• ETRI Journal
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• 제30권4호
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• pp.506-515
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• 2008

The H.264/AVC standard has adopted new coding tools such as intra-prediction, variable block size, motion estimation with quarter-pixel-accuracy, loop filter, and so on. The adoption of these tools enables an H.264/AVC-coded bitstream to have more information than was possible with previous standards. In this paper, we propose an effective spatial error concealment method with low complexity in H.264/AVC intra-frame. From information included in an H.264/AVC-coded bitstream, we use prediction modes of intra-blocks to recover a damaged block. This is because the prediction direction in each prediction mode is highly correlated to the edge direction. We first estimate the edge direction of a damaged block using the prediction modes of the intra-blocks adjacent to a damaged block and classify the area inside the damaged block into edge and flat areas. Our method then recovers pixel values in the edge area using edge-directed interpolation, and recovers pixel values in the flat area using weighted interpolation. Simulation results show that the proposed method yields better video quality than conventional approaches.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권11A호
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• pp.1880-1888
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• 2001

통신 기술의 발전으로 무선 채널을 이용한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 방법이 활발히 연구되고 있다. 무선 채널을 이용한 영상 통신에서 채널상의 오류는 복원되는 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 이러한 채널상의 오류로 인한 화질 열화를 막기 위한 다양한 기법들이 활밭히 연구되고 있는데, 그 중 오류 은폐 기법은 부가 정보가 필요 없고 부호화 기법의 변형 없이 적용이 가능하여 최근에 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 동영상 압축 표준안인 H.263에 의해서 압축된 영상이 채널 오류에 의해서 손상되었을 때 주변 블록들의 경계 방향성을 고려해서 손상된 움직임 벡터를 추정하는 새로운 기법을 제안하였다. 이는 각 객체에 속하는 블록들은 유사한 움직임을 갖는다는 특성을 이용한 것으로 방향성을 고려하는데는 각 블록의 첫 번째 AC 계수를 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 모의 실헙 결과 제안된 방법은 기존의 오류 은폐 방법보다 계산량을 크게 줄이면서 PSNR 측면에서 향상된 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.731-740
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• 2003

움직임 추정은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 상관성을 이용하여 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 부호화에 있어서 중요한 역할을 한다. 그리고 서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색 패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 작은 크로스 탐색 패턴과 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다 이 방법은 작은 크로스 탐색 패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 블록 기반 경사 하강 탐색 기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 26-40% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.357-371
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• 2005

본 논문에서는 CDS(Cross-Diamond Search algorithm) 및 CDHSs(Cross-Diamond-Hexagonal Search algorithms)의 성능을 향상시키기 위하여 탐색 영역의 위치에 따라 최적의 탐색 형태를 적용하는 CDTS(Cross-Diamond-Triangle Search algorithm)를 제안한다. CDTS에서 탐색 영역의 위치에 따라 최적의 탐색 형태를 적용하기 위하여 다양한 실험 영상들의 움직임 분포를 먼저 분석하였다. 분석된 움직임 분포에 근거하여 CDTS 구현 시 탐색 영역 중심부에서는 십자 탐색 형태와 다이아몬드 탐색 형태를 적용하고, 나머지 탐색 영역에서는 삼각 탐색 형태와 다이아몬드 탐색 형태를 적용한다. CDTS에서 제안하는 삼각 탐색 형태는 기존 탐색 알고리즘에서 사용하는 대칭형 구조와는 다르게 비대칭형 구조를 가지고 탐색점을 더욱 감소시키는 효과를 제공하면서도 화질을 유지할 수 있다. CDTS를 CDS 및 CDHSs와 비교하였을 때 화질 열화 없이 각각 평균 16.22$\%$ 및 3.09$\%$ 정도의 탐색점 감소 효과가 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.237-247
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• 2003

움직임 예측은 화질을 유지하면서 영상을 낮은 비트율로 부호화하는 중요한 기술이다. 일반적인 전역 탐색 방법을 사용하면 많은 계산량이 요구된다. 이전의 많은 고속 움직임 예측 방법들은 탐색점의 수를 줄이는데 초점을 두고 있기 때문에 움직임 백터 예측의 정확도가 낮다. 그러므로 본 논문에서는 주위 볼록간의 시공간적 상관관계를 이용하는 새로운 움직임 예측 방법을 제안한다. 신뢰할 수 있는 예측 움직임 벡터(Reliable Predicted Motion Vector : RPMV)를 정의한 후 전역 탐색 방법과 결과를 비교하여 RPMV의 성능을 검증한다. 검증된 RPMV 의 크기와 방향을 이용하는 새로운 움직임 백터 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 현재까지 제안된 방법 중 효율적인 것으로 알려진 Nearest Neighbor 방법과 비교하였을 때 약 l1∼14% 정도 속도 향상이 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.23-29
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• 2009

본 논문은 일생동안 한 개인이 느끼는 오감 정보를 모두 저장하는 데 필요한 기억 용량을 분석하고 저장공간을 추정하였다. 추정된 저장 공간은 현대 압축 기술을 사용하였고, 오감 정보는 입거나 이식 가능한 유비쿼터스 환경하에서 얻어지는 센싱 정보이다. 저장 공간의 약 76%가 일반 텔레비젼 수준의 화질인 비디오 시각 정보를 저장하는 데 사용되고 저장 공간의 나머지 부분은 인덱스 정보를 포함하는 음성, 미각, 후각, 촉각 정보를 저장한다. 한 개인의 태아기를 포함한 일생 동안, 약 100년간의 데이터 저장에는 약 600 tera bytes의 저장 용량이 필요한 것으로 분석되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-20
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• 2022

