2018년도 회비납부 안내 1. 회비의 납부 및 유효기간 2018년도 회원 연회비는 2017년과 동일함을 알려드리며, 아직 2018년도 회비를 납부하지 않으신 회원님께서는 납부하여 주시기 바라며, 연회비의 유효기간은 회비를 납부한 당해연도에 한합니다. 평생회원님 및 이

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1 ISSN 제45권 2호 2018 년 2 월호 The Magazine of the IEIE vol.45. no.2 차세대동영상압축기술 JVET 차세대비디오부호화표준화동향 차세대비디오부호화의블록분할구조 차세대비디오부호화를위한 JVET 인트라예측기술 FVC 기술소개 - JVET Inter Prediction MPEG-FVC 의딥러닝응용비디오압축기술 JVET HDR 기술 표준동향FVC 360 영상기술

2 2018년도 회비납부 안내 1. 회비의 납부 및 유효기간 2018년도 회원 연회비는 2017년과 동일함을 알려드리며, 아직 2018년도 회비를 납부하지 않으신 회원님께서는 납부하여 주시기 바라며, 연회비의 유효기간은 회비를 납부한 당해연도에 한합니다. 평생회원님 및 이미 회비를 납부해주신 회원님께서는 학회에서 정리관계로 시차가 있을 수 있으므로 양지하시고 이 항목은 무시하여 주십시요. 2018년도 회원 연회비는 다음과 같습니다. 정 회 원 70,000원 (입회비 10,000원) 학생회원 30,000원 (입회비 면제) 평생회원 700,000원 - 평생회비 할인 제도: 학회 홈페이지 안내 참조 - 평생회비 분납 제도(1년 한): 평생회비 분할 납부를 원하시는 회원께서는 회원 담당에게 요청하여 주시기 바랍니다. 2. 논문지(eBook) 제공 학회지와 논문지(국.영문)가 ebook으로 발간되어 학회 홈페이지( 통해 제공되고 있습니다. 다만 간행물을 우편으로 받기 원하시는 회원께서는 학회로 신청하여 주시기 바랍니다. 3. 회비의 납부방법 신용카드(홈페이지 전자결재) 및 계좌이체 (한국씨티은행, )를 이용하여 학회 연회비, 심사비 및 논문게재료 등을 납부하여 주시기 바랍니다. 4. 석 박사 신입생 및 재학생 다년 학생회원 가입 및 회비 할인 제도 안내 우리 학회에서는 석ㆍ박사 신입생 및 재학생을 위하여 다년 학생회원 가입 제도 및 회비 할인 제도를 마련하였습니다. 한 번의 회원가입으로 졸업 및 수료 때까지 학회 활동에 참여하실 수 있는 기회가 되시기 바라며 회비 할인 혜택까지 받으시길 바랍니다. 가입 대상 및 할인 혜택 - 가입 대상 : 2018년 석ㆍ박사 신입생 및 재학생 - 할인 내용 : 2년 60,000원(1년당 30,000원) 2년 50,000원(16.7% 할인) 3년 90,000원(1년당 30,000원) 3년 70,000원(22.2% 할인) 4년 120,000원(1년당 30,000원) 4년 90,000원(25% 할인) 5년 150,000원(1년당 30,000원) 5년 110,000원(26.7% 할인) 5. IEEE 회비 10% 할인(Due 해당액) 안내 우리 학회에서는 IEEE와 MOU체결을 통해 우리학회 회원의 경우 IEEE 회비의 할인(Due 금액의 10%)이 가능하오니, IEEE에 신규 가입하시거나 갱신하실 때 할인혜택을 받으시기 바랍니다. 웹사이트: 6. 문의처 대한전자공학회 사무국 배기동 차장(회원담당) ( , 내선 5번) / biz@theieie.org

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7 Contents 제 45 권 2 호 (2018 년 2 월 ) 학회소식 12 학회소식 / 편집부 17 특집편집기 / 송병철 특집 : 차세대동영상압축기술 : Future Video Coding 18 JVET 차세대비디오부호화표준화동향 - CfP 소개및 JEM 구조 / 성능분석중심으로 / 강정원, 김휘용 28 차세대비디오부호화의블록분할구조 / 백아람, 최해철 36 차세대비디오부호화를위한 JVET 인트라예측기술 / 박지윤, 전병우 학회지 2 월호표지 (vol 45. No 2) 회지편집위원회 위원장정영모 ( 한성대학교교수 ) 위원권종원 ( 한국산업기술시험원선임연구원 ) 김수찬 ( 한경대학교교수 ) 김영선 ( 대림대학교교수 ) 김창수 ( 고려대학교교수 ) 김현 ( 부천대학교교수 ) 박수현 ( 국민대학교교수 ) 박인규 ( 인하대학교교수 ) 박종선 ( 고려대학교교수 ) 변영재 (UNIST 교수 ) 심정연 ( 강남대학교교수 ) 윤지훈 ( 서울과학기술대학교교수 ) 이종호 ( 가천대학교교수 ) 이찬수 ( 영남대학교교수 ) 이창우 ( 가톨릭대학교교수 ) 이희덕 ( 충남대학교교수 ) 인치호 ( 세명대학교교수 ) 정찬호 ( 한밭대학교교수 ) 사무국편집담당변은정차장 ( 내선 3) TEL : (02) ( 대 ) FAX : (02) 학회홈페이지 44 FVC 기술소개 JVET Inter Prediction / 박도현, 김재곤 55 MPEG-FVC의딥러닝응용비디오압축기술 / 강제원 61 JVET HDR 기술 / 오현묵 73 표준동향FVC 360 영상기술 / 최기호 회원광장 83 ICEIC 2018 하와이참석기 / 변하영 85 논문지논문목차 87 박사학위논문 정보교차로 88 국내외학술행사안내 / 편집부 97 신간안내 98 특별회원사, 단체회원

8 The Magazine of the IEIE 2018 년도임원및각위원회위원 회 장 백준기 ( 중앙대학교교수 ) 수석부회장최천원 ( 단국대학교교수 ) - 소사이어티, 재무, 기획 고 문 구원모 ( 전자신문사대표이사 ) 김기남 ( 삼성전자 사장 ) 박성욱 (SK하이닉스 부회장 ) 박청원 ( 전자부품연구원원장 ) 백만기 ( 김 & 장법률사무소변리사 ) 이상훈 ( 한국전자통신연구원원장 ) 이재욱 ( 노키아티엠씨명예회장 ) 이희국 ( LG 상임고문 ) 천경준 ( 씨젠회장 ) 감 사 정교일 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 백흥기 ( 전북대학교교수 ) 부 회 장 서승우 ( 서울대학교교수 ) - JSTS, 논문지, 정보화, 홍보, 교육임혜숙 ( 이화여자대학교교수 ) - 학술대회, SPC 전병우 ( 성균관대학교교수 ) - 사업, 학회지, 회원, 표준화 이장명 ( 부산대학교교수 ) - 지부 안승권 (LG사이언스파크/LG기술협의회대표 / 의장 ) 산업체부회장 오성목 (KT 사장 ) 이석희 (SK하이닉스 사장 ) 조승환 ( 삼성전자 부사장 ) 소사이어티회장 이흥노 ( 광주과학기술원교수 ) - 통신 전영현 ( 삼성SDI 대표이사 ) - 반도체 강문식 ( 강릉원주대학교교수 ) - 컴퓨터 김창익 (KAIST 교수 ) - 신호처리 김영철 ( 군산대학교교수 ) - 시스템및제어 이병선 ( 김포대학교교수 ) - 신업전자 협동부회장김달수 ( 티엘아이대표이사 ) 김부균 ( 숭실대학교교수 ) 김상태 ( 한국산업기술평가관리원본부장 ) 김종대 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 남상엽 ( 국제대학교교수 ) 박찬구 ( 인피니언테크놀로지스파워세미텍대표이사 ) 박형무 ( 동국대학교교수 ) 손보익 ( 실리콘웍스대표이사 ) 송문섭 (( 유 ) 엠세븐시스템대표이사 ) 엄낙웅 ( 한국전자통신연구원소장 ) 유현규 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 이강현 ( 조선대학교교수 ) 이광엽 ( 서경대학교교수 ) 이상홍 ( 정보통신기술진흥센터센터장 ) 이상회 ( 동서울대학교교수 ) 이승훈 ( 서강대학교교수 ) 이윤종 ( DB하이텍부사장 ) 이재훈 ( 유정시스템 사장 ) 인치호 ( 세명대학교교수 ) 임 혁 ( 광주과학기술원교수 ) 장태규 ( 중앙대학교교수 ) 정은승 ( 삼성전자 사장 ) 정 준 ( 쏠리드대표이사 ) 정진용 ( 인하대학교교수 ) 조상복 ( 울산대학교교수 ) 최승원 ( 한양대학교교수 ) 허 영 ( 한국전기연구원본부장 ) 호요성 ( 광주과학기술원교수 ) 상임이사 공준진 ( 삼성전자 Master) - 산학연 권종원 ( 한국산업기술시험원선임연구원 ) - 논문 (SC) 김동규 ( 한양대학교교수 ) - 논문 (SD) 김동식 ( 인하공업전문대학교수 ) - 사업 (IE) 김선욱 ( 고려대학교교수 ) - 총무 김소영 ( 성균관대학교교수 ) - 정보화 김수찬 ( 한경대학교교수 ) - 사업 (SC) 김승천 ( 한성대학교교수 ) - 논문 (CI) 김원종 ( 한국전자통신연구원실장 ) - 표준화 노원우 ( 연세대학교교수 ) - 재무 백광현 ( 중앙대학교교수 ) - 논문총괄 범진욱 ( 서강대학교교수 ) - 사업 (SD) 송병철 ( 인하대학교교수 ) - 사업 (SP) 신오순 ( 숭실대학교교수 ) - 논문 (TC) 심동규 ( 광운대학교교수 ) - SPC 편집 유창동 (KAIST 교수 ) - 국제협력 /ICCE-Asia 유회준 (KAIST 교수 ) - JSTS 편집 윤석현 ( 단국대학교교수 ) - 사업 (TC) 이강윤 ( 성균관대학교교수 ) - 사업총괄 이채은 ( 인하대학교교수 ) - 홍보 이충용 ( 연세대학교교수 ) - 기획 이혁재 ( 서울대학교교수 ) - 학술 ( 하계 ) 임재열 ( 한국기술교육대학교교수 ) - 교육 정영모 ( 한성대학교교수 ) - 회지편집 정종문 ( 연세대학교교수 ) - 회원 /ICCE-Asia 조도현 ( 인하공업전문대학교수 ) - 논문 (IE) 한종기 ( 세종대학교교수 ) - 논문 (SP) ` 황성운 ( 홍익대학교교수 ) - 사업 (CI) 황인철 ( 강원대학교교수 ) - 학술 ( 추계 ) 산업체이사고요환 ( 매그나칩반도체전무 ) 김태진 ( 더즈텍사장 ) 김현수 ( 삼성전자 상무 ) 박동일 ( 현대자동차 전무 ) 송창현 ( 네이버 CTO) 오의열 (LG 디스플레이 연구위원 ) 윤영권 ( 삼성전자 마스터 ) 조영민 ( 스카이크로스코리아사장 ) 조재문 ( 삼성전자 부사장 ) 차종범 ( 구미전자정보기술원원장 ) 최승종 (LG 전자 전무 ) 최진성 ( 도이치텔레콤부사장 ) 함철희 ( 삼성전자 Master) 홍국태 (LG 전자 연구위원 ) 이 사 강동구 ( 한국전기연구원선임연구원 ) - 홍보 공배선 ( 성균관대학교교수 ) - 학술 ( 하계 ) 권기룡 ( 부경대학교교수 ) - 학술 ( 추계 ) 권종기 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) - 사업 김대순 ( 전주비전대학교교수 ) - 지부 ( 전북 ) 김상철 ( 국민대학교교수 ) - 회원

9 김성진 ( 경남대학교교수 ) - 지부 ( 부산경남울산 ) 김성호 ( 한국산업기술평가관리원팀장 ) - 학술 ( 하계 ) 김영선 ( 대림대학교교수 ) - 회원 김용신 ( 고려대학교교수 ) - 학술 ( 추계 ) 김재곤 ( 한국항공대학교교수 ) - 국문논문 (SP) 김종옥 ( 고려대학교교수 ) - 정보화 김지훈 ( 이화여자대학교교수 ) - 총무 / 학술 ( 하계 ) 김진상 ( 경희대학교교수 ) - 사업 (SD) 김진수 ( 한밭대학교교수 ) - 지부 ( 대전충남 ) 김창수 ( 고려대학교교수 ) - 회지 김태욱 ( 연세대학교교수 ) - 기획 김태원 ( 상지영서대학교교수 ) - 홍보 남일구 ( 부산대학교교수 ) - 학술 ( 추계 ) 노태문 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) - 학술 ( 하계 ) 동성수 ( 용인송담대학교교수 ) - 사업 류수정 ( 삼성전자 상무 ) - 산학연 박인규 ( 인하대학교교수 ) - 회지 박철수 ( 광운대학교교수 ) - SPC 편집 박현창 ( 동국대학교교수 ) - 교육 배준호 ( 가천대학교교수 ) - 표준화 변경수 ( 인하대학교교수 ) - 홍보 서춘원 ( 김포대학교교수 ) - 기획 성해경 ( 한양여자대학교교수 ) - 정보화 송상헌 ( 중앙대학교교수 ) - 교육 송진호 ( 연세대학교교수 ) - 회원 심정연 ( 강남대학교교수 ) - 회지 유성철 (LG 히다찌본부장 ) - 사업 (IE) 윤지훈 ( 서울과학기술대학교교수 ) - 국문논문 (TC) 이민호 ( 경북대학교교수 ) - 사업 (CI) 이성수 ( 숭실대학교교수 ) - 기획 이승호 ( 한밭대학교교수 ) - 국문논문 ( 총괄 ) 이윤식 (UNIST 교수 ) - 홍보 이찬수 ( 영남대학교교수 ) - 사업 ( 총괄 ) 이창우 ( 가톨릭대학교교수 ) - 회지 이한호 ( 인하대학교교수 ) - 사업 (SD)/ 산학연 장길진 ( 경북대학교교수 ) - 국제협력 장익준 ( 경희대학교교수 ) - 학술 ( 하계 ) 정진곤 ( 중앙대학교교수 ) - 국문논문 ( 총괄 ) 제민규 (KAIST 교수 ) - 교육 차철웅 ( 전자부품연구원책임연구원 ) - 표준화 채영철 ( 연세대학교교수 ) - 재무 최재식 (UNIST 교수 ) - 국제협력 한영선 ( 경일대학교교수 ) - 총무 /SPC 편집 홍성훈 ( 전남대학교교수 ) - 광주전남지부 협동이사 강대성 ( 동아대학교교수 ) - 지부 ( 부산경남울산 ) 강윤희 ( 백석대학교교수 ) - 호서지부 고병철 ( 계명대학교교수 ) - 사업 (CI) 권구덕 ( 강원대학교교수 ) - 학술 ( 추계 ) 김경기 ( 대구대학교교수 ) - 국제협력 김광수 (KAIST 교수 ) - 국제협력 김도현 ( 제주대학교교수 ) - 기획 김동현 (ICTK 사장 ) - 산학연 김만배 ( 강원대학교교수 ) - 국문논문 (SP) 김상완 ( 아주대학교교수 ) - 홍보 김준모 (KAIST 교수 ) - 국제혐력 김진성 ( 선문대학교교수 ) - 학술 ( 하계 ) 김 짐 ( 한국산업기술평가관리원선임연구원 ) - 사업 김 현 ( 서울대학교교수 ) - 홍보 남기창 ( 동국대학교교수 ) - 회원 류성한 ( 한남대학교교수 ) - 학술 ( 추계 ) 박기찬 ( 건국대학교교수 ) - 표준화 박성욱 ( 강릉원주대학교교수 ) - 학술 ( 하계 ) 박수현 ( 국민대학교교수 ) - 회지 박영훈 ( 숙명여자대학교교수 ) - 학술 ( 하계 ) 박원규 ( 한국나노기술원팀장 ) - 표준화 박종선 ( 고려대학교교수 ) - 사업 (SD) 박형민 ( 서강대학교교수 ) - 사업 (CI) 변대석 ( 삼성전자 Master) - 산학연 변영재 (UNIST 교수 ) - 회지 선우경 ( 이화여자대학교교수 ) - 정보화 안태원 ( 동양미래대학교교수 ) - 국문논문 ( 총괄 ) 엄우용 ( 인하공업전문대학교수 ) - 국제협력 연규봉 ( 자동차부품연구원팀장 ) - 사업 오병태 ( 한국항공대학교교수 ) - 사업 ( 총괄 ) 윤성로 ( 서울대학교교수 ) - 회원 이문구 ( 김포대학교교수 ) - 교육 이우주 ( 명지대학교교수 ) - 국문논문 ( 총괄 ) 이재성 ( 한국교통대학교교수 ) - 학술 ( 하계 ) 이종호 ( 가천대학교교수 ) - 국문논문 (TC) 이주헌 ( 동아방송예술대학교교수 ) - 교육 이태동 ( 국제대학교교수 ) - 학술 ( 하계 ) 이형민 ( 고려대학교교수 ) - 학술 ( 추계 ) 정승원 ( 동국대학교교수 ) - SPC/ 학술 ( 추계 ) 정재필 ( 가천대학교교수 ) - 산학연 조성현 ( 힌양대학교교수 ) - 사업 채관엽 ( 삼성전자 박사 ) - 학술 ( 추계 ) 최강선 ( 한국기술교육대학교교수 ) - SPC 편집 최재원 ( 다음소프트이사 ) - 사업 (CI) 하정우 ( 네이버 Tech Leader) - 홍보 한태희 ( 성균관대학교교수 ) - 교육 허재두 ( 한국전자통신연구원본부장 ) - ICCE-Asia 황인정 ( 명지병원책임연구원 ) - 사업 (CI) 지부장명단 강원지부 김남용 ( 강원대학교교수 ) 광주 전남지부 원용관 ( 전남대학교교수 ) 대구 경북지부 최현철 ( 경북대학교교수 ) 대전 충남지부 주성순 ( 한국전자통신연구원박사 ) 부산 경남 울산지부 이상훈 ( 경남대학교교수 ) 전북지부 송제호 ( 전북대학교교수 ) 제주지부 김경연 ( 제주대학교교수 ) 충북지부 최영규 ( 한국교통대학교교수 ) 호서지부 장은영 ( 공주대학교교수 ) 일 본 백인천 (AIZU대학교교수 ) 미 국 최명준 ( 텔레다인박사 ) 러시아지부 Prof. Edis B. TEN (National University of Science and Technology)

10 The Magazine of the IEIE 자문위원회 위원회명단 위 원 장 홍승홍 ( 명예회장 ) 부위원장 이문기 ( 명예회장 ) 위 원 고성제 ( 고려대학교교수 ) 구용서 ( 단국대학교교수 ) 김덕진 ( 명예회장 ) 김도현 ( 명예회장 ) 김성대 (KAIST 교수 ) 김수중 ( 명예회장 ) 김영권 ( 명예회장 ) 김재희 ( 연세대학교교수 ) 김정식 ( 대덕전자회장 ) 나정웅 ( 명예회장 ) 문영식 ( 한양대학교교수 ) 박규태 ( 명예회장 ) 박성한 ( 명예회장 ) 박진옥 ( 명예회장 ) 박항구 ( 소암시스텔회장 ) 서정욱 ( 명예회장 ) 성굉모 ( 서울대학교명예교수 ) 윤종용 ( 삼성전자상임고문 ) 이상설 ( 명예회장 ) 이재홍 ( 서울대학교교수 ) 이진구 ( 동국대학교석좌교수 ) 이충웅 ( 명예회장 ) 이태원 ( 명예회장 ) 임제탁 ( 명예회장 ) 전국진 ( 서울대학교교수 ) 전홍태 ( 중앙대학교교수 ) 정정화 ( 한양대학교석좌교수 ) 기획위원회 위 원 장 이충용 ( 연세대학교교수 ) 위 원 김지훈 ( 이화여자대학교교수 ) 김태욱 ( 연세대학교교수 ) 노원우 ( 연세대학교교수 ) 백상헌 ( 고려대학교교수 ) 박영준 ( 한양대학교교수 ) 서춘원 ( 김포대학교교수 ) 양준성 ( 성균관대학교교수 ) 장익준 ( 경희대학교교수 ) 조성현 ( 한양대학교교수 ) 채영철 ( 연세대학교교수 ) 학술연구위원회 - 하계 위 원 장 이혁재 ( 서울대학교교수 ) 위 원 강문식 ( 강릉원주대학교교수 ) 공배선 ( 성균관대학교교수 ) 김성호 ( 한국산업기술평가관리원팀장 ) 김지훈 ( 이화여자대학교교수 ) 김진성 ( 선문대학교교수 ) 김 현 ( 서울대학교교수 ) 노태문 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 동성수 ( 용인송담대학교교수 ) 박성욱 ( 강릉원주대학교교수 ) 박영훈 ( 숙명여자대학교교수 ) 이재성 ( 교통대학교교수 ) 이채은 ( 인하대학교교수 ) 이태동 ( 국제대학교교수 ) 장익준 ( 경희대학교교수 ) 정윤호 ( 한국항공대학교교수 ) 학술연구위원회 - 추계 위 원 장 황인철 ( 강원대학교교수 ) 위 원 권구덕 ( 강원대학교교수 ) 권기룡 ( 부경대학교교수 ) 김용신 ( 고려대학교교수 ) 남일구 ( 부산대학교교수 ) 류성한 ( 한남대학교교수 ) 이형민 ( 고려대학교교수 ) 정승원 ( 동국대학교교수 ) 채관엽 ( 삼성전자박사 ) 한영선 ( 경일대학교교수 ) 논문편집위원회 위 원 장 백광현 ( 중앙대학교교수 ) 위 원 권종원 ( 한국산업기술시험원선임연구원 ) 김동규 ( 한양대학교교수 ) 김만배 ( 강원대학교교수 ) 김승천 ( 한성대학교교수 ) 김재곤 ( 한국항공대학교교수 ) 신오순 ( 숭실대학교교수 ) 안태원 ( 동양미래대학교교수 ) 윤지훈 ( 서울과학기술대학교교수 ) 이승호 ( 한밭대학교교수 ) 이우주 ( 명지대학교교수 ) 이종호 ( 가천대학교교수 ) 정진곤 ( 중앙대학교교수 ) 조도현 ( 인하공업전문대학교수 ) 한종기 ( 세종대학교교수 ) 국제협력위원회 위 원 장 유창동 (KAIST 교수 ) 위 원 김경기 ( 대구대학교교수 ) 김광수 (KAIST 교수 ) 김준모 (KAIST 교수 ) 송상헌 ( 중앙대학교교수 ) 엄우영 ( 인하공업전문대학교수 ) 장길진 ( 경북대학교교수 ) 최재식 (UNIST 교수 ) 허재두 ( 한국전자통신연구원본부장 ) 산학연협동위원회 위 원 장 공준진 ( 삼성전자 Master) 위 원 김동현 (ICTK 사장 ) 김익균 ( 한국전자통신연구원그룹장 ) 류수정 ( 삼성전자상무 ) 민경식 ( 국민대학교교수 ) 박종선 ( 고려대학교교수 ) 변대석 ( 삼성전자 Master) 이영주 ( 광운대학교교수 ) 이한호 ( 인하대학교교수 ) 정재필 ( 가천대학교교수 ) 최두호 ( 한국전자통신연구원실장 ) 한태희 ( 성균관대학교교수 ) 회원관리위원회 위 원 장 정종문 ( 연세대학교교수 ) 위 원 김상철 ( 국민대학교교수 ) 김영선 ( 대림대학교교수 ) 김진상 ( 경희대학교교수 ) 남기창 ( 동국대학교교수 ) 박종일 ( 한양대학교교수 ) 송진호 ( 연세대학교교수 ) 신종원 ( 광주과학기술원교수 ) 유정봉 ( 공주대학교교수 ) 윤성로 ( 서울대학교교수 ) 정용규 ( 을지대학교교수 )

11 회지편집위원회 위 원 장 정영모 ( 한성대학교교수 ) 위 원 권종원 ( 한국산업기술시험원선임연구원 ) 김수찬 ( 한경대학교교수 ) 김영선 ( 대림대학교교수 ) 김창수 ( 고려대학교교수 ) 김 현 ( 부천대학교교수 ) 박수현 ( 국민대학교교수 ) 박인규 ( 인하대학교교수 ) 박종선 ( 고려대학교교수 ) 변영재 (UNIST 교수 ) 심정연 ( 강남대학교교수 ) 윤지훈 ( 서울과학기술대학교교수 ) 이종호 ( 가천대학교교수 ) 이찬수 ( 영남대학교교수 ) 이창우 ( 가톨릭대학교교수 ) 이희덕 ( 충남대학교교수 ) 인치호 ( 세명대학교교수 ) 정찬호 ( 한밭대학교교수 ) 사업위원회 총괄위원장 이강윤 ( 성균관대학교교수 ) C I 위원장 황성운 ( 홍익대학교교수 ) I E 위원장 김동식 ( 인하공업전문대학교수 ) S C 위원장 김수찬 ( 한경대학교교수 ) S D 위원장 범진욱 ( 서강대학교교수 ) S P 위원장 송병철 ( 인하대학교교수 ) T C 위원장 윤석현 ( 단국대학교교수 ) 위 원 강석주 ( 서강대학교교수 ) 고병철 ( 계명대학교교수 ) 권종기 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 김용운 ( 옴니C&S 대표 ) 김원준 ( 건국대학교교수 ) 김진상 ( 경희대학교교수 ) 김진태 ( 건국대학교교수 ) 김 짐 ( 한국산업기술평가관리원선임연구원 ) 김현진 ( 단국대학교교수 ) 동성수 ( 용인송담대학교교수 ) 박종선 ( 고려대학교교수 ) 박형민 ( 서강대학교교수 ) 신철호 ( 한국전자통신연구원실장 ) 연규봉 ( 자동차부품연구원팀장 ) 오병태 ( 한국항공대학교교수 ) 유성철 (LG 히다찌본부장 ) 이민재 ( 광주과학기술원교수 ) 이민호 ( 경북대학교교수 ) 이윤구 ( 광운대학교교수 ) 이찬수 ( 영남대학교교수 ) 이한호 ( 인하대학교교수 ) 임승옥 ( 전자부품연구원센터장 ) 조성현 ( 한양대학교교수 ) 최 욱 ( 인천대학교교수 ) 최재원 ( 다음소프트이사 ) 황인정 ( 명지병원책임연구원 ) 교육위원회 위 원 장 임재열 ( 한국기술교육대학교교수 ) 위 원 동성수 ( 용인송담대학교교수 ) 박현창 ( 동국대학교교수 ) 송상헌 ( 중앙대학교교수 ) 이문구 ( 김포대학교교수 ) 이주헌 ( 동아방송예술대학교교수 ) 이찬호 ( 숭실대학교교수 ) 최강선 ( 한국기술교육대학교교수 ) 홍보위원회 위원장이채은 ( 인하대학교교수 ) 위원강동구 ( 한국전기연구원선임연구원 ) 김상완 ( 아주대학교교수 ) 김태원 ( 상지영서대학교교수 ) 김현 ( 서울대학교교수 ) 변경수 ( 인하대학교교수 ) 이윤식 (UNIST 교수 ) 하정우 ( 네이버 Tech Leader) 표준화위원회 위 원 장 김원종 ( 한국전자통신연구원실장 ) 간사 / 위원 배준호 ( 가천대학교교수 ) 위 원 강성원 ( 한국전자통신연구원본부장 ) 권기원 ( 성균관대학교교수 ) 김동규 ( 한양대학교교수 ) 김시호 ( 연세대학교교수 ) 박기찬 ( 건국대학교교수 ) 박원규 ( 한국나노기술원본부장 ) 변지수 ( 경북대학교교수 ) 송영재 ( 성균관대학교교수 ) 송용호 ( 한양대학교교수 ) 연규봉 ( 자동차부품연구원센터장 ) 이상근 ( 성균관대학교교수 ) 이서호 ( 한국기계전기전자시험연구원과장 ) 이성수 ( 숭실대학교교수 ) 이종묵 (SOL 대표 ) 이하진 ( 한국기초과학지원연구원책임연구원 ) 이해성 ( 전주대학교교수 ) 정교일 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 좌성훈 ( 서울과학기술대학교교수 ) 차철웅 ( 전자부품연구원책임연구원 ) 한태수 ( 국가기술표준원 / 디스플레이산업협회표준코디 ) 홍용택 ( 서울대학교교수 ) 정보화위원회 위 원 장 김소영 ( 성균관대학교교수 ) 위 원 김종옥 ( 고려대학교교수 ) 김진태 ( 건국대학교교수 ) 선우경 ( 이화여자대학교교수 ) 이윤명 ( 성균관대학교교수 ) 이후진 ( 한성대학교교수 ) 장익준 ( 경희대학교교수 ) 황진영 ( 한국항공대학교교수 ) 지부담당위원회 위 원 장 이장명 ( 부산대학교교수 ) 위 원 김경연 ( 제주대학교교수 ) 김남용 ( 강원대학교교수 ) 백인천 (AIZU대학교교수 ) 송제호 ( 전북대학교교수 ) 원용관 ( 전남대학교교수 ) 이상훈 ( 경남대학교교수 ) 장은영 ( 공주대학교교수 ) 주성순 ( 한국전자통신연구원박사 ) 최명준 ( 텔레다인박사 ) 최영규 ( 한국교통대학교교수 ) 최현철 ( 경북대학교교수 ) Prof. Edis B. TEN (National University of Science and Technology 교수 )

12 The Magazine of the IEIE 선거관리위원회 위 원 장 성굉모 ( 서울대학교명예교수 ) 위 원 김선욱 ( 고려대학교교수 ) 김지훈 ( 이화여자대학교교수 ) 노원우 ( 연세대학교교수 ) 이충용 ( 연세대학교교수 ) 이혁재 ( 서울대학교교수 ) 정종문 ( 연세대학교교수 ) 포상위원회 위 원 장 문영식 ( 한양대학교교수 ) 간사 / 위원 김선욱 ( 고려대학교교수 ) 위 원 노원우 ( 연세대학교교수 ) 백광현 ( 중앙대학교교수 ) 이혁재 ( 서울대학교교수 ) 최천원 ( 단국대학교교수 ) 재정위원회 위원장백준기 ( 중앙대학교교수 ) 위원노원우 ( 연세대학교교수 ) 문영식 ( 한양대학교교수 ) 박병국 ( 서울대학교교수 ) 박찬구 ( 인피니언테크놀로지스파워세미텍대표이사 ) 이재훈 ( 유정시스템대표이사 ) 정교일 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 최승종 (LG 전자전무 ) 최천원 ( 단국대학교교수 ) 한대근 ( 실리콘웍스교수 ) 인사위원회 위 원 장 백준기 ( 중앙대학교교수 ) 위 원 김선욱 ( 고려대학교교수 ) 노원우 ( 연세대학교교수 ) 이충용 ( 연세대학교교수 ) 최천원 ( 단국대학교교수 ) SPC 위원회 위 원 장 심동규 ( 광운대학교교수 ) 부위원장 박철수 ( 광운대학교교수 ) 위 원 강석주 ( 서강대학교교수 ) 김영민 ( 광운대학교교수 ) 김창수 ( 고려대학교교수 ) 김태석 ( 광운대학교교수 ) 김 현 ( 서울대학교교수 ) 신원용 ( 단국대학교교수 ) 유양모 ( 서강대학교교수 ) 이재훈 ( 고려대학교교수 ) 이채은 ( 인하대학교교수 ) 정승원 ( 동국대학교교수 ) 조성현 ( 한양대학교교수 ) 최강선 ( 한국기술교육대학교교수 ) 한영선 ( 경일대학교교수 ) JSTS 위원회 위 원 장 Hoi-Jun Yoo (KAIST) 부위원장 Dim-Lee Kwong (Institute of Microelectronics) 위 원 Akira Matsuzawa (Tokyo Institute of Technology) Byeong-Gyu Nam (Chungnam National Univ.) Byung-Gook Park (Seoul National Univ.) Cary Y. Yang (Santa Clara Univ.) Chang sik Yoo (Hanyang Univ.) Chennupati Jagadish (Australian National Univ.) Deog-Kyoon Jeong (Seoul National Univ.) Dong S. Ha (Virginia Tech) Eun Sok Kim (USC) Gianaurelio Cuniberti (Dresden Univ. of Technology) Hi-Deok Lee (Chungnam Univ.) Hong June Park (POSTECH) Hyoung sub Kim (Sungkyunkwan Univ.) Hyun-Kyu Yu (ETRI) Jamal Deen (McMaster University, Canada) Jin wook Burm (Sogang Univ.) Jong-Uk Bu (Sen Plus) Jun young Park (UX Factory) Kofi Makinwa (Delft Univ. of Technology) Meyya Meyyappan (NASA Ames Research Center) Min-kyu Song (Dongguk Univ.) Moon-Ho Jo (POSTECH) Nobby Kobayashi (UC Santa Cruz) Paul D. Franzon (North Carolina State Univ.) Rino Choi (Inha Univ.) Sang-Hun Song (Chung-Ang Univ.) Sang-Sik Park (Sejong Iniv.) Seung-Hoon Lee (Sogang Univ.) Shen-Iuan Liu (National Taiwan Univ.) Shi ho Kim (Yonsei Univ.) Stephen A. Campbell (Univ. of Minnesota) Sung Woo Hwang (Korea Univ.) Tadahiro Kuroda (Keio Univ.) Tae-Song Kim (KIST) Tsu-Jae King Liu (UC Berkeley) Vojin G. Oklobdzija (Univ. of Texas at Dallas) Weileun Fang (National Tsing Hua Univ.) Woo geun Rhee (Tsinghua Univ.) Yang-Kyu Choi (KAIST) Yogesh B. Gianchandani (Univ. of Michigan, Ann Arbor) Yong-Bin Kim (Northeastern Univ.) Yuhua Cheng (Peking Univ.)

13 통신소사이어티 Society 명단 회 장 이흥노 ( 광주과학기술원교수 ) 부 회 장 김선용 ( 건국대학교교수 ) 김재현 ( 아주대학교교수 ) 김진영 ( 광운대학교교수 ) 김 훈 ( 인천대학교교수 ) 오정근 ( ATNS 대표이사 ) 유명식 ( 숭실대학교교수 ) 윤석현 ( 단국대학교교수 ) 이인규 ( 고려대학교교수 ) 허 준 ( 고려대학교교수 ) 감 사 이재진 ( 숭실대학교교수 ) 이호경 ( 홍익대학교교수 ) 협동부회장 김병남 ( 에이스테크놀로지연구소장 ) 김연은 ( 브로던대표이사 ) 김영한 ( 숭실대학교교수 ) 김용석 ( 답스대표이사 ) 김인경 (LG 전자상무 ) 류승문 (( 사 ) 개인공간서비스협회수석부의장 ) 박용석 ( LICT 대표이사 ) 방승찬 ( 한국전자통신연구원부장 ) 연철흠 (LG 텔레콤상무 ) 이승호 ( 하이게인부사장 ) 이재훈 ( 유정시스템대표이사 ) 정진섭 ( 이노와이어리스부사장 ) 정현규 ( 한국전자통신연구원부장 ) 이 사 김성훈 ( 한국전자통신연구원박사 ) 김정호 ( 이화여자대학교교수 ) 노윤섭 ( 한국전자통신연구원박사 ) 방성일 ( 단국대학교교수 ) 서철헌 ( 숭실대학교교수 ) 성원진 ( 서강대학교교수 ) 신요안 ( 숭실대학교교수 ) 윤종호 ( 한국항공대학교교수 ) 윤지훈 ( 단국대학교교수 ) 이재훈 ( 동국대학교교수 ) 이종창 ( 홍익대학교교수 ) 이종호 ( 가천대학교교수 ) 임종태 ( 홍익대학교교수 ) 장병수 ( 이노벨류네트웍스부사장 ) 조인호 ( 에이스테크놀로지박사 ) 최진식 ( 한양대학교교수 ) 최천원 ( 단국대학교교수 ) 허서원 ( 홍익대학교교수 ) 간 사 신오순 ( 숭실대학교교수 ) 김중헌 ( 중앙대학교교수 ) 조성현 ( 한양대학교교수 ) 연구회위원장 황승훈 ( 동국대학교교수 ) - 통신 유태환 ( 한국전자통신연구원팀장 ) - 스위칭및라우팅 조춘식 ( 한국항공대학교교수 ) - 마이크로파및전파전파 이철기 ( 아주대학교교수 ) - ITS 김동규 ( 한양대학교교수 ) - 정보보안시스템 김강욱 ( 경북대학교교수 ) - 군사전자 - 방송ㆍ통신융합기술 허재두 ( 한국전자통신연구원본부장 ) - 무선 PAN/BAN 김봉태 ( 한국전자통신연구원소장 ) - 미래네트워크 반도체소사이어티 회 장 전영현 ( 삼성SDI 사장 ) 자문위원 권오경 ( 한양대학교교수 ) 선우명훈 ( 아주대학교교수 ) 신윤승 ( 삼성전자고문 ) 신현철 ( 한양대학교교수 ) 우남성 ( 삼성전자사장 ) 임형규 (SK 부회장 ) 수석부회장 조중휘 ( 인천대학교교수 ) 감 사 김경기 ( 대구대학교교수 ) 최중호 ( 서울시립대학교교수 ) 연구담당부회장 조경순 ( 한국외국어대학교교수 ) 사업담당부회장 김진상 ( 경희대학교교수 ) 학술담당부회장 범진욱 ( 서강대학교교수 ) 총무이사 공준진 ( 삼성전자마스터 ) 김동규 ( 한양대학교교수 ) 박종선 ( 고려대학교교수 ) 이한호 ( 인하대학교교수 ) 편집이사 이희덕 ( 충남대학교교수 ) 인치호 ( 세명대학교교수 ) 한태희 ( 성균관대학교교수 ) 학술이사 강진구 ( 인하대학교교수 ) 김영환 ( 포항공과대학교수 ) 김재석 ( 연세대학교교수 ) 김철우 ( 고려대학교교수 ) 노정진 ( 한양대학교교수 ) 노원우 ( 연세대학교교수 ) 박성정 ( 건국대학교교수 ) 박홍준 ( 포항공과대학교수 ) 변영재 (UNIST 교수 ) 송민규 ( 동국대학교교수 ) 신현철 ( 광운대학교교수 ) 유창식 ( 한양대학교교수 ) 이혁재 ( 서울대학교교수 ) 전민용 ( 충남대학교교수 ) 정연모 ( 경희대학교교수 ) 정원영 ( 인제대학교교수 ) 정진균 ( 전북대학교교수 ) 정진용 ( 인하대학교교수 ) 정항근 ( 전북대학교교수 ) 차호영 ( 홍익대학교교수 ) 최우영 ( 연세대학교교수 ) 사업이사 강성호 ( 연세대학교교수 ) 공배선 ( 성균관대학교교수 ) 권기원 ( 성균관대학교교수 ) 김동순 ( 전자부품연구원센터장 ) 김소영 ( 성균관대학교교수 ) 김시호 ( 연세대학교교수 ) 송용호 ( 한양대학교교수 ) 엄낙웅 ( 한국전자통신연구원소장 ) 윤광섭 ( 인하대학교교수 ) 조대형 ( 스위스로잔연방공대총장수석보좌관 ) 조상복 ( 울산대학교교수 ) 조태제 ( 삼성전기마스터 ) 최윤경 ( 삼성전자마스터 ) 최준림 ( 경북대학교교수 ) 산학이사 강태원 ( 넥셀사장 ) 김경수 ( 넥스트칩대표 ) 김달수 (TLI 대표 ) 김동현 (ICTK 사장 ) 김보은 ( 라온텍사장 ) 김준석 (ADT 사장 ) 변대석 ( 삼성전자마스터 ) 손보익 ( 실리콘웍스대표 ) 송태훈 ( 휴인스사장 ) 신용석 ( 케이던스코리아사장 ) 안흥식 (Xilinx Korea 지사장 ) 이도영 ( 옵토레인사장 ) 이서규 ( 픽셀플러스대표 ) 이윤종 ( 동부하이텍부사장 ) 이장규 ( 텔레칩스대표 ) 이종열 (FCI 부사장 ) 정해수 (Synopsys 사장 ) 최승종 (LG 전자전무 ) 허 염 ( 실리콘마이터스대표 ) 황규철 ( 삼성전자상무 ) 황정현 ( 아이닉스대표 ) 재무이사 김희석 ( 청주대학교교수 ) 임신일 ( 서경대학교교수 ) 회원이사 이광엽 ( 서경대학교교수 ) 최기영 ( 서울대학교교수 ) 간 사 강석형 (UNIST 교수 ) 김영민 ( 광운대학교교수 ) 김종선 ( 홍익대학교교수 ) 김형탁 ( 홍익대학교교수 ) 문 용 ( 숭실대학교교수 ) 백광현 ( 중앙대학교교수 ) 이강윤 ( 성균관대학교교수 ) 이성수 ( 숭실대학교교수 ) 연구회위원장 오정우 ( 연세대학교교수 ) - 반도체소자및재료 이상신 ( 광운대학교교수 ) - 광파및양자전자공학 김동규 ( 한양대학교교수 ) - SoC설계 유창식 ( 한양대학교교수 ) - RF집적회로 정원영 ( 인제대학교교수 ) - PCB&Package

