이 논문은 UHD 영상을 지원하는 멀티 디코더 용 인트라 예측 회로의 구조와 설계를 제안하고 있다. 제안된 회로는 가장 최신의 비디오 압축 표준인 HEVC뿐만 아니라 H.264도 지원한다. 이 회로는 기본적인 인트라 예측 기능이외에 추가적으로 H.264 표준에 정의되어 있는 참조 샘플 필터 연산과 HEVC 표준에 정의되어 있는 약한 참조 샘플 필터 및 강한 참조 샘플 필터 연산을 처리하는 기능도 갖고 있다. 공통적인 연산부와 내부 저장소를 공유함으로써 회로의 크기를 감소시켰으며, 병렬 연산을 통하여 성능을 향상시켰다. 제안된 회로는 Verilog HDL(Hardware Description Language)을 이용하여 RTL(Register Transfer Level)로 기술하였으며, Cadence의 NC-Verilog를 이용하여 기능을 검증하였다. RTL 회로를 Synopsys의 Design Compiler 및 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 합성된 게이트 수준 회로는 69,694개의 게이트로 구성되며, 최대 동작주파수 157MHz에서 4K-UHD HEVC 영상을 초당 100 ~ 280 프레임의 속도로 처리한다.
H.264/AVC부호화 방식이 압축성능이 뛰어나더라도 가변길이부호화방식을 따르기 때문에 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변할 수 밖에 없다. 따라서 부호화된 비디오 비트스트림을 고정된 저대역폭의 네트워크를 통해 실시간으로 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트율을 반드시 제어할 필요가 있다. 기존의 비트율 제어 알고리즘은 각 프레임당 목표 비트를 결정하는 2차원 비트율-왜곡 모델을 채택하고 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 채널에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 동영상을 전송할 때 움직임이 많은 영상의 비트율을 보다 효율적으로 제어하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 비트율 제어 알고리즘은 2차원 비트율-왜곡 모델식을 이용하여 이전 프레임의 매크로블록과 현재 프레임의 매크로블록간에 움직임 변화량을 예측함으로써 매크로블록 단위로 비트율을 제어한다. 움직임이 많고 장면전환이 빈번한 동영상 샘플을 대상으로 비교 실험한 결과, 비트율 제어의 경우 기존의 알고리즘은 채널전송 환경에 부적합하게 비트율을 초과하지만, 새롭게 제안한 알고리즘은 채널전송에 적합하게 부호화됨을 확인할 수 있었다. 화질 또한 제안한 방법이 기존의 비트율 제어 방법보다 평균적으로 $0.4{\sim}0.9\;dB$로 높게 나타남을 확인하였다.
표준화 마무리 단계인 차세대 비디오 부호화 표준 VVC(Versatile Video Coding)는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 두배 이상의 압축 성능을 달성하기 위해 다양한 기술들을 채택하고 있다. VVC는 GPB(Generalized P and B) 슬라이스에서의 양예측(bi-prediction) 기법의 성능 향상을 위하여 두 예측신호에 다양한 가중치를 적용하여 최종 예측신호를 생성하는 BCW(Bi-prediction with CU-level Weight)를 채택하였다. BCW 가중치는 가용한 참조픽처 중 재생 순서상 미래 픽처의 존재 유무를 지시하는 신택스(syntax) 요소인 NoBackwardPredFlag에 따라 적응적으로 시그널링 된다. 이러한 신택스 구조는 비디오 코덱의 유연성을 저해하고 비트스트림 파싱(parsing) 단계에서의 의존성 문제를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 가중치 전송에서 기존의 조건 판단 없이 가능한 모든 가중치를 허용하는 기법을 제안하였으며, 부호화기에서의 다양한 가중치 탐색을 통해 제안방법의 성능을 확인하였다. 제안된 기법은 제기된 문제를 해결하면서도 실험결과 3개의 가중치 탐색을 수행하였을 때 무시할 정도의 BD-rate 손실과 5개의 가중치 탐색을 수행하였을 때 다소의 부호화 성능 향상을 확인하였다.
H.264 영상 부호화 표준은 인트라 예측에서 압축 효율을 향상시키기 위해 율-왜곡 최적화(RDO : Rate Distortion Optimization) 방법을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 현재 블록에 대한 최적의 부호화 모드의 선택이 가능해졌지만 복잡도와 연산은 이전대비 더욱 증가하였다. 본 논문은 우세한 에지 방향(DED : Dominant Edge Direction)의 예측을 통한 고속인트라 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이 알고리즘은 이산 코사인 변환(DCT : Discrete Cosine Transform) 계수를 근사화하여 이용한다. DED를 예측함으로써 $4{\times}4$ 휘도 블록의 경우 최적 모드 결정을 위한 율-왜곡 최적화 계산에 9개 모드 중 3개 모드가 선택된다. $16{\times}16$ 휘도 블록과 $8{\times}8$ 색상 블록의 경우 4개 모드 대신에 2개 모드가 최적 모드 결정을 위해 율-왜곡 최적화 계산을 수행한다. 이러한 방법을 이용한 실험 결과 인트라 전체 검색 방법대비 약 72%의 연산시간이 감소하는 결과를 보여준다.
