KR101272846B1 - 저밀도 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치 - Google Patents

저밀도 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101272846B1
KR101272846B1 KR1020110122529A KR20110122529A KR101272846B1 KR 101272846 B1 KR101272846 B1 KR 101272846B1 KR 1020110122529 A KR1020110122529 A KR 1020110122529A KR 20110122529 A KR20110122529 A KR 20110122529A KR 101272846 B1 KR101272846 B1 KR 101272846B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
parity check
specific bit
syndrome
decoding
Prior art date
Application number
KR1020110122529A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20130056771A (ko
Inventor
장민
김상효
신상윤
전병우
서덕영
심동규
한종기
Original Assignee
성균관대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 성균관대학교산학협력단 filed Critical 성균관대학교산학협력단
Priority to KR1020110122529A priority Critical patent/KR101272846B1/ko
Priority to PCT/KR2012/001093 priority patent/WO2013077498A1/ko
Publication of KR20130056771A publication Critical patent/KR20130056771A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101272846B1 publication Critical patent/KR101272846B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/03—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
    • H03M13/05—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits
    • H03M13/11—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits using multiple parity bits
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/63—Joint error correction and other techniques
    • H03M13/6312—Error control coding in combination with data compression
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/03—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
    • H03M13/05—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits
    • H03M13/11—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits using multiple parity bits
    • H03M13/1102—Codes on graphs and decoding on graphs, e.g. low-density parity check [LDPC] codes

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Error Detection And Correction (AREA)

Abstract

독립적으로 각각의 부호율에 최적화된 차수 분포를 가지는 LDPC 부호를 사용하고, 복호가 실패했을 시 압축되지 않은 정보의 일부인 특정 비트를 부호화 장치에서 복호화 장치로 전송하는 소스 공개(SOURCE REVEALING) 방법을 이용한 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법이 개시되어 있다. 분산 소스 복호화 방법은 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 (a) 단계, 제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 (b) 단계 및 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 (c) 단계를 포함한다.

