The Optimization of Context-based Binary Arithmetic Coding in AVS2.0

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기정보공학부, 2016. 2. 채수익.HEVC(High Efficiency Video Coding)는 지난 제너레이션 표준 H.264/AVC보다 코딩 효율성을 향상시키기를 위해서 국제 표준 조직과(International Standard Organization) 국제 전기 통신 연합(International Telecommunication Union)에 의해 공동으로 개발된 것이다. 중국 작업 그룹인 AVS(Audio and Video coding standard)가 이미 비슷한 노력을 바쳤다. 그들이 많이 창의적인 코딩 도구를 운용한 첫 제너레이션 AVS1의 압축 퍼포먼스를 높이도록 최신의 코딩 표준(AVS2 or AVS2.0)을 개발했다. AVS2.0 중에 엔트로피 코딩 도구로 사용된 상황 기반 2진법 계산 코딩(CBAC)은 전체적 코딩 표준 중에서 중요한 역하를 했다. HEVC에서 채용된 상황 기반 조정의 2진법 계산 코딩(CABAC)과 비슷하게 이 두 코딩은 다 승수 자유 방법을 채용해서 계산 코딩을 현실하게 된다. 그런데 각 코딩마다 각자의 특정한 알고리즘을 통해 곱셈 문제를 처리한 것이다. 본지는 AVS2.0중의 CBAC에 대한 더 깊이 이해와 더 좋은 퍼포먼스 개선의 목적으로 3가지 측면의 일을 한다. 첫째, 우리가 한 비교 제도를 다자인을 해서 AVS2.0플랫폼 중의 CBAC와 CABAC를 비교했다. 다른 실행 세부 사항을 고려하여 HEVC중의 CABAC 알고리즘을 AVS2.0에 이식한다.예를 들면, 상황 기반 초기치가 다르다. 실험 결과는 CBAC가 더 좋은 코딩 퍼포먼스를 달성한다고 알려진다. 그 다음에 CBAC 알고리즘을 최적화시키기를 위해서 몇 가지 아이디어를 제안하게 됐다. 코딩 퍼포먼스 향상시키기의 목적으로 근사 오차 보상(approximation error compensation)과 확률 추정 최적화(probability estimation)를 도입했다. 두 코딩은 다른 앵커보다 다 부호화효율 향상 결과를 얻게 됐다. 다른 한편으로는 코딩 시간을 줄이기를 위하여 레테 추정 모델(rate estimation model)도 제안하게 된다. 부호율-변형 최적화 과정(Rate-Distortion Optimization process)의 부호율-변형 대가 계산(Rate-distortion cost calculation)을 지지하도록 리얼 CBAC 알고리즘(real CBAC algorithm) 레테 추정(rate estimation)을 사용했다. 마지막으로 2진법 계산 디코더(decoder) 실행 세부 사항을 서술했다. AVS2.0 중의 상황 기반 2진법 계산 디코딩(CBAD)이 너무 많이 데이터 종속성과 계산 부담을 도입하기 때문에 2개 혹은 2개 이상의 bin 평행 디코딩인 처리량(CBAD)을 디자인을 하기가 어렵다. 2진법 계산 디코딩의 one-bin 제도도 여기서 디자인을 하게 됐다. 현재까지 AVS의 CBAD 기존 디자인이 없다. 우리가 우리의 다자인을 관련된 HEVC의 연구와 비교하여 설득력이 강한 결과를 얻었다.High Efficiency Video Coding (HEVC) was jointly developed by the International Standard Organization (ISO) and International Telecommunication Union (ITU) to improve the coding efficiency further compared with last generation standard H.264/AVC. The similar efforts have been devoted by the Audio and Video coding Standard (AVS) Workgroup of China. They developed the newest video coding standard (AVS2 or AVS2.0) in order to enhance the compression performance of the first generation AVS1 with many novel coding tools. The Context-based Binary Arithmetic Coding (CBAC) as the entropy coding tool used in the AVS2.0 plays a vital role in the overall coding standard. Similar with Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC) adopted by HEVC, both of them employ the multiplier-free method to realize the arithmetic coding procedure. However, each of them develops the respective specific algorithm to deal with multiplication problem. In this work, there are three aspects work we have done in order to understand CBAC in AVS2.0 better and try to explore more performance improvement. Firstly, we design a comparison scheme to compare the CBAC and CABAC in the AVS2.0 platform. The CABAC algorithm in HEVC was transplanted into AVS2.0 with consideration about the different implementation detail. For example, the context initialization. The experiment result shows that the CBAC achieves better coding performance. Then several ideas to optimize the CBAC algorithm in AVS2.0 were proposed. For coding