14 The Magazine of the IEIE 컴퓨터소사이어티 회 장 강문식 ( 강릉원주대학교교수 ) 명예회장 김승천 ( 한성대학교교수 ) 김형중 ( 고려대학교교수 ) 박인정 ( 단국대학교교수 ) 박춘명 ( 한국교통대학교교수 ) 신인철 ( 단국대학교교수 ) 안병구 ( 홍익대학교교수 ) 안현식 ( 동명대학교교수 ) 이규대 ( 공주대학교교수 ) 허 영 ( 한국전기연구원본부장 ) 홍유식 ( 상지대학교교수 ) 자문위원 남상엽 ( 국제대학교교수 ) 이강현 ( 조선대학교교수 ) 정교일 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 감 사 심정연 ( 강남대학교교수 ) 이강현 ( 조선대학교교수 ) 부 회 장 김도현 ( 제주대학교교수 ) 윤은준 ( 경일대학교교수 ) 정용규 ( 을지대학교교수 ) 황성운 ( 홍익대학교교수 ) 협동부회장 권호열 ( 강원대학교교수 ) 김영학 ( 한국산업기술평가관리원본부장 ) 박수현 ( 국민대학교교수 ) 우운택 (KAIST 교수 ) 조민호 ( 고려대학교교수 ) 최용수 ( 성결대학교교수 ) 총무이사 박성욱 ( 강릉원주대학교교수 ) 박영훈 ( 숙명여자대학교교수 ) 재무이사 황인정 ( 명지병원책임연구원 ) 홍보이사 이덕기 ( 연암공과대학교교수 ) 편집이사 강병권 ( 순천향대학교교수 ) 기장근 ( 공주대학교교수 ) 김진홍 ( 성균관대학교교수 ) 변영재 (UNIST 교수 ) 이석환 ( 동명대학교교수 ) 정혜명 ( 김포대학교교수 ) 진성아 ( 성결대학교교수 ) 학술이사 강상욱 ( 상명대학교교수 ) 권태경 ( 연세대학교교수 ) 김선욱 ( 고려대학교교수 ) 김천식 ( 세종대학교교수 ) 성해경 ( 한양여자대학교교수 ) 이문구 ( 김포대학교교수 ) 이민호 ( 경북대학교교수 ) 이찬수 ( 영남대학교교수 ) 이후진 ( 한성대학교교수 ) 한규필 ( 금오공과대학교교수 ) 한태화 ( 연세대의료원연구팀장 ) 사업이사 김홍균 ( 다스파워기술고문 ) 박세환 ( 한국과학기술정보연구원전문연구위원 ) 박승창 ( 유오씨사장 ) 조병순 ( 시엔시인스트루먼트사장 ) 산학이사 김대휘 ( 한국정보통신대표이사 ) 노소영 ( 월송출판대표이사 ) 서봉상 ( 올포랜드이사 ) 송치봉 ( 웨이버스이사 ) 오승훈 ( 주얼린대표이사 ) 유성철 (LG 히다찌산학협력팀장 ) 조병영 ( 태진인포텍전무 ) 논문편집위원장 진 훈 ( 경기대학교교수 ) 연구회위원장 윤은준 ( 경일대학교교수 ) - 융합컴퓨팅 이민호 ( 경북대학교교수 ) - 인공지능 / 신경망 / 퍼지 이후진 ( 한성대학교교수 ) - 멀티미디어 진 훈 ( 경기대학교교수 ) - 휴먼ICT 김도현 ( 제주대학교교수 ) - M2M/IoT 우운택 (KAIST 교수 ) - 증강휴먼 황성운 ( 홍익대학교교수 ) - CPS보안 신호처리소사이어티 회 장 김창익 (KAIST 교수 ) 자문위원 김정태 ( 이화여자대학교교수 ) 김홍국 ( 광주과학기술원교수 ) 이영렬 ( 세종대학교교수 ) 전병우 ( 성균관대학교교수 ) 조남익 ( 서울대학교교수 ) 홍민철 ( 숭실대학교교수 ) 감 사 한종기 ( 세종대학교교수 ) 이영렬 ( 세종대학교교수 ) 부 회 장 김문철 (KAIST 교수 ) 박종일 ( 한양대학교교수 ) 심동규 ( 광운대학교교수 ) 협동부회장 강동욱 ( 정보통신기술진흥센터 CP) 김진웅 ( 한국전자통신연구원그룹장 ) 백준기 ( 중앙대학교교수 ) 변혜란 ( 연세대학교교수 ) 신원호 (LG 전자상무 ) 양인환 (TI Korea 이사 ) 오은미 ( 삼성전자 Master) 이병욱 ( 이화여자대학교교수 ) 지인호 ( 홍익대학교교수 ) 최병호 ( 전자부품연구원센터장 ) 이 사 강현수 ( 충북대학교교수 ) 권기룡 ( 부경대학교교수 ) 김남수 ( 서울대학교교수 ) 김창수 ( 고려대학교교수 ) 김해광 ( 세종대학교교수 ) 박구만 ( 서울과학기술대학교교수 ) 박인규 ( 인하대학교교수 ) 서정일 ( 한국전자통신연구원선임연구원 ) 신지태 ( 성균관대학교교수 ) 엄일규 ( 부산대학교교수 ) 유양모 ( 서강대학교교수 ) 이상근 ( 중앙대학교교수 ) 이상윤 ( 연세대학교교수 ) 이창우 ( 가톨릭대학교교수 ) 임재열 ( 한국기술교육대학교교수 ) 장길진 ( 경북대학교교수 ) 장준혁 ( 한양대학교교수 ) 한종기 ( 세종대학교교수 ) 협동이사 강상원 ( 한양대학교교수 ) 강제원 ( 이화여자대학교교수 ) 구형일 ( 아주대학교교수 ) 권구락 ( 조선대학교교수 ) 김기백 ( 숭실대학교교수 ) 김기백 ( 숭실대학교교수 ) 김상효 ( 성균관대학교교수 ) 김용환 ( 전자부품연구원선임연구원 ) 김원준 ( 건국대학교교수 ) 김응규 ( 한밭대학교교수 ) 김재곤 ( 한국항공대학교교수 ) 박상윤 ( 명지대학교교수 ) 박현진 ( 성균관대학교교수 ) 박호종 ( 광운대학교교수 ) 서영호 ( 광운대학교교수 ) 신재섭 ( 픽스트리대표이사 ) 신종원 ( 광주과학기술원교수 ) 양현종 (UNIST 교수 ) 이기승 ( 건국대학교교수 ) 이상철 ( 인하대학교교수 ) 이종설 ( 전자부품연구원책임연구원 ) 임재윤 ( 제주대학교교수 ) 장세진 ( 전자부품연구원센터장 ) 전세영 (UNIST 교수 ) 정찬호 ( 한밭대학교교수 ) 최강선 ( 한국기술교육대학교교수 ) 최승호 ( 서울과학기술대학교교수 ) 최준원 ( 한양대학교교수 ) 홍성훈 ( 전남대학교교수 ) 총무간사 허용석 ( 아주대학교교수 ) 연구회위원장 김무영 ( 세종대학교교수 ) - 음향및신호처리 송병철 ( 인하대학교교수 ) - 영상신호처리 이찬수 ( 영남대학교교수 ) - 영상이해 예종철 (KAIST 교수 ) - 바이오영상신호처리

15 시스템및제어소사이어티 회 장 김영철 ( 군산대학교교수 ) 부 회 장 김수찬 ( 한경대학교교수 ) 유정봉 ( 공주대학교교수 ) 이경중 ( 연세대학교교수 ) 주영복 ( 한국기술교육대학교교수 ) 감 사 김영진 ( 생산기술연구원박사 ) 남기창 ( 동국대학교교수 ) 총무이사 권종원 ( 한국산업기술시험원선임연구원 ) 김용태 ( 한경대학교교수 ) 재무이사 김준식 (KIST 박사 ) 최영진 ( 한양대학교교수 ) 학술이사 김용권 ( 건양대학교교수 ) 서성규 ( 고려대학교교수 ) 편집이사 남기창 ( 동국대학교교수 ) 이수열 ( 경희대학교교수 ) 기획이사 이덕진 ( 군산대학교교수 ) 최현택 ( 한국해양과학기술원책임연구원 ) 사업이사 고낙용 ( 조선대학교교수 ) 양연모 ( 금오공과대학교교수 ) 이석재 ( 대구보건대학교교수 ) 산학연이사 강대희 ( 유도 박사 ) 조영조 ( 한국전자통신연구원박사 ) 홍보이사 김재욱 ( 한국한의학연구원박사 ) 김호철 ( 을지대학교교수 ) 박재병 ( 전북대학교교수 ) 여희주 ( 대진대학교교수 ) 회원이사 권오민 ( 충북대학교교수 ) 김기연 ( 한국산업기술시험원주임연구원 ) 김종만 ( 전남도립대학교교수 ) 김지홍 ( 전주비전대학교교수 ) 문정호 ( 강릉원주대학교교수 ) 박명진 ( 경희대학교교수 ) 변영재 (UNIST 교수 ) 송철규 ( 전북대학교교수 ) 이상준 ( 선문대학교교수 ) 이태희 ( 전북대학교교수 ) 이학성 ( 세종대학교교수 ) 정재훈 ( 동국대학교교수 ) 최수범 (KISTI 연구원 ) 자문위원 김덕원 ( 연세대학교교수 ) 김희식 ( 서울시립대학교교수 ) 박종국 ( 경희대학교교수 ) 서일홍 ( 한양대학교교수 ) 오상록 (KIST 분원장 ) 오승록 ( 단국대학교교수 ) 오창현 ( 고려대학교교수 ) 정길도 ( 전북대학교교수 ) 허경무 ( 단국대학교교수 ) 연구회위원장 한수희 (POSTECH 교수 ) - 제어계측 이성준 ( 한양대학교교수 ) - 회로및시스템 남기창 ( 동국대학교교수 ) - 의용전자및생체공학 김규식 ( 서울시립대학교교수 ) - 전력전자 김영철 ( 군산대학교교수 ) - 지능로봇 이석재 ( 대구보건대학교교수 ) - 국방정보및제어 이덕진 ( 군산대학교교수 ) - 자동차전자 오창현 ( 고려대학교교수 ) - 의료영상시스템 권종원 ( 한국산업기술시험원선임연구원 ) - 스마트팩토리 산업전자소사이어티 회 장 이병선 ( 김포대학교교수 ) 명예회장 원영진 ( 부천대학교교수 ) 자 문 단 윤기방 ( 인천대학교명예교수 ) 강창수 ( 유한대학교교수 ) 이원석 ( 동양미래대학교교수 ) 이상회 ( 동서울대학교교수 ) 남상엽 ( 국제대학교교수 ) 이상준 ( 수원과학대학교교수 ) 최영일 ( 조선이공대학교총장 ) 김용민 ( 충청대학교교수 ) 윤한오 ( 경주스마트미디어센터교수 ) 김종부 ( 인덕대학교교수 ) 진수춘 ( 한백전자대표 ) 장 철 ( 우성정보기술대표 ) 한성준 ( 아이티센부사장 ) 감 사 김은원 ( 대림대학교교수 ) 이시현 ( 동서울대학교교수 ) 부 회 장 김동식 ( 인하공업전문대학교수 ) 상임이사 김 현 ( 부천대학교교수 ) 김상범 ( 폴리텍인천교수 ) 김영로 ( 명지전문대학교수 ) 김영선 ( 대림대학교교수 ) 김태용 ( 구미대학교교수 ) 김태원 ( 상지영서대학교교수 ) 동성수 ( 용인송담대학교교수 ) 서춘원 ( 김포대학교교수 ) 성해경 ( 한양여자대학교교수 ) 송도선 ( 우송정보대학교교수 ) 안태원 ( 동양미래대학교교수 ) 엄우용 ( 인하공업전문대학교수 ) 우찬일 ( 서일대학교교수 ) 윤중현 ( 조선이공대학교교수 ) 이문구 ( 김포대학교교수 ) 이태동 ( 국제대학교교수 ) 정재필 ( 가천대학교교수 ) 조도현 ( 인하공업전문대학교수 ) 최의선 ( 폴리텍아산캠퍼스교수 ) 협동상임이사 강현웅 ( 핸즈온테크놀로지대표 ) 김세종 (SJ정보통신부사장 ) 김응연 ( 인터그래텍대표 ) 김진선 ( 청파이엠티본부장 ) 김태형 ( 하이버스대표 ) 박현찬 ( 나인플러스EDA 대표 ) 서봉상 ( 올포랜드이사 ) 성재용 ( 오픈링크시스템대표 ) 송광헌 ( 복두전자대표 ) 송치봉 ( 웨이버스이사 ) 유성철 (LG 히다찌본부장 ) 이영준 ( 비츠로시스본부장 ) 전한수 ( 세림티에스지이사 ) 조규남 ( 로봇신문사대표 ) 조병용 ( 태진인포텍부사장 ) 조한일 ( 에이블정보기술상무 ) 최석우 ( 한국정보기술상무 ) 재무이사 강민구 ( 경기과학기술대학교교수 ) 강희훈 ( 여주대학교교수 ) 곽칠성 ( 재능대학교교수 ) 김경복 ( 경복대학교교수 ) 문현욱 ( 동원대학교교수 ) 안성수 ( 명지전문대학교수 ) 이용구 ( 한림성심대학교교수 ) 이종하 ( 전주비전대학교교수 ) 주진화 ( 오산대학교교수 ) 학술이사 구자일 ( 인하공업전문대학교수 ) 김덕수 ( 동양미래대학교교수 ) 김용중 ( 한국폴리텍대학교수 ) 김종오 ( 동양미래대학교교수 ) 이동영 ( 명지전문대학교수 ) 이영종 ( 여주대학교교수 ) 이영진 ( 을지대학교교수 ) 이종용 ( 광운대학교교수 ) 장경배 ( 고려사이버대학교교수 ) 정경권 ( 동신대학교교수 ) 사업이사 고정환 ( 인하공업전문대학교수 ) 김영우 ( 두원공과대학교교수 ) 김윤석 ( 상지영서대학교교수 ) 박진홍 ( 혜전대학교교수 ) 방극준 ( 인덕대학교교수 ) 변상준 ( 대덕대학교교수 ) 심완보 ( 충청대학교교수 ) 오태명 ( 명지전문대학교수 ) 장성석 ( 영진전문대학교수 ) 산학연이사 서병석 ( 상지영서대학교교수 ) 성홍석 ( 부천대학교교수 ) 원우연 ( 폴리텍춘천교수 ) 이규희 ( 상지영서대학교교수 ) 이정석 ( 인하공업전문대학교수 ) 이종성 ( 부천대학교교수 ) 정환익 ( 경복대학교교수 ) 최홍주 ( 상지영서대학교교수 ) 한완옥 ( 여주대학교교수 ) 협동이사 강현석 ( 로보웰코리아대표 ) 고강일 ( 이지테크대표 ) 김민준 ( 베리타스부장 ) 김연길 ( 대보정보통신본부장 ) 김창일 ( 아이지대표 ) 김태웅 ( 윕스부장 ) 남승우 ( 상학당대표 ) 박정민 ( 오므론과장 ) 오재곤 ( 세인부사장 ) 유제욱 ( 한빛미디어부장 ) 이요한 ( 유성SDI 대표 ) 이진우 ( 글로벌이링크대표 )

16 The Magazine of the IEIE 제 21 대평의원명단 강문식 ( 강릉원주대학교교수 ) 강봉순 ( 동아대학교교수 ) 강성원 ( 한국전자통신연구원부장 ) 강창수 ( 유한대학교교수 ) 고성제 ( 고려대학교교수 ) 고요환 (( 주 ) 매그나칩반도체전무 ) 고윤호 ( 충남대학교교수 ) 고정환 ( 인하공업전문대학교수 ) 고현석 ( 한국전자통신연구원선임연구원 ) 공배선 ( 성균관대학교교수 ) 공준진 ( 삼성전자마스터 ) 구용서 ( 단국대학교교수 ) 구자일 ( 인하공업전문대학교수 ) 권기룡 ( 부경대학교교수 ) 권기원 ( 성균관대학교교수 ) 권오경 ( 한양대학교교수 ) 권종기 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 권종원 ( 한국산업기술시험원선임연구원 ) 권혁인 ( 중앙대학교교수 ) 권호열 ( 강원대학교교수 ) 김강욱 ( 경북대학교교수 ) 김경기 ( 대구대학교교수 ) 김경연 ( 제주대학교교수 ) 김규식 ( 서울시립대학교교수 ) 김기남 ( 삼성전자사장 ) 김기호 ( 삼성전자부사장 ) 김남용 ( 강원대학교교수 ) 김달수 ( 티엘아이대표이사 ) 김대환 ( 국민대학교교수 ) 김덕진 ( 명예회장 ) 김도현 ( 명예회장 ) 김도현 ( 제주대학교교수 ) 김동규 ( 한양대학교교수 ) 김동순 ( 전자부품연구원박사 ) 김동식 ( 인하공업전문대학교수 ) 김동식 ( 한국외국어대학교교수 ) 김무영 ( 세종대학교교수 ) 김봉태 ( 한국전자통신연구원소장 ) 김부균 ( 숭실대학교교수 ) 김상태 ( 한국산업기술평가관리원실장 ) 김상효 ( 성균관대학교교수 ) 김선용 ( 건국대학교교수 ) 김선욱 ( 고려대학교교수 ) 김선일 ( 한양대학교교수 ) 김성대 (KAIST 교수 ) 김성진 ( 경남대학교교수 ) 김성호 ( 한국산업기술평가관리원팀장 ) 김소영 ( 성균관대학교교수 ) 김수원 ( 고려대학교교수 ) 김수중 ( 명예회장 ) 김수찬 ( 한경대학교교수 ) 김수환 ( 서울대학교교수 ) 김승천 ( 한성대학교교수 ) 김시호 ( 연세대학교교수 ) 김영권 ( 명예회장 ) 김영로 ( 명지전문대학교수 ) 김영선 ( 대림대학교교수 ) 김영철 ( 군산대학교교수 ) 김영환 ( 포항공과대학교교수 ) 김용민 ( 충청대학교교수 ) 김용석 ( 성균관대학교교수 ) 김용신 ( 고려대학교교수 ) 김원종 ( 한국전자통신연구원팀장 ) 김원하 ( 경희대학교교수 ) 김윤희 ( 경희대학교교수 ) 김재석 ( 연세대학교교수 ) 김재현 ( 아주대학교교수 ) 김재희 ( 연세대학교교수 ) 김정식 ( 대덕전자회장 ) 김정태 ( 이화여자대학교교수 ) 김정호 ( 이화여자대학교교수 ) 김종대 ( 한국전자통신연구원연구위원 ) 김종옥 ( 고려대학교교수 ) 김준모 ( 한국과학기술원교수 ) 김지훈 ( 이화여자대학교교수 ) 김진영 ( 광운대학교교수 ) 김창수 ( 고려대학교교수 ) 김창용 ( 삼성전자 DMC 연구소장 ) 김창익 ( 한국과학기술원교수 ) 김철동 (( 주 ) 세원텔레텍대표이사 ) 김철우 ( 고려대학교교수 ) 김태욱 ( 연세대학교교수 ) 김태원 ( 상지영서대학교교수 ) 김 현 ( 부천대학교교수 ) 김현수 ( 삼성전자상무 ) 김형탁 ( 홍익대학교교수 ) 김홍국 ( 광주과학기술원교수 ) 김 훈 ( 인천대학교교수 ) 김희석 ( 청주대학교교수 ) 김희식 ( 서울시립대학교교수 ) 나정웅 ( 명예회장 ) 남기창 ( 동국대학교교수 ) 남상엽 ( 국제대학교교수 ) 남상욱 ( 서울대학교교수 ) 노원우 ( 연세대학교교수 ) 노정진 ( 한양대학교교수 ) 노태문 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 동성수 ( 용인송담대학교교수 ) 류수정 ( 삼성전자상무 ) 문영식 ( 한양대학교교수 ) 문 용 ( 숭실대학교교수 ) 민경식 ( 국민대학교교수 ) 박광로 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 박광석 ( 서울대학교교수 ) 박규태 ( 명예회장 ) 박동일 ( 현대자동차 전무 ) 박래홍 ( 서강대학교교수 ) 박병국 ( 서울대학교교수 ) 박성욱 (SK하이닉스부회장 ) 박성한 ( 명예회장 ) 박수현 ( 국민대학교교수 ) 박인규 ( 인하대학교교수 ) 박종일 ( 한양대학교교수 ) 박주현 ( 영남대학교교수 ) 박진옥 ( 명예회장 ) 박찬구 ( 인피니언테크놀로지스파워세미텍대표이사 ) 박춘명 ( 한국교통대학교교수 ) 박항구 ( 명예회장 ) 박현욱 ( 한국과학기술원교수 ) 박현창 ( 동국대학교교수 ) 박형무 ( 동국대학교교수 ) 박홍준 ( 포항공과대학교교수 ) 방성일 ( 단국대학교교수 ) 백광현 ( 중앙대학교교수 ) 백만기 ( 김 & 장법률사무소변리사 ) 백준기 ( 중앙대학교교수 ) 백흥기 ( 전북대학교교수 ) 범진욱 ( 서강대학교교수 ) 변영재 ( 울산과학기술대학교교수 ) 서승우 ( 서울대학교교수 ) 서정욱 ( 명예회장 ) 서철헌 ( 숭실대학교교수 ) 서춘원 ( 김포대학교교수 ) 선우명훈 ( 아주대학교교수 ) 성굉모 ( 명예회장 ) 성하경 ( 전자부품연구원선임연구본부장 ) 성해경 ( 한양여자대학교교수 ) 손광준 ( 한국산업기술평가관리원 PD) 손광훈 ( 연세대학교교수 ) 손보익 ( 실리콘웍스대표이사 ) 송문섭 (( 유 ) 엠세븐시스템대표이사 ) 송민규 ( 동국대학교교수 ) 송병철 ( 인하대학교교수 ) 송상헌 ( 중앙대학교교수 ) 송용호 ( 한양대학교교수 ) 송제호 ( 전북대학교교수 ) 송창현 ( 네이버 CTO) 신오순 ( 숭실대학교교수 ) 신요안 ( 숭실대학교교수 ) 신지태 ( 성균관대학교교수 ) 신현철 ( 한양대학교교수 ) 신현철 ( 광운대학교교수 ) 심대용 (SK하이닉스상무 ) 심동규 ( 광운대학교교수 ) 심정연 ( 강남대학교교수 ) 안길초 ( 서강대학교교수 ) 안병구 ( 홍익대학교교수 ) 안성수 ( 명지전문대학교수 ) 안승권 (LG 전자사장 ) 안태원 ( 동양미래대학교교수 ) 안현식 ( 동명대학교교수 ) 양일석 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 엄낙웅 ( 한국전자통신연구원소장 ) 엄일규 ( 부산대학교교수 ) 연규봉 ( 자동차부품연구원센터장 ) 예종철 ( 한국과학기술원교수 ) 오상록 ( 한국과학기술연구원분원장 ) 오성목 (KT 사장 ) 오승록 ( 단국대학교교수 ) 오창현 ( 고려대학교교수 ) 우남성 (( 전 ) 삼성전자사장 ) 우운택 ( 한국과학기술원교수 ) 원영진 ( 부천대학교교수 ) 원용관 ( 전남대학교교수 ) 유경식 ( 한국과학기술원교수 ) 유명식 ( 숭실대학교교수 ) 유윤섭 ( 한경대학교교수 ) 유정봉 ( 공주대학교교수 ) 유창동 ( 한국과학기술원교수 ) 유창식 ( 한양대학교교수 ) 유태환 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 유현규 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 유회준 ( 한국과학기술원교수 )

17 윤기방 ( 인천대학교교수 ) 윤석현 ( 단국대학교교수 ) 윤성로 ( 서울대학교교수 ) 윤영권 ( 삼성전자마스터 ) 윤은준 ( 경일대학교교수 ) 윤일구 ( 연세대학교교수 ) 윤종용 ( 삼성전자비상임고문 ) 윤지훈 ( 서울과학기술대학교교수 ) 이가원 ( 충남대학교교수 ) 이강윤 ( 성균관대학교교수 ) 이경중 ( 연세대학교교수 ) 이광엽 ( 서경대학교교수 ) 이규대 ( 공주대학교교수 ) 이문구 ( 김포대학교교수 ) 이문기 ( 명예회장 ) 이민호 ( 경북대학교교수 ) 이병근 ( 광주과학기술원교수 ) 이병선 ( 김포대학교교수 ) 이병욱 ( 이화여자대학교교수 ) 이상근 ( 중앙대학교교수 ) 이상설 ( 명예회장 ) 이상훈 ( 경남대학교교수 ) 이상홍 ( 정보통신기술진흥센터센터장 ) 이상회 ( 동서울대학교교수 ) 이상훈 ( 한국전자통신연구원원장 ) 이성수 ( 숭실대학교교수 ) 이성준 ( 한양대학교교수 ) 이승호 ( 한밭대학교교수 ) 이승훈 ( 서강대학교교수 ) 이영렬 ( 세종대학교교수 ) 이용구 ( 한림성심대학교교수 ) 이원석 ( 동양미래대학교교수 ) 이윤식 ( 울산과학기술대학교교수 ) 이윤종 (( 주 ) 동부하이텍부사장 ) 이인규 ( 고려대학교교수 ) 이장명 ( 부산대학교교수 ) 이재진 ( 숭실대학교교수 ) 이재홍 ( 서울대학교교수 ) 이종호A ( 서울대학교교수 ) 이종호B ( 서울대학교교수 ) 이진구 ( 명예회장 ) 이찬수 ( 영남대학교교수 ) 이찬호 ( 숭실대학교교수 ) 이창우 ( 가톨릭대학교교수 ) 이채은 ( 인하대학교교수 ) 이천희 ( 전임회장 ) 이충용 ( 연세대학교교수 ) 이충웅 ( 명예회장 ) 이태원 ( 명예회장 ) 이필중 ( 포항공과대학교교수 ) 이한호 ( 인하대학교교수 ) 이혁재 ( 서울대학교교수 ) 이현중 ( 한국전자통신연구원박사 ) 이호경 ( 홍익대학교교수 ) 이흥노 ( 광주과학기술원교수 ) 이희국 ( LG 상근고문 ) 이희덕 ( 충남대학교교수 ) 인치호 ( 세명대학교교수 ) 임기택 ( 전자부품연구원센터장 ) 임신일 ( 서경대학교교수 ) 임재열 ( 한국기술교육대학교교수 ) 임제탁 ( 명예회장 ) 임혜숙 ( 이화여자대학교교수 ) 장은영 ( 공주대학교교수 ) 장태규 ( 중앙대학교교수 ) 전국진 ( 서울대학교교수 ) 전민용 ( 충남대학교교수 ) 전병우 ( 성균관대학교교수 ) 전순용 ( 동양대학교교수 ) 전영현 ( 삼성전자사장 ) 전홍태 ( 중앙대학교교수 ) 정교일 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 정길도 ( 전북대학교교수 ) 정성욱 ( 연세대학교교수 ) 정승원 ( 동국대학교교수 ) 정영모 ( 한성대학교교수 ) 정원영 ( 인제대학교교수 ) 정윤호 ( 한국항공대학교교수 ) 정은승 ( 삼성전자부사장 ) 정의영 ( 연세대학교교수 ) 정정화 ( 명예회장 ) 정종문 ( 연세대학교교수 ) 정 준 ( 쏠리드대표이사 ) 정진용 ( 인하대학교교수 ) 정항근 ( 전북대학교교수 ) 제민규 ( 한국과학기술원교수 ) 조경순 ( 한국외국어대학교교수 ) 조남익 ( 서울대학교교수 ) 조도현 ( 인하공업전문대학교수 ) 조명진 ( 네이버박사 ) 조민호 ( 고려대학교교수 ) 조상복 ( 울산대학교교수 ) 조성현 ( 한양대학교교수 ) 조성환 ( 한국과학기술원교수 ) 조영조 ( 한국전자통신연구원책임연구원 ) 조중휘 ( 인천대학교교수 ) 조춘식 ( 한국항공대학교교수 ) 주성순 ( 한국전자통신연구원박사 ) 주영복 ( 한국기술교육대학교교수 ) 진 훈 ( 경기대학교교수 ) 차호영 ( 홍익대학교교수 ) 천경준 ( 씨젠회장 ) 최강선 ( 한국기술교육대학교교수 ) 최기영 ( 서울대학교교수 ) 최병덕 ( 한양대학교교수 ) 최승원 ( 한양대학교교수 ) 최승종 (LG 전자전무 ) 최영규 ( 한국교통대학교교수 ) 최용수 ( 성결대학교교수 ) 최우영 ( 서강대학교교수 ) 최윤식 ( 연세대학교교수 ) 최준림 ( 경북대학교교수 ) 최중호 ( 서울시립대학교교수 ) 최진성 ( 도이치텔레콤부사장 ) 최천원 ( 단국대학교교수 ) 최현철 ( 경북대학교교슈 ) 한대근 (( 전 ) 실리콘웍스대표이사 ) 한동석 ( 경북대학교교수 ) 한수희 ( 포항공과대학교교수 ) 한영선 ( 경일대학교교수 ) 한완옥 ( 여주대학교교수 ) 한재호 ( 고려대학교교수 ) 한종기 ( 세종대학교교수 ) 한태희 ( 성균관대학교교수 ) 함철희 ( 삼성전자마스터 ) 허 염 ( 실리콘마이터스대표이사 ) 허 영 ( 한국전기연구원본부장 ) 허재두 ( 한국전자통신연구원본부장 ) 허 준 ( 고려대학교교수 ) 호요성 ( 광주과학기술원교수 ) 홍국태 (LG 전자연구위원 ) 홍대식 ( 연세대학교교수 ) 홍민철 ( 숭실대학교교수 ) 홍승홍 ( 명예회장 ) 홍용택 ( 서울대학교교수 ) 홍유식 ( 가톨릭상지대학교교수 ) 황성운 ( 홍익대학교교수 ) 황승구 ( 한국전자통신연구원소장 ) 황승훈 ( 동국대학교교수 ) 황인철 ( 강원대학교교수 ) 사무국직원명단송기원국장 - 대외업무, 업무총괄, 기획, 자문, 산학연, 선거, 지부이안순부장 - 국내학술, 총무, 포상, 임원관련, 시스템및제어소사이어티배지영차장 - 국제학술, 국문논문, 교육, 컴퓨터소사이어티, 산업전자소사이어티배기동차장 - 사업, 표준화, 용역, 회원관리, 홍보, 신호처리소사이어티변은정차장 - 재무 ( 본회 / 소사이어티 / 연구회 ), 학회지, 통신소사이어티김천일과장 - 정보화, 반도체소사이어티장다희서기 - 국제학술, 국제업무, SPC/JSTS 영문지발간

18 제1차평의원회개최제1차평의원회가 2월 9일 ( 금 ) 오후 6시 SC컨벤션센터에서개최되었다. 이번회의에서는 2017년도결산승인및선거관련규칙개정승인건을심의하여의결하였다. SK 텔레콤 박진효원장 제 1 차평의원회 - 백준기회장의사업추진발표 한국산업기술평가관리원 김상태단장 특별회원및유관기관방문 학회회장단은특별회원및유관기관을방문하여 2017년도추진현황과 2018년도사업계획을보고하고상호협력방안을모색하였다. 삼성전자 조승환부사장 한국전자통신연구원 이상훈원장 104 _ The Magazine of the IEIE 12

19 News ICEIC 2018 개최 현대자동차 박동일전무해동과학문화재단 김정식이사장네이버 - 조규찬이사대전충남지부방문학회회장단은 2월 5일 ( 월 ) 오전 11시 30분대전충남지부를방문하여지부현황과활성화방안을논의하였다. ICEIC는우리학회에서격년마다아시아및유라시아지역에서우리나라전자 /IT 학문과산업을전파할목적으로개최해오다, 2012년부터 IEEE CE Society의 Co-sponsorship을받아국제학술대회로육성하고자매년개최하고있다. 금년에는최초로아시아및유라시아지역을벗어나미국, 하와이, 쉐라톤와이키키호텔 & 리조트에서 1월 24일 ( 수 )~1월 27일 ( 토 ) 에 17개국약 420여편의논문이발표된가운데성황리에개최되었다. 이번학회는백준기학회장이 General Chair, 백광현교수가 Organization Chair로참여하였으며, 김종옥교수가 Technical Program Chair로참여하였다. 첫째날 1월 24일 ( 수 ) Welcome Reception에는여러국가로부터온약 70명의참가자들이참가하여환영인사및담소를나누었으며, 둘째날 1월 25일 ( 목 ) 개회식에는백준기학회장의환영사와 General Co-Chair인 IEEE CE Society의 Sharon Peng 회장의환영사로시작을알리며, 곧이어일본의 Tohoku University의 Fumiyuki Adachi 교수와 SK Hynix의오종훈전무, 그리고하와이의 University of Hawaii at Manoa의 Anders Host-Madsen 교수의 Plenary Talk가진행되었다. 오후에는광주과학기술원의호요성교수와일본의 Tokyo University of Agriculture and Technology의 Toshihisa Tanaka 교수의 Tutorial Talk이있었다. 셋째날 1월 26일 ( 금 ) 에는싱가폴의 Nanyang Technological University의김태형교수와한국과학기술원의김창익교수의 Tutorial Talk가진행되었다. 저녁에는백준기학회장과 IEEE CE Society의 Sharon Peng 회장과 Stephen Dukes 부회장의환영사로만찬의시작을알렸으며, Best Paper 시상식및하와이전통공연팀의공연과함께 Conference Banquet이진행되었다. 마지막날 1월 27일 ( 토 ) 에는 ICEIC 2018 Group Discussion and Wrap-up이진행되어학문및기술교류의의미있는장이될수있었다. 이번학회는참가자들로하여금다른연구자들과편안하게커뮤니케이션을할수있는기회를마련할뿐만아니라, 아름다운풍경과함께연구자들에게재충전의시간을만들어주고, 새로운연구를향한발돋움을할수있는활력을불어넣어준의미있는시간이되었다. 대전충남지부방문 - 주성순지부장에게위촉장전달 Welcome Reception 13 전자공학회지 _ 105

20 개회식 - 백준기회장인사말 Plenary Talk 3 - University of Hawaii at Manoa 의 Anders Host Madsen 교수 개회식 - General Co-Chair, IEEE CE Society 의 Sharon Peng 회장인사말 Conference Banquet - IEEE CE Society 부회장 Stephen Dukes 의만찬인사말 Plenary Talk 1 - 일본의 Tohoku University 의 Fumiyuki Adachi 교수 Conference Banquet 공연 Plenary Talk 2 - SK Hynix 의오종훈전무 주요참가자기념촬영 - 초청인사, 조직위원및명예회장 106 _ The Magazine of the IEIE 14

21 News 신규회원가입현황 (2017 년 12 월 11 일 년 2 월 6 일 ) 정회원강상규 (LG전자), 권순우 ( 한국원자력의학원 ), 권홍민 ( 한림성심대학교 ), 김성중 ( 카이스트 ), 김아란 ( 동양미래학교 ), 김윤규 ( 건국대학교 ), 김윤장 ( 청운대학교인천캠퍼스 ), 김준호 ( 순천향대학교부천병원 ), 남창주 ( 카네기멜론대학교 ), 담현규 ( 위스텍 ), 류정원 (( 주 ) 힐세리온 ), 박동욱 ( 서울시립대학교 ), 박민호 ( 국방과학연구소 ), 박서현 ( 국방과학연구소 ), 박승규 ( 남서울대학교 ), 박철수 ( 한림성심대학교 ), 박휘성 ( 국방과학연구소 ), 배정형 ( 알에프디앤씨 ), 손윤식 ( 동국대학교 ), 유정호 ( 한화시스템 ), 윤하늘 ( 부산대학교 ), 이선엽 ( 한림성심대학교 ), 이찬우 ( 경희대학교 ), 정동길 ( 국방과학연구소 ), 정시창 (SK 텔레콤 ), 정용성 ( 엘아이씨티 ), 정유찬 (( 주 ) 힐세리온 ), 조혜경 ( 한성대학교 ), 주명식 ( 한림성심대학교 ), 최의선 ( 한국폴리텍대학아산캠퍼스 ), 한상필 (LG전자), 한정환 ( 충남대학교 ), 황재연 ( 마이크로인피니티 ), 황진영 ( 한국항공대학교 ) 이상 34명평생회원 김철영 ( 충남대학교 ), 이왕상 ( 경상대학교 ) 이상 2 명 학생회원강경태 ( 성균관대학교 ), 김기연 ( 중앙대학교첨단영상대학원 ), 김동언 ( 부산대학교 ), 김민재 ( 중앙대학교첨단영상대학원 ), 김소연 ( 서울대학교 ), 김용현 ( 성균관대학교 ), 김태국 ( 성균관대학교 ), 김태언 ( 부산대학교 ), 김형석 ( 서울과학기술대학교 ), 박선호 ( 부산대학교 ), 박성현 ( 한국산업기술대학교 ), 박진현 ( 부산대학교 ), 방진욱 ( 부산대학교 ), 손우성 ( 부산대학교 ), 송명규 ( 서울과학기술대학교 ), 신민우 ( 중앙대학교첨단영상대학원 ), 신유진 ( 중앙대학교 ), 안성기 ( 성균관대학교 ), 이병훈 ( 경북대학교 ), 이상현 ( 한국산업기술대학교 ), 이원근 ( 인하대학교 ), 이장원 ( 경북대학교 ), 임재승 ( 중앙대학교 ), 장태욱 ( 고려대학교 ), 전현호 ( 충남대학교 ), 최경이 ( 부산대학교 ), 최대현 ( 인하대학교 ), 최병찬 ( 부산대학교 ), 최호준 ( 성균관대학교 ), 하진솔 ( 중앙대학교첨단영상대학원 ) 이상 30명 15 전자공학회지 _ 107

22 학회일지 The Institute of Electronics and Information Engineers 2018년 1월 21일 ~ 2018년 2월 18일 1. 회의개최 회의명칭일시장소주요안건 제 1 차사업위원회의 1.30 (17:00) 학회회의실 년도사업위원회계획논의외 제 1 차하계학술위원회의 2.5 (17:00) 학회회의실 - 상견례및학술대회운영논의외 산업전자소사이어티이사회 2.7 (17:00) 학회회의실 - 산업전자소사이어티춘계학술대회논의외 2. 행사개최 행사명칭일시장소주관 ICEIC ~27 쉐라톤와이키키호텔 & 리조트, 하와이 본회 108 _ The Magazine of the IEIE 16

23 특 집 편 집 기 차세대동영상압축기술 : Future Video Coding 최신비디오코덱표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)/H.265보다 2배이상의압축성능을갖는차세대비디오부호화 (Future Video Coding) 표준을위하여, 2015년 10월 ITU-T VCEG(Q6/SG16) 송병철편집위원과 ISO/IEC MPEG(JTC 1/SC ( 인하대학교 ) 29/WG 11) 은새로운잠재적표준기술을탐색하기위한협력팀으로 JVET(Joint Video Exploration Team) 을출범시켰다. JVET는 2015년 10월제네바에서의제1차회의후기존 HEVC 대비성능개선을위한후보기술탐색을진행하고있으며, 2016년 10월제4차청두회의에서그동안의기술탐색결과 JVET의참조SW인 JEM 3.0(Joint Exploration Model) 의성능이기존의 HEVC 대비약 10배의복잡도증가에 25% 의부호화효율을개선하였음을확인하였다. 이를바탕으로 2020년표준완료를목표로, 2017 년 7월 Future Video Coding에대한기술제안요청서 (CfP: Call for Proposal) 를공표하였고, 2018년 2월에기고기술평가를시작하는표준화일정을확정하였다. FVC 표준화가본격화되는현시점에서본특집호는해당표준화전문가들의 FVC 기술소개를다뤘다. 우선, JVET 차세대비디오부호화표준화동향 ( 강정원외 ) 에서는표준화진행동향과 JEM의구조 / 성능에대해설명한다. 둘째, 차세대비디오 부호화의블록분할구조 ( 최해철외 ) 에서는 JEM의블록분할구조인 QTBT에대해소개하고, QTBT 응용기술동향을설명한다. 셋째, 차세대비디오부호화를위한 JVET 인트라예측기술 ( 전병우외 ) 에서는 JEM의 Test Model 7.1 에선택된최신인트라압축기술들을소개한다. 넷째, FVC 기술소개 JVET Inter Prediction ( 김재곤외 ) 에서는 JEM7.0에채택되어있는화면간예측부호화요소기술들에대해설명한다. 다섯째, MPEG-FVC의딥러닝응용비디오압축기술 ( 강제원 ) 에서는 MPEG-FVC 표준을앞두고딥러닝기반비디오압축방식중 MPEG 부호화요소기술의딥러닝응용을중심으로최근연구동향을알아본다. 여섯째, JVET HDR 기술 ( 오현묵 ) 에서는 JVET에서진행되고있는차세대비디오압축기술표준화를앞두고 HDR (high dynamic range) 과관련된 MPEG 기술동향을살펴본다. 마지막일곱번째, 표준동향FVC 360 영상기술 ( 최기호 ) 에서는 JVET그룹에서 360도영상을위한차세대코덱표준을위해서스터디한것을중심으로 FVC 360 영상표준기술을설명하고자한다. 바쁜일정중에서도본특집호를위하여수고를아끼지않으신집필진전문가여러분께감사드리며, 본특집호가차세대비디오압축표준인 FVC 의다양한비디오코덱표준기술에대한좋은소개자료로활용되어 UHDTV, 3DTV, IPTV, 모바일 / 인터넷스트리밍, 영상장비등고화질비디오서비스및산업활성화에기여할수있기를기원한다. 17 전자공학회지 _ 109