Description

저밀도 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치{METHOD OF DISTRIBUTED SOURCE ENCODING AND DECODING USING LOW-DENSITY PARITY CHECK CODES AND APPARATUS FOR THE SAME}
본 발명은 정보의 부호화 및 복호화에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 분산 소스 부호화(Distributed Source Coding, DSC) 기술에 적용될 수 있는 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치에 관한 것이다.
일반적으로 상관성이 있는 둘 이상의 정보를 압축할 때 서로의 정보를 각 부호화기(또는 압축기)와 각 복호화기(또는 복원기)가 서로 공유하여 활용한다면 모든 정보들을 결합 엔트로피(joint entropy)의 정보량으로 쉽게 압축할 수 있다. 이러한 과정을 결합 부호화(joint encoding) 및 결합 복호화(joint decoding) 이라고 한다.
하지만 정보를 압축하고 복원할 때 서로의 정보를 각 부호화기에서 서로 공유하지 않고 별도로 압축하더라도, 각 복호화기가 압축된 정보들을 서로 공유하여 복원한다면 부호어의 길이가 충분히 길 경우 점근적으로 결합 엔트로피만큼의 압축률을 달성할 수 있음이 1970년대에 슐레피안과 울프(Slepian-Wolf)에 의해 밝혀졌다. 이처럼 독립 부호화(separate encoding)와 결합 복호화(joint decoding) 과정으로 상관관계가 있는 정보들을 압축하는 과정을 분산 소스 부호화 (distributed source coding, DSC)라고 하며, 분산 비디오 부호화 (distributed video coding) 과 센서 네트워크 등이 가장 대표적인 응용 기술이다.
특히, 비디오 플레이어, 맞춤영상정보 서비스(VOD), 영상 전화, 디지털 멀티미디어 브로드캐스팅(DMB), 무선 모바일 환경에서의 영상전송 등에 효율적인 압축기술로서 MPEG, H.26x 등의 압축 표준이 널리 사용되고 있으나, 상기 압축 표준들은 시간적인 중복성(Temporal redundancy)을 제거함으로써 부호화 효율에서 큰 이득이 있는데, 상기 시간적인 중복성을 줄이기 위한 대표적인 방법으로서 움직임 예측 및 보상 기술이 있다. 하지만, 상기 움직임 예측 및 보상 기술은 동영상 부호화기에서 상대적으로 많은 연산량을 요구하기 때문에, 전력 소비가 커지게 된 단점이 있다. 따라서, 센서 네트워크와 같은 한정된 자원의 환경에서는 부호화기의 저전력화를 위해서, 부호화기의 복잡도를 줄이는 것이 중요한 기술적 문제로 대두되고 있다.
Slepian-Wolf 이론과 Wyner-Ziv 이론에 근거한 분산 비디오 부호화(DVC: Distributed Video Coding) 기술은 비디오 부호화 장치의 복잡도를 획기적으로 줄일 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 상술한 바와 같이, Slepian-Wolf 이론은 상관성이 있는 소스들을 독립적으로 부호화하여도 복호화를 서로 연계하여 수행하면 각 소스를 같이 예측 부호화하여 얻을 수 있는 부호화 이득을 동일하게 얻을 수 있음을 수학적으로 증명한 것이다. Wyner-Ziv 이론은 무손실 압축에 해당하는 Slepian-Wolf 이론을 손실 압축의 경우로 확장한 것이다. 이 두 가지 이론은 비디오 부호화의 중요 요소인 프레임간 시간 중복성을 제거하는 움직임 예측 및 보상을 부호화 이득의 손실 없이 복호화 장치 쪽으로 옮길 수 있는 가능성을 이론적으로 제시하고 있다.
Wyner-Ziv 부호화 기술은 복호화 장치에서 복원된 이웃 프레임간의 유사도를 이용하여 현재 프레임에 대한 보조 정보(Side Information)을 생성하고, 생성된 보조 정보와 현재 프레임 사이의 차이를 가상의 채널 잡음(virtual channel noise)으로 간주한 후, 부호화 장치에서 채널 부호화로 생성된 패리티 비티를 전송 받아 보조 정보에 포함된 잡음을 제거하여 현재 프레임을 복원 한다.
즉, 분산 비디오 부호화 기술은 부호화기에서 계산량을 가장 많이 차지하는 움직임 예측을 복호화기에서 실행하도록 함으로써 부호화기의 복잡도를 낮추는 방법으로, 부호화기에서는 비디오 프레임들을 서로 독립적으로 부호화하며 기존 기술과 같이 비디오 프레임들 사이의 유사도를 검출하기 위해 비디오 프레임들을 스캔하지 않기 때문에 부호화기의 연산량을 줄일 수 있다.
상술한 바와 같이 분산 비디오 부호화 기술에 적용될 수 있는 분산 소스 부호화 시스템의 목표는 상관 관계가 있는 정보들을 독립적으로 부호화하면서도 결합하여 복호화함으로써 전체 정보를 결합 엔트로피에 근접하는 정보량으로 압축하는 것이다. 즉, 상관관계가 있는 두 정보 중 제 1 정보(이하 X라 함)과 제 2 정보(이하 Y라 함)을 분산 소스 부호화를 통해 압축했을 때 두 정보의 압축률 Rx와 RY의 합이 이론적인 하한인 결합 엔트로피 H(X, Y) 에 근접하도록 만드는 것이다. 이러한 결합 엔트로피 식은 다음의 수학식 1과 같이 전개될 수 있다.
Figure 112011092593004-pat00001
상기 수학식 1에서 H(Y)는 한 정보 Y를 독립적으로 압축하고 복원해서 얻을 수 있는 Y의 엔트로피이며, H(X|Y)는 정보 Y가 주어진 상황에서 이를 이용해 다른 정보 X를 압축하고 복원했을 때 얻을 수 있는 조건부 엔트로피(conditional entropy)이다. 결합 엔트로피가 상기의 식처럼 표현된다는 것은 한 정보 Y를 자신만의 특성을 이용해서 H(Y)로 압축 및 복원하면, 다른 정보 X의 압축은 독립적으로 수행되어도 복원을 할 때 Y를 보조 정보(side information)로 이용한다면 최적의 압축률인 H(X|Y)로 압축될 수 있음을 의미한다. 즉, 이 상황에서 Y는 X의 상관관계와 관련 없이 독립적으로 압축 및 복원되고, X는 Y를 이용해 최대한 압축 및 복원된다. 이러한 분산 소스 부호화를 비대칭 분산 소스 부호화(asymmetric DSC)라고 하며, 대부분의 분산 소스 부호화 시스템은 비대칭 분산 소스 부호화의 형태로 구현된다.
이러한 비대칭 분산 소스 부호화 시스템은 오류 정정 부호로 구현 가능하다. X와 Y의 상관관계(correlation)는 오류가 존재하는 채널로 모델링 가능하다. Y를 X에 오류가 섞인 정보로 간주하고, 상기 X와 Y의 상관관계가 높으면 적은 오류가, 상관관계가 낮으면 많은 오류가 존재한다. 따라서 Y를 보조정보로 이용하여 X를 압축 및 복원하는 문제는 곧 X에 오류가 섞여있는 Y에서 오류를 정정하여 X를 복원하는 문제로 치환될 수 있다. 이에 따라 비대칭 분산 소스 부호화 시스템은 성능이 우수한 오류 정정 부호로 구현할 수 있으며, 많은 분산 소스 부호화 시스템이 이론적인 통신 한계인 Shannon 채널 용량(channel capacity)에 근접하는 우수한 성능을 갖는 저밀도 패리티 검사(Low Density Parity Check, LDPC) 부호를 이용하여 구현된다.
도 1은 종래의 LDPC 부호를 이용한 분산 소스 부호화의 개념도이다.
도 1은 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬을 이분(bipartite) 그래프인 태너(Tanner) 그래프로 표현한 그림을 나타내고 있다. 각각의 LDPC 부호는 패리티 검사 행렬(parity-check matrix)로 정의되며, 이러한 패리티 검사 행렬은 시각적, 직관적인 이해를 위해 태너(Tanner) 그래프라는 이분(bipartite) 그래프(100)로 표현될 수 있다. 상기 이분 그래프는 변수 노드(variable node) 집합(110), 검사 노드(check node) 집합(120) 및 상기 변수 노드 집합과 검사 노드 집합의 원소들을 서로 연결하는 연결선(edge) 집합으로 구성된다. 상기 변수 노드 집합(110)에 포함된 변수 노드들(111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118)은 실제 데이터들과 대응되며, 시스템이 2진 데이터를 사용한다면 0이나 1의 값을 가진다. 정사각형으로 표현된 도형은 검사 노드 집합(120)에 포함된 검사 노드(check node, 121, 122, 123, 124)라고 불리며 부호어의 비트들의 대수적인 관계를 나타내는 패리티 검사 방정식(parity-check equation)에 대응된다. 신드롬 집합(130)은 신드롬(131, 132, 133, 134)을 포함한다.
예를 들어, 도 1의 검사 노드 c1(121)에는 v1(111), v3(113), v4(114), v7(117) 및 s1(131)가 연결되어 있는데, 이는 v1(111), v3(113), v4(114), v7(117) 및 s1(131)의 이진합(modulo-2 sum)의 결과가 0임을 의미한다. 이는 s1(131)의 값이 v1(111), v3(113), v4(114) 및 v7(117)의 이진합과 동일하는 것을 의미한다. 즉, 신드롬(130)의 각 원소에는 각 신드롬의 원소가 연결된 검사 노드(120)의 원소에 대응하는 변수 노드(110) 원소들의 이진합과 같은 값이 저장된다.
도 2의 좌측 도면은 X를 압축하는 부호화기(200)를 나타낸다. X의 각 데이터들이 변수 노드 집합(210)에 포함된 변수 노드(211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218)에 나열된다. 검사 노드 집합(220)의 검사 노드(221, 222, 223, 224)와의 연결에 따라 변수 노드(210)의 값들이 더해져서 신드롬 집합(230)의 신드롬(231, 232, 233, 234)에 저장된다. 전체 데이터의 수(변수 노드의 수와 동일)에 대한 신드롬 수(검사 노드 수와 동일)의 비율이 압축률로, 0부터 1 사이의 값을 갖는다. 상기 압축률은 (1-부호율)과 동일한 값을 가지며, 여기서 부호율 R은 패리티 검사 행렬에서 열의 수와 행의 수의 비율을 나타내며, 태너(Tanner) 그래프에서는 변수 노드의 개수 N과 검사 노드의 개수 M의 비율을 의미한다. 부호율은 하기의 수학식 2에 의해 계산된다.
Figure 112011092593004-pat00002
도 2의 우측 도면은 Y와 신드롬을 이용하여 X를 복원하는 복호화기(250)를 나타낸다. 부호화기(200)로부터 전달받은 신드롬 집합(260)의 신드롬(261, 262, 263, 264)이 복호화기(250)의 검사 노드 집합(270)의 검사 노드(271, 272, 273, 274)에 연결된다. 복원하고자하는 정보 X에 오류가 섞인 것으로 간주되는 정보 Y의 각 데이터들이 변수 노드 집합(280)의 변수 노드(281, 282, 283, 284, 285, 286, 287, 288)에 나열된다. 여기서 정보 Y는 독립적으로 미리 복호화된다. 이와 같은 그래프 설정이 마무리되면 신뢰-전파(belief-propagation) 복호와 같은 LDPC 부호의 오류 정정 알고리즘을 수행한다. 이러한 과정을 통해 복호가 성공한다면 Y와 X의 신드롬을 통해 X를 복원할 수 있다.
