최근 비디오를 즐기는 방법에 있어서 다양한 형식 및 기기가 사용되고 있으며, 이러한 실질적 요구를 충족시키기 위한 방법으로 빠른 비디오 변환 기술이 필요하다. 비디오 변환 기술 중 해상도 축소를 위한 새로운 움직임 벡터 재예측 방법을 제안한다. 줄어든 영상 내 블록의 움직임 벡터를 결정하기 위해 원본 영상 내 대응 되는 위치의 2개 이상의 움직임 벡터들을 K-means clustering 방법 기반으로 다중 후보 움직임 벡터를 결정하고, 결정된 움직임 벡터 중에서 차이의 절대값 합이 최소가 되는 움직임 벡터를 줄어든 영상 내 블록을 위한 움직임 벡터로 결정한다,. 실험 결과 비디오 변환 없이 압축을 수행한 연산시간에 비해 9% 정도의 연산시간이 필요하였으며, 압축 효율은 BR-RATE가 약 17정도 증가하여 기존의 방식의 증가량에 비해 60%로 줄어든 결과를 보여주었다.
공간 데이터베이스 시스템에서의 질의처리 과정 중 질의 재작성 과정에 의해 다중 블록 질의가 단일 블록으로 변환되면 공간 서술자와 비공간 서술자가 OR와 AND에 의해 연결되어있는 복잡한 CNF가 생성된다. CNF 내의 공간 서술자는 공간연산의 정제단계의 수행 비용이 비공간 연산에 비해 상당히 많이 들기 때문에 비공간 서술자와는 다른 최적화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 서술자가 포함된 복잡한 CNF를 수평적으로 분리하여 질의를 재작성하고 수행순서를 재조정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 원시 CNF를 수행 비용이 상대적으로 적은 전처리 단계의 CNF와 이에 비해 수행비용이 많이 드는 후처리 단계의 CNF로 분리하고 질의를 재작성 한 후 비용 모델에 의거해서 실행 트리를 최적화 한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 질의 최적화 단계에서 공간연산의 단계별 실행특성을 감안한 효율적인 실행 계획 생성이 가능하다는 장점이 있다.
본 논문에서는 IDLE 전송만을 수행하거나 버스접근빈도가 낮은 디폴트 마스터(Default Master)를 버스에 대한 접근빈도가 가장 높은 마스터로 재정의 하고, 버스접근빈도가 가장 높은 마스터를 찾기 위한 블록을 제작하여 추가하였다. 이 블록을 이용하여 버스에 대한 접근빈도와 데이터의 특성에 따라 디폴트 마스터를 재설정 해줄 수 있다 이로써 버스에 대한 접시간을 줄이고, 다중버스구조에서 단일버스구조와 동일한 전송이 가능하게 하여, 기존의 디폴트 마스터를 사용한 버스 구조에서 보다 효율적인 전송이 가능하다.
본 논문에서는 다단계상호연결 네트워크에 기반한 입력버퍼 구조의 ATM 스위치에 관해서 언급한다. 제안된 방법은 HOL 블록킹으로 인해 균일 트래픽(uniform traffic) 하에서 최대 약 58.6%의 처리율을 넘지 못하는 문제를 해결 할 수 있는 방법을 제시하며, 또한 오류허용 기능을 확장시키기 위하여 베이스라인 네트워크에서 버디 연결 매핑 및 제한연결 매핑 특성을 이용한 다중경로를 제공할 수 있는 버퍼 기법에 관하여 언급한다. 시뮬레이션에 의한 성능 평가 결과, 기존 방식과 비교하여 좋은 처리율과 셀 손실율을 보였으며, 더욱이 오류 스위치의 증가에도 불구하고 처리율의 수준은 적정한 셀 지연 범위 내에서 유지될 수 있음을 보여주고 있다.
