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문선 채널에서 신뢰성 있는 실시간 동영상 서비스를 하기 위해서는 비디오 스트림 내에서 오류가 발생한 블록의 위치를 알아야 정확한 오류 복구가 가능하다. 이전의 오류 검출 연구들은 대부분 픽셀 단위로 비교하므로 계산량이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 실시간 서비스를 고려하여 계산량이 적은 블록 단위의 오류 검출 기법을 제안한다. 블록 내의 DCT 계수를 이용하여 오류를 검출한다. DC 계수를 이용해 1차 임계치를 비교한 후 AC 계수를 이용해 에지를 검출한다. 애지가 존재하는 블록에 대해 2차 임계치를 비교하여 오류 여부를 판단한다. DCT 계수 정보를 직접 이용할 수 없는 P, B 프레임에서 DCT 계수를 추정할 수 있는 방법도 함께 제안한다. 제안한 오류 검출 기법을 실제 구현하여 성능을 측정한다.

문선 채널에서 신뢰성 있는 실시간 동영상 서비스를 하기 위해서는 비디오 스트림 내에서 오류가 발생한 블록의 위치를 알아야 정확한 오류 복구가 가능하다. 이전의 오류 검출 연구들은 대부분 픽셀 단위로 비교하므로 계산량이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 실시간 서비스를 고려하여 계산량이 적은 블록 단위의 오류 검출 기법을 제안한다. 블록 내의 DCT 계수를 이용하여 오류를 검출한다. DC 계수를 이용해 1차 임계치를 비교한 후 AC 계수를 이용해 에지를 검출한다. 애지가 존재하는 블록에 대해 2차 임계치를 비교하여 오류 여부를 판단한다. DCT 계수 정보를 직접 이용할 수 없는 P, B 프레임에서 DCT 계수를 추정할 수 있는 방법도 함께 제안한다. 제안한 오류 검출 기법을 실제 구현하여 성능을 측정한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 블록 레벨에서는 각 블록에 대해 인접한 4개(상, 하, 좌, 우)의 블록들과 DC 계수를 비교한다. DC 계수 변화 량이 1차 임계치보다 크다면 이웃 블록들에 대해 에지 존재여부를 검사한다. 인접한 블록 간의 DC 계수 변화는 크지 않으나 에지가 존재할 때는 변화가 클 수 있기 때문이다.
• 따라서, I 프레임을 제외한 나머지 프레임들의 DCT 계수를 구하기 위한 방법이 필요하다. [8]에서 DCT 계수 를 구하기 위한 식을 제시하고 있으나 P나 B 프레임의 얻어지는 비디오 질에 비해 요구되는 계산량이 많으므로 본 논문에서는 DCT 계수를 추정하기 위한 방법을 제안 한다.
• 이전의 블록 단위의 오류 검출을 위한 연구들은 대부분 픽셀 단위로 블록 내에서의 오류 여부를 계산하므로 많은 계산량이 필요한 문제점이 있었다. 본 논문에서는 DCT 계수를 이용한 계산량이 적은 8×8 블록 단위의 오류 검출 기법을 제안하고 실제 구현을 통해 성능을 측정한다.
• 본 논문에서는 무선 채널에서 신뢰성 있는 동영상 정보를 전송하기 위해 H.263 비디오 스트림에서 오류가 발생한 블록의 위치를 찾기 위한 2단계 오류 검출 기법을 제안했다. 실시간성을 고려하여 계산량이 적도록 DCT 계수(DC 계수, AC 계수를 이용한 오류 검출 기법이다.

