Ict R&D 기술로드맵 2025

Total Page:16

File Type:pdf, Size:1020Kb

Ict R&D 기술로드맵 2025 ICT R&D 기술로드맵 2025 ICT융합·방송·콘텐츠 ICT융합 방송·미디어 디지털콘텐츠 ICT R&D 기술로드맵 2025 ICT융합·방송·콘텐츠 ICT융합 방송·미디어 디지털콘텐츠 ICT R&D 기술로드맵 2025 ICT융합·방송·콘텐츠 Contents 01 ICT융합 분야 02 방송·미디어 분야 ● ● Ⅰ. 개념 및 범위 006 Ⅰ. 개념 및 범위 160 Ⅱ. 동향 조사 분석 018 Ⅱ. 동향 조사 분석 162 Ⅲ. 기술 발전 전망 080 Ⅲ. 기술 발전 전망 176 Ⅳ. 대상 기술 선정 096 Ⅳ. 대상 기술 선정 182 Ⅴ. 기술로드맵 124 Ⅴ. 기술로드맵 192 Ⅵ. 기술 확보 전략 130 Ⅵ. 기술 확보 전략 194 03 디지털콘텐츠 분야 ● Ⅰ. 개념 및 범위 210 Ⅱ. 동향 조사 분석 216 Ⅲ. 기술 발전 전망 236 Ⅳ. 대상 기술 선정 242 Ⅴ. 기술로드맵 248 Ⅵ. 기술 확보 전략 250 [참고] 참여 전문가 명단 258 ICT R&D 기술로드맵 2025 ICT융합·방송·콘텐츠 ICT융합 분야 006 018 Ⅰ. 개념 및 범위 Ⅱ. 동향 조사 분석 080 096 Ⅲ. 기술 발전 전망 Ⅳ. 대상 기술 선정 124 130 Ⅴ. 기술로드맵 Ⅵ. 기술 확보 전략 개념 및 범위 Ⅰ ICT R&D 기술로드맵 2025 1.개념 및 정의 ICT 융합의 개념 ICT 융합 분야는 지능정보 기술 등 다양한 ICT 기술을 융합하여 미래사회 문제에 대응하고, 全 산업의‘디지털 전환(Digital Transformation)’을 통해 사람 중심(Human Driven)의 혁신적인 新 융합기술·서비스 실현을 목표로 함 - 기존 산업구조 기반에서 마련된 현재의 기술과의 융합에서 벗어나, ICT 기술을 뒷받침하는 이론에서 파생한 새로운 융합 신기술 발굴 - 미래의 ICT 융합은‘인간을 위한’도구로서, 인간의 편리하고 안전한 삶을 지원하고, 사회 전반의 고민과 과제를 해결하는데 기여하는 사람 중심(Human-Driven)의 핵심기술로 정의함 < ICT융합분야 개념도 > 006 ICT융합 분야 Ⅰ. 개념 및 범위 2.기술분류(Technology Tree) ICT 융합기술의 응용대상 분야 ※ ICT 융합 분야 특성상 융합기술을 활용한 서비스 중점 도출이 유의미하다고 판단하여, 본 로드맵에서 기존 기술분류체계(<참고>)를 기반으로 ICT융합기술 응용 대상 분야를 아래와 같이 새로이 설정하여 이에 따른 기술을 매칭하여 활용 ‘ 혁신성장을 위한 사람 중심의「4차산업혁명 대응계획」’(`18. 6)에서 제시된 12개 분야 기준으로 ICT 융합기술 응용대상 분야 설정 국가와 사회를 구성하는 모든 영역(사람, 사회, 산업, 공공)에 새로운 ICT 융합기술을 확산하기 위한 응용 분야를 도출 - 개인의 혁신과 행복 증진(사람을 위한 지능화), 공정하고 행복한 사회 실현(사회의 지능화), 산업경쟁력 혁신과 신산업 창출(산업의 지능화), 국가 공공기능의 강화(공공의 지능화) 등 < ICT 융합기술의 응용대상 분야 > 혁신성장 사람 중심 정책목표 응용대상 분야 4차산업혁명 대응계획 12개 분야 사람을 위한 개인의 혁신과 •(디지털헬스) 의료, 복지 지능화 행복증진 •(디지털시티) 시티, 교통, 공정하고 사회의 이동체, 금융물류 행복한 지능화 •(디지털농축수산) 환경, 사회실현 농축수산 산업경쟁력 산업의 혁신과 •(디지털제조) 제조 지능화 신산업 창출 국가 •(디지털에너지) 에너지 공공의 공공기능의 •(디지털국방) 국방 지능화 강화 •(디지털재난안전) 안전 007 ICT R&D 기술로드맵 2025 ICT 융합 응용대상 분야별 기술범위 1 개인의 혁신과 행복증진을 위한 사람을 위한 지능화 기술 (디지털헬스) 감염병 확산 등 헬스케어 환경변화에 따라, ICT 융합을 통한 비대면 진단 검사, 비대면 진단 의료기기 등과 네트워크를 위한 기술 구분 기술범위 •AR/VR 기반의 비대면 진단/치료용 HW/SW 솔루션 분야 - AR/VR 기반 인지 재활치료 솔루션, 정신건강 치료 보조솔루션, 다중 의료지능 기반 진단/치료 등 다중경험인지 & •5G와 AR/VR 기술을 기반으로 비대면 치료를 진행하고, 의료진의 의사결정을 지원할 수 있도록 의료데이터를 학 휴먼 증강기술 습하는 기술 분야 •새로운 질병과 감염성 질환에 대한 의료 데이터를 모델링하고, 최적의 치료를 제공하기 위한 의료지능을 보유하 고, 지능을 향상시키는 분야 •의사-환자 비대면 의료를 위해 의사 중심 환자 원격관리 분야 •비대면 환자 진단/치료/관리를 위한 인공지능 기술로서 EMR 딥러닝 기반 최소 대면 진단 분야 •비대면 최적 진단/치료를 위한 강화학습, 글로벌 의료기관 협진 지능학습, 환자전담 자율진화 의료지능 에이전트 분야 지식사회 •개방형 플랫폼을 통하여 데이터를 모델링하고, 의미 추출 또는 추론 기술 분야 보편화 기술 •질병의 확산 예측을 위한 임상데이터를 습득 및 추론하여 모델링하고, 임상결정지원을 위한 관련 데이터 협업 기 술을 제공하는 분야 •만성질환, 약물중독과 같이 병원 밖에서도 관리가 필요한 분야는 24시간 센싱, 모니터링해서 위급상황에 대처하 고, 생활 속 건강관리를 지원하는 분야 •비대면 방식의 임상결정지원을 위하여, 가상공간의 의료환경 구축을 통해 환자 상태 모니터링 및 의료서비스를 제공하는 분야 •5G 기반의 환자 생체정보 실시간 모니터링 기술 및 AI 기반 진단/검사 보조솔루션 기술을 통합한 5G 기반 비대면 의료진단 서비스 분야 지능형 디지털 •개인화된 장비의 헬스케어 데이터와 의료기기로부터 수집한 의료데이터를 정제, 추정하는 의료데이터 마이닝 분야 트윈화 기술 •비대면, 언택트 진단을 위하여, 임상결정지원을 위한 생체신호, 라이프로그 등을 가상공간 기반의 환경에서 제공 하는 분야 •일상의 건강관리를 위해 지능형 생체정보 분석 등 웰니스케어를 제공 •생활공간 속의 IoT기술을 통하여 생활환경을 모사하여, 개인화된 헬스케어 디바이스와 융합하여 물리 객체를 시 각화하는 분야 008 ICT융합 분야 Ⅰ. 개념 및 범위 2 공정하고 행복한 사회 실현을 위한 사회의 지능화 기술 (디지털시티) 더욱 복잡해지고 다양화되는 사회문제를 ICT 융합기술을 통해 효율적으로 해결하기 위한 지능화 기반 초자동화 디지털시티 기술 구분 기술범위 •지능화된 도시에서 시민 및 도시 관리자가 3D 공간정보 및 몰입형 인터렉션을 할 수 있도록 지원하는 기술 분야 다중경험인지 & •시민과 시설의 안전 및 운용 관리자의 도시문제 현황 분석과 예측을 지원하여 도시문제를 예방하고, 신속 대응을 휴먼 증강기술 지원하는 분야 •도시에 산재된 각종 정보를 수집하고, 가공, 데이터를 분석하는 기술 지식사회 보편화 •도시 관련 정보의 공유 및 교환, 신규 서비스에 활용토록 하여 새로운 서비스를 창출할 수 있도록 지원하는 기술 •사회적 약자의 안전, 편리, 권리를 보장하기 위한 지능화 자동화 기술 분야 휴먼환경 •도시 환경, 에너지, 질병 예방, 유통, 교통, 물류 등 도시의 지속성 및 삶의 질 향상을 지원하는 기술 •복합 상호작용하는 도시 현상을 정확하고 신속하게 인지하여 자율제어를 지원하기 