움직임 추정은 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만, 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해서는 많은 탐색을 필요로 한다. 따라서 탐색시간을 줄이기 위하여 적절한 탐색 시작점 설정과 효율적인 탐색 패턴을 사용하여야 한다. 만일 움직임 추정을 수행하기 전에 현재 블록의 전체적인 움직임 정보를 예측할 수 있다면 예측된 움직임 정보를 이용하여 보다 효율적으로 움직임 추정을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 불필요한 움직임 추정을 생략하고 현재 블록의 움직임 추정을 위한 탐색 시작점 위치와 탐색 패턴을 보다 정확히 결정하기 위해, 후보 벡터들을 이용하여 현재 블록 유형을 분류하고 현재 블록의 움직임을 예측하는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 움직임 벡터 추정 속도 면에서 기존의 방법과 비교하여 약 1.5$\sim$7배의 속도 향상을 가져왔으며, 움직임이 많은 영상에서의 화질에 있어서 약 0.02$\sim$0.2(dB)정도 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 영상 압축에 있어서 사용되는 새로운 고속 움직임 추정 기법에 대해 소개한다. 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(FSBMA)은 최상의 PSNR을 갖는 화질로 움직임 벡터를 추정할 수 있지만 높은 계산량으로 인하여 실시간 구현에 부적합하다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 계산량을 낮추면서 유사한 화질을 유지할 수 있는 많은 고속 탐색 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 잘 알려진 고속 블록 정합 알고리즘을 수정 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 움직임 추정에서의 고속 블록 정합 알고리즘에 있어 변형된 다이아몬드(Diamond) 탐색 기법을 이용하여 영상이 갖는 서로 다른 움직임 패턴에 대해 움직임의 방향성에 따라 적응적으로 탐색 방향과 패턴을 달리하면서 움직임을 예측하여 다이아몬드(Diamond)탐색 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 보다 적은 계산량을 가지고 움직임 벡터를 추정학 수 있다. 또한 이를 PMVFAST(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique)와 결합함으로서 보다 좋은 화질을 가질 수 있다.
본 논문에서는 그룹화 블록스네이크와 영상분할을 이용하여 다차선을 검출하고 컬러 정보를 기반으로 차량 후면에 위치하는 미등과 브레이크등을 인식, 저속 주행환경에서의 다차선 및 전방차량을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기울기 값과 명암도 값으로 기초 블록을 얻은 뒤, 차선의 가능성이 큰 블록을 탐색하여 영상분할을 시행한다. 영상 분할에서 잡음 블록들을 제거하여 차선일 가능성이 가장 높은 블록들만을 검출하고, 그룹화 블록스네이크를 이용하여 차선을 검출하도록 하였다. 또한 전방 차량인식을 위해 미등과 브레이크등의 컬러 특징을 이용하여 후보 영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등의 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지하도록 하였다. 탐지된 양쪽 등의 위치정보를 이용하여 전방차량의 위치를 측정 할 수 있다.
컨소시엄 블록체인은 허가된 멤버로 구성된 여러그룹이 하나의 원장을 공유한다. 이때 하위멤버의 트랜잭션 및 멤버 인증은 블록생성에 참여하는 신뢰된 노드로부터 유효성을 검증받는다. 따라서 컨소시엄 블록체인의 그룹 간 멤버의 트랜잭션 공유는 Privacy문제를 야기한다. 본 논문에서 컨소시엄 블록체인에서의 privacy를 위해 익명신용장기반의 익명프로토콜을 제안한다. 본 제안 방식은 다중블룸필터를 이용하여 긍정오류율을 높이고 효율적으로 검색하도록 한다. 또한 Blind Signature를 통해 컨소시엄 멤버간 메시지에 대한 익명성을 보존하면서 인증에 대한 서명은 유지하도록 한다. 결과적으로 컨소시엄 멤버 간 Privacy를 보존하면서 인증 트랜잭션을 블룸필터의 다중패턴으로 검증하여 컨소시엄 블록체인에서의 익명프로토콜(Anonymous protocol)을 제안한다. 이로써 컨소시엄 블록체인에서의 신뢰기반의 서버 시스템의 확장과 privacy 향상을 제공한다.
본 논문에서는 최근에 각광받고 있는 저장장치인 플래시 메모리의 특징과 플래시 메모리의 단점인 지움 횟수 제한과 느린 지움 속도를 극복하는 지움 정책의 종류를 살펴보고 그 중에서 CAT 기법의 랜덤 쓰기에서의 지움 횟수 증가와 지움 평준화를 위한 비효율성이라는 단점을 개선한 지움 정책을 제시한다. 개선된 지움 정책은 CAT 기법에 쓰기 패턴을 기반한 가중치를 부여해 랜덤 쓰기에서의 성능 하락과 지움 평준화의 비효율성을 보완하는 것이다. 이 때 사용되는 사용자의 쓰기 패턴 파악은 유효한(valid) 데이터 블록과 유효하지 않은(invalid) 데이터 블록의 리스트를 만들어 그 시간 값의 평균을 이용한다.
