KR20120037518A - 모순 검증을 이용한 부호화 및 복호화 방법과 장치 - Google Patents

모순 검증을 이용한 부호화 및 복호화 방법과 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 모순 검증을 이용한 부호화 및 복호화 장치 및 방법에 관한 것으로, 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중에서 부호화 할 현재 정보의 예측 정보를 선택한 후, 상기 현재 정보와 상기 예측 정보를 이용하여 생성한 제1 데이터를 부호화하는 부호화 장치에 있어서, 상기 제1 데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하고, 상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하는 예측 정보 선별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치를 제공한다.

Description

모순 검증을 이용한 부호화 및 복호화 방법과 장치{Method And Apparatus for Encoding And Decoding Using Contradiction Test}
본 발명은 디지털 데이터의 부호화 및 복호화에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 모순 검증을 사용한 디지털 데이터의 부호화 및 복호화 방법과 장치에 관한 것이다.
디지털 데이터의 부호화를 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나는 부호화기와 복호화기가 동일하게 접근 가능한 정보와 부호화기와 복호화기가 서로 사전에 정의한 함수를 사용하여 예측 부호화 및 복호화를 수행하는 것이다. 즉, 부호화기는 복호화기와 동일하게 접근 가능한 정보와 사전에 정의한 함수를 이용하여 부호화 하여야 하는 현재 데이터에 대한 예측 정보를 산출한 후, 이를 이용하여 현재 데이터에 대해 예측 부호화를 수행하고, 복호화기 역시 부호화기와 동일하게 접근 가능한 정보와 사전에 정의한 함수를 이용하여 예측 부호화된 현재 데이터에 대한 예측 정보를 산출하고 이를 이용하여 예측 부호화된 현재 데이터를 복원하는 것이다. 일반적으로, 현재 부호화 해야 하는 데이터(이하, ‘현재 정보’라 함)는 현재 위치의 인접한 위치에 있는 정보와 밀접한 상관관계를 가지고 있기 때문에, 부호화기와 복호화기가 기 정의한 함수로 소정의 방법을 통해 인접한 위치에 있는 정보로부터 현재 정보에 대한 예측 정보를 산출한 후, 현재 정보 자체를 부호화하지 않고 현재 정보와 예측 정보를 이용하여 생성한 정보(예컨대, 차분 정보)만을 부호화함으로써 부호화해야 할 비트량을 상당히 줄여 부호화 효율을 높이고 있다.
일반적으로 부호화할 데이터를 위한 예측 정보가 현재 정보와 유사할수록 부호화 효율이 증대된다. 따라서 단지 공간적으로 인접한 위치의 정보뿐만 아니라, 시간적 또는 시공간적으로 인접한 위치의 정보 또는 그들을 조합하는 방법으로 계산된 또 다른 정보들로 이루어진 다수의 예측 정보들을 후보로 선정하고, 그 중에서 현재 정보의 부호화에 최적인 것을 선택하여 사용하면 예측 부호화 효율을 더욱 증대시킬 수 있다.
그러나 부호화기로부터 부호화 데이터를 수신한 복호화기가 원래의 현재 정보를 올바르게 복원하기 위해서는, 어떤 예측 정보가 사용되었는지 결정할 수 있어야 한다. 이를 위한 가장 간단한 부호화 방법은 예측에 사용될 수 있는 후보 정보 중에서 부호화된 현재 정보를 정상적으로 복원하기 위해 복호화기가 어떤 예측 정보를 사용하여야 하는지에 대한 색인 정보를 함께 부호화하는 것이다.
이러한 방법은 공간적, 시간적, 또는 시공간적으로 사용 가능한 인접한 위치의 정보 중에서 현재 정보와 가장 유사한 예측 정보를 선정하여 활용함으로써 예측 부호화 효율을 증가시킬 수 있지만, 어떤 예측 정보가 사용되었는지에 대한 색인정보를 추가로 함께 부호화해야 하므로 전체적인 부호화 효율을 감소시키는 원인이 되기도 한다. 뿐만 아니라, 좀 더 다수의 예측 정보 후보들을 마련하고 이 중에서 최적의 것을 선정하면 예측 부호화 효율은 더욱 증대되나 선정된 최적 예측후보를 지시하기 위하여 부호화할 색인 정보도 같이 늘어나 부호화 효율을 감소시키는 원인이 되기도 한다.
단순한 예로, 4개의 예측 정보 후보들을 사용하면 이를 부호화할 색인 정보에 할당되는 비트수는 2비트가 되지만, 8개의 예측 정보 후보들을 사용하는 경우에는 색인 정보에 할당되는 비트수가 3비트가 되는 것과 같이, 예측 정보 후보의 개수가 늘어날수록 색인 정보에 할당되는 비트수는 늘어나게 된다.
따라서, 예측 정보 후보가 많을수록 예측 부호화 효율은 높아질 수 있으나, 어떤 예측 정보를 사용하였는지에 대한 색인 정보를 부호화하기 위해 요구되는 비트수도 같이 증가하므로, 전체 부호화 효율의 향상을 항상 보장할 수는 없게 된다.
도 1은 예측 정보를 이용한 예측 부호화 방법을 설명하기 위한 일 예시 도면이다.
도 1에서, CS(Candidate Set)는 부호화기와 복호화기가 기 정의한 함수로 동일하게 접근 가능한 예측 정보 후보들의 집합을 가정하고,
Figure pat00001
는 CS 집합 내에 있는 예측 정보 후보들을 가정하고, c는 현재 정보를 가정하고, d는 차분 정보를 가정한다. 전술한 현재 정보에 대한 최적 예측 정보를 수학식 1과 같이 선택한다.
Figure pat00002
상기 수학식 1을 참조하면, 부호화할 현재 정보 c에 대하여 선정된 후보 집합 CS를 구성하는 예측 정보 후보들 중에서 최적의 부호화 비용 (COST)를 갖는 예측 정보
Figure pat00003
를 최적 예측정보로 선택하는 것을 가정한다. 수학식 1을 이용하여 현재 정보에 대한 최적 예측 정보가 선택되면, 수학식 2에 의해 현재 정보와 선택된 최적 예측 정보와의 차분 정보를 계산할 수 있다.
Figure pat00004
수학식 2를 참조하면, 현재 정보와 최적 예측 정보간의 차분 정보를 계산하여 부호화 효율을 증대시킬 수 있다. 그러나 전술한 바와 같이,
Figure pat00005
를 예측 정보로 사용하기 위해서는
Figure pat00006
예측 정보 후보들 중에서 어떤 예측 정보가 최적 예측 정보인
Figure pat00007
로 사용되었는지에 대한 정보를 함께 전송해야 하는 문제가 발생하여 압축 효율의 향상 여부를 항상 보장할 수는 없으며, 전술한 바와 같이 예측 정보 후보의 개수가 증가하면 압축 효율은 더욱 나빠질수 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 본 발명은 모순 검증을 통해 예측 정보 후보들 중에서 어떤 예측 정보가 최적 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 부호화 장치와 복호화 장치가 각각 스스로 판단하도록 함으로써, 선택된 최적 예측 정보를 복호화기에 알려주는 데에 소요되는 정보를 사용하지 않아도 되도록 하거나 사용하더라도 그 소요 비트량을 최소화할 수 있도록 하는 부호화 및 복호화 장치와 그 방법을 제공함을 목적으로 한다.
이러한 목적을 달성하기 위해 본 발명은, 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중에서 부호화 할 현재 정보의 예측 정보를 선택한 후, 상기 현재 정보와 상기 예측 정보를 이용하여 생성한 제1 데이터를 부호화하는 부호화 장치에 있어서, 상기 제1 데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하고, 상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하는 예측 정보 선별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치를 제공한다.
또 다른 목적을 위해 본 발명은, 예측 정보를 이용하여 현재 정보를 부호화하여 생성된 부호화데이터를 복호화하여 상기 현재 정보로 복원하는 복호화 장치에 있어서, 상기 현재 정보에 대한 예측 정보 후보 집합을 선정하는 예측 정보 후보 선정부; 복호화된 부호화데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하고, 상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 부호화데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하고, 선별된 예측 정보 후보들 중에서 상기 현재 정보의 예측 정보를 출력하는 예측 정보 선별부; 및 상기 예측 정보 선별부로부터 출력된 예측 정보와 상기 복호화된 부호화데이터를 이용하여 상기 현재 정보를 복원하는 복원부를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 장치를 제공한다.
또 다른 목적을 위해 본 발명은, 현재 정보와 상기 현재 정보의 예측 정보를 이용하여 생성된 제1데이터 및 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 입력받아 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들의 개수를 줄이는 예측 정보 선별 장치로서, 상기 제1 데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하고, 상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중 모순이 발생한 예측 정보 후보를 제거하는 것을 특징으로 하는 예측 정보 선별 장치를 제공한다.
또 다른 목적을 위해 본 발명은, 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중에서 부호화하여야 할 현재 정보의 예측 정보를 선택한 후, 상기 현재 정보와 상기 예측 정보를 이용하여 생성한 제1 데이터를 부호화하는 부호화 방법에 있어서, 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 상기 제1 데이터를 복원하여 복원 정보를 생성하는 단계; 상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하는 단계; 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여, 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 단계; 및 상기 단계들을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행하여, 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 방법을 제공한다.