비디오 압축에서, 변환은 데이터를 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환 함으로써 에너지 압축에서 중요한 역할을 수행한다. HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 DCT-II(Discrete Cosine Transform type-II)를 사용하여 잔차신호 변환을 수행한다. DCT-II는 픽셀간 상관도가 높은 신호일수록 높은 에너지 집중도를 보이지만, 픽셀간 상관도가 비교적 낮은 블록일수록 낮은 에너지 집중도를 보인다. 본 논문에서는 DST-VII(Discrete Sine Transform type-VII) 및 잔차신호 플리핑을 사용하여 다양한 변환 방법으로 영상을 부호화 및 복호화 하는 알고리즘에 대해 제안한다. 다양한 변환 방법은 부호화기에서 블록단위로 1 가지를 선택하여 비트스트림으로 선택된 방법에 대한 정보를 전송한다. 제안된 방법은 HEVC 대비 약 2.47%의 BD-rate 감소를 보인다.
본 논문에서는 그룹별 가변 길이 직교코드 다중화를 이용한 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 전송방식의 제안하고, 그룹별로 동일한 부반송파 개수를 가정하여 코드 길이에 따른 시스템 성능과 복잡도를 분석함으로써 최적의 시스템 파라미터들을 결정한다. 제안된 방식에서는 상호 상관성이 낮은 부반송파들로 동일 반송파 그룹으로 구분함으로써 부반송파 전체를 다수의 부반송파 그룹으로 나누고, 그룹마다 부반송파 개수와 동일한 길이의 직교코드들을 사용하여 다중화하여 전송한다. 따라서, 제안된 시스템을 사용하면 적절한 시스템 파라미터의 선정을 통하여 부반송파 전체를 하나의 그룹으로 하는 기존의 직교코드 다중화 방식에[2] 비하여 다이버시티 이득은 유지하면서 시스템 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 직교코드 다중화 전송방식에서는 수신기에서 직교코드들간의 직교성 복원이 필수적이며, 수신기에서 불완전한 채널등화는 인접한 직교코드들 간에 상호 간섭을 유발하는 요인이 된다. 따라서, 채널추정 오류의 정도가 증가함에 따라 직교코드들 간의 상호 간섭으로 인하여 증가하는 비트오류를 줄이기 위하여 채널추정 오류의 정도에 따라 블록길이와 블록 인터리버 구조를 조절하여 시스템을 최적화 한다. 가변 길이 직교코드로는 길이에 상관 없이 직교성을 유지하며 에너지의 균등 분배가 가능한 DFT (discrete Fourier transform) 코드를 사용한다. 최적 시스템 파라미터를 결정하기 위하여 모의실험을 통하여 코드 길이에 따른 시스템 성능을 분석한다. 또한, 채널추정 오류가 존재하는 경우에 시스템 성능을 분석한다. 마지막으로, 채널 부호화를 적용하는 경우에 시스템 파라미터들을 최적화함으로써 부호화 이득이 시스템 성능과 시스템 복잡도 감소, 채널추정 오류의 극복에 미치는 영향을 분석한다. nature, in contrast to physical theories that are of a geometrical nature. An application to the interpretation of intelligence is proposed, based on the "intelligence"of movement. Co layer from 1.4 to 1.6 nm was measured to be ranged from 0.004 to 0.021 ${\AA}$$\^$-1/.문에 기업간 관계를 연구하는 측면에서는 탐험적 연구성격이 강하다. 더 나아가 본 산업의 주된 연구가 질적이고 기업내부만을 연구했던 것에 비교하면 시초적이라고 할 수 있다. 또한 관계마케팅, CRM 등의 이론적 배경이 되고 있는 신뢰와 결속의 중요성이 재확인하는 결과도 의의라고 할 수 있다. 그리고 신뢰는 양사 간의 상호관계에서 조성될 수 있는 특성을 가진 반면, 결속은 계약관계 초기단계에서 성문화하고 규정화 할 수 있는 변수의 성격이 강하다고 할 수가 있다. 본 연구는 복잡한 기업간 관계를 지나치게 협력적 측면에서만 규명했기 때문에 많은 측면을 간과할 가능성이 있다. 또한 방법론적으로 일방향의 시각만을 고려했고, 횡단적 조사를 통하고 국내의 한 서비스제공업체와 관련이 있는 컨텐츠 공급파트너만의 시각을 검증했기 때문에 해석에서 유의할 필요가 있다. 또한 타당성확보 노력을 기하였지만 측정도구 면에서 엄격한 개발과정을 준수하지는 못했다. 향후에는 모바일 컨텐츠 파트너의 기업의 특성을 조사하여 관계성 변수와의 상호관련연구를 진행할 필요가 있다. 관계기간, 의존성, 거래처의 단/복수여부, 서비스 범주 등의 제반 변수를 고려하여 이러한 변수가 양사와의 관계성 변수에 어떤 영향이 있는가를 검증할 필요가 있다. 또한 신뢰,