워크플로우 관리 시스템은 다양성과 복잡성이 커지고 있는 비즈니스 프로세스 관리의 해결대안으로서 부각되고있다. 본 연구에서는 주어진 프로세스 흐름을 세 가지의 패턴 즉, 반복블록, 직렬블록 및 병렬블록 등으로 단순화하고 노드의 위상적 순서(topological ordering)를 생성하는 알고리즘을 이용하여 사이클을 찾아 반복블록을 제거하고, 다음으로 직렬 및 병렬블록을 반복적으로 검색하는 수로분기 알고리즘을 포함하는 새로운 모델을 제시한다. 그리고 ACTA 형식론에 기반하여 각 블록을 ECA규칙으로 변환하여 사건(event)을 감지하는 워크플로우 시스템으로의 구현 방안을 제시한다. 그 모델의 결과를 컴퓨터가 수행할 수 있도록 만들어주는 과정 즉, 비즈니스 프로세스를 모델에 입각하여 통제하는 데에 사건-조건-처리(ECA)규칙을 사용한다. 유형별로 ECA 규칙에 입각한 통제 논리를 설계하였으며, 이것은 규칙기반 워크플로우 관리시스템의 기초가 될 수 있다. 또한 본 연구의 결과가 현행 DBMS들의 능동형 규칙(active rule)에 적용될 수 있도록 구체적 대안을 제시하였다.
JPEG2000 이미지에서 사용자의 관심영역에 따라 동적으로 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 것이 관심 영역 처리기법이다. 작은 이미지는 큰 의미가 없지만, 큰 이미지에서는 화면에 출력되는 속도가 느리기 때문에 사용자가 먼저 보고자하는 영역을 지정함으로써 지정된 부분을 우선처리하게 된다. 사용자는 대략의 이미지 중에서 관심영역을 지정하면 지정된 영역의 범위를 마스킹 하여 이미지를 전송한 곳으로 보내게 된다. 관심영역 마스킹 정보를 얻은 서버는 우선적으로 마스킹 되어 있는 코드 블록을 우선적으로 전송한다. 여기서, 빠르게 마스킹 정보를 생성하는 것이 중요한데, 본 연구에서는 미리 만들어 놓은 48개의 마스킹 패턴을 사용하여, ROI(Region-of-Interest)와 배경의 분포에 따라 마스킹 패턴 중에 하나를 선택함으로써 마스킹 영역을 계산하는 시간을 현저히 줄였다. 이 패턴이 적용되는 블록은 한 블록 내에 ROI 영역과 배경 영역이 섞여 있는 블록이다. 한 블록 전체가 ROI 이거나 배경이면 이 패턴은 사용되지 않는다. 실험한 결과, ROI와 배경을 정확하게 분리하여 처리하는 방법에 비하여 약간의 품질은 떨어지지만, 처리시간은 현저히 줄었음을 보였다.
본 논문에서는 자동결함검출 방법으로 도광판의 다양한 패턴에 나타나는 돌출, 함몰, 점 등과 같은 작은 결함들을 검출하기 위해 모폴로지의 닫힘, 열림 방법을 이용하는 템플레이트 검사 방법을 사용하였고, 얼룩, 스크래치와 같은 큰 결함을 검출하기 위해 영상에서 격자와 같은 일정한 블록을 형성하여 각 블록을 비교하여 결함을 찾는 블록매칭 방법을 사용하였다. 또한 일정한 패턴이 없는 도광판의 결함에 대해 결함을 검출할 수 있는 개선된 오쯔 방법을 이용하였다. 이 알고리즘을 적용한 결과 결함 검출에 좋은 성능이 있음을 보여준다. 제안된 알고리즘은 자체 개발한 장비에서 실제 도광판의 영상을 얻어 테스트 하였다.
터치스크린을 통한 유저의 입력은 미디신호로 변환되며 생성된 블록은 하나의 음표 또는 다수의 음표로 남게 되며 유저가 설정한 타임라인의 빠르기에 따라 입력된 블록 위치의 음계 값을 토대로 소프트웨어 신디사이저의 오실 레이터에서 생성된 소리를 스피커로 출력해 낸다. 블록은 서로 다른 색깔의 8개의 미디채널로 존재하여 각 채널을 레이어 시켜 다른 블록을 생성하여 사인파, 톱니파, 삼각파, 사각파등을 엔벨로프 변형을 통해 만든 10가지 다른 소리로 지정하여 넣을 수 있다. 미디의 멀티채널방식을 이용해 다중 레이어의 입력방식을 취했으며, 관객은 작곡 모드에서는 일정한 패턴을 가진 단음이나 화성을, 게임모드에서는 생성된 공이 블록을 부딪치며 예측하기 어렵게 생성된 단음이나 화성음을 만들 수 있다. 생성한 음이 재생될 때에는 생성된 음정의 주파수 값과 음량에 따라서 RGB LED 조명이 반응을 하며 유저가 생성시킨 독특한 음악 진행에 따라 조명의 밝기와 색깔이 바뀌게 된다.
본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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