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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 720 - 732 (13page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2023.28.6.720
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최근 3차원 포인트 클라우드의 획득/표현 장비가 발전함에 따라 자율주행 등의 응용 분야에서 포인트 클라우드의 활용에 관한 기술연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 포인트 클라우드 기반의 응용 프로그램 상용화에는 여러 제한 사항이 존재하며, 이 중 하나는 포인트 클라우드 콘텐츠의 막대한 데이터 크기이다. 이러한 제한 사항을 해결하기 위해 여러 포인트 클라우드 압축 기술이 개발되고 있으며, 최근 인공지능 기반의 AI-PCC(AI-based PCC) 기술이 등장하였다. AI-PCC는 압축 성능이 우수하다는 장점이 있으나, 압축된 포인트 클라우드 비트스트림과 함께 뉴럴네트워크를 구성하는 파라미터들이 전송되어야 한다는 한계가 존재한다. 이는 AI-PCC 뉴럴 네트워크 내부의 파라미터가 학습 방식에 따라 다르게 설정되기에 발생하는 문제이다. 큰 크기를 갖는 뉴럴네트워크 파라미터를 수시로 전송한다면 대역폭 이용에 있어 효율이 많이 떨어지기에 AI-PCC를 활용한 포인트 클라우드의 전송 및 소비는 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 AI-PCC의 잔차 파라미터를 INNC(Incremental Neural Network Coding) 기반으로 압축 후 전송하여 효율적인 AI-PCC 기반 스트리밍을 가능케 하는 프레임워크를 제안한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 기술
Ⅲ. 잔차 파라미터의 압축을 활용한 AI-PCC 기반 스트리밍 프레임워크
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
J. Kim, S. Rhee, H. Kwon and K. Kim, "LiDAR Point Cloud Compression by Vertically Placed Objects Based on Global Motion Prediction," in IEEE Access, vol. 10, pp. 15298-15310, 2022. doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3148252.
M. Lee, et al., “Point Cloud Video Codec using 3D DCT based Motion Estimation and Motion Compensation," 2021 Journal of Broadcast Engineering, Vol 26, No. 6, pp.680-690, November 2021. doi: https://doi.org/10.5909/JBE.2021.26.6.680.
R. Mekuria and L. Bivolarsky, "Overview of the MPEG Activity on Point Cloud Compression," 2016 Data Compression Conference (DCC), Snowbird, UT, USA, 2016, pp. 620-620. doi: https://doi.org/10.1109/DCC.2016.91.
Performance analysis of currently AI-based available solutions for PCC, ISO/IEC JTC1/SC29/WG7, N582, Apr. 2023.
X. Hou, L. Shen, K. Sun and G. Qiu, "Deep Feature Consistent Variational Autoencoder," 2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Santa Rosa, CA, USA, 2017, pp. 1133-1141, doi: https://doi.org/10.1109/WACV.2017.131.
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R. Mekuria and L. Bivolarsky, "Overview of the MPEG Activity on Point Cloud Compression," 2016 Data Compression Conference (DCC), Snowbird, UT, USA, 2016, pp. 620-620. doi: https://doi.org/10.1109/DCC.2016.91.
Performance analysis of currently AI-based available solutions for PCC, ISO/IEC JTC1/SC29/WG7, N582, Apr. 2023.
X. Hou, L. Shen, K. Sun and G. Qiu, "Deep Feature Consistent Variational Autoencoder," 2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Santa Rosa, CA, USA, 2017, pp. 1133-1141, doi: https://doi.org/10.1109/WACV.2017.131.
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