이 논문에서는 다상 다운 샘플링 (Polyphase down sampling)에 기반 한 다중 부호화 기법 (multiple description coding)을 H.264 동영상 기술에 적용한 기술을 제시한다. 먼저 입력된 원 매크로블록에 대해서, 움직임 보상된 잔여 매크로블록을 계산한다. 제안하는 기술은 이 잔여 매크로블록을 DCT, 양자화, 엔트로피 부호화 과정을 거쳐 부호화화는 H.264 동영상 부호화 기술에 있어서 DCT 처리 이전에 다상 다운 샘플링을 적용하여 하나의 매크로블록을 4 개의 기술(description)로 나누어 각각을 부호화한다. 복호화에 있어 4 개의 기술이 모두 수신되면, 원래의 영상을 완전히 복호하고, 일부 기술이 수신되지 않으면, 에러 없이 수신된 기술로부터 보간법에 의해 원래의 영상과 유사한 영상을 복호한다. 모의실험은 JVT SVC(Scalable Video Coding) 표준화를 위한 9 개 시험 동영상 전체에 대해 다양한 패킷 손실 형태의 환경에서 수행 되었다. 실험 결과는 제안된 방법이 H.264 기반의 슬라이스 그룹 맵에 기반 한 에러 숨김 방법보다 0.5-5 dB 향상된 성능을 보여주었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권4호
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pp.483-488
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2015
본 논문에서는 엔진유지관리 개선을 위해 Web 기반 선박엔진성능분석용 장기모니터링시스템을 구현하고자 한다. 이 시스템은 시뮬레이터, 다채널 A/D 변환기가 내장된 감시모듈, 모니터링 컴퓨터, 네트워크저장기(NAS), RS485 및 무선인터넷 통신시스템으로 구성된다. 기존 제품은 각 엔진마다 압력센서를 설치하고 이를 감시모듈에서 실시간으로 계측한 후 통신에 의해 현장 제어실 PC나 Web 상에서 모니터링이 가능하지만 많은 샘플링 압력데이터 용량으로 인해 통신전송속도가 느려지고, 장기모니터링에 오류가 발생할 수 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 각 실린더별 압력센서에서 받은 원본 압력데이터는 NAS에 저장하고, 원본 압력데이터를 구간별 다운샘플링을 하여 제어실에서 장기모니터링하고, Web에서의 장기모니터링을 위하여 다운샘플 데이터를 무선전송 한다. 제안한 방식에서는 전송량을 1/10로 하였으므로 작은 용량을 가진 메모리를 사용할 수 있고, 빠른 통신속도를 유지할 수 있어 통신비용이 절감되며, 화면전체에 약 30일간의 장기모니터링이 가능하여 엔진의 유지관리에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 IEEE 802.11 OFDM 수신기에 적용하기 위한 DDC(Digital Down Converter) 설계 방법에 대하여 연구하였다. 상용화 칩으로는 구현이 어려운 WiFi 응용서비스의 요구사항을 만족하기 위해서는 적절한 수신기 개발이 필요하다. OFDM 수신기에서 DDC는 AD 컨버터로부터 업 샘플링된 I/Q(Inphase/Quadrature) 신호를 수신하여 decimation을 위한 신호를 만들기 위해 CIC(Cascaded Integrator Comb) 필터블럭을 거쳐 다운 샘플링한 후 다시 이 신호를 보정하기 위한 FIR(Finite Impulse Response) 필터를 거쳐 출력하는 구조이다. 본 연구에서는 WLAN 규격에 적합한 DDC의 구조 및 설계방법 그리고 설계된 결과물의 시뮬레이션 결과에 대하여 분석하였다.
HEVC 표준은 기존의 H.264 표준을 대체할 차세대 고효율 영상 압축 코덱이다. H.264 표준에 비해 약 50% 수준으로 비트레이트를 감소시켰지만 계산 복잡도는 약 1.4배 정도 증가하였다. 계산 복잡도를 낮추기 위해 다양한 고속화 알고리즘들이 제안되어 왔다. 인트라 코딩에는 rough mode decision(RMD) 기법이 적용되었다. 최적의 모드를 선정하기 위한 rate-distortion optimization (RDO) 과정은 복잡도가 높기 때문에 RMD를 사용하여 더 간소화된 방법으로 RDO 단계를 위한 후보 모드들을 선정한다. 그러나 큰 사이즈의 블록들의 경우 RMD 과정 역시 계산 복잡도를 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 RMD 과정에서 참조 픽셀을 가져오고, 예측 픽셀 생성하는 과정에서 다운 샘플링을 적용하였으며 참조 소프트웨어에 적용된 기존 RMD 방식에 비해 계산량을 70%가량 줄일 수 있었다. 이때 BDBR 증가는 0.04%로 미미한 수준이다. 제안한 다운샘플링 기법을 RMD 하드웨어에 적용하면 게이트 카운트는 약 33%, 버퍼의 크기는 약 66% 줄어든다.
