영상 압축은 멀티미디어 실시간 전송에 있어서 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측 부분은 가장 계산량이 많고 가장 복잡한 부분으로 실시간 전송을 위해서는 고속 알고리즘이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 움직임 예측 알고리즘의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리즘 중 2bit 변환을 개선하여 더욱 빠른 알고리즘을 제안한다. 기존의 2bit 변환 알고리즘은 현재 프레임과 이전 프레임의 블록에 윈도우를 씌어 각 프레임의 윈도우에서 구한 평균과 표준편차를 가지고 각각 2bit 변환을 하였다. 그러나 본 논문은 현재 프레임과 이전 프레임의 블록에 윈도우를 씌우고 현재 프레임의 윈도우에서 구한 평균과 표준편차를 이전 프레임에 적용을 시켜 같은 평균과 표준편차를 이용하여 기존의 알고리즘을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 계산량의 감소와 동시에 화질을 유지시킨다.
본 논문은 수지충전공정을 활용한 상업용 항공기의 복합재 윈도우 프레임을 개발하기 위한 선행 연구이다. 윈도우 프레임을 제작하기 위해 고려중인 2종류의 카본 섬유-triaxial overbraid 와 sleeving braider-에 대해서 VaRTM 공정을 활용한 시편을 제작하고, ASTM 시험법에 따라 물성치를 얻기 위해 물리적/기계적 성질 시험이 실시되었다. 이후 복합재 윈도우 프레임의 최소 플라이수와 무게를 얻기 위해 각각의 탄소 섬유에 대하여 유한요소해석이 수행되었다. 본 연구에서는 구조물의 안전성을 평가하기 위하여 Tsai-Wu 파손강도이론을 사용했다.
음성 신호는 시간에 따라 변하지만 일정 구간에서는 특성이 변하지 않는다고 가정하여 윈도우를 취해 단구간 분석을 한다. 이 때 윈도우의 적용은 필수적이다. 하지만 단구간 분석을 위해서 사용되는 윈도우에 의해 생기는 누설에너지 때문에 음성신호의 스펙트럼 정보가 왜곡되어 버린다. 본 논문에서는 스펙트럼 분석 시 발생되는 누설에너지를 최소화하는 방법을 제안하고자 한다. 음성신호에 고정된 크기의 rectangular Window를 취한 후 처음 샘플과 차이가 가장 작은 샘플을 프레임 크기의 3/4인 지점에서부터 검색하여 최소인 부분까지 시간 축 스케일링을 한 후 기존의 윈도우 크기와 같은 크기로 만든다. interpolation과 decimation을 조합하여 시간 축 스케일링을 한다. 이렇게 윈도우가 적용된 신호를 처리 후 위의 역 과정을 수행한다. 제안한 윈도우의 SNRseg는 rectangular window보다 평균 7.88dB 낮고, kaiser window보다 평균 1.65dB 높았다. 또한 제안한 윈도우의 SD는 rectangular window 보다 평균 $1.73dB^\2$ 낮았다.
본 연구에서는 CPSP (Cross Power Spectrum Phase) 함수를 이용한 프레임 기반의 TDOA (Time Difference of Arrival) 추정시 나타나는 문제점들을 분석하고 연구하였다. 구형 윈도우함수를 이용해서 음성신호의 프레임을 추출할 때 나타나는 스펙트럼 누설현상은 CPSP 스펙트럼의 추정을 부정확하게 한다. 또한 스펙트럼 누설을 줄이기 위하여 구형이 아닌 다른 윈도우함수를 사용하여 프레임을 추출하면 프레임의 끝부분에서 발생하는 윈도우함수 가중치의 불일치 때문에 신호를 왜곡시킨다. 이 문제점들은 CPSP 기반의 TDOA 추정성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 음성신호의 프리엠퍼시스를 이용하여 이러한 문제점들을 완화시키는 방법을 제안한다. 프리엠퍼시스된 음성신호의 다이나믹 레인지를 줄여줌으로써 스펙트럼 누설을 감소 시킨다. 제안한 프리엠퍼시스 방법을 검증하기 위하여, 다양한 잡음 및 잔향환경에서 TDOA 추정실험을 수행하였다. 실험결과 프라엠퍼시스된 마이크 출력에 구형 윈도우함수를 적용시켜 CPSP를 구할 경우 프리엠퍼시스를 하지 않거나 다른 윈도우를 사용하는 경우에 비해 TDOA 추정성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원 히스토리 풀과 슬라이딩 윈도우를 이용한 MPEG-4 비디오 프레임 기반 비트 생성을 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 영상 특성에 따라 코딩 결과를 분류하여 2차원 히스토리 풀에 저장한다. 슬라이딩 윈도우를 이용하여 코딩하려는 영상 프레임의 특성과 비슷한 특성을 갖는 코딩 결과들을 풀에 저장된 결과로부터 수집한다. 마지막으로 수집된 코딩 결과를 이용하여 귀환회귀를 수행하는 방법이다. 제안된 방법을 이용하면 양자화 스텝 결정 시 외삽이 발생되는 경우를 줄여줌으로써 급변하는 영상 특성 변화에 적극적으로 대처할 수 있다. 제안된 비트 생성을 제어 방법은 기존의 MPEG-4 프레임 기반 비트 생성을 제어 방법에 비해 전송선로의 제약을 만족하는 프레임 당 발생된 비트량, 피크 신호 대 잡음비 그리고 프레임 스킵 수의 비교에 있어서 성능이 우수함을 확인하였다.