또 다른 목적을 위해 본 발명은, 예측 정보를 이용하여 현재 정보를 부호화하여 얻은 부호화데이터를 복호화하여 상기 현재 정보를 복원하는 복호화 방법에 있어서, 상기 현재 정보에 대한 예측 정보 후보 집합을 선정하는 단계; 복호화된 부호화데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하는 단계; 상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하는 단계; 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 부호화 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 단계; 상기 단계들을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행하여 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하고, 선별된 예측 정보 후보들 중에서 상기 현재 정보의 예측 정보를 출력하는 단계; 및 상기 현재 정보의 예측 정보와 상기 복호화된 부호화데이터를 이용하여 상기 현재 정보를 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 방법을 제공한다.
또 다른 목적을 위해 본 발명은, 현재 정보와 상기 현재 정보의 예측 정보를 이용하여 생성된 제1데이터 및 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 입력받아 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들의 개수를 줄이는 예측 정보 선별 방법으로서, 상기 제1 데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하는 단계; 상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하는 단계; 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 수행하는 단계; 및 상기 단계들을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중 모순이 발생한 예측 정보 후보를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 정보 선별 방법을 제공한다.
본 발명에 의하면, 다수의 예측 정보 후보들을 사용하여 현재 정보에 대한 부호화 효율을 높이면서도, 다수의 예측 정보 후보들에 대한 색인 정보를 표현하기 위해 요구되는 정보(비트수)를 추가하지 않거나 또는 최소화할 수 있으므로, 향상된 부호화 효율을 보장할 수 있다.
도 1은 예측 정보를 이용한 부호화 방법을 설명하기 위한 예시 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 부호화 장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 부호화/복호화를 설명하기 위한 예시 도면,
도 4는 엔트로피 부호화를 설명하기 위한 예시 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 부호화 장치에 적용된 예측 정보 선별부의 세부 구성을 도시한 블록도,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 부호화 방법을 나타내는 순서도,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 복호화 장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 복호화 장치에 적용된 예측 정보 선별부의 세부 구성을 도시한 블록도,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 복호화 방법을 나타내는 순서도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 부호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 부호화 장치(200)는, 예측 정보 후보 선정부(210), 예측 정보 결정부(220), 차분 정보 계산부(230) 및 예측 정보 선별부(240)을 포함하여 구성될 수 있다.
예측 정보 후보 선정부(210)는 부호화해야 할 현재 정보와 관련하여 하나 이상의 예측 정보 후보들을 포함한 예측 정보 후보 집합(CS: Candidate Set)을 선정한다. 예측 정보 후보 선정부(210)는 부호화 장치와 복호화 장치가 공유하는 기 정의된 함수로 동일하게 접근 가능한 서로 다른 N (N>= 1) 개의 정보를 수학식 3에 따라 선정한다.
Figure pat00008
수학식 3에서,
Figure pat00009
(n=1,…,N) 은 부호화기와 복호화기가 기 정의한 함수로 동일하게 접근 가능한 서로 다른 예측 정보 후보를 나타내고, CS는 전술한
Figure pat00010
(n=1,…,N)) 들을 포함하고 있는 집합을 나타낸다.
도 3을 참조하여, 동영상 부호화 장치에 적용되는 움직임 부호화를 예로 들어 설명하면, 블록 D는 부호화할 현재 움직임 정보에 해당하는 현재 블록으로 가정하고, 블록 A, 블록 B 및 블록 C는 블록 D에 대한 예측 움직임 정보를 포함하는 블록으로 가정한다.
Figure pat00011
,
Figure pat00012
,
Figure pat00013
,
Figure pat00014
는 각각 블록 A, 블록 B, 블록 C, 및 블록 D가 갖는 움직임 정보로 가정하고, 각각은 수평성분
Figure pat00015
과 수직성분
Figure pat00016
을 가지는 것으로 가정한다.
도 3에서 보는 바와 같이, 현재 움직임 정보인
Figure pat00017
는 (-4,-1)으로 가정하고, 예측 블록의 움직임 정보인
Figure pat00018
,
Figure pat00019
,
Figure pat00020
는 각각 (0,0), (-2,-1), (0,-2)인 것을 가정한다. 또한, CS 집합은
Figure pat00021
으로 가정한다.
그러나 이는 본 발명의 설명하기 위한 예시에 불과하며, CS 집합은 구현 방법이나 필요에 따라 보다 다양한 움직임 정보들을 후보 예측 움직임 정보로 선택할 수 있다. 예를 들어, 시간축 상으로 이전에 존재하는 픽처의 동일 위치 블록의 움직임 정보나 공간축 상으로 좌측상단에 위치한 블록의 움직임 정보도 후보 예측 움직임 정보로 사용할 수 있다. 또한 이러한 움직임 정보들을 이용하여 산정된 또 다른 움직임 정보(예를 들어, 다수의 움직임 정보의 평균값이나 중간값 등)도 포함될 수 있다. 또한 이러한 움직임 정보를 구성하고 있는 성분들에 대해서 후보 예측 움직임 정보(예를 들어, 수평성분만을 포함하는 CS 집합 또는 수직성분만을 포함하는 CS 집합 또는 이러한 성분들의 조합을 포함하는 CS 집합 등)를 사용할 수도 있다. 마지막으로 종래의 기술인 H.264/AVC 표준과 동일하게, 주변의 A, B, C 블록이 가지는 움직임 정보들의 중간값, 평균값 또는 사용 가능한 예측 움직임 정보 후보가 존재하지 않는 경우에는 임의의 예측값(예를 들어, (0,0))을 유일한 예측 움직임 정보 후보로 사용할 수도 있다. 즉, CS 는 그 정의를 부호화기와 복호화기가 사전에 공유하고 있다는 전제 하에 다양한 방법으로 정의될 수 있다.
예측 정보 결정부(220)는 소정의 비용함수를 이용하여 현재 정보와 관련하여 최적의 비용을 소비하는 최적 예측 정보를 예측 정보 후보 선정부(210)에서 선정한 예측 정보 후보 집합 CS 에서 선정한다. 예컨대, 현재 정보와 예측 정보 선정부(210)으로부터 예측 정보 후보를 입력받아 수학식 4에 따라 최적 예측 정보를 선택할 수 있다.
Figure pat00022
여기서, c는 현재 정보를 나타내고, p는 예측 정보 후보 선정부(210) 에서 선정한 후보들을 포함하고 있는 CS 집합의 원소(즉, 예측 정보 후보)를 나타낸다. 수학식 4 또는 수학식 1에서 argmin 이라 하는 것의 의미는 비용(COST) 값을 최적으로 하는 예측 정보 p를 구하라는 의미이다. 즉, 여기서 min으로 표시하였지만, 비용함수의 정의에 따라 최대값(max)을 주는 입력값(argument)을 구하는 경우도 있을 수 있다. 이 경우는 argmax 로 써야 하겠지만, 수학식 4 또는 수학식 1에서 argmin 이라 것을 비용(COST) 값을 최적으로 하는 값을 구하는 것으로 생각 하도록 하자. 따라서, 일반적으로 최적값을 구하는 것으로 수학식 4 또는 수학식 1을 해석하여야 할 것이다. 즉, 작은 값을 가질수록 예측부호화 효율면에서 유리하게 되는 비용함수를 사용하였을 경우는 argmin (즉, 최소값)으로 해석하며, 반대로 큰 값을 가질수록 예측부호화 효율면에서 유리하게 되는 비용함수를 사용하였을 경우는 argmax (즉, 최대값)으로 최적의 의미를 해석하여야 한다.
Figure pat00023
함수는 비용함수로 현재 정보와 예측 정보 후보의 차분이나 차분 정보의 절대치 합(SAD)이나 비트율과 왜곡정도를 조합한 소정의 값, 또는 현재 정보와 예측 정보 후보의 차분에 대한 비트량등으로 결정될 수 있다. 또한, 현재 정보와 예측 정보 후보에 의해 결정되는 소정의 함수일 수 있다.
Figure pat00024
는
Figure pat00025
함수를 통해 결정된 최적의 비용을 소비하는 최적 예측 정보를 나타낸다.
전술한 동영상 부호화 장치에 적용되는 움직임 부호화를 예로 들어 설명하면, 현재 움직임 정보
Figure pat00026
가 (-4,-1), 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00027
는 {(0,0),(-2,-1),(0,-2)}인 것을 가정했을 때, 수학식 5에 의해서
Figure pat00028
함수가 가정될 수 있다.
Figure pat00029
여기서,
Figure pat00030
는 현재 움직임 정보(벡터)로서, 수학식 4에서 부호화할 현재 정보인 c에 해당하며,
Figure pat00031
는 CS 에 속하는 어느 한 예측 정보 후보로서 수학식 4의 p에 해당하며, 이는
Figure pat00032
에 대한 예측 움직임 정보를 의미하다. 또한,
Figure pat00033
함수는 현재 움직임 정보와 예측 움직임 정보간의 차분값이 차지하는 비트량을 산출한다. 도 4는 엔트로피 부호화를 이용하여 비트량을 산출하는
Figure pat00034
함수의 하나의 예를 보여준다. 도 4에 따르면, 상기 차분값이 1이면
Figure pat00035
의 값은 3, 2이면
Figure pat00036
의 값이 5가 되는 것을 보여준다. 도 4와 같은 방식 외에 산술부호화 또는 이를 변형한 형태의 함수를 사용할 수도 있다.
도 4를 참조하면,
Figure pat00037
를
Figure pat00038
에 대한 예측 움직임 정보, 즉,
Figure pat00039
로 사용시 소요되는 비용은
Figure pat00040
에 의해 10비트이고,
Figure pat00041
를 예측 움직임 정보로 사용시 소요되는 비용은
Figure pat00042
에 의해 6비트이며,
Figure pat00043
를 예측 움직임 정보로 사용시 소요되는 비용은
Figure pat00044
에 의해 10비트이다. 따라서, 최적의 예측 움직임 정보는
Figure pat00045
는
Figure pat00046
이 된다.