실질적인 분산 소스 부호화 시스템을 구현하는데 있어서 가장 중요한 전제는 각 부호화기들은 독립적으로 각 정보를 압축한다는 것이다. 이와 같은 상황에서 Y를 압축하는 부호화기는 정보를 H(Y)로 쉽게 압축할 수 있지만, X를 압축하는 독립적인 부호화기는 Y의 정보 특성을 알지 못하기 때문에 X를 얼마만큼의 정보량으로 압축할지 결정하지 못한다. 즉, X의 독립적인 부호화기는 H(X|Y)를 계산해내지 못한다.
따라서, 대부분의 비대칭 분산 소스 부호화 시스템은 부호율-적응적(rate-adaptive) 오류 정정 부호와 되먹임 경로(피드백, feedback path)를 사용하여 상기의 문제를 해결한다. 부호율-적응적 오류 정정 부호란 다양한 부호율을 갖는 오류 정정 부호가 유기적으로 연결된 구조를 가지도록 하여, 시스템이 상황에 맞게 적응적으로 특정 부호율의 부호를 선택하는 오류 정정 부호를 의미한다. 분산 소스 부호화의 모든 부호율-적응 과정은 압축률이 낮은 부호에서 압축률이 높은 부호를 생성하는 것을 말하며, 일반적으로 신드롬 분할(syndrome splitting) 방법을 통해 이루어진다.
도 3a 및 도 3b는 신드롬 분할 부호율-적응 과정을 나타내는 개념도이다.
도 3a는 복호화기에서 기존에 구성한 LDPC 부호의 이분 그래프이며, 도 3b는 신드롬이 분할되어 구성된 압축률이 높은 새로운 LDPC 부호의 이분 그래프이다. 예를 들어, 도 3a의 기존 그래프에서 s1(321)은 x1(301), x3(303), x4(304), x7(307)의 합을 나타내는 패리티 검사식이다. 이와 같은 상황에서 복호가 성공하지 못한 경우 X의 부호화기는 도 3b에 도시된 바와 같이 x1(301), x4(304)의 합의 값을 갖는 추가 신드롬 a(322)를 전송한다. 추가 신드롬 a(322)를 수신한 복호화기는 도 3b와 같은 그래프를 구성한다. 이에 따르면 검사 노드 c0(312)는 x1 + x4 = a 의 패리티 검사식을 구성하며, 검사 노드 c1(311)은 (x1+x3+x4+x7) + (x1+x4) = a + s1 의 패리티 검사식을 구성한다. 검사 노드 c1(311)의 식은 이진합의 특성을 이용하여 다시 x3 + x7 = a + s1 의 패리티 검사식을 구성한다. 이러한 신드롬 분할을 통한 부호율-적응 과정은 특정 신드롬이 정보의 관계를 보다 명확하게 하는 것으로 이해할 수 있다.
상기의 신드롬 분할 방법으로 설계된 복수의 LDPC 부호들의 집합인 부호율-적응적 LDPC 부호를 구성하는 각각의 원소 부호(member code)들은 자신과 인접한 압축률을 갖는 다른 원소 부호의 구조에 기반한다. 가장 압축률이 낮은 LDPC 부호를 모부호(mother code)라고 하면, 상기 모부호보다 한 단계 압축률이 높은 부호는 모부호의 일부 신드롬이 분할된 형태의 구조를 갖는다. 동일한 방식으로 한 단계씩 높은 압축률의 부호가 구성되기 때문에 모부호를 제외한 다른 원소 부호들은 모두 다른 원소 부호들에 의존적으로 설계된다.
LDPC 부호의 최적화 과정은 부호의 각 부호율(1-압축률)에 적합한 차수 분포(degree distribution)를 찾는 것이다. 상기 태너(Tanner) 그래프에서 변수 노드와 검사 노드의 차수(degree)는 각 노드에 연결되어 있는 연결선의 개수를 나타낸다. 변수 노드의 차수는 상기 패리티 검사 행렬에서 대응하는 열 배열에 존재하는 0이 아닌 원소의 개수이며, 검사 노드의 차수는 상기 패리티 검사 행렬에서 대응하는 행 배열에 존재하는 0이 아닌 원소의 개수이다.
LDPC 부호의 변수 노드 및 검사 노드 각각의 노드 관점(node perspective) 차수 분포(degree distribution)는 LDPC 부호에서 노드들이 갖는 차수의 확률적인 분포를 나타내는 지표이다. 여기서 λi는 차수가 i인 변수 노드의 개수와 전체 변수 노드의 개수 N의 비율을 나타내며, ρj는 차수가 j인 검사 노드의 개수와 전체 검사 노드의 개수 M의 비율을 나타낸다.
동일한 차수 분포를 갖는 LDPC 부호들은 동일한 점근적인 성능(asymptotic performance)을 갖는다. LDPC 부호의 점근적인 성능은 상응하는 태너(Tanner) 그래프에 순환고리(cycle)가 없다는 가정 아래, 즉 부호어의 길이가 무한대라는 가정 아래 LDPC 부호가 갖는 오류 정정 능력이다. 이와 같이 LDPC 부호의 차수 분포를 이용하여 점근적인 성능을 계산하는 과정을 밀도 진화(density evolution)이라고 한다.
LDPC 부호의 일반적인 최적화 과정은 주어진 부호율에서 점근적인 성능이 우수한 차수 분포를 찾는 과정이다. 즉, 차수 분포를 변화시켜가며 밀도 진화로 점근적인 성능을 얻고, 이들 중 점근적인 성능이 우수한 차수 분포를 선택하는 것이다. 비록 이러한 최적화 과정이 점근적인 성능, 즉 부호어의 길이가 무한대라는 가정 아래 이루어지지만 성능의 경향은 부호어의 길이가 유한한 LDPC 부호에서도 비슷하게 나타난다. 즉, 우수한 점근적 성능의 차수 분포를 갖는 유한한 길이의 LDPC 부호는 열악한 점근적 성능의 차수 분포를 갖는 동일한 길이의 LDPC 부호에 비해서 일반적으로 성능이 우수하다.
그런데, 최적화된 차수 분포(degree distribution)는 부호율에 따라 다름에도 불구하고, 상술한 부호율-적응적 LDPC 부호의 모부호를 제외한 원소 부호들은 상기 모부호 또는 부호율이 유사한 다른 원소 부호로부터 신드롬 분할만 이루어지기 때문에 차수 분포(degree distribution)를 조정하는 것이 불가능하다. 이로 인해 부호율-적응적 LDPC 부호는 각 원소 부호들을 최적화하는 것이 용이하지 않다.
한국 공개 특허 제 10-2011-0054804 호("비트율 제어 방법과 장치 및 이를 이용한 분산 비디오 코딩 방법과 장치", 경희대학교 산학협력단, 2011.05.25 공개)
전술한 바와 같이 종래의 부호율-적응적 LDPC 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법은 각각의 부호율에 최적화된 LDPC 부호의 선택이 용이하지 않은 문제점이 있었다. 특히, LDPC 부호의 오류 정정 능력에 가장 결정적인 영향을 미치는 차수 분포를 각각의 원소 LDPC 부호마다 최적화된 형태로 사용할 수 없기 때문에, 동일한 부호율에서 최적화된 LDPC 부호에 비해 큰 성능 열화를 나타낸다. 각 원소 LDPC 부호들의 성능이 낮기 때문에 복호가 성공하기까지 압축률이 더 높은 LDPC 부호를 생성해야하므로 최종적으로 평균 압축률 손실이 발생하고, 각 원소 LDPC 부호들의 성능이 낮기 때문에 복호가 성공하기까지 다수의 원소 LDPC 부호를 생성하고 복호를 시도하므로 신뢰-전파 복호를 많이 수행하게 되어, 복호 복잡도가 증가한다. 또한, 각 원소 LDPC 부호들의 성능이 낮기 때문에 새로운 원소 부호를 생성하기 위해 추가 신드롬을 요청하는 피드백 메시지를 여러 번 전송하여 복원 지연 시간이 증가한다.
상기한 바와 같은 단점을 극복하기 위한 본 발명의 제 1 목적은 평균 압축률을 향상시킬 수 있고, 복호 복잡도를 감소시키며, 복호 지연 시간을 최소화할 수 있는 LDPC부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법을 제공하는 것이다.
또한 본 발명의 제 2 목적은 평균 압축률을 향상시킬 수 있고, 복호 복잡도를 감소시키며, 복호 지연 시간을 최소화할 수 있는 LDPC부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 장치 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치는 독립적으로 각각의 부호율에 최적화된 차수 분포를 가지는 LDPC 부호를 사용하고, 복호가 실패했을 시 압축되지 않은 정보의 일부인 특정 비트를 부호화 장치에서 복호화 장치로 전송하는 소스 공개(SOURCE REVEALING) 방법을 이용하여 부호율-적응 과정을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 방법은 상기 제 2 정보를 부호화하는 단계, 상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 단계, 상기 제 1 정보 및 상기 결정된 부효율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성하는 단계 및 상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 패리티 검사 행렬은 상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 제 1 정보의 부호율은 상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다. 여기서, 상기 복호화 장치로부터 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신하는 단계 및 상기 피드백 정보를 수신한 경우 제 1 정보의 특정 비트를 상기 복호화 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 복호화 장치로 전송된 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 목적을 위한 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 장치는 상기 제 2 정보를 부호화하는 부호화부, 상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 부호율 결정부, 상기 결정된 부효율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 생성하는 패리티 검사 행렬 생성부, 상기 제 1 정보 및 상기 생성된 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성하는 신드롬 생성부 및 상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송하는 통신부를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 패리티 검사 행렬 생성부는 상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 패리티 검사 행렬을 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 부호율 결정부는 상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다. 