H.264/AVC 표준은 이전의 압축 표준들에 비하여 높은 부호화 성능을 얻었지만 코덱의 복잡도도 동시에 증가하였다. 또한 최근에 VCEG에서 개발 중인 KTA 소프트웨어의 다양한 기술들은 코덱의 복잡도를 더욱 가중시키고 있다. 특히, 움직임 보상을 위한 적응적 보간 필터 기술은 부호화 효율에만 초점을 두고 개발되었기 때문에 표준 필터에 비하여 2배 이상 높은 복잡도를 가진다. 이에 본 논문에서는 부호화 성능 및 복호화 속도를 향상하는 저 복잡도의 보간 필터 뱅크를 제안하였다. 부호화 효율을 위한 적응적 보간 필터와 저 복잡도 복호화를 위한 고정된 단순 필터를 필터 뱅크로 구성하고, 매크로블록 단위 또는 프레임 단위로 최적의 보간 필터를 선택하여 움직임 보상 수행하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 KTA에서 제안되었던 적응적 보간 필터 대비 유사한 부호화 효율을 가지며, 디코더 전체 속도의 약 12% 감소를 얻었다.
멀티미디어 신호의 대부분은 이미지 데이터가 차지하고 있어 이미지 데이터를 효율적으로 처리하고 전송하는 문제가 정보화 사회의 중요 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지 데이터를 압축하는 여러 방식 중에 YUV색 공간을 이용하여 중요도에 따라 색상 비트를 줄이는 압축 알고리즘을 제안한다. 4:2:2 서브샘플링은 영상 분야에서 표준으로 사용되고 있다. 색 정보와 사람의 망막이 가지는 특성을 이용하여 4:2:2 서브 샘플링으로 YUV의 색상 데이터를 줄였다. YUV 이미지와 RGB 이미지는 변환 행렬을 통해 서로의 색 영역으로 변환하여 사용할 수 있다. 이미지 데이터를 YUV로 색 공간으로 변환하여 상대적으로 낮은 U, V 비트를 다운 스케일작업을 수행 한 후 4:2:2 서브 샘플링을 통하여 데이터를 압축한다. 기존의 방식들과의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 비교하고 분석하였다. 분석한 결과 중요도가 낮은 색상 요소의 정보를 줄인 제안된 방식의 결과와 원본과 비교했을 때 품질의 큰 저하 없이 이미지를 압축 할 수 있었다.
최신 비디오 부호화 표준인 H.264에서는 화면내 예측으로 화소블록의 신호값을 예측하기 위하여 9개의 모드를 사용한다. 이러한 과정을 거쳐 화면내 부호화신호에서 우수한 압축율을 가져을 수 있으나 9가지 예측 모드 전체 사용은 인접화소 비교로 인해 발생되는 연산량 또는 탐색건수로 복잡도가 증가되는 비효율성을 내재하고 있다. 본 논문에서는 주관적 관심영역을 고려한 화면내 예측모드의 간소화 방법을 제안한다. 비디오 신호의 각 화면에는 관심이 주어지는 특정영역이 존재한다. 이러한 영역은 다른 영역에 비하여 더 좋은 주관적화질 제공이 필요하다. 제안된 방법은 주관적 관심이 높은 영역에 비하여 주관적 관심이 낮은 영역에는 9개의 모드중에 필수모드만을 제공하여 예측모드 간소화를 높여준다. 예측특성만을 고려하여 화면 전체에 간소화를 주는 기존 방법에 비하여 제안된 방법은 추가적으로 11%$\sim$15%의 예측모드 간소화가 가능하다.
본 논문에서는 해마신경망(HCNN:HippoCampal Neural Network)을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다. 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 질감(texture)등과 같은 low-level의 특징을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 장면 전환 검출을 수행하여 샷을 검출한다. 이 샷 프레임에서 컬러 객체의 자동 추출을 위하여 similar colorization과 ACE(Adaptive Circular filter and Edge) 알고리즘을 사용한다. 그리고 이렇게 추출된 특징을 해마 신경망을 통하여 학습한 후 멀티미디어 검색 시스템을 구성한다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 흥분학습을 통해 장기기억 시켜서 적응성 있는 실시간 검색 시스템을 구현한다.
본 논문에서는 저전송률 환경에서 영상의 품질을 향상 시키고 전체 영상의 품질 변화를 감소시키는 프레임 레벨 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 한 GOP에 할당된 비 트량을 버퍼 상태와 전송률뿐만 아니라 각 프레임의 특성에 맞게 적절하게 분배함으로써 전체 영상의 품질을 향상시킨다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 영상 압축 제어를 어렵게 한다. 본 논문에서는 먼저 압축된 영상의 특성을 분석하여 저전송률에 맞는 예측 모델을 제시하고, 이를 이용하여 목표 왜곡 값을 설정하고 목표 왜곡 값에 맞는 비트량을 할당한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 현재 사용하고 있는 아날로그 방식의 감시 시스템에서 발생하는 자원 낭비와 효율성 저하 문제를 극복하기 위해 MPEG-2 국제 표준을 이용한 영상 데이터의 인코딩 기법과 압축 기법을 적용한 새로운 방식의 디지털 감시 시스템의 설계 및 구현 기법에 대해 기술하였다. 또한, 기존의 디지털 감시 카메라 시스템에서 적용하지 못한 고속 움직임 추정 알고리듬을 적용하여, 보다 실시간적인 시스템을 제안한다. 고속 움직임 추정 알고리듬은 MPEG-2 비디오 인코딩을 위해서 제안되었다 이 알고리듬은 블록 매칭 기법과 그래디언트 기법의 혼합적인 사용에 기반한다. 또한 MPEG-2 비디오 데이터를 직접적으로 사용하여 움직이는 물체를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 매우 간단하고 종래의 물체 검출 방법들 보다 계산 시간이 훨씬 덜 요구된 다. 본 논문에서 제안한 시스템은 특정한 하드웨어 없이 단지 소프트웨어만으로 영상데이터를 실시간으로 인코딩 및 디코딩 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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