본 논문은 H.264 / MPEG-4 AVC 비디오 코덱에서 쌍예측 픽쳐의 시간적 다이렉트 모드의 모션벡터를 유포하는 방법을 소개한다. 우선, 다이렉트 모드의 list 1 레퍼런스 픽쳐에 있는 동일 위치 블록에서의 시간적 다이렉트 모드의 모션벡터 유포를 위해 사용될 모션벡터 결정 방법과 상기 결정된 모션벡터가 가리키는 레퍼런스 픽쳐를 다이렉트 모드의 list 0 레퍼런스 픽쳐로 결정하는 방법을 제시한다. 또한 동일 위치의 매크로블록이 인트라 모드를 예측모드로 가지고 있을 때, 코딩 효율을 높이기 위한 방법으로써 레퍼런스 픽쳐 인덱스 및 다이렉트 모드의 모션벡터를 공간적으로 예측하는 기법을 제시한다. 그리고, 쌍예측 픽쳐 매크로블록과 다이렉트 모드의 list 1 레퍼런스 픽쳐에 있는 동일 위치 블록은 프레임 모드 또는 피일드 모드로 코딩이 이루어질 수 있으므로 4가지 경우에 대한 다이렉트 모드의 모션벡터 연산 방법을 소개한다. 마지막으로, 실험을 통한 공간적 다이렉트 모드와의 성능평가 결과를 보임으로써, 본 논문이 제시한 기법이 H.264 / MPEG-4 AVC의 시간적 다이렉트 모드에 적용될 수 있음을 보여준다.
H.264는 기존의 표준안들보다 좋은 성능을 내기 위해서 더 세밀하고, 더 많은 움직임 정보를 처리한다. 하지만, 움직임 벡터가 기존 표준안에 비해 높은 비율을 차지하게 되어 이에 대한 고려가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 효율적으로 처리하기 위해 단말 모드를 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단말 모드를 이용하여 모드들의 분포를 집중시키고, 더 적은 모드 종류를 이용하여 움직임 벡터의 압축을 수행한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 현재의 $4{\times}4$ 움직임 벡터 행렬 뿐만 아니라 $8{\times}8$ 행렬 등으로 확장시킬 수 있다. 제안하는 알고리즘은 헤더에서 12.68%, 전체 비트스트립에서 9.7%의 감소율을 보여준다.
본 논문에서는 피드포워드(feedforward) 방식의 2차 편광모드분산 보상에 있어서 보상 장치에서 발생시켜야 할 최적의 보상 벡터를 펄스 폭 증가율을 최소화함으로써 이론적으로 유도하였다. 최적의 2차 보상 벡터는 전송 선로의 편광모드분산 벡터의 단순한 Taylor전개식과는 달리, 편광모드분산 벡터와 출력 신호 편광의 주파수 평균들의 선형 조합으로 표현됨을 밝혔다. 최적의 2차 편광모드분산 보상에서의 펄스 폭 증가율을 해석적으로 계산하였으며, 계산 결과를 전산 모의 실험에 의한 결과와 비교하여 일치함을 확인하였다. 본 논문에서 유도한 최적의 2차 보상 벡터에 관한 공식은 피드포워드 방식의 2차 편광모드분산 보상에 반드시 필요한 정보를 제공한다.
스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 공간적 스케일러빌리티를 위해 기본 계층으로부터 텍스처, 움직임 그리고 잔차신호 정보를 예측하여 사용한다. 그러나 고효율의 압축효과를 얻기 위해 기존의 방식에서는 기본계층에서 얻은 세가지 정보이외에 현재 향상 계층에서 자체적으로 얻은 부호화 정보를 비교하여 최소의 RD(Rate Distortion) 비용을 가지는 정보를 이용하여 부호화 하도록 되어 있다. 하지만 이러한 방식은 향상 계층에서 인터 모드 결정 시 $16\times16,\;16\times8,\;8\times16,\;8\times8,\;4\times4,\;4\times8,\;4\times4$ 블록 모드에 대한 움직임 벡터 예측 및 보상 과정을 거쳐야 하기 때문에 향상 계층에서의 부호화 복잡도는 기본 계층에 비해 상당히 증가하게 된다. 본 논문에서는 기본계층에서 예측한 움직임 벡터 정보를 이용하여 항상 계층에서 모드 결정을 고속화하는 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 기본 계층에서 예측한 블록모드 중에서 큰 블록인 $16\times16$ 블록에서 움직임 벡터가 (0, 0) 일 경우에 대하여 향상 계층에서는 $16\times16$매크로 블록에 대해서만 움직임 예측 및 보상을 수행함으로써 향상 계층에서 움직임 모드 결정을 조기에 완료하게 된다. 이것은 하위 공간 계층에서 예측한 움직임 벡터 정보가 아주 작을 때는 큰 블록 크기로 모드로 결정되는 일반적인 원리를 이용한 것이고 이 제안 방법을 이용하였을 경우 향상계층에의 모드 결정과정을 고속화함으로써 전체 스케일러빌 비디오 부호하기의 연산량 및 복잡도를 최대 70%까지 감소 시켰다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.