여기서, 상기 통신부는 상기 복호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보를 수신한 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 상기 부호화 장치로 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 통신부는 이미 상기 복호화 장치로 전송한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 상기 제 1 정보의 특정 비트를 선택하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 목적을 달성하기 위한 분산 소스 복호화 방법은 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 (a) 단계, 제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 (b) 단계 및 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 (c) 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 (b) 단계는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하는 단계, 변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하는 단계 및 상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 상기 (c) 단계는 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하는 단계, 상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 특정 비트를 수신하는 단계 및 상기 수신한 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 목적을 달성하기 위한 분산 소스 복호화 장치는 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 복호화부, 제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 신드롬 복원부 및 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 소스 공개 복원부를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 신드롬 복원부는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하되, 상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 소스 공개 복원부는 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하고, 상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 특정 비트를 수신하는 통신부를 포함하되, 상기 수신한 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다. 여기서, 상기 소스 공개 복원부는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영하여 복원을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 할 수 있다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치에 따르면, 독립적으로 각각의 부호율에 최적화된 차수 분포를 가지는 LDPC 부호를 사용하고, 복호가 실패했을 시 압축되지 않은 정보의 일부인 특정 비트를 부호화 장치에서 복호화 장치로 전송하는 소스 공개(SOURCE REVEALING) 방법을 이용하여 부호율-적응 과정을 수행할 수 있다.
따라서, 분산 소스 부호화의 압축률과 복호 속도가 향상되고, 피드백의 전송 횟수를 크게 낮춰 복원 지연 시간을 줄일 수 있다. 이에 다르면 이전에 분산 소스 부호화 기술과 비교해 효율적이며 실시간으로 압축 및 복원이 가능한 시스템을 구현할 수 있다. 특히 분산 비디오 부호화(distributed video coding, DVC), 또는 센서 네트워크 등의 실질적인 응용 기술 분야에서 우수한 성능을 보장한다.
도 1은 LDPC 부호를 이용한 분산 소스 부호화의 개념도이다.
도 2는 LDPC 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 시스템의 개념도이다.
도 3a는 신드롬 분할 이전의 LDPC 부호의 이분 그래프의 구성도이다.
도 3b는 신드롬 분할 이후의 LDPC 부호의 이분 그래프의 구성도이다.
도 4는 종래의 부호율-적응적 LDPC 부호를 사용한 경우의 성능 손실을 나타내는 그래프이다.
도 5는 종래의 부호율-적응적 LDPC 부호를 사용한 경우의 압축률에 따른 성능을 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호를 사용한 경우의 압축률에 따른 성능을 나타낸 그래프이다.
도 7a는 소스 공개 이전의 LDPC 부호의 이분 그래프의 구성도이다.
도 7b는 소스 공개 이후의 LDPC 부호의 이분 그래프의 구성도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 및 복호화 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 압축률을 비교한 그래프이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 신뢰-전파 복호 수행 횟수를 나타내는 그래프이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 피드백 전송 횟수를 나타내는 그래프이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 방법의 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 방법의 흐름도이다.
도 14는 도 13의 (b) 단계의 상세 흐름도이다.
도 15는 도 13의 (c) 단계의 상세 흐름도이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 장치의 구성도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 장치의 구성도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
종래 부호율 - 적응적 LDPC 부호의 신드롬 분할 방식
도 4는 기존 방법의 성능 손실을 나타내는 그래프(400)이다. 즉, 부호율-적응적 LDPC 부호의 원소 부호(410)와 해당 부호율에서 최적화된 LDPC 부호(420)를 사용한 경우의 성능을 나타낸다. 두 부호는 부호어의 길이와 부호율이 동일하다.
도 4에 도시된 바와 같이 부호율-적응적 LDPC 부호의 원소 부호(410)는 차수 분포 측면에서 최적화가 이루어지지 않았기 때문에 큰 성능의 손실을 보인다. 따라서 본 발명은 분산 소스 부호화 시스템에서 각각의 부호율마다 차수 분포가 최적화된 LDPC 부호를 사용하는 방법을 제공한다.
최적화된 LDPC 부호의 사용
종래의 신드롬-분할(syndrome splitting)을 통해 구성된 부호율-적응적 LDPC 부호의 단점은 이를 구성하는 서로 다른 부호율의 원소 LDPC 부호(element LDPC codes)들이 구조적으로 종속 관계를 갖는다는 것이다. 즉 임의의 한 원소 LDPC 부호의 구조는 가장 가까운 부호율을 갖는 인접한 원소 LDPC 부호의 구조에 종속적이다. 따라서, LDPC 부호의 성능(오류 정정 능력)에 가장 큰 영향을 미치는 차수 분포(degree distribution)는 원소 LDPC 부호마다 상당히 유사해진다. 특히 모든 원소 부호 LDPC 부호의 변수 노드(variable node)의 차수 분포는 동일하게 된다. LDPC 부호의 성능은 부호율에 따라 다르게 최적화되는 차수 분포에 크게 의존하기 때문에, 부호율이 다른 원소 LDPC 부호들이 동일한 차수 분포를 가질 경우 성능 손실의 직접적인 원인이 된다.
도 5는 종래의 신드롬-분할을 통해 구성된 부호율-적응적 LDPC 부호의 압축률에 따른 성능을 개념적으로 표현한 도면이다.
도 5에 따르면 신드롬-분할을 통해 구성된 부호율-적응적 LDPC 부호의 모든 원소 LDPC 부호들은 동일한 변수 노드 차수 분포를 갖는다. 만약 이 차수 분포가 부호율-적응적 LDPC 부호의 K번째 원소 LDPC 부호(510)의 압축률에 맞추어 최적화되었다면, K번째 원소 LDPC 부호의 성능은 우수하다. 반면에 다른 압축률의 원소 LDPC 부호들은 해당 압축률에서 최적화된 차수 분포를 사용한 LDPC 부호보다는 성능이 낮다. 이로 인해 K번째 원소 LDPC 부호를 제외한 다른 모든 원소 LDPC 부호들의 성능에는 손실이 나타나게 된다.
도 6은 본 발명의 실시 예와 같이, 최적화된 LDPC 부호와 소스 공개 부호율-적응 과정으로 구현된 분산 소스 부호화 시스템의 압축률에 따른 성능을 개념적으로 표현한 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명은 각 압축률에 따라 독립적으로 최적화된 LDPC 부호들을 사용한다. 도 6에서 그래프(600)의 상단에 위치한, 원소 LDPC 부호들(601, 602, 603, 604, 605, 605, 606, 607)이 각 압축률에서 독립적으로 최적화된 LDPC 부호들을 나타낸다. 부호율-적응적 LDPC 부호들이 여러 LDPC 부호들의 유기적인 연결 집합인데 반해 본 발명에서 사용하는 LDPC 부호들은 서로 독립적이다. 따라서 이 LDPC 부호들 사이에는 어떠한 구조적 종속 관계도 없으며, 각 부호들은 각 압축률에 맞게 최적화된 차수 분포로 설계된다. 따라서 본 발명의 LDPC 부호는 부호율-적응적 LDPC 부호를 구성하는 같은 압축률의 원소 LDPC 부호보다 성능(오류 정정 능력)이 우수하다. 즉, 같은 압축률에서 보다 오류 정정 능력이 우수하고, 제 1 정보에 오류가 포함된 것으로 간주되는 제 2 정보와 제 1 정보의 압축 신드롬으로부터 제 1 정보를 복원해낼 수 있는 능력이 우수하다.
소스 공개 부호율 -적응 과정
전술한 바와 같이, 각각의 압축률에 최적화된 LDPC 부호를 사용한 경우에도 정보 압축 관점에 있어서 무손실(lossless), 혹은 데이터 무결성(data integrity)을 추구할 경우, 신드롬-분할과는 다른 방법의 부호율-적응 과정을 반드시 고려해야 한다. LDPC 부호의 성능이 우수하다는 의미는 곧 오류를 더 높은 확률로 고칠 수 있음을 의미하지만, 그렇다고 해서 모든 오류를 완벽하게 정정해냄을 보장하지는 않는다. 따라서 각 압축률에서 최적화된 LDPC 부호더라도 복원에 실패할 확률은 반드시 존재한다. 따라서 이 LDPC 부호가 복원에 실패할 상황을 염두에 두고, 이 부호를 기반으로 압축 성능은 더 떨어지지만 오류 정정 능력은 향상된 또 다른 LDPC 부호를 구성하는 방안을 모색해야 한다. 이를 위해 본 발명에서는 소스 공개(source revealing) 부호율-적응 과정을 사용한다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명에서 수행하는 소스 공개 방법을 이용한 부호율-적응 과정의 예를 나타낸다.