ITU-T와 MPEG에 의해 최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 블록 크기 움직임 예측, 다중 참조 영상, 1/4화소단위 움직임 예측 및 보상, $4{\times}4$ 정수 단위 DCT, 비트율-왜곡 최적화(Rate-Distortion Optimization)등의 새로운 부호화 기술로 H.263, MPEG-4 등 기존 비디오 표준에 비해 더 좋은 부호화 효율을 제공하고 있다. 그러나 새로운 부호화 기술들은 H.264의 전반적인 복잡도를 심화시키는 주된 요인이므로, H.264의 실제 응용을 용이하게 하기 위해서는 이러한 기술에 대한 고속 알고리즘이 요구된다. 제안하는 방식은 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록 크기 움직임 예측 부호화에서 부호화 모드를 효율적으로 생략함으로써 모드 결정을 빠르게 수행하는 고속 모드 결정법으로, 참조 영상의 수를 줄이는 방법과 예측 모드를 생략하는 방법으로 구분될 수 있다. 참조 영상의 수를 줄이는 방법의 경우 상위 $16{\times}16$ 매크로블록에서 최소의 SAD를 갖는 참조 영상을 선택하여 $16{\times}8$과 $8{\times}16$ 모드의 움직임을 예측하고, 이 중 다시 최적의 참조 영상을 선택하여 하위 모드의 움직임을 예측한다. 예측 모드를 생략하는 방법에서는 매크로블록의 가로와 세로 세분화 방향성을 이용하여 만약 $16{\times}16$ 모드가 선택될 경우, $8{\times}8$과 $4{\times}4$ 하위 모드만 수행하고, $16{\times}8$ 모드가 선택되면 $8{\times}4$, $8{\times}16$ 모드가 선택되면 $4{\times}8$ 모드에서만 움직임 예측을 수행할 수 있다. 실험 결과 모든 참조 영상을 사용하는 방식에 비해 평균 65%가량 속도가 향상된 반면 영상의 화질은 H.264 표준 및 기존 방식과 유사함을 PSNR을 통하여 증명한다.
일반적인 동영상 압축 부호화 방법에서 시간적 중복 정보를 줄이기 위해 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 이용한다. 웨이블릿 변환을 이용한 동영상 압축 부호화 기법 중에는 기존의 공간 영역에서의 움직임을 예측하는 대신에 웨이블릿 변환 영역에서 움직임을 예측하기도 한다. 이러한 방법은 움직임 예측 시간을 줄이는 장점이 있지만, 웨이블릿 변환에서 추림(Desimation)하는 과정에서 천이-변동 문제 (Shift-Variant Problem)를 일으켜 좋지 않은 성능을 나타낸다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서의 다중 해상도 움직임 예측에서 천이-변동 문제를 해결하기 위한 새로운 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 제안한다. 제안된 방법은, 기존의 공간 영역에서의 블록 정합 방법과 비교하여, 더 높은 화질을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에도 개선된 결과를 보인다.
디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.
본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 반영한 Just Noticeable Difference (JND) 모델을 사용한 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법을 제안한다. 기존의 다중 프레임 기반 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법은 움직임 벡터의 정확성을 높이기 위해 다중 프레임을 사용하며, 전체 영역에 대해 같은 블록 크기와 탐색 영역으로 움직임 예측을 수행함으로써 불필요한 계산량이 많아지고 움직임 벡터의 부정확한 예측이 수행된다는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 인간의 시각적 특성을 고려한 Free Energy-based Just Noticeable Difference (FEJND) 모델을 사용하여 이전 프레임과 현재 프레임만을 사용하여 영역 특성에 따른 적응적 움직임 예측을 수행하여 정확성을 높인다. 실험 결과에 따라 제안하는 알고리듬의 성능이 향상되었음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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