다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영 영상으로 다시점 비디오 부호화의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 예측 구조와 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 개선된 예측 구조는 B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi계층의 화면수를 고려하였다. 제안한 움직임 추정 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 점진적인 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 수정된 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 제안한 예측 구조와 움직임 추정 기법의 성능을 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조와 TZ 움직임 추정 기법을 사용한 JMVC 참조 모델의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생 비트량은 비슷하지만 다시점 비디오 부호화의 계산량을 40~70% 줄인다.
문자열 탐색을 위한 자료구조로 널리 사용되는 이진 트라이를 선형 이진 비트열로 표현하여 저장 공간 효율성을 높이기 위한 여러 연구들이 제안되었다. 한 개의 이진 트라이를 기반으로 생성된 이진 집약 트리기법은 입력 키 집합의 크기가 커지면 이진 비트열이 매우 길어지게 되어 키 탐색 시간이 크게 증가한다. 키 탐색 범위를 축소하고자 여러 개의 작은 크기의 이진 집약 트리를 계층적으로 표현한 계층적 집약 이진트리 기법이 제안되었으나 키 탐색 시 근본적으로 이진 비트열을 순차적으로 접근하여 처리하므로 탐색 범위에 포함되는 이진 비트열의 개수와 길이에 따라 검색 시간이 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 포화이진 트라이로 표현된 여러 개의 이진 집약 트리를 계층적으로 구성하고, 키 탐색 범위에 해당하는 이진 비트열 경로를 간단한 숫자 변환을 통해 결정할 수 있도록 하여 검색 성능을 높였다. 최악의 시·공간 복잡도 계산을 이용한 성능 평가를 통해 검색 및 키 삽입 또는 삭제에 대해 제안 방법이 가장 높은 성능을 보여 주었다. 공간 사용량은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 약 67%~68%의 공간만을 필요로 하여 가장 우수한 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
Douglas-Peucker 알고리듬의 원리를 충실하게 반영한 단순 tree 구조의 단순화 기법은 단순화 지표가 실제 계층적 자료구조에 명확히 내재되는 장점을 갖는다. 그러나 단순 tree 방법은 단순화 지표의 계층성이 항상 보장되지 못할 가능성을 안고 있다. 그것은 Douglas-Peucker 알고리듬의 원리가 선형 사상의 국지적 특성을 충실하게 반영하지 못하는 전역적 기법이기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 계층적 오류를 극복하기 위해 볼록다각형 탐색기법을 활용하여 형태적 대표점을 찾아 이를 기초로 계층적 자료구조를 갖는 단순화 기법 (CALS)을 구현하였다. CALS에 의한 방법은 단순 tree 방법에서 발생한 중상위 계층의 오류를 보정하는 효과가 있기 때문에 단순 tree 구조에 비해 단순화의 공간적 정확도를 향상시킨다.
Zigbee 기반의 센서 네트워크를 IP 기반으로 대체하기 위한 IP-USN에서는 라우팅과 센서 노드에 대한 주소 배정 기법이 주요 핵심이다. 그러나, 기존의 계층적 라우팅은 End 노드를 고려하지 않아 라우팅시 모든 경로를 탐색해야 하는 단점이 있으며, End 노드 기반의 라우팅은 단순 경로 탐색만 지원하여 유동적인 센서 네트워크 환경을 충족하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방법들의 장점만을 가진 ComHRP(Complement HRP)를 제안하고, 이에 따른 주소 배정 기법과 검색 방법을 제안한다. ComHRP는 센서 네트워크의 구성을 단순화하고, 네트워크 복잡도를 낮추는 효과를 지닌다. 또한, 예측 불가능한 유비쿼터스 센서 네트워크의 특성에 따른 네트워크 재구성을 효율적으로 처리할 수 있다.
단어 필터링은 유해정보를 차단위한 기본적인 기능이다. 그러나 악의적인 사용자는 필터링 시스템을 우회하기 위하여 금지 단어에 의도적인 변형을 가한다. 이에 대응하기 위해 일정 오류를 허용하여 필터링을 수행하는 근사 단어 필터링이 있다. 근사 단어를 검색하기 위한 문자열 색인 방법으로는 주로 기준 단어(Pivot)을 이용한 유클리드 공간에의 사상을 이용하는데, 이는 단어 필터링에 응용하기에는 근본적인 구조상의 한계점이 있다. 본 논문에서는 필터링 대상이 되는 단어 집합 내에서 군집화를 수행하여 계층적인 자료구조를 구성하고, 단어 필터링을 위한 필터링 질의(Filtering query)를 정의한 뒤 그에 적합한 탐색 상의 적용에 관하여 설명한다. 실험 결과 기존의 기준 단어(Pivot)을 이용한 색인 기법에 비하여 16.9%~26.6%의 탐색 속도 향상을 확인할 수 있었다.