도 7a는 복호화기에서 기존에 구성한 LDPC 부호의 이분 그래프이며, 도 7b는 소스 공개로 구성된 압축률이 높은 새로운 LDPC 부호의 이분 그래프이다. 기존 LDPC 부호로 복원이 실패한 경우 제 1 정보(이하 'X'라 함)의 부호화기는 신드롬이 아닌 상기 X에 포함된 특정 비트의 값을 직접 복호화기에 전달할 수 있다. 도 7b에 도시된 바와 같이 X에 포함된 특정 비트 중 하나인 x1(730)이 직접 전달되는 경우, 복호화기는 복원하고자 하는 제 1 정보의 특정 비트인 x1(730)의 정보를 정확하게 알게 되므로, 상기 x1(730)의 정보를 복호 과정에서 제외할 수 있다. 따라서, 상기 제 1 정보에 포함된 x1(730)의 정보 비트를 복원하기 위해 이용되는 제 2 정보(이하 'Y'라 함)에 포함된 y1(701)의 정보 비트를 복호 과정에서 제외할 수 있다. 또한, y1(701)과 연결되어 있던 검사 노드의 신드롬의 값을 갱신하기 위해 y1(701)이 연결되어 있던 검사노드 c1(711)에 x1(730)을 연결할 수 있다. 예를 들어, 도 7a에 도시된 바와 같이, 기존 그래프에서 검사 노드 c1(711)은 y1(701), y3(703), y4(704), y7(707)의 합이 s1(721)임을 나타내는 패리티 검사식을 이용한다. 도 7b에 도시된 바와 같이, 소스 공개를 이용한 부호율-적응 과정을 통해 x1(730)이 전달되면, y1(701)을 복호에 참여시킬 필요가 사라진다. 따라서 검사 노드 c1(711)의 패리티 검사식은 y3(703), y4(704), y7(707)의 합이 s1(721), x1(730)의 합임을 나타내는 패리티 검사식으로 수정될 수 있다.
분산 소스 부호화 및 복호화 방법
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 및 복호화 방법의 개략적인 흐름도이다.
부호화기는 압축하고자 하는 제 1 정보(이하 'X'라 함)와 보조 정보인 제 2 정보(이하 'Y'라 함)의 예측된 상관관계 H(X|Y)에 일정량의 추가분 α을 더한 압축률(또는 부호율)에 최적화된 LDPC 부호를 선택할 수 있다(단계 801).
부호화기는 상기 선택된 최적화된 LDPC 부호를 이용하여 신드롬 압축을 수행한다. 신드롬은 정보 배열 X(크기 1-by-n)에 상기 선택된 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬 H(크기 n-by-m)를 곱함으로써 얻어진다. 부호화기는 상기 얻어진 신드롬 배열의 원소를 복호화기에 전달할 수 있다(단계 802).
복호화기는 부호화기가 사용한 상기 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬 H를 동일하게 구성한다. 변수 노드에는 보조 정보 Y의 정보들이 반영되며, 부호화기로부터 수신받은 상기 신드롬은 검사 노드에 반영될 수 있다(단계 803).
복호화기는 상기 구성된 패리티 검사 행렬을 이용하여 미리 결정된 횟수만큼 최대 반복 복호를 수행한다(단계 804).
상기 반복 복호를 수행하는 과정에서, 정해진 횟수 이내에 신드롬 검사를 만족하는 부호어를 찾을 경우 복호가 성공했다고 판단하고 복호를 중단한다(단계 805). 복호화기가 정해진 횟수만큼 최대 반복 복호를 수행했음에도, 신드롬 검사를 만족하는 부호어를 찾지 못했을 경우에는 복호 실패를 알리는 피드백 메시지를 부호화기에 전달할 수 있다(단계 806).
부호화기는 복호화기로부터 복호 실패에 해당하는 피드백 메시지를 수신한 뒤, 압축되지 않은 X의 일부 정보를 복호화기에 전송한다. 여기서, 전달되는 일부 정보 비트는 이미 복호화기에 보내지지 않은 정보 중에서 선택될 수 있다(단계 807).
복호화기는 추가로 수신한 X의 압축되지 않은 일부 정보와 기존에 구성되어 있던 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬을 이용하여 소스 공개 부호율-적응 과정을 수행한다. 이를 통해 이전보다 압축률이 높은(부호율이 낮은) LDPC 부호를 구성한다(단계 808). 상기 구성된 패리티 검사 행렬을 이용하여 미리 결정된 횟수만큼 다시 반복 복호(단계 804)를 시도할 수 있다.
분산 소스 부호화 방법
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 방법의 흐름도이다.
도 12에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 방법은 먼저 상기 제 2 정보를 부호화(1210)한다. 제 2 정보는 보조 정보로서 제 1 정보와의 상관 관계를 고려할 필요 없이 독립적으로 부호화된다. 분산 비디오 부호화(DVC)의 경우 키 픽쳐를 부호화하는 것을 의미하며, 예를 들어 통상적인 비디오 압축 부호화 방법으로서 H.264 AVC 표준안에 의한 방법, 또는 HD(High Definition)급 이상의 고해상도 영상을 위한 HEVC(High Efficiency Video Coding) 표준안에 의한 방법이 사용될 수 있다.
이후, 상기 제 1 정보의 부호율을 결정(1220)한다. 분산 소스 부호화에서 제 1 정보와 제 2 정보와의 관계를 이용하여 복호화하므로, 제 1 정보와 제 2 정보의 상관 관계가 큰 경우에는 제 1 정보의 압축률이 낮은 경우에도 성공적으로 복호화할 수 있으나, 제 1 정보와 제 2 정보의 상관관계에 비해 지나치게 압축률이 낮은 경우에는 복호에 실패하게 된다. 따라서, 상기 제 1 정보의 부호율은 상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 결정할 수 있다.
부호율이 결정되면, 상기 제 1 정보 및 상기 결정된 부효율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성(1230)한다. 상기 압축 신드롬은 상기 제 1 정보의 비트열X(크기 1-by-n)과 상기 생성된 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬 H(크기 n-by-m)를 곱해서 생성된다. 여기서, 상기 패리티 검사 행렬은 상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 것을 특징으로 할 수 있다. 종래의 부호율-적응적 LDPC 부호의 경우 모부호를 제외한 원소 부호의 경우에는 모부호 또는 유사한 부호율을 가지는 다른 원소 부호를 기반으로 생성된 종속적 부호이기 때문에, 각각의 원소 부호에 대하여 최적화된 차수 분포(Degree distribution)를 가질 수 없었다. 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 LDPC 부호는 각각의 부호율에서 최적화된 차수 분포를 가지는 LDPC부호를 독립적으로 생성하므로, 부호율에 상관없이 항상 최적의 오류 정정 능력을 가질 수 있다.
부호화기는 상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송(1240)한다.
복호화기에서 상기 제 1 정보의 압축 신드롬 및 LDPC 부호를 통한 복호에 실패한 경우, 상기 부호화기는 상기 복호화 장치로부터 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신(1250)하고, 상기 피드백 정보를 수신한 경우 제 1 정보의 특정 비트를 상기 복호화 장치로 전송하는 단계(1260)를 더 포함할 수 있다. 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 복호화 장치로 전송된 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택될 수 있다. 이미 상기 복호화 장치로 전송된 비트를 다시 전송할 경우에는 성능(오류 정정 능력)의 향상을 기대할 수 없어, 반복적으로 복호에 실패할 확률이 높다.
분산 소스 부호화 장치
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 장치의 구성도이다.
도 16에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 장치(1600)는 상기 제 2 정보를 부호화하는 부호화부(1610), 상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 부호율 결정부(1620), 상기 결정된 부효율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 생성하는 패리티 검사 행렬 생성부(1630), 상기 제 1 정보 및 상기 생성된 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성하는 신드롬 생성부(1640) 및 상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송하는 통신부(1650)를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 패리티 검사 행렬 생성부(1630)는 상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 패리티 검사 행렬을 생성할 수 있다.
또한, 상기 부호율 결정부(1620)는 상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 상기 제 1 정보의 부호율을 결정할 수 있다.
또한, 상기 통신부(1650)는 상기 복호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보를 수신한 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 상기 부호화 장치로 전송할 수 있다. 또한, 상기 통신부(1650)는 이미 상기 복호화 장치로 전송한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 상기 제 1 정보의 특정 비트를 선택할 수 있다.
상기 장치가 분산 비디오 코딩(DVC)에 사용되는 경우 상기 부호화부(1610)은 키 픽처(Key picture) 부호화부로서 동작할 수 있고, 상기 부호율 결정부(1620), 패리티 검사 행렬 생성부(1630) 및 신드롬 생성부(1640)는 WZ 픽처(WZ-picture) 부호화부로서 동작할 수 있다.
상기 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 장치의 상세한 동작 태양은 전술한 분산 소스 부호화 방법에 의한다.
분산 소스 복호화 방법
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 방법의 흐름도이고, 도 14는 도 13의 (b) 단계의 상세 흐름도이며, 도 15는 도 13의 (c) 단계의 상세 흐름도이다.
