정보 검색 시스템의 목표는 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간 내에 효율적으로 검색하는 것이다. 이를 위해 불리언 모델, 벡터 모델을 비롯한 기존의 많은 검색 모델들과 퍼지 이론에 기반한 퍼지 검색 모델들이 제안되어져 왔다 그러나 기존의 모델들은 관련 문서를 검색하는 데 있어서 사용자의 선호도를 반영하지 못하는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 검색 모델의 단점을 보완하기 위해서 확장 퍼지 검색 모델을 제안하고 설계하였다. 제안하는 모델은 색인어와 문서 가중치의 유사도를 결정하는데 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 설계하였다.
본 논문은 H.264 MB Layer 비트율 제어를 위한 적응적인 MAD 예측 방법을 제안한다. 첫째, 공간 인접 MB 들 간의 유사도를 기반으로 공간예측 MAD를 구하고 둘째, 프레임의 픽셀 평균값의 차이로 장면 전환을 검출한다. 셋째, 공간예측 MAD와 시간예측 MAD에 MB의 예측 움직임 벡터를 이용한 가중치를 주어 적응적으로 MAD를 예측한다. 실험 결과를 통해 제안한 MAD 예측 방법이 JM11.0의 방법보다 더욱 우수한 예측 성능을 보임을 살펴본다.
The eddy currents of 3-dimensional conductin medium are calculated using vectorial Boundary element Method with vector variables E and H. Boundary edge basis vectors are used to expand the tangential components of E and H fields. Especially for axisymmetric conductor the computer storage and the computation time are greatly saved with the help of block-circulant boundary meshes. to verify this method eddy currents of conducting sphere are computed and show good agreements with the analytic solutions.
자체집광(Self-focusing)현상은 매우 높은 집적도를 가지는 광기록매체의 제작에 응용 가능하기 때문에 많은 연구자들에 의해 광범위하게 연구되어왔다. 그동안의 연구에서는 자체집광에 대한 분석방법으로서 빛살의 벡터특성을 무시한 비선형 슈뢰딩거 방정식(nonlinear Schr dinger equation)을 이용하였는데, 이 경우 축상으로 대칭적인 빛살이 입사될 때 발생되는 다중 필라멘테이션(Multiple Filamentation)현상은 입사빛살에 첨가되는 random noise에 기인한다는 것이 유일한 해석방법이었다. (중략)
동영상은 포함하고 있는 정보량이 아주 많기 때문에, 영상처리기술 중에서도 데이터 압축기술은 대단히 중요하다. 본 논문에서는 DCT 이 외의 수법을 이용할 때의 동영상의 부호화에 대하여 검토하고, 특이값 전개에 주목한다. 이 방식이 DCT가 갖는 문제점을 모두 해결할 수 있는 것은 아니지만, 다른 방식에서의 영상부호화의 가능성을 보이고자 한다.
본 논문에서는 다시점 비디오와 깊이 정보의 상관도를 이용해서 현재 JVT(joint video team)에서 표준화 된 다시점 비디오 부호화 (multi-view video coding : MVC)의 참조 소프트웨어인 JMVM(joint multi-view video model)을 기반으로 하여 효율적인 다시점 비디오 압축 방법을 제안한다. 기존의 일반적인 비디오 부호화 방식은 단일 시점에 대한 비디오 부호화 기술이기 때문에 다시점 비디오 전송을 위해서는 시점 당 각각 전송 채널에 필요하다. 하지만 다시점 비디오 부호화 기법을 이용하게 되면, 단일 전송 채널을 이용하여 전송이 가능하다. 본 논문에서 제안된 방법은 입력된 다시점 입력 영상과 해당 하는 깊이 정보를 이용하여 시점 간의 예측 방법의 효율성을 높였다. 다시점 입력 영상과 깊이 정보의 전역 변이 벡터 (global disparity vector : GDV)의 상관도를 이용하였으며, 다시점 영상과 깊이 정보를 동시에 전송해야 할 경우 복잡도를 낮출 수 있고, 약 $0.01{\sim}0.1dB$의 PSNR 이득을 얻을 수 있다.
사람이 따라 하는 능력을 평가하는 스코어는 아동의 발달 단계 혹은 골프, 무용 동작 등을 점검하는 좋은 수단이 될 수 있다. 또한, 이는 AR, VR 응용에서 HCI로도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 동작을 주도해서 수행하는 시범자와 그 동작을 따라 하는 참여자 간의 동작 유사도를 평가하는 방안을 제시하고, 여기서 우리는 Openpose의 키포인트 벡터 유사도의 유클리디안 L2 거리를 활용하는 동작 유사도를 제안한다. 제안된 기법은 DTW를 사용하기 때문에 시간 지연차가 있는 동작에 유연하게 대처할 수 있다.