비디오 압축에서 움직임 추정 기법은 영상 화질과 발생 비트량에 있어서 중요한 역할을 하지만 많은 계산 복잡도를 요구한다. 다수의 카메라로 촬영한 동영상인 다시점 비디오는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 움직임 추정에 많은 계산량을 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질과 비트량을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들의 분포 특성과 영상 블록들의 움직임 특성을 이용한다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 대칭형 멀티 마름모 패턴, 대각선 패턴, 사각형 패턴 그리고 정교한 패턴으로 구성되어 있다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들과 블록 움직임의 특성들을 이용하여 패턴들의 탐색 점들을 탐색 영역 내에 대칭적으로 배치하고 블록 움직임 크기에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법인 PBS (Pel Block Search)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질면에서와 발생 비트량면에서 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량을 각각 약 40~75%, 98%감소시킨다.
인터넷을 통한 실시간 영상 통신 응용에서는 서버와 클라이언트간의 채널 비트율이 예측하기 어렵고 변동이 심하기 때문에 계층적 부호화와 같은 기능이 요구된다. 특히, 다양한 비트율에서의 서비스가 가능한 미세 계층적 부호화 기법 (Fine Granular Scalable Coding)에 대한 연구가 활발히 진행 중이며 최근 MPEG-4 표준에서 이 기술이 채택되었다 본 논문을 이러한 미세 계 층적 부호기를 구현하기 위해 저비트율에서 효율적인 Matching Pursuit 부호기를 이용한 방법을 제안한다. 특히, Matching Pursuit의 가장 큰 단점인 높은 복잡도를 개선하기 위한 새로운 계층적 부호화 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 사용하게 되 면 연산량과 화질에서의 trade-off를 이용하여 복호기의 연산량에 맞추어 서비스할 수 있다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 FGS 기법에 비하여 비슷한 화질을 보이면서 1/5가지 연산량을 줄일 수 있었다.
트래킹(Tracking)은 셀의 관점에서 트래킹 영역내의 UE(User Equipment)를 탐색하는 과정이다. 이 논문에서는, 매크로셀-마이크로셀 계층적 LTE 네트워크에 관한 PMMT(Pure Macro-Micro Tracking)과 IMMT(Integrated Macro-Micro Tracking)로 불리는 두가지 트래킹 기법의 성능을 평가한다. 이런 네트워크에서 UE들은 매크로셀과 겹쳐 있는 마이크로셀 모두에서 신호를 받을 수 있다. PMMT 기법에서 UE는 매크로셀-계층 또는 겹쳐있는 마이크로셀-계층에서 각각 호출될 수 있다. IMMT 기법에서 UE는 매크로셀-계층과 겹쳐있는 마이크로셀-계층의 조합으로 호출된다. 매크로셀-계층과 마이크로셀-계층 사이에 최적의 로드밸런스가 평가되었고, 분석 모델은 두 기법을 평가하기 위해 개발되었다.
무선 센서 네트워크에서는 에너지 소모를 최소화 하는 것이 매우 중요한 연구 과제이며, 많은 연구들을 통하여 효율적인 방법들이 제안 되었고, 이 방법들은 대부분 단일 계층 상에서의 최적화에 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 네트워크 계층의 정보를 이용하는 새로운 MAC 프로토콜을 제안한다. 여기서 제안하는 프로토콜은 MAC 계층의 송/수신 단의 비활성화 상태를 최대화 하고 제어 패킷의 수를 최소화 하는 방법으로 클러스터 기반의 경로 탐색 기법을 이용한다.
무선 멀티 홉 네트워크는 기지국 없이 중간의 무선 단말기를 경유해서 메세지를 전송하므로 무선 단말기의 전력 상태나 이동에 따라 그 토폴로지가 자주 변한다. 따라서 목적지까지 경로를 탐색하고 유지하기 위해 효율적인 경로 탐색 기법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 경로 탐색 과정은 경로 탐색 메세지를 네트워크 전체로 전파하는 플러딩으로 인해 네트워크의 처리율을 크게 감소시킨다. 플러딩으로 발생하는 트래픽을 억제하기 위해 제안된 선별적인 플러딩 기법 중 이웃 노드 정보에 기반 한 접근 방식은 비교적 정확하게 재전송에 필요한 노드를 선별할 수 있으나 HELLO 패킷을 주기적으로 발생시켜야 한다. 본 논문은 이웃 노드의 맥(MAC) 계층에서 발생하는 제어 메세지를 청취해서 이웃 노드의 트래픽 정보를 수집하고 이것을 이용해서 재전송에 필요한 노드를 선별하는 기법을 제안 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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