HEVC의 화면내 예측은 AIP와 화면내 평할화를 사용하여 예측 화소의 값을 결정하는데, 최종적으로 예측 화소값은 참조 화소들 사이에서 1차 방정식의 형태를 가지고 계산된다. 이는 참조 화소들의 값의 차이가 큰 경우 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 현재 HEVC의 화면내 예측에서 사용되는 1차 함수 형태의 보간 방법 외에 DCT-IF 및 3차 함수를 사용하는 적응적 예측 방법을 제안한다. 2개 이상의 참조 화소들의 주파수 성분을 이용하는 DCT-IF를 사용하고, 또한 3차 함수의 형태를 이용하여 보간하므로 기존의 1차 함수를 이용하는 것보다 예측 화소값을 정확하게 결정한다. 3차함수는 1차함수보다 기울기가 더 크다. 따라서, 3차 함수는 예측 단위내의 에지에서 활용되어진다. HM6.0에서 부호화 시간은 3%, 복호화 시간은 1%의 증가를 보였고, 평균 BD-rate가 휘도 신호 Y에서 0.4%, 색차 신호 U, V에서 0.3%, 0.3% 감소되었다. 이를 통해 DCT-IF와 3차 함수, 그리고 기존의 방법을 적응적으로 사용할 경우 부호화 성능이 향상됨을 알 수 있다.
최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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