H.264/AVC 동영상 표준은 기존의 동영상 표준과 비교했을 때 뛰어난 압축률을 보인다. 특히 세밀한 움직임 예측을 통해 영상을 효율적으로 압축하지만 움직임 예측은 H.264/AVC 동영상 표준의 높은 복잡도의 원인 중 하나이다. 따라서 H.264/AVC의 부호화 시간을 단축하기 위해서는 고속 움직임 추정 기법이 필수적이다. 일반적으로 영상 신호는 인접한 화면과 매크로블록 사이에서 상관관계가 높고 부호화하고자 하는 매크로블록의 움직임벡터는 인접한 매크로블록에서 결정된 최적의 움직임 벡터와 유사한 방향성을 가진다. 그러므로 고정된 탐색 영역의 크기를 이용하면 불필요한 영역까지 움직임 예측 과정이 수행되어 계산량이 증가한다. 본 논문에서는 영상의 공간적, 시간적 상관도를 이용하여 탐색 영역의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 인접하는 블록들의 움직임 벡터의 표준편차를 이용하여 움직임이 작은 영역에서는 작은 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행하고 반대로 움직임이 큰 영역에서는 큰 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행한다. 또한 현재 화면과 참조 화면의 거리차가 클수록 참조 화면으로 선택되는 확률이 낮다는 사실을 이용하여 적응적으로 탐색 영역의 크기를 조절한다. 제안한 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 약 58.93% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
소비자들이 이용하는 정보채널에 따라 소비자가 중요하게 평가하는 여행사 서비스품질 속성에는 차이가 있을 것이라는 문제의식을 가지고 본 연구를 진행하였으며 선행연구를 통해서 여행상품 구매자들은 무형의 서비스상품을 구매하기 위해서 다양한 정보채널을 활용해 여행사의 서비스품질을 평가하고 있으며 일반적으로 정보탐색에 이용되는 채널(인적채널, 영업장방문채널, 미디어 채널)을 통한 정보탐색 활동의 노력에 따라서 서비스품질속성에 대한 중요도 평가에는 유의한 차이가 있음이 나타났다.
경험적 탐색(Modem Heuristics) 방법을 이용하여 복잡한 문제들의 근사해를 구하는 것이 가능하여졌다. 최근 제시된 Particle Swarm Optimization은 경험적 탐색 방법중의 하나로써 조류나 어류 등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 것이다. 그러나, 다양한 문제들의 근사해를 구하기 위해 Particle Swarm Optimization 방법을 이용하여 왔지만 해를 탐색하는 과정을 보여주기 위한 시도는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 Particle Swarm Optimization의 탐색과정을 가시화 하는 것을 목적으로 한다. 가시화 하는 작업을 통해 그 탐색 능력을 시각적으로 파악하는 것이 가능하며 해결방법에 관한 이해를 돕고 교육적 효과도 기대 가능하다.
본 연구는 사람들이 소셜미디어 수용을 왜 거부하는지를 혁신저항모델과 지각된 위험이론을 적용하여 탐색하였다. 모든 새로운 기술이나 혁신은 수용과정에서 채택 또는 저항이라는 과정을 거친다. 그러므로 저항이라는 것도 수용을 위한 하나의 과정으로 볼 수 있다. 이에 따라 본 연구는 소셜미디어를 적용하여 수용자들이 왜 혁신을 거부 또는 저항하는지를 탐색하였다. 이를 위해 소셜미디어(트위터) 비이용자인 대학생 268명의 자료를 분석에 활용하였다. 주요결과로는 다음과 같다. 첫째, 소셜미디어에 대한 상대적 이점은 혁신저항에 통계적으로 유의미한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 소셜미디어에 대한 인지적 복잡성은 혁신저항에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 셋째, 소셜미디어에 대한 지각된 위험은 혁신저항에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 소셜미디어가 사회적 대인관계 매체로서 보다 강화되기 위해서는 상대적 이점을 높이고, 명예훼손이나 인식공격과 같은 위험요소를 줄일 수 있도록 해야 할 것이다.