차분 정보 계산부(230)는 현재 정보와 예측 정보 결정부(220)에서 선정한 최적 예측 정보를 이용하여 차분 정보를 생성한다. 차분 정보는 수학식 6에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00047
수학식 6에서,
Figure pat00048
함수는 현재 정보와 결정된 최적 예측 정보를 입력받아 부호화기와 복호화기가 기 정의한 연산과정 및 조합과정을 수행하는 함수를 나타내고, d는 c와
Figure pat00049
를
Figure pat00050
함수의 입력으로 하였을 때 얻어지는 함수값, 즉, 현재 정보와 최적의 예측 정보를 이용하여 생성된 데이터를 나타낸다. 본 명세서에서는 설명의 편의를 위해 함수
Figure pat00051
가 현재정보 c와 결정된 예측 정보
Figure pat00052
간의 차이, 즉, 차분 정보를 구하는 함수인 것으로 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니며, 현재 정보 c와 결정된 예측 정보
Figure pat00053
간의 상호 유사성을 측정할 수 있는 여타의 연산 및 조합과정을 수행하는 함수일 수도 있다.
다시 동영상 부호화 장치에 적용되는 움직임 부호화를 예로 들어 설명하면, 전술한 바와 같이, 결정된 최적의 예측 움직임 정보가
Figure pat00054
라고 가정할 경우 차분 정보는 수학식 7에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00055
수학식 7을 참조하면,
Figure pat00056
는 차분 움직임 정보로써 (-2,0)이 되며, 수학식 6의 d 에 대응된다.
예측 정보 선별부(240)는 모순 검증을 수행하여 예측 정보 후보 집합을 구성하는 원소 중에서, 현재 정보에 대한 예측 정보로서 사용될 가능성이 있는 예측 정보 후보들을 선별한다.
예측 정보 후보 집합 내의 일부 후보들은 다른 후보들에 비하여 현재 정보와의 상관도가 극히 떨어져 예측 정보로 결정될 가능성이 없음을 미리 예상할 수 있는 경우가 있다. 예측 정보 선별부(240)는 본 발명의 실시예에서 제안하는 모순 검증을 수행하여 현재 정보에 대한 예측 정보로 사용될 가능성이 없는 예측 정보 후보들을 제거하고 예측 정보로 사용될 가능성이 있는 예측 정보 후보들만을 선별하게 된다.
후술하게 되겠지만, 모순 검증을 수행하기 위해 필요한 정보는 차분 정보와 예측 정보 후보 집합 CS에 속하는 예측 정보 후보들이고, 이 정보들은 부호화 장치와 복호화 장치가 서로 공유하는 정보이다. 따라서, 복호화 장치 또한, 부호화 장치와 동일한 모순 검증을 수행하여 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중 현재 정보에 대한 예측 정보로 사용될 가능성이 있는 예측 정보 후보들만을 선별할 수 있다. 그러므로, 예측 정보 선별부(240)는 선별된 예측 정보 후보들에 대해서만 색인 정보를 부여한 후 이들 중 현재 정보에 대한 예측 정보에 해당하는 색인 정보를 출력하므로써 예측 정보 후보를 표현하는 데 소요되는 색인 비트량을 줄일 수 있다. 또한, 선별된 예측 정보 후보의 개수가 한 개인 경우, 색인 정보를 출력하지 않을 수도 있다. 즉, 이 경우 복호화기는 선별된 예측 정보 후보의 개수가 한 개이라는 것을 스스로 알 수 있으므로, 별도의 색인 정보를 참조하지 않더라도 현재 정보에 대한 예측 정보가 어느 것인지를 알수 있기 때문이다.
예측 정보 선별부(240)는 모순 검증을 수행하기 위해, 예측 정보 후보 집합 CS 내의 임의의 어느 한 예측 정보 후보가 현재 정보에 대한 예측 정보로 사용되었다고 가정하여 그 어느 한 예측 정보 후보를 이용하여 차분 정보를 복원함으로써 복원 정보를 생성한다. 그리고, 그 복원 정보를 부호화한다고 가정하였을 때 최적의 비용을 소비하는 최적 예측 정보 후보를 예측 정보 후보 집합에서 선정한다. 그리고, 복원 정보에 대하여 선정된 상기 최적 예측 정보 후보를 이용하여 상기의 임의의 어느 한 예측 정보 후보가 현재 정보의 예측 정보로 사용될 가능성이 있는지 여부를 검증(모순 검증)하고, 모순이 발생한 경우 그 임의의 어느 한 예측 정보 후보를 예측 정보 후보 집합에서 제외한다. 이러한 과정을 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행하여 모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보들만을 선별하게 된다.
이하에서는 예측 정보 선별부(240)가 모순 검증을 수행하는 과정을 도 5를 참조하여 보다 상세히 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 부호화 장치에 적용된 예측 정보 선별부의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 예측 정보 선별부(240)는 차분 정보 복원부(510), 최적 예측 정보 후보 선정부(520), 예측 정보 검증부(530) 및 예측 정보 후보 결정부(540) 등을 포함할 수 있다.
차분 정보 복원부(510)는 차분 정보 계산부(230)에서 출력한 차분 정보와 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 이용하여 하나 이상의 복원 정보를 생성한다. 차분 정보 복원부(510)는 수학식 8을 이용하여 복원 정보를 계산할 수 있다.
Figure pat00057
수학식 8에서, d는 차분 정보 계산부(230)에서 계산된 차분 정보를 나타내고,
Figure pat00058
는 예측 정보 후보 선정부(210)에서 선정한 서로 다른 예측 정보 후보들 중 하나의 예측 정보 후보를 나타낸다.
Figure pat00059
함수는 차분 정보와 예측 정보 후보를 부호화기와 복호화기가 기 정의한 연산과정 및 조합과정을 역수행하여 복원 정보를 계산하는 함수를 나타내고,
Figure pat00060
는 예측 정보 후보
Figure pat00061
을 사용하였을 경우
Figure pat00062
함수의 출력 정보에 해당하는 복원 정보를 나타낸다.
여기서, 복원 정보
Figure pat00063
의 생성은 예측 정보 후보 집합에 속하는 서로 다른 N개의 예측 정보 후보 각각에 대해 수행할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 구현상의 효율 및 복잡도 등의 요인을 고려하여 예측 정보 후보들의 수보다 적게 수행할 수 있다. 예컨대, 예측 정보 후보들 중에서 최적 예측 정보로 선정된 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보에 후술한 비용 함수(예측 정보 결정부(220)가 채택한 비용함수)를 적용하여 산출한 최적 예측 정보 후보는, 예측 정보 결정부(220)에서 결정한 최적 예측 정보와 동일할 것이므로, 이하에서 설명할 모순 검증시 항상 '참'이 될 수 있다. 따라서, 예측 정보 후보들 중에서 최적 예측 정보로 선정된 예측 정보 후보에 대해서는 복원 정보를 생성하지 않을 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 복원 정보
Figure pat00064
의 생성은 예측 정보 후보 집합에 속하는 서로 다른 예측 정보 후보 각각에 대해, 구현상의 효율 및 복잡도 등의 요인을 고려하여, 반복적으로 수행할 수 있다. 예컨대, 예측 부호화 방법뿐만 아니라 다수개의 부호화 방법이 존재하고, 그 중 율-왜곡 비용 측면 또는 다른 비용함수에 의해 최적의 부호화 방법을 선택해야 할 경우, 비용 산출 목적으로 반복적으로 수행할 수가 있다.
다시 동영상 부호화 장치에 적용되는 움직임 부호화를 예로 들어 설명하면, 차분 움직임 정보
Figure pat00065
를 (-2,0)으로, 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00066
을 {(0,0),(-2,-1),(0,-2)}으로 가정하였을 때, 차분 정보 복원부(510)는 수학식 9 내지 11에 의해 복원 정보를 생성할 수 있다.
Figure pat00067
Figure pat00068
Figure pat00069
수학식 9를 참조하면,
Figure pat00070
는 상기 예측 정보 후보 선정부(210)에서 선정한 예측 움직임 정보 후보들 중
Figure pat00071
가 현재 정보에 대한 최적 예측 정보라고 가정했을 경우,
Figure pat00072
로부터 복원된 복원 움직임 정보로 (-2,0)가 된다. 또한, 수학식 10을 참조하면,
Figure pat00073
는 상기 예측 정보 후보 선정부(210)에서 선정한 예측 움직임 정보 후보들 중에
Figure pat00074
가 최적 예측 정보라고 가정했을 경우,
Figure pat00075
로부터 복원된 복원 움직임 정보로 (-4,-1)가 된다. 그리고, 수학식 11을 참조하면,
Figure pat00076
는 상기 예측 정보 후보 선정부(210)에서 선정한 예측 움직임 정보 후보들 중에
Figure pat00077
가 최적 예측 정보라고 가정했을 경우,
Figure pat00078
로부터 복원된 복원 움직임 정보로 (-2,-2)가 된다. 여기서,
Figure pat00079
,
Figure pat00080
,
Figure pat00081
는 수학식 8의
Figure pat00082
에 대응된다.
최적 예측 정보 후보 선정부(520)는 차분 정보 복원부(510)에서 복원된 복원 정보 각각에 대해 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 이용하여 최적의 비용을 소비하는 최적 예측 정보 후보를 결정한다. 최적 예측 정보 후보 선정부(520)는 상기 차분 정보 복원부(510)에서 복원한 복원 정보와 예측 정보 후보 선정부(210)에서 선정한 예측 정보 후보들을 입력 받아, 수학식 12에 의해 각각의 복원 정보에 대응하는 최적 예측 정보 후보를 선정할 수 있다.
