MPEC Audio Layer-III(MP3)알고리듬은 복호화기에 비해 부호화기가 월등히 많은 연산량을 가지고 있는 비대칭 구조를 가지고 있다. MP3 부호화기의 대부분의 연산량은 복잡한 초월함수 연산이 포함되는 심리음향모델과 반복 루프 과정을 수행하는 비선형 양자화와 비트 할당과정 이 차지한다. 본 논문에서는 MP3 부호화기의 실시간 구현을 위한 알고리듬 레벨의 최적화를 수행하였다. MP3 부호화기의 연산량을 줄이기 위해 심리음향모델을 간략화하고 반복 루프의 회수를 최소화할 수 있는 방법을 제안하였다. 프레임당 한 그래뉼의 심리음향모델 정보를 계산하여 한 프레임 내에서의 심리음향모델 정보를 추정함으로써 연산량을 45% 이상 감소시켰다. 또한 외부 반복 루프의 반복 회수를 줄이기 위하여 외부 반복 루프의 반복에 따른 스케일 팩터(Scale Factor) 및 양자화 스탭의 증가 패턴을 관찰하고 최적화된 스캐일 팩터 증가 방법을 제안하였다. 제안된 고속화 방법은 주관적 음질 평가를 통해 성능을 검증하였다.
본 논문은 모바일 그래픽스 응용에 적합한 메쉬 위치정보의 압축 기법을 제시한다. 제시한 기법은 복원 에러를 최소화하기 위한 메쉬 분할 기법과 기존의 방법에서 방생하는 시각적 손상문제를 해결한 지역적 정량화 기법으로 구성된다. 기존 방법에서는 분할된 조각 메쉬들 간의 경계가 벌어지는 시각적 손상문제가 방생하는데, 모든 조각 메쉬의 지역적 양자화 셀이 같은 크기와 정렬된 지역 좌표축을 갖게 하여 이 문제를 해결했다. 제시한 기법은 메쉬를 렌더링할 때 압축된 위치정보를 메모리에서 그래픽스 하드웨어로 전송하여 실시간으로 복원함으로써 모바일 기기의 자원을 절약하는 특징을 갖는다. 압축된 위치정보의 복원을 표준화된 렌더링 파이프라인에 결합이 가능하도록 설계함으로써 조각 메쉬당 한번의 행렬 곱셈으로 복원이 가능하다. 실험에서는 32 비트 부동소수점 수로 표현되는 위치정보를 8 비트 정수로 지역적 정량화하여 70%의 압축률에서 11 비트 전역적 정량화와 대등한 수준의 시각적 품질을 달성했다.
퍼지제어가 서보시스템에 응용할 때 퍼지정보 시스템의 하드웨어 실현은 고속연산, 짧은 실시간의 제어 및 시스템의 소형 경량화가 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 서보시스템에 적용하기 위한 퍼지정보 시스템의 하드웨어를 개발하는 것이다. 본 연구에서는 $\alpha$-레벨 집합의 분해 원리에 기초하여 $\alpha$-컷 양자화에 따라 퍼지추론의 계산 방법을 제안하려다. 이 방법은 퍼지제어기의 아날로그 하드웨어의 구성을 쉽게 행할 수 있다. $\alpha$-컷 양자화에 따른 회지추론 엔진의 출력으로 $\alpha$-컷 양자화에 따른 퍼지추론 영향을 조사하였고 $\alpha$-컷 양자화 4 단계에서 DC 서보시스템의 퍼지제어에 양호한 결과를 얻었다. 제안한 퍼지추론 연산과 중심법에 의한 비퍼지화에서 직접 PWM 조작 신호를 얻는 방법을 나타내었다. 서보계의 실험을 행하여 유용성을 구명하였다.
비트율 제어 기법은 일정한 양의 비트만을 사용하여 최상의 화질을 얻기 위한 것이다. 기 중에서 최적의 비트율 제어기법(Optimal Rate Control)은 실시간 전송이 필요 없는 응용 분야에서 사용하거나 또는 모델 기반 비트율 제어기법의 성능을 평가하기 위하여 사용되었다. 하지만 기존의 방법들을 저전송율 비디오 부호기에 적용하였을 때에는, 양자화 매개변수간의 의존관계 때문에 최적의 해를 구하지 못하는 문제점이 생겼다. 따라서, 본 논문에서는 라그랑제 비용함수를 사용한 비터비 알고리즘을 이용하여 저 전송율 비디오 부호기에 적용할 수 있는 최적의 비트율 제어기법을 제안할 것이다.
동영상 압축 표준인 MPEG이나 저속 통신용 비디오 부호화 표준인 H.263등과 같은 DPCM/DCT 복합 부호화기에서 비트율 제어는 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 전송매체에서의 실시간 비디오 부호화나 저장 미디어 응용을 위하여 부분 선형 근사 모델을 이용한 간단한 적응적 비트율 제어 방법을 제안한다. 선형 모델에 기반한 기존의 버퍼 제어 기법은 버퍼 충만도에 따라서 선형적으로 양자화매개변수를 제어하지만 제안된 방법은 영상 부호화에서 logarithmic관계라고 알려진 양자화 매개변수와 비트량의 비선형적인 관계를 부분적으로 선형 근사화 시킨 모델을 이용한다. 또한 보다 좋은 화질을 얻기 위하여 I 화면마다 공간영역에서 영상의 복잡도를 해석하여 적응적으로 제어한다. 실험적으로 기존의 선형 모델 방법과 비교하여 제안된 방법이 화질의 변화가 심하지 않으면 전체적으로 안정된 복원 영상을 얻었다.