performance improvement, the proposed approximation error compensation and probability estimation optimization were introduced. Both of these two coding tools obtain coding efficiency improvement compared with the anchor. In the other aspect, the rate estimation model was proposed to reduce the coding time. Using rate estimation instead of the real CBAC algorithm to support the Rate-distortion cost calculation in Rate-Distortion Optimization (RDO) process, can significantly save the coding time due to the computation complexity of CBAC in nature. Lastly, the binary arithmetic decoder implementation detail was described. Since Context-based Binary Arithmetic Decoding (CBAD) in AVS2.0 introduces too much strong data dependence and computation burden, it is difficult to design a high throughput CBAD with 2 bins or more decoded in parallel. Currently, one-bin scheme of binary arithmetic decoder was designed in this work. Even through there is no previous design for CBAD of AVS up to now, we compare our design with other relative works for HEVC, and our design achieves a compelling experiment result.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Research Background 1 1.2 Key Techniques in AVS2.0 3 1.3 Research Contents 9 1.3.1 Performance Comparison of CBAC 9 1.3.2 CBAC Performance Improvement 10 1.3.3 Implementation of Binary Arithmetic Decoder in CBAC 12 1.4 Organization 12 Chapter 2 Entropy Coder CBAC in AVS2.0 14 2.1 Introduction of Entropy Coding 14 2.2 CBAC Overview 16 2.2.1 Binarization and Generation of Bin String 17 2.2.2 Context Modeling and Probability Estimation 19 2.2.3 Binary Arithmetic Coding Engine 22 2.3 Two-level Scan Coding CBAC in AVS2.0 26 2.3.1 Scan order 28 2.3.2 First level coding 30 2.3.3 Second level coding 31 2.4 Summary 32 Chapter 3 Performance Comparison in CBAC 34 3.1 Differences between CBAC and CABAC 34 3.2 Comparison of Two BAC Engines 36 3.2.1 Statistics and initialization of Context Models 37 3.2.2 Adaptive Initialization Probability 40 3.3 Experiment Result 41 3.4 Conclusion 42 Chapter 4 CBAC Performance Improvement 43 4.1 Approximation Error Compensation 43 4.1.1 Error Compensation Table 43 4.1.2 Experiment Result 48 4.2 Probability Estimation Model Optimization 48 4.2.1 Probability Estimation 48 4.2.2 Probability Estimation Model in CBAC 52 4.2.3 The Optimization of Probability Estimation Model in CBAC 53 4.2.4 Experiment Result 56 4.3 Rate Estimation 58 4.3.1 Rate Estimation Model 58 4.3.2 Experiment Result 61 4.4 Conclusion 63 Chapter 5 Implementation of Binary Arithmetic Decoder in CBAC 64 5.1 Architecture of BAD 65 5.1.1 Top Architecture of BAD 66 5.1.2 Range Update Module 67 5.1.3 Offset Update Module 69 5.1.4 Bits Read Module 73 5.1.5 Context Modeling 74 5.2 Complexity of BAD 76 5.3 Conclusion 77 Chapter 6 Conclusion and Further Work 79 6.1 Conclusion 79 6.2 Future Works 80 Reference 82 Appendix 87 A.1. Co-simulation Environment 87 A.1.1 Range Update Module (dRangeUpdate.v) 87 A.1.2 Offset Update Module(dOffsetUpdate.v) 102 A.1.3 Bits Read Module (dReadBits.v) 107 A.1.4 Binary Arithmetic Decoding Top Module (BADTop.v) 115 A.1.5 Test Bench 117Maste