24 특집 JVET 차세대비디오부호화표준화동향 - CfP 소개및 JEM 구조 / 성능분석중심으로 JVET 차세대비디오부호화 표준화동향 - CfP 소개및 JEM 구조 / 성능분석중심으로 Ⅰ. 서론 근래에, UHD와같은고해상도영상뿐만아니라 HDR(High Dynamic Range)/WCG(Wide Color Gamut)/HFR(High Frame Rate), 그리고, VR AR, Light Field 등의초실감미디어로의진화가진행됨에따라초실감미디어기반의서비스도급속히증가하고있으며, 이로인해, 인터넷전송데이터가운데영상이차지하는비율이점점증가하고있다. 이러한영향으로주어진대역폭범위내에서영상을보다경제적으로전송하기위해영상압축효율향상에대한요구는지속적으로증대되고있다. 이러한기술발전의흐름에대응하기위해서, 동영상압축과관련 < 표 1> 표준화주요일정 강정원한국전자통신연구원김휘용한국전자통신연구원 일시 14년 10월 (110차 MPEG) 15년 02월 (111차 MPEG) 15년 10월 (113차 MPEG, 1차 JVET) 17 년 04 월 (118 차 MPEG, 6 차 JVET) 17 년 07 월 (119 차 MPEG, 7 차 JVET) 17 년 10 월 (120 차 MPEG, 8 차 JVET) 주요이슈 MPEG과 VCEG이공동으로차세대비디오부호화표준화를위한브레인스토밍회의개최차세대비디오부호화표준화를위한본격적인논의시작 - 요구사항문서초안발행차세대비디오부호화표준화를위해 MPEG과 VCEG의공동알고리즘탐색팀 (JVET) 구성새로운표준화를시작할만큼기술적으로성숙되었는지를확인하기위하여 Joint CfE 진행 - Joint CfE 문서발행공식적으로차세대비디오부호화표준화추진결정 - Joint CfE 평가결과문서발행 - 기술제안모집을위해 Joint CfP 초안발행 - 최종요구사항문서발행 - Joint CfP 문서발행 - MPEG과 VCEG 공동협력팀 (JCT) 운영원칙을담은 ToR 발행 18년 10월 (124차 MPEG,) - 1차 Test Model 선정예정 20년 10월 - 표준화완료 (FDIS 발행 ) 예정 110 _ The Magazine of the IEIE 18

25 JVET 차세대비디오부호화표준화동향 - CfP 소개및 JEM 구조 / 성능분석중심으로 된양대국제표준화그룹인 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group) 과 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group) 은 JVET(Joint Video Exploration Team) 을구성하여 15년부터 HEVC 이후의차세대비디오부호화표준개발과관련된기술탐색작업을지속해왔다. JVET은기존의기술탐색과정에서새로운비디오표준의가능성을확인하였고, 20년표준완료를목표로차세대비디오부호화표준화를진행하기로결정하였다. < 표 1> 은차세대비디오부호화표준화관련하여진행된주요일정을보여준다. 15년 2월 MPEG에서요구사항문서초안발행을시작으로본격적인차세대비디오부호화표준화에대한논의가시작되었으며, 15년 10월에이전까지 MPEG과 VCEG이따로진행하던차세대비디오부호화표준화를위한노력을공동으로진행하기로합의하고차세대비디오부호화기술을공동으로탐색하기위한공동탐색팀인 JVET을구성하였다. JVET에서는탐색참조모델인 JEM(Joint Exploration Test Mode) [1] 을구축하고, JEM 기반에서의압축효율향상을위한기술탐색을진행하였으며, 17년 7월 7차 JVET 회의에서 Joint CfE(Call for Evidence) [2] 를통해새로운표준화를시작할만큼부호화기술이성숙하였음을확인하였다. 이를근거로, 17년 10월마카오회의에서 MPEG과 VCEG 공동으로새로운표준개발을위한기술제안요청서 (Call for Proposal(CfP) Video Compression with Capability beyond HEVC) [3] 를발행하였고, 18년 4월에기고기술평가를진행하고, 20년 10월표준화를완료하는표준화일정을확정하였다. 본고에서는표준화진행동향과 JEM의성능에대해설명하고자한다. 2장에서는차세대비디오부호화표준요구사항및 Joint CfP에대해소개한다. 3장에서는 Joint CfP에서 HEVC의참조소프트웨어인 HM(HEVC Test Model) 과더불어 anchor로정의된 JEM 기술에대해설명하고, 그성능을분석한다. 끝으로 4장에서는차세대비디오부호화표준화의향후전망과결론을맺는다. Ⅱ. 차세대비디오부호화표준요구사항및 CfP 1. 차세대비디오부호화표준요구사항차세대비디오부호화표준요구사항은 MPEG [4] 과 VCEG [5] 에서각각정의하였으나, 두개의요구사항은크게다르지않으므로, 본절에서는 < 그림 1> 에나타낸 MPEG에서정의한표준요구사항중핵심요구사항에대해정리하고자한다. 압축성능 (Coding Performance) 요구사항에서는기존표준인 HEVC Main Profile과비교하여상당한비트량감소를달성해야함을명시하고있으며, 구체적으로, 동일한주관적화질에서최소 30% 의비트량감축을제공해야함을의무적요구사항으로, 50% 수준의비트량감축을제공하는것을권고적요구사항으로제시하고있다. 복잡도 (Complexity) 항목에서는표준예상사용시점에서구현가능한수준이어야함이의무적요구사항이며, 비트량측면에서부담이크지않은병렬처리구현기능은권고요구사항이다. 해상도 (Picture Format) 항목에서는 VGA부터 8K x 4K지원이의무적요구사항이며, 색공간및색샘플링 (Colur Spaces and Colour Sampling) 항목에서는 YCbCr 4:2:0 샘플링과픽셀당 10비트입력및 BT.2100 지원 WCG는의무적요구사항이고, YCbcr/RGB 4:4:4 또는 YCbCr 4:2:2 입력, 픽셀당 16비트입력, HDR은권고적요구사항이다. Omnidirectional Video and Projection 항목에서는한개이상의렌즈를이용하여획득한영상들을효율적으 < 그림 1> 차세대비디오부호화표준요구사항 19 전자공학회지 _ 111

26 강정원, 김휘용 로압축하는것을의무적요구사항으로기술하고있다. 이외에, Scanning Methods 항목에서는모든프로파일과레벨에서순차주사방식 (Progressive scanning) 을지원하는것이의무적요구사항이며, Low Delay 항목에서는부호화와복호화지연을합해서한프레임을넘지않는저지연동작이가능해야함을의무적으로요구하고있다. Random Access 항목에서는임의엑세스기능및 intra-only coding 기능을의무적으로요구하고있으며, Scalable Video Coding, Transcoding, Buffer Model 등의항목에서도이전표준화와유사한수준의요구사항을제시하고있다. 2. 차세대비디오부호화표준화를위한 Joint CfP 차세대비디오부호화표준화를위한 Joint CfP는 MPEG과 VCEG에의해공동으로발행되었으며, 관련된주요일정은 < 표 2> 와같다. Joint CfP 문서에는 CfP를위한구체적인진행일정및차세대비디오부호화표준화의진행일정과함께 CfP 기술제안시적용할시험영상, 목표부호화비트율을포함한시험조건, 제안기술들의평가방법등을명시하고있으며, 본절에서는이에대해설명하고자한다. Joint CfP는실험영상의특성에따라 SDR(Standard Dynamic Range) 비디오, HDR(High Dynamic Range) 비디오, 360도비디오의 3개카테고리로구분되며, 각각의카테고리별로기술을제안할수있다. SDR 비디오의경우실험영상은 YCbCr 4:2:0 8비트혹은 10비트영상으로, < 표 3> 에나타낸바와같이 SDR-A 클래스로분류되는 UHD 5종과 SDR-B 클래스로분류되는 HD 5종이정의되어있다. HDR 비디오의 < 표 2> Joint CfP 관련주요일정 일시 주요알정 Final CfP 문서발행 CfP참가공식등록마감 (Formal registration period ends) Coded test material 제출마감 주관적화질평가시작 제안기술에대한설명문서등록및제출 비트스트림과복호화기 cross-checking ~20 제안기술평가회의 경우실험영상은 4:2:0 10비트영상으로, < 표 4> 에나타낸바와같이 HDR-A 클래스로분류되는 HLG(Hybrid Log-Gamma) 변환함수 [6] 가적용된 UHD 3종과 HDR-B 클래스로분류되는 PQ (Perceptual Quantizer) 변환함수 [6] 가적용된 HD 5종이정의되어있다. HLG 변환함수와 PQ 변환함수는 HDR 비디오지원방송규격표준인 ITU-R BT.2100 [6] 에서정의된변환함수로서실험영상에포함한의미가있다고할수있다. 360 비디오의경우 4:2:0 8비트혹은 10비트영상으로, < 표 5> 에서나타낸바와같이 360 클래스로분류되는 UHD 영상 5종으로정의되어있다. Joint CfP에서는앞에서언급한실험영상들을부호화하기위한실험조건으로두개의제약집합 (constraint set) 인 constraint set 1과 constraint set 2를정의하였다. Constraint set 1은 Hierarchical B 구조를사용하는것으로 GOP의최대크기가 16이며, 1.1초또는그보다더적은간격에서임의접근 (random access) 이가능한집합으로정의되었다. 이러한 constraint set 1은부호화구조상부 / 복호화에따른지연 (delay) 이발생하는구조로높은부호화효율및임의접근이필요한응용분야에대한요구사항을반영한것이다. Constraint set 2은부호화구조에따른지연이없는구조로저지연이필요한응용분야에대한요구사항을반영한것이다. 이러한제약집합의특성에따라 SDR 비디오의경우 UHD 실험영상인 SDR-A 클래스의영상들에대해 constraint set 1 만적용하고, HD 실험영상인 SDR-B 클래스의영상들에대해 constraint set 1과 constraint set 2를모두적용한다. 또한, HDR 비디오의경우 HDR-A와 HDR-B 클래스및 360 비디오의 360 클래스의모든영상들에대해 constraint set 1만적용하도록기술하고있다. Joint CfP에서는제안기술들의평가를위하여 < 표 3, 4, 5> 에기술한바와같이목표비트율을정의하고있으며, 각기관은기술제안시에정의된목표비트율을넘지않도록비트스트림을생성하여제출해야한다. 제출된비트스트림에기반한제안기술들의평가는 BD-rate과같은객관적성능과 MPEG의 Test Chair가주관하는주관적화질평가로이루어진다. 이를위한 anchor로 HM 112 _ The Magazine of the IEIE 20

27 JVET 차세대비디오부호화표준화동향 - CfP 소개및 JEM 구조 / 성능분석중심으로 < 표 3> CfP SDR 비디오실험영상 Target bitrate [kbit/s] Class Resolution Frame rate bit-depth Sequence name Rate 1 Rate 2 Rate 3 Rate FoodMarket CatRobot SDR-A 3840 x DaylightRoad ParkRunning Campfire BQTerrace RitualDance SDR-B 1920 x MarketPlace BasketballDrive Cactus < 표 4> CfP HDR 비디오실험영상 Class Transfer Target bitrate [kbit/s] Resolution Frame rate bit-depth Sequence name Function Rate 1 Rate 2 Rate 3 Rate DayStreet HDR-A HLG 3840 x PeopleInShoppingCenter SunsetBeach Market Hurdles HDR-B PQ 1920 x Starting ShowGirl Cosmos < 표 5> CfP 360 비디오실험영상 Target bitrate [kbit/s] Class Resolution Frame rate bit-depth Sequence name Rate 1 Rate 2 Rate 3 Rate Chairlift KiteFlite x Harbor Trolley x Balboa 과 JEM 7.0을정의하고, JVET에서는 HM16.16 과 JEM7.0으로정의된목표비트율에맞춘비트스트림을생성하여배포하였다. 제안기술들에대한주관적화질평가는 BT.500 [7] 에정의된 DSIS(Double Stimulus Impairement Scale) 에따라진행될예정으로, DSIS 방식은 < 그림 2> 와같이 10초 동안원본영상을보여주고, 10초동안에부호화된영상을보여준후 5초동안에평가하는방식이다. 주관적화질평가결과는 4월회의에서공개되어결과문서로발행될예정이다. Ⅲ. JEM 구조및개발진행과정 < 그림 2> DSIS 평가방법 < 그림 3> 은 JVET에서개발한탐색참조모델인 JEM 의인코더블록도를보여준다. JEM은 HEVC 참조소프 21 전자공학회지 _ 113

28 강정원, 김휘용 < 그림 3> JEM 인코더블록도 트웨어에기반한것으로, HEVC 표준에추가로채택된툴들을 < 그림 3> 의각부호화단계블록하단에열거하였다. 이를간략하게살펴보면, JEM은 24개의새로운툴이 HEVC에추가된구조로, 분야별로는새로운블록분할툴, 화면내예측관련툴 6개, 화면간예측관련툴 9개, 변환부호화관련툴 2개, 루프내필터관련툴 3개, 엔트로피부호화툴 3개가추가되었다. < 표 6> 은새로추가된 24개툴이 JEM에채택된경과를나타낸것으로, 기재된내용이외에채택툴들에대한미미한수준의추가변경사항들은배제하고주요변경내용만기술하였다. JVET이구성되기이전인 15년 2월 VCEG 회의에서 Qualcomm이 HEVC 참조소프트웨어인 HM에 6개툴들 (LB(Large Block), ATMVP(Adaptive Temporal Motion Vector Prediction), OBMC(Overlapped Block Motion Compensation), CCLM(Cross-Component Linear Model), EMT(Explicit Multiple Core Transform), ALF(Adaptive Loop Filter)) 의적용을제안하고, 제안한기술들의조합이 RA(Random Access) 경우에 HM대비 10.8% 비트량감축을보임을증명하며, 차세대비디오부호화표준화를위한탐색을진행해야함을강력히주장하였다. 이에 VCEG에서는 Qualcomm 이제안한기술기반으로참조소프트웨어인 KTA(Key Technology Area) 1.0을배포하며본격적인차세대비디오부호화표준화탐색을시작하였다. JVET이구성된 15년 10월회의에서는부호화기술에대한탐색을먼저진행하고있던 VCEG의참조소프트웨어인 KTA 기반을유지하며새로제안하여채택된툴들을추가하여 JVET의참조소프트웨어인 JEM 1.0 SW version KTA-1.0 ('15.02, VCEG 회의 ) KTA-2.0 ('15.06, VCEG 회의 ) JEM-1.0 ('15.10, 1차 JVET 회의 ) JEM-2.0 ('16.02, 2차 JVET 회의 ) JEM-3.0 ('16.05, 3차 JVET 회의 ) JEM-4.0 ('16.10, 4차 JVET 회의 ) JEM-5.0 ('17.01, 5차 JVET 회의 ) JEM-6.0 ('17.03, 6차 JVET 회의 ) JEM-7.0 ('17.07, 7차 JVET 회의 ) < 표 6> JEM 채택경과 채택기술 / 툴 LB (256x256) & transform(64x64), ATMVP, OBMC, CCLM, EMT, ALF 67 INTRA MODES, 4-tap INTRA, IBF, AMVR, LIC, FRUC, BIO, ROT, COEFF-COD, MCABAC, INIT-PREV PDPC, 4x4 NSST, Affine, ARSS MV16, GOP 크기변경 (8 16) QTBT AC, 8x8 NSST DMVR, AMVR 변경 (4-luma sample precision 추가 ) BLF PDPC P-PDPC, block base design for BIO, remove ARSS 114 _ The Magazine of the IEIE 22

29 JVET 차세대비디오부호화표준화동향 - CfP 소개및 JEM 구조 / 성능분석중심으로 을배포하였다. 이후의 JVET은매회의마다새로제안한기술을평가하고, 제안한기술에대한탐색실험 (EE, exploration experiments) 을통해다양한조건에서의실험및분석을차기회의까지진행하여 JEM에채택여부를결정하고, 채택된기술들을포함한참조소프트웨어를배포하는과정을반복하였다. JEM은매회의를거치면서부호화효율은향상되었으나부호화효율향상과함께인코딩및디코딩복잡도가급속히증가하였다. < 그림 4> 와 < 그림 5> 는각각 AI(All Intra) 경우와 RA 경우의 HM대비 JEM의비트량감축율을나타내는 BD-rate을비교한것이며, 그림하단의 Enc. < 그림 4> JEM 버전별성능비교 (All Intra) T와 Dec.T는인코딩시간및디코딩시간을의미한다. KTA 2.0의경우움직임정보의전송없이디코더에서움직임정보를생성하는기술인 FRUC(Frame Rate Up Conversion) 과움직임을보정하는기술인 BIO의채택으로인해비트량감축율은 RA 경우 17.8% 로 KTA 1.0 에비해급격히향상되나디코딩시간또한 6.4배로 KTA 1.0의 1.5배에비해상당히증가함을볼수있다. JEM 3.0의경우새로운블록분할구조인 QTBT를적용함에의해비트량감축율은 3% 정도향상되나 AI의경우인코딩시간이 HM대비 63.1배, RA의경우 11.4배로증가하였다. H.264대비 HEVC의인코딩시간은약 10배, 디코딩시간은 1.5~2배수준임을감안하면, JEM의복잡도증가는상당한수준임을알수있다. 이러한복잡도증가에대한부담을덜기위하여 JVET은꾸준한노력을기울였다. 특히, AI 경우의 HM대비과도한인코딩시간을줄이기위해, JEM 7.0에서는화면내예측툴가운데복잡도가높은 PDPC를간략화하여 planar 모드를대체하는 P-PDPC로변경하였고복잡도대비비트량감축율이미미한 ARSS를제거하였다. 또한, 화면간예측툴가운데픽셀단위처리를수행하는 BIO 기술을블록단위처리수행으로변경하여구현복잡도를줄이는노력을기울였다. 이러한노력에의해, JEM 7.0은 JEM 6.0대비부호화효율하락은 0.6% 수준을유지하면서 AI의인코딩시간을 35.6배로 JEM 6.0의절반수준으로감소시켰으며, RA의경우도인코딩시간을 9.9배, 디코딩시간을 7.2배로 JEM 6.0 대비상당히감소시켰다. Ⅳ. JEM 부호화성능 본절에서는 JEM의객관적성능및주관적성능에대해설명하고, JEM에포함된개별툴의성능에대해살펴보고자한다. < 그림 5> JEM 버전별성능비교 (Random Access) 1. JEM 객관적성능및주관적성능 JEM의객관적성능및주관적성능은 7차 JVET 회의에서실시한 Joint CfE 제안기술평가결과 [8] 에포함된 JEM과 HM의주관적화질평가결과및객관적성능을 23 전자공학회지 _ 115

30 강정원, 김휘용 < 표 7> JEM 6.0 성능 (CfE 실험조건및실험영상 ) Resolution Sequence name BD-rate (%) CrossWalk x2160 FoodMarket Tango UHD CatRobot DaylightRoad x2160 BuildingHall ParkRunning CampfireParty BQTerrace RitualDance x1080 Timelapse (HD) BaseketballDrive Cactus UHD 평균 HD 평균 전체평균 통해설명하고자한다. JVET 은 6 차 JVET 회의에서 Joint CfE 문서를발행하 고, 7차 JVET 회의에서 Joint CfE에대한제안기술들을제출받아표준화회의참가자들가운데 10명이참여하는주관적화질평가를실시하였다. Joint CfE는 Joint CfP 와유사하게 HM 16.15와 JEM 6.0을 anchor로선정하 < 그림 6> 주관적화질평가결과 (BasketballDrive) < 그림 7> 주관적화질평가결과 (CampfireParty) 였고, 실험영상과실험조건도유사하다. 모든조건이동일하지않은이유는 Joint CfE 과정을거치며내용을보완하여 Joint CfP 문서가최종발행되었기때문이다. < 표 7> 은 Joint CfE 의 anchor인 JEM 6.0의 HM 16.15대비객관적부호화성능인 BD-rate을나타낸다. Joint CfP와동일하게 Joint CfE 실험조건은주관적화질평가를용이하게하기위해부호화비트율을 JEM 공통실험조건 [9] 보다상당히낮게설정하였기때문에전반적인부호화효율이 JEM 공통실험조건을적용하는경우와약간의차이를보임을알수있다. < 그림 6> 과 < 그림 7> 은주관적화질평가결과를나타내는것으로제안기술들이외에 Joint CfE의 anchor인 HM과 JEM의주관적성능도나타내는것으로 HM과 JEM의주관적성능차이가뚜렷함을볼수있다. 2. JEM 포함툴부호화성능 JEM은차세대비디오부호화기술들을탐색하기위한소프트웨어로서, 높은인코더및디코더복잡도로인해 JEM이그대로차세대비디오부호화표준으로채택되기는어려울것이나, JEM에포함된툴들가운데채택가능성이높은툴들이있을수있으므로, 각개별툴들에대한성능분석은그의미가있다고할수있다. 또한, 개별툴과코덱에포함된다른툴들과의상관관계는코덱전체를효율적으로설계하기위해서중요한요소라고할수있다. 따라서, 본절에서는코덱에서특정툴로인한비트량감축율과함께코덱에포함된다른툴들과의상관관계에따른성능분석도같이살펴보기위해서 JEM 6.0에포함된특정툴에대한 Tool on 과 Tool off 실험결과를분석하고자한다. < 그림 8> [10] 은 JEM 6.0에포함된개별툴들의 Tool on 및 Tool off 실험결과에대해 BD-rate, 인코딩시간 (Enc.T), 디코딩시간 (Dec.T) 을비교한것으로실험조건은 JEM 공통실험조건가운데 RA 조건을적용하였다. Tool on 은 HM에 JEM의블록분할구조인 QTBT & LB 을적용한것을 anchor로하고, anchor에 QTBT & LB 를제외한 JEM 6.0 포함툴가운데특정툴한개만적용한경우의부호화성능향상정도 ( 즉, 비트량감축율 ) 116 _ The Magazine of the IEIE 24

31 JVET 차세대비디오부호화표준화동향 - CfP 소개및 JEM 구조 / 성능분석중심으로 < 그림 8> JEM 6.0 포함툴성능비교 를보여준다. 블록분할구조는코덱에포함된모든툴의성능에영향을주는것으로, QTBT & LB 는 JEM에서가장높은부호화효율을제공하는툴로서차세대비디오부호화표준에채택가능성이높기때문에 HM에 QTBT & LB 를적용한것을 anchor로선정하였다. 한편, Tool on 의 QTBT & LB 의성능은 HM anchor 대비 HM 에 QTBT&LB 를적용했을때의성능을비교한결과이다. Tool off 는 JEM 6.0을 anchor로하고, anchor에서 JEM 6.0에포함된툴가운데특정툴한개만을 off 시켰을때의부호화효율저하정도 ( 즉, 비트량증가율 ) 를보여준다. < 그림 8> 에서각그래프하단에기술된툴의이름은각각 Tool on 과 Tool off 의경우에성능비교대상이되는툴을의미한다. 특정툴의 Tool on 과 Tool off 실험결과를비교하는것에의해해당툴과 JEM 6.0에포함된다른툴과의상관관계를다음과같이두개의유형으로분석할수있을것이다. 첫번째유형은 Tool on 실험에서큰비트량감축율을보이나 Tool off 실험에서작은비트량증가율을보이는툴이다. 이러한유형에해당하는툴은해당툴의특성과유사한툴이 JEM 6.0에존재하여해당툴을제거하 여도부호화효율감소정도가크지않다고해석할수있을것이다. 예를들어 DMVR과 FRUC가대표적인경우라할수있다. DMVR은추가적인정보없이 merge 혹은 skip의경우에디코더에서움직임정보를보정하는기술로, 디코더에서움직임정보없이움직임보상을수행하는 FRUC와유사한효과를가진다고할수있다. 이로인해 DMVR의경우 Tool on 실험에서는 2.6% 였던비트량감축율이 Tool off 실험에서 2.6% 과비교하여상당이낮은 0.3% 비트량증가율로나타났다. 이유형에해당하는다른툴들은 DMVR과유사한효과를가지는 FRUC 뿐만아니라, 그효과가일부유사한 AFFINE 과 BIO, 4T-INTRA, PDPC, ARSS가포함된다. 하지만, CCLM의경우, < 그림 8> 의 BD-rate은휘도성분만의결과를보인것이기때문에첫번째유형에포함되는것처럼보이지만, CCLM은색차신호의부호화효율개선에기여하는툴로서색차신호의 BD-rate을고려할때첫번째유형에해당하지않는다고해석된다. 두번째유형은 Tool on 실험에서의비트량감축정도보다 Tool off 실험에서의비트량증가정도가더큰툴이다. 이러한유형에해당하는툴은 JEM 6.0에포함된툴과의상호작용에의한시너지효과를보이는툴로 25 전자공학회지 _ 117

32 강정원, 김휘용 해석할수있다. 예를들어, MV16이대표적인경우이다. MV16은화면간예측시활용할목적으로움직임정보를 1/16 pel 단위로저장하는기술로움직임정확도가증가함에따라다른화면간예측툴들의성능을향상시키는효과가있으므로, Tool off 실험에서 MV16을제거함에의한비트량증가가 1.4% 로 Tool on 실험에서의비트량감소인 0.1% 보다상당히크다는것을알수있다. 이유형에해당하는다른툴들은 QTBT&LB, OBMC, LIC, BLF, MCABAC, INIT_PREV가있다. 한편, Tool on 실험결과를살펴보면, 부호화성능이 3% 이상인툴은 QTBT&LB, FRUC, ALF, EMT가있으며, 이툴들은인코딩시간및디코딩시간의증가도상당함을알수있다. 이러한툴들은복잡도를줄이기위한노력이필요할것이라생각된다. 또한, 부호화성능이 0.3% 미만인툴들도존재함을알수있다. 이러한툴들은인코딩및디코딩시간뿐만아니라구현복잡도등을고려하여향후진행될차세대비디오부호화표준화에서논의될것으로예상할수있다. 이외에도일반적으로최종표준에포함되기위해서는인코딩시간및디코딩시간를포함한구현복잡도대비적절한수준의부호화효율향상이필요하므로, 신규툴의경우에도이를고려한개발이요구된다. Ⅴ. 결론 차세대비디오부호화기술개발을공동으로진행하기위해서 MPEG과 VCEG은처음으로공동탐색팀인 JVET을구성하여탐색참조소프트웨어인 JEM을구축하고, JEM 기반의압축효율향상기술에대한탐색을진행하여왔으며, 18년 4월 Joint CfP 제안기술들의평가를시작으로본격적인표준화를진행할예정이다. 이에, 본고에서서술한 HEVC 이후의새로운비디오표준은초고해상도 SDR 비디오, HDR 비디오및 360도비디오를포함하고, new 미디어인 VR AR, Light Field 압축에도활용될수있는부호화기술로평가되고있기때문에, 앞으로표준화진행중에매우활발한연구개발이진행될것으로예상된다. 감사의글 본연구는 2018년도정부 ( 과학기술정보통신부 ) 의재원으로정보통신기술진흥센터의지원을받아수행된연구임 (No , 초고실감미디어서비스실현을위해 HEVC/3DA 대비 2배압축을제공하는 5세대비디오 / 오디오표준핵심기술개발및표준화 ) 참고문헌 [1] ITU T/ISO/IEC JVET, Algorithm description of Joint Exploration Test Model 7 (JEM7), JVET-G1002, Aug., 2017 [2] ITU T/ISO/IEC JVET, Joint Call for Evidence on Video Compression with Capability beyond HEVC, JVET-F1002, April, 2017 [3] ITU T/ISO/IEC JVET, Joint Call for Proposal on Video Compression with Capability beyond HEVC, JVET-H1002, Oct., 2017 [4] SO/IEC JTC1/SC29/WG11, Requirements for a Future Video Coding Standard v5, N17074, July, 2017 [5] ITU-T SG16/Q6, Requirements for Future Video Coding (FVC), VCEG-BD03, July, 2017 [6] ITU R Sector, Image parameter values for high dynamic range television for use in production and international programme exchage, Recommendation ITU-R BT [7] ITU R Sector, Methodology for the subjective assessment of the quality of television pictures, Recommendation ITU-R BT [8] ITU T/ISO/IEC JVET, Results of the Call for Evidence on Video Compression with Capability beyond HEVC, JVET-G1004, Aug., 2017 [9] ITU T/ISO/IEC JVET, JVET common test conditions and software reference configurations, JVET-G1010, Aug., 2017 [10] E.Alshina et al., Complexity and performance tradeoff for next generation video coding standard development, SPIE 2017, Sept., _ The Magazine of the IEIE 26

33 JVET 차세대비디오부호화표준화동향 - CfP 소개및 JEM 구조 / 성능분석중심으로 강정원 1993 년 2 월한국항공대학교항공전자공학과학사 1995 년 2 월한국항공대학교항공전자공학과공학석사 2003 년 8 월 Georgia Institute of Tech. ECE 공학박사 2003 년 10 월 ~ 현재한국전자통신연구원책임연구원 2015 년 1 월 ~ 현재한국전자통신연구원표준전문위원 < 관심분야 > 영상압축, 영상신호처리 김휘용 1994 년 KAIST 전기및전자공학과학사 1998 년 KAIST 전기및전자공학과석사 2004 년 KAIST 전기및전자공학과박사 2003 년 ~ 2005 년 애드팍테크놀러지멀티미디어팀장 2005 년 ~ 현재한국전자통신연구원실감 AV 연구그룹장 < 관심분야 > 영상압축, 영상처리, 영상이해, 실감미디어서비스 27 전자공학회지 _ 119

34 특집 차세대비디오부호화의블록분할구조 차세대비디오부호화의 블록분할구조 Ⅰ. 서론 백아람한밭대학교멀티미디어공학과최해철한밭대학교멀티미디어공학과 이전세대와비교하여향상된부호화효율을선보인 High Efficiency Video Coding (HEVC) [1] 는 2013년 1월에표준화가완료된이후로다양한응용분야에서폭넓게사용되고있으며, 관련된확장표준들은계속해서활용도가더욱높아질것으로예상되고있다. 하지만영상정보는계속해서제한된네트워크대역폭을통해전송또는저장되어지므로 HEVC보다더높은비디오부호화효율을제공할차세대비디오부호화기술이요구되고있다. 따라서 ISO/IEC MPEG(JTC 1/SC 29/ WG 11) 과 ITU-T VCEG (Q6/16) 은차세대비디오표준기술개발을위해 Joint Video Exploration Team (JVET) 을결성하고 < 표 1> 과같이 2015년 10월 1차회의를시작으로현재까지 8번의 JVET 회의를통해기술탐색을위한논의를진행하고있다. JVET 구성이전에 VCEG은이미비디오부호화효율향상을위한기술적논의를진행하고있었으며, 2015년 2월 ITU-T SG16 VCEG 회의에서추가적인부호화툴을이용한 HEVC 기반부호화효율향상목표의기고서 [2] 가발표되었다. 기고서에서는 HEVC에추가적인기술들을조합하여 HMKTA 1.0 플랫폼을공개하였고, All intra (AI), Random access (RA), Low-delay B (LDB) 조건에서각각 Y-BD Rate 기준으로 6.8%, 10.4%, 8.9% 의부호화효율향상결과를보였다. 2015년 8월에는 HMKTA 2.0이공개되었고, 다시여러부호화툴이추가되어 AI, RA, LDB에서각각 10.9%, 17.9%, 14.8% 의부호화효율향상결과를보였다. 이후 VCEG과 MPEG이 JVET을결성하여 2015년 10월 FVC 기술탐색을위한공통의플랫폼인 Joint 이논문은 2016 년도정부 ( 미래창조과학부 ) 의재원으로한국연구재단의지원을받아수행된연구임.(No. NRF-2016R1A2B ) 120 _ The Magazine of the IEIE 28

35 차세대비디오부호화의블록분할구조 Ⅱ. 차세대비디오부호화의블록분할구조 < 그림 1> QT(Quad-tree) 블록분할구조와 BT(Binary-tree) 블록분할구조 < 표 1> 차세대비디오부호화기술탐구를수행한 JVET 회의현황 MPEG Meeting Date City Released JEM version MPEG ~21 Geneva JEM 1.0 MPEG ~26 San Diego JEM 2.0 MPEG ~6.1 Geneva JEM 3.0 MPEG ~21 Chengdu JEM 4.0 MPEG ~20 Geneva JEM 5.0 MPEG ~4.7 Hobart JEM 6.0 MPEG ~21 Torino JEM 7.0 MPEG ~25 Macao - Exploration Model (JEM) 의첫번째버전을시작으로현재까지 JEM 7.0을공개하였으며, HEVC 대비 AI, RA, LDB에서각각 19.7%, 28.5%, 22.3% 의부호화효율향상을보였다 [3]. 이러한 JEM에서추가된기술중가장큰변화중하나로블록분할구조변경을꼽을수있다. 2016년 6월에공개된 JEM 3.0에서는 1.0부터 Exploration Experiments (EE) 로진행되었던 Quadtree plus Binary tree (QTBT) block structure가기존 HEVC의 Quadtree structure를대신하여적용되었다. 기존 Quadtree structure의단점을보완한 QTBT는비디오데이터의지역적특성에더적합할수있도록더많은유연성을제공한다. 본고에서는이러한 QTBT를통해차세대비디오부호화표준화에서의블록분할구조와응용기술에대해서살펴볼것이다. 본고는다음과같이구성되어있다. 2장에서는 JEM의블록분할구조인 QTBT에대해소개하며, 3장에서는 QTBT 응용기술동향을소개한다. 마지막으로 4장에서결론으로마무리짓는다. 기존 HEVC 블록분할방식은각 Coding Tree Unit(CTU) 에서 Quadtree 구조를이용하여 4개의정사각형 Coding Unit(CU) 들로분할하고, 이러한 CU 수준에서화면간예측또는화면내예측중최적의예측방법을결정한다. CU 분할은최소 CU 크기에도달할때까지 Quadtree 구조에의해더작은 CU들로분할되며, 각 CU는 Prediction Unit(PU) 분할타입에따라다시 1,2 또는 4개의 PU로분할된다. 각 PU는다시최적으로결정된예측방법과 PU 분할타입에기반한예측프로세스에따라잔차신호를획득하게되며, 잔차신호에대해 Residual Quadtree Transform(RQT) 구조에따라다시 Transform Unit(TU) 로분할된다. 이러한다양한컨셉의 HEVC 블록분할구조는이전비디오코딩표준들에비해뛰어난성능을보였다. 하지만, HEVC의블록분할구조는다음분석결과와같은단점이존재한다. 예측전환을위한최소단위인 CU의모양이오직정사각형이어야하며, PU 분할은고정된몇가지타입을사용하므로써유연성을잃을수있다. 또한, TU를위한 RQT는복잡도상승에비해미미한성능향상을제공하며 CU, PU, TU를위한다양한컨셉은복잡하고중복적인부분도존재한다. 마지막으로휘도신호와색차신호를위해동일한블록분할구조가적용되지만, 휘도와색차신호는특성이다른경우가많다. 따라서차세대비디오부호화표준을위한블록분할구조는 CU가비디오정보의지역적특성에더적합할수있는유연성을제공해야하며, 이러한특징을고려하여 VCEG에서제안된 QTBT 블록분할구조가현재 JEM에채택되어이용되고있다. QTBT는 < 그림 1> 과같이 Quad-tree(QT) 분할과 Binary-Tree(BT) 분할을함께이용한다. QT 분할은한블록을동일한크기의 4개의서브블록으로의분할을의미하며, BT 분할은한블록을대칭수평분할또는대칭수직분할타입을이용하여 2개의서브블록으로분할하는것을의미한다. CTU는 QT를이용하여분할되며, 한노드의분할은최소허용 QT 노드크기 (minqtsize) 까지 29 전자공학회지 _ 121

36 백아람, 최해철 < 표 3> QTBT 관련파라미터설정에따른성능분석을위한다양한테스트셋설정 < 그림 2> QTBT 구조의예 < 표 2> QTBT 파라미터설정의예 QTBT Parameters I Slices P and B Slices CTU size 128x x128 Luma Chroma MinQTSize 16x16 4x4 16x16 MaxBTSize 32x32-128x128 MaxBTDepth MinBTSize 4-4 분할이가능하다. QT로분할된노드의크기가최대허용 BT 크기 (maxbtsize) 보다크지않다면 BT 구조를이용하여분할이가능하다. BT로분할된노드는최소허용이진트리노드크기또는최대허용 BT 깊이에이를때까지분할이가능하다. < 표 2> 는 JEM에서 QTBT 관련하여설정가능한파라미터값의예를나타낸다. < 그림 2> 는 QTBT 블록분할구조가적용된블록분할의예와해당분할의트리구조이다. 분할트리에서실선은 QT 분할을의미하고점선은 BT 분할을의미한다. < 그림 2> 의블록분할예와같이 CTU는먼저 QT로분할되고분할된각노드는다시 QT 또는 BT를사용하여재귀적으로분할이가능하다. 최종결정된 BT 노드는예측과변환을위해사용된다. 추가적으로 QTBT 구조는휘도와색차신호에대해 I 슬라이스에서는독립적이며, P와 B 슬라이스에서는분할구조를공유한다. 현재 JEM 복호기에서 QTBT 구조의왜율최적화 (RDO) 과정은 RDO 연산명령을재귀적으로호출하여각각의최적분할을결정한다. RDO 연산명령은해당블록의위치정보와크기정보를이용하여입력블록에대해수행한다. 첫째로, 입력블록은최적의모드에대한정보와 RD cost를저장한다. 다음으로수평 BT에대한조건에해당하는경우, 입력블록은수평방향의두개의서브블록으로분할된다. 분할된각각의블록은입력블록과같은가로값을갖지만, 높이는절반으로나뉘게된다. 이러한서브블록은 RDO 연산명령을재귀적으로호출하 Testset Parameter Anchor Test 1 < 표 4> 표 3 의테스트셋들에대한실험결과요약 Coding Performance (Y, U, V BD-Rate(avg.)) Test 2 Test 3 Encoding Time Test 4 Test 5 Decoding Time Test % / 3.04% / 3.27% 133% 100% Test % / 1.93% / 1.97% 66% 107% Test % / 0.89% / 1.13% 66% 106% Test % / -1.07% / -0.95% 105% 108% Test % / 5.90% / 6.08% 63% 100% Test % / 4.82% / 5.21% 63% 100% Test 6 CTUSize MinQTLumaISlice MinQTChromaISlice MinQTNonISlice MaxBTDepthISliceL MaxBTDepthISliceC MaxBTDepth MaxBTSizeISliceL MaxBTSizeISliceC MaxBTSizeBPSlice 여각각의최적분할을결정한다. 최종결정된현재입력블록에대한수평바이너리트리의 RD cost도저장된다. 이와비슷한방식으로현재입력블록에대한수직 BT 분할과 QT 분할에대한 RDO 연산명령을수행하고마찬가지로최적분할에대한정보와 RD cost를저장한다. 최종적으로최적모드, 수평과수직 BT 분할, QT 분할에대한모든비교가끝나면최소 RD cost를갖는최적의블록분할형태를결정하게된다. I 슬라이스의경우, 현재블록의휘도신호에대한 QTBT RDO 연산이끝난후색차신호에대한 RDO 연산이수행된다. 이러한 QT와 BT를위한 RDO 연산의재귀적호출은많은연산량을필요로한다. 따라서 RDO 과정의속도향상을위해여러부호화속도향상방법이구현되어소프트웨어에포함되었다. 이러한속도향상방법은 RDO 연산과정에서하나의블록에대해여러차례에걸쳐접근되어지는것을방지하는데기반을두고있다. 또한앞서소개한 maxbtsize와 minqtsize와같은 QTBT 122 _ The Magazine of the IEIE 30