모델 예측전류제어 과정에서 공통모드전압을 저감 하기 위한 기존연구방안들이 제시되어 왔지만 두 상의 스위치 함수가 변동하는 데드 타임 구간이나 영 전압벡터 두 가지를 모두 저감시키지는 못하였다. 본 논문에서 제안한 모델예측전류제어는 영 전압벡터와 데드 타임에서의 공통모드전압을 고려하여 H8 인버터시스템에서 공통모드전압을 저감하였을 뿐만 아니라 영 전압 벡터 사용으로 인한 THD도 개선하였다. 모델예측전류제어를 적용한 H8 인버터 시스템의 공통모드전압의 저감과 출력전류 THD 개선을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
선형 시불변 시스템에서 고유치와 고유벡터는 시스템의 응답 특성을 결정하는 중요한 요소이다. 즉 선형 시불변 시스템의 응답은 고유치의 실수부가 음수이면 안정하게 되며, 입력이 가해질 때 상태변수는 고유벡터의 조합으로 주어진다. 따라서 고유치와 고유벡터의 성질을 잘 이용하면 선형시스템의 응답을 보다 깊이 있게 파악할 수 있을 뿐 아니라 복잡하게 커플링이 되어 있는 시스템을 간략하게 표현할 수 있게 한다. 또한 선형시스템에서 관측 불가능한 모드, 제어 불가능한 모드가 어떤 것인지 구체적으로 파악할 수 있게 해 준다.
본 논문에서는 단상 컨버터/3상 인버터 시스템에서 공통모드 전압 저감을 위한 PWM 기법을 제안한다. 컨버터/인버터 시스템은 스위칭에 의한 공통모드 전압으로 인해 전동기의 누설전류와 절연파괴 등의 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 영전압벡터 인가시간에 따라 유효전압벡터의 위치를 선정하여 공통모드 전압을 저감하는 방법에 대해 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법의 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는, H.263 부호화기에 있어, 비제한 움직임 벡터(Unrestricted Motion Vector, UMV)모드와 기본 예측 모드(Default Prediction Mode)의 동적 선택을 위한 방법을 제안한다. 여기서, 움직임 보상된 영상과의 오차와 움직임 벡터의 크기를 이용하였다. 제안된 전략에서, UMV 모드는 모션 벡터의 크기와 움직임 보상된 영상의 오차에 따라 동적으로 적용된다. 이러한 전략은 UMV나 DPM을 고정적으로 전체 영상에 적용한 결과에 비해 화질 면에서 개선할 점을 제공한다. UMV 모드가 고정적으로 적용된 경우에 비해 움직임 추정 시 탐색 점의 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법은 카메라의 이동을 갖는 보다 긴 영상 신호에 대해 보다 효과적으로 적용될 수 있다.
컬러게이트 혼 안테나의 이론적 복사패턴을 벡터적분법과 준 광학모드 이론으로써 각각 구하였다. 혼 개구면에 존재하는 하이브리드 모드의 전자계를 등가 전류원으로 대체하고 포텐셜 이론을 적용하는 벡터 적분법으로 안테나의 복사 전계식을 계산 하였다. 또한, 준 광학모드인 Gaussian-Laguerre 모드를 확장하여 복사 관력식을 유도하였다. 85-115GHz에서 동작하는 컬러게이트 혼 안테나에 대한 복사패턴을 벡터적분법 및 준 광학방법으로 계산하고 비교한 결과 중심 주파수인 100GHz에서는 거의 일치하였으나 85 및 115GHz에서는 다소의 오차가 발생하였다.
본 논문에서는, H.263 부호화기에 있어, 비제한 움직임 벡터(Unrestricted Motion Vector, UMV)모드와 기본 예측 모드(Default Prediction Mode)의 동적 선택을 위한 방법을 제안한다. 여기서, 움직임 보상된 영상과의 오차와 움직임 벡터의 크기를 이용하였다. 제안된 전략에서, UMV 모드는 모션 벡터의 크기와 움직임 보상된 영상의 오차에 따라 동적으로 적용된다. 이러한 전략은 UMV나 DPM을 고정적으로 전체 영상에 적용한 결과에 비해 화질 면에서 개선할 점을 제공한다. UMV 모드가 고정적으로 적용된 경우에 비해 움직임 추정 시 탐색 점의 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법은 카메라의 이동을 갖는 보다 긴 영상 신호에 대해 보다 효과적으로 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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