스테레오 정합은 촬영된 스테레오 영상 속 화소들의 대응점을 탐색한 후 대응점 사이의 변위차를 계산하여 깊이정보를 예측한다. 스테레오 정합에서 변위값을 계산하기 위해서는 스테레오 영상간의 대응점 탐색이 우선적으로 수행되어야 한다. 스테레오 영상의 변위값 범위를 모르는 경우 동일한 탐색선상에 있는 모든 화소들의 유사도를 비교한 후 최적의 대응점을 선택한다. 반면에, 변위값 범위가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 할 경우 정해진 후보 화소들에 대해서만 대응점 탐색을 수행한다. 많은 스테레오 정합 논문들이 실험의 효율성을 위해 변위값 범위 정보가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 수행한다. 하지만 실제 스테레오 정합 환경에서는 이와 같은 정보를 얻기가 힘들다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 움직임 예측 및 주변화소의 변위정보를 이용한 고속 스테레오 정합 방법을 제안한다.
3차원 영상과 더불어 스테레오 영상의 관심이 늘어남에 따라 좌, 우 영상의 매칭을 통해 변이를 추정하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 변이 추정을 위해 많이 사용되는 영역 기반(Block-based)의 전체 탐색 알고리즘보다 효율적이고 계산량이 적은 변이 추정을 할 수 있도록 변이 탐색 범위를 제공해주는 방법을 제안한다. 제안되는 알고리즘은 해리스 코너 포인트 검출기를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점의 정보를 이용하여 스테레오 매칭을 한다. 스테레오 매칭 시 이를 히스토그램화 하여 좌, 우 영상의 변이 추정을 위한 탐색 범위를 제공한다.
정보통신의 모든 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 차세대 핵심기술이라고 할 수 있는 에이전트는 자율성, 지능성, 반응성, 협동성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 가진다. 본 논문은 동적환경에서 환경에서 지능적인 행위와 반작용적인 행위도 가능한 혼합형 에이전트를 재난관리 에이전트 시스템에 도입 설계한다. 이를 위하여, 재난관리를 위한 에이전트를 재난 발생시 즉각적인 반응을 하는 반응 요소(reflexive component)와 플랜라이브러리에 저장된 여러 가지 사례들을 탐색해 문제를 해결하는 인지 요소(cognitive component)로 구성된 혼합형 에이전트(hybrid agent)기술을 재난관리에 적용한다. 인지요소에서 행동계획을 탐색하고, 조건에 맞는 계획을 결정하는 과정을 살펴본다. 탐색 방법은 계획-기반 탐색(plan based search)이며, 계획기의 지식 요소들은 슬롯을 가진 프레임구조를 하고 있다.
최근에 3차원 데이터는 그 크기가 상당히 커지고 있으며, 이에 따라 3D 그래픽 파이프라인에 데이터를 전송할 때 메모리 버스 대역폭의 병목 현상에 대한 문제가 크게 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 모델링된 3차원 데이터의 위상 정보를 압축하여 보내는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3차원 데이터의 위상 정보를 효율적으로 압축하는 방법과 자료구조를 제안하였다. 기존의 위상 압축 방법들의 선형적인 탐색 방법에 비해 보다 효율적인 나선형 깊이 우선 탐색 방법을 사용하였다. 제안하는 방법은 이미 탐색한 정점들의 재사용도를 높임으로써 압축과정에서 생성되는 허프만 테이블의 크기를 줄였고 전체적으로 압축되는 데이터의 크기도 보다 줄였다. 실험한 결과, 비트수/정점이 평균 1.7 정도이었고, 비트수/폴리곤이 평균 1.3 정도고 이전 방법들보다 1.5배에서 2.5배정도 나은 결과를 보였다.
본 논문은 2비트 변환 (two-bit transform : 2BT) 알고리즘의 탐색 범위를 적응적으로 조정하는 알고리즘을 제안하였다. 2BT는 정합 오차 기준으로 SAD (sum of absolute differences)를 사용하지 않고 Number of Non-Matching Points (NNMP)를 사용하여 속도를 향상시키고, 하드웨어 구현을 용이하게 했다. 그러나 움직임 예측 시 기존의 방법인 전역 탐색 (FS : Full Search) 알고리즘을 사용하여 방대한 연산량을 요구한다. 이 점을 개선하기 위해 이 논문에서는 2BT의 탐색 범위를 매 블록마다 적응적으로 조정하면서 알고리즘의 계산량을 줄이고 속도를 향상시키는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 2BT와 제안하는 알고리즘을 비교한 실험결과는 PSNR이 거의 동일하나 복잡도 측면에서 제안하는 알고리즘이 훨씬 우수한 성능을 보여준다.
이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 Modified Edgd-based Line Average(MELA)기법, 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일수 있는 향상된 기법을 이용함으로서 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합 시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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