Figure pat00083
수학식 12에서,
Figure pat00084
는 차분 정보 복원부(510)에서 복원된 복원 정보를, p는 예측 정보 후보 선정부(210)에서 선정한 후보들을 포함하고 있는 CS 집합의 원소를,
Figure pat00085
는 차분 정보 복원부(510)에서 복원된 복원 정보
Figure pat00086
에 대해 선정된 최적 예측 정보 후보를 나타낸다. 여기서
Figure pat00087
함수는 수학식 4에서 사용한 함수와 동일한 함수를 사용할 수 있다. 마찬가지로 argmin의 의미도 수학식 4의 설명과 같은 의미로 해석되어야 할 것이다.
동영상 부호화 장치에 적용되는 움직임 부호화를 다시 예로 들어 설명하면, 복원 움직임 정보
Figure pat00088
=(-2,0),
Figure pat00089
= (-4,-1) 및
Figure pat00090
=(-2,-2)에 대해 수학식 13 내지 수학식 15를 적용하여 최적의 예측 움직임 정보 후보를 결정할 수 있다.
Figure pat00091
Figure pat00092
Figure pat00093
수학식 13을 참조하면, 차분 정보 복원부(510)에서 복원된
Figure pat00094
=(-2,0)와 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00095
={(0,0),(-2,-1),(0,-2)}내의 각 원소들과의 비용을 계산시,
Figure pat00096
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00097
에 의해 6비트이고,
Figure pat00098
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00099
에 의해 4비트이며,
Figure pat00100
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00101
에 의해 10비트이다. 따라서, 최적의 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00102
는
Figure pat00103
가 된다.
한편, 수학식 14를 참조하면, 차분 정보 복원부(510)에서 복원된
Figure pat00104
= (-4,-1)와 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00105
={(0,0),(-2,-1),(0,-2)} 내의 각 원소들과의 비용을 계산시,
Figure pat00106
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00107
에 의해 10비트이고,
Figure pat00108
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00109
에 의해 6비트이며,
Figure pat00110
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00111
에 의해 10비트이다. 따라서, 최적의 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00112
는
Figure pat00113
가 된다.
또한, 수학식 15를 참조하면, 차분 정보 복원부(510)에서 복원된
Figure pat00114
=(-2,-2)와 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00115
={(0,0),(-2,-1),(0,-2)} 내의 각 원소들과의 비용을 계산시,
Figure pat00116
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00117
에 의해 10비트이고,
Figure pat00118
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00119
에 의해 4비트이며,
Figure pat00120
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00121
에 의해 6비트이다. 따라서, 최적의 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00122
는
Figure pat00123
가 된다.
예측 정보 검증부(530)는 복원 정보에 대해 최적 예측 정보 후보 선정부(520)에서 선정된 최적 예측 정보 후보들을 이용하여 그 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보가 현재 정보에 대한 예측 정보로 사용될 수 있는 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증을 수행한다.
모순 검증을 수행하는 일 실시예로서, 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보와 그 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보의 일치 여부를 판단하여 일치하는 경우에는 모순이 발생하지 않은 것으로 검증하고 일치하지 않으면 모순이 발생한 것으로 검증할 수 있다.
즉, 현재 정보에 대한 최적의 예측 정보를 결정하는 기준, 즉, 수학식 4에 따라 현재 정보에 대해 비용을 최적화시키는 예측 정보 후보를 CS내에서 결정하는 기준은 부호화 장치와 복호화 장치 모두미리 알고 있다. 그러므로, 차분 정보가 CS내의 임의의 한 원소를 이용하여 얻어졌다고 가정한다면, 이 원소를 사용하여 복원된 복원 정보에 대하여 다시 수학식 12에 따라 비용을 최적화시키는 최적 예측 정보 후보를 CS 내에서 선정한 다음, 그 최적예측 정보 후보가 위에서 가정한 CS내의 임의의 한 원소와 동일하다면, 모순이 발생하지 않았다고 판단할 수 있다. 즉, 상기의 가정이 틀리지 않을 수 있다는 의미이다. 반면에 동일하지 않은 경우는 모순이 발생했다고 판단한다. 즉, 상기의 가정이 맞을 수는 없다는 의미이다. 왜냐하면, 상기에서 가정한 CS내의 한 정보가 정말로 부호화 장치가 사용한 최적 예측 정보라면 CS내의 그 가정된 한 정보를 이용하여 생성한 복원 정보는 현재 정보가 될 것이고, 그 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보는 그 가정된 CS내의 한 정보가 될 것이기 때문이다. 즉, 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보가 그 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보와 서로 일치하지 않는다면, 그 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보는 현재 정보에 대한 예측 정보가 될 가능성이 없는 것이므로, 모순이 발생한 것으로 볼 수 있다.
예측 정보 검증부(530)가 수행하는 모순 검증 과정을 수학식을 통해 설명하면 수학식 16과 같다.
Figure pat00124
수학식 16에서
Figure pat00125
는 최적 예측 정보 후보 선정부(520)에서 선정된 최적 예측 정보 후보를,
Figure pat00126
는 예측 정보 후보 선정부(210)에서 선정한 서로 다른 예측 정보 후보들 중에서 임의의 예측 정보를 가정한다.
수학식 16은 예측 정보 후보 선정부(210)에서 선정한 서로 다른 예측 정보 후보 각각에 대해 수행될 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니며, 구현상의 효율 및 복잡도 등의 요인에 따라 예측 정보 후보 수보다 적게 수행될 수도 있다.
동영상 부호화 장치에 적용되는 움직임 부호화를 다시 예로 들어 설명하면, 수학식 16은 수학식 17 내지 19과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00127
Figure pat00128
Figure pat00129
수학식 17을 참조하면, 최적 예측 정보 후보 선정부(520)에서 선정한 최적 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00130
는
Figure pat00131
이므로, 수학식 17은 '거짓'으로 검증된다.
수학식 18을 참조하면, 최적 예측 정보 후보 선정부(520)에서 선정한 최적 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00132
는
Figure pat00133
이므로, 수학식 18은 '참'으로 검증된다.
또한, 수학식 19를 참조하면, 최적 예측 정보 후보 선정부(520)에서 선정한 최적 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00134
는
Figure pat00135
이므로, 수학식 19는 '거짓'으로 검증된다.
이상에서는 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보와 그 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보의 일치 여부를 통해 모순 검증을 수행하는 것을 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보를 이용하여 복원 정보를 생성하기 위해 사용된 예측 정보 후보가 현재 정보에 대한 예측 정보로 사용될 가능성이 있는지 여부를 검증할 수 있는 다양한 방법이 존재할 수 있을 것이다.
예컨대, 모순 검증을 수행하는 다른 실시예로서, 복원 정보와 그 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보를 서로 감산하여 얻은 차분 정보의 비트량(X)과 현재 정보와 그 현재 정보에 대한 예측 정보 간의 차분 정보, 즉, 차분 정보 계산부(230)가 수학식 6에 따라 생성한 차분 정보의 비트량(Y)을 서로 비교하여 모순 검증을 수행할 수도 있다. 즉, 이 실현예에서는, X<Y이면, 모순이 발생한 것으로 검증하고, 그렇지 않으면 모순이 발생하지 않은 것으로 검증할 수 있다. 이에 대한 설명은 다음과 같다.
복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보가 현재 정보에 대한 실제 예측 정보라면, 그 복원 정보는 현재 정보와 같을 것이므로, 그 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보도 현재 정보에 대한 실제 예측 정보와 같을 것이다. 따라서 이 경우 X=Y 일 것이며, 이 경우 적어도 모순이 발생하지 않았다고 판단할 수 있다. 한편, 만일 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보가 현재 정보에 대한 실제 예측 정보가 아니라면, 상기의 복원 정보는 상기의 현재 정보와 다른 값을 가질 것이며, 따라서, 이렇게 계산된 상기의 복원 정보와 이에 대한 최적 예측 정보후보 간의 차분 정보에 대한 비트량(X)을 상기 비트량(Y)와 비교하면 X < Y 의 경우도 발생할 수 있을 것이다. 그러나 부호화기와 복호화기가 사전에 알고 있는 비트량에 기반한
Figure pat00136
함수를 사용한 수학식 4에 따른 최적 예측 정보 후보 선정방식에 따르면, 여타의 예측 정보 후보를 예측치로 사용했을 경우의 차분정보 비트량(X) 보다 비트량(Y) 가 더 클 수는 없다. 따라서, X<Y 가 발생했다면, 이는 모순이 발생한 경우이며, 그렇게 모순이 발생한 원인은 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보가 적정한 예측 정보 후보가 될 수 없기 때문임을 의미한다. 즉, X<Y라는 것은 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보가 현재 정보에 대한 실제 예측 정보가 될 가능성이 없다는 것을 의미하므로, 모순 검증의 결과가 '거짓'이 되는 것이다.