본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용하여 동적 애플리케이션 프레임워크 기반의 데이터 수집 및 모니터링 기법을 제안한다. 무선 측정 노드의 펨웨어 프로그램을 위한 애플리케이션 개발의 최적화를 통해서 다양한 센서들과의 통합 및 제어를 수행한다. 사용자 애플리케이션의 수집 데이터는 노드의 온보드 프로세서에서 무선으로 다운로드되고, 노드의 온도 초기값 설정을 사용자 애플리케이션으로부터 변경을 지시할 수 있으므로 측정 노드의 동적 샘플링이 가능하다. 따라서 노드의 동적 샘플링 제어를 통해서 기존의 유선 기반의 데이터 모니터링에 비해 센서의 소비전력을 감소시킬 수 있다.
최근 단일 영상 초해상도에 깊은 합성 곱 신경망을 적용한 알고리듬이 많이 연구되었다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들은 네트워크의 후반부에 해상도를 업샘플링 하는 구조를 가진다. 이러한 구조는 저해상도에서 고해상도로 한 번에 매핑을 하기에 많은 정보를 예측하는 높은 확대율에서 비효율적인 구조를 가진다. 본 논문에서는 반복적인 업-다운 샘플링 구조를 기반으로 하여 채널 집중 잔여 밀집 블록을 이용한 단일 영상 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 저해상도와 고해상도의 매핑 관계를 효율적으로 예측하여 높은 확대율에서 기존의 알고리듬에 비해 최대 0.14dB 성능 향상과 개선된 주관적 화질을 보여준다.
본 논문은 문자가 포함된 영상에서 문자의 가독성은 유지하면서 영상을 압축하고 복원하는 효율적인 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 문서 분할, Quincunx 다운샘플링, (5/3) 웨이블릿 리프팅 그리고 서브밴드별 SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees) 부호화 방법을 기반으로 하여 구축되었다. 부호화 과정에서는 Quincunx 다운샘를링과 서브밴드 SPIHT 부호화 방법을 사용하여 부호화 수행 시간을 단축하였으며 산술 부호화를 적용하여 SPIHT 부호기의 비트스트림을 더욱 압축하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 확인할 수 있도록 하였으며, 여러 가지 양자화를 적용하여 제안한 SPIHT에 기반한 문서 압축 시스템의 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다.
멀티미디어 신호의 대부분은 이미지 데이터가 차지하고 있어 이미지 데이터를 효율적으로 처리하고 전송하는 문제가 정보화 사회의 중요 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지 데이터를 압축하는 여러 방식 중에 YUV색 공간을 이용하여 중요도에 따라 색상 비트를 줄이는 압축 알고리즘을 제안한다. 4:2:2 서브샘플링은 영상 분야에서 표준으로 사용되고 있다. 색 정보와 사람의 망막이 가지는 특성을 이용하여 4:2:2 서브 샘플링으로 YUV의 색상 데이터를 줄였다. YUV 이미지와 RGB 이미지는 변환 행렬을 통해 서로의 색 영역으로 변환하여 사용할 수 있다. 이미지 데이터를 YUV로 색 공간으로 변환하여 상대적으로 낮은 U, V 비트를 다운 스케일작업을 수행 한 후 4:2:2 서브 샘플링을 통하여 데이터를 압축한다. 기존의 방식들과의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 비교하고 분석하였다. 분석한 결과 중요도가 낮은 색상 요소의 정보를 줄인 제안된 방식의 결과와 원본과 비교했을 때 품질의 큰 저하 없이 이미지를 압축 할 수 있었다.
본 연구는 LIDAR라고 불리는 레이져 스캐너를 이용하여 관악산 주변 암반 불연속면을 스캔하여 얻은 삼차원 점군 데이터로부터 삼각망을 구성하고 이로부터 암반 불연속면의 방향을 검출하는 내용을 다루고 있다. 각 불연속면의 방향정보를 획득하는 데 Ball Pivoting, Wrap 알고리즘 두 가지 방법을 사용하고 점군의 샘플링 간격을 원간격, 2, 5, 10 cm로 다운샘플링 하였을 때의 방향 검출 효율성을 확인하였고 각각으로부터 얻어지는 방향정보를 퍼지 K-평균 클러스터링 기법을 이용하여 평사투영망 위에서 비교 분석하였다. 투영방향에 의존적인 Delaunay 삼각망 구성방법보다 Ball Pivoting, Wrap 알고리즘이 암반 불연속면 정보 검출에 더 적합함을 확인하였고, 샘플링 간격이 5 cm일 때 Ball Pivoting, Wrap 알고리즘 모두 가장 많은 패치를 검출해내었고 또한 가장 넓은 패치들의 면적을 검출해냄을 확인하였다.
컬러 이미지는 Gray Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 이미지 분할이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 이미지 분할을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성한 후 이를 이미지 분할한다. 이미지 분할실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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