도 13 내지 도 15에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 방법은 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 (a) 단계(단계 1310), 제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 (b) 단계(단계 1320) 및 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 (c) 단계(단계 1330)를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 제 2 정보는 전술한 분산 소스 부호화 방법에서 독립적으로 부호화되었으므로, 동일하게 독립적으로 복호화(단계 1310)된다. 부호화 방법과 같은 방식의 복호화 방법이 이용되며, 분산 비디오 부호화의 경우 예를 들어 H.264 AVC 표준안 또는 HEVC 표준안에 따른 방법이 사용될 수 있다.
제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 (b) 단계(단계 1320)는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하는 단계(단계 1410), 변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하는 단계(단계 1420) 및 상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행하는 단계(단계 1430)를 포함할 수 있다. 기존의 부호율-적응 LDPC 부호의 경우 각각의 부호율에 따른 LDPC 원소 부호가 최적의 차수 분포를 가지고 있지 않은 경우가 많으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 분산 소스 복호화 방법은 각각의 부호율에 최적화된 차수 분포를 가지는 원소 LDPC 부호를 독립적으로 생성한다. 따라서, 기존 방법에 비해 상대적으로 보다 우수한 오류 정정 능력을 가지고 있으므로 상기 (b) 단계를 통해서 복원에 성공할 확률이 높아진다.
그러나, 우수한 오류 정정 능력을 가진 경우에도 반드시 복원에 성공하는 것은 아니다. 제 1 정보와 제 2 정보의 상관관계에 비해 지나치게 낮은 압축률을 설정하여 부호화한 것이 원인이 될 수 있다. 따라서, 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 (c) 단계는 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하는 단계(단계 1510), 상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 특정 비트를 수신하는 단계(단계 1520) 및 상기 수신한 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계(단계 1530)를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계(단계 1530)는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영할 수 있다. 즉, 검사 노드에는 기존에 이미 반영되어 있던 제 1 정보의 압축 신드롬 외에, 상기 부호화기로부터 수신한 제 1 정보의 특정 비트를 추가적으로 반영한다. 변수 노드에는 기존에 제 2 정보가 반영되어 있었으나, 제 1 정보의 특정 비트를 수신하여 상기 제 1 정보의 특정 비트에 대해서는 복호화를 수행할 필요가 없게 되었으므로, 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트는 변수 노드에 더 이상 반영될 필요가 없다. 따라서, 변수 노드에는 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영할 수 있다.
도 7b를 다시 참조하여 특정 실시예를 설명하면, 검사 노드에는 제 1 정보의 신드롬(721, 722, 723, 724) 및 상기 부호화기로부터 수신한 제 1 정보의 특정 비트(730)가 반영되고, 변수 노드에는 상기 제 1 정보의 특정비트(730)와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트(도 7a의 701)를 제외한 제 2 정보(702 내지 708)가 반영될 수 있다.
상기 부호화기로부터 수신하는 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 다시 수신할 경우 오류 정정 능력의 향상을 기대할 수 없으므로, 이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택될 수 있다.
분산 소스 복호화 장치
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 장치의 구성도이다.
도 17에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 장치는 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 복호화부(1710), 제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 신드롬 복원부(1720) 및 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 소스 공개 복원부(1730)를 포함할 수 있다.
상기 신드롬 복원부(1710)는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하되, 상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행할 수 있다.
상기 소스 공개 복원부(1730)는 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하고, 상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 특정 비트를 수신하는 통신부(1732)를 포함하되, 상기 수신한 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행할 수 있다. 여기서, 상기 소스 공개 복원부(1730)는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영하여 복원을 수행할 수 있다. 또한, 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택될 수 있다.
상기 장치가 분산 비디오 코딩(DVC)에 사용되는 경우 상기 제 2 정보 복호화부(1710)은 키 픽처(Key picture) 복호화부로서 동작할 수 있고, 상기 제 1 정보 신드롬 복원부(1720) 및 소스 공개 복원부(1730)는 WZ 픽처(WZ-picture) 복호화부로서 동작할 수 있다.
상기 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 장치의 상세한 동작 태양은 전술한 분산 소스 복호화 방법에 의한다.
실험예
도 9 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 효과를 확인하기 위해 하나의 실시 예를 실험해서 얻은 성능 지표 그래프이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 압축률을 비교한 그래프이고, 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 신뢰-전파 복호 수행 횟수를 나타내는 그래프이며, 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 피드백 전송 횟수를 나타내는 그래프이다.
상기 도 9 내지 도 11의 실시 예는 부호어의 길이가 6336 으로 동일한 부호율-적응적 LDPC를 사용한다. X와 Y가 다양한 상관관계 갖는 상황(그래프의 가로축) 에서 본 발명은 압축률, 복호 복잡도, 피드백 전송에 따른 복원 지연의 측면에서 성능 개선을 달성한다.
도 9는 본 발명과 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응적 LDPC 부호의 평균 압축률을 비교한 그래프이다. 이론적인 한계를 나타내는 곡선(910), 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응적 LDPC 부호를 나타내는 곡선(920) 및 본 발명의 일 실시예에 따른 소스 공개를 이용한 경우를 나타내는 곡선(930)이 도시되어 있다. 도 9에 도시된 바와 같이 본 발명의 압축률이 기존 방법에 비해 모든 X, Y의 상관관계 영역에서 우수하다. 특히, 상관관계가 큰 경우(H(X|Y)가 0에 가까운 영역)와 상관관계가 작은 경우(H(X|Y)가 1에 가까운 영역)에서 본 발명의 압축률이 기존 방법에 비해서 우수한 것으로 나타난다.
도 10은 본 발명과 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응적 LDPC 부호의 평균 반복 복호 횟수, 즉 복호 복잡도를 비교한 그래프이다. 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응적 LDPC 부호를 나타낸 곡선(1010) 및 본 발명의 일 실시예에 따른 소스 공개 부호율-적응적 LDPC 부호를 나타낸 곡선(1020)이 도시되어 있다. 도 10에 도시된 바와 같이 본 발명(1020)은 기존 방법(1010)에 비해서 모든 상관관계 영역에서 평균적으로 더 적은 반복 복호를 수행한다. 이러한 사실은 본 발명(1020)이 기존 방법(1010)에 비해서 더 빠른 복원을 수행한다는 것을 나타낸다.
도 11은 본 발명과 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응 LDPC 부호의 평균 피드백 전송 횟수, 즉 복원 지연을 비교한 그래프이다. 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응 LDPC 부호를 나타낸 곡선(1110) 및 본 발명의 일 실시예에 따른 소스 공개 부호율-적응적 LDPC 부호를 나타낸 곡석(1120)이 도시되어 있다. 도 11에 도시된 바와 같이 본 발명이 기존 방법에 비해서 더 적은 피드백을 전송한다. 따라서 본 발명은 기존 방법에 비해 더 짧은 복원 지연을 유발한다.
210 : 부호화기의 변수 노드 220 : 부호화기의 검사 노드
230 : 부호화기의 신드롬 260 : 복호화기의 신드롬
270 : 복호화기의 검사 노드 280 : 복호화기의 변수 노드
1600 : 분산 소스 부호화 장치
1610 : 부호화부 1620 : 부호율 결정부
1630 : 패리티 검사 행렬 생성부
1640 : 신드롬 생성부 1650 : 통신부
1700 : 분산 소스 복호화 장치
1710 : 제 2 정보 복호화부 1720 : 제 1 정보 신드롬 복원부
1730 : 소스 공개 복원부 1732 : 통신부

