하는 방법을 제안을 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.645-648
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• 2012

본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 복호기 설계를 위한 효율적인 SAO(Sample Adaptive Offset)의 하드웨어 구조 설계에 대해 기술한다. SAO는 양자화 등의 손실 압축에 의해 발생하는 정보의 손실을 보상하는 기술이다. 하지만 HEVC의 최대 블록 크기인 $64{\times}64$ 단위를 화소 단위 연산을 수행하기 때문에 높은 연산시간 및 연산량이 요구된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 $8{\times}8$ 단위를 처리하는 연산기로 구성하여 하드웨어 면적을 최소화하였고, 내부레지스터를 이용하여 $64{\times}64$ 블록 크기를 지원한다. 또한 기존 SAO의 top-down 블록분할 구조에서 down-top 블록분할 구조로 설계하여 연산시간 및 연산량을 최소화 하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC 칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성한 결과 동작 주파수는 250MHz, 전체 게이트 수는 45.4k 이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.169-177
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• 2015

본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 효율적인 SAO(Sample Adaptive Offset)의 저면적 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC 영상 압축 표준에서 채택된 새로운 루프 내 필터 기술로서 최적의 오프셋 값들을 화소 단위로 적용하여 영역 내 평균 화소 왜곡을 감소시킨다. 하지만 표준 SAO는 화소 단위 연산을 수행하기 때문에 초고해상도 영상을 처리하기 위해서 많은 연산시간과 연산량을 요구한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 SAO의 연산시간을 감소시키기 위해서 한번에 4개의 입력 화소들을 병렬적으로 처리하며, 2단계 파이프라인 구조를 갖는다. 또한 하드웨어 면적을 최소화하기 위해서 휘도 성분과 색차 성분에 대해 단일 구조를 가지며, 하드웨어에 적합한 연산기 및 공통 연산기를 사용한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 약 190k개의 게이트로 구현되었다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 200MHz의 동작주파수에서 4K UHD@60fps 영상의 실시간 처리가 가능하며, 최대 250MHz까지 동작 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.271-274
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• 2014

본 논문에서는 UHD급 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) SAO(Sample Adaptive Offset) 부호화기의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC에서 새롭게 채택된 루프 내 필터 기술 중 하나이다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 메모리 접근 최소화 및 화소들의 처리를 간소화하기 위해 three-layered buffer를 사용한다. 또한 연산시간 및 연산량을 줄이기 위해서 4개의 화소들을 병렬적으로 에지 오프셋과 밴드 오프셋으로 분류하며, 화소들의 분류와 SAO 파라메터 적용을 2단계 파이프라인 구조로 구현하고, 하드웨어 면적을 줄이기 위해서 덧셈과 뺄셈, 쉬프트 연산, 그리고 재귀 비교기만을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 180k개의 게이트로 구현되었다. 또한, 110MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $4096{\times}2160@30fps$의 실시간 처리가 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.391-396
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• 2013

본 논문에서는 고성능 HEVC 복호기 설계를 위해 SAO(Sample Adaptive Offset)의 수행시간 단축과 연산량, 하드웨어 면적 감소를 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 $8{\times}8$ CU(Coding Unit)를 처리하는 연산기를 구성하여 하드웨어 면적을 최소화하고, 내부레지스터를 이용하여 $64{\times}64$ CU의 처리를 지원한다. 또한 기존 SAO의 top-down 블록분할 구조 대신 bottom-up 블록분할 구조로 설계하여 연산시간 및 연산량을 최소화한다. 제안한 SAO 하드웨어를 TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리 이용해 합성한 결과 게이트 수는 30.7k개의 로직게이트로 구현되며 최대동작주파수는 250MHz이다. 제안한 SAO 하드웨어 구조는 하나의 매크로 블록을 복호화하는데 64사이클이 소요된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.67-70
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• 2013

본 논문에서는 HEVC(high efficiency video coding)의 후처리 필터 중 하나인 적응적 샘플 오프셋(sample adaptive offset, SAO) 기술을 고속화 하는 방법을 제안한다. 기존의 SAO 는 원 영상과 복원된 영상간의 오차를 최소화하기 위해 각 블록마다 오프셋 값을 계산하므로 연산 복잡도가 매우 높다. 따라서 제안한 방법에서는 다양한 입력 영상에 대한 오프셋 사용빈도를 알아보고, 그 통계를 기반으로 불필요한 오프셋 연산을 생략한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.335-342
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• 2016

본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 루프 내 필터의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC는 양자화 에러가 발생하는 복원 영상에서 화질을 향상시키기 위해 디블록킹 필터와 SAO(Sample Adaptive Offset)으로 구성된 루프 내 필터를 사용한다. 그러나 루프 내 필터는 추가적인 연산으로 인하여 부호기와 복호기의 복잡도가 증가되는 원인이 된다. 제안하는 루프 내 필터 하드웨어 구조는 수행 사이클 감소를 위해 디블록킹 필터와 SAO를 3단 파이프라인으로 구현되었다. 또한 제안하는 디블록킹 필터는 6단 파이프라인 구조로 구현되었으며, 효율적인 참조 메모리 구조를 위해 새로운 필터링 순서로 수행된다. 제안하는 SAO는 화소들의 처리를 간소화하며 수행 사이클을 감소시키기 위해 한번에 6개의 화소를 병렬 처리된다. 제안하는 루프 내 필터 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계되었으며, TSMC $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 131K개의 게이트로 구현되었다. 또한 164MHz의 동작 주파수에서 4K@60fps의 실시간 처리가 가능하며, 최대 동작 주파수는 416MHz이다.