37 차세대비디오부호화의블록분할구조 관련파라미터설정도부호화성능과복잡도에대한중요한요소이다. 시간적계층이나픽쳐수준에서조건에따라블록크기를변경하는데기반하는고속화방법들도있다. QTBT의성능확인을위해 JEM 1.0에서다양한실험조건에대해측정한 QTBT 실험결과가발표 [4] 되었으며, 그중다른기술들을모두끄고 QTBT만적용한결과는 AI 환경에서 Y, U, V 각각 4.93%, 8.35%, 8.9% 의평균 BD-rate 감소, 1102% 의부호화복잡도증가와 123% 의복호화복잡도증가를보였다. QTBT가 JEM 3.0에서채택된후 QTBT 관련파라미터설정에따른성능분석을위해 < 표 3> 과같이 6개의테스트셋에대한 < 표 4> 의실험결과가발표되었다 [5]. 평가는 JEM 3.0의공통실험조건을기준으로진행되었다. Test1의설정은 33% 의부호화복잡도증가대비휘도신호영역에서 3.04%, 3.27% 부보화손실결과를보였다. Test 4는 5%, 8% 의부 / 복호화복잡도증가와함께 Y, U, V 각각 0.42%, -1.07%, -0.95% 의부호화효율향상결과를보였다. 나머지테스트셋에서부호화복잡도는감소하였지만부호화효율손실을보였으며, Test2와 Test3은복호화복잡도까지증가하는결과를보였다. Ⅲ. QTBT 응용기술동향 본장에서는 2018년 1월현재까지 JEM에적용된 QTBT 기반의주요응용기술과해당기술의실험결과를소개한다. 1. QTBT 기반부호화속도향상방법앞서 QTBT 설명과같이, QTBT 관련파라미터설정은부호화성능과복잡도에큰영향이있는것을실험결과로확인하였다. 이러한특성을이용하여현재까지발표된여러 QTBT 기반부호화속도향상방법을소개한다. 첫번째방법으로현재 BT 깊이에서스킵모드를사용하는조기 CU 결정방법 [6] 이있다. < 표 5> 의조기 CU 결정에대한조건이만족하는경우, 다음깊이의 QT 또는 BT 분할을위한부호화비율비교단계를종료한다. < 표 5> QTBT 에서의조기 CU 결정조건 if (rpcbestcu getskipflag(0) && (btesthorsplit btestversplit) && uibtdepth>=skip_depth) stopremainingpartitioningprocess else test partitioning horizontally if (btesthorsplit && rpcbestcu isskipped(0) && rpcbestcu->getbtdepth(0)==uibtdepth && uibtdepth>=skiphornoverqt_depth_th) stop remaining partitioning process else test partitioning vertically do Quadtree partitioning < 표 6> CTU 크기와 BT 분할깊이임계값에따른테스트셋설정 Testset CTU size SKIP_DEPTH SKIPHORNOVERQT_ DEPTH_TH Set Set Set Set Testset < 표 7> 표 6 의테스트셋들에대한실험결과요약 Coding Performance (Y, U, V BD-Rate(avg.)) Encoding Time Decoding Time Set1 0.76% / -0.08% / 0.0% 77% 94% Set2 0.69% / -0.10% / -0.01% 78% 96% Set3 0.2% / -1.0% / -0.79% 81% 94% Set4 0.51% / -1.09% / -0.83% 77% 96% 기존 QTBT의수평블록분할의깊이임계값은 2이며, 수직블록분할의깊이임계값은 3이다. 임계값에따른성능을확인하기위해 < 표 6> 과같이 4가지테스트셋에대해 JEM 3.0 기본설정을비교대상으로실험을진행하였다. < 표 7> 은 4개의테스트셋에대한실험결과이며, 본기술은실험세트 3번의설정을적용하는것을제안하였다. 다음기술로시간적계층구조에따라 maxbtdepth를다르게활용한고속화방법 [7] 을소개한다. 본기술은시간적계층구조가높을수록블록크기가커지는분석결과를소개하였고, 이러한결과는높은시간적계층에서 maxbtdepth의효율과관계가있는것을나타낸다. 기존 JEM 공통실험조건에따른 maxbtdepth는 3으로, 제안하는방법은핵심프레임과이와관련있는프레임들의낮은시간적계층에서블록크기선택의유연함을유지하기위해높은 maxbtdepth 값을이용하고, 상대적 31 전자공학회지 _ 123

38 백아람, 최해철 < 표 8> 시간적계층구조에따른 MaxBTDepth 설정 MaxBTDepth Temporal ID testa testb CTC test Testset < 표 9> 표 8 의테스트셋들에대한실험결과요약 Coding Performance (Y, U, V BD-Rate(avg.)) Encoding Time Decoding Time testa 0.27% / 0.18% / 0.19% 90% 100% testb 0.54% / 0.39% / 0.41% 81% 100% test2 1.46% / 1.93% / 1.97% 65% 98% < 표 11> Fast Algorithm 을위한조건 < 그림 4> (a) QT 분할 (b) 수직 BT 분할 (c) 수평 BT 분할 (d) 수직 TT 분할 (e) 수평 TT 분할 < 표 10> 픽쳐거리에따른 SKIP_DEPTH 설정 Distance between SKIP_DEPTH pictures D0053 Set1 TestA TestB 4 > < 그림 5> MMT 에서의트리시그널링구조 < 그림 3> 표 10의 3가지 SKIP_DEPTH 설정에대한 trade-off 비교으로낮은중요도를갖는프레임들의높은시간적계층에서낮은 maxbtdepth 값을이용하였다. 더정확한성능평가를위해 < 표 8> 과같이테스트셋을나누어 JEM 3.0 기본설정을비교대상으로실험을진행하였으며, < 표 9> 는실험결과를나타낸다. 다음은앞서설명한시간적계층구조를참조하는방법을응용하여픽쳐사이의거리에따라 SKIP_DEPTH를조절하는방법 [8] 을소개한다. < 표 10> 과같이기존에제안한 SKIP_DEPTH 값인 2에서픽쳐거리가멀수록다양한블록사이즈를평가하기위해 3을적용하고, 픽쳐거리가가까울수록같은값인 2를적용한다. < 그림 3> 은 < 표 10> 의세가지 SKIP_DEPTH 설정에대한실험결과의 trade-off를나타낸다. 제안한 TestA와 TestB 모두기존방법보다부호화효율손실대비부 / 복호화복잡도에대해더나은결과를보였다. 마지막고속화방법은 < 표 11> 과같은제안한조건이충족할때, 두번째자식블록에대한수직또는수평분할을건너뛰게되는스킵모드방법이다. < 표 11> 에서는분할되지않은두번째자식블록에대한 best 예측의 RD cost를나타내며, 는첫번째자식블록에대한최소 RD cost를나타낸다. 는부모블록의최소 RD cost를나타내며, BTDepth는두번째자식블록의 BT depth를나타낸다. 실험은 JEM 5.0에서진행되었으며, AI, RA, LDB, LDP에서각각 Y 평균 BD-Rate 0.08%, 0.18%, 0.12%, 0.14% 증가와 87%, 91%, 94%, 94% 의인코딩시간단축결과를보였다. 124 _ The Magazine of the IEIE 32

39 차세대비디오부호화의블록분할구조 2. Multi-Type-Tree 본기술은기존의 QT와 BT에더하여블록의중앙영역을기준으로분할하는 Triple-tree(TT) 를추가한방법 [9] 이다. < 그림 4> 의 (d) 와 (e) 는 TT의수평및수직분할의예를나타낸다. Multi-type-tree(MMT) 는 QT와같은 Region tree(rt) 와 BT, TT와같은 Prediction tree(pt) 의두단계트리로구분할수있다. CTU는 RT 단위로분할이되며, 각 RT는더분할된 RT나 PT로분할이가능하다. 각 PT는 PT depth의한계치까지분할이가능하며, 각 PT의 leaf 노드가 CU가된다. 기존 QTBT 구조에서현재블록의중앙영역에존재하는객체에대하여여러개의분할된블록을사용해야하지만, TT는이러한단점을보완할수있는장점이있다. 시그널링의경우, RT는 QT와유사하며 PT는하나의추가적인 bin을필요로한다. < 그림 5> 는 MMT에서의트리시그널링구조를나타낸다. 첫번째 bin은 RT leaf 노드의분할여부를나타내며, RT가분할되지않는경우에다음 bin을사용하여 PT 분할수행여부를나타낸다. 다음으로 PT가분할되지않는경우에는다음 bin을사용하여수평또는수직분할을나타내며, 하나의추가적인 < 그림 6> Asymmetric Coding Units 의분할모드종류 bin을이용하여 BT와 TT 중어떠한방식으로분할할것인지를나타내게된다. MMT의성능평가를위해 JEM 3.1 기본설정을비교대상으로실험을진행하였다. RA 환경에서 3.18% 의 Y 평균 BD-rate 감소를보였으며, 201% 의부호화복잡도증가와 94% 의복호화복잡도감소를보였다. 실험결과의특징으로높은해상도일수록좋은성능을보였으며, Class A1과 A2에대하여각각 4.20%, 4.89% 의 Y 평균 BD-rate 감소를보였다. 3. Asymmetric Coding Units 본기술은앞서설명한 MMT와마찬가지로기존 QTBT 의분할구조에서비대칭 (Asymmetric) 모양으로 CU를분할하는방법을추가한블록분할구조 [10] 이다. < 그림 6> 은본기술의 CU 분할모드의종류를나타낸다. 추가된비대칭분할모드는 QTBT에서 BT 분할모드의집합을확장하게된다. 비대칭분할구조가적용된노드는다시비대칭분할구조가포함되는 BT 구조로분할이가능하다. 비대칭분할구조를위해 BT 분할에대한신택스확장을필요로한다. 두개의플래그가추가되며, 첫번째플래그는해당 BT 분할의대칭또는비대칭여부를나타내고두번째플래그는비대칭인경우수평또는수직분할을나타내게된다. 분할구조가추가되면서증가하는부호화복잡도를최대한줄이기위해 RDO 과정에서중복적인 BT의경우스킵할수있는고속화방법도적용되었다. 본기술의성능측정을위해 JEM 3.0 기본설정을비교대상으로 AI 환경에서실험을진행하였다. 비대칭 CU 분할과 MaxBTSizeSliceC를 64로설정하였을때실험결과로 1.44% 의 Y 평균 BD-rate 감소를보이고 396% 의부호화복잡도증가결과를보였다. 다음으로고속화방법을추가로적용하였을때, 1.06% 의 Y 평균 BD-rate 감소를보이고 213% 의부호화복잡도증가를보였다. < 그림 7> Grouped Signalling 을위해블록영역크기임계값을 64 로설정하였을때 SU 분할의예 4. Grouped Signalling for Transform 본기술은 QTBT 구조에서 EMT 플래그를여러블록에대해함께시그널링하는방법 [11] 을제안하였다. 함께 33 전자공학회지 _ 125

40 백아람, 최해철 시그널링하는블록영역크기를설정할수있으며, 해당블록영역크기는슬라이스헤더를통해전송된다. 블록영역크기는임계값으로슬라이스헤더에시그널링되며, 임계값보다크거나같은영역의블록에대해서만 Signalling unit (SU) 로나타내고시그널링한다. < 그림 7> 은 128x128 CTU에서임계값 64에따른 SU 분할의예를나타내며, SU leaf 노드내에있는블록들은 EMT 플래그값을공유하게된다. 성능을확인하기위해블록영역에대한임계값을 64 로설정하고, JEM 2.0 기반과 MinQTLumaISlice는 16, MinQTChromaISlice는 4, MinQTNonISlice는 16 의 QTBT 설정에서실험을진행하였다. 실험결과는 AI 환경에서 0.21% 의 Y 평균 BD-rate 감소를보였으며, 109% 의부호화복잡도상승과 95% 의복호화복잡도감소를보였다. Ⅳ. 결론 본고에서는 HEVC 이후 ITU-T SG 16과 MPEG이결성한 JVET의차세대비디오부호화기술탐구에서이용되고있는새로운블록분할구조와그응용기술동향에대해살펴보았다. 새로운블록분할구조는기존블록분할구조의단점을극복하고비디오정보의지역적특성에더적합할수있는유연성을제공하고있으며, 이러한장점을응용하여추가적인블록분할구조를사용하여더유연한블록분할구조방법들도제안되고있다. 또한블록분할관련파라미터설정에따라부호화성능과복잡도에큰영향을미치는것으로확인되었고, 이러한특성을이용하여다양한부호화기측고속화방법도공개가되고있다. 이처럼최근까지 JVET은새로운비디오표준화를위한 Call For Evidence 를통하여비디오부호화기술의발전성숙도를확인하였고, 2017년 10월 31일에 Call For Proposal를발행하고본격적인표준화를위한최종준비단계를진행하고있다. 그러므로신흥시장을위한영상기술을포함하는차세대비디오표준에대한기술력경쟁은가장중요한단계에있으며, 최종표준화종료시점인 2020년 10월까지전세계의관련기업과연구기관, 대학들의기술력확보를위한노력은지속될것으로판단된다. 따라서앞으로펼쳐질차세대비디오부호화표준화에서의국내산학연의선전을기대한다. 참고문헌 [1] ITU-T Rec. H.165 and ISO/IEC , High efficiency video coding, Final draft approval Jan [2] J. Chen, Y. Chen, M. Karczewicz, X. Li, H. Liu, L. Zhang, and X. Zhao, Coding tools investigation for next generation video coding, ITU-T SG 16, doc. COM-16-C806, Jan [3] Report of AHG3 on JEM software development, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/ WG11, 8th Meeting, Macao, Oct 2017, Doc. JVET-H0003. [4] Quadtree plus binary tree structure integration with JEM tools, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/ WG11, 2nd Meeting, San Diego, Feb 2016, Doc. JVET-B0023. [5] AHG5:Experiment on JEM default setting, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/ WG11, 4th Meeting, Chengdu, Oct 2016, Doc. JVET-D0052. [6] AHG5:Fast encoding setting for JEM, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/ SC 29/ WG11, 4th Meeting, Chengdu, Oct 2016, Doc. JVET-D0053. [7] AHG5:Fast QTBT encoding configuration, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/ WG11, 4th Meeting, Chengdu, Oct 2016, Doc. JVET-D0095. [8] AHG5:Improved fast encoding setting, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/ SC 29/ WG11, 5th Meeting, Geneva, Jan 2017, Doc. JVET-E0023. [9] Multi-Type-Tree, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/ WG11, 4th Meeting, Chengdu, Oct 2016, Doc. JVET-D _ The Magazine of the IEIE 34

41 차세대비디오부호화의블록분할구조 [10] Asymmetric Coding Units in QTBT, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/ SC 29/ WG11, 4th Meeting, Chengdu, Oct 2016, Doc. JVET-D0064. [11] Grouped signalling for transform in QTBT, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/ WG11, 3rd Meeting, Geneva, May 2016, Doc. JVET-C0054. 백아람 2012 년 2 월한밭대학교멀티미디어공학과학사 2014 년 2 월한밭대학교멀티미디어공학과석사 2014 년 3 월 ~ 현재한밭대학교멀티미디어공학과박사과정 < 관심분야 > 비디오부호화, 병렬프로그래밍 최해철 1997 년 2 월경북대학교전자공학과학사 1999 년 2 월한국과학기술원전기및전자공학과석사 2004 년 8 월한국과학기술원전기및전자공학과박사 2004 년 9 월 ~2010 년 2 월한국전자통신연구원선임연구원 2010 년 3 월 ~ 현재한밭대학교교수 < 관심분야 > 영상처리, 비디오부호화, 컴퓨터비젼 35 전자공학회지 _ 127

42 특집 차세대비디오부호화를위한 JVET 인트라예측기술 차세대비디오부호화를위한 JVET 인트라예측기술 I. 서론 박지윤 성균관대학교 비디오압축기술은기본적으로영상간 (inter picture) 존재하는시간중복성과영상내 (intra picture) 존재하는공간중복성을효율적인신호예측을통하여제거한후양자화를이용하여영상신호를표현하는데소요되는비트량을줄이되주로인지시각관점에서인간이쉽게감지하기어려운정보위주로제거하도록하여정보손실에따른화질저하를최소화하도록한다. 또한, 그이후정보이론관점에서영상데이터를최소비트량만을사용하여표현함으로써영상데이터의양을추가로줄인다. 이러한일련의영상압축기술들은입력영상의시간 / 공간 / 비트 / 컬러해상도, 피사체의움직임, 컬러공간, 컬러신호채널등압축할신호의매우다양한성질등에영향을받을뿐만아니라, 영상을얻는카메라, 보여주는디스플레이, 신호를전송하는전송채널, 그리고부호화된영상을활용하는서비스등에도큰영향을받기때문에, 각서비스가본격화되면서해당서비스에가장효율적인압축부호화기술이계속개발되면서, H.261 H.263 MPEG-1 MPEG-2 MPEG-4 H.264/AVC H.265/HEVC 까지일련의영상부호화국제표준으로발전되어왔다. 한편현재는 HEVC 국제표준화가 2013년에완료된이후, 다시 HEVC 대비 2 배의압축률향상을목표로하는차세대비디오부호화 (Future Video Coding; 이하 FVC) 표준화가 ISO/IEC MPEG (JTC1/ SC29/WG11) 과 ITU-T VCEG (Q6/16) 의공동비디오부호화팀 (Joint Video Exploration Team; 이하 JVET) 주관으로진행되어오 전병우 성균관대학교 본연구는 2017 년도정부 ( 과학기술정보통신부 ) 의재원으로정보통신기술진흥센터의지원을받아수행됨 (No , 초고실감미디어서비스실현을위해 HEVC/3DA 대비 2 배압축을제공하는 5 세대비디오 / 오디오표준핵심기술개발및표준화 ) 128 _ The Magazine of the IEIE 36

43 차세대비디오부호화를위한 JVET 인트라예측기술 < 그림 1> JEM7.1 상의인트라예측방향 고있다. 또한, JVET의공동실험을위하여, 부호화효율향상에효과적인기술들을선택하고이들을소프트웨어로집약한 JEM (Joint Exploration Model) 이같이개발되고있다. FVC는고해상도영상, 360비디오와같은 VR 영상, 그리고기존영상들을더욱더고효율로압축하는것을주목표로하고있다. 한편, MPEG-2, H.264/AVC, H.265/HEVC의표준기술이제정되어오면서전체적인부호화효율은비약적으로증가하기는하였으나, 인트라예측기술은, 화면간예측을수행하는인터예측기술에비하여아직도부호화성능개선이많이필요한실정이다. 따라서, JVET에서는인트라예측효율을높이기위한다양한방법들이고찰되고있는바, 본고에서는차세대비디오표준화를위한 JEM의 Test Model 7.1에선택된최신인트라압축기술들을살펴본다. Ⅱ. 차세대비디오부호화를위한인트라예측기술 방대한데이터량을지닌비디오신호의부호화를위하여는화소간, 또는화면간에존재하는중복성 (redundancy) 을제거하여정보이론관점에서순수정보 (entropy) 에해당하는가장핵심신호만을효율적으로부호화하는것이매우중요하다. 동일영상내에존재하는중복성을제거하기위하여사용하는인트라예측은인터예측에비하여부호화효율성은아직도많이낮지만, 실제응용환경에서는인트라부호화되는 Intra picture를 주기적으로전송하여야하기때문에실제서비스활용을위하여는매우중요한기술이다. 인트라부호화를위하여는화소간또는블록간의공간중복성을효과적으로줄이는것이핵심인데, FVC 에서는 HEVC 와마찬가지로블록간의공간중복성을줄이는방향으로기술을고려하여왔다. 한편, HEVC에서는블록간공간중복성을제거하기위하여 Directional intra prediction, DC prediction, Planar prediction의세가지방법을사용하여왔다. 또한, 인트라예측은휘도와색차신호각각에대하여서로다른방식을사용할수도있다. 이는휘도와색차신호의통계적성질이서로같지않기때문이다. 한편, 해당휘도 ( 또는, 색차 ) 신호에대하여어떤방식의인트라예측방법을사용하였는지를복호화기에정확히지시하여주기위하여 intra prediction mode 정보에대한부호화가필요하다. 이러한각기술에대하여차례로알아보기로한다. 1. 휘도신호에대한인트라예측 FVC 표준개발을위한공동실험을하기위하여만들어지고있는 JEM에서는자연영상에서나타나는다양한방향성을지닌예측방향을고려하여 Directional intra mode를기존 HEVC에서의 33개에서 65개로대폭늘렸다. JEM7.1에서지금까지고려하고있는 65개의인트라예측방향이 < 그림 1> 에나타나있다. 여기서, HEVC 의 33개방향에새롭게추가된인트라예측방향은붉은점화살표로표현되어있다. 인트라예측시, 65개의인트라예측방향중하나의방향을선정한후, 종래 HEVC 에하였던것처럼그방향으로해당블록에대한인트라예측이수행된다. 한편, HEVC에서사용되었던 Planar 와 DC 인트라예측기술은 JEM7.1에서도동일하다. 부호화기가 Directional intra prediction, DC prediction, Planar prediction 방법중어느것을사용하였는지, 그리고 Directional intra prediction 을사용하였다면, 65 개의방향중어느것을선택하였는지는인트라예측모드 (intra prediction mode) 라는이름으로압축비트스트림에기록되어복호화기에전달된다. 따라서, 복호화기는비트스트림에서읽은인트라예측모드정보를통하여부호화기가선택한인트라예측방법, 그리고 Directional 37 전자공학회지 _ 129

44 박지윤, 전병우 intra prediction 의경우부호화기가사용한예측방향을정확히알수있게된다. 2. 색차신호에대한 CCLM 인트라예측 JEM에서는색차신호부호화를위하여 5개의전통적인인트라모드 (DC, planar, vertical, horizontal, lumaderived) 와뒤에서자세히설명할 6 개의 CCLM (Cross Component Linear Model) 모드로구성되는총 11개의인트라예측모드를지원한다. CCLM 을이용한인트라예측은아직까지는비교적잘알려지지않았으므로좀더상술하면다음과같다. 컬러영상의경우 RGB에서 YCbCr 컬러공간으로색공간변환을하였더라도휘도신호 (Y 채널 ) 와색차신호 (Cb 및 Cr 채널 ) 간에어느정도의중복성이아직도남아있음이알려져있다. 따라서, 휘도신호와색차신호간에존재하는이러한연관성 (correlation) 을추가로제거한다면예측부호화성능을더욱향상시킬수있을것이다. 여기서휘도와색차신호사이의중복성을 Cross component 중복성이라부른다. 또한부호화된휘도신호로부터색차신호를어느정도예측할수있는가를모델링하기위하여만든것이선형 correlation 모델인 CCLM (Cross Component Linear Model) 이다. CCLM을사용하여휘도신호로부터얻어지는색차화소값에대한예측치는아래식과같이동일블록의복원된휘도화소값을사용하여계산된다. 여기서, 는주어진블록내해당화소의공간위치를표시하며, 은주어진블록내해당위치의색차화소값을의미하고, 은동일블록의복원휘도화 소값을의미한다. 422 또는 420 컬러포맷과같이일반적으로휘도신호보다색차신호의공간해상도가낮으므로, 이식에서사용하는값은색차신호의공간해상도에맞게휘도화소의값을하향표본화 (downsampling) 한것이다. 한편이식에서파라미터와는색차신호와휘도신호간의연관성을 1차선형모델로 regression 한경우의 1차선형모델을규정하는값으로써, 현재블록주변의이웃한복원된휘도및색차성분화소사이의 regression error를최소화하기위해다음과같이얻어진다. < 그림 2> 에나타난것과같이, 위식에서은하향표본화된현재블록에이웃하는상단과좌측의복원된휘도화소값을의미하고, 은현재블록에이웃하는상단과좌측의복원된색차화소값을의미한다. N은색차코딩블록 (CB) 의가로폭과세로길이중작은값의두배로설정된다. 만일코딩블록 (CU) 이정사각형이라면 N은코딩블록한변의길이의 2배가될것이며, 직사각형모양의코딩블록이라면, 더긴변의길이를짧은변의길이만큼하향표본화 (downsampling) 하여얻어진정사각형의한변의길이의 2배가될것이다. 한편, 코딩블록 (CU) 의부호화순서가휘도 (Y) 색차 (Cb) 색차 (Cr) 이므로, 위에서살펴본 CCLM 기술은휘도에서색차신호로의예측뿐만아니라, Cb 성분으로부터 Cr 성분을예측하는데도사용될수있으며, 이를 CCLM Cb-to-Cr prediction이라부른다. 이때 Cb로부터 Cr 로의예측은복원된화소값을사용하지않고 residual 신호를사용하며, Cr에대한예측치를계산하기위해복원된 Cb residual과 Cr intra prediction을아래식과같이사용한다. < 그림 2> CCLM 인트라예측을위한주변화소 또한, 이식에서사용하는 Scaling 값인는아래와같이얻어진다. 130 _ The Magazine of the IEIE 38

45 차세대비디오부호화를위한 JVET 인트라예측기술 < 그림 3> 이웃화소들을분류하는예이식에서는주변복원 Cb 샘플들을의미하고, 는주변복원 Cr 샘플들을의미하며, λ는이다. JEM에사용하는 CCLM은다시단일모델 CCLM모드와다중모델 CCLM모드 (MMLM: Multi model LM) 로구분된다. 이름에서알수있듯이단일모델 CCLM모드는휘도화소로부터색차화소값을예측하기위해전체 CU를대표하여하나의선형모델을사용하는것이고, MMLM에서는두개의모델을사용할수있는것이다. MMLM을사용할경우, 현재블록과이웃하는휘도화소및이웃하는색차화소는 2개의그룹으로분류되고, 각그룹은각각의선형모델을유도하는훈련집합으로사용된다. 또한, 부호화할현재블록내의휘도및색차화소들도역시, 주변화소들의분류기준을동일하게적용하여두개의그룹으로분류된다. < 그림 3> 은이웃하는화소들을 2 개의그룹으로분류하는예이다. 이때분류를위한임계값은주변의복원된휘도화소값들의평균값으로계산되며, 다음식이나타낸것과같이, 복원된휘도화소값이임계값보다작거나같은이웃화소들은그룹 1로분류되고, 복원된휘도화소값이임계값보다큰이웃화소들은그룹 2로분류된다. 위에상술한바에따라두개그룹으로분류되어얻어진각각의 CCLM 모델을사용하여복원된휘도신호를이용한색차신호의예측치가각각계산된다. JEM에서는색차신호의인트라예측을위하여 6 개의 CCLM 모드를고려하고있는데, 이 6개의모드는 CCLM l mode, MMLM (Multi model LM) 모드, 그리고 4종류의 MFLM (multi filter LM) 모드로구성된다. 4종류의 MFLM 모드들은각각색차신호의하향표본화 (down sampling) 할때사용되는필터로구분된다. 한 CU의색차성분의인트라예측모드로 CCLM 모드가아닌전통적인 5 종류의색차인트라예측모드중하나가선택되었을때, Cr 성분의예측효율을향상시키기위해 CCLM Cb-to-Cr prediction이적용된다. 3. 휘도인트라예측모드부호화기술인트라예측방향중부호화기가선정한하나의방향을복호화기에지시하기위하여, directional intra mode 정보를부호화할필요가있다. 모드부호화의목적은많은모드들을사용하지만, 이에대한선택정보를되도록적은비트로표현하기위함이다. 이를위해영상과화면내예측모드의통계적인특성을이용한다. 일반적으로영상을일정한크기의블록으로나누었을때, 하나의블록과그주변블록은유사한영상특징을가질확률이높음으로, 화면내예측모드또한유사한값을가질확률이높다. 이러한특성을고려하여, 현재 CU를기준으로왼쪽 CU 와위쪽 CU의화면내예측모드를기반으로현재 CU의모드를부호화한다. 그리고이주변 CU의화면내예측모드와도동일한인트라예측모드를가질가능성이높으므로, 이후보들의집합이라는의미를지닌 MPM(Most Probable Mode) 리스트를사용한다. 만약현재 PU의화면내예측모드가주변 PU의화면내예측모드와유사하다면, MPM 내의한모드로결정될확률이높다. 따라서이러한통계적경향성을최적으로이용한다면, 모드를부호화하는데소요되는비트량을줄일수있다. 즉, 현재 CU의인트라예측모드가 MPM리스트에속해있는지여부를확인한후, 이에따라현재 CU의인트라모드가 MPM 리스트에속해있는경우에는 MPM 리스트의어떤모드인지, 또는 CU의인트라모드가 MPM 리스트에속해있지않는경우에는, MPM 리스트외의어떤모드인지를추가로신호한다. HEVC와는달리 JEM에서는 67개로 39 전자공학회지 _ 131

46 박지윤, 전병우 화면내예측모드의수가증가되었으므로 3개의 MPM 을채용했던 HEVC와는다르게, 6개의 MPM을채용한변형된 intra mode 부호화방법을사용한다. MPM 리스트는 6개의서로다른모드들로구성되는데, 이와같은 MPM 리스트를만들기위하여 {Neighbor intra modes, Derived intra modes, Default intra modes} 의세그룹의모드들을먼저고려한다. 첫번째그룹인 Neighbor intra modes는다섯개의이웃하는블록들의 intra prediction mode들로 MPM 리스트를먼저구성하는것이다. < 그림 4> 와같이 5개의이웃하는주변블록들은좌 (L), 상 (A), 좌하 (BL), 우상 (AR), 그리고좌상 (AL) 의 5개의주변블록으로써, 인터예측의 merge 모드에서고려하는이웃블록들과동일하다. 초기 MPM 리스트는 < 그림 4> 의 5개의주변블록들의 intra mode, planar, 그리고 DC 모드로우선초기화되는데, 이때 MPM 리스트상의초기모드들은좌 상 planar DC 좌하 우상 좌상의순으로고려된다. 이중에는서로중복되는모드들이있을수있기때문에, 중복되는모드를제거하여서로다른인트라모드들로만구성되는 MPM 리스트를만들기위하여그이후 pruning과정을거친다. 만일 Pruning 을통하여 MPM 리스트에서서로다른 MPM 후보의개수가 6개보다적어진경우에는, 두번째그룹인 Derived intra modes 들을추가로채워넣는다. 이는 Neighbor intra modes 들중이미 MPM 리스트에포함되어진 angular모드들에대해 -1 또는 +1을더함으로써 Derived intra modes를얻는것이다. 이과정에서 DC 또는 planar와같은 non-angular 모드들은고려하지않는다. 이런과정을통해서도 MPM 리스트가여전히 6개보다적은후보를갖는경우에는, 세번 < 그림 5> I 슬라이스의색차 CB 에해당하는하위블록 째그룹인 Default intra modes들을사용하여 6개의서로다른모드값을갖도록 MPM리스트를마지막으로채운다. Default modes로 MPM 리스트를채울때는수직모드 수평모드 2번모드 대각선모드의순서에따른다. 이와같은과정을통해, 서로다른 6개의모드들로구성되는 MPM리스트가최종적으로만들어진다. 총 67개의인트라모드중에, 6개의 MPM리스트에포함되지않은남은 61개의 non-mpm 모드는 selected mode set 와 non-selected mode set 로다시나뉜다. Selected mode set 에는 16개의모드가들어있고, 나머지 45개의모드는 non-selected mode set에속한다. 현재모드가속해있는 mode set을지시하는정보는 flag 형태로압축비트스트림에표시된다. Selected mode set는다음과같이총 61개의 non-mpm 모드를 subsampling 함으로써만들어진다. Selected mode set = {0, 4, 8, 12, 16, 20,, 60} Non-selected mode set = {1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10 59} 해당블록의인트라모드가 MPM list에속할때는인덱스만을시그널링해주면되고, 그렇지않을때는 selected mode set 16개중의하나임을지시하기위하여 4비트의고정길이인덱스를전송하고, Selected mode set에도포함되지않으면해당모드정보를 truncated binary code로시그널링한다. < 그림 4> 인트라부호화모드부호화를위한주변블록 4. 색차인트라예측모드부호화기술인트라예측모드는휘도신호와색차신호각각에대하여독립적으로전송되는데, 색차신호에대한인트라예측모드부호화방법도기본적으로휘도신호의경우와유사하므로, 색차신호에대한차이점위주로알아보도록한다. 색차신호의인트라예측모드부호화를위한색차신호 132 _ The Magazine of the IEIE 40

47 차세대비디오부호화를위한 JVET 인트라예측기술 < 표 1> Intra mode pre-selection단계의최적모드후보의개수 Intra prediction block size HM JEM 인트라예측모드후보리스트는 CCLM모드와 DM모드 ( 현재색차블록에대응되는휘도블록안에배치된 5개의인트라예측모드로부터유추되는모드를의미한다 ), 그리고공간주변블록으로부터의색차예측을수행하는모드들로채워진다. I-Slice에서색차블록과대응되는휘도블록의 5가지위치는 < 그림 5> 와같이해당휘도블록의센터 (CR), 상단왼쪽 (TL), 상단오른쪽 (TR), 하단왼쪽 (BL) 및오른쪽하단 (BR) 4x4 블록이다. P 및 B 슬라이스의경우, 5 개의서브블록모두동일한모드를갖으므로그중하나만체크하면된다. 공간주변블록으로부터의색차예측모드에서는 5 개의색차예측모드 ( 공간적으로이웃하는왼쪽, 위, 아래왼쪽, 오른쪽위및왼쪽위 ), 그리고 DC모드, planar모드, 그리고 DM모드 ( 이미색차모드후보목록에포함된방향성모드에 -1 또는 +1을더함으로써얻어진다 ), 마지막으로수직, 수평, 모드 2가순차적으로색차모드후보에추가된다. 또한, 새로운색차인트라모드가후보목록에추가될때마다 pruning 과정이적용된다. 이때, CCLM 모드가아닌색차인트라모드후보리스트의길이는 5로제한되도록한다. 컬러신호에대한인트라예측모드시그널링을할때, CCLM 모드들중하나또는전통적인색차인트라예측모드중하나가사용되는지여부를표시하기위한플래그가먼저시그널링되고, 그이후, 몇개의플래그를추가로사용하여현재의색차코딩블록에사용된정확한색차예측모드를지시한다. 5. 인트라예측모드결정 JEM에서는부호화면에서가장유리한인트라예측모드를결정하여야하는데, 인트라예측모드가 35개였던 HEVC와는달리, JEM에서고려하고있는인트라예측 모드의총개수는이의대략두배에이르는 67개이다. 따라서, HEVC 때와비교하여 intra mode 결정을위한계산량이대폭증가하므로, 종래 HM에서최적인트라예측모드를결정하기위하여사용한두단계의결정과정을, FVC부호화기에서는 HM 에서사용하던첫번째단계인 intra mode pre-selection 과정을다시두단계로확대한변형된방법을사용한다. FVC에서사용하는 intra mode pre-selection 의첫단계에서는비교적계산이용이한 SATD 값을기반으로기존 HEVC가정의한 35개 intra prediction modes 들중에서 N개 (N은 intra prediction 블록크기에의해결정된다 ) 모드들을먼저고른다. 그리고 intra mode pre-selection의두번째단계로, 1단계에서선택된 N개의모드들과바로이웃한모드들 (< 그림 1> 에서붉은색점화살표로표현된새로운 intra prediction directions) 을 SATD를사용하여추가로평가하여첫단계에서선택된 N개후보모드들의목록을갱신한다. 그이후, M 개의상위 MPM 들이 N 개후보리스트에없는경우이를추가한다. 이갱신된후보리스트를사용하여, 종래 HM 에서두번째단계로사용하였던것과같이 RD 값비교를수행하여최종모드를결정한다. 여기서 M의값은 HM에서사용하였던값보다 1증가한값을사용하고, N의값은 < 표 1> 에보인것처럼다소감소된값을사용한다. 6. 인트라예측을위한필터링방향성인트라예측기술 (directional intra prediction) 을사용하여예측화소값을계산하기위하여는필터링이필요하다. HEVC에서는 2-tap linear interpolation 필터가사용되었는데, JEM에서는방향성인트라예측의정확도를더욱향상시키기위해 2종류의 4-tap intra interpolation 필터가사용된다. 즉, 블록크기가 64 또는이보다작은경우에는 Cubic interpolation 필터가, 그리고블록크기가 64보다큰경우에는 Gaussian interpolation 필터가사용된다. 이두가지필터를정의하는파라미터들은블록크기에따라정해지며, 블록크기가같다면, 동일한필터가모든 directional mode 그리고블록내모든위치의예측화소에사용된다. 41 전자공학회지 _ 133

48 박지윤, 전병우 s로부터얻어지는 directional 예측치를의미하며, DC와 boundary filter에서는이용하지않는다. x와 y는 block boundary로부터수평그리고수직거리를의미하며, 새로운 prediction 값인 p[x, y] 는다음과같이 boundary element의가중값과 q[x, y] 를조합하여얻어진다. < 그림 6> 인트라모드 에대한경계예측필터의예 < 그림 7> 필터링되지않은참조샘플과필터링된참조샘플인트라예측을위한필터링은위에서살펴본방향성에따른예측화소값을생성하기위하여도사용되지만, 인트라예측된신호블록을필터링하기위하여도사용된다. HEVC 의경우수직또는수평방향의인트라예측블록을생성한후, 가장왼쪽의컬럼이나가장위쪽의 row에대하여필터링을취한다. 이는주변블록과의불연속성을최소화하기위함이다. JEM 에서는이방법을다양한대각선 intra mode들로까지확장하고, 4개의행또는열까지의경계화소들에는 (intra mode 2번과 34번에대해 ) 2-tap 필터또는 (intra mode 3-6번과 30-33번에대해 ) 3- tap 필터를사용한다. < 그림 6> 은 intra mode 34 번과 30-33번에대한 boundary prediction 필터의예를보여준다. intra mode 2번과 3-6번에대한 boundary prediction도이와유사하다. 7. Position dependent intra prediction combination (PDPC) PDPC는인트라예측에 predictor mode와블록크기에따라 nonfiltered와 filtered된참조화소들을각각이용하여얻어진예측치를선형적으로조합하는방법이다. < 그림 7> 에나타난바와같이인트라예측을위하여 Filtered와 unfiltered 참조화소들을나타내는샘플 r과 s 를각각이용한다. q[x, y] 는새로운 filtered reference인 위식에서 는저장된 prediction 파라미터 를의미하며, 또는값은블록크기가 16x16까지는 1이고, 그이상의블록에서는 2의값을갖는다. Filtered 참조화소값의계산에는참조화소를정수계산으로조정하고, Gaussian filter에근사시키기위해서짝수차수의 binomial lowpass filter를사용한다. 또한, h k 는 k 번째 filter의 impulse response를의미하고, linear combination으로 filtered reference를계산하기위해추가적으로저장된파라미터 α가사용된다. 아래식에서 * 는 convolution을의미한다. Prediction 파라미터의세트 ( a 와 filter Set Intra mode < 표 2> PDPC 를위한파라메터집합 Set Intra mode Set Intra mode , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 35, 10 10, , , , _ The Magazine of the IEIE 42

49 차세대비디오부호화를위한 JVET 인트라예측기술 index k) 는해당 PU의 prediction 방향과블록크기에따라정의된다. 주어진블록크기에서각각의 35개의 prediction 방향에대해 < 표 2> 와같이 prediction 파라미터의 3개의 set가정의된다. 3개의 set 중어떤하나가사용될지는 CU단에서 0부터 3까지의값을갖는 index가보내짐으로써알수있다. 0의값은기존 intra prediction이사용되었음을의미하고, 1, 2, 3의값은 prediction parameter set 번호를의미한다. Ⅲ. 맺음말 본고에서는 FVC 표준개발을위하여 JEM에지금까지선택된인트라예측기술에대해살펴보았다. 동영상부호화에서인트라예측부호화기술은빼놓을수없는매우중요한기술이므로, 향후표준화가계속진행됨에따라더욱압축효율이높은다양한인트라부호화기술들이발표될것으로기대한다. 참고문헌 [1] Jian le Chen, Algorithm Description of Joint Exploration Test Model 7 (JEM 7), JVET-G1001, Jul [2] Gary J. Sullivan, Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard, IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, pp , Dec.2012 박지윤 2016 년 8 월국민대학교정보통신대학컴퓨터공학부학사 2017 년 9 월 ~ 현재성균관대학교전자전기컴퓨터공학과석박사통합과정 < 관심분야 > 멀티미디어영상압축 전병우 1985 년서울대학교전자공학과학사 1987 년서울대학교전자공학과석사 1992 년 Purdue Univ. School of Elec. 공학박사 1993 년 ~1997 년삼성전자신호처리연구소선임 / 수석연구원 1997 년 ~ 현재성균관대학교전자전기공학부교수 < 관심분야 > 멀티미디어영상압축, 영상인식, 신호처리 43 전자공학회지 _ 135

