• 대한전자공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.33-42
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• 1970

액상과 고상의 불순물원을 사용한 이중확산법을 이용하여 초분수형 p-n 접합 VVC다이오드를 열작하고 그 특성을 측정하였다. 먼저 접합부근의 불순물분포를 지수난수로 근사시키고 여기에서 부터 유도되는 인가전압대 접태용총번계, 접합부에서의 섬계로계강도, 규재주파수 등을 고려하여 WC 다이오드외 새로운 담계수법을 위시하였다. 이 설계도표는 원하는 특성의 VVC다이오드를 번표와에서 나접 설계 할수있으므로 매우 사리하다. VVC다이오드는 2.5ohnm-cm의 n형, 실리콘박편위에 도너불순물 POCl3를 사용하여 선을 확정시키고, 다시 억셉터 불순물 BN을 사용하여 붕소를 확산시켜서, 접합깊이 2미크론에 초단계형접합을 만드므로서 제작하였다. 본연구에서 텔레비젼 수상기튜너용으로 시작한 다이오드의 최대용량대 총소용량의 비는 4:1이였고 그외의 전기적 제 특성도 이론적으로 설계한 값들과 거의 합치된 결과를 얻었다. 한편 이때의 실리콘 박편의 제작법과 확산기술에 관하여 간단히 기술하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.361-368
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• 2022

VVC(Versatile Video Coding) 표준에서는 블록 분할 기술로써 QT+MTT(Quaternary Tree plus Multi-Type Tree) 분할 구조가 채택되었다. QT+MTT 분할 구조는 우수한 부호화 효율을 제공하지만, BT(Binary Tree)와 TT(Ternary Tree) 분할 타입으로 인한 블록 분할의 확장성 때문에, 전반적인 부호화 복잡도가 크게 증가하였다. 본 논문에서는 MAE(Mean of the Absolute Error)에 기한반 예측 정확도 함수를 이용하여, BT와 TT 분할 타입을 위한 화면간 CU(Coding Unit) 분할 알고리즘의 고속화 기법을 제안한다. 제안하는 고속화 기법은 부호화 복잡도 감소율의 일관성과 안정적이고 낮은 부호화 손실을 통해, 저복잡도 VVC 부호화기 설계 시에 실용적인 방법으로 활용될 수 있다. RA(Random Access) 실험 환경에서 휘도 성분의 BD(Bjontegaard Delta) 비트율은 1.0%~2.1% 증가한 반면에 부호화 시간 복잡도는 24.0%~31.7% 감소시킬 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.758-765
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• 2021

최근 딥러닝 기술을 비디오 부호화에 적용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 차세대 비디오 코덱인 VVC(Versatile Video Coding)에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix-based Intra Prediction)를 확장한 완전연결계층(Fully Connected Layer) 기반의 다중 모델을 이용하는 화면내 예측 부호화 기법을 제시한다. 또한 다중 화면내 예측 모델을 위한 효율적인 학습기법을 제안한다. HEVC(High Efficiency Video Coding)에서의 성능검증을 위해 VVC의 MIP와 제안하는 완전연결계층 기반 다중 화면내 예측 모델을 HEVC의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하였다. 실험결과 제안하는 방법이 HM16.19와 VVC MIP 대비 각각 0.47%과 0.19% BD-rate 성능향상이 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.325-337
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• 2020

VVC(Versatile Video Coding)는 ISO/IEC/ITU-T의 JVET(Joint Video Experts Team)에서 표준화 중인 새로운 비디오 부호화 표준으로 스크린 콘텐츠 부호화 툴을 포함한 다양한 기술을 채택하고 있다. 스크린 콘텐츠는 문자 영역과 같이 사선 방향 에지가 자주 발생하는 특징을 가지며, 이런 특징을 갖는 영상에 삼각형 형태의 분할 부호화를 적용하면 압축 효율이 증가할 수 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠를 위한 VVC 기반 화면내 삼각형 분할 예측 방법을 제안한다. 기존 VVC의 화면간 예측 부호화에서 삼각형 분할 예측을 지원하는 Triangular Prediction Mode 방법과 유사하게, 제안 방법은 화면내 예측 부호화에서 수직과 수평 방향 예측 모드와 주변 복원 참조 라인을 이용하여 두 개의 사각형 예측 블록을 생성하고 삼각형 모양의 마스크로 두 예측 블록을 가중합하여 최종 예측 신호를 만든다. 제안 방법의 실험 결과는 All Intra 스크린 콘텐츠 영상 실험에서 YUV 각각 평균 1.86%, 1.49%, 1.55% 부호화 성능향상을 보이고, 자연 영상 실험 조건에서는 부호화 효율에 미미한 손실을 보였다. 결론적으로, 화면내 예측 부호화 모드에 제안 방법을 적용하여 압축 성능을 향상할 수 있었다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권3호
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• pp.147-158
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• 2021

Versatile Video Coding (VVC) is the latest video coding standard developed by Joint Video Exploration Team (JVET). In VVC, the quadtree plus multi-type tree (QT+MTT) structure of coding unit (CU) partition is adopted, and its computational complexity is considerably high due to the brute-force search for recursive rate-distortion (RD) optimization. In this paper, we aim to reduce the time complexity of inter-picture prediction mode since the inter prediction accounts for a large portion of the total encoding time. The problem can be defined as classifying the split mode of each CU. To classify the split mode effectively, a novel convolutional neural network (CNN) called multi-level tree (MLT-CNN) architecture is introduced. For boosting classification performance, we utilize additional information including inter-picture information while training the CNN. The overall algorithm including the MLT-CNN inference process is implemented on VVC Test Model (VTM) 11.0. The CUs of size 128×128 can be the inputs of the CNN. The sequences are encoded at the random access (RA) configuration with five QP values {22, 27, 32, 37, 42}. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the computational complexity by 11.53% on average, and 26.14% for the maximum with an average 1.01% of the increase in Bjøntegaard delta bit rate (BDBR). Especially, the proposed method shows higher performance on the sequences of the A and B classes, reducing 9.81%~26.14% of encoding time with 0.95%~3.28% of the BDBR increase.

