최근 5G 모바일 인프라와 함께 360도 비디오, VR 서비스 등 점차 증가하고 있는 실감형 비디오 서비스 요구에 대응하기 위해 차세대 비디오 부호화 표준인 versatile video coding (VVC)는 UHD의 고해상도 비디오뿐만 아니라 360 비디오, High dynamic range (HDR), 스크린 콘텐츠 등 다양한 포맷의 비디오 역시 주요 표준 기술 적용 대상으로 고려하였다. 비디오 부호화 관련 양대 국제 표준화 그룹인 ISO/IEC moving picture experts group (MPEG)과 ITU-T video coding experts group (VCEG)이 공동으로 구성한 표준 개발팀인 joint video experts team (JVET)에서는 기존 비디오 부호화 표준인 high efficiency video coding (HEVC)보다 2배 이상의 압축 성능을 목표로 VVC 표준화를 진행하고 있다. 화면내 블록 복사 (intra block copy, IBC) 기법은 문자와 그래픽이 다수 포함된 스크린 콘텐츠 영상의 압축 성능을 향상시키기 위해 VVC에 채택된 기술로 HEVC의 확장 버전에서 처음 소개되었다. 스크린 콘텐츠는 화면 내에서 임의 패턴이 반복되는 현상이 자주 발생하는 특징을 가진다. 이러한 특징을 기반으로 IBC는 동일한 화면의 이미 복원된 영역에서 현재 부호화하려는 블록과 가장 유사한 블록을 탐색하여 예측을 수행한다. VVC에 채택된 IBC 기술은 제한된 영역 내의 복원된 화소만 참조할 수 있도록 탐색 범위를 정의하고 있으며, 제한된 탐색 범위에서 지역적 탐색과 해시 기반의 전역적 탐색을 이용해 현재 부호화하려는 IBC 블록에 대해 참조할 수 있는 예측 블록을 찾는다. 스크린 콘텐츠는 패턴의 반복뿐 아니라 임의 패턴이 회전 및 대칭되어 나타나는 현상 역시 자주 발생한다. 따라서 이미 복원된 영역의 블록을 대칭 또는 회전시켜 예측 신호로 이용한다면 부호화 효율을 향상시킬 수 있을 것이다. 이를 기반으로 본 논문에서는 IBC에서 대칭 변환 및 회전 변환된 예측 신호를 생성하는 방법을 제안하고 각각을 intra mirrored block copy (IMBC), intra rotated block copy (IRBC)라 명명하고 이 두 방법을 합하여 intra mirrored and rotated block copy (IMRBC)라 명명하였다. IMBC는 탐색 영역에서 현재 부호화 하려는 블록과 수평, 수직 방향으로 대칭을 이루는 형태의 샘플을 참조하여 대칭 시킨 뒤 예측 블록을 구성하는 방법이고 IRBC는 탐색 영역에서 현재 부호화 하려는 블록의 중심점을 기준으로 180°회전된 형태의 블록과 유사한 샘플을 참조하여 예측 블록을 구성하는 방법이다. 최종적으로, 예측된 블록은 블록 벡터(BV)와 블록 벡터 예측자(BVP)의 차분 값인 BVD의 형태로 부호화 된다. 이에 따라 참조 블록의 회전 및 대칭 여부를 알리기 위한 3가지 구문요소가 추가되었고 해당 구문요소의 시그널링 과정을 통해 예측 블록의 회전 및 대칭 여부를 디코더 측에 알릴 수 있다. 추가적으로 제안 방법의 효과적인 부호화를 위하여 제안 예측 방법을 해시 기반으로 고속화하는 방법과 블록 벡터 예측자를 클리핑하는 방법을 제안한다. IMRBC의 해시 기반 고속화는 기존 VVC의 IBC에 적용되어있는 해시 탐색 방법을 제안하는 IMBC 및 IRBC에 적용함으로써 인코딩 타임을 감소시키는 방법이다. 마지막으로 BVP의 클리핑은 BVP의 부호화 과정 중 제한된 탐색 범위 밖을 가리키는 BV 뿐 아니라 BVP도 제한하여 탐색 범위 내로 클리핑 하는 방법으로 BV를 효과적으로 예측하도록 한다. 실험은 VVC의 공통 실험 조건 (common test condition, CTC)에서 랜덤 엑세스 (random access, RA) 및 올 인트라 (all intra, AI) 예측구조를 및 VVC 표준화에서 스크린 콘텐츠 기술 실험에 사용되는 Class F 와 SCC 시퀀스를 사용하여 진행되었다. 제안 방법의 최종적인 성능은 VTM-6.0 CTC와 비교하여 Class F 영상을 기준으로 RA/AI 조건에서 각각 평균 0.66%, 2.30%의 부호화 효율 증가를 보였고 SCC 영상을 기준으로 RA/AI 조건에서 각각 평균 0.40%, 2.46%의 부호화 효율 증가를 보였다. 또한 제안 방법에 해시 기반 고속화를 적용하면 적용하지 않은 방법과 비교하여 Class F 영상을 기준으로 무시가능한 부호화 손실로 부호화에 소요되는 시간이 각각 평균 13%, 16% 감소하였으며, SCC 영상을 기준으로는 무시 가능한 부호화 손실로 부호화에 소요되는 시간이 각각 평균 21%, 4% 감소하였다.