50 특집 FVC 기술소개 - JVET Inter Prediction FVC 기술소개 JVET Inter Prediction Ⅰ. 서론 박도현한국항공대학교김재곤한국항공대학교 2013년 1월, 초고해상도 (UHD: Ultra High Definition) 영상의효과적인부호화를위한 HEVC(High Efficiency Video Coding) 표준화가완료되었다 [1]. HEVC는 UHD 방송, 스마트폰, 비디오스트리밍등여러상용제품및서비스에적용되고있다. 하지만 5G 이동통신과같은인프라의진화와함께 HDR(High Dynamic Range), WCG(Wide Color Gamut), 가상현실 (VR: Virtual Reality), 증강현실 (AR: Augmented Reality) 등보다진화된초실감비디오서비스가대두됨에따라이에대응할수있는보다강력한비디오압축성능이요구되고있다. 이러한배경에따라 HEVC와비교하여동등한주관적화질에서 2배의부호화성능제공을목표로하는차세대비디오압축표준화를위해 2015년 10월 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group) 과 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group) 은공동으로 JVET(Joint Video Exploratory Team) 을구성하였다 [2]. JVET은차세대비디오부호화 (FVC: Future Video Coding) 표준화에앞서요구사항과테스트절차를정의하고부호화효율을개선할수있는잠재적표준기술을탐색, 검증작업을진행하고있다. 매 JVET 회의이후회의내용이반영된참조코덱 SW인 JEM(Joint Exploration Test Model) 을배포하고있으며지난 2017년 7월에진행된제7차 JVET 회의의결과로 JEM7.0이배포되었다. 2017년 10월마카오에서개최된제8차 JVET 회의에서본격적인표준화작업을위한비디오부호화기술을요청하는제안기술요청서 (CfP: Call for Proposal) 를공표하였다 [3]. 기술제안요청서는차세대비디오압축표준의요구사항및진행일정과함께 SDR 비디오, HDR 비디오, 360도비디오각각에대한테스트시퀀스, 목표비트율, 실험환경등을명시하였고, 차세대비디오압축표준 136 _ The Magazine of the IEIE 44

51 FVC 기술소개 - JVET Inter Prediction 화를진행하는그룹이름을 JVET(Joint Video Experts Team) 으로명명하였다. JVET은 2018년 10월테스트모델선택완료, 2020년 10월최종표준안 (FDIS: Final Draft International Standard) 완료를목표로하고있다. 본고에서는 JVET의참조 SW 코덱인 JEM7.0에채택되어있는화면간예측부호화요소기술에대해설명한다 [4]. Ⅱ. JEM 화면간예측부호화기술 JEM 비디오코덱은기존의 HEVC의참조 SW 코덱인 HM 기반으로구성되었기때문에전체적인구조는기존의 HEVC와유사하지만효율적인비디오압축을위해기존의방법보다향상된기술을적용하여부호화성능을높였다. JEM의화면간예측은 HEVC와마찬가지로효율적인움직임정보부호화를위해서주변블록과현재블록의움직임정보유사성을이용하는 AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 모드, Merge 모드를확장하여채택하였다. 또한서브블록단위로움직임을예측할수있는 ATMVP(Alternative Temporal Motion Vector Prediction), 부호화블록단위로 MVD(Motion Vector Difference) 의해상도를결정하는 AMVR(Adaptive Motion Vector Resolution), 움직임벡터 (MV: Motion Vector) 의저장정밀도를높이는 MV16, 화면간예측에서의블록경계에서의부정확성을보완하기위한 OBMC(Overlapped Block Motion Compensation), 현재프레임과참조프레임사이의밝기차이를보상하는 LIC(Local Illumination Compensation), zoom-in/ zoom-out, 회전등평행이동이외의움직임을보상하기위한 AFFINE, 복호화기에서움직임을예측, 생성하여사용하는 FRUC(Frame Rate Up Conversion), 화소단위의개선된움직임보상을위한 BIO (Bi-directional Optical flow), 복호화기에서움직임을개선시킬수있는 DMVR(Decoder-side Motion Vector Refinement) 와같은기술들을추가적으로채택하여화면간예측부호화성능을높이고있다 [5]. 본장에서는 JEM 성능향상을위해채택된화면간예측부호화기술들에대해소개한다. 1. Sub-CU Based MV Prediction 부호화단위인 CU(Coding Unit) 는각방향에대해하나의움직임정보만을가질수있다. 본기술은 CU를 sub-cu로분할하여각 sub-cu가하나의움직임정보를가질수있게하여부호화성능을높인다. 참조프레임 (referene frame) 에존재하는대응블록의다수의서브블록으로부터움직임정보를유도하는 ATMVP와공간적 / 시간적주변블록의움직임정보를 sub-cu 단위로재귀적으로유도하는 STMVP(Spatial-Temporal Motion Vector Prediction) 두가지방법이 JEM에서사용된다. ATMVP는 < 그림 1> 에서보이듯이 4 4 크기의 sub-cu 의움직임을대응되는 sub-블록을이용하여유도한다. ATMVP의움직임정보유도는 2단계로구성된다. 우선, < 그림 2> 와같이현재 CU의 Merge 후보리스트중첫번째후보의참조프레임과움직임벡터를이용하여찾은참조블록으로 sub-블록단위의대응블록을찾는다. 대응 sub-블록에움직임정보가존재하는지확인하고현재 sub-cu의움직임정보로전달한다. 대응 sub-블록의움직임정보가존재하지않을때중앙위치블록의움직임정보를이용하여유도한다. STMVP는 sub-cu 단위로움직임정보를예측하는데있어공간적으로인접한두블록의움직임벡터와 HEVC 의 TMVP를포함한세가지의움직임벡터를평균하여사용한다. 공간적인접블록은현재 sub-cu의좌측, 상측블록이다. 두번째공간적인접블록은현재 sub-cu < 그림 1> ATMVP 움직임예측 < 그림 2> ATMVP 움직임정보유도 45 전자공학회지 _ 137

52 박도현, 김재곤 < 표 1> JEM 움직임보상의보간필터계수 < 그림 3> STMVP sub-cu의공간적인접블록의좌측블록이다. 현재서브블록이 CU의경계에존재하면서공간적인접블록의움직임정보를사용할수없다면 < 그림 3> 과같이우측또는아래블록으로이동하면서움직임벡터를탐색한다. ATMVP, STMVP 모드는기존 Merge 후보에추가되어해당모드를지시하기위한추가적인신택스 (syntax) 요소는필요하지않다. 2. Adaptive MV Difference Resolution(AMVDR) JEM은 MVD(MV Difference) 부호화를 1/4 화소단위, 정수화소단위또는 4 화소단위의해상도로진행할수있다. MVD 해상도는 CU 단위에서조절이가능하며 MVD가 non-zero인경우에어떤해상도를이용하여부호화했는지를지시하는 MVD 해상도플래그를전송해야한다. 우선현재 CU의 MVD 정밀도가 1/4 화소단위인지아닌지를알려주는플래그를전송한후해당하는 MVD 정밀도가 1/4 화소단위정밀도가아닐경우정수화소단위정밀도인지 4 화소단위의정밀도인지를지시하는추가적인플래그 (flag) 를전송한다. 부호화기에서는 CU 단위율-왜곡 (R-D: Rate-Distortion) 비용검사를통해 MVD 해상도를결정하기때문에다음과같은방법으로부호화기의부담을줄인다. - 움직임정보를 1/4 화소단위해상도로저장하고저장된 1/4화소단위움직임정보를해당해상도의움직임정보로라운딩 (rounding) 하여사용한다. - 정수화소단위해상도의 R-D 비용이 1/4 화소단위의해상도보다확실히크다면 4 화소단위해상도에대한 R-D 비용검사는건너뛴다 ~ (a) ~ (b) 단위의정밀도로저장하고색차성분에대한움직임벡터정밀도는 1/32 화소단위로저장한다. Skip/Merge 모드의움직임보상에서적용되며움직임보상에서사용되는보간필터는 < 표 1> 과같다. < 표 1 (a)> 는휘도성분에대한보간필터를나타내고 < 표 1 (b)> 는색차성분에대한보간필터를나타낸다. 4. Overlapped Block Motion Compensation(OBMC) OBMC는 H.263와같은기존의비디오부호화표준에서제안되었던기술이다. H.263과달리 JEM에서는 CU 단위로 OBMC 동작은제어할수있으며 < 그림 4 (a)> 에 (a) 3. Higher MV Storage Accuracy HEVC의움직임벡터는 1/4 화소단위의정밀도로저장된다. 본기술은휘도성분의움직임벡터를 1/16 화소 (b) < 그림 4> OBMC 움직임보상블록 138 _ The Magazine of the IEIE 46

53 FVC 기술소개 - JVET Inter Prediction < 그림 5> OBMC 합성 Weighting factor < 그림 6> LIC 파라미터유도에사용되는샘플 서보이듯이현재 CU의아래와오른쪽을제외한경계에대하여 4x4 sub-블록으로분할하고해당 sub-블록에적용된다. 또한 sub-cu merge, Affine 그리고 FRUC 모드와같이 sub-블록단위로부호화가진행된 CU의경우 < 그림 4 (b)> 와같이내부에모든 sub-cu에 OBMC 가적용된다. OBMC가 sub-cu 단위로적용될때, 주변 sub-블록의움직임벡터가존재하면서현재 sub-블록의움직임벡터와같지않으면해당주변움직임벡터를이용해현재 sub-블록에대한예측블록을생성할수있다. 이러한방법으로생성한여러개의예측블록을혼합하여최종적인예측신호를생성한다. 예측블록을혼합할때 < 그림 5> 와같이현재 sub-블록의움직임벡터를이용한예측블록에는위치에따라 {3/4, 7/8, 15/16, 31/32} 와같은가중치를주변 sub-블록의움직임벡터를이용한예측블록에는 {1/4, 1/8, 1/16, 1/32} 의가중치를두어혼합한다. 현재 CU의가로, 세로길이가 4와같거나현재 CU가 sub 블록단위의예측을사용한경우인접한두줄의화소에만각각 {3/4, 7/8}, {1/4, 1/8} 과같이가중치를둔다. 현재 CU가 AMVP 모드로부호화되지않으면 OBMC는고정으로적용된다. < 그림 7> LIC 부호화기복잡도개선기법 difference) 와 MR-SATD (Mean-Removed Sum of Absolute Hadamard Transformed Difference) 가움직임탐색과정에서왜곡을측정하기위해사용된다. LIC 선형모델의스케일값 α와오프셋 β 두파라미터는식 (1) 을이용하여구할수있다. (1) LIC의부호화기복잡도를줄이기위한방안으로현재프레임와참조프레임사이의분명한조명변화가없다면현재프레임전체에 LIC를적용하지않는다. < 그림 7> 과같이프레임과모든참조프레임의히스토그램을계산하고히스토그램의차이가주어진임계치 (0.06) 보다낮은경우프레임단위로 LIC를적용하지않는다. 5. Local Illumination Compensation(LIC) LIC는 < 그림 6> 과같이현재블록의주변샘플과참조블록의주변샘플을사용하여두샘플들이최소제곱오차를가지게하는선형모델을이용해프레임간의조명변화를보상한다. LIC의적용여부에대한 flag를 CU 단위로전송한다. 부호화기에서 CU 단위로 LIC 여부를결정하기위해추가적인 R-D 검사가필요하다. LIC가적용될때, MR-SAD(Mean Removed Sum of Absolute 6. Affine Motion Compensation Prediction HEVC에서는오직평행이동만을고려한움직임보상예측을하였다. 하지만현실적으로줌인 / 아웃, 회전, 원근과같은불규칙한움직임들이존재하기때문에평행이동만을고려한움직임보상예측의부호화효율은비교적낮다고볼수있다. 따라서차세대비디오코딩표준에서는불규칙한움직임도고려할수있는움직임보상예측방법을적용한다. JEM의 Affine 예측은단순한변환 47 전자공학회지 _ 139

54 박도현, 김재곤 < 그림 10> AF_MERGE 의 CPMV 유도 < 그림 8> sub-블록단위의 Affine MVF 모델을이용하여두개의 CPMV(Control Point Motion Vector) 로 < 그림 8> 과같이블록내 sub-블록단위의 MVF(Motion Vector Field) 를유도한다. 수식 (2) 를통해두개의 CPMV를사용하여각 MVF를계산할수있다. (v 0x,v 0y ), (v 1x v 1y ) 는각각블록의좌상단, 우상단 CPMV이며 w, h는블록의폭, 높이이다. (2) JEM에서는 AF_INTER, AF_MERGE 두가지가 Affine 예측방법이사용된다. AF_INTER는 CU의가로와세로의길이가 8 보다클경우에만적용되며 CU 단위로해당기법의적용여부를알려주는플래그를전송한다. AF_INTER 모드에서는주변블록에서유도된 CPMVP(CPMV Predictor) 와 CPMV의차분값을전송한다. CPMVP(v 0, v 1 ) 는 < 그림 9> 에서보이는 A, B, C 블 록의움직임벡터중하나와 D, E 블록의움직임벡터중하나를선택하여구성한다. CPMVP 후보리스트를구성하기위하여 A,BC와 D,E 사이의가능한모든조합을찾고두 CPMVP의일관성을기준으로모든 CPMVP조합을정렬한뒤상위두쌍의후보를이용한다. CPMVP 후보중최적의 R-D 비용을가지는움직임벡터쌍을결정하고몇번째후보리스트를이용했는지에대한인덱스정보를전송한다. AF_MERGE 모드는공간적주변의블록중 Affine 모드가적용된블록으로부터현재 CU의 CPMV를계산한다. 주변블록중하나라도 Affine 모드를사용하여복호화가진행된경우에만 AF_MERGE를적용할수있고주변블록은 HEVC의공간적 Merge 후보와같은순서로탐색하여첫번째로유효한 Affine 예측블록을이용한다. < 그림 10> 와같이 A 위치의블록이 Affine 모드로예측되었다면움직임벡터 v 2, v 3, v 4 를이용하여현재블록의 CPMV를유도한다. CPMV 수식 (3) 을통해 v 0 를계산한후수식 (4) 를통해 v 1 을계산한다. nh, nw는주변블록의높이, 폭을의미하고 ch, cw는현재블록의높이, 폭을의미한다. 현재 CU의 CPMV가계산되면수식 (2) 를통해 MVF를형성한다. AF_MERGE 수행여부를알리는 flag는현재 CU의주변블록중 Affine 예측블록이하나이상존재해야전송이가능하다. (3) < 그림 9> AF_INTER 의 CPMVP 후보블록 (4) 140 _ The Magazine of the IEIE 48

55 FVC 기술소개 - JVET Inter Prediction 7. Pattern Matched Motion Vector Derivation (PMMVD) JEM에채택된 PMMVD는 FRUC 기술을기반으로한 Merge 모드이며블록의움직임정보를전송하지않고복호화과정에서직접움직임정보를유도한다. 바이레터럴매칭 (bilateral matching) 과템플릿매칭 (template matching) 두가지방법이사용되며두개의모드는 R-D 비용기반으로선택된다. < 그림 11> 과같이바이레터럴매칭방법은현재블록을통과하는움직임궤적에존재하는서로다른방향의두참조블록이가장잘부합하게하는움직임벡터를유도하는기법이다. 움직임궤적이연속적일것이라는가정아래두참조블록을가리키는두움직임벡터 MV0와 MV1는각각의시간적거리에비례한다. 시간적거리는현재프레임과참조프레임사이의시간적거리 TD0, TD1 이다. TD0와 TD1이같을경우 Mirror based bi-directional MV와같은방법으로움직임벡터를계산한다. < 그림 12> 와같이템플릿매칭방법은현재블록의좌측과상측으로구성된템플릿과참조프레임에서현재블록의템플릿과같은모양을가지는블록이가장잘부합하게하는움직임정보를유도한다. PMMVD 예측에서움직임벡터를유도하기위해먼저 CU 단위의움직임벡터를유도한다. 움직임벡터는우선적으로움직임벡터후보리스트중가장낮은매칭비용을가지는후보를시작지점으로선택한후시작지점주변을탐색하며최소의매칭비용을가지는개선된움직 임벡터로유도된다. 현재 CU에대한움직임벡터유도가완료되면 CU를 sub-블록으로나누고 CU 단위움직임정보유도와유사한방법으로 sub-블록마다움직임벡터를유도한다 초기움직임벡터후보리스트구성 CU 단위의유도과정에서움직임벡터후보리스트는다음과같이구성된다. - Original AMVP candidates if the current CU is in AMVP mode - All merge candidates - Several MVs in the interpolated MV field - Top and left neighbouring motion vectors PMMVD 움직임벡터가 AMVP 모드에서사용될때, 기존 AMVP 후보들이 CU 레벨 MV 후보리스트에추가된다. AMVP에서의움직임유도인경우 15개의 MV로후보리스트를구성하고 Merge에서의움직임유도인경우최대 13개의 MV로후보리스트를구성한다. Sub-CU 단위의움직임벡터유도과정에서움직임벡터리스트는다음과같이구성된다. Sub-CU 단위의움직임벡터후보리스트는 17개의움직임벡터를가진다. - An MV determined from a CU-level search - Top, left, top-left and top-right neighbouring MVs - Scaled versions of collocated MVs from reference pictures - Up to 4 ATMVP candidates - Up to 4 STMVP candidates < 그림 11> 바이레터럴매칭 < 그림 12> 템플릿매칭 7.2. Interpolated MVF 생성 Interpolated MVF는프레임에대한부 / 복호화를진행하기전에전체프레임에대한단방향움직임예측을통해생성되고 CU 단위움직임후보벡터로추가된다. L0, L1 두리스트의각참조프레임을 4 4 블록레벨로탐색한다. < 그림 13> 과같이참조프레임안의서브블록의움직임이시간적거리에따라현재프레임과보간프레임에맞춰스케일링되고 interpolated MVF로할당된다. 49 전자공학회지 _ 141

56 박도현, 김재곤 < 그림 13> Interpolated MVF 생성 한제한이없고부호화기는참조프레임리스트 0로부터단방향예측, 참조프레임리스트 1로부터단방향예측, 양방향예측중하나의방법으로유도한다. 빠른예측방향선택을위해템플릿매칭예측방향은다음과같이선택된다. 만약현재프레임의 4 4 블록위치에스케일된움직임벡터가지정되지않으면해당블록의 interpolated MVF 는사용할수없는것으로표시한다 움직임보간및매칭비용계산매칭비용을계산하기위해움직임벡터후보들이부화소샘플위치에해당된다면움직임보간보상이필요하다. 움직임벡터보간복잡성을줄이기위해일반적인 HEVC의 8-tap 보간필터를사용하는대신양방향선형보간필터를사용한다. 매칭비용은단계에따라서약간의차이가존재한다. CU 단위의탐색의매칭비용은 SAD(Sum of Absolute difference) 이다. sub-cu 단위의탐색의매칭비용은템플릿매칭모드에서는 SAD를사용하고바이레터럴매칭모드에서는수식 (5) 를이용한비용 C를사용한다. w는가중치파라미터로 4로고정된다. (5) 7.4. 움직임개선움직임벡터후보리스트에서시작움직임벡터를선택한후해당움직임벡터주변을탐색하며움직임벡터를정교화하게된다. JEM에서는 CU 단위탐색과 sub- CU 단위탐색에서각각 UCBDS(Unrestricted Center- Biased Diamond Search) 와 adaptive cross search 방법을지원한다. CU 및 sub-cu 단위의움직임벡터정교화모두 1/4 화소정밀도에서탐색하고이어서 1/8 화소정밀도로탐색하며탐색범위는 8개의샘플로설정된다. 위알고리즘의 factor는 1.25의값을가지며선택프로세스가양방향예측에편향되게하고예측방향선택프로세스는 CU 단위템플릿매칭모드에만적용된다. 8. Bi-directional Optical-flow(BIO) 양방향예측은이미부호화된과거와미래의프레임으로부터예측블록을생성한후, 생성된예측블록의가중치합으로최종적인예측블록을생성한다. 그러나기존의양방향예측으로는블록내일부영역의움직임이충분히잘표현되지못할수있다. BIO는양방향움직임보상에서수행되는 sub-블록단위의움직임개선기법이다. BIO는각화소에대한움직임벡터를개선시키는식이주어지기때문에복잡한탐색과정과추가적인전송비트가필요하지않다. < 그림 14> 와같이 BIO는움직이는객체의화소값은변하지않는다고가정아래양방향예측화소의광류를계산하여움직임을개선한다. 블록단위의움직임보상블록 k(k=0,1) 의휘도성분의값을 I (K) 라하고 I (K) / x, I (K) / y 는각각의수평적, 수직적변화도를나타낸다. 양방향화소의 optical flow를이용한수식 (6) 을통해예측값을구할수있다 템플릿매칭모드의예측방향성선택바이레터럴매칭모드의움직임정보는항상양방향예측으로유도되게된다. 하지만템플릿매칭모드는이러 < 그림 14> BIO 움직임개선 142 _ The Magazine of the IEIE 50

57 FVC 기술소개 - JVET Inter Prediction (6) < 그림 14> 에서보이듯이 τ 0 과 τ 1 은현재프레임과참조프레임사이의거리이다. A와 B 지점의값의차이 를최소화하는움직임벡터 (v x, v y ) 를찾는다. 는수식 (7) 을이용하여구할수있다. (7) 움직임이주변과유사성이있다고가정하고수식 (8) 과같이현재예측지점 (i, j) 를중심으로하는 (2M+1) (2M+1) 크기의윈도우안에서가장작은 를가지는움직임벡터를계산한다. (8) 최소제곱문제를간단하게해결하기위해서수식 (9) 와같이 v y 를 0으로해서 v x 를구하고구해진 v x 를이용하여 v y 를구한다. (a) (b) < 그림 15> BIO 블록외부위치화소패딩므로움직임벡터들의크기를 thbio를이용하여클리핑한다. 현재블록의경계에위치한화소에대한기울기를계산할때 < 그림 15 (a)> 와같이해당화소를중심으로 (2M+1) (2M+1) 크기의윈도우 Ω에속하는블록외부위치화소를접근해야한다. < 그림 15 (b)> 에서보이듯이현재블록의외부메모리접근을방지하기위해서블록외부에접근이필요할때는블록내부에가장가까운값으로패딩 (padding) 하여사용한다. JEM의 BIO는다른참조프레임을가지는모든양방향예측블록에적용된다. 현재 CU에 LIC가적용되었다면 BIO는적용되지않는다. 또한 BIO는현재블록스스로의움직임정보를이용한움직임보상에만적용되며주변블록의움직임을함께이용한 OBMC 이후에는적용되지않는다. (9) 위의 s 1 과 s 4 가매우작은값을가지는것을피하기위해정규화파라미터 r과 m을사용하고다음과같은수식으로구한다. (10) 위의수식에서 d는입력영상의화소비트깊이이다. BIO가적용된움직임벡터들이영상의잡음과불규칙적인움직임때문에신뢰성이떨어지는경우가있다. 그러 9. Decoder-side Motion Vector Refinement(DMVR) 양방향예측에서하나의현재블록에대한예측블록을생성하기위해참조픽처리스트 L0의움직임벡터와 L1 의움직임벡터를이용한두개의예측블록을결합한다. JEM에채책된 DMVR은양방향예측의두움직임벡터를두방향의템플릿매칭 (template matching) 프로세스에의해개선한다. 부가적인움직임정보의전송없이개선된움직임벡터를얻기위해참조프레임의복호화된샘플로부터생성된템플릿에대한왜곡기반탐색으로복호화기상에서움직임정보의개선동작을진행한다. 양방향템플릿은 < 그림 16> 과같이 L0 방향의 MV0와 L1 방향의 MV1 각각두개의예측블록의가중치합으로생성된다. 템플릿매칭동작은생성된템플릿과참조프레임내의탐색영역에서의블록간의비용값을계산하는것 51 전자공학회지 _ 143

58 박도현, 김재곤 < 그림 18> JEM 화면간예측툴의부호화성능 (runtime complexity 관점 ) < 그림 16> DMVR 템플릿매칭으로구성된다. 매칭비용계산에는 SAD를사용하고 2 개의참조프레임각각에대해서최소비용을가지는움직임벡터를찾아기존의움직임벡터를대체한다. 최종적으로두개의새로운움직임벡터 (< 그림 16> 의 MV0, MV1 ) 는정규양방향예측에사용된다. 본기술은추가의신택스전송없이, 과거의참조프레임과미래의참조프레임을가지는양방향예측 MERGE 모드로적용된다. 현재 CU가 LIC, Affine, FRUC 또는 sub-cu MERGE 예측을사용한다면 DMVR은적용되지않는다. Ⅲ. 화면간예측부호화성능및복호화 1. JEM 화면간예측부호화성능 < 그림 17> 은 JEM에채택된화면간예측기법들의 BD-rate 관점에서의부호화성능을나타낸다. 테스트시퀀스는 JVET CTC(Common Test Condition) 를이용하였고 GOP(Group of Picture) 크기를 16으로하는 Random Access 부호화구조에서실험이진행되었다 [6]. Tool on 성능은 HM에서해당기술을켰을때의성능향상폭이고 Tool off 성능은 JEM에서해당기술을껐을때의성능감소폭을말한다 [7]. 다시말해 tool on 성능은해당기술의기본적인성능이라고볼수있고 tool off 성능을다른 JEM의툴과의상호작용된성능이라고볼수있다. Tool on 성능대비 Tool off의성능이증가한다면해당기술은 JEM 내다른기술들과시너지효과가있다고분석할수있다. 반대로 Tool off의성능이 tool on에비해떨어진다면 JEM의다른툴들의성능에해당기술이간섭을받는다고할수있다. < 그림 18> 은 JEM에채택된화면간예측기술의부 / 복호화복잡도관점에서의성능이다. 부호화환경은 < 그림 17> 과같다. JEM의 PMMVD, BIO, DMVR과같은기술들은복호화기에서의움직임정보유도및개선동작들을요구하기때문에복호화기복잡도가크게늘어난다. 이와같은부 / 복호화기의복잡도부담이큰기술들에대한고속화기법연구또한차세대비디오압축표준화에있어중요한화두가될것으로전망된다. < 그림 17> JEM 화면간예측툴의부호화성능 (BD-rate 관점 ) 2. JEM 화면간예측복호화과정 JEM SW는 HEVC 참조 SW인 HM 기반으로만들어졌기때문에화면간예측구조또한 HEVC와유사하게 Skip/Merge 모드와 AMVP 모드로나누어서표현한다 [8]. < 그림 19> 는 JEM의화면간예측의 Skip/Merge 모드일때복호화과정을표현한다. JEM의 Skip/Merge 모드에서는우선 PMMVD 수행여부를판단한다. PMMVD가수행되지않으면주변 Affine 예측블록을탐색하고하 144 _ The Magazine of the IEIE 52

59 FVC 기술소개 - JVET Inter Prediction 의 LIC flag를가져오게된다. Skip과 Merge 모드의차이점은 Skip은양자화계수를복호하지않고 Merge는양자화계수를복호하여차분신호를생성한다. < 그림 20> 은 JEM의 AMVP 모드의복호화과정을표현한다. JEM의 AMVP의복호화구조를살펴보면우선적으로 AF_INTER 수행여부를판단한다. AF_INTER 를사용하지않는다면 AMVP로예측을수행한다. AF_ INTER, AMVP 모드중하나를이용하여예측을수행한후 BIO가기본적으로적용되고 OBMC, LIC가순서대로수행여부를확인하며적용된다. cbf는양자화계수의존재유무를나타내며 cbf가 1일경우에만양자화계수를복호한다. Ⅳ. 결론 < 그림 19> JEM 의 Skip/Merge 복호화순서도 같은주관적화질에서 HEVC 대비 50% BD-rate 감소를목표로하는차세대비디오압축표준을위한 JVET 표준화가본격적으로진행될예정이다. 본고에서는차세대비디오부호화 (FVC) 표준을위한참조 SW인 JEM에채택된화면간예측부호화요소기술에대해소개하였다. JEM의화면간예측부호화기술은기존 HEVC 비디오압축기술과비교하여약 12.1% 의비트절감으로부호화효율을크게향상시켰으며, 2020년완료될 JVET의새로운비디오부호화표준의기반기술로활용될수있을것으로예상된다. 따라서, HDR/WCG, 가상현실, 증강현실과같이진화하는초고화질, 초고실감미디어서비스및응용에널리활용될것으로예상된다. < 그림 20> JEM의 AMVP 복호화순서도나이상의 Affine 예측블록이존재할때 AF_MERGE 수행여부를판단한다. AF_MERGE 동작이수행되지않으면 Merge 인덱스를복호한다. FRUC, Affine, Merge 모드중하나를이용하여예측을하면 BIO, OBMC가기본적으로수행이된다. 다음 LIC 여부를판단하여수행하게되는데 AF_MERGE, Merge 모드는참조하는주변블록 참고문헌 [1] G. J. Sullivan, et al., Overview of the High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard, IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 22, No. 12, pp Dec [2] J.-R. Ohm, et al., "Future Video Coding - Tools and Developments beyond HEVC," ICIP 2017 Tutorial, Sep [3] A. Segall, et al., Join Call for Proposals on Video Compression with Capability beyond HEVC, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC 53 전자공학회지 _ 145

60 박도현, 김재곤 JTC 1/SC 29/WG 11, Oct [4] JEM reference software, [Online]. available: / fraunhofer.de/svn/ svn_hmjemsoftware/tags/ [5] J. Chen, et al., Algorithm Description of Joint Exploration Test Model 7 (JEM 7), Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC JTC1/SC29/WG11, July [6] K. Suehring, et al., JVET Common Test Conditions Software Reference Configurations, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11, Oct [7] E. Alshina, et al., Complexity and Performance Tradeoff for Next Generation Video Coding Standard Development, SPIE Optics and Photonics 2017, Aug [8] 강정원, Future Video Coding(FVC) 표준화동향, 2017년하반기 MPEG뉴미디어포럼심층기술워크숍, 2017년 11월. 박도현 2016 년 2 월국립한밭대학교학사졸업 2018 년 2 월한국항공대학교석사졸업 < 관심분야 > 영상처리, 비디오코덱, 컴퓨터비젼 김재곤 1990 년 2 월경북대학교전자공학과 / 학사 1992 년 2 월한국과학기술원 (KAIST) 전기및전자공학과 / 석사 2005 년 2 월한국과학기술원 (KAIST) 전자전산학과 / 박사 1992 년 3 월 ~2007 년 2 월 ETRI 선임연구원 / 팀장 2001 년 8 월 ~2002 년 11 월 Columbia 대학, 뉴욕, 방문연구원 2014 년 12 월 ~2016 년 1 월 UC San Diego, 방문교수 < 관심분야 > 비디오신호처리, 비디오부호화표준, UDTV/3DTV 360 비디오 /VR, 영상통신 146 _ The Magazine of the IEIE 54

61 특집 MPEG-FVC 의딥러닝응용비디오압축기술 MPEG-FVC 의딥러닝 응용비디오압축기술 Ⅰ. 서론 강제원 이화여자대학교전자전기공학과 딥러닝기술이사물인식, 분류, 및검출등에서탁월한성능을보이며컴퓨터비젼및영상처리에서적극적으로활용이되고있다. 딥러닝의기존머신러닝대비차별되는점은기존에는복잡한문제를해결하기위하여특징을추출하고패턴의분석을수행하는두단계로구분하던학습방식을종단간에하나의단계로통합하여해결하는점이다. 종단간학습과정에서방대한양의이미지및비디오속에내재하는핵심적인내용을추상화하여표현하게된다. 비디오의압축역시비디오신호의효율적인표현의문제이다. MPEG에서는그동안 H.264/AVC 나 HEVC/H.265에서와같이비디오텍스쳐정보와움직임정보를비트율-왜곡관점에서블록기반으로효과적으로표현하고전달하기위한여러부호화기술을개발하여왔다. 최근딥러닝기반의비디오압축방식은크게두가지방향으로개발이되고있다. 첫째, 딥러닝의심층신경망을기반으로하여종단간에압축을수행하는방식으로입력영상에대해네트워크말단에서비트스트림을출력하는방식이다. 대표적으로 auto-encoder를사용하는기법이있다 [1-4]. auto-encoder는입력벡터를더적은차원의매니폴드로사상하며이때감소한차원의공간에서은닉벡터 (latent vector) 를출력한다. auto-encoder에의하여변환된입력이미지신호는양자화및엔트로피부호화과정을거쳐전송되고, 복호과정에서는은닉벡터를원래의공간으로사상하여이미지신호를복원한다. 부호기에장단기메모리 (Long Short-Term Memoy) 구조의딥러닝순환신경망 (Recurrent Neural Network) 모델을이용하여점진적부호화에사용하는연구도진행중이다 [3-6]. 둘째, 딥러닝-영상처리연구를기존 MPEG 부호화요소기술에적 55 전자공학회지 _ 147

62 강제원 동안초미의관심사가될것이다. 본고에서는 MPEG-FVC 표준을앞두고딥러닝기반비디오압축방식중두번째로소개한 MPEG 부호화요소기술의딥러닝응용을중심으로최근연구동향을알아본다. 이를위해 2장에서는먼저기존머신러닝기법의부호화기술응용을알아보고 3장에서는최근딥러닝을 MPEG 표준기반부복호기에적용하는연구를살펴본다. 4장에서결론및전망으로맺는다. < 그림 1> HEVC 블록다이어그램과딥러닝적용분야용하는방식이다. < 그림 1> 은 High Efficiency Video Coding (HEVC) 부호기의블록다이어그램을보인다. 기존부호화기술중화면내예측, 화면간예측, 인루프필터, 변환등에사용이되고있는여러압축기술에딥러닝기반의영상처리기술을적용하여성능을향상시킬수있다. 가장대표적인응용예로는저해상도의이미지를고해상도로복원하는초해상도기법 (image superresolution) 의인루프필터적용이다. 기존의초고해상도기법이해결하지못하는불량조건문제를딥러닝기반의콘볼루셔널신경망을활용한방법들이효과적으로극복하고있으며그에따라우수한복원성능을제공하고있다 [7-8]. 최근 MPEG에서는 HEVC 이후비디오압축기술의국제표준제정을위하여차세대비디오부호화 (FVC: Future Video Coding) 의표준개발논의를활발하게진행중으로 2017년 10월에차세대비디오압축표준의 Call-for-Propsal (CfP) 를발행하였고올 4월에 CfP 대응기술의평가를시작할예정이다. FVC 기간종래의압축기술이기존의부호화프레임웍내에서수정이되고성능이개선되었지만최근머신러닝연구분야의발전과성과가비디오압축기술에도많은영향을주고있다. 올 1월광주 MPEG 미팅에콘볼루셔널뉴럴네트워크 (Convolutional Neural Network) 기반의인루프필터를이용하는기술기고서가제출이되었으며 [9], 올 4월에평가할일부 CfP에도머신러닝이적용이되는사례가있을전망이다. 특히딥러닝이향후 MPEG-FVC 표준화기간 Ⅱ. 머신러닝과비디오압축기술 머신러닝은학습에필요한데이터의형태에따라감독학습, 비감독학습, 그리고강화학습으로구분할수있다. 감독학습은입출력의쌍으로구성하는학습샘플을이용하여입력을출력으로맵핑하는함수를학습하는과정이다. 주로분류 (classification) 와회귀분석 (regression) 에사용한다. 비감독학습은입력패턴의공통특성을파악하는것이학습의목적으로입력학습샘플은주어지나대응하는출력이없다. 주로샘플의군집, 차원축소, 확률밀도함수의추정등이목적이다. 강화학습은입력에대한행동전략을결정하고그행동에따른보상에따라학습한다. 머신러닝-비디오압축기술은주로감독학습기술을기반으로비디오부호기의고속화, 최적화에사용되어왔다. 코덱의블록구조분할을위한비트율-왜곡최적화 < 그림 2> 머신러닝을이용한부호화유닛및예측유닛의고속블록분할과정 [14] 148 _ The Magazine of the IEIE 56

63 MPEG-FVC 의딥러닝응용비디오압축기술 을부분적으로대체하며부호화성능을향상시키는방향으로연구개발이진행되어왔다. 본장에서는관련딥러닝기반영상부호화기술을순서대로살펴본다. < 그림 3> 잔차신호를비감독학습하여취득한신호의군집 [15] 과정에서입력블록과블록구조를입출력쌍으로하는함수를감독학습하여계산량을줄이는연구가있다 [10-12]. HEVC의부호화유닛 (CU: Coding Unit) 과변환유닛 (TU: Transform Unit) 은입력블록의특성에맞추어쿼드트리구조를이용하여블록을분할한다. 이때각유닛의하위유닛역시재귀적으로분할하므로비트율- 왜곡성능향상대비복잡도가자연히증가하게된다. Zhang [11] 은 < 그림 2> 에서보이듯이부호화유닛의재귀분할과정중최대깊이및크기를추정하여부호화를고속화하는알고리즘을개발하였다. 이외에도화면내압축의예측모드결정 [13], 화면간예측의예측유닛고속결정 [14] 등에서여러연구가있었다. 최근에는부호기측에서비트율-왜곡성능과복잡도간의관계를강화학습하는연구도진행이되고있다 [15]. 비감독학습의대표적인응용예는변환이다. 변환과정에서이산코사인변환이나웨이블릿변환과같이수리모델을이용한기저함수로잔차신호를근사할수있지만, 잔차신호로부터표현함수를학습하여보다적은변환계수로잔차신호를표현할수있다 [15-16]. < 그림 3> 은움직임예측후얻은잔차블록을희소신호처리하여표현한원소를보인다. 취득한원소는이산코사인변환과함께 2단계의잔차신호의변환에사용한다. Ⅲ. 딥러닝기반 MPEG 비디오압축방식 MPEG 부호화기술에딥러닝기반영상처리기법을이용하는방식은 < 그림 1> 에서보인바와같이예측, 변환, 인루프필터, 부호기제어 / 후처리등에사용하는요소기술 3.1. 인루프필터 HEVC의인루프필터는디블로킹필터와 Sample Adaptive Offset (SAO) 필터를사용한다. 인루프필터는입력블록신호의특성을분석하는단계와필터를적용하는단계로구분이된다, 디블로킹필터는변환유닛의경계및양자화잡음의강도에따라서로다른필터를결정하여적용하며, SAO 필터는블록의평활및에지성분의분석에따라왜곡을보상하도록필터의종류및계수를결정한다. 두필터모두인지화질을개선하기위한목적으로개발이되었다. 딥러닝연구에서손상된이미지를복원하기위한여러연구가있다 [8,17]. 그중초해상도문제는낮은해상도의이미지를입력받아대응하는고해상도의이미지를복원하여출력하는방식이다. 초해상도문제에서저해상도이미지는고해상도이미지의고주파성분이제거되어있기때문에입력에존재하지않는디테일한성분을복원하는것이문제이다. 딥러닝은초해상도이미지복원에우수한복원성능을제공하는것이잘알려져있다. Very Deep Super Resolution (VDSR) [8] 은입력이미지를보간하여확대하고그차분을콘볼루셔널뉴럴네트워크를통해학습하고출력이미지를생성한다. 유사한예로입력블록의양자화잡음에의한링잉현상이나블록경계현상을감소하기위한콘볼루셔널뉴럴네트워크기반필터가개발이되었다 [17-18]. < 그림 5> 는딥러닝기반복원알고리즘의적용전과후에따른부호화잡음의감소를보인다 [17]. 딥러닝영상복원필터를코덱의인루프필터에적용하여부호화성능을개선한연구가있다 [19-20]. 두연구모두블록분석및필터적용의두단계를생략하고콘볼루셔널뉴럴네트워크의종단간입출력으로양자화잡음이섞인입력블록의화질을개선한다. 콘볼루셔널뉴럴네트워크를인루프필터로대체하거나 [19], HEVC의블록구조를부가정보로활용하여왜곡이미지의경계영역에가중치를두고서로다른해상도의잔차신호를입력으로받는다중채널 57 전자공학회지 _ 149

64 강제원 < 그림 4> 딥러닝기반의이미지초해상도복원을위한 VDSR 구조 [8] < 그림 7> Pixel RNN 을이용한 Occlusion 으로부터의영상복원 [21] < 그림 5> 부호화잡음과딥러닝기반복원알고리즘의적용전 ( 위 ) 과후 ( 아래 ) [17] < 그림 6> 비디오부호기내콘볼루셔널뉴럴네트워크기반인루프필터 [19] 의콘볼루셔널뉴럴네트워크로화질을개선하는연구가진행되었고우수한비트율-왜곡성능을제공하였다 [20] 화면내 / 화면간예측기존코덱에서화면내예측은비디오신호의공간적유사성을이용하여주변블록의경계화소로부터예측블록을구성하여예측을수행한다. 기존의표준은예측방향에따른모드를확장하며보다정밀한화면내예측을수행하는방향으로발전하고있다. HEVC는총 33개의유방향모드와 2개의 DC/Planar모드를사용하고, FVC는현재총 67개의모드를사용한다. 구글딥마인드의 Pixel Recurrent Neural Network < 그림 8> 딥러닝기반비디오프레임의보간법 [24] (PixelRNN) [21] 은자연영상의확률모델을구하는딥러닝비감독학습모델로영상에서인접하는픽셀이주어지는경우현재픽셀의확률을예측할수있다. < 그림 7> 의결과와같이영상내일부가려짐현상이발생하는경우인접픽셀로부터원영상 ( 오른방향 ) 에근사하도록인패인팅 (Inpainting) 이가능하다. 부호화과정에서현재블록의위그리고왼쪽블록의경계픽셀로부터현재블록의예측블록을생성하는기법이제안되었다 [22-23]. 주변참조샘플을완전연결네트워크 (fully connected network) 에입력하여화면내예측샘플을생성하거나 [22], 콘볼루셔널뉴럴네트워크기반의인패인팅기법 [23] 을사용하여예측샘플을생성한다. 화면간예측에서는서브픽셀기반의움직임예측및보상을위한참조프레임의보간과정에서수평, 수직, 그리고대각방향의필터를학습하여영상을보간하고모드를전송하는기법이제안되었다 [24]. 영상보간에는딥러닝기반이미지초해상도알고리즘이적용되었다 변환서론에서 auto-encoder를소개하며, 고차원의입력벡터를저차원의은닉벡터로변환하는기능을제공한다고하였다. 기존코덱관점에서 auto-encoder는블로의이산코사인변환을딥러닝기반의변환함수로대체할수있 150 _ The Magazine of the IEIE 58