상기의 모순 검증의 실현예는 X<Y의 경우에만 모순이 발생하는 것을 생각하였는데, 상기 실현예에서의 X < Y인 경우 모순이 발생한 경우에 추가하여 X=Y의 경우에도 아래 설명에 해당하는 경우에는 모순이 역시 발생한 것으로 판단하는 또 다른 실시예도 가능하다. 이 실현예에서는 CS 집합 내의 예측 정보 후보들에 대해 일정한 규칙에 의해 색인 정보를 부여한다. 예컨대,
Figure pat00137
에서 첫번째 후보인
Figure pat00138
에는 두번째 후보인
Figure pat00139
에 해당하는 색인정보의 비트량보다 크지 않도록 색인 정보를 부여하고, 마찬가지로
Figure pat00140
에게는
Figure pat00141
에 대한 색인정보의 비트량보다 큰 비트량의 색인 정보를 부여하지 않도록 색인 정보를 부여하는 규칙을 정하고, 이러한 규칙을 부호화 장치 및 복호화 장치가 모두 공유한다. 색인 정보 부여에 대해 이러한 규칙을 정함으로써, 부호화 장치와 복호화 장치는 각 예측 정보 후보에 대해 부여되는 색인 정보의 비트량의 대소 관계를 알 수 있다. 따라서, X와 Y가 같더라도, 현재 정보에 대한 예측 정보를 지시하기 위한 색인정보 비트량(Y’)과 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보를 지시하기 위한 색인정보 비트량(X’)을 비교하여, Y’> X’이라면 모순이 발생한 것으로, 즉, 모순 검증의 결과가 ‘거짓’인 것으로 검증할 수 있다.
또한 상기의 모순 검증에서는 차분정보 또는 색인정보의 비트량을 서로 비교하는 것을 설명하였으나, 차분정보와 색인 정보에 대한 비트량의 합을 서로 비교하여 모순 검증을 수행하는 실현예도 가능하다. 이를 위해, 위에서와 마찬가지로 CS 집합 내의 예측 정보 후보들에 대해 일정한 규칙에 의해 색인 정보를 부여할 수 있다. 예컨대,
Figure pat00142
에서 첫번째 후보인
Figure pat00143
에는 두번째 후보인
Figure pat00144
에 해당하는 색인정보의 비트량보다 크지 않도록 색인 정보를 부여하고, 마찬가지로
Figure pat00145
에게는
Figure pat00146
에 대한 색인정보의 비트량보다 큰 비트량의 색인 정보를 부여하지 않도록 색인 정보를 부여하는 규칙을 정하고, 이러한 규칙을 부호화 장치 및 복호화 장치가 모두 공유한다. 색인 정보 부여에 대해 이러한 규칙을 정함으로써, 부호화 장치와 복호화 장치는 각 예측 정보 후보에 대해 부여되는 색인 정보의 비트량의 대소 관계를 알 수 있다. 따라서, 복원 정보와 그 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보를 서로 감산하여 얻은 차분 정보의 비트량(X), 현재 정보와 그 현재 정보에 대한 예측 정보 간의 차분 정보의 비트량(Y), 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보에 부여되는 색인정보 비트량(X’), 그리고 현재 정보에 대한 예측 정보에 부여되는 색인정보 비트량(Y’)에 대하여, 현재 정보에 대응되는 비트량(Y+Y’)과 복원 정보에 대응되는 비트량 (X+X’)를 비교하여, (X+X’) < (Y+Y’)이면 모순이 발생한 것으로, 즉, 모순 검증의 결과가 ‘거짓’인 것으로 검증할 수 있다.
예측 정보 후보 결정부(540)는 예측 정보 검증부(530)의 검증 결과를 토대로 예측 정보 후보 집합에서 예측 정보 후보들을 선별한다. 즉 예측 정보 검증부(530)에서 ‘참’으로 검증된 예측 정보 후보만을 선별하고, ‘거짓’으로 검증된 예측 정보 후보는 제외한다.
동영상 부호화 장치에 적용되는 움직임 부호화를 예로 들어 설명하면, 수학식 17은 ‘거짓’으로, 수학식 18은 ‘참’으로, 수학식 19는 ‘거짓’으로 검증되었기 때문에, 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00147
에서 거짓으로 검증된 예측 움직임 정보 후보인
Figure pat00148
와
Figure pat00149
를 제외하여
Figure pat00150
집합을 구성한다.
한편, 예측 정보 후보 결정부(540)는 선별된 예측 정보 후보들에 대해 기 정의된 규칙에 근거하여 색인 정보를 부여하고, 예측 정보 결정부(220)에서 결정된 최적 예측 정보에 대응하는 색인 정보를 출력할 수 있다. 따라서, 예측 정보 후보 집합에 포함된 모든 예측 정보 후보에 대해 색인 정보를 부여하지 않고, 예측 정보 후보 결정부(540)에서 선별된 예측 정보 후보들에 대해서만 색인 정보를 부여하므로, 색인 정보에 할당하는 비트량을 줄일 수 있게 된다.
한편, 예측 정보 후보 결정부(540)는, 선별된 예측 정보 후보가 한 개인 경우 색인 정보를 부여하지 않을 수 있다. 이는 후술할 본 발명의 실시예 따른 복호화 장치도 부호화 장치와 마찬가지 방법으로 예측 정보 후보들을 선별하므로, 선별된 예측 정보 후보가 한 개라면 복호화 장치는 색인 정보를 수신하지 않고도 예측 정보가 어떤 것인지를 알 수 있기 때문이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 부호화 방법을 나타내는 순서도이다.
본 발명의 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 부호화 방법은 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중에서 부호화해야 할 현재 정보와 관련하여 최적의 비용을 소비하는 최적 예측 정보를 선택하고, 현재 정보와 선택된 최적 예측 정보를 이용하여 차분 정보를 생성하는 부호화 방법에 적용될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 부호화 방법은, 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 이용하여 차분 정보를 복원하여 하나 이상의 복원 정보를 생성하는 차분 정보 복원 단계(S610); 하나 이상의 복원 정보 각각에 대해 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 이용하여 최적의 비용을 소비하는 최적 예측 정보 후보들을 선정하는 최적 예측 정보 후보 선정 단계(S620); 및 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보를 이용하여 그 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보(즉, 차분 정보 복원 단계에서 차분 정보를 복원하기 위해 사용한 예측 정보 후보)가 현재 정보에 대한 예측 정보로 사용되었을 가능성이 있는지 여부를 검증(모순 검증)하는예측 정보 검증 단계(S630); 및 예측 정보 검증 단계에서 수행된 모순 검증 결과를 토대로 모순 검증의 결과가 '참'인 예측 정보 후보들만을 예측 정보 후보 집합에서 선별하는 예측 정보 후보 결정 단계(S640)를 포함할 수 있다.
차분 정보 복원 단계(S610)는, 예측 정보 후보 집합에 속하는 모든 예측 정보 후보들을 이용하여 복원 정보를 생성할 수 있으며, 나아가 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보 중 최적 예측 정보로 선택된 예측 정보 후보를 제외한 모든 예측 정보 후보를 이용하여 복원 정보를 생성할 수도 있다.
한편, 예측 정보 후보 결정 단계(S640)는, 선별된 예측 정보 후보들에 대해 색인 정보를 부여한 후, 최적 예측 정보에 대응하는 색인 정보를 출력할 수도 있으며, 선별된 예측 정보가 한 개인 경우에는 색인 정보를 부여하지 않을 수도 있다.
차분 정보 복원 단계(S610), 최적 예측 정보 후보 선정 단계(S620), 예측 정보 검증 단계(S630) 및 예측 정보 후보 결정 단계(S640)가 수행하는 과정은 각각 전술한 차분 정보 복원부(510), 최적 예측 정보 후보 선정부(520), 예측 정보 검증부(530) 및 예측 정보 후보 결정부(540)가 수행하는 과정에 대응하므로 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.
이하에서는 도 7 및 도 8을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 복호화 장치에 대해 설명한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 복호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 복호화 장치(700)는, 예측 정보 후보 선정부(710), 예측 정보 선별부(720) 및 복원 정보 계산부(730)를 포함할 수 있다.
예측 정보 후보 선정부(710)는 현재 정보와 관련된 하나 이상의 예측 정보 후보들을 포함하는 예측 정보 후보 집합을 선정한다. 예측 정보 후보 선정부(710)는 부호화 장치(200)의 예측 정보 후보 선정부(210)와 동일한 방식에 의해 동일한 예측 정보 후보 집합을 선정하게 된다.
도 3을 참조하여 동영상 복호화 장치에 적용되는 움직임 복호화를 예로 들어 설명하면, 블록 D는 복호화 할 현재 움직임 정보에 해당하는 현재 블록으로 가정하고, 블록 A, 블록 B 및 블록 C는 블록 D에 대한 예측 움직임 정보를 포함하는 블록으로 가정할 때, 예측 움직임 정보 후보 집합은 동영상 부호화 장치와 마찬가지로
Figure pat00151
이다.
예측 정보 선별부(720)는 전술한 부호화 장치로부터 전달받은 부호화데이터를 복호화하여 생성한 복호화된 부호화데이터(이에 대한 하나의 예로써 차분정보 D를 생각할 수 있다)와 예측 정보 후보 선정부(710)으로부터 예측 정보 후보 집합들을 입력받아 모순 검증을 수행하여 검증 결과를 토대로 예측 정보 후보 집합으로부터 모순으로 검증되지 않은 예측 정보 후보들을 선별한다. 예측 정보 선별부(720)는 부호화 장치(200)의 예측 정보 선별부(240)과 동일한 방식에 따라 모순 검증 및 예측 정보 후보 선별 과정을 수행한다. 본 명세서에서는 부호화 장치로부터 전달받은 부호화데이터는 차분 정보를 부호화한 데이터를 의미하는 것으로 설명하고 있으므로, 복호화된 부호화데이터는 차분 정보가 될 것이다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니며, 부호화 장치가 수학식 6에서 사용한 함수
Figure pat00152
를 어떻게 정의하였는지에 따라 다른 데이터값이 될 수도 있다.