• 방송과미디어
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• 제24권4호
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• pp.102-108
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• 2019

VVC(Versatile Video Coding)는 H.264/AVC(Advanced Video Coding)와 H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)의 엔트로피 코딩 기술로 사용되었던 CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding)을 기반으로하여 압축율과 처리율을 향상시킬 수 있는 다양한 기술들이 채택되어 현재 CD(Committee Draft)가 완성되었고 참조 모델인 VTM6.0이 정식으로 배포되었다. 본 논문에서는 VVC Draft 6에 채택된 엔트로피 코딩 관련 기술들과 H.265/HEVC의 엔트로피 코딩의 차이점을 설명하고 엔트로피 코딩의 압축 성능과 엔트로피 코딩의 복잡도를 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.116-117
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• 2019

새로운 비디오 부호화 표준으로 JVET 에서 표준화 중인 VVC(Versatile Video Coding)에서는 더욱 유연한 화면간 예측을 위해 TPM(Triangular Partitioning Mode)을 채택하여 적용하고 있다. 하지만, TPM을 위한 추가적인 움직임 탐색 및 움직임 정보 저장은 VVC 부/복호화기의 복잡도를 증가시킨다. 본 논문에서는 TPM의 복잡도를 줄이기 위한 간소화 기법을 제안한다. 제안기법은 분할된 두개의 삼각 블록에 대한 움직임 정보 조합의 수를 줄여 움직임 탐색의 수를 줄이고 전송되는 데이터의 오버헤드도 함께 줄이는 TPM 간소화 기법이다. 실험결과, 제안기법은 RA(Random Access)와 LDB(Low-Delay B) 부호화 모드에서 미미한 성능 감소가 있었지만 4~6%의 두드러진 부호화 수행 시간 감소를 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.147-148
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• 2018

최근 JVET(Joint Video Experts Team)은 새로운 비디오 압축 표준인 VVC(Versatile Video Coding)의 표준화를 시작하였다. 기존의 HEVC 및 VVC의 참조 SW 코덱인 HM 및 VTM(Versatile Test Model)에서는 효율적인 화면간 예측 부호화를 위한 움직임 정보 병합(Merge) 모드를 사용하고 있다. 본 논문에서는 VTM 의 Merge 후보 리스트 구성에서 공간적 주변블록의 움직임 정보가 존재하지 않을 경우, 이를 대체할 수 있는 Merge 후보 리스트 생성 기법을 제시한다. JVET CTC(Common Test Condition)를 이용하여 제안한 기법의 실험을 진행하였고, 실험결과 Y, U, V 성분 각각 0.2%, 0.17%, 0.12%의 BD-rate 감소를 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.1073-1080
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• 2020

360-degree video streaming technologies have been widely developed to provide immersive virtual reality (VR) experiences. However, high computational power and bandwidth are required to transmit and render high-quality 360-degree video through a head-mounted display (HMD). One way to overcome this problem is by transmitting high-quality viewport areas. This paper therefore proposes a motion-constrained tile set (MCTS)-based tile extractor for versatile video coding (VVC). The proposed extractor extracts high-quality viewport tiles, which are simulcasted with low-quality whole video to respond to unexpected movements by the user. The experimental results demonstrate a savings of 24.81% in the bjøntegaard delta rate (BD-rate) saving for the luma peak signal-to-noise ratio (PSNR) compared to the rate obtained using a VVC anchor without tiled streaming.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.148-150
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• 2020

최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)은 인공신경망 기반의 비디오 부호화를 위한 AhG(Ad-hoc Group) 구성하고 인공지능을 이용한 비디오 압축 기술들을 검증하고 있으며, MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 DNNVC(Deep Neural Network based Video Coding) 활동을 통해 딥러닝 기반의 차세대 비디오 부호화 표준 기술을 탐색하고 있다. 본 논문은 VVC 에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix Weighted Intra Prediction)를 참조하여, MIP 모델의 학습에서 손실함수가 예측 성능에 미치는 영향을 분석한다. 즉, 예측의 왜곡(MSE)만을 고려한 경우와 예측오차의 부호화 비용도 함께 반영한 손실함수를 비교한다. 실험을 위해 HEVC(High Efficiency Video Coding) 화면내 예측 대비 평균적인 PSNR 향상 정도를 나타내는 성능 지표(��PSNR)를 정의한다. 실험결과 예측오차의 부호화 특성을 반영하는 손실함수를 이용한 학습이 MSE 만 고려한 학습 대비 ��PSNR 기준 평균 0.4dB 향상됨을 보였다.