동영상 표준안 H.264/AVC에서 가변 블록 모드 알고리즘은 압축 성능을 향상시키나 다양한 블록 모드와 모드 결정을 위해 방대한 계산을 필요로 한다. 한편, 결정된 인터 블록 모드들은 블록 영상의 복잡도에 의존하여 복잡한 매크로블록일수록 블록 크기는 더 작아지고 있다. 본 논문은 고속 인터 블록 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 유효 인터 블록 모드를 결정 가능성이 큰 블록 모드로 제한하고, 유효블록 모드들에서만 움직임 추정 및 율-왜곡 최적화를 수행한다. 거기에 $16{\times}16$ 블록 모드만을 갖는 유효 블록 모드들에는 고속 움직임 추정 알고리즘인 PDE (partial difference elimination)를 적용시키고 있다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 참조 소프트웨어 JM 9.5에서 화질, 비트율, 부호화 시간이 기존 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 평균 움직임 추정 시간의 약 24.12%를 감소시키며 화질과 비트량을 각각 -0.02dB와 -0.12% 정도로 유지시킬 수 있는 것을 보여주었다.
최근 차세대 메모리 기술이 급격히 발전하여 FeRAM과 PRAM같은 비휘발성 메모리의 상품화가 진행중 이다. 이러한 차세대 비휘발성 메모리는 메모리와 저장장치의 속성을 모두 만족시켜 주지만, 용량/가격 면에서 비효율적이다. 따라서 다양한 크기의 객체를 효율적으로 표현하고 네이밍과 같은 영속성을 제공하면서 공간 효율성이 뛰어난 관리기법이 필요하다. 비휘발성 메모리에서 공간 효율성을 높이기 위하여 새로운 메모리 파일시스템을 설계하였으며, 본 논문에서는 파일 시스템을 설계하면서 파일 시스템의 공간 효율성을 측정하기 위한 공간 비용 분석 모델과 그 결과를 제시한다. 분석 모델은 다양한 파일 시스템의 공간효율성을 수치로 제시하여 파일 시스템 설계 단계부터 공간 효율성을 예측하고 설계를 구체화하는데 매우 큰 도움이 되었다. 또한 분석 모델은 파일 시스템의 공간 효율을 최대화하는 블록 크기를 결정하는 데 근거를 제시하였으며 아울러 공간 효율을 최대화하는 블록 크기는 파일 시스템에 존재하는 파일의 평균 크기에 의존적임을 보여주었다.
감세블록(baffle block)은 고속의 흐름에서 도수를 유도함으로써 과도한 에너지를 감세시키는 역할을 하는 구조물이며 구조물의 크기, 형태, 위치, 조합 등의 변수로 도수가 형성되는 조건을 조절하여 흐름에 영향을 줄 수 있다. 하단방류형 가동보에서 고속으로 방류되는 흐름의 Froude 수가 2.5에서 4.5 사이일 경우 발생하는 불규칙한 주기의 진동이 중첩 보강되면 감세하기 어려운 파동을 형성하여 수 Km 동안 지속될 수 있어 추가적인 조치가 필요하다(Peterka, 1984). 이 연구에서는 총 연장 11m, 폭 0.5m의 구형수로에 하단방류형 가동보와 감세블럭을 설치하여 감세블록의 위치가 에너지의 감세에 미치는 영향을 분석하고, 감세블록의 최적 위치를 제안하였다. 감세블럭은 높이 2cm, 폭 5cm의 구형단면으로 제작하여 일정한 간격으로 치형 배열하였으며, 가동보로 부터 5.5~8.5cm 지점에서 1cm간격으로 총 5가지 조건으로 수리실험을 수행하였다. 또한, 수문 하단에서의 Froude 수가 3.8~3.9를 만족하는 강한 도수가 발생할 수 있도록 유량을 조절 하였고, 유속과 수심은 3차원 유속계와 피에조미터를 이용하여 가동보로부터 0.2m간격으로 하류단 2m 지점까지 측정하였다. 실험 결과, 가동보로부터 도수가 발생하여 수위가 안정되는 지점까지의 도수길이는 감세블록을 설치한 경우, 설치하기 전의 1.1m와 비교하여 최소 27.3%에서 최대 81.8%만큼 짧아졌으며 감세블록 보에 가깝게 설치될수록 도수길이는 단축되는 것으로 나타났다. 가동보 하류부에서 도수가 발생한 이후 수심이 안정화되는 1m 지점에서, 도수 전후의 비에너지비로 정의되는 도수효율은 감세블록 미설치 시 74.9%이고, 감세블록이 설치된 조건에서는 54.9~60.6%로 감세블록에 의한 에너지 감소효과가 큰 것으로 나타났다. 에너지 감세 효과가 가장 큰 감세블록 위치는 가동보로부터 6.5cm 떨어진 곳으로 하류단 수심의 약 80%에 해당하는 지점이 감세블록의 최적 위치인 것으로 판단된다.
본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absoulte error, MAE) 및 탐색여역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 제안하였다. 이 알고리듬은 두 단계로 구성되어있다. 첫 번째 단계에서는 탐색영역을 3$\times$3 크기의 영역으로 겹치지 않게 나눈 뒤, 각 영역의 중심 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAE를 구하고, 이들 중 가장 작은 MAE를 기준 MAE로 정한다. 그리고, 두 번째 단계에서는 각 영역의 중심 탐색점에서의 MAE를 이용하여 각 3$\times$3 영역의 나머지 탐색점에서의 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 최소 범위가 기준 MAE로 결정된 탐색점 근처에 존재할 가능성이 매우 큼을 이용하여 기준 MAE로 결정된 탐색점을 중심으로 탐색영역의 크기를 줄인 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험을 통하여 본 제안한 방법이 우수한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.