Claims (20)

  1. 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 방법에 있어서,
    상기 제 2 정보를 부호화하는 단계;
    상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 단계;
    상기 제 1 정보 및 상기 결정된 부호율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성하는 단계; 및
    상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 패리티 검사 행렬은
    상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 정보의 부호율은
    상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 결정하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 복호화 장치로부터 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 피드백 정보를 수신한 경우 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 상기 복호화 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 제 1 정보의 특정 비트는
    이미 상기 복호화 장치로 전송된 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법.
  6. 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 장치에 있어서,
    상기 제 2 정보를 부호화하는 부호화부;
    상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 부호율 결정부;
    상기 결정된 부호율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 생성하는 패리티 검사 행렬 생성부;
    상기 제 1 정보 및 상기 생성된 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성하는 신드롬 생성부; 및
    상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송하는 통신부를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 장치.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 패리티 검사 행렬 생성부는
    상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 패리티 검사 행렬을 생성하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 장치.
  8. 제 6 항에 있어서, 상기 부호율 결정부는
    상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 장치.
  9. 제 6 항에 있어서, 상기 통신부는
    상기 복호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보를 수신한 경우 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 상기 부호화 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 장치.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 통신부는
    이미 상기 복호화 장치로 전송한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 상기 제 1 정보의 특정 비트를 선택하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 장치.
  11. 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 (a) 단계;
    제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 (b) 단계; 및
    상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 (c) 단계를 포함하는 분산 소스 복호화 방법.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하는 단계;
    변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하는 단계; 및
    상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 방법.
  13. 제 11항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하는 단계;
    상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 수신하는 단계; 및
    상기 수신한 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 방법.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계는
    검사 노드에 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 방법.
  15. 제 11항에 있어서, 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트는
    이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 방법.
  16. 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 복호화부;
    제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 신드롬 복원부; 및
    상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 소스 공개 복원부를 포함하는 분산 소스 복호화 장치.
  17. 제 16항에 있어서, 상기 신드롬 복원부는
    검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고,
    변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하되,
    상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 장치.
  18. 제 16항에 있어서, 상기 소스 공개 복원부는
    상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하고, 상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 수신하는 통신부를 포함하되,
    상기 수신한 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 장치.
  19. 제 18항에 있어서, 상기 소스 공개 복원부는
    검사 노드에 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영하여 복원을 수행하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 장치.
  20. 제 16항에 있어서, 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트는
    이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 장치.
KR1020110122529A 2011-11-22 2011-11-22 저밀도 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치 KR101272846B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110122529A KR101272846B1 (ko) 2011-11-22 2011-11-22 저밀도 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치
PCT/KR2012/001093 WO2013077498A1 (ko) 2011-11-22 2012-02-14 저밀도 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110122529A KR101272846B1 (ko) 2011-11-22 2011-11-22 저밀도 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130056771A KR20130056771A (ko) 2013-05-30
KR101272846B1 true KR101272846B1 (ko) 2013-06-10

