후술 될 실시 예 에서 , 처 리부 는 복수 의 분할 영역 들 에 대해 다양 한 예측 방식 들 을 사용 하 여 다양 한 예측 값 들 을 생성 할 수 있 다 . 또한 , 처 리부 는 복수 의 분할 영역 들 을 결합 함 에 있 어서 가중치 가 부여 된 ( weighted ) 합 또는 가중치 가 부여 된 평균 을 사용 할 수 있 다 . 처 리부 는 대상 블록 에 대한 예측 에 있 어서 기하학 적 분할 에 의해 생성 된 분 할 영역 들 의 예측 값 들 에 대한 가중치 가 부여 된 합 ( 또는 , 평균 ) 을 사용 할 수 있 다 . 여기 에서 , 가중치 가 부여 된 합 ( 또는 , 평균 ) 은 대상 블록 내 의 특정 된 대상 에 적용 될 수 있 다 . 예 를 들 면 , 특정 된 대상 은 복수 의 분할 영역 들 간 의 경계 선 위 의 픽셀 또는 서브 블록 일 수 있 다 . 또는 , 예 를 들 면 , 특정 된 대상 은 복수 의 분할 영역 들 간 의 경계 선 에 인접 한 픽셀 또는 서브 블록 일 수 있 다 . 특정 된 대상 은 , 경계 선 위 의 픽셀 외 에 도 , 경계 선 위 의 픽셀 에 특정 방향 으로 인접 한 하나 이상 의 픽셀 들 을 포함 할 수 있 다 . 여기 서 , 특정 방향 은 경계 선 위 의 픽셀 을 기준 으로 , 상단 방향 , 하단 방향 , 좌측 방향 , 우측 방향 , 및 대각 방향 중 적어도 하나 를 포함 할 수 있 다 . 대각 방향 은 우측 하단 으로 의 방향 및 좌측 하단 으로 의 방향 중 적어도 하나 를 포함 할 수 있 다 .