시 공간적으로 인접한 주변 블록들의 움직임 정보들을 이용하여 적응적으로 탐색 범위를 조절하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 기존의 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법들은 참조 프레임에 있는 모든 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최댓값을 이용하여 현재 블록의 탐색 범위 조절을 하기 때문에 움직임이 작은 블록들에 대해서는 최적의 탐색 범위 조절을 못할 수 있다. 본 논문에서는 참조 프레임과 현재 프레임에서 현재 블록과 인접한 주변 블록들의 움직임 정보를 동시에 고려하여 최적의 탐색 범위를 결정하여 움직임 추정을 고속으로 할 수 있는 움직임 추정 기법을 제안한다. 시간적으로 인접된 블록들 즉 참조 프레임에 있는 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하면 움직임이 작은 블록의 탐색 범위의 크기를 적절하게 작게 할 수 있어 고속의 움직임 추정을 할 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시 공간적 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하는 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법이 비트율과 움직임 추정 오차는 거의 비슷하게 유지하면서 기존의 방법인 Simple Dynamic Search Range(SDSR) 기법보다 탐색 점의 수를 약 15% 더 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
본고에서는 움직임 추정 성능을 개선하고 과도한 연산량과 전송 부담을 경감시키기 위해 HBMA에 기반한 가변 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 다음과 같이 네 단계로 구성된다. 우선, 연속된 두 프레임 간의 차영상 윤곡 정보에서 정의한 블록 활동도를 평균하여 현재 영상의 평균 블록 활동도를 산출한다. 두 번째로, 이렇게 산출한 평균 블록 활동도를 통해 카메라 패닝의 유무를 검출한 후, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 보상한다. 다음으로, 카메라 패닝 보상 후에 정의한 블록 활동도를 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 마지막으로, 제안된 가변 HBMA는 검색 테이블을 참조하여 블록 크기를 가변시키고 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다. 이상에서 설명한 각 단계에서 요구되는 비용함수는 차영상 윤곽정보를 통해 획득한 블록 활동도를 공통적으로 이용한다.
다시점 비디오 부호화기(MVC)는 다양한 블록 크기 기반의 움직임 추정과 변이 추정을 수행한다. 또한 2개 이상의 다중 참조 영상 움직임 추정 기술을 사용한다. 이 기술들을 통해 MVC는 높은 부호화 효율을 얻을 수 있지만 실제 적용하기에는 너무 높은 부호화 복잡도가 걸림돌로 작용한다. 본 논문에서는 MVC의 부호화 복잡도를 감소시키기 위하여 효율적인 참조 영상 선택 알고리즘을 제안한다. 부호화에 사용된 참조 영상들은 인접한 블록들 간에 높은 상호 연관성을 가지므로, 부호화된 이웃 블록들의 참조 영상 정보를 기반으로 현재 블록의 참조 영상을 효율적으로 선택할 수 있다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 부호화 시간을 기존의 MVC에 비해 최대 73.3%, 평균 57.3% 감소시키며 부호화 효율의 감소는 무시할 만한 수준임을 확인하였다.
최근 인터넷 상에서 제공되는 영상 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 네트워크 환경에서 전송되는 데이터는 오류로 인하여 쉽게 손실될 수 있다. 특히 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 같이 높은 압축률로 압축된 정보에 대한 전송 오류는 영상 복원에 심각한 영향을 끼친다. 따라서 네트워크 환경에서 일정한 화질을 유지하기 위한 오류 은닉(Error Concealment : EC) 방법이 필요하다. 본 논문은 HEVC EC 를 위한 PU(Prediction Unit) 기반 움직임 벡터 외삽법(Motion Vector Extrapolation : MVE) 모델을 제안한다. PU 는 예측의 기본 단위로써 PU 내에 동일한 물체가 포함될 확률이 높다. 따라서, 이 모델은 손실된 프레임의 이전 프레임이 갖는 PU 정보를 이용하여 PU 단위로 외삽(extrapolation)을 실시한다. 또한, 손실된 블록과 외삽 블록간의 관계를 고려하여 겹쳐진(overlapped) 외삽 블록 중 가장 작은 PU 크기를 EC 기본 단위로 결정한다. 이 방법은 PU 정보를 반영함으로써 블록 경계 오류(block artifact)를 감소시킨다.
단일 카메라 영상으로 입력되는 환경 정보에 대해서 보도에 대한 길의 소실점과 보도 영역에 대한 정보를 획득하는 방법과 보도 영역에 대해 블록 세그멘테이션을 통하여 장애물과 같은 물체 영역을 구분한다. 소실정과 보도 영역을 획득하기 위한 방법으로 에지영상에서 보도의 외곽선 정보를 추출하도록 한다. 이를 위해 체인코드를 이용하여 특정한 방향으로 향하는 직선 성분을 검출하도록 한다 보도 영역 내에 존재하는 물체의 영역을 구분하기 위해서 영역을 특정 크기를 가지는 블록으로 구분하고 각 블록이 가지는 평균 컬러 정보를 이용하여 영역을 세그멘테이션 한다. 세그멘테이션을 통해 얻은 영역을 통해 보도의 영역과 장애물의 영역을 구분하고 각 장애물의 위치를 계산하다. 알고리즘의 평가를 위해 실내의 복도 환경과 단순한 형태를 가지는 실외 환경에서 획득한 영상을 이용하여 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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