Family

ID=48469916

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110122529A KR101272846B1 (ko) 2011-11-22 2011-11-22 저밀도 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR101272846B1 (ko)
WO (1) WO2013077498A1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108234064B (zh) * 2016-12-09 2022-05-03 中兴通讯股份有限公司 准循环ldpc码数据处理装置及处理方法
CN111030779B (zh) * 2019-12-10 2022-07-08 浙江工业大学 一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050123336A (ko) * 2004-06-24 2005-12-29 엘지전자 주식회사 Ｌｄｐｃ 코드를 이용한 가변 코드 레이트 적응 부호화 방법
KR20060047821A (ko) * 2004-05-12 2006-05-18 삼성전자주식회사 가변 부호화율을 가지는 블록 저밀도 패리티 검사 부호부호화/복호 장치 및 방법
KR20070059696A (ko) * 2005-12-07 2007-06-12 삼성전자주식회사 통신 시스템에서 가변 부호화율을 지원하는 신호 송수신장치 및 방법
KR20110107478A (ko) * 2010-03-25 2011-10-04 성균관대학교산학협력단 분산 비디오 부호화/복호화 방법 및 분산 비디오 부호화/복호화 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060047821A (ko) * 2004-05-12 2006-05-18 삼성전자주식회사 가변 부호화율을 가지는 블록 저밀도 패리티 검사 부호부호화/복호 장치 및 방법
KR20050123336A (ko) * 2004-06-24 2005-12-29 엘지전자 주식회사 Ｌｄｐｃ 코드를 이용한 가변 코드 레이트 적응 부호화 방법
KR20070059696A (ko) * 2005-12-07 2007-06-12 삼성전자주식회사 통신 시스템에서 가변 부호화율을 지원하는 신호 송수신장치 및 방법
KR20110107478A (ko) * 2010-03-25 2011-10-04 성균관대학교산학협력단 분산 비디오 부호화/복호화 방법 및 분산 비디오 부호화/복호화 장치

Also Published As

Publication number Publication date
WO2013077498A1 (ko) 2013-05-30
KR20130056771A (ko) 2013-05-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Stankovic et al. Design of Slepian-Wolf codes by channel code partitioning
EP1668780B1 (en) Method for compressing a set of correlated signals
Sehgal et al. Wyner-Ziv coding of video: an error-resilient compression framework
US8315306B2 (en) Distributed joint source-channel coding of video using raptor codes
KR100967322B1 (ko) 멀티미디어 송신을 위한 사이드 정보를 인코딩 및디코딩하는 방법, 장치 및 시스템
US8392801B2 (en) Decoding device and coding system
JP4917023B2 (ja) 誤り訂正符号化装置
US20120033741A1 (en) Decoding of a digital signal comprising at least one sample
KR101272846B1 (ko) 저밀도 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치
Ascenso et al. Design and performance of a novel low-density parity-check code for distributed video coding
JP4603518B2 (ja) 符号化装置及び復号化装置
JP4515378B2 (ja) 画像復号装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
Zhang et al. Fast transmission distortion estimation and adaptive error protection for H. 264/AVC-based embedded video conferencing systems
Liu et al. Low‐complexity distributed multiple description coding for wireless video sensor networks
Levine et al. Iterative joint source–channel decoding of H. 264 compressed video
Hanca et al. Lightweight real-time error-resilient encoding of visual sensor data
Guo et al. Witsenhausen–Wyner video coding
Jose et al. A new unequal error protection technique for scalable video transmission over multimedia wireless networks
Qing et al. Practical distributed video coding in packet lossy channels
KR101304242B1 (ko) 저밀도 패리티 검사 부호와 소스 공개 기법을 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치
Trang et al. The performance of polar codes in distributed source coding
Li et al. Joint Source/Channel Coding Based on Two‐Dimensional Optimization for Scalable H. 264/AVC Video
Nagpure et al. Applications of Information Theory in Communication Engg
Duong Distributed Coding Based Multiple Descriptions for Robust Video Transmission over Error-Prone Networks
Mahmood et al. A novel decoding method for linear index joint source-channel coding schemes

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160328

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170329

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee