• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.6-9
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• 2020

최근 몰입형 가상 현실을 제공하기 위한 360 도 영상 전송 기술이 활발히 연구되고 있다. 그러나 현재 가상현실 기기가 가지는 연산 능력 및 대역폭으로는 고화질의 360 도 영상을 전송 및 재생하기에 한계가 있다. 해당 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 시점의 고화질 360 도 영상 제공을 위해 사용자 시점 타일을 추출하는 움직임 제한 타일 셋 기반 타일 추출기를 구현한다. Versatile video coding (VVC) 기반 타일 인코더를 이용해 360 도 영상에 대한 비트스트림을 생성한 후, 사용자 시점에 해당하는 타일들을 선택한다. 이후 선택된 타일들은 제안하는 타일 추출기에 의해 추출되고 전송된다. 또한, 전체 360 도 영상에 대한 저화질 비트스트림을 전송하여 갑작스러운 사용자 시점 변경에 대응한다. 제안된 타일 추출기를 기반으로 360 도 영상 전송을 수행하면, 기존 VVC 기반 시스템 대비 대비 평균 24.81%의 bjontegaard delta rate (BD-rate) 감소가 가능함을 확인하였다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제2권4호
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• pp.549-556
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• 2016

CVR은 계통의 전압을 감소시켜 소비 전력을 줄이는 기술로, 과거 많은 실증과 연구가 진행되어 왔다. 최근, SCADA 기반 또는 AMI 기반의 VVC가 개발되면서 CVR이 중요한 운영 방식이 되었다. CVR은 다양한 계측기를 사용하여 폐루프 제어(closed loop control)방식으로 최적 VVC제어 지령치를 결정한다. 본 논문에서는 전압 계측기반 CVR제어 알고리즘 개발 및 검증을 위한 RTDS-MATLAB 연동 환경을 구현하였다. RTDS를 이용하여 배전 계통의 전압제어기기들을 모델링하고 MATLAB으로 RTDS의 모의 계통의 전압을 계측하고 제어할 수 있는 제어기를 구성하였다. 무효전력 제어기기인 캐패시터는 계통의 전압을 평탄화하고 계통의 전압 기반으로 OLTC의 탭 제어를 하여 계통의 전압을 낮추는 제어 알고리즘을 MATLAB을 통해 구현하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 시스템을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.246-248
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• 2019

In the ongoing standardization of Versatile Video Coding (VVC), DCT-2, DST-7 and DCT-8 are accounted as the vital transform kernels. While storing all of those transform kernels, ROM memory storage is considered as the major problem. So, to deal with this scenario, a common sparse unified matrix concept is introduced in this paper. From the proposed matrix, any point transform kernels (DCT-2, DST-7, DCT-8, DST-4 and DCT-4) can be achieved after some mathematical computation. DCT-2, DST-7 and DCT-8 are the used major transform kernel in this paper.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.20-21
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• 2019

The Joint Video Experts Team (JVET) has been working on the development of next generation of video coding standard called Versatile Video Coding (VVC). Position Dependent Intra Prediction Combination (PDPC) which is one of the major tools for intra prediction refines the prediction through a linear combination between the reconstructed samples and the predicted samples according to the sample position. In VVC WD6, nScale which is shift value that adjusts the weight is determined by the width and height of the current block. It may cause that PDPC is applied to regions that do not fit the characteristics of the current intra prediction mode. In this paper, we define nScale for each width and height so that the weight can be applied independently to the left and top reference samples, respectively. Experimental results show that, compared to VTM 6.0, the proposed method gives -0.01%, -0.04% and 0.01% Bjotegaard-Delta (BD)-rate performance, for Y, Cb, and Cr components, respectively, in All-Intra (AI) configuration.

• 대한전자공학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.27-39
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• 1971

이동편 간이형 FM송신기를 제작할때 종전방식에 의한 리액턴스변조방식보다 VVC다이오드를 사용한 수정주파수변조방식이 채배단을 필요치않기 때문에 변조기로서 더 적합하다. 이때 수정발진자와 변조회로소자 및 VVC다이오드와의 관계에서 가장 변조직선성이 좋으면서 중심주파수의 안전도를 허용범위내에 들게하려면 어떻게 하면 되는가를 이론적해석과 실험적결과로서 입증하였다.