위한 자동화 기술 분야 •안전, 교통, 환경, 에너지, 방범, 생활, 복지 등 복잡한 사회 문제를 체계적으로 분석하고 자동화하여 휴먼 오류를 초 자동화 기술 최소화하는 기술 •관리시스템 및 시스템 운용자의 수동 관제로 인한 관제의 사각지대와 음영문제 및 비효율성을 최소화하기 위한 기술 기계 시공간인지 기술 •도시에서 발생하는 문제에 대한 종합적 분석을 위해 시공간 객체추적 및 연계성 분석을 지원하는 기술 •도시에서 발생하는 문제를 즉각적으로 수집하여 분석하고 실시간 대응을 지원하기 위한 사물 및 사물 지능화를 자율 사물 기술 지원하기 위한 인프라 기술 •도시현상을 분석하고 자율제어를 지원하기 위해 현실세계의 사물, 시스템, 환경 등을 가상공간에 구현하고 모니터링, 지능형 디지털 트윈 기술 시뮬레이션, 최적화 및 자율 운영을 지원하기 위한 기술 009 ICT R&D 기술로드맵 2025 (디지털농축수산) 사람-환경-생물의 상호관계에서 사람을 중심으로 하는 생산·유통·가공·서비스 등과 연계된 농축수산 전 분야의 디지털화 기술 구분 기술 범위 다중경험인지 & •사람, 동물, 환경의 융합분야를 대상으로 복합상황 인지, 사회적 경험 중심의 기술 및 생물대상 인지 증강 플랫폼 휴먼 증강기술 분야 지식사회 보편화 기술 •ICT기술의 수용성 증가를 위한 작업/교육, 현장 A/S등의 문제해결, XR기술의 적용, 상황인지 기반 정보 배포 분야 •사람과 생물이 공존하는 환경에서 비접촉, 비대면, 무자각, 투과검출, 분석 등 기술을 통한 질병, 인수공통 감염병, 휴먼환경 기술 산업 동물, 반려동물의 보호와 복지 분야 •시설원예, 축사, 양식장 등의 제한 환경에서 무인 운영을 위한 초소형 모니터링, 극한환경 센싱, 전원공급, 에러상 초 자동화 기술 황 인지, 무인로봇 및 생물연계 플랫폼 분야 •농·축·수산물의 4차원 상황인지, 원격거래, 고신뢰 비대면, 안전먹거리, 빅데이터 기반 예측 등의 시공간 인지 기계 시공간 분야 인지 및 자율사물 •농축수산 분야의 다양한 환경, 규모 및 정교함 등의 수용이 가능하고 개별 부품의 구성에 있어 인간의 개입 없이 스스로 판단, 학습, 운영 분야 •농축수산 및 환경 분야의 가상화를 통한 문제해결 중심 분야로 에너지, 환경, 유전체 및 생물 등의 실시간 데이터 지능형 디지털 트윈 기반의 정밀 시뮬레이션 및 가시화 분야 •생산-가공-유통-소비의 농축산 도메인 기술의 융합, 농축산-에너지-환경-사람-동시에 이르는 유관 산업 간 산업간 융합기술 융합, 데이터 중심의 마켓 플레이스 분야 •스마트 농축수산 및 환경 분야에서 활용되는 고내구성, 다량/미량원소검출, 생육 측정 센싱, Bio-Metric 센싱, 병충 신 융합기술 해 센싱 및 우주 농업 등의 신기술 분야 010 ICT융합 분야 Ⅰ. 개념 및 범위 3 산업경쟁력 혁신과 신산업 창출을 위한 산업의 지능화 기술 (디지털제조) 제품 설계 및 생산 전 과정에 ICT 기술을 적용하여 디지털화, 자동화, 지능화하는 기술 구분 기술범위 •작업자가 제조환경(근로자 착용 장비, 제조 설비 등)과 상호 인터랙션하면서 작업자의 상태 및 행위를 분석하고, 제품생산에 필요한 최적정보를 제공하여 작업자의 숙련도를 비약적으로 향상시키는 분야 다중경험인지 & •제조기업 또는 근로자가 디지털 제조 트윈과 AR/VR/햅틱스 기술을 통해 가상의 공간에서 시제품 디자인, 시험 휴먼 증강기술 생산, 검증을 수행하는 인터렉티브 제조 서비스 기술 분야 •단순 반복 작업에 의한 근골격계 질환의 예방과 작업의 안전성 확보 및 생산성 향상을 위한 근로자의 근력 보조 등의 휴먼 증강 분야 •제품 및 공정 설계, 