또한, 예측 정보 선별부(720)는 부호화 장치(200)와 공유하는 기 정의된 규칙에 따라 선별된 예측 정보 후보들 각각에 색인 정보를 부여하고, 부호화 장치(200)로부터 수신한 색인 정보와 동일한 색인 정보를 갖는 예측 정보 후보를 최적 예측 정보로 결정하여 복원 정보 계산부(730)로 출력할 수 있다.
한편, 선별된 예측 정보 후보가 한 개인 경우, 그 예측 정보 후보가 최적 예측 정보가 되므로, 별도의 색인 정보를 부여하지 않을 수 있다. 이 때, 복호화 장치(700)는 부호화 장치(200)로부터 최적 예측 정보에 대한 색인 정보를 수신하지 않을 수 있다.
예측 정보 선별부(720)에 대해서는 도 8을 참조하여 후술한다.
복원 정보 계산부(730)는 예측 정보 선별부(720)로부터 전달받은 최적 예측 정보와 부호화 장치(200)으로부터 수신한 데이터를 복호화하여 생성한 복호화된 부호화데이터 (아래 설명에서는 부호화데이터에 대한 하나의 실현예인 차분정보에 대하여 설명한다) 를 이용하여 복원 정보를 계산한다. 복원 정보는 수학식 20에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00153
수학식 20에서,
Figure pat00154
함수는 수학식 8과 동일함을 가정하고,
Figure pat00155
는 상기 예측 정보 선별부(720)에서 선택한 최적 예측 정보를 가정하고, d는 입력 받은 차분 정보를 가정하고, R는 복원 정보를 가정한다.
동영상 복호화 장치에 적용되는 움직임 복호화를 예로 들어 설명하면, 예측 정보 선별부(720)는, 부호화 장치(200)의 예측 정보 선별부(240)과 마찬가지로 예측 움직임 정보 후보 집합
Figure pat00156
중에서
Figure pat00157
만을 선별하게 된다. 이에 대해서는 도 8을 참조하여 더욱 상세히 설명될 것이다.
부호화 장치(200)으로부터 전달된 차분 움직임 정보
Figure pat00158
가 (-2,0)이고, 최적 예측 움직임 정보는
Figure pat00159
로 선별되었으므로, 수학식 21에 의해 복원 정보가 계산될 수 있다.
Figure pat00160
수학식 18를 참조하면,
Figure pat00161
는 복원 움직임 정보로서 (-4,-1)가 되며 이는 도 3에서 부호화해야 할 블록 D의 현재 움직임 정보와 동일하다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 복호화 장치에 적용된 예측 정보 선별부의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 예측 정보 선별부(720)는 부호화 장치(200)의 예측 정보 선별부(240)와 구성이 동일하며, 차분 정보 복원부(810), 최적 예측 정보 후보 선정부(820), 예측 정보 검증부(830) 및 예측 정보 후보 결정부(840)를 포함할 수 있다.
차분 정보 복원부(810)는 부호화 장치(200)로부터 전달받은 데이터를 복호화하여 생성한 차분 정보와 예측 정보 후보 선정부(710)으로부터 입력 받은 예측 정보 후보들을 이용하여 복원 정보를 생성한다. 차분 정보 복원부(810)은 부호화 장치(200)의 차분 정보 복원부(510)와 마찬가지로 수학식 8에 의해 복원 정보를 생성할 수 있다.
동영상 복호화 장치에 적용되는 움직임 복호화를 예로 들어 설명하면, 동영상 부호화 장치에서 전달되는 차분 움직임 정보
Figure pat00162
를 (-2,0)으로, 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00163
을 {(0,0),(-2,-1),(0,-2)}으로 가정하였을 때, 차분 정보 복원부(810)은 수학식 9 내지 11에 의해 복원 정보를 생성할 수 있다.
수학식 9 내지 11을 참조할 때, 예측 정보 후보 선정부(710)에서 선정한 예측 움직임 정보 후보들 중
Figure pat00164
를 사용해 복원된 복원 움직임 정보
Figure pat00165
는 (-2,0)가 되고,
Figure pat00166
를 사용해 복원된 복원 움직임 정보
Figure pat00167
는 (-4,-1)가 되며,
Figure pat00168
를 사용해 복원된 복원 움직임 정보
Figure pat00169
는 (-2,-2)가 된다.
최적 예측 정보 후보 선정부(820)는 차분 정보 복원부(810)에서 복원한 하나 이상의 복원 정보 각각에 대해 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 이용하여 최적의 비용을 소비하는 최적 예측 정보 후보를 결정한다. 최적 예측 정보 후보 선정부(820)는 부호화 장치(200)의 최적 예측 정보 후보 선정부(520)와 동일한 방식에 의해 최적 예측 정보 후보들을 결정하며, 예컨대, 수학식 12를 적용하여 최적 예측 정보 후보들을 결정할 수 있다.
동영상 복호화 장치에 적용되는 움직임 복호화를 다시 예로 들어 설명하면, 전 단계에서 복원된 복원 움직임 정보
Figure pat00170
= (-2,0),
Figure pat00171
= (-4,-1),
Figure pat00172
=(-2,-2) 대해 수학식 13 내지 수학식 15를 적용하여 최적의 예측 움직임 정보 후보를 결정할 수 있다.
수학식 13을 적용하여 복원 움직임 정보
Figure pat00173
=(-2,0)에 대한 최적 예측 움직임 정보 후보를 결정하면, 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00174
= {(0,0),(-2,-1),(0,-2)} 중
Figure pat00175
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00176
에 의해 6비트이고,
Figure pat00177
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00178
에 의해 4비트이며,
Figure pat00179
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00180
에 의해 10비트이다. 따라서, 최적의 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00181
는
Figure pat00182
가 된다.
한편, 수학식 14를 적용하여 복원 움직임 정보
Figure pat00183
= (-4,-1)에 대한 최적 예측 움직임 정보를 결정하면, 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00184
={(0,0),(-2,-1),(0,-2)} 중
Figure pat00185
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00186
에 의해 10비트이고,
Figure pat00187
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00188
에 의해 6비트이며,
Figure pat00189
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00190
에 의해 10비트이다. 따라서, 최적의 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00191
는
Figure pat00192
가 된다.
또한, 수학식 15를 적용하여 복원 움직임 정보
Figure pat00193
=(-2,-2)에 대한 최적 예측 움직임 정보를 결정하면, 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00194
={(0,0),(-2,-1),(0,-2)} 중
Figure pat00195
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00196
에 의해 10비트이고,
Figure pat00197
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00198
에 의해 4비트이며,
Figure pat00199
를 예측 움직임 정보로 사용하였을 때 소요되는 비용은
Figure pat00200
에 의해 6비트이다. 따라서, 최적의 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00201
는
Figure pat00202
가 된다.
예측 정보 검증부(830)는 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보를 이용하여 그 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보(즉, 차분 정보 복원부(810)가 차분 정보를 복원하기 위해 사용한 예측 정보 후보)가 현재 정보에 대한 예측 정보로 사용되었을 가능성이 있는지 여부를 검증(모순 검증)한다. 예측 정보 검증부(830)는 부호화 장치(200)의 예측 정보 검증부(530)과 동일한 방식에 의해 모순 검증을 수행하며, 예컨대, 수학식 16을 적용하여 모순 검증을 수행할 수 있다.
동영상 복호화 장치에 적용되는 움직임 복호화를 예로 들어 설명하면, 수학식 17 내지 수학식 19에 의해 모순 검증이 수행될 수 있는데, 전술한 바와 같이 최적 예측 정보 후보 선정부(820)에서 선정한 최적 움직임 정보 후보
Figure pat00203
와
Figure pat00204
는 모두
Figure pat00205
이므로 수학식 17과 수학식 19는 '거짓'으로 검증되고, 최적 예측 정보 후보 선정부(820)에서 선정한 최적 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00206
는
Figure pat00207
이므로, 수학식 18은 '참'으로 검증된다.
이상에서는 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보와 그 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보의 일치 여부를 통해 모순 검증을 수행하는 것을 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 전술한 바와 같이, 모순 검증을 수행하는 다른 실시예로서, 복원 정보와 그 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보를 서로 감산하여 얻은 차분 정보의 비트량과 현재 정보와 그 현재 정보에 대한 예측 정보 간의 차분 정보, 즉, 부호화 장치로부터 전달받은 데이터를 복호화하여 생성한 차분 정보의 비트량을 서로 비교하여 모순 검증을 수행할 수도 있을 것이며, 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보에 부여되는 색인 정보의 비트량과 현재 정보의 예측 정보에 부여되는 색인 정보의 비트량을 서로 비교하여 모순 검증을 수행하는 것을 추가로 더 포함할 수도 있을 것이다.
또 다른 실시예로서, 부호화 장치에서 설명한 바와 같이, 상기의 모순 검증에서는 차분정보의 비트량을 서로 비교하는 것을 설명하였으나, 차분정보와 인덱스정보에 대한 비트량의 합을 서로 비교하여 모순 검증을 수행할 수도 있을 것이다. 즉, 복원 정보와 그 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보를 서로 감산하여 얻은 차분 정보의 비트량과 그 복원 정보를 생성하기 위해 사용된 예측 정보 후보에 부여되는 색인 정보의 비트량의 합과, 부호화 장치로부터 수신한 부호화데이터를 복호화하여 생성한 차분 정보의 비트량과 부호화 장치로부터 수신한 현재 정보의 예측 정보에 대한 색인 정보의 비트량의 합을 비교하여 모순 검증을 수행할 수 있다.