비트율 제어 알고리듬의 목적은 ‘비트율 제한조건을 만족하면서 화질을 일정하게 유지하는 것’이다. 그러나 통상적인 비트율 제어 알고리듬에서는 화질을 일정하게 유지시키는 것 보다는 버퍼의 오버플로우 및 언더플로우가 발생하지 않도록 비트를 분배하는 것이 주된 목적으로서 시퀀스가 진행함에 따라 불가피하게 시각적으로 바람직하지 않은 화질의 등락이 발생한다. 본 논문에서는 비트율 제어의 본질적인 목적에 부합하도록 버퍼 제한조건을 만족시키는 범위에서 화질을 가능한 한 일정하게 유지하는 방법을 제시한다. 제안방법에서는 먼저 일반적인CBR(constant bit rate) 알고리듬으로 부호화를 먼저 시작한 후, 일정 크기의 슬라이딩 윈도우 내에서 발생한 시퀀스를 분석하여 다음 단계에서 사용할 양자화 파라미터의 기준값을 결정한다. 마지막 단계에서는 다시 시퀀스의 처음으로 돌아가 얻어진 기준 양자화 파라미터를 사용하여 VBR(variable bir tate)의 부호화를 수행한다. 제안 방법은 실시간의 제한요소가 엄격하지 않은 응용분야에서 유용할 것으로 기대된다.
디지털 기술과 통신 기술의 발전으로 멀티미디어 컨텐츠가 급격히 증가하고 있다. 이러한 멀티미디어 컨텐츠는 다양한 유무선 서비스 환경에서 실시간 서비스가 가능해야 한다. 그러기 위해서는 멀티미디어 컨텐츠 중 가장 큰 비중을 차지하는 영상 및 오디오 컨텐츠에 대한 압축 및 전송 기술이 요구된다. 현재 여러 분야에서 영상 및 오디오에 대한 압축 표준으로는 MPEG 이 자리잡았다. 그리고 MPEG에 대한 많은 개선 노력이 있었으며 특히 테스트 모델인 TM5를 비롯한 많은 연구에서 벡터 추출이나 양자화를 이용한 방법을 중심으로 비트율을 제어하기 위한 부호화기 모델이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 연구 접근 방식과는 다르게 프레임 유형간의 거리를 이용하여 영상의 특성에 따라 보다 적합한 프레임 구조를 찾아 제안하였다. 즉 영상의 복잡도와 변화도에 따라 영상의 종류를 구분하고 각 종류별 영상에 대한 표준 MPEG 인코딩 화질을 기준으로 삼은 후, GOP구조 내에서 프레임 유형간의 거리를 조정하여 화질을 손상하지 않고 가장 적은 비트율을 보상하는 프레임구조를 실험 및 분석을 통해 찾아 제안하였다.
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
기존의 무기준 동영상 화질 평가는 디코딩 픽셀 단에서 평가와 전송 에러를 고려한 비트스트림단에서 화질 평가 방법으로 나눌 수 있다. 기존의 방법은 추가 데이터 필요하고 복잡도와 평가 정확도등의 문제가 있어 실제적인 실시간 화질평가에 적용하기에 문제가 많다. 본 연구에서는 실시간 비디오 전송 환경에서 이용될 수 있는 간단하면서도 정확도가 높은 무기준법 화질 평가 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 무기준법 화질평가 방법은 양자화 파라미터, 전송에러정보, 움직임 벡터정보를 이용한다. 제안된 방법을 검증하기 위해서, ITU-T P.910 ACR(Absolute Category Rating)을 사용하여, 기존의 전체 기준법과 주관적 화질 평가 대비의 상관도를 비교하였는데 제안방법이 85%이상의 상관도를 보여 주었다.
피부색 정보는 비전 기반 시스템에서 인체 인식에 널리 쓰이는 중요한 정보이다. 그러나 기존의 픽셀 단위의 피부색 분할 방법은 피부색 영역 내부와 외부에 발생하는 오분할로 인해 여러 가지 피부색 관련 시스템의 인식률을 저해시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 양자화 영역 정보로부터 프레임 간에 근접한 유사 피부색의 영역별 분할을 통한 피부색 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피부색 영역분할을 위해 JSEG 알고리즘을 통해 영상의 칼라를 양자화하여 영역을 분할한다. 분할된 영역으로부터 근접한 유사 피부 영역의 후보를 결정하고, 각 영역의 히스토그램 비교를 통해 피부색 영역을 결정한다. 이렇게 결정된 영역으로부터 피부색 표본을 추출하여 다음 프레임을 위한 피부색 모델을 갱신한다. 성능 평가를 위해 ECHO 데이타베이스와 조명이 변화하는 환경에서 실제 촬영한 영상을 이용하여 기존 연구의 분류 방법 비교 실험을 실시하였고, 기존보다 향상된 영역 분할 및 조명 적응 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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