제품생산, 사후 관리 등 제조 전 영역의 대규모 데이터를 실시간으로 수집·처리·분석· 지식사회 보편화 공유함으로써 설계 및 공정 최적화, 다양한 불확실성을 사전 예측하고 대응하기 위한 분야 •작업 현장의 이상 징후를 실시간으로 분석하여 안전 사고를 예방하고, 제조 현장의 미숙련자 사고 가능성 예측을 휴먼환경 기술 통해 작업자의 안전을 관리하는 분야 •인공지능이 스스로 창의적인 설계안들을 생성하고, 공학 성능과 제조 가능성을 예측한 후, 타겟 고객을 맞춤형 초 자동화 기술 생산까지 자동 연결하는 분야 •다수 이종 제조 설비의 자율적 운영을 위해 설비가 해야할 작업을 인지하고, 스스로 계획하여 수행함으로써 생산 기계 시공간 현장의 다양한 동적 상황에 대해 신속하게 자율 대응하기 위한 분야 인지 및 자율사물 •제조 장비가 수행해야 하는 주변 상황인지, 자율이동 등의 작업지능을 구현하기 위해 5G 기반의 엣지 환경에서 센싱 정보 수집, 학습 및 연산 환경을 제공하기 위한 분야 •Sim-2-Real 문제해결을 위해 공장의 물리적 환경 변화를 가상환경에서 정밀하게 모사할 수 있는 고신뢰 초저지 연 디지털 제조 트윈 기술 분야 지능형 디지털 트윈 •미션 크리티컬 응용이 요구되는 산업 및 제조환경에서 지능형 디지털 트윈을 통한 의사결정 및 제어 서비스에 대한 신뢰성을 제공하기 위한 분야 011 ICT R&D 기술로드맵 2025 4 국가 공공기능의 강화를 위한 공공의 지능화 기술 (디지털에너지) D·N·A 중심의 ICT 기술융합을 통하여 신재생에너지 발전 확대 및 에너지 분권화 시대에 대응할 수 있는 차세대 지능화 에너지 기술 구분 기술범위 지식사회 보편화 기술 •5G/IoT 기술기반의 다양한 에너지 수집 정보를 누구나 필요할 때 사용할 수 있는 에너지 빅데이터 유통 기술 분야 •지속가능하고 안전하게, 누구나 쉽고 편리하게, 직접 참여할 수 있는 사용자 중심의 기술 분야 휴먼환경 기술 •소비자의 생활패턴을 반영한 에너지 공급/소비 운영 관리 기술 분야 •홈, 빌딩, 시티 등의 생활공간의 에너지 생산, 전달/전환, 저장, 소비 등에 대한 AI 지능화 분석을 통해 자동화된 시스템을 운영하는 기술 분야 초 자동화 기술 •수집된 정보를 기반으로 사용자 개입을 최소화하고, AI 기반의 지능화 엔진 기술을 활용하기 위한 에너지 라우터/ 허브 기술 분야 •컴퓨팅 자원 사용량에 따라 프로세스 또는 스레드가 네트워크로 연결된 다수의 자원을 탄력적으로 활용하는 운 영체제 기술 분야 자율 사물 기술 •IoT 센서의 정보를 자동으로 가공하거나 새로운 정보를 유추·생성하여, 센싱효율과 처리시간을 향상시키는 소프 트웨어 알고리즘 기반의 온 디바이스 AI 기술 분야 •IoT 기반 다양한 센서 수집 정보를 기반으로 빌딩 및 도시 공간을 모델링하고, AI를 이용한 예측 및 시뮬레이션 지능형 트윈화 기술 기술을 통해 빌딩 및 도시 공간의 에너지 운영을 검증/확인/평가할 수 있도록 하는 기술 분야 •소비자의 분산 에너지 자원(에너지 생산, 저장/관리, 전송, 소비), 산업 내 데이터, 산업 간 데이터를 융합한 AI 기반 산업 간 융합기술 에너지 빅데이터 협업 분석기술 분야 •대규모 에너지 소비시설에 대한 에너지 절감형 설계 및 에너지 효율화 운영을 위한 에너지 옵티마이저 기술 분야 •에너지 라우터/허브 기술을 기반으로 에너지 공급-전달/변환-소비 등 최적 효율화 운영 및 소비자 중심 에너지 신 융합기술 유통·거래 서비스 실현 기술개발 •지속 가능한 데이터센터를 위한 안전성, 신뢰성 및 에너지 효율성 향상을 위한 기술, DC 전원공급기술 분야 012 ICT융합 분야 Ⅰ.