복호화 장치의 모순 검증 과정은 부호화 장치에서 모순 검증 과정과 동일하므로, 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.
예측 정보 후보 결정부(840)는 예측 정보 검증부(830)의 검증 결과를 토대로 예측 정보 후보 선정부(710)에서 선정한 예측 정보 후보 집합에서 예측 정보 후보들을 선별한다.
동영상 복호화 장치에 적용되는 움직임 복호화를 예로 들어 설명하면, 수학식 17 내지 19에 의한 검증 결과 수학식 17은 ‘거짓’, 수학식 18은 ‘참’, 수학식 19는 ‘거짓’으로 검증되었으므로, 예측 움직임 정보 후보
Figure pat00208
에서 거짓으로 검증된 예측 움직임 정보 후보인
Figure pat00209
와
Figure pat00210
를 제외하여
Figure pat00211
집합을 구성하게 된다.
본 예시에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 실시예 따른 복호화 장치(700)에서 최종 선별한 예측 움직임 정보 후보와 부호화 장치(700)에서 최종 선별한 예측 움직임 정보 후보는 서로 같게 된다.
한편, 예측 정보 후보 결정부(840)는 선별된 예측 정보 후보들에 대해 부호화 장치(200)와 공유한 기 정의된 규칙에 근거하여 (예를 들어, 고정길이 부호어를 배정하거나 (예: 000, 001, 010,…), 가변길이 부호어를 배정하는 것이 가능하다) 색인 정보를 부여하고, 부호화 장치(200)로부터 수신한 색인 정보에 해당하는 예측 정보 후보를 현재 정보에 대한 최적 예측 정보로 출력하게 할 수 있다.
한편, 예측 정보 후보 결정부(840)는 선별된 예측 정보 후보가 한 개인 경우, 별도로 색인 정보를 부여하지 않고 그 예측 정보 후보를 최적 예측 정보로 출력할 수 있으며, 이 때 부호화 장치(200)으로부터 색인 정보를 수신할 필요가 없다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 복호화 방법을 나타내는 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 복호화 방법은 부호화 장치로부터 차분 정보를 수신하고 수신한 차분 정보를 현재 정보로 복원하는 복호화 방법에 적용될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 모순 검증을 이용한 복호화 방법은, 현재 정보와 관련된 예측 정보 후보 집합을 선정하는 예측 정보 후보 선정 단계(S910); 차분 정보와 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 이용하여 하나 이상의 복원 정보를 생성하는 차분 정보 복원 단계(S920); 하나 이상의 복원 정보 각각에 대해 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 이용하여 최적의 비용을 소비하는 최적 예측 정보 후보를 결정하는 최적 예측 정보 후보 선정 단계(S930); 복원 정보에 대한 최적 예측 정보 후보를 이용하여 그 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 예측 정보 후보(즉, 차분 정보 복원 단계에서 차분 정보를 복원하기 위해 사용한 예측 정보 후보)가 현재 정보에 대한 예측 정보로 사용되었을 가능성이 있는지 여부를 검증(모순 검증)하는 예측 정보 검증 단계(S940); 및 예측 정보 검증 단계의 모순 검증 결과를 토대로 모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보만을 예측 정보 후보 집합에서 선별하는 예측 정보 후보 결정 단계(S950)를 포함할 수 있다.
여기서, 예측 정보 후보 결정 단계(S950)는, 선별된 예측 정보 후보들에 대해 부호화 장치(200)와 공유한 기 정의된 규칙에 근거하여 색인 정보를 부여한 후, 부호화 장치(200)로부터 수신한 색인 정보와 동일한 색인 정보를 갖는 예측 정보 후보를 최적 예측 정보로서 출력할 수 있다.
한편, 예측 정보 후보 결정 단계(S950)는, 선별된 예측 정보 후보가 한 개인 경우, 별도로 색인 정보를 부여하지 않고 그 예측 정보 후보를 최적 예측 정보로 출력할 수 있다.
예측 정보 후보 선정 단계(S910), 차분 정보 복원 단계(S920), 최적 예측 정보 후보 선정 단계(S930), 예측 정보 검증 단계(S940) 및 예측 정보 후보 결정 단계(S950)가 수행하는 과정은 각각 예측 정보 후보 선정부(710), 차분 정보 복원부(810), 최적 예측 정보 후보 선정부(820), 예측 정보 검증부(830) 및 예측 정보 후보 결정부(840)이 수행하는 과정에 대응하므로 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예는, 다수의 예측 정보 후보들을 사용하여 현재 정보에 대한 부호화 효율을 높이면서도, 다수의 예측 정보 후보들의 색인 정보를 표현하기 위해 요구되는 정보(비트수)를 추가하지 않거나 또는 최소화할 수 있으므로 매우 유용한 발명이다.
510: 차분 정보 복원부 520: 최적 예측 정보 후보 선정부
530: 예측 정보 검증부 540: 예측 정보 후보 결정부

Claims (45)

  1. 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중에서 선택된 예측 정보를 이용하여 현재 정보를 부호화 및 복호화하는 부호화/복호화 장치에 있어서,
    상기 현재 정보와 상기 예측 정보를 이용하여 생성한 제1 데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 제1 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원함으로써 제1 복원 정보를 생성하고, 상기 제1 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 제1 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 제1 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하고, 선별된 예측 정보 후보들에 색인 정보를 부여한 후, 상기 예측 정보에 대응하는 색인 정보를 상기 제1 데이터를 부호화한 부호화데이터와 함께 출력하는 부호화 장치; 및
    상기 부호화데이터를 복호화하여 복호화된 부호화데이터를 생성한 후, 상기 복호화된 부호화데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 제2 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 제2 복원 정보를 생성하고, 상기 제2 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 제2 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 제2 임의의 예측 정보 후보에 대해 상기 모순 검증을 수행하는 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하고, 선별된 예측 정보 후보들에 색인 정보를 부여하고, 상기 부호화 장치로부터 수신한 색인 정보에 대응하는 예측 정보 후보와 상기 복호화된 부호화데이터를 이용하여 상기 현재 정보를 복원하는 복호화 장치
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화/복호화 장치.
  2. 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중에서 부호화 할 현재 정보의 예측 정보를 선택한 후, 상기 현재 정보와 상기 예측 정보를 이용하여 생성한 제1 데이터를 부호화하는 부호화 장치에 있어서,
    상기 제1 데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하고, 상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하는 예측 정보 선별부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보의 예측 정보와 상기 임의의 예측 정보 후보가 일치하는지 여부를 판단하여 일치하지 않는 경우 모순이 발생한 것으로 검증하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보와 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 생성한 제2 데이터의 비트량과 상기 제1 데이터의 비트량을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 검증하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    모순이 발생하지 않은 것으로 검증된 경우, 상기 현재 정보의 예측 정보를 지시하는 색인 정보의 비트량과 상기 복원 정보를 생성하기 위해 사용된 상기 임의의 예측 정보 후보를 지시하는 색인 정보의 비트량을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 추가로 검증하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보와 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 생성한 제2 데이터의 비트량과 상기 복원 정보를 생성하기 위해 사용된 상기 임의의 예측 정보 후보를 지시하는 색인 정보의 비트량의 합과, 상기 제1 데이터의 비트량과 상기 현재 정보의 예측 정보를 지시하는 색인 정보의 비트량의 합을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 검증하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 복원 정보의 예측 정보는, 상기 복원 정보와 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 입력값으로 한 비용함수를 이용하여 선정되는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 비용함수는 입력값들의 차분, 입력값들의 차분의 절대치 합, 입력값들의 차분을 부호화하는 데에 소요되는 비트량 및 비트율-왜곡 중 어느 하나 이상을 연산함으로써 비용을 산출하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  9. 제 2 항에 있어서,
    상기 예측 정보 선별부는, 상기 모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보들에 색인 정보를 부여한 후, 상기 현재 정보의 예측 정보에 대응하는 색인 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  10. 제 2 항에 있어서,
    상기 예측 정보 선별부는, 상기 모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보가 한 개인 경우 색인 정보를 부여하지 않는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  11. 상기 제1 데이터는 상기 현재 정보와 상기 예측 정보 간의 차분 데이터인 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  12. 제 4 항에 있어서,
    상기 제2 데이터는 상기 복원 정보와 상기 복원 정보의 예측 정보 간의 차분 데이터인 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  13. 제 2 항에 있어서,
    상기 임의의 예측 정보 후보는 상기 현재 정보의예측 정보가 아닌 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 장치.
  14. 예측 정보를 이용하여 현재 정보를 부호화함으로써 생성된 부호화데이터를 복호화하여 상기 현재 정보로 복원하는 복호화 장치에 있어서,
    상기 현재 정보에 대한 예측 정보 후보 집합을 선정하는 예측 정보 후보 선정부;
    복호화된 부호화데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하고, 상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 부호화데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하고, 선별된 예측 정보 후보들 중에서 상기 현재 정보의 예측 정보를 출력하는 예측 정보 선별부; 및
    상기 예측 정보 선별부로부터 출력된 상기 현재 정보의 예측 정보와 상기 복호화된 부호화데이터를 이용하여 상기 현재 정보를 복원하는 복원부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보의 예측 정보와 상기 임의의 예측 정보 후보가 일치하는지 여부를 판단하여 일치하지 않는 경우 모순이 발생한 것으로 검증하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 장치.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보와 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 생성한 제3 데이터의 비트량과 상기 복호화된 부호화데이터의 비트량를 서로 비교하여 모순 발생 여부를 검증하는 모순 검증을 이용한 복호화 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    모순이 발생하지 않은 것으로 검증된 경우, 상기 현재 정보의 예측 정보를 지시하는 색인 정보의 비트량과 상기 복원 정보를 생성하기 위해 사용된 상기 임의의 예측 정보 후보를 지시하는 색인 정보의 비트량을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 추가로 검증하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 장치.