65 MPEG-FVC 의딥러닝응용비디오압축기술 감사의글 < 그림 9> 인덱스기준상위성분이용시복원영상품질의예 [25] 도록한다. auto-encoder 기반인공신경망을이용하는경우기존변환함수보다우수한에너지응축성능 (energy compaction) 을제공하는연구가발표되었다 [25-26]. 기존의 auto-encoder와다르게콘볼루셔널뉴럴네트워크를이용한변환신경망및역변환신경망모델과은닉벡터의복원영상에미치는영향을정량화하기위한정규화과정이개발되었다 [25]. Ⅴ. 전망과결론 앞에서설명한바와같이머신러닝은비디오신호의효율적인표현및학습방식을통해비디오압축효율증대및부호기최적화에널리응용이되어왔다. 특히최근딥러닝의발전으로영상처리및컴퓨터비젼분야에서개발되고있는다양한기법이비디오압축에도효과적으로응용이되고있다. 현재까지딥러닝기반비디오압축은크게두가지방향으로발전이되고있으며, 딥러닝의심층신경망을기반으로하여종단간에압축을수행하는방식과 MPEG 부호화기술에딥러닝기술을적용하여성능을개선하는방식으로구분할수있다. 그중본고에서는 MPEG 부호화기술의개선을위주로살펴보았으며, 기존코덱의인루프필터, 예측, 및변환에서각각딥러닝이적용된관련연구를설명하였다. MPEG-FVC 표준화를앞두고딥러닝은비디오압축전문가그룹에서많은관심을받으며연구개발이될전망이다 [9]. 아울러딥러닝의계속된발전이종래의비디오부호화방식의패러다임을바꿀수있는향후기술적인토대를제공할수있기를기대한다. 이논문은 2017년도정부 ( 과학기술정보통신부 ) 의재원으로정보통신기술진흥센터의지원을받아수행된연구임 (No , 초실감테라미디어를위한 AV 부호화및 LF 미디어원천기술개발 ) 참고문헌 [1] Dumas et al. Image compression with Stochastic Winner- Take-All Auto-Encoder, ICASSP [2] Rippel et al. Real-Time Adaptive Image Compression, ICML [3] Theis et al. Lossy Image Compression with Compressive Autoencoders, ICLR [4] Toderici et al. Variable Rate Image Compression with Recurrent Neural Networks, ICLR [5] Toderici et al. Full resolution image compression with recurrent neural networks In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) [6] Johnston et al. Improved Lossy Image Compression with Priming and Spatially Adaptive Bit Rates for Recurrent Networks, arxiv: v [7] Kim et al. Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks., In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016 [8] Kim et al. Deeply-recursive convolutional network for image super-resolution, in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016 [9] Zhou et al. Convolutional Neural Network Filter (CNNF) for intra frame (JVET-I1022), in ISO/IEC/JTC1/SC29/WG [10] Correa et al. Fast HEVC Encoding Decisions Using Data Mining, IEEE Trans. on CSVT, vol. 25, no.4, pp , [11] Zhang et al. Machine Learning-Based Coding Unit Depth Decisions for Flexible Complexity Allocation in High Efficiency Video Coding, IEEE Trans. on Image Processing vol. 24, no. 7, pp , 전자공학회지 _ 151

66 강제원 [12] Duanmu et al. Fast Mode and Partition Decision Using Machine Learning for Intra-Frame Coding in HEVC Screen Content Coding Extension, IEEE J. on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems, vol.6, no. 4, pp , [13] Ryu et al. Machine-Learning based Fast Intra Mode Decision Algorithm in HEVC, in International Technical Conf. on Circuits/Systems, Computers and Communication [14] Zhu et al. Binary and Multi-Class Learning Based Low Complexity Optimization for HEVC Encoding, IEEE Trans. on Broadcasting, vol. 64, no. 3, [15] Kang et al. Sparse/DCT (S/DCT) Two-Layered Representation of Prediction Residuals for Video Coding, IEEE Trans. on Image Processing, vol. 22, no. 7, pp , 2013 [16] Ma et al. Entropy of Primitive: From Sparse Representation to Visual Information Evaluation, IEEE Trans. on CSVT [17] Dong et al. Compression Artifacts Reduction by a Deep Convolutional Network, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) [18] Zhang et al. Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising, IEEE Trans. Image Processing, vol. 26, no.7, pp , [19] Park et al. CNN-based in-loop Filtering for Coding Efficiency Improvement, in IVMSP [20] Kang et al. Multi-Modal/Multi-Scale Convolutional Neural Network based In-loop Filter Design for Next Generation Video Codec, ICIP 2017 [21] Oord et al., Pixel Recurrent Neural Networks, arxiv: , 2016 [22] Liy et al. Intra prediction using fully connected network for video coding, ICIP2017 [23] 조승현외, 인공신경망을통한비디오화면내예측, 제30회영상처리및이해에관한워크샵 [24] Yan et al. A Convolutional Neural Network Approach for Half- Pel Interpolation in Video Coding, arxiv: , [25] 이주영외, 영상압축을위한변환인공신경망연구, 제30회 영상처리및이해에관한워크샵 [26] Liu et al. Comparison of DCT and autoencoder-based features for DNN-HMM multimodal silent speech recognition, Chinese Spoken Language Processing (ISCSLP), 2016 강제원 2006 년 2 월서울대학교전기공학부학사 2008 년 2 월서울대학교전기컴퓨터공학부석사 2012 년 5 월 University of Southern California 박사 2011 년 3 월 ~2012 년 1 월방문연구원, Nokia/ Tampere Univ 년 8 월 ~2014 년 2 월 Senior Engineer, Qualcomm, USA 2014 년 3 월 ~ 현재이화여자대학교조교수 < 관심분야 > 비디오코딩, 머신러닝 152 _ The Magazine of the IEIE 60

67 특집 JVET HDR 기술 JVET HDR 기술 Ⅰ. 서론 오현묵 LG 전자선임연구원 공간해상도, 프레임해상도및색상해상도측면에서향상된현실감을제공하는 UHDTV 영상신호포맷 [1] 이제정된이후, 영상신호의밝기범위제약을극복하기위한 HDR (High Dynamic Range) 기술에대한논의가진행되었다. HDR은기존표준밝기범위 (Standard Dynamic Range : SDR) 대비높은고대비및넓은색상범위를표현할수있는데, < 그림 1> 과같이색상및밝기측면에서다양한정보를표현함으로써한층더실제에가까운영상을재현할수있다. HDR end-to-end 시스템측면에서 < 그림 2> 와같이다양한표준단체를통한 HDR 신호포맷및기술논의가진행되었다. 국제전기통신연합의무선통신분과인 ITU-R(International Telecommunication Union Radiocommunication) 에서는방송신호규격제정의일환으로영상신호의전달 교환을위한 HDR 신호규격에대한논의가진행되었으며, ITU-R BT 권고 [2] 에는 HDR 신호의해상도, 프레임율, 비트심도, 컬러범위와함께 HDR 시스템에따른밝기변환함수가정의되었다. 이와함께인간의시각특성에기반한색차신호표현방법을신규제정함으로써영상송수신과정에서생길수있는색차신호오류를최소화할수있는방법을제공한다. 영화 텔레비전기술자협회인 SMPTE (Society of Motion Picture & Television Engineers) 에서는 HDR의시각적인효과에대한연구를바탕으로 HDR 표준기술을제정했다. SMPTE에서는기존신호대비광범위한밝기차이를갖는 HDR 신호를한정된비트심도내에서효과적으로표현하기위한전달함수를정의하였는데, 밝기에따른인체의시각적민감도에기반하여전자신호를밝기신호로변환하기위한전광변환함수 (Electo-Optical Transfer Function: EOTF) 를정의했다 [3]. 또 61 전자공학회지 _ 153

68 오현묵 < 그림 1> SDR과 HDR 비교한수신기디스플레이환경에따라최적의영상을제공하기위한목적으로 HDR 제작환경에대한정보및제작자의의도를담은영상변환정보를정의했다 [4-5]. 북미가전협회인 CTA (Consumer Technology Association) 에서는 HDR의빠른시장정착을목표로 HDR10을정의하였다. HDR10은 SMPTE ST 2084 EOTF와 ITU-R BT.2020 WCG (Wide Color Gamut) 색공간을사용하는신호포맷으로써 SMPTE ST 2086 에서정의하는마스터링디스플레이정보및컨텐츠의평균밝기정보를메타데이터로포함한다. 북미디지털방송표준인 ATSC (Advanced Television Systems Committee) 와유럽방송표준인 DVB (Digital Video Broadcasting) 에서는 HDR 방송표준을제정하여방송망을통해 HDR 영상을서비스할수있는기반을마련하였으며, SDR 역호환성및다양한디스플레이환경에적합한 HDR 기술에대한표준화가진행되었다. ISO/IEC 산하비디오압축, 전송, 시스템분야에대한 표준기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group) 에서도 HDR 기술에대한연구가진행되었다. HDR 신호및기술을연구하는기구를생성하여 HDR 신호특성에대한분석을진행하였으며, 이를바탕으로새로운색상공간및변환함수가영상압축에미치는영향에대한연구를광범위하게진행하였다. MPEG과 ITU의비디오코딩전문가연합그룹인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 HDR 신호의압축및시그널링을위한 HEVC/H.265 (High Efficiency Video Coding) 표준개정작업이진행되었다 [6]. 또한 MPEG HDR 기술연구결과를기반으로 HDR 신호화질향상에영향을미칠수있는전 후처리방법에대한기술문서를제정했다 [7-8]. 차세대비디오코딩을위한 MPEG 과 ITU의비디오코딩전문가연합그룹인 JVET (Joint Video Exploration Team) 에서는, HDR을새로운카테고리의압축대상으로포함하고 HDR 영상의효율적인압축및압축영상의화질개선방법에대한연구를진행하고있다. 본논문에서는 JVET에서진행되고있는차세대비디오압축기술표준화를앞두고 MPEG HDR 기술동향을살펴보는것을목적으로한다. 먼저 2장에서는 HDR 신호에대한정의를통해 HDR 신호가영상압축에미치는영향을살펴본다. 3장에서는 JVET 이전에진행된 HDR 기술에대해서검토함으로써 MPEG HDR의주요고려사항에대해살펴본다. 4장에서는 JVET CfE(Call for Evidence) 에대한 HDR 관련기고를통해최근기술동향에대해살펴본다. 마지막으로결론을통해차세대비 < 그림 2> HDR 관련표준기구 154 _ The Magazine of the IEIE 62

69 JVET HDR 기술 디오코덱에서고려되어야할 HDR 기술에대해정리하도록하겠다. Ⅱ. HDR 신호특성및정의 HDR 신호를나타내는직관적인방법은최대밝기및최소밝기를단위면적당밝기표현단위인 nit ( 혹은 cd/m 2 ) 로나타내는것이다. 또다른표현방법으로써최대최소밝기의비율인고대비 (contrast ratio) 로나타낼수도있는데, MPEG에서는 HDR 신호에대한연구를시작하며밝기특성에따른영상신호구분을위해다음과같은기준을세웠다 [9]. SDR 1,000:1 EDR HDR 1,000:1 & 100,000:1 100,000:1 이때, EDR(Enhanced Dynamic Range) 은 SDR에비해향상된밝기를나타내지만 HDR 밝기범위에는미치지못하는중간단계를나타낸다. 위의정의에따르면 HDR 신호는 SDR 신호에비해 100배이상의고대비를갖는데, 넓은밝기범위에분포하는 HDR 신호를정규화오류없이선형적으로표현하기위해서는 SDR 대비두배가량의높은비트심도 (bit-depth) 가필요하다. 만약적절한비트심도를사용하지못하는경우 < 그림 3> 과같이경계현상 (contour artifact) 과같은오류가나타난다. 정규화오류를방지하면서주어진밝기범위의신호를효과적으로전달하기위한방법으로써인간의시각특성에기반한밝기변환함수에대한연구가진행되었다. Barten 모델에따르면밝기변화에따라시각적민감도가비선형적으로변하는데, 낮은밝기에대해서는변화에민감하지만높은밝기에대해서는민감도가낮아지는특성이있다 [10]. 이를기반으로낮은밝기에대해서는많은비트를할당하고높은밝기에대해서는적은비트를할당하는경우, 적은비트를이용하더라도시각적인오류없이 HDR 영상을효과적으로표현할수있다. 이러한목적에따라밝기변환함수 (transfer function) 를사용할수있는데, 적용시점에따라서로 < 그림 3> 비트심도에따른오류다른두가지함수를정의할수있다. 즉, 영상획득단에서밝기신호를전기신호로변환하는광전변환함수 OETF(Opto-Electronic Transfer Function) 와영상출력단에서전기신호를밝기신호로변환하는전광변환함수 EOTF로나타낼수있다. < 그림 4> 에서는디지털신호를다양한범위의밝기로변환하는 EOTF를비교하였다. 일반적으로 SDR 신호는 8bit의비트심도를기반으로 nit 밝기범위를표현하도록정의하는데, HDR 신호의경우 SDR 보다넓은범위 ( ,000 nit) 를표현하기위해많은비트심도가필요하게된다. < 그림 5> 에서는 SDR 및 HDR EOTF를 Barten 모델과비교하였다. 100 nit 최대밝기를갖는 SDR 신호의경우 SDR 표준 EOTF인 ITU-R BT.1886 [11] 권고를적용하였을때, 밝은부분에대해서는밝기민감도이상의단계를가지지만저조도에대해서는 Barten 모델과유사한차이를가지는것을볼수있다. 하지만동일 EOTF를 10,000 nit HDR 신호에적용하는경우저조도에서 Barten 모델과의차이가증가하는것을볼수있는데저조도에서경계에러와같은오류가강하게나타낼것을예상할수있다. 이를해결하기위한방법으로써 10,000 nit HDR 신호를최적으로표현하기위한변환함수에대한개발이이루어졌으며, 10 bit의비트심도를갖는경우모든밝기에대해 Barten 모델에유사한밝기민감도를갖는것을볼수있다. 이를바탕으로 ITU-R BT.2100 권고에서는 < 표 1> 과같이 HDR 신호포맷이정의되었다. 표준정의에따르면, HDR 신호는 UHDTV 신호표준의공간해상도, 프레임율, 색상범위, 비트심도를바탕으로신규색공간 (IC t C p ) 과신규변환함수를정의했음을알수있다. ( 단, HDTV 해상도의 HDR 컨텐츠수요를고려하여 63 전자공학회지 _ 155

70 오현묵 < 표 1> ITU-R BT.2100 HDR 신호포맷 Pixel count 7,680 4,320, 3,840 2,160, 1,920 1,080 Frame frequency Scanning Colorimetry 120, 120/1.001, 100, 60, 60/1.001, 50, 30, 30/1.001, 25, 24, 24/1.001 progressive scanning BT colorimetry Bit-depth 12, 10 Digital representation Transfer function RGB, YC b C r, IC t C p PQ based system, HLG based system 영역에해당하는부분은 SDR OETF 와유사한함수로정 < 그림 4> 밝기범위및비트심도에따른 EOTF 의하고고휘도구간에대해서는별도의함수를사용함으로써디스플레이발기범위에따라추가변환없이 HDR 혹은 SDR로재생가능하도록한다. < 그림 6(a)> 에서는영상획득, OETF 변환, 전송, EOTF 변환, 재생관점에서 ITU-R BT.2100에서정의하는두가지 HDR 시스템을나타내었다. PQ 시스템에서는 EOTF 정의를바탕으로인코딩단에서는 EOTF 의역함수와함께제작자의의도를담은변환함수인 OOTF(Opto-Optical Transfer Function) 를추가적용한다. HLG 시스템에서는 OETF를중심으로비디오시스 < 그림 5> Contrast step size vs. display luminance (10 bit 신호 ) 해상도가포함됨 ) 이때, HDR 신호를변환하는 EOTF OETF에따라 HDR 신호전송포맷이결정되는데, ITU-R BT.2100에서는 PQ (Perceptual Quantization) 시스템과 HLG (Hybrid Log Gamma) 시스템을정의하고, 어플리케이션특성에따라선택적으로사용하도록하였다. 먼저 PQ 시스템은 Barton 모델에기반하여 EOTF 를디자인하였으며, 영상을재생하는디스플레이차이에관계없이동일한밝기와색상을재현하는것을목표로한다. 따라서 QP EOTF는디지털신호를 ,000 nit 범위에있는밝기의절대적인값으로변환하는함수로정의된다. 반면 HLG 시스템에서는상대밝기개념을기반으로정의되었는데, HDR 신호의디스플레이방법은디스플레이성능에맡기되 SDR 수신기와의역호환성을제공하는특징이있다. 즉, HLG OETF는기존 SDR 신호의밝기 템을구성되며, 디코딩단에서는 OETF의역함수및디스플레이밝기에적응적인변환함수 OOTF를추가적용한다. < 그림 6(b)> 에서는 PQ와 HLG 시스템에대한 EOTF, OETF, OOTF 및각시스템의특징에대해정리하였다. Ⅲ. JVET 이전 HDR 기술 MPEG에서는고효율비디오압축코덱인 HEVC 표준이완료된이후, HDR/WCG 신호특성및비디오압축효율에미치는영향에대한연구가진행되었다. 특히 QP EOTF 및 HLG OETF에따른신호특성에대한연구와함께역호환성지원관점에서의 EOTF 시그널링에대한연구가진행되었고, 이를기반으로 HEVC 개정및기술문서작업이이루어졌다. 먼저비디오신호특성정보전달역할을하는 VUI (Video Usability Information) 에는 ITU-R BT.2020 색공간및 ITU-R BT.2100 PQ HLG 변환함수가정의됨으로써 HDR/WCG 표준비디오신호의인코딩디코딩 156 _ The Magazine of the IEIE 64

71 JVET HDR 기술 < 그림 6> ITU-R BT.2100 HDR 시스템 을지원하게되었다. 또한비디오신호에대한추가정보전달역할을하는 SEI (Supplementary Enhancement Information) 메시지에는 HDR 영상제작환경에대한정보를전달하는 Mastering display colour volume SEI message와 Ambient viewing environment SEI message, 컨텐츠밝기범위에대한정보를전달하는 Content light level information SEI message, 비디오의변환함수정보를추가적으로전달하기위한 Alternative transfer characteristics information SEI message 등이포함되었다. 최근진행된 HEVC 개정작업에서는 HDR 신호의실제데이터가분포하는컬러볼륨을명확하게표현하기위한 Content colour volume SEI message와영역적응적 HDR/WCG 영상처리를위한영역별메타데이터정보를전달할수있는 Regional nesting SEI message가추가적으로포함되었다 [12]. 또한 MPEG에서는 HDR/WCG 기반색공간및컬러볼륨, 주관적 객관적화질비교방법등다양한분야에서 EE (Exploration Experiments) 가진행되었다. 특히, 영상압축전후에수행하는인코더전처리 (encoder pre-processing) 및디코더후처리 (decoder postprocessing) 과정에대한연구가심도있게진행되었는데, 이는고휘도광색역의 HDR/WCG 영상을인코딩 디코딩하는경우신호의분포특성이비정규적으로변화되고색상오류에더욱민감해지기때문이다. 비디오코딩에서는 < 그림 7> 과같이변환함수에의한컬러채널별밝기변환, 색공간변환, 양자화및크로마서브샘플링 (chroma sub-sampling) 과정을거친다. 이는영상데이터의전송효율을높이기위해사용되는방법으로, 양자화및압축과정에서주요데이터에상대적으로더많은비트를할당하고시각적으로덜민감한정보에상대적으로적은비트를할당하는효과가있다. SDR 기반시스템의경우밝기정보에대한비중이높기때문에전 후처리과정에서색상정보가손실되더라도압축효율향상으로인해얻는이득이컸다. 하지만 HDR/WCG 영상에서는색감및밝기측면의화질향상을목적으로하기때문에전 후처리과정에서발생하는컬러오류를줄이는방법에초점이맞춰지게되었다. 이를위해 MPEG HDR/WCG 애드혹그룹 (Ad-hoc group) 에서는 HDR/WCG 비디오코딩을위한 CfE (Call for Evidence) 를진행했다 [13]. 여기에서는 1) HEVC Main 10 profile 대비향상된화질및압축효율을얻을수있는영상압축기술, 2) SDR 역호환성을고려한 HDR/WCG 영상압축기술, 3) HEVC Main 10 profile 기반전 후처리화질향상기술의세가지분류로연구를진행했다. 65 전자공학회지 _ 157

72 오현묵 < 그림 7> 비디오코딩전 후처리과정이에대한결과로써 8개의 CE (Core Experiment) 로확장되어광범위하게연구가진행되었으며, MPEG에서는기존코덱을그대로사용하되전 후처리기술을통해화질향상을이루는것으로표준개정방향을정하였다. JCT-VC에서는 MPEG HDR/WCG 애드혹그룹연구과정에서검토되었던 HDR 기술을바탕으로 HDR/WCG 기술문서작업을진행했다. 여기에서는 PQ EOTF 기반, 10 bit 비트심도, Y CbCr 색공간, 4:2:0 크로마서브샘플링이적용된신호에대해 HEVC 혹은 AVC 기반비디오코딩가이드라인을제공한다 [7]. 이문서에서는 < 그림 7> 에나타난비디오코딩전 후처리과정에대해고려하고있으며, 앞서살펴본것과같은변환함수, 색공간변환, 양자화및크로마서브샘플링과정에대한구체적인설명과함께 HDR 영상신호처리관점에서각단계에서발생할수있는문제를기술하고, 해결방법을제시한다. 또한별도의기술문서를통해 HDR/WCG 역호환성지원디스플레이적응적 HDR/WCG 영상구성방법신규색공간에대한연구결과및 HLG 기반의비디오포맷을이용하기위한시그널링방법등을다룬다 [8]. 색상정보 Cb와 Cr은각각 1개의정보만갖도록정의하는데, 결국 1/4 해상도를갖는 Cb, Cr로컬러영상을표현함으로써압축이없는상태에서도영상의데이터를줄이게된다. 하지만이러한방법은색차신호의해상도손실과함께컬러오류가발생한다는점에서영상의화질을저하시키는문제점이있다. 게다가 Cb, Cr 색차신호에서발생하는오류는 YCbCr 색공간에존재하는색차및밝기신호간상관관계 (luma-chroma correlation) 에의해밝기신호 Y에영향을미치게되며, 결과적으로영상의전체해상도를저하시키는요인이된다. 이를해결하기위한방법으로써 MPEG HDR/WCG 기술문서에서는크로마서브샘플링으로인해발생하는밝기오류를사전에반영하여에러를최소화하는방법을제시한다. 이방법은밝기보정 (luma adjustment) 으로불리는데, < 그림 8> 과같이크로마서브샘플링된 Cb, Cr 신호를다시업샘플링하여에러가포함된 Cb, Cr 신호를생성하고, 이신호를사용하여생성된 RGB 신호가원본 RGB에가장가까워지는 Y를추정한다. 이를아래의수식과같이나타낼수있는데, Y target 는원본선형밝기신호, Y adjust 는오류를보정할수있는비선형밝기신호를나타내며, EOTF는인코딩전처리과정에서수행하는전광변환함수, w RY, w YG, w YB 는 RGB 신호로부터밝기신호 Y로의변환을위한계수, Crfactor, Gfactor, Cbfactor는색차신호로인한 R G B 변화량을나타낸다 Luma adjustment MPEG HDR/WCG 기술문서에서다루고있는문제중하나는크로마서브샘플링으로인한컬러왜곡현상이다. 앞서언급한것과같이영상압축에서는영상정보의전송효율을높이기위한방법중하나로써크로마서브샘플링이사용되는데, 밝기정보와색상정보가분리된상태에서시각적으로덜민감한색상정보의해상도를낮춤으로써데이터효율을높이는효과가있다. 예를들어 YCbCr 4:2:0 크로마서브샘플링의경우 2 2 픽셀영역마다밝기정보 Y는 4개의픽셀정보를유지하되 HDR/WCG 기술문서에서는위의수식을기반으로회귀적인방법을통해 Y adjust 를구하는방법뿐아니라닫힌형태 (closed form) 의해를구하는방법도제시한다. < 그림 9> 에는크로마서브샘플링으로인해발생한오류를밝기보정방법을통해보완한결과를나타내었다. 각각의패치는 R 채널신호가강하게나타나는영역을확대한것으로이상적으로분리된색차신호 Cr에서는에지가발생하지않는다. 하지만색차신호와밝기신호와의상관관계로인해크로마서브샘플링후에 Cr에남아있는에지정보가손상되고컬러오류가증폭되는문 158 _ The Magazine of the IEIE 66

73 JVET HDR 기술 < 그림 8> 밝기보정 (luma adjustment) 처리과정예시 부분에서상대적으로크게나타남을의미한다. 이를보완하기위한방법으로써 < 그림 10> 과같이밝기구간에따라서로다른 QP를적용해주는방법을고려할수있다. 이를위해 HEVC에서지원하는영역별 QP 기능을이용할수있는데, 일정단위블록의대표밝기를기반으로양자화오프셋 (quantization offset) 을적용함으로써밝기적응적으로 QP를적용할수있다. 이때, 다양한방법으로양자화오프셋을구할수있는데, MPEG HDR/WCG 기술문서에서는 SDR에서나타나는수준의양자화오류가발생하는것을목표로아래와같이제안하였다. < 그림 9> 밝기보정적용결과제가발생한다. 밝기보정방법을적용하는경우색차신호에서발생하게될오류가미리보정된밝기신호 Y를통해상쇄되기때문에디테일손상혹은오류증폭없는결과를얻을수있다 QP offset MPEG HDR/WCG 기술문서에는양자화로인해발생하는오류에대해서도다루고있다. < 그림 7> 에서살펴본것과마찬가지로인코더전처리과정을통해양자화가진행되는데, 기존의압축코덱에정의된양자화방법은 SDR 신호를기준으로최적화된것이기때문에 HDR 신호에적용하는경우의도하지않은양자화오류가발생한다. 양자화오류에영향을미치는원인으로써 HDR EOTF 에의한불균형적인비트할당특성을고려할수있다. 영상신호를전달할때비트심도효율을높이기위해눈의밝기민감도특성에따라비트를분균형적으로할당하게된다. 밝기에따른비트할당차이는밝은범위를더많이포함하는 HDR EOTF에서더크게나타나는데, 이는곧코드값이높아질수록코드레벨변화에따른밝기변화의정도가커지게되어양자화에러에의한영향이밝은 대상밝기를 x, SDR과 HDR 변환함수를각각 f 709 ( ) 과 f PQ ( ), SDR과 HDR 에적용하는양자화계수를 QP 709 과 Q PPQ, 양자화로인한스텝차이를 Quant( ) 라고할때, 특정밝기 x에대해변환함수에관계없이유사한양자화스텝차이가발생하도록하는 QP PQ 가있는경우, 양자화오프셋을 QP PQ 와 QP 709 의차이로정의할수있다. 양자화오류에영향을미치는또다른요인으로써 Y와 Cb, Cr 신호의분포특성을고려할수있다. Cb, Cr은컬러채널간차이로정의되기때문에 Y 신호에비해상대적으로좁은범위에신호가집중되어분포한다. 이러한신호분포특성에대한고려없이 Y와 Cb, Cr 신호에동일한양자화계수를적용하는경우전체신호범위대비색차신호에적은비트가할당되는것과같은부작용이발생하게된다. 이것은큰양자화계수를사용할수록더큰컬러오류로나타나는데, 이는양자화로인해발생하는오차가색차신호에서상대적으로큰차이를가져오기때문이다. 더불어 ITU-R BT.2020의경우동일비트심도의 ITU-R BT. 709 대비색차신호의중앙집중적인현상이더크게나타나며, 이로인해양자화오류가더욱심해진다. 이를해결하기위한방법으로써 HEVC에서제공하는 QP 오프셋기능을이용하여 Y와 Cb, Cr에서로다른양자와계수를적용할수있다. 즉, 양자화오류에민감한 67 전자공학회지 _ 159

74 오현묵 < 그림 10> 양자화오프셋예시 색차신호에상대적으로작은양자화계수를적용함으로써 Cb, Cr 신호에나타나는양자화오류를사전에줄일수있다는것이다. 예를들어밝기신호에대한양자화계수 QP에대해아래와같은모델을통해색차신호에대한양자화계수오프셋을구할수있는데, 이때오프셋을결정하는 c cb, c cr 는 HDR 색차신호가 SDR 색차신호와유사한분포를갖도록디자인할수있다. < 그림 11> 에는앞서살펴본밝기적응적양자화방법및색차신호양자화오프셋을적용한결과를나타낸것이다. HDR 신호의 EOTF에따른비트분포특성과 WCG로인한색차신호분포특성에대한고려없이모든밝기와색차신호에동일한양자화계수를적용하는경우 < 그림 11(a)> 와같이평탄영역에서컬러오류가나타난것을볼수있다. 하지만신호특성에대한고려를바탕으로신호적응적양자화계수를적용하는경우 < 그림 11(b)> 와같이오류가줄어든것을볼수있는데, 이는비트를효율적으로사용한결과라고볼수있다. < 그림 11> 양자화오프셋적용전후의결과변환을통해복원된 HDR 영상을재생할수있다. 이러한과정은 < 그림 12(b)> 와같은전처리과정으로수행될수있는데, 대상수신기의밝기범위에따라영상밝기분포를보정한다는의미로써 DRA(Dynamic Range Adjustment) 블록으로표현되었다. DRA가적용되는경우수신기디코더후처리과정에서는 < 그림 12(b)> 와같이인코더전처리과정의역순으로복원이진행되도록구성한다. SDR 밝기범위로보정된영상신호를다시 HDR 밝기범위로복원하기위해서는역변환함수가필요한데, 이에대한정보는예를들어 CRI (Colour Remapping Information) SEI 메시지등을통해서전달할수있다. 밝기범위보정기술은 SDR 역호환성지원뿐만아니라디스플레이특성에따른 HDR 영상밝기보정에도사용할수있다. < 그림 13(a)> 에서는단일 HDR 영상을다양한 HDR 디스플레이환경에서재생할때디스플레이특성에맞추어영상을재생하는시나리오를도식화하였다. 예를들어디스플레이의다양한밝기차이에관계없 3.3. Dynamic range adjustment MPEG HDR/WCG 기술문서에는 PQ EOTF를사용한 HDR 신호의 SDR 역호환성을지원하기위한 SEI 메시지기반기술에대해서도다루고있다. < 그림 12(a)> 에는역호환성지원시나리오를블록다이어그램으로나타내었는데, 인코딩이전에 HDR 영상을 SDR 범위를갖도록변환한후전송하면, 수신기의성능에따라 SDR 영상을그대로재생하거나메타데이터의정보를이용한역 < 그림 12> SDR 역호환성지원을위한밝기범위보정기술 160 _ The Magazine of the IEIE 68

75 JVET HDR 기술 < 그림 13> 디스플레이적응적밝기범위보정기술이 HDR 컨텐츠를동일한밝기와색상범위로표현하는것을목표로할때이를위해필요한정보를추가적으로전달할수있다. < 그림 13(b)> 에서는목표디스플레이가 SDR 특성을갖는경우 HDR 컨텐츠를 SDR 컨텐츠로변환하기위한정보를인코딩전처리과정에서도출하고, 이를 SEI 메시지를통해전달하는경우를나타낸것이다. 수신기에서는디스플레이가 HDR 디스플레이인경우디코딩된영상을그대로보여주고, SDR 디스플레이인경우전달된 SEI 메시지를통해 SDR 밝기범위로보정후영상을재생함으로써디스플레이특성에맞추어영상을재생할수있다. Ⅳ. JVET HDR 기술전망 MPEG HDR/WCG 기술문서작업과별개로 JVET에서는차세대비디오코덱표준개발을위한 HDR 기술연구를진행하고있다. JVET CfE에서는 HDR 영상을별도의카테고리로지정했는데 [14], 이는 HDR 영상특성에기반하여압축효율을높이거나영상화질을향상시키는기술이기대되기때문이다. 여기에서는 CfE response [15] 을통해차세대비디오코덱에서고려될수있는기술을살펴보고, CfP (Call for proposal) 의 HDR 관련항목을검토하겠다 JVET CfE response JVET-G0022에서는 HDR 신호의비정규적인분포특성을보완함으로써코딩효율을높이는방법이제안되었다. MPEG HDR/WCG 기술문서에서는동일한문제에대해밝기적응적인양자화계수를사용하도록했던반면, 여기에서는 < 그림 14> 와같이 HDR 영상맵핑과정을통해 HDR 신호밝기분포특성을직접변화시키는방법을제안한다. < 그림 15> 에서는밝기분포특성을변화시키는데사용되는함수의예시를나타낸것으로써, 부분선형 (piece-wise linear) 함수를사용하여영상적응적으로사용할수있도록디자인되어있다. 색차신호의경우에는중간값에몰려있는분포를분산시킬수있도록밝기신호처리에독립적인스케일팩터 (scaling factor) 를사용하였다. 이방법이적용된영상을압축하는경우수신기에서는필수적으로역변환과정을통해초기의밝기분포로복원해주어야한다. 이방법을기반으로 SDR의분포특성과가까워지도록 HDR 매핑함수및색차신호스케일팩터를조정할수있는데, 제안서에따르면 JEM anchor와비교시 PSNR에대해서는평균 2.2% 압축손실이있는반면에 DE100에대해서는평균 6.1% 의압축효율향상을얻을수있다. 또한 HM과비교시 PSNR과 DE100 측면에서각각평균적으로 30.3% 및 39.6% 압축효율이향상된다고하며, 이를통해밝기및색차신호의신호분포특성을변화시키는것이압축효율및화질향상에영향을미치게된다는것을알수있다. 한편 JVET-G0021에서는 PQ EOTF 기반 HDR 신호의비효율적인밝기분포를보완하기위한데이터적응적인변환함수가제안되었다. PQ EOTF는절대밝기기반 HDR 영상변환함수를정의함에있어서 10,000 nit 를최대밝기로정의하였지만, 현재의영상획득및디스플레이장치의한계로인해비트분배의비효율성이존재한다. 이를보완하기위해, 영상데이터가존재하는밝기범위에대해서만변환함수를적응적으로사용하는방법이제안된것이다. < 그림 16> 에서는영상의최대밝기에따라변환함수를조정하는예를나타내었는데, 최대밝기가 10,000 nit, 4,000 nit, 1,000 nit로변함에따라변환함수가적응적으로변하는것을볼수있다. 기고서 69 전자공학회지 _ 161

76 오현묵 에따르면제안하는방법을 JEM anchor와비교하는경우 PSNR 측면에서평균적으로 3.4% 의압축효율이향상되고, DE100 측면에서평균적으로 12.7% 의압축효율이향상된다. 또한 HM과비교하는경우각각 PSNR과 DE100 측면에서평균적으로 30%, 41.3% 의압축효율이향상됨을확인할수있다. 실험결과를통해밝기범위적응적인변환함수를사용함으로써비트사용의효율성을높이고 HDR 영상에대한압축효율에영향을미칠수있다는것을알수있다 JVET CfP JVET CfP [16] 에서는 HDR 연구결과및 JVET CfE response를바탕으로 HDR 신호의압축효율을효과적으로보여줄수있는테스트시퀀스를선택하고, HDR 코딩컨디션을정의하였다. < 그림 17> 는 CfP를위한 HDR 테스트시퀀스로써, ITU-R BT. 2100에따라 PQ EOTF 및 HLG OETF 기반시퀀스가각각포함되었다. 이중 PQ EOTF 기반테스트시퀀스는 CfE에사용되었던시퀀스가그대로사용된반면, HLG OETF 시퀀스는 CfP에신규포함되었다. 신규포함을위해, 밝기에따른색상분포, YCbCr 히스토그램및선형 RGB와비선형 RGB 히 스토그램특성을분석하여넓은밝기범위및색분포범위를갖는 HLG 시퀀스를선택하였다. 또한 PQ EOTF 기반 HDR 시퀀스에서화질향상효과를보였던 QP 오프셋을 HLG 시퀀스에대해서도정의하였다. < 그림 18> 은실험을통해정의한밝기신호에대한 QP 오프셋을나타내는데, PQ HDR과같이밝은부분에대해작은 QP를할당함으로써밝은부분에대한비트할당율을높이는결과를얻게됨을알수있다. 색차신호의 QP 오프셋의경우에도압축율이높아질수록 SDR 대비작은값을갖도록함으로써크로마채널에할당되는비트의비율을높여서컬러오류를줄이도록했다. 이결과 PSNR과 DE100 측면에서밝기신호 QP 오프셋은평균 0.8% 및 1.2% 의압축손실이발생한반면색차신호 QP < 그림 14> Reshaping 기술 < 그림 16> 영상적응적변환함수의예시 < 그림 17> HDR 테스트시퀀스 < 그림 15> Luma mapping 예시 < 그림 18> HLG 시퀀스를위한양자화오프셋 162 _ The Magazine of the IEIE 70

77 JVET HDR 기술 오프셋은평균 9.8% 압축손실, 26% 압축효율이향상되었다. Ⅴ. 결론 HDR 영상은향상된명암표현을바탕으로시청자에게실제감과현실감을제공한다. 이러한시각적효과에기반한영상서비스를지원하기위해차세대비디오압축기술표준화에서는 HDR을별도의영상카테고리로선정하였으며 HDR 신호특성을반영한영상압축기술개발을준비하고있다. HDR 신호의특성및압축에미치는영향은 MPEG HDR/WCG 기술연구를통해서알수있는데, 전 후처리과정에서나타나는컬러오류를보정하기위한밝기보정과 HDR 신호의분포특성을고려하여적응적으로양자화를수행하기위한기술이연구되었다. 특히적응적양자화기술은 HDR 신호의밝기분포특성변화로인한비트율을조절하기위한밝기신호 QP 오프셋과 HDR/ WCG 신호의색차신호분포를분산시키기위한색차신호 QP 오프셋 (Chroma QP offset) 과같이신호특징에따라다르게적용할수있다. 또한신호의분포범위를조정함으로써다양한디스플레이환경을지원할수있는기술도포함되었다. 이와함께 JVET CfE response를통해 HDR 신호분포특성을변화시킴으로써압축효율및화질향상에영향을미침을알수있다. 이를통해차세대비디오압축기술표준화에서도 HDR/WCG 신호의밝기 색차분포특성및 HDR 시스템디자인에서발생하는한계등에대한분석이진행될것응로보인다. 또한이를기반으로컬러및밝기화질을손상을최소화하고, 한정된비트를효율적으로분배하는압축기술이개발될것으로예상된다. 참고문헌 [1] Recommendation ITU-R BT.2020, Parameter values for ultra-high definition television systems for production and international programme exchange. [2] Recommendation ITU-R BT.2100, Image parameter values for HDR television for use in production and international programme exchange. [3] SMPTE ST 2084, High Dynamic Range Electro-Optical Transfer Function of Mastering Reference Displays [4] SMPTE ST 2086, Mastering Display Color Volume Metadata Supporting High Luminance and Wide Color Gamut Images [5] SMPTE ST 2094, Dynamic Metadata for Color Volume Transform [6] Recommendation ITU-T H.265, ISO/IEC , High efficiency video coding [7] Recommendation ITU-T H Supplement 15, Conversion and coding practices for HDR/WCG Y CbCr 4:2:0 video with PQ transfer characteristics [8] Recommendation ITU-T H Supplement 18, Signalling, backward compatibility and display adaptation for HDR/WCG video [9] W15084, "Requirements and Use Cases for HDR and WCG Content Coding", A. Luthra, E. François, W. Husak, Feb. 2015, Geneva [10] Recommendation ITU-R BT.2390, High dynamic range television for production and international programme exchange [11] Recommendation ITU-R BT.1886, Reference electro-optical transfer function for flat panel displays used in HDTV studio production [12] JCTVC-AC1005, HEVC Additional Supplemental Enhancement Information (Draft 4), J. Boyce, A. Ramasubramonian, R. Skupin, G. J. Sullivan, A. Tourapis, Y.-K. Wang, Oct. 2017, Macao [13] N15083, Call for Evidence (CfE) for HDR and WCG Video Coding, A. Luthra, E. François, W. Husak, Feb. 2015, Geneva [14] JVET-F1002, Joint Call for Evidence on Video Compression with Capability beyond HEVC, M. Wien, V. Baroncini, J. Boyce, A. Segall, T. Suzuki, April 2017, Hobart [15] JVET-G1004, Results of the Joint Call for Evidence on Video Compression with Capability beyond HEVC, V. 71 전자공학회지 _ 163