제안 방법

• 그러므로 오류가 발생한 블록의 정확한 위치를 알아내야 한다. 그러므로 본 논문에서는 블록 레벨의 검출 단계에서 실제 오류가 발생한 블록의 위치를 찾게된다.
• 오류 검출을 한 후 오류 블록은 이전 프레임의 해당 블록으로 대체한다. 대체한 후 전체 비디오 스트림의 평균 SNR을 비교한 것이다. 오류 검출을 하지 않을 때와 VLC 레벨의 오류 검출만으로 오류 블록을 대체한 기법과 제안한 2단계 오류 검출로 오류 블록을 대체한 기법을 성능 비교한다.
• 대체한 후 전체 비디오 스트림의 평균 SNR을 비교한 것이다. 오류 검출을 하지 않을 때와 VLC 레벨의 오류 검출만으로 오류 블록을 대체한 기법과 제안한 2단계 오류 검출로 오류 블록을 대체한 기법을 성능 비교한다. 또한 [2]에서 제안했던 4개의 파라미터를 비교하여 오류를 검출하는 방법과 성능을 비교하였다.
• 실시간성을 고려하여 계산량이 적도록 DCT 계수(DC 계수, AC 계수를 이용한 오류 검출 기법이다. 오류와 에지를 구별하기 위해 에지 검출 방법도 설명하였으며 DCT 계수를 직접 이용할 수 없는 P, B 프레임에서 계수를 추정하기 위한 기법도 제안하였다. 성능 평가를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 효과적으로 bit 오류에 대처할 수 있음을 보였다.
• 인접한 블록 간의 DC 계수 변화는 크지 않으나 에지가 존재할 때는 변화가 클 수 있기 때문이다. 인접한 8개 블록에 대해 3장에서 설명했던 방법을 통해 에지 여부를 조사한다. 에지가 존재한다면 에지 방향에 따라 블록 간의 DC 계수 변화량을 다시 비교한다.
• 에지 검출을 위한 기존의 연구에서는 디코딩과정에서 Entropy decoding→Dequantization→IDCT 과정을 거쳐 에지 검출 필터를 거쳐 에지 정보를 추출해냈다. 하지만 디코딩 연산 중 40% 이상이 IDCT 과정에서 발생하므로 본 논문에서는 에지 검출을 위한 계산 시간을 줄이기 위해 IDCT 과정을 거치기 전에 AC 계수를 이용해 에지 정보를 추출하도록 하였다. 특정 블록 내에서 에지의 존재여부를 판단하기 위해 다음의 식을 사용한다.

대상 데이터

• 본 논문에서는 2단계에 걸쳐 오류가 발생한 블록의 위치를 찾는다. VLC 레벨 오류 검출과 블록 레벨 오류 검출이 그것이다.
• 특정 블록 내에서 에지의 존재여부를 판단하기 위해 다음의 식을 사용한다. 실제 에지 검출을 위해 사용하는 AC 계수는 처음 5개(F01, F10, F11, F02, F20)이다.

데이터처리

• 오류 검출을 하지 않을 때와 VLC 레벨의 오류 검출만으로 오류 블록을 대체한 기법과 제안한 2단계 오류 검출로 오류 블록을 대체한 기법을 성능 비교한다. 또한 [2]에서 제안했던 4개의 파라미터를 비교하여 오류를 검출하는 방법과 성능을 비교하였다. 1차 임계치는 150, 2차 임계치는 50으로 성능을 측정하였다.

성능/효과

• 본 논문에서 제안하는 오류 검출 기법은 각 블록에 대해 픽셀단위로 비교하지 않으므로 이전 연구들에 비해 훨씬 계산량을 줄였다. 즉, 무선 채널에서 신뢰성 있는 실시간 멀티미디어 서비스를 하기 위한 오류 검출 기법으로 효과적이다.
• 본 논문에서 제안한 오류 검출 기법의 성능 평가를 위해 사용하는 비디오 스트림은 H.263 데이터 포맷인 'Claire' QCIF 스트림이며 20 kbps 로 코딩되었으며 평균 SNR(signal-to-noise-ratio)은 38 dB 이다. 성능 평가 에서 사용되는 SNR은 비디오 스트림의 Y 구성요소에 대해 측정한 것이다.
• 오류와 에지를 구별하기 위해 에지 검출 방법도 설명하였으며 DCT 계수를 직접 이용할 수 없는 P, B 프레임에서 계수를 추정하기 위한 기법도 제안하였다. 성능 평가를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 효과적으로 bit 오류에 대처할 수 있음을 보였다.
• 그림 2에서는 10 4 BER 에 대해 프레임 개수를 75개까지 늘려가며 SNR을 비교한 것이다. 제안한 기법이 계산량이 적음과 동시에 오류 블록의 검출에 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있다.

후속연구

• 본 논문에서 사용한 비디오 스트림은 장면 변화가 비교적 적은 스트림이었으므로 향후 장면 변화가 큰 멀티미디어 서비스를 위해서는 좀 더 정확한 에지 검출방법 과 계수 추정에 대한 연구가 필요할 것이다. 또한, 비트 오류 패턴에 따른 성능 평가도 해야할 것이다.
• 본 논문에서 사용한 비디오 스트림은 장면 변화가 비교적 적은 스트림이었으므로 향후 장면 변화가 큰 멀티미디어 서비스를 위해서는 좀 더 정확한 에지 검출방법 과 계수 추정에 대한 연구가 필요할 것이다. 또한, 비트 오류 패턴에 따른 성능 평가도 해야할 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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