  18. 제 14 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보와 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 생성한 제3 데이터의 비트량과 상기 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 상기 임의의 예측 정보 후보를 지시하는 색인 정보의 비트량의 합과, 상기 복호화된 부호화데이터의 비트량과 부호화 장치로부터 수신한 상기 현재 정보의 예측 정보를 지시하는 색인 정보의 비트량의 합을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 검증하는 모순 검증을 이용한 복호화 장치.
  19. 제 14 항에 있어서,
    상기 예측 정보 선별부는, 상기 모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보들에 색인 정보를 부여하고, 부호화 장치로부터 수신한 색인 정보와 동일한 색인 정보를 갖는 예측 정보 후보를 상기 현재 정보에 대한 예측 정보로서 출력하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 장치.
  20. 제 14 항에 있어서,
    상기 예측 정보 선별부는, 상기 모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보가 한 개인 경우, 그 예측 정보 후보를 상기 현재 정보에 대한 예측 정보로서 출력하는 것을 특징으로 모순 검증을 이용한 복호화 장치.
  21. 제 14 항에 있어서,
    상기 복호화된 부호화데이터는 차분 데이터인 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 장치.
  22. 제 16 항에 있어서,
    상기 제3 데이터는 상기 복원 정보와 상기 복원 정보의 예측 정보 후보 간의 차분 데이터인 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 장치.
  23. 현재 정보와 상기 현재 정보의 예측 정보를 이용하여 생성된 제1데이터 및 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 입력받아 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들의 개수를 줄이는 예측 정보 선별 장치로서,
    상기 제1 데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하고, 상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중 모순이 발생한 예측 정보 후보를 제거하는 것을 특징으로 하는 예측 정보 선별 장치.
  24. 제 23 항에 있어서,
    모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보들에 대해서만 색인 정보를 부여하는 것을 특징으로 하는 예측 정보 선별 장치.
  25. 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중에서 선택된 예측 정보를 이용하여 현재 정보를 부호화 및 복호화하는 방법에 있어서,
    상기 현재 정보와 상기 예측 정보를 이용하여 생성한 제1 데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 제1 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원함으로써 제1 복원 정보를 생성하고, 상기 제1 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 제1 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 제1 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하고, 선별된 예측 정보 후보들에 색인 정보를 부여한 후, 상기 예측 정보에 대응하는 색인 정보를 상기 제1 데이터를 부호화한 부호화데이터와 함께 출력하는 부호화 단계; 및
    상기 부호화데이터를 복호화하여 복호화된 부호화데이터를 생성한 후, 상기 복호화된 부호화데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 제2 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 제2 복원 정보를 생성하고, 상기 제2 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하며, 상기 제2 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 제2 임의의 예측 정보 후보에 대해 상기 모순 검증을 수행하는 과정을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하고, 선별된 예측 정보 후보들에 색인 정보를 부여한 후 상기 부호화 장치로부터 수신한 색인 정보에 대응하는 예측 정보 후보와 상기 복호화된 부호화데이터를 이용하여 상기 현재 정보를 복원하는 복호화 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 및 복호화 방법.
  26. 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중에서 부호화하여야 할 현재 정보의 예측 정보를 선택한 후, 상기 현재 정보와 상기 예측 정보를 이용하여 생성한 제1 데이터를 부호화하는 부호화 방법에 있어서,
    상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 상기 제1 데이터를 복원하여 복원 정보를 생성하는 단계;
    상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하는 단계;
    상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여, 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 단계; 및
    상기 단계들을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행하여, 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 방법.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보의 예측 정보와 상기 임의의 예측 정보 후보가 일치하는지 여부를 판단하여 일치하지 않는 경우 모순이 발생한 것으로 검증하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 방법.
  28. 제 26 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보와 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 생성한 제2 데이터의 비트량과 상기 제1 데이터의 비트량을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 검증하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 방법.
  29. 제 28 항에 있어서,
    모순이 발생하지 않은 것으로 검증된 경우, 상기 현재 정보의 예측 정보를 지시하는 색인 정보의 비트량과 상기 복원 정보를 생성하기 위해 사용된 상기 임의의 예측 정보 후보를 지시하는 색인 정보의 비트량을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 검증하는 과정을 추가로 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 방법.
  30. 제 26 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보와 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 생성한 제2 데이터의 비트량과 상기 복원 정보를 생성하기 위해 사용된 상기 임의의 예측 정보 후보를 지시하는 색인 정보의 비트량의 합과, 상기 제1 데이터의 비트량과 상기 제1데이터를 생성하기 위해 사용한 상기 예측 정보를 지시하는 색인 정보의 비트량의 합을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 검증하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 방법.
  31. 제 26 항에 있어서,
    상기 모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보들에 대해 색인 정보를 부여한 후, 상기 현재 정보의 예측 정보에 대응하는 색인 정보를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 방법.
  32. 제 26 항에 있어서,
    상기 모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보가 한 개인 경우 색인 정보를 부여하지 않는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 방법.
  33. 제 26 항에 있어서,
    상기 임의의 예측 정보 후보는 상기 현재 정보의 예측 정보가 아닌 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 부호화 방법.
  34. 예측 정보를 이용하여 현재 정보를 부호화함으로써 생성된 부호화데이터를 복호화하여 상기 현재 정보를 복원하는 복호화 방법에 있어서,
    상기 현재 정보에 대한 예측 정보 후보 집합을 선정하는 단계;
    복호화된 부호화데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하는 단계;
    상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하는 단계;
    상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 부호화 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 단계;
    상기 단계들을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행하여 모순이 발생하지 않는 예측 정보 후보들을 선별하고, 선별된 예측 정보 후보들 중에서 상기 현재 정보의 예측 정보를 출력하는 단계; 및
    상기 현재 정보의 예측 정보와 상기 복호화된 부호화데이터를 이용하여 상기 현재 정보를 복원하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 방법.
  35. 제 34 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보의 예측 정보와 상기 임의의 예측 정보 후보가 일치하는지 여부를 판단하여 일치하지 않는 경우 모순이 발생한 것으로 검증하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 방법.
  36. 제 34 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보와 상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 생성한 제3 데이터의 비트량과 상기 복호화된 부호화데이터의 비트량을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 검증하는 모순 검증을 이용한 복호화 방법.
  37. 제 34 항에 있어서,
    모순이 발생하지 않은 것으로 검증된 경우, 상기 현재 정보의 예측 정보를 지시하는 색인 정보의 비트량과 상기 복원 정보를 생성하기 위해 사용된 상기 임의의 예측 정보 후보를 지시하는 색인 정보의 비트량을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 검증하는 과정을 추가로 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 방법.
  38. 제 34 항에 있어서,
    상기 모순 검증은 상기 복원 정보와 상기 복원 정보의 예측 정보 후보를 이용하여 생성한 제3 데이터의 비트량과 상기 복원 정보를 생성하기 위해 사용한 상기 임의의 예측 정보 후보를 지사하는 색인 정보의 비트량의 합과, 상기 복호화된 부호화데이터의 비트량과 부호화 장치로부터 수신한 상기 현재 정보의 예측 정보를 지시하는 색인 정보의 비트량의 합을 서로 비교하여 모순 발생 여부를 검증하는 모순 검증을 이용한 복호화 장치.
  39. 제 34 항에 있어서,
    상기 모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보들에 색인 정보를 부여하고, 부호화 장치로부터 수신한 색인 정보와 동일한 색인 정보를 갖는 예측 정보 후보를 상기 현재 정보에 대한 예측 정보로서 출력하는 것을 특징으로 하는 모순 검증을 이용한 복호화 방법.
  40. 제 34 항에 있어서,
    상기 모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보가 한 개인 경우, 그 예측 정보 후보를 상기 현재 정보에 대한 예측 정보로서 출력하는 것을 특징으로 모순 검증을 이용한 복호화 방법.
  41. 현재 정보와 상기 현재 정보의 예측 정보를 이용하여 생성된 제1데이터 및 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들을 입력받아 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들의 개수를 줄이는 예측 정보 선별 방법으로서,
    상기 제1 데이터를 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 임의의 예측 정보 후보를 이용하여 복원한 복원 정보를 생성하는 단계;
    상기 복원 정보의 예측 정보를 상기 예측 정보 후보 집합에서 선정하는 단계;
    상기 복원 정보의 예측 정보를 이용하여 상기 임의의 예측 정보 후보가 상기 제1 데이터를 생성하는 데에 사용된 상기 예측 정보가 될 가능성이 있는지 여부를 검증하는 모순 검증 과정을 수행하는 단계; 및
    상기 단계들을 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 하나 이상의 예측 정보 후보들에 대해 수행함으로써, 상기 예측 정보 후보 집합에 속하는 예측 정보 후보들 중 모순이 발생한 예측 정보 후보를 제거하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 정보 선별 방법.
  42. 제 41 항에 있어서,
    모순이 발생하지 않은 예측 정보 후보들에 대해서만 색인 정보를 부여하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 정보 선별 방법.
  43. 제 26 항 내지 제 33 항 중 어느 한 항의 부호화 방법이 프로그램으로 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  44. 제 34 항 내지 제 40 항 중 어느 한 항의 복호화 방법이 프로그램으로 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  45. 제 41 항 및 제 42 항 중 어느 한 항의 예측 정보 선별 방법이 프로그램으로 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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