Recommended publications
  • Videocodecs in a Nutshell
    Videocodecs in a Nutshell Wie funktioniert’s und was gibt’s neues? darkbit 14.08.2021 14.08.21 1 Gliederung ● Motivation ● Grundlagen moderner Videocodecs am Beispiel von HEVC ● Neue Videocodecs – AOMedia Video 1 (AV1) – Versatile Video Coding (VVC) – Essential Video Coding (EVC) – Low Complexity Enhancement Video Codec (LC EVC) ● Vergleich der Codecs ● Ausblick 14.08.21 Videocodecs in a Nutshell - darkbit 2 Motivation ● Rohvideo ist groß ● Bsp: Spielfilm auf DVD – Pixel hat je 8 Bit für die RGB-Komponenten => 24 bits pro Pixel – Übliche Auflösung 720x576 Pixel => 414‘720 Pixel => ~9,953Mbit pro Bild – 25 Bilder pro Sekunde => 248,825 Mbit/s – 90 Minuten Spielfilmlänge => 1,344 Tbit (168 Gbyte) pro Film – Wir haben aber nur max. 8,5 Gbyte pro DVD (Dual-Layer) – Wir müssen unser Video um mind. 95% komprimieren! ● Ziel eines Videocodecs: Möglichst hohe Kompression bei möglichst geringer visuellen Qualitätseinbußungen. 14.08.21 Videocodecs in a Nutshell - darkbit 3 Motivation CC-BY 3.0 - Blender Foundation CC-BY-SA 3.0 - Rdikeman Anforderungen On-Demand Video Live Video Kompression möglichst hoch auf Kanalbandbreite Encodingspeed irrelevant in Echtzeit Decodingspeed in Echtzeit in Echtzeit Bitrate adaptiv konstant 14.08.21 Videocodecs in a Nutshell - darkbit 4 State of the Art Videocodecs Veröffentlichung Codec Bitraten-reduktion Anwendungen Mai 1996 H.262, MPEG-2 Part 2 DVD, SDTV, Blu-Ray März 2003 AVC (H.264, MPEG-4 -50% gegenüber HDTV, Webvideo, Part 10) H.262 WebRTC, Blu-Ray September 2008 (seit VP8 -5% gegenüber AVC Webvideo, 2010 lizenzfrei) WebRTC Mai 2013 VP9 -20% gegenüber AVC Webvideo, WebRTC Dezember 2013 HEVC (H.265, MPEG-H -20% gegenüber AVC UHD Blu-Ray Part 2) 14.08.21 Videocodecs in a Nutshell - darkbit 5 Patentproblematiken Quelle: Jonatan Samuelsson und Per Hermansson.
    [Show full text]
  • 2021 TIW DRAFT AGENDA Revi
    24th ITEA Test and Training Instrumentation Workshop Innovating for Tomorrow’s Challenges 5/5/21 REV I 11-May First Day – Tutorials 8:00 a.m. – 12:00 p.m. Morning Tutorials Basics of Aircraft Instrumentation Systems Bruce Johnson, NAWCAD This course will cover a wide variety of topics related to Aircraft Instrumentation. Data, Telemetry, Instrumentation System Block Diagram, Standards, Data Requirements, Transducers / Specifications, Video, 1553 Bus, Using Requirements to Configure an Analog Data Channel, Creating a PCM Map to Obtain a Sample Rate, Telemetry Bandwidth, Record Time, GPS, Audio, Telemetry Attributes Transfer Standard (TMATS), and Measurement Uncertainty - Interpreting the Results. This is great introduction for new hires or a refresher for current employees. IRIG 106-17 Chapter 7 Packet Telemetry Downlink Basis and Implementation Fundamentals Johnny Pappas, Safran Data Systems, Inc. This course will focus on presenting information to establish a basic understanding of the 2017 release of the IRIG 106, Chapter 7, Packet Telemetry Downlink Standard. It will also focus on the implementation of airborne and ground system hardware and methods to handle IRIG 106, Chapter 7, Packet Telemetry data. The presentation will address the implementation of special features necessary to support legacy RF Transmission, data recording, RF Receiving, Ground Reproduction, and Chapter 10 data processing methods. Predictive Analytics for Performance Assessment Mark J. Kiemele, Air Academy Associates Design of Experiments (DOE) is a method that can and should be used not only in the design and development of systems, but also in the modeling and validation of system performance. Building useful prediction models and then validating them can ease the burden of making procurement decisions.
    [Show full text]
  • The Emerging Mpeg-5 Evc Standard - Applications, Technology and Results
    THE EMERGING MPEG-5 EVC STANDARD - APPLICATIONS, TECHNOLOGY AND RESULTS Jonatan Samuelsson1, Kiho Choi2, Jianle Chen3, Dmytro Rusanovskyy4 1Divideon, 2Samsung, 3Futurewei, 4Qualcomm ABSTRACT For more than 30 years, digitalization in the media industry has enabled new services, increased reach of conventional services and brought a continuously improving TV experience to consumers all over the world. One of the most central technology components in digital media distribution and consumption is compression and in particular video compression, since video data represents by far the largest amount of data in most media services. Over the years, multiple different video coding standards and proprietary codecs have emerged and the compression performance of new generations of codecs is constantly improving. However, the compression efficiency is not the only factor that determines how well a codec is suited for usage in different application areas – and eventually – how widely deployed the codec will become. The MPEG-5 Essential Video Coding (EVC) standard, presented in this paper, is being developed by MPEG using a novel process targeted at addressing business requirements, including licensing, as well as technical requirements, so as to facilitate rapid deployment and widespread use of the standard throughout the media industry. INTRODUCTION Development of a standard typically starts with an analysis of the requirements: What are the problems that will be addressed by this standard? What are the desirable technical properties of this standard? How will this standard interact with other components of the eco-system? What are the target applications and use cases? For video coding standards, the core problem has remained the same over the years: reduce the size of transmitted video data as much as possible while keeping the visual quality as close as possible to the original video.