비디오 워터마킹은 일반적으로 네 가지의 타입으로 분류되어진다. 첫 번째로는 원 비디오 신호에 워터마크를 삽입한 후 부호화하는 것으로 대부분의 비디오 워터마킹 기법이 이에 속한다. 두 번째로는 블록 DCT, 양자화 등의 부호화 과정에 워터마크를 삽입하는 것이고, 세 번째로는 부호화된 비트스트림에 워터마크를 삽입하는 것으로 이를 라벨링(labeling)이라고도 한다. 마지막으로 네 번째로는 움직임 벡터에 워터마크를 삽입하는 것으로, 이는 높은 복잡도가 요구되며 블록화 현상과 같은 화질 열화가 발생된다. 본 논문에서는 움직임 벡터 추정을 이용한 I 프레임 상에서 SPIHT 기반의 비디오 부호화에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 이는 블록 DCT 기반의 부호화기에 발생되는 블록화 현상을 제거하고, 점진적 전송 특성을 가진다. 제안한 방법에서는 I 프레임 상에서 이전 P 또는 B 예측 프레임으로부터 움직임 벡터를 추정한 후에 이를 기반으로 워터마크 삽입 영역을 선택한다. 그리고 DWT를 수행하여 워터마크 삽입 영역 상에서 움직임 벡터의 방향과 동일한 부대역 상의 웨이브릿 계수를 HVS에 기반하여 워터마크를 삽입한다. 마지막으로 SPIHT 부호화기에 의하여 워터마크가 삽입된 비디오 비트스트림을 생성한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 객관적 및 주관적인 화질 측면에서 우수한 비가시성을 확인하였고, 다양한 압축률 및 MPEG 재부호화 등에 대하여 우수한 강인성을 확인하였다.
본 논문에서는 비디오 화질 평가를 위해 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 비디오의 특징으로 이용하는 새로운 reduced-reference (RR) 평가 방법을 제안하였다. 제안한 화질 평가 방법은 수신단에서 열화 비디오를 재구성하는 대신 비디오 스트림 (video stream)의 파싱 (parsing) 과정에서 움직임 벡터를 직접 얻을 수 있기 때문에 수행시간 면에서 기존의 방법들에 비해 효율적이다. 또한 송신단에서는 입력 비디오 영상 전체에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 보내기 때문에 데이터량 측면에서도 효율적이다. 여기서, 기존의 방법들이 영상 한 장씩에 대해서 평가를 했던 것과 달리 제안한 방법에서는 전체 영상에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 사용하였다. 히스토그램의 유사도를 측정하기 위해 히스토그램 인터섹션 (histogram intersection)과 히스토그램 파이 (histogram difference)을 사용하였다. 여러 가지 비트율 (bit rate), 영상크기, 프레임율 (frame rate)로 코딩된 비디오 클립 52개에 대해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였고, 제안한 방법의 효율성을 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 보였으며, 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 mean opinion score (MOS)와 유사함을 보였다.
반도체 제품의 높은 수율을 달성하기 위해서는 정확한 오버레이 계측이 필수적이다. 오버레이 계측 성능은 오버레이 타깃 설계와 측정 방법에 많은 영향을 받는다. 따라서 오버레이 타깃은 성능 개선을 위해 다양한 타깃에 적용할 수 있는 측정 방법들이 요구된다. 본 연구는 이미지 기반의 오버레이를 측정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측정 알고리즘은 움직임 벡터를 이용하는 방법으로 서브 픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터는 선택된 영역의 픽셀들을 이용하여 다항식 전개를 통해 2차 방정식의 모델을 생성한다. 그 후 모델을 이용하여 서브픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터를 활용한 측정방법은 X축, Y축의 적층 오류를 각각 계산하는 기존 상관계수 기반의 측정방법과는 달리 한 번에 모든 방향의 적층 오류를 계산할 수 있다. 따라서 X축과 Y축의 관계를 반영하여 보다 정확한 오버레이 측정이 가능하다. 하지만 기존 상관계수 기반의 알고리즘보다 계산량이 증가하기 때문에 더 많은 연산시간이 사용될 수 있다. 본 연구에서는 기존 방법보다 개선된 알고리즘을 제시하는 것이 아닌 새로운 측정 방법의 방향을 제안하는 것에 목적을 두고 있다. 실험 결과를 통해 기존 방법과 유사한 정밀도의 측정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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