As unmanned aerial vehicle (UAV) technology grew in popularity over the years, it was introduced for air quality monitoring. This can easily be used to estimate the sidewalk emission concentration by calculating road traffic emission factors of different vehicle types. These calculations require a simulation of the spread of pollutants from one or more sources given for estimation. For this purpose, a Gaussian plume dispersion model was developed based on the US EPA Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of fuel consumption and pollutant emissions from vehicles under a wide range of user-defined conditions. This paper describes a methodology for estimating emission concentration on the sidewalk emitted by different types of vehicles. This line source considers vehicle parameters, wind speed and direction, and pollutant concentration using a UAV equipped with a monocular camera. All were sampled over an hourly interval. In this article, the YOLOv5 deep learning model is developed, vehicle tracking is used through Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking), vehicle localization using a homography transformation matrix to locate each vehicle and calculate the parameters of speed and acceleration, and ultimately a Gaussian plume dispersion model was developed to estimate the CO, NOx concentrations at a sidewalk point. The results demonstrate that these estimated pollutants values are good to give a fast and reasonable indication for any near road receptor point using a cheap UAV without installing air monitoring stations along the road.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권11C호
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• pp.925-931
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• 2008

동영상 표준안 H.264/AVC에서 가변 블록 모드 알고리즘은 압축 성능을 향상시키나 다양한 블록 모드와 모드 결정을 위해 방대한 계산을 필요로 한다. 한편, 결정된 인터 블록 모드들은 블록 영상의 복잡도에 의존하여 복잡한 매크로블록일수록 블록 크기는 더 작아지고 있다. 본 논문은 고속 인터 블록 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 유효 인터 블록 모드를 결정 가능성이 큰 블록 모드로 제한하고, 유효블록 모드들에서만 움직임 추정 및 율-왜곡 최적화를 수행한다. 거기에 $16{\times}16$ 블록 모드만을 갖는 유효 블록 모드들에는 고속 움직임 추정 알고리즘인 PDE (partial difference elimination)를 적용시키고 있다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 참조 소프트웨어 JM 9.5에서 화질, 비트율, 부호화 시간이 기존 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 평균 움직임 추정 시간의 약 24.12%를 감소시키며 화질과 비트량을 각각 -0.02dB와 -0.12% 정도로 유지시킬 수 있는 것을 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권2호
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• pp.20-28
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• 2003

최근 들어 ASIC(Application Specific IC)이나 소형 시스템에서 사용할 수 있는 더 빠르고 정확한 움직임 벡터 예측방법이 요구되고 있다. 전역탐색(Full Search: FS) 방법은 탐색영역의 모든 화소들을 탐색하여 움직임 벡터를 예측하는 방법으로 화질과 PSNR은 좋지만 반면에 많은 계산량이 요구된다. 기존의 고속 알고리즘들은 탐색 회수를 제한함으로써 계산량을 줄였기 때문에 움직임 벡터 예측의 정확도가 낮고, 움직임 보상시 SAD(Sum of Absolute Difference) 값이 높아지는 것을 감수해야한다. 본 논문에서는 영상에서의 현재 블록과 주변 블록과의 공간적인 상관도를 고려하여 예측된 움직임 벡터 (Predicted Motion Vector: PMV)를 이용하는 고속 움직임 탐색 방법을 제안한다. PMV 방법은 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 기존 방법들 보다 명확하고 간결하게 탐색을 수행할 수 있다. PMV 방법이 대표적인 기존 방법인 Nearest-Neighbors Search(NNS) 방법보다 속도 및 정확도 면에서 성능이 양호함을 대표적인 실험 시퀀스를 통하여 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12B호
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• pp.2349-2358
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• 1999

본 논문에서는 스테레오 동영상의 객체기반 부호화 기법을 제안하였다. 스테레오 영상열의 정보량을 줄이면서 블록화 현상이나 모스키토 현상과 같은 블록정합 기반 방법의 예측오차를 줄이기 위해서는 객체기반 부호화 기법이 필요하다. 객체기반 방법에서는 부호화에 적절한 객체를 추출하기가 어렵고, 추출된 객체에 대해서 프레임이 지남에 따라 갱신해 주어야 하는 문제점이 발생한다. 이를 개선하기 위해서 제안된 방법에서는 전처리, 객체추출, 객체갱신 과정을 사용하였다. 전처리 과정에서는 움직임과 변이 예측의 신뢰성이 낮은 영역을 비객체영역으로 분할하여 부정확한 객체의 추출을 방지하였다. 객체추출 과정에서는 좌영상의 예측을 향상시키기 위해 기존의 움직임과 밝기값을 고려하는 영상분할법에 변이를 추가함으로서 객체기반 부호화에 적합한 객체를 추출하였다. 그리고 객체갱신 과정에서는 새로운 객체의 추출, 객체분할, 객체 병합을 적용하여 누적 오차를 줄였다.