78 오현묵 Baroncini, P. Hanhart, M. Wien, J. Boyce, A. Segall, T. Suzuki, July 2017, Torino [16] JVET-H1002, Joint Call for Proposals on Video Compression with Capability beyond HEVC, A. Segall, V. Baroncini, J. Boyce, J. Chen, T, Suzuki, Oct. 2017, Macao 오현묵 2005 년 2 월연세대학교공과대학전기전자공학부학사 2007 년 2 월연세대학교전기전자공학과석사 2012 년 8 월연세대학교전기전자공학과박사 2012 년 9 월 ~ 현재 LG 전자 CTO 차세대표준연구소연구원 < 관심분야 > Image signal processing, Color image enhancement, HDR & WCG, VR & AR, HEVC high level syntax 164 _ The Magazine of the IEIE 72

79 특집 표준동향 FVC 360 영상기술 표준동향 FVC 360 영상 기술 Ⅰ. 서론 최기호 삼성전자 2013년 2월 SC29/WG11 MPEG과 ITU산하 Q6/ SG16 VCEG 에서함께만든 High Efficiency Video Coding (HEVC) 만들어 international standard를공표한다 [1]. 이전표준코덱 MPEG AVC/ H.264 대비압축률 2배의성능을자랑하는 HEVC 차세대방송표준 ATSC3.0에채택되는등최근많은유무선코덱으로각광받고있다 [2]. HEVC가공표된지얼마되지않는사간인 2015년에 ISO산하 SC29/WG11 MPEG과 ITU산하 Q6/ SG16 VCEG은차세대비디오코딩표준을위한스터디그룹을만들기로합의한다. HEVC이후새로운비디오코딩을준비하는그룹인 Joint Video Exploration Team (JVET) 은전통적인 2D영상을포함한새롭게등장한영상들또한차세대표준의대상으로삼고자하였다. HEVC에서커버하지못하는 8K급영상, 그리고, 최근새롭게등장한 High Dynamic Range (HDR) 영상, 그리고 Virtual Reality (VR) 를지원하기위해서등장한 360동비디오영상이다 [3]. 차세대비디오표준코덱에서 360도영상을새로운표준의대상중하나로삼는이유는명백하다. 360도영상을기반으로한서비스및제품은현재가파르게성장하고있으며, 소비에게 Immersive 느낌을주기위해서는최소한 8K 이상의해상도를지원해야한다는것이시장의중론이다. 현재서비스되는 2D 이미지영상의해상도가최대 4K급이라는것을고려하여볼때, 8K~12K급영상의실시간전송및디코딩, 렌더링하는것은네트워크에큰부담이된다. 새로운장비를바꾸지않은이상가장이상적인해결책은비트레이트를줄일수있는새로운기술의사용일것이다. 이러한맥락에서시장이표준기관에게바라는것은비트레이트를획기적으로줄일수있는 360도비디오영상용 73 전자공학회지 _ 165

80 최기호 코덱인것이다. 이러한업계의바람에발맞추어표준기관은차세대표준기술을제정하고자노력중이다. JVET에서스터디한결과를바탕으로, MPEG과 VCEG은차세대비디오코덱표준을위한 CfP문서를지난 2017년 10월미팅에서발간하였다. 그리고, 두표준단체는이제스터디그룹이아닌함께표준을만들기위한단체인 Joint Video Expert Team (JVET) 으로이름을바꾸고 2020년에 IS발간을위해힘찬출발을시작하였다. 본논문에서는 JVET그룹에서 360도영상을위한차세대코덱표준을위해서스터디한것을중심으로표준동향FVC 360 영상기술설명하고자한다. 해당내용은현재표준으로재정된것은아니며표준을위해고려하고있는기술들임을밝혀둔다. 또한해당내용은 SEPT에기고된 360도영상압축을위한차세대코덱표준동향 에기반한확장된내용임을밝혀둔다 [4]. Ⅱ. 360 도영상을위한표준비디오코딩 전통적으로 MPEG 및 VCEG은 2D 이미지및영상을코덱표준의대상으로삼는다. 특별히디코더의신택스및디코딩과정을표준의 normative 부분으로삼기에, 인코딩과정및선처리과정 (pre-processing), 후처리과정 (post-processing), 렌더링등은표준에서제약하지 않고, 구현이슈로남겨둔다. 하지만, 360도영상의경우, 3D 영상을 2D 영상으로로혹은그반대의절차가필요하고, 그과정에서전-후처리는코딩성능에영향을미치기때문에, 현재 JVET에서는선처리및후처리를고려한스터디가진행중이다. 특별히프로젝션변환과정이코딩성능에미치는영향력에대한스터디가깊이있게진행되고있다. 본섹션에서는 JVET에서정한프로세스체인, 프로젝션방법, 평가방법에대한내용을제시한다 프로세싱체인 JVET에서사용하는 360테스트영상은 Equirectangular projection format (ERP) 프로젝션방식으로만들어진 2D기반 8K 해상도영상을사용한다. 현재시장에서사용되는 360 영상카메라는대부분은저장순간 2D기반 ERP 프로젝션방식으로저장되기에, 테스트영상또한 ERP 프로젝션방식으로만들어진영상을사용하였다. < 그림 1> 은 JVET에서정한 360도영상기본프로세싱체인을나타낸다. 먼저 8K영상이초기입력으로사용되고, 다운샘플링과정과함께사용하고자하는포맷으로변환한다. 이렇게변환된특정프로젝션의 4K 2D영상이인코더의입력값이된다. 이후인코딩 / 디코딩과정을거쳐나온특정프로젝션의 4K 2D영상은바로 Viewport renderer를통해 3D 영상으로변환될수있으며, 혹은 < 그림 1> 360 도영상기본프로세싱체인 166 _ The Magazine of the IEIE 74

81 표준동향 FVC 360 영상기술 원본과같은 ERP 8K 영상으로업샘플링되어아웃풋으로출력되기도한다인 / 디코딩된영상은 Head mount display(hmd) 를통해서재생이될수도있고, Viewport만을뽑아서 2D 디스플레이에재생될수도있다. 현재 360도영상을위한주관적평가에서는 HMD를사용하기보다는전통적인평가방식인 2D디스플레이를이용한 Mean Opinion Score (MOS) 를사용하고있다. 구체적인평가방법은차후 2.3 섹션에서구체적으로다룰예정이다 프로젝션방법프로젝션방법은 3D를구성하는방식과 3D상에있는영상을인코딩하기전에 2D영상으로바꾸는과정을말한다. 현재 JVET에서는다양한방식의프로젝션방식이제안되어있으며, 각프로젝션방식이코딩성능에미치는영향을파악하기위해, 성능적혹은기능적으로이득이있다고판단되는프로젝션들을수집하여 SW에구현하였다. 현재, 각프로젝션방식은인 / 디코더와함께스터디되고있다. 프로젝션방식을만들어내기위해서는먼저 3D모델링이필요하다. JVET에서는 (X, Y, Z) 기반오른손좌표계및위도와경도를이용한시스템을동시에사용하고있다. 프로젝션을위한 2D 좌표계는 (u, v) 맵을정의한뒤, 샘플링과정을거친 (m, n) 좌표계를만든다. 여기서 (m, n) 은픽셀의접근단위라고생각하면된다. 특별히 2D 좌표계로변환된이미지중여러개의 face를가진프로젝션방식들이있는데, 해당프로젝션을위해서 (f, m, n) 좌표시스템을쓰기도한다. 여기서 f는 face의개수이며, m과 n은이전에설명했던픽셀접근단위이다. 1) Equi-rectangular projection format 산업계에서가장많이쓰이고있는포맷이다. 3D를구로모델링하였으며, 3D영상을 2D영상으로변환시경도를 x축으로위도를 y축으로바꾸어맵핑시킨다 [5]. 세계지도를나타낼때가장많이쓰이는방법과동일하다. 구체적으로 3D에서 2D로변환시다음과같은과정을거친다. 먼저 (X, Y, Z) 을경도와위도좌표계인 (φ, θ) 로변환한 < 그림 2> (X,Y,Z) 좌표계정의와 (u, v) 맵의예시 < 그림 3> ERP포맷과 2D로변환예시다. 다음으로 (φ, θ) 좌표계를 2D 좌표계인 (u, v) 좌표계로변환한다. 변환시경도는 2 π로, 위도는 π로선형적으로맵핑시킨다. 마지막으로픽셀레졸루션에따라 (u, v) 를 (m, n) 으로맵핑시킨다. 3D에서 2D로프로젝션변환과정은 3D에서 2D과정의역과정이다. ERP포맷은현재대부분의 VR서비스를위해서사용되지만, 3D에서 2D로변화시양쪽폴부분에서왜곡이심하게생기는단점이존재한다. 예로들면변환된 2D영역에서최상단, 최하단부분은하나의점임에도불고하고구의지름과같은길이를 2D영역에서는나타낸다. 따라서 2D영역에서의면적은실제 3D에서의면적과상이한부분이있기에, 화질평가시해당부분을고려하여야한다. 2) Cubemap projection format (CMP) 3D를정육면체로모델링하였으며, 3D영상을 2D영상으로변환시 6개의사각형을하나의평면으로맵핑시킨다 [6]. 6개의사각형을하나의평면으로맵핑과정시다양한레이아웃이가능하며, 현재는 3x2 레이아웃이디폴트로쓰이고있다. 구체적으로 3D를정육면체로모델링하기에 3D (X, Y, Z) 좌표계에서 2D (u, v) 좌표계로변환시테이블 1과같은변환과정을거친다. 2D (u, v) 좌표계에서 2D (m, n) 의변환은레졸루션을고려하여픽셀단위로맵핑된다. 6개의 face를가지는 2D CMP는어떻게레이아웃을하느냐에따라서다양한구성이가능하다. 특별히 2D영상이코덱의입력영상이라는것을고려하여보았을때, 크 75 전자공학회지 _ 167

82 최기호 조건 f u v X Y & X Z &X > 0 0 -Z/ X -Y/ X X Y & X Z & X < 0 1 Z/ X -Y/ X Y X & Y Z & Y > 0 2 X/ Y Z/ Y Y X & Y Z & Y < 0 3 X/ Y -Z/ Y Z X & Z X & Z > 0 4 X/ Z -Y/ Z Z X & Z Y & Z < 0 5 -X/ Z -Y/ Z < 그림 4> CMP포맷과 2D로변환예시 기및주변 face와유사도는코딩성능을결정하는큰요인으로작용할수있다. 현재 JVET에서사용하는레이아웃은 3x2 레이아웃이쓰이고있다. 3) Equal-area projection format (EAP) & Adjusted Equal-area (AEP) ERP 포맷과유사하게 3D를구로모델링하였으며, 3D 영상을 2D영상으로변환시경도를 x축으로위도를 y축으로바꾸어맵핑시키지만, ERP와는달리경도를 y축맵핑시 uniform 맵핑이아닌 non-linear 맵핑을쓴다 [7]. 구체적으로 3D에서 2D로변환시 ERP와유사한과정을거친다. 먼저 (X, Y, Z) 을경도와위도좌표계인 (φ, θ) 로변환한다. 다음으로 (φ, θ) 좌표계를 2D 좌표계인 (u, v) 좌표계로변환한다. 이때변환시경도는 ERP와동일하게 2 π로선형적으로맵핑을시키지만, 위도 π는사인함수를이용한비선형적맵핑을사용한다. 마지막으로영상크기에따라 (u, v) 를 (m, n) 으로맵핑은 ERP와동일하다. 해당맵핑을쓰는경우에는 ERP에서단점으로지적되었던 2D상에서나타내는영역의크기와 3D상의크기가다르다는단점이극복된다. 2D상에서나타내는영역을크기는 EAP상에서는동일하다. JVET에서는 EAP를일반화한 AEP가제안되기도하였다 [7]. EAP와비교하여 AEP의다른점은 3D에서 2D 맵핑과정에서비선형적맵핑을위해사용되었던사인함수를일반화한부분이고, 이를위해서파라미터 β 가제시되었다. EAP는 AEP의한특별케이스이다. 4) Octahedron projection format (OHP) 3D를정팔면체로모델링하였으며, 3D영상을 2D영상으로변환시 8개의정삼각형을하나의평면으로맵핑시킨다 [8]. 3D 상에서 OHP 좌표계의정의는다음테이블과같다. 해당테이블을 OHP가가지는꼭지점의위치를정의해놓았으며, 8개의 face를 2D상에올려놓는과정에서다양한레이아웃이가능하다. 어떻게레이아웃을하느냐에따라서 non-compact OHP와 compact OHP가존재한다. 3D에서정의된꼭지점은다시 8개의 face로정의된다. 꼭지점 (X, Y, Z) 상의좌표 Non-compact (X, Y, Z) 상의좌표 Compact V0 (0, 2 0.5, 0) (0, 0, ) V1 (1, 0, 1) (1, -1, 0) V2 (1, 0, -1) (1, 1, 0) V3 (0, , 0) (0, 0, ) V4 (-1, 0, -1) (-1, 1, 0) V5 (-1, 0, 1) (-1, -1, 0) < 그림 5> OHP포맷과 3D상에서꼭지점좌표 Face 번호 Non-compact OHP face 정의 Compact OHP face 정의 0 {V0, V1, V2} {V0, V1, V2} 1 {V3, V2, V1} {V3, V2, V1} 2 {V0, V4, V5} {V0, V4, V5} 3 {V3, V5, V4} {V3, V5, V4} 4 {V0, V5, V1} {V1, V0, V5} 5 {V3, V1, V5} {V1, V5, V3} 6 {V0, V2, V4} {V2, V4, V0} 7 {V3, V4, V2} {V2, V3, V4} < 그림 6> OHP레이아웃과 2D face 정의 168 _ The Magazine of the IEIE 76

83 표준동향 FVC 360 영상기술 해당정의는 non-compact OHP와 compact OHP에따라다르게구성이되며구체적인내용은 < 그림 6> 의테이블에서확인가능하다. 8개의 face는 2D상에서레이아웃화되어사각모양의최종 2D 영상이된다. < 그림 6> 의그림은 compact OHP 의예제이며해당레이아웃이현재 OHP용디폴트레이아웃으로사용되고있다. 5) Icosahedron projection format (ISP) 3D를정이십면체로모델링하였으며, 3D영상을 2D영상으로변환시 20개의정삼각형을하나의평면으로맵핑시킨다. 3D 상에서 ISP가좌표계의정의는 < 그림 7> 의테이블과같다. 해당테이블을 ISP가가지는꼭지점의위치를정의해놓았으며, 20개의 face를 2D상에올려놓는과정에서다양한레이아웃이가능하다. 어떻게레이아웃을하느냐에따라서 non-compact ISP와 compact ISP 가존재한다. 3D에서정의된 vertext는다시 20개의 face로정의된다. 해당정의는 non-compact ISP와 compact ISP에따라다르게구성이되며구체적인내용은 < 그림 8> 의테이블에서확인가능하다. 20개의 face는 2D상에서레이아웃화되어사각모양의최종 2D 영상이된다. < 그림 8> 은 compact ISP의예제이며해당레이아웃이현재 OHP 용디폴트레이아웃으로사용되고있다. 6) Segmented sphere projection format (SSP) ERP 포맷과유사하게 3D를구로모델링하였으며, 3D 영상을 2D영상으로변환시 3개의부분으로나누어맵핑시킨다. 위도 -45도부터 +45도까지는 ERP와동일하게 2D상으로맵핑시키나, -45도이하, +45도이상인부분 Face 번호 Non-compact ISP face 정의 Compact ISP face 정의 0 {V0, V8, V9} {V8, V9, V0} 1 {V2, V9, V8} {V2, V9, V8} 2 {V0, V9, V6} {V0, V9, V6} 3 {V7, V6, V9} {V7, V6, V9} 4 {V0, V6, V1} {V6, V1, V0} 5 {V11, V1, V6} {V11, V1, V6} 6 {V0, V1, V4} {V4, V0, V1} 7 {V10, V4, V1} {V10, V4, V1} 8 {V0, V4, V8} {V0, V4, V8} 9 {V5, V8, V4} {V5, V8, V4} 10 {V3, V10, V11} {V3, V10, V11} 11 {V1, V11, V10} {V1, V11, V10} 12 {V3, V5, V10} {V10, V3, V5} 13 {V4, V10, V5} {V4, V10, V5} 14 {V3, V2, V5} {V2, V5, V3} 15 {V8, V5, V2} {V8, V5, V2} 16 {V3, V7, V2} {V3, V7, V2} 17 {V9, V2, V7} {V9, V2, V7} 18 {V3, V11, V7} {V11, V7, V3} 19 {V6, V7, V11} {V6, V7, V11} < 그림 8> ISP레이아웃과 2D face 정의 꼭지검 (X, Y, Z) 상의좌표Non-compact (X, Y, Z) 상의좌표Compact V0 (1, c, 0) (0,1.902, 0) V1 (-1, c, 0) (0.526,0.851, 1.618) V2 (1, -c, 0} (-0.526, , ) V3 (-1, -c, 0) (0, , 0) V4 (0, 1, c) (1.701, 0.851, 0) V5 (0, -1, c) (1.376, , -1) V6 (0, 1, -c) (-1.376, 0.851, 1) V7 (0, -1, -c) (-1.701, , 0) V8 (c, 0, 1} (0.526, 0.851, ) V9 (c, 0, -1) (-1.376, 0.851, -1) V10 (-c, 0, 1) (1.376, , 1) V11 (-c, 0, -1) (-0.526, 0.851, 1.618) < 그림 7> ISP 포맷과레이아웃과 3D 상에서꼭지점좌표 77 전자공학회지 _ 169

84 최기호 과 1의값의 face는그대로 2D상으로맵핑시킨다. 초기 face 값이 2, 3, 4, 5번의값은 < 그림 10> 에정의된조건에따라다시최종 face 값으로정의된다. 2, 3, 4, 5번 face의경우프로젝션에참여하는 active 영역과참여하지않는 inactive영역을구분해야하는데, 현재 JVET에서스터디되고있는 RSP의포맷은 16x16 샘플을기준으로분할이이루어진다. < 그림 9> SSP 정의와 2D상의레이아웃은원으로 2D상에맵핑시킨다 [10]. 원으로 2D상에맵핑시정사각형안에위치하도록맵핑을시키는데, 원밖에있는영역의경우 2D 에서 3D로변환시쓰이지않는무의미한영역이므로 0의픽셀값을채운다. SSP의경우 6개의정사각형 face를가지는데, 디폴트레이아웃은 < 그림 9> 과같다. 최근 JVET회의에서 SSP의기본인되는중간영역은 ERP가아닌 EAP를바꾸어서사용하는제안이채택되기도하였다 [11]. 7) Rotated Sphere Projection (RSP) ERP 포맷과유사하게 3D를구로모델링하였으며, 3D 영상을 2D영상으로변환시 6개의 face를 2D상으로맵핑시킨다 [12]. 해당 face 구성은테니스공을구성하는방식과같이 2개의 face로구성한다. 3D에서 2D로바꾸는방식은 < 그림 11> 와같다. 먼저 < 그림 4> 와같이 CMP 와같이 6개의초기 face를정의한뒤, 초기정의값이 0 초기 f값 조건 최종 f값 f =2 or 3 f =4 or 5 < 그림 10> RSP 정의와 2D상의레이아웃 8) 그외의프로젝션위에서언급된외에 Truncated Square Pyramid (TSP) [13], Adjusted cubemap projection (ACP) [14], Equi-Angular Cubemap projection (EAC) [15] 등이 360Lib에서지원한다. 대부분 CMP에서파생된프로젝션방법들이다 평가방법비디오코딩에서는전통적으로 Peak signal-to-noise ratio (PSNR) 방식을객관적화질평가방식으로사용하였다. 360도영상의경우프로젝션을고려한수정된 PSNR 평가방법이쓰이고있으며, 객관적화질평가를위해프로세싱상에서비교평가를하기위한체인상의위치와 2D 이미지상에서중요도를고려하는방식으로나누어평가를하고있다. < 그림 1> 의 JVET에서정한 360 도영상기본프로세싱체인에서각평가위치를확인할수있다. JVET에서평가방식을다양하게고려하는이유는다음과같다. 먼저전통적인 2D영상에서사용하는평가방식을적용할수없는신유형의영상이기때문이다. 2D영상을위한평가방식은많이나와있으며어느정도검증절차도마련되어있지만, 360도영상을위한표준평가방식은현재마련되어있지않다. 영상평가방식이표준제정에쓰이는기술을선정하는잣대라고생각하여보았을때, 그룹에서합의한영상평가방식마련은굉장히중요한일이며표준시작전스터디단계에서반드시제정되어야할부분이다. 먼저 JVET에서는프로세스체인상어떤위치에서평가하느냐에따라 3가지방식이존재한다. 170 _ The Magazine of the IEIE 78

85 표준동향 FVC 360 영상기술 1) End-to-end 화질열화평가입력영상인 8K ERP 포맷이미지와프로세싱체인마지막단계인복원 8K ERP 포맷이미지사이의 PSNR을측정하는방식이다. End-to-end 화질열화평가방법을사용하여화질을평가할경우, 다운 / 업샘플링에따른화질변화, 프로젝션변환에따른화질변화, 인 / 디코딩에따른화질변화를모두포함하는화질평가가가능하나, 각각의개별적성능은측정하기힘들다. 2) Cross-format 화질열화평가입력영상인 8K ERP 포맷이미지와프로세싱체인중인 / 디코딩직후화질의변화량을측정하는방식이다. 인 / 디코딩이후사용자가사용하는렌더러입력영상위치가바로인 / 디코딩직후이기때문에해당포맷의사용이고려되었다. 또한, 만약인 / 디코딩에서 lossless 방식을사용할경우, 해당평가방식은오직프로젝션포맷팅변화에따른화질변화를측정할수있기에, 프로젝션포맷팅이화질에미치는영향을평가하기위해서사용한다. 2) Spherically uniform PSNR (WS-PSNR) 기본적으로 PSNR 방식과유사하다. 하지만, PSNR과달리 2D상으로맵핑된 3D상에있는샘플의의미를해석하여각샘플에가중치를주는방식으로계산된다. 3D에서 2D로프로젝션시영사의왜곡이발생한다. 만약해당왜곡을포함한객관적화질평가가이루어진다면, 코덱성능을정확히파악하기힘들다. 예를들어 ERP포맷에서폴부분과적도부분을동일하게화질평가를한다면해당평가수치는심하게왜곡된정보에기반한평가수치가될것이다. 이를극복하고자 JVET에서는 2D 프로젝션평가시포맷이가지는왜곡의정도에따라서가중치를달리주는방식의 PSNR를제시하였다. 그림은 ERP포맷을위한 WS-PSNR평가방식의예시이다 [16]. (m, n) 도메인에서가중치 w(i, j) 는다음과같이계산된다. < 그림 11> 은 ERP포맷에서아래수식으로계산된가중치를그림으로도식한것이다. 밝은색을가지것은가중치가크다는의미이며, 어두운영역은가중치가작음을의미한다. 3) Coding 화질열화평가해당화질평가방식은전통적으로쓰였던인 / 디코딩전-후단에서화질을평가하였던방식과동일하다. 프로젝션방식에상관없이오직인 / 디코딩변화에따른화질변화를측정한다. 두번째로포맷변환과정을고려한 4가지평가방식이존재한다. 각포맷이변환과정에서어떠한영향을받느냐에따라화질평가는매우달라질수있기때문에, 포맷에영향을받지않은일반화된매트릭이 JVET에서는스터디되었다. 3) Spherical PSNR (S-PSNR) 3D상에있는위치를 2D상으로맵핑하여원본영상과프로세싱처리영상의 PSNR을측정하는방식이다. 3D 상에서의모델링방식으로측정되기에프로젝션방식과상관없이 PSNR 측정이가능하다. 해당객관화질평가방신은 JVET 스터디기간에제안되었던것으로, 두개의다른프로젝션포맷의경우객관적화질평가가불가능하였던단점을극복하였다. 먼저 3D상의특정위치에맵핑하여 3D상에서동일위치를파한뒤, 전통적인 MSE기반의 PSNR을측정하는방식 1) PSNR 프레세싱결과로나온영상이원본과얼마나유사한지측정하기위해서쓰이는화질평가방식이다. 전통적인비디오코딩에서쓰는객관적화질평가방식이다. 원본영상과디코딩영상과의평균오차를고려한평가방식이다. < 그림 11> ERP 포맷에서가중치 79 전자공학회지 _ 171

86 최기호 < 그림 12> S-PSNR의계산과정 < 그림 13> CPP-PSNR을위한 Craster parabolic 프로젝션이다 [17]. 특정프로젝션포맷에구애받을필요가없기에 360도영상의화질을평가하는데에좋은매트릭이다. 4) Crasters Parabolic Projection (CPP-PSNR) 2D 영상을 Craster parabolic 프로젝션으로바꾼뒤 PSNR을측정하는방식이다 [18]. Craster parabolic 프로젝션으로변환을시키는이유는앞서소개한 WS- PSNR, S-PSNR과동일하다. 각포맷이가지는왜곡현상을제거하고의미있는객관적수치를확보하기위해서정량화된이미지위에서 PSNR를측정하는것이다. 구체적으로 2D이미지를 Craster parabolic 2D영상로변환한뒤 PSNR를측정힌다. 해당 Craster parabolic 2D영상은의미상의가치가각샘플에서동일하기때문에왜곡현상이객관적수치에반영되는부분이적게된다 FVC 남은일정 MPEG에서표준절차중 Call for Evidence는새로운표준시작을위해서성숙된기술이얼마나존재하는지확인을하는단계이다. CfE 결과에따라서기술표준을시작할것인지여부가결정된다. 토리노에서열린 6차 JVET미팅에서는 Future Video coding과관련된 CfE 결과가나왔다. SDR, HDR, 360 도영상이렇게 3가지항목으로 CfE를응답을받았으며, 360도영상의경우 3개의기관에서관련기술을제출하였다. 각기관에서제출한기술은각자가개발한프로젝션포맷에코어코덱을적용하였으며, 제출된문서에따르면, 객관적성능이모두우수한것으로나타났다 [19]. CfE 응답을평가하기위해토리노미팅에서는전문가로구성된평가단이주관적화질평가를진행하였다. 평가단은 Anchor ( 현재기술 ) 인 ERP 프로젝션기반 HEVC 코덱과비교하여제출된기술이동일비트레이트에서얼마나좋은성능을나타내는지점수를매겼다. 1 ( 원본과다름 )-5( 원본과동일 ) 사이의점수를매겨각응답기술이주관적성능향상을확인하였는데, 평균적으로동일화질이라간주되는구간에 Anchor에비해절반의비트레이트이확인되었다. 다시말해동일화질을나타내기위해서응답한기술은 2배의압축성능을나타내는것이증명되었다. 현재새로운코덱의목표가 2배압축성능향상 (50% 비트레이트감소 ) 인것을고려하여보았을때, 시장에서기술성숙도는이미충분한것으로판단되었다. 따라서, 이제 JVET에서는새로운표준을시작하기로정하고남은절차를밟아나가기로결정하고 2017년 10월 8차 JVET미팅에서 FVC를위한 CfP문서를발간하였다 [20]. CfP 응답은 SDR, HDR, 360도영상으로나누어할수있으며, 360도영상의경우 SDR과달리포맷팅변환및패딩을위한전-후처리가허용이된다. 현재까지 JVET에서스터디된 360도영상을위한코 < 표 2> 표준화진행일정 일정 내용 공식적 CfP 응답등록시작 Anchor 비트스트림제공 공식적 CfP 응답등록완료 CfP 응답자료제공완료 주관적평가시작 CfP 응답문서등록 주관적평가크로스체크및평가결과공개 Apr-18 테스트모델선정시작 Oct-18 테스트모델선정완료 Oct-20 표준완료 172 _ The Magazine of the IEIE 80

87 표준동향 FVC 360 영상기술 덱기술을확인하여보면, CfP때응답하는기술들은특정포맷기반코어코덱이될것으로예상된다. 코어코덱은 SDR용으로쓰인코덱이될것이라예상이되며, 360 도영상을위한툴제안은제한적이될것이라판단된다. 따라서향후 360도영상을위한표준진행은전-후처리를위한포맷변환, 그리고이와관련된신택스정의가될가능성이클것으로예상되며, 향후표준을위해서는해당이슈를눈여겨보아야할것이다. Ⅲ. 마무리 2K, 4K 영상의등장은소비자에게고화질영상을일상생활에서즐길수있게하였다. 그러나소비자는이제고화질영상을넘어현장감있는영상을느끼길원한다. 이에발맞추어새롭게등장한 360도영상기술은소비자에게생동감넘치는실감성을제공하는기술로빠르게성장하고있으며, 시장또한급격하게확대되고있다. 그러나 360동공간을표현하기위해소요되는데이터의용량은막대하며, 실시간서비스를하기에현재코덱은성능이충분하지않은수준이다. 현재새롭게진행하는 360 도영상을위한표준이, 시장에서요구하고있는저장공간및전송대역폭의문제를해결할수있을지지속적으로지켜봐야할것이다. 참고문헌 [1] B. Bross, W.-J. Han, J.-R. Ohm, G. J. Sullivan, Y.-K. Wang, T. Wiegand, High Efficiency Video Coding (HEVC) text specification draft 10 (for FDIS & Consent), JCTVC-L1003, Geneva, CH, Jan [2] A/341:2017, VIDEO HEVC, WITH AMENDMENTS NO. 1, May 2017 [3] Requirements for a Future Video Coding Standard v5, ISO/ IEC JTC1/SC29/WG11/N17074, Torino, IT, July [4] 최기호, 360도영상압축을위한차세대코덱표준동향, SEP Inside 15호, 2017년 9월 [5] Smolic, Aljoscha, and David McCutchen. 3DAV exploration of video-based rendering technology in MPEG. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 14.3 (2004): [6] Corbillon, Xavier, et al. Viewport-adaptive navigable 360-degree video delivery. Communications (ICC), 2017 IEEE International Conference on. IEEE, [7] M. Zhou, AHG8: A study on quality impact of line re-sampling rate in EAP, JVET-G0051, Torino, IT, July 2017 [8] H.-C. Lin, C.-Y. Li, J.-L. Lin, S.-K. Chang, C.-C. Ju, AHG8: An efficient compact layout for octahedron format, JVET-D0142, Chengdu, CN, Oct [9] V. Zakharchenko, E. Alshina, K. P. Choi, A. Singh, A. Dsouza, AhG8: Icosahedral projection for 360-degree video content, JVET-D0028, Chengdu, CN, Oct [10] C. Zhang, Y. Lu, J. Li, Z. Wen, AhG8: segmented sphere projection (SSP) for 360-degree video content, JVET-D0030, Chengdu, CN, Oct [11] Y.-H. Lee, J.-L. Lin, S.-K. Chang, C.-C. Ju, AHG8: EAP-based segmented sphere projection with padding, JVET-F0052, Hobart, AU, 31 Mar [12] Adeel Abbas, David Newman, AHG8: Rotated Sphere Projection for 360 Video, JVET-F0036, Hobart, AU, 31 Mar [13] G. Van der Auwera, M. Coban, Hendry, M. Karczewicz, AHG8: Truncated Square Pyramid Projection (TSP) For 360 Video, JVET-D0071, Chengdu, CN, Oct [14] M. Coban, G. Van der Auwera, M. Karczewicz, AHG8: Reference picture extension of ACP format 360-degree video, JVET-G0058, Torino, IT, July 2017 [15] M. Zhou, AHG8: A study on Equi-Angular Cubemap projection (EAC), JVET-G0056, Torino, IT, July 2017 [16] Y. Sun, A. Lu, L. Yu, AHG8: WS-PSNR for 360 video objective quality evaluation, JVET-D0040, Chengdu, CN, Oct [17] B. Vishwanath, Y. He, Y. Ye, AHG8: Area Weighted Spherical PSNR for 360 video quality evaluation, JVET-D0072, Chengdu, CN, Oct [18] V. Zakharchenko, E. Alshina, A. Singh, A. Dsouza, AhG8: 81 전자공학회지 _ 173

88 최기호 Suggested testing procedure for 360-degree video, JVET-D0027, Chengdu, CN, Oct [19] M. Wien, V. Baroncini, P. Hanhart, J. Boyce, A. Segall, Results of the Call for Evidence on Video Compression with Capability beyond HEVC, JVET-G1004, Torino, IT, July 2017 [20] A. Segall, V. Baroncini, J. Boyce, J. Chen, T. Suzuki, Joint Call for Proposals on Video Compression with Capability beyond HEVC, JVET-H1002, Macao, CN, Oct 최기호 2012 년 8 월한양대학교일반대학원전자컴퓨터통신공하박사졸업 2008 년 2 월한양대학교정보통신대학미디어통신공학과졸업 (Summa Cum Laude) 2012 년 9 월 ~2014 년 2 월한양대학교 Post Doc 년 3 월 ~ 현재삼성전자 Samsung Research 책임연구원 2013 년 4 월 ~2014 년 2 월 ISO/IEC SC29 WG11 MPEG Internet Video Coding Adhog 그룹의장 2015 년 10 월 ~ 현재 JVET Fast Encoding Coding Adhog 그룹 / JVET 360Lib SW 그룹 Adhog 그룹의장 < 관심분야 > Future Video Coding 174 _ The Magazine of the IEIE 82

89 참석기 ICEIC 2018 하와이참석기 ICEIC 2018 하와이 참석기 변하영 이화여자대학교전자전기공학과 지난 1월 24일 ~27일, 하와이쉐라톤와이키키호텔에서전자, 정보, 통신분야의국제학술대회인 ICEIC (International Conference on Electronics, Information, and Communication) 2018이열렸다. SK하이닉스의오종훈전무님을비롯하여일본도호쿠대학의아다치교수님, 하와이대학의 Host-Madson 교수님의 Plenary Talk이있었으며, 다양한주제의튜토리얼들이준비되어매우유익한시간을가질수있었다. 본학술대회에서는 400편이넘는다양한주제의논문들이발표되었다. 하와이의와이키키라는특수한지역에서열린학술대회인만큼분위기가자유로웠고, 발표자와참석자들간의질문이나소통역시편안한분위기속에서진행되었다. 필자는지도교수이면서대한전자공학회부회장으로일하고계신이화여대임혜숙교수님과 Network Algorithm and Architecture 연구실의박사후연구원, 박사과정학생들과함께본학술대회에참석하여, Functional Bloom Filter, Better than Hash Tables 라는주제로논문발표를하였는데, 해외의많은참석자들이관심을가지고다가와열띤토론의시간을가졌다. 이전에도여러학회에참석하여발표를해보았지만이번학회는깊이있는학문적만남과하와이전통문화교류를동시에체험하는인상적인시간이었다. 학회의 coffee break 때에는세계 3대커피중하나인하와이코나커피를마시면서학회에서소개된여러논문의발표자들과서로가관심있는분야에대한도전과열정을나누는유익한시간을가졌다. 또한점심식사후여유시간에는와이키키해변을따라거닐면서바다에서불어오는시원한바람을느끼며휴식을취할수있었다. Banquet 에서는 IEIE President, IEEE Consumer Electronics Society President의특별한연설외에도, 하와이만의풍성한볼거리 83 전자공학회지 _ 175

90 변하영 Plenary Talk Waikiki beach Poster Session Welcome speech at the banquet Network Algorithm and Architecture Lab. 들이준비되어있었다. 음악, 훌라댄스등의공연을관람하고음식을나누며함께앉은학회참석자들과즐거운시간을보냈다. 이번 ICEIC 2018은논문발표만을위한격식을차린학술대회가아닌, 다른연구자들과자유롭고즐겁게소통할수있는시간이었으며, 아름다운자연과함께연구자들에게재충전의시간을만들어주고, 새로운연구를향한발돋움을할수있는활력을불어넣어준의미있는기회였다고생각한다. Performance at the banquet 176 _ The Magazine of the IEIE 84

91 The Institute of Electronics and Information Engineers 전자공학회논문지제 55 권 2 호발행 논문지논문목차 통신분야 [ 통신 ] OFDM 통신시스템에서폐루프위상잡음에의한부반송파간간섭에대한영향분석여기구지훈, 윤하영 항공기내무선통신망구현을위한협력통신기반의성능분석김승환, 이재민, 김동성 전이중다중유저무선에너지전송시스템에서기지국의소모에너지최소화기법나현종, 이충용 하향링크다중사용자전송거대다중안테나시스템에서근사된블록대각화기반공간변조기법을위한적응형간섭제어기법박상원, 이충용 이온선택성전극을활용한모바일수질모니터링시스템백승준, 성찬영, 최상호, 박연수, 김민수 [ 스위칭및라우팅 ] Bufferbloat 경로를가지는 MPTCP 의성능향상을위한수신버퍼 HoL 패킷재전송알고리즘설계정일형, 이재용, 김병철 [ 마이크로파및전파 ] 상보형분할링공진기를이용한이차고조파차단기능을갖는윌킨슨전력분배기설계김종성 [ 인공지능, 신경상및퍼지시스템 ] 개인적지식기반의계층적학습 - 추론시스템의설계심정연 컴퓨터분야 85 전자공학회지 _ 177

92 논문지논문목차 신호처리분야 [ 영상신호처리 ] 고감도컬러영상획득을위한 W 채널을포함하는컬러필터배열에서의확산알고리즘기반색보간방법오바울, 이석호, 김한솔, 강문기 [ 음향및신호처리 ] 열전대열적외선센서를적용한인체감지거리확장모듈설계강건일, 남상원 [ 제어계측 ] 사각관로초음파유량계에관한연구박덕우, 김규식 시스템및제어분야 [ 의용전자및생체공학 ] 비접촉식생체레이더를위한짧은윈도우와낮은 SNR 기반의초정밀도주파수추정에대한연구김상동, 이균경 [ 국방정보및제어 ] 전기식 2- 축대부하플랫폼의구동장치설계에관한연구최병창, 김종환 포발사탄약에적합한비례항법유도법칙연구신승제, 김환우 [ 신호처리및시스템 ] OpenWRT 를이용한전기사용관리시스템설계윤진섭, 정경권, 채연식 산업전자분야 178 _ The Magazine of the IEIE 86

93 박사학위논문초록 이근 LI GEN 학위논문제목 국문 : Local Micro-structure Tetra Pattern 특징을이용한장문인식 영문 : A Palmprint-based Person Authentication using Local Micro-structure Tetra Pattern 학위취득연세대학교취득년월 2017 년 2 월 지도교수 KEY WORD 김재희 Biometrics, feature extraction, local descriptor, palmprint recognition, subspace learning, Local Tetra Pattern, dimension reduction < 논문요약 > Human palmprint-based biometric solutions have been studied extensively in both controlled and uncontrolled environments. However, majority of existing methods do not reliably handle variations of translation, rotation and blurriness of one s palm within the range of acceptable tolerance, which largely degrades performance. Therefore, this dissertation presents a unique local micro-structure descriptor called Local Micro-structure Tetra Pattern (LMTrP) and its application to palmprint recognition. The proposed descriptor takes advantage of local descriptors direction as well as thickness through some modifications of traditional Local Tetra Pattern (LTrP). In this dissertation, the palmprint image is first filtered with lineshaped filters to effectively eliminate unnecessary features. Then, local region histograms of LMTrP are extracted and concatenated into one feature vector to represent the given image. Finally, the kernel linear discriminant analysis is applied on the feature vector for dimension reduction. As a result, the proposed methods provide the feature vector which is highly compact, discriminative, and less sensitive to slight misalignment. In addition, the proposed methods are more stable than other related methods when dealing with different levels of the rotation, translation and blurriness. To evaluate the performance of our proposed methods, the experimental results indicate that the proposed methods significantly outperform the state-ofthe-art methods without the need to align the palmprint images. 87 전자공학회지 _ 179

