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변주형,최한솔,심동규 한국방송·미디어공학회 2021 방송과 미디어 Vol.26 No.2
본 고는 ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 7 MPEG(Moving Picture Experts Group) 3DG(3D Graphics coding) 그룹에서 진행되고 있는 포인트 클라우드 데이터 압축 표준 기술 중 하나인 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 표준에 대하여 설명하고자 한다. G-PCC는 포인트 클라우드의 기하 정보와 속성 정보를 3차원 공간에서 서로 다른 기술을 이용하여 압축하는 표준으로, 무손실 압축 방법의 경우 10:1의 압축율을 제공하고 손실 압축의 경우 35:1 정도의 압축율을 보인다. 본 고에서는 G-PCC의 기하 정보와 속성 정보의 압축 방법을 상세히 설명하고 같은 기능을 수행하는 압축 기술 간의 성능을 비교하고자 한다.
동적 메쉬의 스케일러블 부호화를 위한 다해상도 텍스처 맵 생성 방법
변주형(Joohyung Byeon),권나성(Naseong Kwon),박한제(Hanje Park),심동규(Donggyu Sim) 한국방송·미디어공학회 2023 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2023 No.6
본 논문에서는 동적 메쉬의 색상 정보를 표현하기 위해 부호화되는 텍스처 맵의 스케일러블 부호화 기능을 제공하기 위해 다해상도 텍스처 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 본 논문은 다해상도 텍스처 맵을 생성하는 방법으로 다운샘플링 기반 방법, 텍스처 전이 알고리즘 기반 방법에 대해 제안하며 두 방법에 대한 성능을 각각 비교한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) 참조 소프트웨어인 TMM v3.0 에 구현하여 다해상도 텍스처 맵을 생성하는 방법에 대한 성능을 비교하였다. 실험결과 다운샘플링 기반의 다해상도 텍스처 맵 생성 기법은 부호화 계산 복잡도가 낮으며 모든 레이어에 대해 복원을 수행하는 경우 높은 레이어간 예측 효율이 좋아 압축 성능 관점에서 이점이 있으며 텍스처 전이 기반의 방법의 기반은 부호화 복잡도가 높으나 낮은 레이어의 텍스처 맵 품질이 우수하다는 이점이 있음이 확인되었다.
변주형(Joohyung Byeon),박한제(Hanje Park),심동규(Donggyu Sim) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11
본 논문에서는 동적 포인트 클라우드 압축 표준인 V-PCC 을 기반으로 고밀도 동적 메쉬 데이터를 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정점마다 색상 값을 갖는 고밀도 동적 메쉬 데이터 압축 구조로 정점마다 갖는 위치 정보와 색상정보는 V-PCC 를 통해 압축을 수행하고 정점들의 연결정보는 TFAN 기술을 통해 압축을 수행한다. 이때 V-PCC 를 통해 복원된 정점의 순서와 TFAN 을 통해 복원된 연결정보의 정점 인덱스 정보는 복원 후 변경되어 둘 사이를 매핑 해주기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부호화기에서 3D morton 코드 기반으로 원본 정점과 V-PCC 를 통해 복원된 정점을 효과적으로 매핑하는 방법을 제안한다. 제안하는 메쉬 압축 방법은 기존 MPEG-4 의 정적 메쉬 데이터 압축 표준인 SC3DMC 와의 비교를 통해 V-PCC 기반 동적 메쉬 데이터 압축의 효율성을 보인다.
