• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.1
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• pp.141-147
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• 2017

Scalable extension of High Efficiency Video Coding (SHVC) standard uses the up-sampled residual data from the base layer to make a residual data in the enhancement layer. This paper describes an efficient algorithm for improving coding gain by using the filtered residual signal of base layer in the Scalable extension of High Efficiency Video Coding (SHVC). The proposed adaptive filter selection mechanism uses the smoothing and sharpening filters to enhance the quality of inter-layer prediction. Based on two filters and the existing up-sampling filter, a rate-distortion (RD)-cost fuction-based competitive scheme is proposed to get better quality of video. Experimental results showed that average BD-rate gains of 1.5%, 2.1%, and 1.7% for Y, U and V components, respectively, were achieved, compared with SHVC reference software 5.0, which is based on HEVC reference model (HM) 13.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.3
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• pp.401-410
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• 2019

In this paper, we propose a reference picture generation method for Inter-layer prediction based deep learning to improve the SHVC coding performance. A description will be given of a structure for performing filtering using a VDSR network on a DCT-IF based upsampled picture to generate a new reference picture and a training method for generating a reference picture between SHVC Inter-layer. The proposed method is implemented based on SHM 12.0. In order to evaluate the performance, we compare the method of generating Inter-layer predictor by applying dictionary learning. As a result, the coding performance of the enhancement layer showed a bitrate reduction of up to 13.14% compared to the method using dictionary learning, a bitrate reduction of up to 15.39% compared to SHM, and a bitrate reduction of 6.46% on average.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.28 no.3
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• pp.314-328
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• 2023

In this paper, we propose a texture map compression method based on the hierarchical coding method of SHVC to support the scalability function of dynamic mesh compression. The proposed method effectively eliminates the redundancy of multiple-resolution texture maps by downsampling a high-resolution texture map to generate multiple-resolution texture maps and encoding them with SHVC. The dynamic mesh decoder supports the scalability of mesh data by decoding a texture map having an appropriate resolution according to receiver performance and network environment. To evaluate the performance of the proposed method, the proposed method is applied to V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) reference software, TMMv1.0, and the performance of the scalable encoder/decoder proposed in this paper and TMMv1.0-based simulcast method is compared. As a result of experiments, the proposed method effectively improves in performance the average of -7.7% and -5.7% in terms of point cloud-based BD-rate (Luma PSNR) in AI and LD conditions compared to the simulcast method, confirming that it is possible to effectively support the texture map scalability of dynamic mesh data through the proposed method.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• v.2 no.6
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• pp.345-349
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• 2013

This paper proposes a simplified generalized residual prediction (GRP) that reduces the computational complexity of spatial scalability in scalable high efficiency video coding (SHVC). GRP is a coding tool to improve the inter prediction by adding a residual signal to the inter predictor. The residual signal was created by carrying out motion compensation (MC) of both the enhancement layer (EL) and up-sampled reference layer (RL) with the motion vector (MV) of the EL. In the MC process, interpolation of the EL and the up-sampled RL are required when the MV of the EL has sub-pel accuracy. Because the up-sampled RL has few high frequency components, interpolation of the up-sampled RL does not give significantly new information. Therefore, the proposed method reduces the computational complexity of the GRP by skipping the interpolation of the up-sampled RL. The experiment on SHVC software (SHM-2.0) showed that the proposed method reduces the decoding time by 10 % compared to conventional GRP. The BD-rate loss of the proposed method was as low as 1.0% on the top of SHM-2.0.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.2
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• pp.219-236
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• 2016

In this paper, we design and implement a 3D scalable video codec by combining the Scalable HEVC (SHVC) and the 3D-HEVC which are the extended standards of High Efficiency Video Coding (HEVC). The proposed 3D scalable video codec supports the view and spatial scalabilities which are the properties of 3D-HEVC and SHVC, respectively. In the proposed 3D scalable codec, the high-level syntaxes are designed to support the multiple scalabilities. In the computer simulation section, we confirmed the conformance of the proposed codec and analyzed the performance of the proposed codec.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.5
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• pp.756-769
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• 2015

In this paper, we propose a scalable coding method for high dynamic range (HDR) and standard dynamic range (SDR) videos based on Scalable High Efficiency Video Coding (SHVC). The proposed method has multi-layer coding architecture that consists of base layer for SDR videos and enhancement layer for HDR videos to support the backward compatibility with legacy codec and display devices. Also, to improve coding efficiency of enhancement layers, a global inverse tone mapping is applied to the reconstructed SDR video and the compensated frames are referred for coding of the enhancement layer. The proposed method is found to achieve BD-Rate gain of 43.0% on average (maximum 76.3%) for the enhancement layer and 15.7% on average (maximum 31%) for dual-layer against the SHM 7.0 reference software.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.92-95
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• 2018

가상 현실을 위한 360 영상 비디오 전송기술이 활발히 연구되고 있다. 그러나 현재 가상현실 기기의 컴퓨팅 연산능력과 대역폭은 고화질 360 영상을 재생하기에 한계가 있다. 이 한계를 극복하기 위해 본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)와 Scalability Extension of HEVC (SHVC)를 활용하여 타일 기반의 360 도 영상 전송 기법을 제안한다. 제안하는 HEVC 와 SHVC 인코더는 타일을 독립적으로 전송 할 수 있는 비트 스트림을 생성한다. 제안하는 추출기는 사용자 시점에 해당하는 타일의 비트 스트림을 추출한다. 제안하는 기법에 의해 추출된 SHVC 비트스트림의 기본계층은 전체화면을 나타내며, 강화계층은 사용자 시점에 해당하는 타일로 구성된다. 제안하는 HEVC 인코더를 사용할 때에는 저화질과 고화질을 따로 인코딩하여 고화질만 사용자 시점에 해당하는 타일을 추출한다. 전체화면을 고화질로 보내는 대신에 전체화면을 저화질로, 사용자화면을 고화질로 보내기 때문에 제안하는 기법은 디코더의 컴퓨팅 연산과 네트워크 bitrate 를 대폭 줄일 수 있다. 본 제안 기법의 실험 결과는 전체화면 전송 대비 47%이상의 bitrate 를 줄인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.505-509
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• 2020

포인트 클라우드 콘텐츠는 3 차원 공간에 수십만 개가 넘는 점들의 집합으로 이루어진 3D 데이터로 각 점들은 3 차원 공간의 좌표 데이터를 필요로 하고 추가적으로 색 (color), 반사율 (reflectance), 법선 벡터 (normal vector) 등과 같은 속성으로 구성되어 있다. 기존 2D 영상보다 한단계 높은 차원을 가진 3D 포인트 클라우드를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서 고효율의 압축 기술 연구가 진행되고 있는데, 다양한 장치에서 발생하는 성능 차이에 구애 받지 않고 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 확장성에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 구조에 SHVC 코덱을 적용하여, 밀도 확장성을 갖는 포인트 클라우드 압축 비트스트림을 생성하는 방안을 제안하였다.