94 The Magazine of the IEIE 국 내외에서개최되는각종학술대회 / 전시회를소개합니다. 게재를희망하시는분은간략한학술대회정보를이메일로보내주시면게재하겠습니다. 연락처 : edit@theieie.org 2018 년 3 월 일자학술대회명개최장소홈페이지 / 연락처 International Conference on Current Trends towards Converging Technologies (ICCTCT) SVS College of Engineering, Coimbatore, India IEEE Aerospace Conference Yellowstone Conference Center, MT, USA International Conference on Computing, Mathematics and Engineering Technologies (icomet) Sukkur IBA University, Sukkur, Pakistan icomet.iba-suk.edu.pk IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition (APEC) henry B. Gonzalez Convention Center, TX, USA IEEE 15th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN) Treasure Island, Las Vegas, NV, USA bsn-bhi.embs.org/ International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC) Hyatt Regency Maui Resort & Spa, Hawaii, USA IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI) Treasure Island, Las Vegas, NV, USA bsn-bhi.embs.org/2018/ th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI) McCormick Place, Chicago, IL, USA humanrobotinteraction.org/2018/ International Workshop on Antenna Technology (iwat) Jinling Hotel Nanjing, Nanjing, China International Electrical Engineering Congress (ieecon) SICE International Symposium on Control Systems (SICE ISCS) 2018 IEEE 3rd International Conference on Big Data Analysis (ICBDA) National Power Engineering Conference (NPEC) IEEE International Reliability Physics Symposium (IRPS) Maritime Park & Spa Resort, Krabi, Thailand Tokyo City University, Setagaya Campus, Tokyo, Japan Convenient Center East China University of Science and Technology, Shanghai, China Thiagarajar College of Engineering, Madurai, India Hyatt Regency San Francisco Airport, Burlingame, CA, USA iscs2018.sice-ctrl.jp/ npec.tce.edu irps.org IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Harrah's and Harvey's Lake Tahoe, NV, USA wacv18.uccs.us IEEMA Engineer Infinite Conference (etechnxt) World Utility Summit (WUS) India Exposition Mart Ltd, Greater Noida, India INDIA EXPO MART, GREATER NOIDA, India ieema.org/the-all-new-elecrama-2018/ IEEE Integrated STEM Education Conference (ISEC) Friend Center, Princeton, NJ, USA ewh.ieee.org/conf/stem/ Optical Fiber Communications Conference and Exhibition (OFC) San Diego Convention Center, CA, USA IEEE Electrical Safety, Technical, Maintenance and Projects Workshop (ESTMP) Hyatt Regency Calgary, Calgary, AB, Canada sites.ieee.org/estmp/ th International Conference on Developments in Power System Protection (DPSP) Europa Hotel, Belfast, United Kingdom events.theiet.org/dpsp/index. cfm?origin=ieee 180 _ The Magazine of the IEIE 88

95 일자학술대회명개최장소홈페이지 / 연락처 German Microwave Conference (GeMiC) Konzerthaus Freiburg, Freiburg, Germany IEEE 2nd Electron Devices Technology and Manufacturing Conference (EDTM) Kobe International Conference Center, Kobe, Japan ewh.ieee.org/conf/edtm/2018/index th International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED) Santa Clara Convention Center, CA, USA th International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom) BVICAM, New Delhi, India bvicam.ac.in/indiacom/ Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT) Ilya Ivanov, Moscow, Russia mwent.hse.ru/en/ th International Conference on Recent Advances in Information Technology (RAIT) INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY (INDIAN SCHOOL OF MINES) DHANBAD, India th International Conference on Devices, Circuits and Systems (ICDCS) Karunya University, Coimbatore, India karunya.edu/ece/icdcs18/index.html IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR) TBD, Reutlingen, Germany ieeevr.org IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops) Divani Caravel Hotel, Athens, Greece Majan International Conference (MIC) Majan University College, Muscat, Oman mic18.majancollege.edu.om/ IEEE IAS Electrical Safety Workshop (ESW) Omni Fort Worth Hotel, TX, USA International Conference on Recent Trends in Electrical, Control and Communication (RTECC) B.S.ABDUR RAHMAN CRESCENT UNIVERSITY, CHENNAI, India th International Renewable Energy Congress (IREC) Averoes Hotel, Hammamet, Tunisia nd Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS) Princeton University, NJ, USA ee-ciss.princeton.edu/ International Conference on Informatics Computing in Engineering Systems (ICICES) S.A.Engineeering College, Chennai, India Ubiquitous Positioning, Indoor Navigation and Location- Based Services (UPINLBS) Wuhan University, China unsc.whu.edu.cn/upinlbs th International Symposium on Digital Forensic and Security (ISDFS) TBD, Antalya, Turkey International Conference on Wireless Communications, Signal Processing and Networking (WiSPNET) Sri Sivasubramaniya Nadar College of Engineering, Chennai, India International Conference on Control, Power, Communication and Computing Technologies (ICCPCCT) Vimal Jyothi Engineering College, Kannur,Kerala State, India International Applied Computational Electromagnetics Society Symposium (ACES) Embassy Suites by Hilton, Denver, CO, USA aces-society.org/conference/denver_2018/ IEEE Haptics Symposium (HAPTICS) The Westin St. Francis, San Francisco, CA, USA International conference on computation of power, energy, Information and Communication (ICCPEIC) Digital Library Conference Hall, Melamruvathur, chennai, India iccpeic.weebly.com/ th International Conference on Developments in Renewable Energy Technology (ICDRET) Kathmandu Unviersity, Nepal ku.edu.np/icdret2018/ Second International conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA) RVS Technical Campus, Coimbatore, India icoeca.org/index.html 2018 년 4 월 International Conference on Intelligent Systems and Computer Vision (ISCV) Faculty Of science Dhar El Mahraz, Fez, Morocco International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP) Digital Library Conference Hall, Chennai, India th International Conference on Information and Communication Systems (ICICS) Jordan University of Science and Technology, Irbid, Jordan 89 전자공학회지 _ 181

96 일자학술대회명개최장소홈페이지 / 연락처 IEEE Green Technologies Conference (GreenTech) AT&T Executive Education and Conference Center, Austin, TX, USA ieeegreentech.org/ rd Biennial South African Biomedical Engineering Conference (SAIBMEC) Spier, Stellenbosch, South Africa IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018) Omni Shoreham Hotel, Washington DC, USA Future of Information and Communication Conference (FICC) TBA, Singapore saiconference.com/ficc IEEE Technological Innovations in ICT for Agriculture and Rural Development (TIAR) EASWARI ENGINEERING COLLEGE, Chennai, India IEEE Region 2 Student Activities Conference (SAC) Pittsburgh, PA, USA rd International Conference for Convergence in Technology (I2CT) Hotel Courtyard by Marriott, India ieeepune.i2ct.in/ IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC) DoubleTree Mission Valley, CA, USA st International Conference on Data Intelligence and Security (ICDIS) Hilton at South Padre Island, TX, USA European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP) ExCel London ICC Capital Suite and Hall, London, United Kingdom IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST) Aros Congress Centre, Västerås, Sweden nd International Conference on Applied Electromagnetic Technology (AEMT) Golden Palace Hotel Lombok, Mataram, Indonesia aemt.unram.ac.id IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis) Kobe University, Kobe, Japan itolab.is.ocha.ac.jp/pvis2018/# Integrated Communications, Navigation, Surveillance Conference (ICNS) Westin Washington Dulles Hotel, VA, USA International Conference on Photonics and High Speed Optical Networks (ICPHON) S A Engineering College, Chennai, India saec.ac.in/icphon IEEE International Conference on Soft Robotics (RoboSoft) Hotel Palazzo, Livorno, Italy ICASSP IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) TELUS Convention Center, AB, Canada 2018.ieeeicassp.org IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) Centre Convencions Internacional Barcelona, Barcelona, Spain wcnc2018.ieee-wcnc.org/ IEEE MTT-S International Conference on Microwaves for Intelligent Mobility (ICMIM) Holiday Inn Munich-Unterhaching, Germany IEEE International Conference on Applied Superconductivity and Electromagnetic Devices (ASEMD) Conference Center, Wuhan, China IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition (T&D) Colorado Convention Center, CO, USA IEEE INFOCOM IEEE Conference on Computer Communications Hilton Hawaiian Village Waikiki Beach Resort, HI, USA infocom2018.ieee-infocom.org/ International Symposium on VLSI Design, Automation and Test (VLSI-DAT) Ambassador Hotel Hsinchu, Hsinchu, Taiwan expo.itri.org.tw/2018vlsidat IEEE 34th International Conference on Data Engineering (ICDE) Conservatoire National des Arts et Métiers, France icde2018.org International Symposium on VLSI Technology, Systems and Application (VLSI-TSA) Ambassador Hotel Hsinchu, Taiwan expo.itri.org.tw/2018vlsitsa IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) IBEROSTAR Grand Hotel Mencey, Spain IET 9th International Conference on Power Electronics, Machines & Drives (PEMD) ACC Liverpool, United Kingdom SoutheastCon 2018 TBD, St. Petersburg, FL, USA ewh.ieee.org/reg/3/southeastcon2018/ index.html Second International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies (ICICCT) Hotel Arcadia, Coimbatore, India icicct.org/index.html 182 _ The Magazine of the IEIE 90

97 일자학술대회명개최장소홈페이지 / 연락처 IEEE International Conference on Applied System Invention (ICASI) TBD, Tainan, Taiwan 2018.icasi.tw/ IEEE International Magnetic Conference (INTERMAG) Marina Bay Sands Convention Centre, Singapore prem@ntu.edu.sg rd International Conference on Intelligent Green Building and Smart Grid (IGBSG) National Ilan University, Yi-Lan, Taiwan igbsg.ntust.edu.tw NOMS IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium NTUH International Convention Center, Taipei, Taiwan noms2018.ieee-noms.org/ th International Conference on Electric Power and Energy Conversion Systems (EPECS) Kitakyushu International Conference Center, Kitakyushu, Japan Annual IEEE International Systems Conference (SysCon) IEEE Radar Conference (RadarConf18) JW Marriott parq Vancouver, BC, Canada Renaissance Oklahoma City Convention Center Hotel, OK, USA ieeesystemscouncil.org/ IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS) Hyatt Regency Monterey, CA, USA IEEE International Vacuum Electronics Conference (IVEC) Monterey Marriott, CA, USA International Symposium on Programming and Systems (ISPS) University of Sciences and Technology Houari Boumediene, Algiers, Algeria th International Conference on Optimization and Applications (ICOA) ENSET of Mohammedia, Mohammedia, Morocco th International Particle Accelerator Conference (IPAC) JW Marriott parq Vancouver, BC, Canada ipac18.org th Annual SEMI Advanced Semiconductor Manufacturing Conference (ASMC) Saratoga Springs City Center, NY, USA 년 5 월 IEEE International Symposium on Hardware Oriented Security and Trust (HOST) Ritz-Carlton, Tysons Corner, McLean, VA, USA IEEE International Symposium on Technologies for Homeland Security (HST) DoubleTree, Arlington, VA, USA th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID) TBD, Washington, DC, USA hpcl.seas.gwu.edu/ccgrid2018/ th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference (MELECON) Marrakech, Morocco th International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT) Telkom University, Bandung, Indonesia IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP) McConomy Auditorium, Pittsburgh, PA, USA iccp2018.ece.cmu.edu IEEE Rural Electric Power Conference (REPC) The Peabody Memphis, TN, USA CCampbell@wcec.org IEEE-IAS/PCA Cement Industry Conference (IAS/PCA) Gaylord Opryland Resort & Convention Center, Nashville, TN, USA th International Symposium on Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc, and Wireless Networks (WiOpt) Xuhui campus of Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China International Conference on Radiation Effects of Electronic Devices (ICREED) Harbin, China liuch32@163.com International Conference on Microwave and Millimeter Wave Technology (ICMMT) Chengdu, China th International Symposium on Next Generation Electronics (ISNE) Taipei, Taiwan isne2018.ntut.edu.tw/ IEEE Vision, Innovation and Challenges Summit & Honors Ceremony (VICS) Palace Hotel, San Francisco, CA, USA nd International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI) Tirunelveli, Tamilnadu, India icoei2018.com/index.htm 91 전자공학회지 _ 183

98 일자학술대회명개최장소홈페이지 / 연락처 Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos (SBSE) Niterói, Brazil sbse2018.sites.uff.br/ th International Conference on Harmonics and Quality of Power (ICHQP) Cankarjev dom Congress Centre, Ljubljana, Slovenia IEEE Canadian Conference on Electrical & Computer Engineering (CCECE) Quebec City Convention Centre, QC, Canada IEEE 30th International Symposium on Power Semiconductor Devices and IC's (ISPSD) Palmer House Hilton, Chicago, IL, USA IEEE International Memory Workshop (IMW) Westin Miyako Kyoto, Japan IEEE Symposium on Product Compliance Engineering (ISPCE) DoubleTree by Hilton San Jose, CA, USA 2018.psessymposium.org IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC) TX, USA imtc.ieee-ims.org IEEE International Symposium on Electromagnetic Compatibility and 2018 IEEE Asia-Pacific Symposium on Electromagnetic Compatibility (EMC/APEMC) TBD, China IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS) ITMO University, Petersburg, Russia nd International Microwave and Radar Conference (MIKON) Poznan Congress Center, Poznan, Poland mrw2018.org/mikon2018/ International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM) Moscow Polytechnic University, Moscow, Russia icie-rus.org/index-ieam.html th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2018) Grand Dynasty Culture Hotel, China st Workshop on Wide Bandgap Power Devices and Applications in Asia (WiPDA Asia) Xi'an Zhang Ba Hotel, Xi'an, China rd IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information & Communication Technology (RTEICT) Sri Venkateshwara College of Engineering, Bangalore, India International Power Electronics Conference (IPEC-Niigata 2018 ECCE Asia) TOKI MESSE Niigata Convention Center, Niigata, Japan IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops) Sheraton Kansas City Hotel at Crown Center, MO, USA icc2018.ieee-icc.org/ IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS) JW Marriott Parq Vancouver, BC, Canada IEEE International Conference on Energy Internet (ICEI) TBD, China IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) Brisbane Convention and Exhibition Centre, Australia icra2018.org st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO) Grand Hotel Adriatic Congress Centre, Opatija, Croatia IEEE Women in Engineering International Leadership Conference (WIE ILC) San Jose Convention Center, CA, USA IEEE International Frequency Control Symposium (IFCS) Resort at Squaw Creek, CA, USA ifcs2018.org IEEE Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT Asia) Singapore kwankh@tp.edu.sg IEEE 7th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS) Enshi Hualongcheng Hotel, Enshi, China ddclo.bjtu.edu.cn/2018ddcls/ IEEE/ACM 40th International Conference on Software Engineering (ICSE) Gothia Towers Congres Center, Gothenburg, Sweden IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) Florence Congress Centre, Florence, Italy IEEE ISAF-FMA-AMF-AMEC-PFM Joint Conference (IFAAP) International Conference Center Hiroshima, Hiroshima, Japan OCEANS - MTS/IEEE Kobe Techno-Ocean (OTO) Kobe Convention Center, Japan oceans18mtsieeekobe.org 184 _ The Magazine of the IEIE 92

99 일자학술대회명개최장소홈페이지 / 연락처 nd URSI Atlantic Radio Science Meeting (AT-RASC) ExpoMeloneras Convention Center, Gran Canaria, Spain th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems (ICINS) Concern CSRI Elektropribor, Saint Petersburg, Russia Moratuwa Engineering Research Conference (MERCon) TBD, Sri Lanka mercon.mrt.ac.lk/index.html th IEEE Intersociety Conference on Thermal and Thermomechanical Phenomena in Electronic Systems (ITherm) Sheraton San Diego Hotel & Marina, CA, USA IEEE Conference on Communications and Network Security (CNS) TBD, Beijing, China cns2018.ieee-cns.org/ th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA) Chutian Guangdong International Hote, Wuhan, China 년 6 월 ACM/IEEE 45th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA) Intercontinental Hotel, CA, USA tpink@usc.edu nd International Conference on Power, Energy and Environment: Towards Smart Technology (ICEPE) National Institute of Technology Meghalaya, Shillong, India icepe2018.nitmeghalaya.in/index.html IEEE International Interconnect Technology Conference (IITC) Marriott, Santa Clara, CA, USA IEEE 87th Vehicular Technology Conference (VTC Spring) Porto Palacio Congress Hotel & Spa, Portugal IEEE International Energy Conference (ENERGYCON) St. Raphael Resort, Limassol, Cyprus IEEE Wireless Power Transfer Conference (WPTC) TBD, Montreal, QC, Canada wptc.mtt.org IEEE International Power Modulator and High Voltage Conference (IPMHVC) Jackson Lake Lodge, Moran, WY, USA Global Internet of Things Summit (GIoTS) th Eurographics Conference on Visualization (EuroVis) Euskalduna Jauregia, Santander, Spain Hotel International Brno, Czech Republic eurovis.org/ IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI) New York Marriott East Side, NY, USA few2001@med.cornell.edu International Conference Laser Optics (ICLO) Holiday Inn Moskovskye Vorota, Petersburg, Russia SIAM Conference on Imaging Science (IS) University of Bologna, Bologna, Italy Petroleum and Chemical Industry Conference Europe (PCIC Europe) IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON) Hilton Old Town, Antwerpen, Belgium Facultad Regional Tucumán - Universidad Tecnológica Nacional, San Miguel de Tucumán, Argentina Chinese Control And Decision Conference (CCDC) TBD, Shenyang, China th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO) Hotel Budva, Montenegro embeddedcomputing.me/en/ mediterranean-conference-on-embeddedcomputing IEEE Radio Frequency Integrated Circuits Symposium (RFIC) Philadelphia Convention Center, PA, USA rfic-ieee.org/ IEEE 45th Photovoltaic Specialists Conference (PVSC) Hilton Waikoloa Village, HI, USA IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP) IEEE/MTT-S International Microwave Symposium - IMS 2018 Historisches Kaufhaus, Freiburg im Breisgau, Germany Pennsylvania Convention Center, Philadelphia, PA, USA elsie.vega@ieee.org th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing (INCOM) University of Bergamo, Bergano, Italy 93 전자공학회지 _ 185

100 일자학술대회명개최장소홈페이지 / 연락처 IEEE-NPSS Real Time Conference (RT) Power Systems Computation Conference (PSCC) Williamsburg Woodlands Hotel and Suites, VA, USA UCD O'Brien Centre for Science, Dublin, Ireland lockwood@jlab.org IEEE IoT Vertical and Topical Summit - Anchorage Hilton Hotel, Anchorage, AK, USA IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2018 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe) 2018 International Conference on Smart Electric Drives and Power System (ICSEDPS) 2018 IEEE 27th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE) University of Palermo, Via delle Scienze, Palermo, Italy G.H. Raisoni College of Engineering Digdoh Hills, Nagpur, Maharashtra, India TBD, Cairns, Australia iot.ieee.org/conferences-events/summits/ anchorage2017 eeeic.net 엔 th European Control Conference (ECC) Amathus Beach Hotel, Limassol, Cyprus International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS) Dallas Marriott City Center, TX, USA th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) Instituto de Lenguas Modernas (ILM) at the University of Extremadura, Spain IEEE Transportation Electrification Conference and Expo (ITEC) Long Beach Convention Center, CA, USA itec-conf.com/ Second International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS) Vaigai College Engineering, Madurai, India iccs2018.com/index.html st International Conference on Advanced Research in Engineering Sciences (ARES) Carlton Hotel, Dubai, United Arab Emirates sites.ieee.org/ares-2018/ IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) Vail Cascade, CO, USA elza@nyu.edu IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC) Hospitalhof Stuttgart Evangelisches Bildungszentrum, Stuttgart, Germany IEEE Electrical Insulation Conference (EIC) TBD, San Antonio, TX, USA ieeedeis.org/eic IEEE IAS Pulp, Paper and Forest Industries Conference (PPFIC) Paper Valley Inn, Appleton, WI, USA pulppaper.org/default.aspx IEEE 31st International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS) Karlstad University Business School, Karlstad, Sweden cbms2018.hotell.kau.se IEEE Third International Conference on Data Science in Cyberspace (DSC) Guangzhou, China IEEE Symposium on VLSI Circuits Hilton Hawaiian Village, Honolulu, HI, USA IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Salt Palace Convention Center, UT, USA csaliba@computer.org European Conference on Networks and Communications (EuCNC) Culture and Congress Centre, Ljubljana, Slovenia th Annual Conference on System of Systems Engineering (SoSE) Sorbonne Universités, Paris, France sosengineering.org/2018/ International Conference on Engineering & MIS (ICEMIS) Altınbaş University, Istanbul, Turkey iares.net/conference/icemis International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion (SPEEDAM) Museo Arsenale Amalfi, Amalfi, Italy th International Radar Symposium (IRS) irs2018.dgon-irs.org irs@tuhh.de XIII Technologies Applied to Electronics Teaching Conference (TAEE) Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología, La Laguna, Spain International Conference on Advances in Computing and Communication Engineering (ICACCE) ECE Paris School of Engineering, Paris, France IEEE International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS) Grove Hotel, Boise, ID, USA _ The Magazine of the IEIE 94

101 일자학술대회명개최장소홈페이지 / 연락처 th IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS) La Plaza - centre de congrès, QC, Canada newcas2018.org/ th Device Research Conference (DRC) IEEE International Conference on Plasma Science (ICOPS) University of California at Santa Barbara, CA, USA Sheraton Denver Downtown Hotel, CO, USA th ACM/EDAC/IEEE Design Automation Conference (DAC) Moscone Center, CA, USA Joint 7th International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV) and nd International Conference on Imaging, Vision & Pattern Recognition (icivpr) Kitakyushu International Conference Center, Japan cennser.org/iciev th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN) Alvisse Parc Hotel, Luxembourg th IEEE International Symposium on Power Electronics for Distributed Generation Systems (PEDG) Hilton Charlotte University Place, NC, USA IEEE 19th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC) Elite Hotel Kalamata, Greece spawc2018.org IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) TBD, Changshu, Suzhou, China rd International Conference on Smart and Sustainable Technologies (SpliTech) University of Split, FESB, Croatia splitech2018.fesb.unist.hr Annual American Control Conference (ACC) Hilton Milwaukee City Center, Milwaukee, WI, USA acc2018.a2c2.org/ IEEE PES/IAS PowerAfrica TBD, South Africa ieee-powerafrica.org/ IEEE Technology and Engineering Management Conference (TEMSCON) Hilton Orrington, IL, USA temscon.org Eighth International Conference on Information Science and Technology (ICIST) Spain conference.cs.cityu.edu.hk/icist/ 2018 년 7 월 IEEE 2nd International Conference on Dielectrics (ICD) Hungary rd Opto-Electronics and Communications Conference (OECC) ICC JEJU, Jeju-do, Korea(South) th International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC) Guizhou University, Guiyang, China icmic.gzu.edu.cn/ IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS) Technische Universit?t Wien (TU Wien), Vienna, Austria icdcs2018.ocg.at/ Tenth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN) Prague, Czech Republic icufn.org/ th International Workshop on Active-Matrix Flatpanel Displays and Devices (AM-FPD) Ryukoku University Avanti Kyoto Hall, Kyoto, Japan st International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP) Divani Hotel Caravel, Athens, Greece tsp.vutbr.cz/ Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO) Belarusian State Academy of Telecommunications, Minsk, Belarus media-publisher.ru/en/about-sinkhroinfo -2018/ International CET Conference on Control, Communication, and Computing (IC4) College of Engineering Trivandrum, erala Trivandrum, India ic4.cet.ac.in International Conference on Information Systems and Computer Aided Education (ICISCAE) Jilin Finance Building Hotel, Changchun, China IEEE International Symposium on Antennas and Propagation & USNC/URSI National Radio Science Meeting The Westin Boston Waterfront, MA, USA 2018apsursi.org IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI) Windsor Barra Convention Centre, Rio de Janeiro, Brazil ieee-cis.blogspot.com/2017/01/call-forpapers-ieee-world-congress-on.html IEEE 5G World Forum (5GWF) CA, USA ieee-wf-5g.org/ IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM) The University of Auckland, Auckland, New Zealand aim2018.org/ 95 전자공학회지 _ 187

102 일자학술대회명개최장소홈페이지 / 연락처 st Maritime Safety International Conference (MASTIC) Aston Kuta Hotel & Residence, Indonesia mastic.its.ac.id/ IEEE 18th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT) Indian Institute of Technology Bombay, India International Conference of Electrical and Electronic Technologies for Automotive Politecnico di Milano - Bovisa Campus, Milan, Italy convegni.aeit.it/automotive/ International Conference on Information Fusion (FUSION) Department of Engineering, University of Cambridge, United Kingdom th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT) CV Raman Rd, Karnataka, India Computing Conference United Kingdom saiconference.com/computing th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE) 2018 International Conference on Emerging Trends and Innovations In Engineering And Technological Research (ICETIETR) International Conference on Magnetism (ICM) Faculty of ICT, Mahidol University, Nakhonpathom, Thailand TocH Institute of Science and Technology, Ernakulam, India San Francisco Marriott Marquis, CA, USA jcsse2018.ict.mahidol.ac.th/ IEEE Nuclear & Space Radiation Effects Conference (NSREC 2018) Hilton Waikoloa Village, Waikoloa, HI, USA International Conference on Signal Processing and Communications (SPCOM) National Science Seminar Complex (J.N. Tata Auditorium), Bangalore, India ece.iisc.ernet.in/~spcom/2018/ International Conference on Audio, Language and Image Processing (ICALIP) Four Points By Sheraton Shanghai Daning, Shanghai, China IEEE International Symposium on the Physical and Failure Analysis of Integrated Circuits (IPFA) Marina Bay Sands Convention Centre, Singapore th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) Hilton Hawaiian Village Waikiki Beach Resort, HI, USA embc.embs.org/2018/ th International Conference on Electrical Engineering/ Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON) WIANG INN, Chiang Rai, Thailand th International Symposium on Communication Systems, Networks and Digital Signal Processing (CSNDSP) Danubius Hotel Margitsziget, Hungary IEEE Seventh International Conference on Communications and Electronics (ICCE) Saigon Morin Hotel, Hue City, Vietnam icce-2018.org International Conference on Advanced Research in Power Electronics and Energy Engineering (ICARPEEE) Chalapathi Institute of Engineering and Technology, Guntur, India chalapathiengg.com/icarpeee2018/ index.php th International Conference on Service Systems and Service Management (ICSSSM) Hangzhou, China IGARSS IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium Feria Valencia Convention & Exhibition Centre, Valencia, Spain IEEE 18th International Conference on Nanotechnology (IEEE-NANO) TBD, Cork, Ireland IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) Hyatt Regency La Jolla at Aventine, San Diego, CA, USA NAECON IEEE National Aerospace and Electronics Conference Holiday Inn Conference Center, Fairborn, OH, USA IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops (ICMEW) Hyatt Regency La Jolla, San Diego, CA, USA st International Conference on Smart Cities and Communities (SCCIC) Universit? Ouaga 1 Pr Joseph Ki-Zerbo, Ouagadougou, Burkina Faso th Chinese Control Conference (CCC) Wuhan, China ccc2018.cug.edu.cn/english/home.htm th International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN) Hangzhou Sunny Sunday Resort, ZJ, China icccn.org/icccn IEEE Symposium on Electromagnetic Compatibility, Signal Integrity and Power Integrity (EMC, SI & PI) Long Beach Convention and Entertainment Center, CA, USA _ The Magazine of the IEIE 96

103 The Institute of Electronics and Information Engineers 제목 : 비즈니스에서알아두어야할폭넓고깊은지식 - 세상을변화시키는 100 의기술저자 : 일경 BP 사 ( 편저 ) 펴낸곳 : 일경 BP 사출판일 : 2016 년 10 월 25 일크기, 페이지수 : 21cm, 335p. 서평 2017년의세계정세는예측하기가쉽지않다. 어려운상황에빠질위험성도부정할수없다. 유럽과미국과아시아에서도시장주의경제에대한근본적인신뢰가서지않고각국은자국과자국민의이익을최우선하는블록경제화로내달리고있다. 타민족종교에대한관용은자취를감추고이민과난민을거부하는배타주의와테러리즘의움직임도가속되는한편영토를둘러싼새로운패권주의의대두에도멈춤이없다. 이와같이정치경제면에서불안재료가끝이없어, 밝은미래를그려보고싶은것이지금의실정이다. 2020년으로다가온도쿄올림픽을준비해나가는일본의 2017년은, 앞이보이지않는세계정세의암운에덮여버릴것인가? 아니다, 일경 BP사는격동의 2017년이야말로기술입국일본의저력을새로이발휘할수있는전기가되는해로보고있다. 왜냐하면, 개발과실용화가추진되고있는첨단기술의대부분은사회와비즈니스의효율을높일뿐만아니라, 인간과그생활주변에서풍요롭고편리한사회를실현하고행복하게하는것이다. 그리고기술의진화를계속하여인간의주변에서인간의힘을더확대시켜간다. 고도성장기의기술이효율을최우선으로한결과, 반드시인간에게좋지않은결과를초래한것에대한반성도필요하다. 최근의첨단기술의개발과실용화는서로다른분야의기술의상승작용에의해가속되고있다. 센서와인공지능 (AI) 그리고 3D프린터의급속한진보가정보의입출력처리와판단을한번에뒤바꾸어버렸다. 자율주행과게놈해석과빅데이터, 어떻게보면전혀무관한것같지만떼어내려야떼어낼수없는관계인것이다. 본서는 2017년에도크게비약할기술, 실용화에가까워진첨단기술 100선을소개하는것이다. 일경 BP사의전자기계, 컴퓨터, 네트워크, 의료, 건설등의각기술분야의전문기자 200명이 세계를변화시키는기술 2017년에주목받는기술 을골라서, 그중에서 100개의기술에대해서전문지편집장 30 명이중심이된집필팀이전문용어를가급적쓰지않고해설을집필하였다. 말할필요도없이기술의진화는크고작은과제와부정적측면도수반하고있다. 우리들개인이기술에관련하여이점을살리고부정적인면을최소화로억제하기위해서는분야를불문하고첨단기술의개황을알아두어야만할것이다. 신규사업의아이디어를활용하기위해서나지적호기심을충족시키기위해서가볍게읽는것등으로도움이되기를희망한다. 서평작성자 : 이원규, 해동일본기술정보센터총괄처장 97 전자공학회지 _ 189

104 The Magazine of the IEIE 특별회원사및후원사명단 회원명 대표자 주소 전화 홈페이지 AP 위성통신 류장수 서울시금천구가산디지털2로 98 2동 9층 FCI 한상우 경기도성남시분당구판교로 255번길 35( 삼평동 ) 실리콘파크 B동 7층 I&C테크놀로지 박창일 경기도성남시분당구판교로 255번길 24 아이앤씨빌딩 KT 황창규 경기도성남시분당구정자동 LDT 정재천 충남천안시서북구한들1로 WE빌딩 LG전자 구본준 서울시영등포구여의도동 LIG 넥스원 이효구 서울시서초구강남대로 369( 서초동, 나라빌딩 ) RadioPulse 권태휘 경기도성남시분당구대왕판교로 660 유스페이스1A 1106호 ( 삼평동 ) SK Telecom 장동현 서울특별시중구을지로65( 을지로2가 ) SK T-타워 SK 하이닉스 박성욱 경기도이천시부발읍아미리산 국제종합측기 박재욱 서울특별시강남구강남대로 354 ( 역삼동 831, 혜천빌딩 10F, 12F) 나노종합기술원 이재영 대전광역시유성구대학로 291 ( 구성동, 한국과학기술원 ) 네이버 김상헌 경기도성남시분당구불정로 6 ( 정자동그린팩토리 ) 넥서스칩스 Douglas M. Lee 서울시강남구역삼동 넥스트칩 김경수 경기도성남시분당구판교로 323 벤처포럼빌딩 넥스파시스템 이상준 서울특별시성동구자동차시장1길 누리미디어 최순일 서울시영등포구선유로 63, 4층 ( 문래동 6가 ) 다빛센스 강영진 경기도성남시중원구사기막골로 124, Skn테크노파크비즈동 다우인큐브 이예구 경기도용인시수지구디지털벨리로 81 ( 죽전동디지털스퀘어 2층 ) 대구테크노파크 송인섭 대구시달서구대천동 대덕G.D.S 이희준 경기도안산시단원구산단로 63( 원시동 ) 대덕전자 김영재 경기도시흥시소망공원로 335 ( 정왕동 ) 대성전기 이철우 경기도안산시단원구산단로 31 ( 원시동, 8-27블럭 ) ( 재 ) 대전테크노파크 권선택 대전시유성구테크노9로 35 대전테크노파크 더즈텍 김태진 경기도안양시동안구학의로 292 금강펜테리움IT타워 A동 1061호 덴소풍성전자 김경섭 경남창원시성산구외동 동부하이텍 최창식 경기도부천시원미구수도로 동아일렉콤 손성호 경기도용인시처인구양지면남곡로 동운아나텍 김동철 서울시서초구서초동 아리랑타워 9층 디엠티 김홍주 대전광역시유성구테크노11로 라온텍 김보은 경기도성남시분당구황새울로360번길 42, 18층 ( 서현동 AK플라자 ) 라이트웍스 서인식 서울강남구테헤란로88길 14, 4층 ( 신도리코빌딩 ) 만도 성일모 경기도성남시분당구판교로 255번길 문화방송 안광한 서울시마포구성암로 삼성전자 권오현 서울시서초구서초2동 삼성전자빌딩 삼화콘덴서 황호진 경기도용인시처인구남사면경기동로 227 ( 남사면북리 124) 서연전자 조명수 경기도안산시단원구신원로 세미솔루션 이정원 경기도용인시기흥구영덕동 1029 흥덕U타워지식산업센터 20층 2005호 세원텔레텍 김철동 경기도안양시만안구전파로44번길 수호이미지테크놀로지 김범준 서울시금천구가산동가산디지털1로 233 에이스하이엔드 9차 816호 _ The Magazine of the IEIE 98

105 회원명 대표자 주소 전화 홈페이지 스카이크로스코리아 조영민 경기수원시영통구영통동 디지털엠파이어빌딩 C동 801호 ( 주 ) 시솔 이우규 서울시강서구공항대로 61길 29 서울신기술센터 A동 202호 실리콘마이터스 허염 경기도성남시분당구대왕판교로 660 유스페이스-1 A동 8층 실리콘웍스 한대근 대전시유성구탑립동 싸인텔레콤 성기빈 서울시영등포구경인로 775, 문래동 3가에이스하이테크시티 1동 119호 ( 주 ) 쏠리드 정준, 이승희 경기도성남시분당구판교역로 220 쏠리드스페이스 씨자인 김정표 경기성남시분당구구미동 보명프라자 아나패스 이경호 서울시구로구구로동 신세계아이앤씨디지털센타 7층 아바고테크놀로지스 전성민 서울시서초구양재동 아이닉스 황정현 수원시영동구덕영대로 1556번길 16, C동 1004호 ( 영통동, 디지털엠파이어 ) 아이디어 황진벽 서울마포구연남동 번지대원빌딩 5층 아이언디바이스 박기태 서울강남구신사동 예영빌딩 402호 아이에이 김동진 서울송파구송파대로 22길 5-23 ( 문정동 ) 안리쓰코퍼레이션 토루와키나가 경기도성남시분당구삼평동 681번지 H스퀘어 N동 5층 502호 알파스캔디스플레이 류영렬 서울특별시강서구허준로 217 가양테크노타운 202호 에디텍 정영교 경기도성남시분당구삼평동 621번지판교이노벨리 B동 1003호 에스넷시스템 박효대 서울특별시강남구선릉로 514 ( 삼성동 ) 성원빌딩 10층 에스엘 이충곤 경북경산시진량읍신상리 에이치앤티테크 강임성 대전광역시유성구용산동 에이투테크 김현균 경기도성남시수정구복정동 상헌빌딩 3층 엠텍비젼 이성민 경기도성남시분당구판교로 255번길 58 6층 601호 오픈링크시스템 성재용 광주광역시서구치평로 112 정연하이빌 402호 우양신소재 윤주영 대구광역시북구유통단지로 8길 유라코퍼레이션 엄병윤 경기도성남시분당구삼평동 유텔 김호동 경기도군포시당정동 이노피아테크 장만호 경기도상남시중원구갈마치로 215 A동 405호 주식회사이디 박용후 경기도성남시중원구상대원동 ( 둔촌대로457번길 14) 자람테크놀로지 백준현 경기도성남시분당구야탑동 파인벤처빌딩 2층 , 전자부품연구원 박청원 경기도성남시분당구새나리로 25 ( 야탑동 ) 주식회사제이엔티이엔지 최승훈 경기도성남시중원구사기막골로 148, 701호 ( 상대원동, 중앙이노테크 ) 제퍼로직 정종척 서울강남구역삼1동 아주빌딩 1801호 지에스인스트루먼트 고재목 인천시남구길파로71번길 70 ( 주안동 ) 지엠테스트 고상현 충남천안시서북구직산읍군서1길 19( 군서리 134) 충북테크노파크 남창현 충북청주시청원구오창읍연구단지로 케이던스코리아 ( 유 ) 제임스해댓 경기도성남시분당구판교로 344 엠텍IT타워 9층 (main office)/2층 코아리버 배종홍 서울시송파구가락본동 78번지 IT벤처타워서관 11층 콘티넨탈오토모티브시스템선우현 경기도성남시분당구판교역로 220 솔리드스페이스빌딩 클레어픽셀 정헌준 경기도성남시분당구판교로 242 판교디지털센터 A동 301호 키움인베스트먼트 박상조 서울특별시영등포구여의나루로4길 18 키움파이낸스스퀘어빌딩 16층 텔레칩스 이장규 서울특별시송파구올림픽로35다길 42 ( 신천동, 루터빌딩 19층 ~23층 ) 티에이치엔 채석 대구시달서구갈산동 티엘아이 김달수 경기도성남시중원구양현로 405번길 12 티엘아이빌딩 파워큐브세미 강태영 경기도부천시오정구석천로397( 부천테크노파크쌍용3차 ) 103동 901호 페어차일드코리아반도체 김귀남 경기도부천시원미구도당동 전자공학회지 _ 191

106 회원명 대표자 주소 전화 홈페이지 하이브론 이홍섭 인천광역시부평구청천동안남로402번길 25 3층 한국멘토그래픽스 ( 유 ) 양영인 경기도성남시분당구판교역로 192번길 12 ( 삼평동 ) 판교미래에셋센터 7층 한국애질런트테크놀로지스 김승렬 서울강남구역삼로 542, 신사SNG빌딩2층 한국인터넷진흥원 백기승 서울시송파구중대로 135 ( 가락동 ) IT벤처타워 한국전기연구원 박경엽 경상남도창원시성산구불모산로10번길 12 ( 성주동 ) 한국전자통신연구원 이상훈 대전광역시유성구가정로 한국정보통신기술협회 임차식 경기도성남시분당구분당로 한라비스테온공조 박용환 대전시대덕구신일동 한백전자 진수춘 대전광역시유성구대학로 76번안길 한화탈레스 장시권 서울시중구청계천로 86 ( 장교동 ) 한화비딩 (19,20층) 핸즈온테크놀러지 강현웅 서울특별시강서구양천로 583, 에이동 호 ( 염창동, 우림블루나인 ) 현대로템 김승탁 경기도의왕시철도박물관로 현대모비스 정명철 서울시강남구역삼1동 서울인터내셔널타워 현대엠엔소프트 차인규 서울시용산구원효로74 현대차사옥 9층 현대오트론 김재범 경기도성남시분당구판교로 344 엠텍 IT 타워 현대자동차그룹 양웅철 경기도화성시장덕동 현대케피코 박정국 경기도군포시고산로 휴먼칩스 손민희 서울시송파구가락본동 10 신도빌딩 휴인스 송태훈 경기도성남시분당구대왕판교로 670 비 히로세코리아 이상엽 경기시흥시정왕동희망공원로 _ The Magazine of the IEIE 100

107 The Magazine of the IEIE 단체회원명단 회원명 주소 전화 홈페이지 가톨릭대중앙도서관 경기부천시원미구역곡2동산 가톨릭상지대학도서관 경북안동시율세동 강릉대도서관 강원강릉시지변동산1 강원관광대도서관 강원태백시황지동 강원대도서관 강원춘천시효자2동 경동대도서관 강원고성군토성면봉포리산 경주대도서관 경북경주시효현동산 건국대도서관 서울성동구모진동 건양대중앙도서관 충남논산시내동산 경기대중앙도서관 경기수원시팔달구이의동산 경기공업대도서관 경기시흥시정왕동시화공단3가 경남대중앙도서관 경남마산시월영동 경도대도서관 경북예천군예천읍청복리 경북대도서관 대구북구산격동 경북대전자공학과 대구북구산격동 경운대벽강중앙도서관 경북구미시산동면인덕리 경일대도서관 경북경산군하양읍부호리 경산대도서관 경북경산시점촌동산75 경상대도서관 경남진주시가좌동 경성대도서관 부산남구대연동 경희대학교 중앙도서관경기용인시기흥구서천동1번지 고려대과학도서관 서울성북구안암동5가1번지 고려대서창캠퍼스도서관 충남연기군조치원읍서창동208 고속도로정보통신공단 경기용인기흥읍공세리 공군사관학교도서관 충북청원군남일면쌍수리사서함 공군전투발전단무기체계실 충남논산군두마면부남리사서함 호 , 5281 공주대도서관 충남공주시신관동 광명하안도서관 경기광명시하안2동 광운대도서관 서울노원구월계동 ~2 국민대성곡도서관 서울성북구정릉동 김포대학도서관 경기김포시월곶면포내리산 국방대학교도서관 서울은평구수색동 국방제9125부대 서울중앙우체국사서함932호 국방품질관리연구소정보관리실 서울청량리우체국사서함 276호 국방과학연구소서울자료실 서울송파구송파우체국사서함132호 방위사업청 서울용산구용산2가동7번지 극동대학교도서관 충북음성군감곡면왕장리산 금강대학교도서관 충남논산시상월면대명리 LG정밀 ( 주 ) 제2공장자료실 경기오산시가수동 (318) LG정보통신 ( 주 ) 자료실 경북구미시공단동 전자공학회지 _ 193