Structural Ambiguity Resolution of Chinese Syntactic Pattern V+NP1+“de”+NP2

Maste

(A)Study of the formation process of consumer-based clothing brand equity

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :의류학과,2003.Docto

청소년의 의류점포애고행도에 관한 연구

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :의류학과,1996.Maste

A Longitudinal Study on Professional Socialization, Self-esteem, and Self-efficacy in Nursing Students

Purpose: The purpose of this study was to clarify longitudinally the professional socialization (PS), self-esteem (SE1), and self-efficacy (SE2) over time in nursing students. Methods: Using a structured questionnaire, data were collected from the same nursing students in 2008, 2009, and 2010 years. Descriptive statistics and one-way ANOVA test with the SAS package were used for the data analysis. Results: The differences in the PS, SE1, and SE2 over time were not significant in nursing students. However, the differences in decision making over time were significant in nursing students. Conclusion: These results suggest that SE1 and SE2 continuously affected professional socialization over time. Therefore, it is necessary to devise a continuing and long-term strategy, which strengthens SE1 and SE2 in order to improve professional socialization

인공신경망 기법을 이용한 자동작곡시스템 개발에 대한 연구

학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :라이프미디어협동과정,2017. 2본 논문에서는 인공신경망 기법을 사용해서 음악적 흐름을 학습하고 이를 통해 새로운 곡을 작곡할 수 있는 작곡 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 자동 작곡 시스템은 인간의 음악 창작활동을 모사하기 위해서 기본적으로 음악 데이터의 구조에 대한 생성 모델(Generative model)을 필요로 한다. 이를 위해 오랫동안 Markov Chain 기법, 유전 알고리즘, 인공 신경망, 셀룰라 오토마타 등 다양한 기법들을 이용한 연구들이 이루어져 왔다. 본 연구는 이 모델을 인공신경망 학습을 통해 구현하는 것을 목표로 진행되었다. 먼저 멜로디와 코드진행으로 이루어진 음악 데이터(MIDI)를 화성학적 의미를 지니는 텍스트 형태로 변환한 후, 인공신경망 기법 중 순차적 데이터 분석에 효과적인 LSTM RNN(Long Short-term Memory Recurrent Neural Network)기법으로 학습하도록 하였다. 학습된 인공신경망이 어떤 논리구조를 통해 음악의 순차적 정보를 해석하는지 확인하기 위해, 학습이 완료된 RNN의 은닉층(hidden layer)을 시각화해서 확인하였다. 또한 특정 느낌의 음악을 생성하기 위해서 곡의 느낌에 따라 분류된 미디 데이터로 seed 데이터를 준비한 후, 이를 RNN의 인풋으로 활용하여 비슷한 느낌의 곡을 작곡하도록 하여 결과를 확인하였다. 이를 통해 RNN이 실제로 음악의 흐름을 어떻게 학습하고 생성하는지 유추하고 향후 개선 가능성까지 가늠해 볼 수 있었다. 추가적으로, 같은 곡을 모티브로 한 여러 번의 작곡 결과물들 사이의 차별성을 높이기 위해 autoencoder기법을 사용해서 seed 데이터를 생성하도록 하였으며, 최종 음원의 퀄리티를 높이기 위한 후처리 작업과 오디오 렌더링 작업을 담당하는 모듈을 구현하였다. 또한 사용자가 웹사이트를 통해서 음원 생성을 요청하고 전달받을 수 있도록 웹서비스 형태로 최종 구현하였다.I.서론 A.연구 배경 B.연구 목적과 방법 II.선행 사례 및 연구 분석 A.관련 사례 분석 B.선행 연구 분석 III.인공신경망 기법의 개요 A. 인공신경망 및 뉴런의 구조 B. RNN 및 LSTM RNN IV. 인공신경망을 이용한 작곡시스템 구현 A.데이터 준비 B.코드 진행 학습을 위한 인공신경망 구축 C.멜로디 진행 학습을 위한 인공신경망 구축 D.추가 작업 V.분석 및 결론 A. 결과 분석 B.결론 및 향후 과제Maste

Granger causality test between ENSO and winter climate variability over the Korean peninsula

The causal relationship between El Nino‐Southern Oscillation (ENSO) and winter climate variability in Korea is tested by analyzing Korea Meteorological Administration Automatic Synoptic Observing System datasets for the past 59 years. Consistent with previous studies, positive phase of ENSO (El Nino) tends to cause warmer temperature and heavier precipitation in Korea in early winter with three‐week lead time. This causality is quantified by performing Granger causality test. It turns out that ENSO explains an additional 9.25% of the variance of early‐winter temperature anomalies in Korea, beyond that already provided by temperature itself. Likewise, 22.18% additional information is gained to explain early‐winter precipitation variance by considering ENSO. This result, which differs from simple lead‐lag correlation analysis, suggests that ENSO needs to be considered in predicting early‐winter surface climate variability in Korea.N

Assessment of 6-Month Lead Prediction Skill of the GloSea5 Hindcast Experiment

This study explores the 6-month lead prediction skill of several climate indices that influence on East Asian climate in the GloSea5 hindcast experiment. Such indices include Nino3.4, Indian Ocean Diploe (IOD), Arctic Oscillation (AO), various summer and winter Asian monsoon indices. The models prediction skill of these indices is evaluated by computing the anomaly correlation coefficient (ACC) and mean squared skill score (MSSS) for ensemble mean values over the period of 1996~2009. In general, climate indices that have low seasonal variability are predicted well. For example, in terms of ACC, Nino3.4 index is predicted well at least 6 months in advance. The IOD index is also well predicted in late summer and autumn. This contrasts with the prediction skill of AO index which shows essentially no skill beyond a few months except in February and August. Both summer and winter Asian monsoon indices are also poorly predicted. An exception is the Western North Pacific Monsoon (WNPM) index that exhibits a prediction skill up to 4- to 6-month lead time. However, when MSSS is considered, most climate indices, except Nino3.4 index, show a negligible prediction skill, indicating that conditional bias is significant in the model. These results are only weakly sensitive to the number of ensemble members.N

On the relationship between ENSO and annual cycle in the tropical eastern Pacific

The El Nino-Southern Oscillation (ENSO) is an abnormal change of the annual cycle, and thus, change in ENSO is closely related to change in the annual cycle. So far, it is known that the change in the amplitude of ENSO is negatively correlated to that in the amplitude of the annual cycle. Here we analyzed 500-year simulation of a coupled GCM in order to investigate the relationship between ENSO and annual cycle in the tropical eastern Pacific. The negative correlation between the decadal change in the ENSO amplitude and that in the annual cycle is dominant, yet the positive correlation is also significant for some decadal periods. Here, we propose the possible mechanisms to lead the positive and negative correlations.1