스케일러블 동적 메쉬 압축을 위한 SHVC 기반 텍스처 맵 부호화 방법
권나성,변주형,최한솔,심동규 한국방송∙미디어공학회 2023 방송공학회논문지 Vol.28 No.3
본 논문에서는 동적 메쉬 부/복호화 시 스케일러빌리티 기능을 지원하기 위해 SHVC의 계층적 부호화 방식을 기반으로 텍스처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고해상도 텍스처 맵을 다운샘플링하여 다해상도의 텍스처 맵을 생성하고 이를 SHVC로 부호화함으로써 효과적으로 다해상도 텍스처 맵들의 중복성을 제거한다. 동적 메쉬 복호화기에서는 수신기 성능, 네트워크 환경 등에 따라 적합한 해상도의 텍스처 맵을 복호화하여 메쉬 데이터의 스케일러빌리티를 지원할 수 있도록 한다. 제안하는 방법의 성능을검증하기 위해 V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) 참조 소프트웨어인 TMMv1.0에 제안하는 방법을 적용하고 본 논문에서 제안하는 스케일러블 부/복호화기와 TMMv1.0 기반의 시뮬캐스트 방식의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법은 시뮬캐스트 방법 대비 AI, LD 환경에서 Luma BD-rate (Luma PSNR)가 각각 평균 -7.7%, -5.7%의 향상된 결과를 얻어 제안하는 방법을 통해 효과적으로 동적 메쉬 데이터의 텍스처 맵 스케일러빌리티 지원이 가능함을 확인하였다.
최한솔,변주형,방건,심동규 한국방송∙미디어공학회 2019 방송공학회논문지 Vol.24 No.3
본 논문에서는 양방향 화면 간 예측에서 LIC(Local Illuminance Compensation)의 복잡도 감소를 위한 방법을 제안한다. LIC는 화면 간 예측의 정확도를 높이기 위해 현재 블록과 참조블록의 주변 복원샘플을 이용하여 지역 조명 보상을 수행한다. 지역 조명 보상을 위해 필요한 가중치와 오프셋을 주변 복원 샘플을 이용하여 부/복호화기 양측에서 계산하기 때문에 별도의 정보 전송 없이 부호화 효율이 향상되는 장점이 있지만 부호화 예측 단계 및 복호화 단계에서 가중치와 오프셋을 구하기 때문에 부/복호화 복잡도가 높아지는 단점을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 저 복잡도 LIC를 위해 크게 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 양방향 예측 시 가중치 없이 오프셋만으로 조명보상을 적용하는 방법이고, 두 번째는 양방향 예측에서 LIC를 양방향예측을 통해 구해진 참조 블록의 가중 평균 단계 이후 적용하는 방법이다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 RA(Random Access) 조건에서 MPEG 표준 실험 영상의 B, C, D 클래스를 이용하여 BMS-2.0.1과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 BMS-2.0.1 대비 BD-rate 성능 관점에서 Y, U, V 각각에 대하여 평균 0.29%, 0.23%, 0.04%의 BD-rate 결과를 보이고 부/복호화 시간은 거의 동일하다. BD-rate의 손실이 있었지만, LIC 파라미터 유도과정에서 곱셈 연산이 제거되고 덧셈 연산이 절반으로 감소됨에 따라 LIC의 계산복잡도가 크게 감소되었다.
비디오 기반 동적 메쉬 압축을 위한 정점 차수 기반 리프팅 웨이블릿 변환 방법
김민태,변주형,심동규 한국방송∙미디어공학회 2024 방송공학회논문지 Vol.29 No.1
In this paper, we propose a vertex valence-based lifting wavelet transform method for displacement vector compression indynamic mesh. The proposed method performs a lifting transform update process using the weight derived from vertex valence,which is the number of edges incident to that vertex. In terms of filtering, proposed method assigns an update filter with theidentical characteristics to all displacement vectors by normalizing the update weight to the valence, while the update method withfixed weight assigns different update filters to displacement vectors according to the valence of that vertex. As a result ofperforming lifting transform update process based on proposed method and LoD scaling method which is preceding studied, theexperiment result shows the improved performance with the average of -3.9% and -3.6% in terms of point cloud-based BD-rate(D1 PSNR) in AI and LD conditions compared to performance of original V-DMC reference software TMM v4.0 with noadditional complexity.