    [Show full text]
  • The Value of Standards Why Leadership in Standards Is Important
    September 2020 San Diego, CA The essential role of technology standards Driving interoperability, ecosystem development, and future innovation The virtuous circle of technology innovation Early R&D and technology inventions essential to leading ecosystem forward Commercialization Vision Engage with global ecosystems to deploy Identify a problem or need; new features with standards-compliant establish requirements infrastructure and devices Trials Invention Collaborate on field trials that track Invent new technologies and standards development and drive end-to-end system architecture ecosystem towards rapid commercialization Standardization Lead ecosystem towards new projects and Proof-of-concept drive system design through technology Deliver end-to-end prototypes and standardization process impactful demonstrations 2 The value of standards Why leadership in standards is important 3 Communications industry is based on technology standards Ensuring system Meeting regulatory Reducing Creating Lowering Improving interoperability requirements market risk new markets cost technology while enabling product test and certification especially in areas and expanding addressable through economies of multiple companies differentiation and spurring procedures are developed of large investments markets of existing scale and multi- participate, collaborate, transparent industry competition to aid in meeting obligations (e.g., 5G infra) products and technology vendor sourcing compete — best prevails Standards create significant value for the wireless
    [Show full text]
  • Discrete Cosine Transform in Dsp Pdf
    Discrete cosine transform in dsp pdf Continue To illustrate justme the answer: The Discrete Cosine Transform (DCT) is a loss-making DCT can't be a loss-making algorithm, since there is a reverse operation that restores the original input accurately. The data compression algorithm Is also not a compression algorithm: the in- and outputs are the same size. So both of your central statements are incorrect :(, which is used in many compressed images and video formats, yes. including JPEG, MJPEG, DV and MPEG. What is DV? And: MPEG is a huge family of video compression techniques. There's no MPEG algorithm, there are dozens of different video compression standards under that name. This algorithm calculates special DCT ratios for each 8x8 image block. This applies to JPEG, and probably some of the many CODEG MPEG codecs. This is not true for all MPEG compressors! (For example, MPEG-H Part II, also called H.265, uses blocks 64×64, 32×32 or 16×16, 8×8 or 4×4, depending on the content of the image.) Then the odds are quantitative and that's where lossiness happens: it's not in DCT, it's what happens with the release of it! and the image block is presented as a matrix of these quantitative coefficients. Again, it only applies to JPEG. Be clear about that! The matrix as it is often visualized. The matrix view doesn't really exist in memory or storage formats, usually. On the contrary, items are usually stored in a zigzag diagonal order if you imagine a matrix.
    [Show full text]
  • THE VIDEO CODEC LANDSCAPE in 2020 Michel Kerdranvat, Ya Chen, Rémi Jullian, Franck Galpin, Edouard François Interdigital R&D, Rennes, France
    ITU Journal: ICT Discoveries, Vol. 3(1), 8 June 2020 THE VIDEO CODEC LANDSCAPE IN 2020 Michel Kerdranvat, Ya Chen, Rémi Jullian, Franck Galpin, Edouard François InterDigital R&D, Rennes, France Abstract – Video compression is a key technology for new immersive media experiences, as the percentage of video data in global Internet traffic (80% in 2019 according to the 2018 Cisco Visual Networking Index report) is steadily increasing. The requirement for higher video compression efficiency is crucial in this context. For several years intense activity has been observed in standards organizations such as ITU-T VCEG and ISO/IEC MPEG developing Versatile Video Coding (VVC) and Essential Video Coding (EVC), but also in the ICT industry with AV1. This paper provides an analysis of the coding tools of VVC and EVC, stable since January 2020, and of AV1 stable since 2018. The quality and benefits of each solution are discussed from an analysis of their respective coding tools, measured compression efficiency, complexity, and market deployment perspectives. This analysis places VVC ahead of its competitors. As a matter of fact, VVC has been designed by the largest community of video compression experts, that is JVET (Joint Video Experts Team between ITU-T and ISO/IEC). It has been built on the basis of High Efficiency Video Coding (H.265/HEVC) and Advanced Video Coding (H.264/AVC) also developed by joint teams, respectively JCT-VC and JVT, and issued in 2013 and 2003 respectively. Keywords – AV1, EVC, HEVC, Video Coding, VVC. 1. INTRODUCTION unlike HEVC, some industry players are anticipating the publication of suitable licensing terms for a The landscape of video coding is evolving rapidly.
