In recent video applications such as MPEG or H.264/AVC, the bandwidth requirement for frame memory has become one of the most critical problems. Compressing pixel data before storing in off-chip frame memory is required to alleviate this problem. This thesis proposed a lossless frame memory recompression scheme including 1) a lossless pixel compression algorithm with hierarchical prediction scheme and entropy coding scheme or low latency decoding process which maintains the balance between memory access cycles and decompression cycles, 2) an efficient organization of the address table with pattern based compression method to preserve random accessibility for the compressed data with the small size of embedded memory, and 3) frame memory placement scheme for the compressed data to reduce the effective access time of SDRAM by suppressing row switching. Experimental results show that the proposed method reduces the frame data to 46% compared to that of the uncompressed one with H.264/AVC high profile encoder system, where 6.1kB of SRAM is required for the address table of full HD video.
비디오 코덱 시스템은 그 특성상 외부 메모리와의 데이터 통신량이 매우 크다. 고화질 영상에 대한 요구와 높은 복잡도의 코딩 알고리즘의 개발이 지속되면서, 이 데이터 통신량은 급격히 증가하였고, 이는 영상 시스템 디자인의 가장 큰 문제점 중에 하나로 부각되고 있다. 메모리의 속도 한계로 이러한 통신을 원활히 지원하기 힘들고, 또한 높은 클럭 주파수로 인한 파워 문제가 심각해졌다. 이 문제를 해결하기 위해서 논의 되는 방법 중 하나는 메모리와의 통신을 압축된 형태로 하는 것이다. 본 학위 논문에서는 무손실의 데이터 압축 방법을 제안하고 압축된 데이터의 임의 접근성을 보장하는 방법을 제안한다. 또한 압축 데이터의 효율적인 메모리 배치에 대해 다룬다. 본 학위 논문에서는 이를 위해 세 부분에서 기여를 하였다. 먼저 무손실의 데이터 압축 방법이다. 이때 압축률이 중요하지만 이를 복원하는데 소요되는 지연시간이 역시 중요하다. 기존의 방법들의 경우 비교적 높은 압축률을 보이지만 압축률에만 집중을 한 나머지 데이터 복원 시간이 너무 커 전체 시스템의 관점에서는 오히려 성능의 저하를 가져오게 되었다. 이에 반해 제안된 방법은 계층적 구조를 가짐으로써 메모리를 접근하는 시간과 데이터를 복원하는 시간간의 균형이 잘 맞아 실제적인 성능의 향상을 기대할 수 있게 한다. 두번째로 무작위의 길이로 압축된 데이터의 접근성을 보장하기 위한 방법을 제안하였다. 무손실 압축 데이터는 그 길이가 제각각이라 무작위 접근성을 보장하기 위해서는 내부 메모리에 주소 테이블을 필요로 한다. 이때 이 테이블의 크기가 아주 커 자원 소모가 심한 문제가 있는데, 패턴 매칭 기반의 방법을 제안함으로써 그 크기를 상당히 줄일 수 있다. 마지막으로 압축 데이터의 효율적인 메모리 배치를 제안함으로써 SDRAM의 특성으로 인한 시간지연과 에너지 소모를 최소화할 수 있었다. 실험 결과 제안된 방법을 통해 약 46%의 압축률을 얻을 수 있었고 데이터 복원에는 2 또는 3 cycle이 소요된다. 이때 테이블 메모리 크기는 6.1kB로서 약 1/13로 줄어들었다.
