문맥 (context)
MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4 H.264/MPEG-4 AVC(Advanced Video coding)와 같은 영상 압축 방식에서는 영상을 부호화하기 위해서 하나의 픽처를 매크로 블록으로 나눈다. 그런 다음, 인터 예측(inter prediction) 또는 인트라 예측(intra prediction)을 이용해 각각의 매크로 블록을 부호화한다.
인터 예측을 이용해 영상을 부호화하는 방법은 픽처들 사이의 시간적인 중복성을 제거하여 영상을 압축하는 방법으로 움직임 추정 부호화 방법이 대표적인 예이다. 움직임 추정 부호화는 하나 이상의 참조 픽처를 이용하여 현재 픽처의 움직임을 블록 단위로 추정하고 보상하여 영상을 부호화하는 방법이다.
움직임 추정 부호화에서는 소정의 평가 함수를 이용하여 현재 블록과 가장 유사한 블록을 하나 이상의 참조 픽처의 정해진 검색 범위에서 검색한다. 유사한 블록이 검색되면, 현재 블록과 유사한 블록 사이의 레지듀얼 블록(residual block)만 전송함으로써 데이터의 압축률을 높인다. 블록은 16×16, 8×16, 8×8 등 다양한 크기의 블록을 사용할 수 있다.
인터 예측을 수행함에 있어 H.264/AVC는 가중치 예측이라는 예측 모드를 제공한다. 주로 영상의 밝기를 예측하기 위해 이용하는데, 영상 부호화 방법에서 영상의 밝기를 고려하지 아니하고 부호화하면 페이드 인, 페이드 아웃과 같이 영상의 밝기가 시간적으로 변화하는 영상을 부호화할 때 영상의 화질이 크게 열화되는 현상이 발생하였다. 이에 따라 H.264/AVC는 참조 픽처에 적응적으로 가중치를 주어 예측을 수행하는 방법을 제공한다.
도 1은 종래 기술에 따른 가중치 예측의 예를 도시한다.
도 1을 참조하면, 현재 픽처(110)는 B 픽처로써 두 개의 참조 픽처(120 및 130)을 참조하여 인터 예측을 수행하는 경우를 가정한다. 현재 픽처에 포함된 현재 블록(112)을 예측함에 있어, 현재 블록(112)에 대응되는 두개의 참조 블록(122 및 132)이 참조 픽처들(120 및 130)로부터 선택된다. 현재 블록과 가장 유사한 블록의 소정의 평가 함수를 이용하여 선택된다.
이에 따라 현재 블록(112)의 인터 예측을 위해 두개의 움직임 벡터(MV0 및 MV1)가 추정된다. 그런 다음 현재 블록(112)의 예측은 가중치 예측을 이용해 수행된다.
가중치는 현재 픽처(110) 및 참조 픽처들(120 및 130) 사이의 시간적 거리에 기초하여 계산되는데, 참조 픽처 1에 할당되는 가중치 W1=tb/td에 의해 계산되고, 참조 픽처 0에 할당되는 가중치 W0=1-W1에 의해 계산된다.
가중치가 할당되면, 현재 블록의 예측 블록 P=W0*R0+W1*R1+D에 의해 구해 질수 있다. 여기서 R0는 참조 픽처0(120)에 포함된 현재 블록(112)에 대응되는 블록(122)를 의미하고, R1은 참조 픽처1(130)에 포함된 현재 블록(112)에 대응되는 블록을 의미한다. D는 오프셋으로 '0'일 수 있다.
도 1과 같이 현재 픽처(110)와 참조 픽처들(120 및 130) 사이의 시간적 거리에 의해 가중치가 계산되는 경우에는 현재 블록(112)의 예측에 이용된 가중치를 별도로 부호화할 필요가 없어 묵시적(implicit) 모드라 한다. 반대로 가중치를 시간적 거리에 기초해 계산하지 않고, 임의로 설정하는 경우에는 현재 블록(112)의 예측에 이용된 가중치를 별도로 부호화하여야 하기 때문에 명시적(explicit) 모드라 한다.
도 1에 도시된 가중치 예측에서는 참조 블록들(122 및 132)에 대하여 W0 또는 W1의 일정한 가중치를 할당하기 때문에 현재 픽처(110)에 포함된 각각의 블록들을 예측함에 있어서 예측의 정확성이 떨어지는 단점이 있었다.
지시문 (instruction)
주어진 원문을 읽고 필요한 정보를 파악하여, 원문에 근거해 질문에 답하라.
질문 (question)
H.264/AVC의 가중치 예측 모드에서 가중치를 시간적 거리에 기초하여 계산할 때와 임의로 설정할 때의 차이점은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation가중치 계산 방식(시간적 거리 기반 vs 임의 설정)에 따른 모드의 구분과 그 특징을 비교한다.
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2정보 추출
information_extraction시간적 거리에 기초하여 가중치를 계산하는 경우와 임의로 설정하는 경우의 정의를 추출한다.
- 현재 픽처(110)와 참조 픽처들(120 및 130) 사이의 시간적 거리에 의해 가중치가 계산되는 경우에는 현재 블록(112)의 예측에 이용된 가중치를 별도로 부호화할 필요가 없어 묵시적(implicit) 모드라 한다.
- 반대로 가중치를 시간적 거리에 기초해 계산하지 않고, 임의로 설정하는 경우에는 현재 블록(112)의 예측에 이용된 가중치를 별도로 부호화하여야 하기 때문에 명시적(explicit) 모드라 한다.
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3근거 선택
evidence_selection두 모드의 핵심 차이점인 '가중치의 별도 부호화 필요 여부'를 근거로 선정한다.
- 가중치를 별도로 부호화할 필요가 없어 묵시적(implicit) 모드
- 가중치를 별도로 부호화하여야 하기 때문에 명시적(explicit) 모드
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4논리 통합
logical_integration시간적 거리 기반은 묵시적 모드로 분류되어 부호화가 불필요하고, 임의 설정 방식은 명시적 모드로 분류되어 부호화가 필요함을 연결한다.
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5결론 도출
conclusion_formulation두 방식의 명칭과 부호화 여부를 대조하여 결론을 도출한다.
- 묵시적(implicit) 모드라 한다.
- 명시적(explicit) 모드라 한다.
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6답변 생성
answer_generation질문에 대해 명확하게 비교하여 답변을 작성한다.
최종 답변 (final_answer)
가중치를 현재 픽처와 참조 픽처 사이의 시간적 거리에 기초하여 계산하는 경우에는 가중치를 별도로 부호화할 필요가 없는 묵시적(implicit) 모드가 되며, 가중치를 시간적 거리에 기초하지 않고 임의로 설정하는 경우에는 가중치를 별도로 부호화해야 하는 명시적(explicit) 모드가 된다.
핵심 해석 (core_interpretation)
가중치 예측에서 시간적 거리에 기초하여 가중치를 계산하는 방식은 별도로 부호화할 필요가 없는 묵시적 모드이며, 임의로 설정하는 방식은 가중치를 별도로 부호화해야 하는 명시적 모드로 분류된다.