    [Show full text]
  • Video Compression Handbook
    SECOND EDITION VIDEO COMPRESSION HANDBOOK Andy BEACH Aaron OWEN Video Compression Handbook, Second Edition Andy Beach and Aaron Owen Peachpit Press www.peachpit.com Copyright © 2019 Andy Beach and Aaron Owen. All Rights Reserved. Peachpit Press is an imprint of Pearson Education, Inc. To report errors, please send a note to [email protected] Notice of Rights This publication is protected by copyright, and permission should be obtained from the publisher prior to any prohibited reproduction, storage in a retrieval system, or transmission in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, or otherwise. For information regarding permissions, request forms and the appropriate contacts within the Pearson Education Global Rights & Permissions department, please visit www.pearsoned.com/permissions/. Notice of Liability The information in this book is distributed on an “As Is” basis, without warranty. While every precaution has been taken in the preparation of the book, neither the author nor Peachpit shall have any liability to any person or entity with respect to any loss or damage caused or alleged to be caused directly or indirectly by the instructions contained in this book or by the computer software and hardware products described in it. Trademarks Unless otherwise indicated herein, any third party trademarks that may appear in this work are the property of their respective owners and any references to third party trademarks, logos or other trade dress are for demonstrative or descriptive purposes only. Such references are not intended to imply any sponsorship, endorsement, authorization, or promotion of Pearson Education, Inc. products by the owners of such marks, or any relationship between the owner and Pearson Education, Inc., or its affiliates, authors, licensees or distributors.
    [Show full text]
  • Quality Assessment Experiment for 4K SVT- AV1 Video Format
    Telfor Journal, Vol. 13, No. 1, 2021. 35 Quality Assessment Experiment for 4k SVT- AV1 Video Format Ana M. Gavrovska, Member, IEEE, Milan S. Milivojevic, Student Member, IEEE, and Goran Zajic and many other aspects contribute to the fact that the video Abstract — The industrial consortium AOMedia has recently developed the AV1 (AOMedia Video 1) format content distribution takes a large part of telecommunication considered as a successor of VP9. One of the main goals with traffic. Thus, new standards should be guided by resolving the video coding and compression format is to enable efficient memory bottlenecks and greater workloads. This means that web based video content delivery, as in the case of OTT (Over- scalable solutions are necessary for content delivery the-top) services. Nowadays, there are different AV1 software networks (CDNs), having in mind hardware based implementations available for experimental analysis besides optimizations [3]. the reference tool libaom. The Scalable Video Technology for AV1, or SVT-AV1 codec, is oriented towards further Advanced Video Coding (AVC) is still very popular for optimizations for specific Intel hardware. In this paper, we video coding and decoding, where the H.264/AVC standard have performed a video quality assessment experiment with video codecs are widely used in most of the applications [5]. some of the SVT-AV1 implementations using 4k like video. Generally, the H.264/AVC format is considered as mp4 file The results show the advantages of SVT-AV1 format, as well with AVC coding implemented [6]. A multimedia container as its performance for different quantization factors. such as mp4 is one of the most popular formats famous for Keywords — SVT-AV1, Quality Assessment, Mp4, 4k, internet, VP9, HEVC, Streaming services.
    [Show full text]
  • 3GPP TR 26.928 V. 1.0.0
    ETSI TR 126 928 V16.0.0 (2020-11) TECHNICAL REPORT 5G; Extended Reality (XR) in 5G (3GPP TR 26.928 version 16.0.0 Release 16) 3GPP TR 26.928 version 16.0.0 Release 16 1 ETSI TR 126 928 V16.0.0 (2020-11) Reference DTR/TSGS-0426928vg00 Keywords 5G ETSI 650 Route des Lucioles F-06921 Sophia Antipolis Cedex - FRANCE Tel.: +33 4 92 94 42 00 Fax: +33 4 93 65 47 16 Siret N° 348 623 562 00017 - NAF 742 C Association à but non lucratif enregistrée à la Sous-Préfecture de Grasse (06) N° 7803/88 Important notice The present document can be downloaded from: http://www.etsi.org/standards-search The present document may be made available in electronic versions and/or in print. The content of any electronic and/or print versions of the present document shall not be modified without the prior written authorization of ETSI. In case of any existing or perceived difference in contents between such versions and/or in print, the prevailing version of an ETSI deliverable is the one made publicly available in PDF format at www.etsi.org/deliver. Users of the present document should be aware that the document may be subject to revision or change of status. Information on the current status of this and other ETSI documents is available at https://portal.etsi.org/TB/ETSIDeliverableStatus.aspx If you find errors in the present document, please send your comment to one of the following services: https://portal.etsi.org/People/CommiteeSupportStaff.aspx Copyright Notification No part may be reproduced or utilized in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying and microfilm except as authorized by written permission of ETSI.
