The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.9C
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pp.859-868
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2006
H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.505-507
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2001
자바의 벡터는 크기가 스스로 확장되는 배열 기능을 가지는 클래스이다. [9] 벡터는 그 사용상의 편려함 때문에 자바 프로그램에서 자주 쓰인다. [2] 그러나 벡터는 제공하는 두 가지 크기 확장방식이 성능면에서 각각 지나치게 시간 흑은 공간 소비적이라는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 제안하는 새로운 두개의 벡터 생성자는 확장에 사용되는 확장배수를 사용자가 임으로 조절할 수 있게 해준다. 이를 통하여 사용자는 벡터의 크기확장 시 기존에 많이 사용되는 지나친 공간 소비적 방식을 시간, 공간의 병행적인 소비 방식으로 바꿀 수 있으므로 각각 상황에 알맞은 벡터의 확장방식을 선택하여 사용할 수 있다.
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2002.11a
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pp.45-48
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2002
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다. 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화 하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.7
no.1
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pp.1-10
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2002
In this paper the space voltage vector pulsewidth modulation(SVPWM) technique for two-phase inverter is proposed. The two-phase SVPWM technique is applicable to two-phase induction motor drives. The two-phase inverter using two-phase SVPWM technique cannot generate zero voltage vectors, but four space vectors. A reference voltage vector in the square locus is realized by adjusting four space vectors. The switching sequence "two-phase symmetrical modulation" used in two-phase SVPWM is proposed. Practical verification of theoretical predictions is presented to conform the capabilities of the new technique.technique.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2004.11a
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pp.79-82
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2004
본 논문에서는 H.264 표준 통영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법을 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정이 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 자기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되므로 움직임 벡터는 기존의 표준 부호화 방식에 비해 상대적으로 적은 영역을 대표하게 된다. 그러므로 이웃한 블록의 움직임 벡터간의 상관관계는 서브 매크로 블록의 크기가 작을수록 더 커지게 된다. 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도는 $\alpha-trimed\;mean$ 필터를 이용한 부호기의 부호화 순서를 따르는 순차적 움직임 벡터 오류 은닉기법의 성능을 좌우하는 가장 중요한 부분이다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.95-99
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1998
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상 부호화에서 입력 영상의 통계적 성질에 관계없이 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기 설계법을 제안한다. 제안하는 벡터 양자화기에서는 대표벡터를 생성하기 위한 학습계열로 난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용한다. 제안한 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 코드북 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실제의 영상을 사용한 종래방식으로 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 비교하여 종래방식의 문제점을 명확하게 밝힌다.
An explicit finite element method can be executed more rapidly and effectively on vector computer than on the scalar computer because it has suitable structures for vector processing. In this paper, an efficient vectorization method of the explicit finite element program on the memory-to-memory type vector computer is proposed. First, the general vectorization method which can be applied regardless of the vector architecture is investigated, then the method which is suitable for the memory-to-memory type vector computer is proposed. To illustrate the usefulness of the proposed vectorization method, DYNA3D, the existing explicit finite element program, is migrated on HDS AS/XL V50 which is the memory-to-memory type vector computer. Performance results on actual test show a vector/scalar speedup is above 2.4.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.2C
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pp.141-146
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2003
In this paper, we propose an adaptive search range decision algorithm for motion vector estimation in video coding. The performance of general motion estimation method in video coding mechanism is evaluated with respect to the motion vector accuracy and the complexity, which is trade-off. The proposed algorithm that plays as a role of pre-processing for motion vector estimation determines the motion search range by the local statistics of motion vector of neighboring blocks, resulting in more than 60(%) reduction of the computational cost without the loss of visual quality. Experimental results show the capability of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.613-616
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2010
본 논문에서는 새로운 움직임 추정(motion estimation, ME) 방식을 사용한 프레임 비율 변환(frame rate conversion, FRC) 기법에 대해 제안한다. 기존의 프레임 비율 변환을 위한 움직임 추정 방식은 영상 압축에서 사용되고 있는 SAD를 사용하여 블록(block) 단위로 움직임 벡터를 추정하는 방식에 기초를 두고 있다. 그러나 잔여 신호(residual signal)를 저장하는 영상 압축과 달리, 잘못된 움직임 추정은 합성된 출력 영상에서 심각한 품질 저하를 가져올 수 있다. 이를 보완하기 위해 움직임 개선(motion refinement, MR)이 사용되고 있지만, 근본적인 해결을 위해서는 정확한 움직임 추정 알고리즘 사용이 필요하다. 특히 SAD를 통한 움직임 추정은 고르지 못한 움직임 벡터장(motion vector field, MVF)을 형성할 수 있으며, 종래의 연구에서 이를 해결하기 위해 SAD(sum of absolute difference)에 벡터의 공간제약(spatial constraint) 항목을 추가하여 비교적 고른 움직임 벡터장을 형성하는 방식이 제시되었다. SAD와 공간 제약 항목의 반영 비율에 따라 움직임 벡터의 중요성과 움직임 벡터장의 일관성이 서로 상충하는데, 기존의 방식은 이 비율을 일정한 상수(constant)값을 사용하고 있으며, 이러한 방식은 이미지의 특성에 따라 결과가 달라진다. 본 논문에서는 SAD와 공간 제약 항목 사이의 반영 비율을 이미지의 특성에 적응하는 방식을 사용하는 움직임 예측을 제시하고, 수행한 결과를 기존의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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