• 방송과미디어
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• 제24권4호
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• pp.120-131
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• 2019

고해상도 영상 서비스 증가와 Youtube, Netflix와 같은 OTT 중심의 동영상 시청 환경 변화에 따라, 기존 대비 높은 압축률을 목표로 하는 새로운 비디오 코덱 표준들이 활발히 개발되고 있다. 그 중 가장 대표적인 것은 MPEG에서 개발 중인 VVC(Versatile Video Coding)로 기존 HEVC(High Efficiency Video Coding) 대비 2배의 압축률 달성을 목표로 하고 있다. 하지만 압축률 향상을 위한 새로운 부호화 도구들의 복잡도가 점점 증가함에 따라, 하드웨어 복호화기 구현시 많은 어려움이 있을 것으로 예상된다. VVC 표준화에서는 이런 어려움을 극복하기 위하여, 하드웨어 구현 관점에서 부호화 도구들을 최적화하고 이를 사용함에 있어 몇가지 제약들을 정의하고 있다. 본 논문에서는 현재 VVCCD 및 VTM 6.0 소프트웨어 기준으로 하드웨어 복호화기 구현을 고려하여 채택된 부호화 도구 및 제약에 대하여 분석한다.

• 방송과미디어
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• 제24권4호
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• pp.87-101
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• 2019

JVET(Joint Video Experts Team)에서 새로운 비디오 압축 표준으로 진행 중인 VVC(Versatile Video Coding)에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 기술을 근간으로 부호화 효율을 높일 수 있는 다양한 새로운 기술들을 채택하고 있다. 인루프 필터(In-Loop Filter)는 복원영상의 화질을 향상시키기 위한 기술로 주관적 화질 개선뿐만 아니라 부호화 효율을 향상시키는 기술로 기존 HEVC의 확장 기술 및 새로운 인루프 필터 기술을 채택하고 있다. 본 고에서는 VVC의 CD에 채택되어 있는 인루프 필터 기술들을 소개한다. 인루프 필터 기술은 HEVC에 채택되어 있는 디블록킹 필터(Deblocking Filter: DF)와 SAO(Sample Adaptive Offset), 새로이 추가된 ALF(Adaptive Loop Filter)의 3가지의 필터와 LMCS(Luma Mapping with Chroma Scaling) 기술을 포함하고 있다. 이들 인루프 필터 기술은 주관적 화질 개선과 부호화 효율을 크게 개선하고 있으며, 2020년 7월 FDIS(Final Draft International Standard) 완료를 앞두고 인루프 필터링의 다양화로 인한 성능과 복잡도를 고려한 간소화 및 병렬처리 등의 고속화에 대한 표준화가 지속적으로 이루어질 전망이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.783-792
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• 2022

Versatile Video Coding (VVC) is the latest video coding standard, which had been developed by the Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T Video Coding Experts Group (VCEG) and ISO/IEC Moving Picture Experts Group (MPEG) in 2020. Although VVC can provide powerful coding performance, it requires tremendous computational complexity to determine the optimal block structures during the encoding process. In this paper, we propose a fast ternary tree decision method using two neural networks with 7 nodes as input vector based on the multi-layer perceptron structure, names STH-NN and STV-NN. As a training result of neural network, the STH-NN and STV-NN achieved accuracies of 85% and 91%, respectively. Experimental results show that the proposed method reduces the encoding complexity up to 25% with unnoticeable coding loss compared to the VVC test model (VTM).

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.143-144
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• 2020

VVC (Versatile Video Coding)는 HEVC이후 차세대 표준 비디오 코딩으로 JVET(Joint Video Exploration)에 의해 2018년 표준화를 시작하였다. VVC에는 복원픽쳐의 변환-양자화에러에 의해 발생한 블로어, 블로킹, 링잉 아티팩트를 감소시키기 위하여 deblocking filter (DF), sample adaptive offset (SAO), adaptive loop filter(ALF)와 같은 모듈을 사용한다. 한편 CNN (Convolutional Neural Network)은 최근 이미지와 비디오 복원에 높은 성능을 보이고 있다. VVC에서 픽쳐는 CTU (Coding Tree Unit)으로 분할되고 각 CTU는 다시 CU (Coding Unit)으로 분할된다. 그리고 인코딩을 위한 중요한 정보들이 Picture, CTU, CU단위로 디코더에 전송된다. 이 논문에서는 화면 간 예측으로 인코딩 된 픽처에서 블록과 픽처정보를 이용한 딥러닝 기반의 인루프 필터 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 화면 간 예측에서 QP, 4×4 블록단위의 모션벡터, 참조블록과의 시간적거리, CU의 깊이를 모델에 추가적인 정보로 이용한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.355-356
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• 2021

딥러닝 기술과 하드웨어의 발전으로 다양한 분야에서 인공신경망과 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 코덱 부분에서도 딥러닝 기술을 적용하는 부호화 기술이 많이 연구되고 있다. 본 논문은 최근 완료된 VVC 에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix Weighted Intra Prediction)를 확장하여 보다 깊은 계층의 모델로 학습된 새로운 화면내 예측 모델을 제안한다. 기존 VVC 의 MIP 의 성능과 비교하기 위하여 기존 MIP 모델과 제안하는 다중완전연결계층(Fully Connected Layer) 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)에 적용하여 그 성능을 비교하였다. 실험결과 제안기법은 VVC MIP 대비 0.08 BD-rate 성능 향상을 보였다.