    [Show full text]
  • Plano De Ensino-INE410141-TEC-Video
    Universidade Federal de Santa Catarina Centro Tecnológico Departamento de Informática e Estatística Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação COURSE PLAN A critério do professor, não havendo alunos estrangeiros matriculados, a disciplina poderá ser ofertada em língua portuguesa. 1) Identification Course name: Selected Topics in Computer Science: video coding (Tópicos Especiais em Computação: codificação de vídeo) Course code: INE410141 Workload: 60 hours-class - 4 credits Semester: 2020.1 Instructor: Prof. José Luís Almada Güntzel 2) Levels Master and Doctorate 3) Prerequisites Knowledge of programming, data structures and digital design proved through undergraduate and/or graduate courses successfully followed. 4) Syllabus Basic concepts of video compression, the hybrid video encoder model: coding steps, state-of-the-art video coding standards and their most relevant features; selected aspects of video coders and decoders implemented in software and in hardware (accelerators). 5) Objectives General: Present an overview of digital video compression flow at the light of the state-of-the-art video coding standards and provide the possibility of understanding one coding step in more details by means of a hardware or software implementation. Specific: - Present the basic concepts related to the video compression area; - Present and analyze the most important coding tools used in the block-based hybrid video encoder model; - Understand the most relevant specificities and differences between some of the state-of-the-art video coding standards; - Study specific features of coders and decoders implemented in software and in hardware; - Allow students to go into the details of a coding step by implementing an algorithm or a technique in software or in hardware.
    [Show full text]
  • Tr 126 925 V16.0.0 (2020-11)
    ETSI TR 126 925 V16.0.0 (2020-11) TECHNICAL REPORT 5G; Typical traffic characteristics of media services on 3GPP networks (3GPP TR 26.925 version 16.0.0 Release 16) 3GPP TR 26.925 version 16.0.0 Release 16 1 ETSI TR 126 925 V16.0.0 (2020-11) Reference DTR/TSGS-0426925vg00 Keywords 5G ETSI 650 Route des Lucioles F-06921 Sophia Antipolis Cedex - FRANCE Tel.: +33 4 92 94 42 00 Fax: +33 4 93 65 47 16 Siret N° 348 623 562 00017 - NAF 742 C Association à but non lucratif enregistrée à la Sous-Préfecture de Grasse (06) N° 7803/88 Important notice The present document can be downloaded from: http://www.etsi.org/standards-search The present document may be made available in electronic versions and/or in print. The content of any electronic and/or print versions of the present document shall not be modified without the prior written authorization of ETSI. In case of any existing or perceived difference in contents between such versions and/or in print, the prevailing version of an ETSI deliverable is the one made publicly available in PDF format at www.etsi.org/deliver. Users of the present document should be aware that the document may be subject to revision or change of status. Information on the current status of this and other ETSI documents is available at https://portal.etsi.org/TB/ETSIDeliverableStatus.aspx If you find errors in the present document, please send your comment to one of the following services: https://portal.etsi.org/People/CommiteeSupportStaff.aspx Copyright Notification No part may be reproduced or utilized in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying and microfilm except as authorized by written permission of ETSI.
    [Show full text]
  • ITU Journal, ICT Discoveries, Volume 3, No. 1, June 2020 Special Issue
    Volume 3, No. 1, June 2020 Special issue The future of video and immersive media Special issue The future of video and immersive media The ITU Journal: ICT Discoveries publishes original research on ICT technical developments and their policy and regulatory, economic, social and legal dimensions. It builds bridges between disciplines, connects theory with application, and stimulates international dialogue. This interdisciplinary approach reflects ITU’s comprehensive field of interest and explores the convergence of ICT with other disciplines. It also features review articles, best practice implementation tutorials and case studies. The ITU Journal welcomes submissions at any time, on any topic within its scope. ​​​ Publication rights © International Telecommunication Union, 2020 Some rights reserved. This work is available under the CC BY-NC-ND 3.0 IGO license: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/igo/. SUGGESTED CITATION: ITU Journal: ICT Discoveries, Vol. 3(1), June 2020; License: CC BY-NC-ND 3.0 IGO COMMERCIAL USE: Requests for commercial use and licensing should be addressed to ITU Sales at [email protected] THIRD-PARTY MATERIALS: If you wish to reuse material from their published articles that is attributed to a third party, such as tables, figures or images, it is your responsibility to determine whether permission is needed for that reuse and to obtain permission from the copyright holder. The risk of claims resulting from infringement of any third-party-owned component in the work rests solely with the user. GENERAL DISCLAIMERS: The designations employed and the presentation of the material in the published articles do not imply the expression of any opinion whatsoever on the part of ITU concerning the legal status of any country, territory, city or area or of its authorities, or concerning the delimitation of its frontiers or boundaries.
    [Show full text]