비디오를 내용 별로 분할하기 위한 최소 단위는 비디오의 샷이다. 따라서 비디오 내용 정보를 분석함에 있어서 비디오의 샷 경계 검출은 필수적인 과정이다. 이러한 샷 전환 과정은 급격한 샷 전환 과정과 점진적인 샷 전환 과정으로 구분할 수 있다. 점진적인 샷 전환 과정의 경우 전환 과정이 여러 프레임들에 걸쳐 발생되는 관계로 점진적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여, 기존 샷 경계 검출 알고리즘은 일정 간격을 슬라이딩한 윈도우 프레임들 간의 차이를 비교하는 방식을 이용하였다. 기존 슬라이딩 윈도우 방법은 점전적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여 고정된 크기의 윈도우 하나만을 이용하였다. 이 경우, 슬라이딩 윈도우의 길이가 점진적인 샷 전환 과정에 비해 짧으면, 샷 전환을 검출하지 못 한다. 슬라이딩 윈도우의 길이가 샷의 길이보다 길면 샷을 점진적인 샷 전환으로 검출하는 오류가 발생된다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 서로 다른 크기의 다수의 슬라이딩 윈도우들과 적응적 경계치를 적용한 샷 경계 검출 방법을 제안한다.
본 논문에서는 다중경로 페이딩 무선채널에서 발생하는 부반송파간 간섭환경에 의한 동기손실을 감소시키기 위하여, FFT 윈도우 위치복원 알고리듬에 의한 효율적인 프레임 동기 방식을 제시하였다. 제안된 방식에서는 이전 프레임의 비트열에 대한 동기추출 정보를 활용하여, 다음에 수신될 프레임에 대한 비트동기를 효율적으로 수행한다. 즉 예측된 데이터를 이용하여 수신된 신호를 분석할 수 있으므로 이 알고리즘을 이용하여 동기를 보정할 수 있다. 제안된 프레임 동기 알고리듬의 성능을 분석하기 위하여, 각각 시간 영역과 주파수영역에서의 동기실패율에 대하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 시간 영역의 프레임 동기 알고리즘의 성능이 주파수 영역의 알고리즘에 비하여, 낮은 $E_b/N_o$에서는 성능이 좋지 않지만, 6 dB 이상의 $E_b/N_o$에서는 우수한 프레임 동기 성능을 갖게 됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 HOG 기반 보행자 검출 및 추적에서, HOG feature의 슬라이딩 윈도우의 수와 피라미드 층 수가 알고리즘의 수행속도와 직접적인 관계가 있다는 것을 확인한다. 그리고 이 결과를 바탕으로 윈도우의 수와 피라마드 층 수를 줄이는 방법을 제안하여 전체적인 보행자 검출 및 추적 속도를 증가시키고자 한다. 구체적으로, 제안하는 알고리즘은 검출 단계에서 색상의 선명도를 이용하여 관심 영역을 프레임 내에 지정함으로써 슬라이딩 윈도우의 수를 줄이고, 부가적으로 피라미드 층 수 또한 줄어들어서 보행자 검출 속도를 향상시킨다. 그리고 추적 단계에서는 보행자로 검출된 윈도우의 색상 정보를 이용하여 검출된 보행자를 빠르고 정확하게 추적하는 하는 방법을 제시한다.
터보 복호를 위한 MAP(Maximum A Posteriori) 알고리즘을 슬라이딩 윈도우 방식으로 설계하고 구현하였다. 먼저, 구현하는데 필요한 논쟁점들 즉, 슬라이딩 윈도우의 길이 및 상태 메트릭의 정규화 방식 등이 논의되고 그들의 최적 값을 모의실험을 통하여 얻었다. 또, 가지 메트릭 계산기를 포함한 복호기의 모든 구성요소의 회로가 제출되었다. 제안된 MAP구조는 버퍼 제어를 간단히 하여 슬라이딩 윈도우 크기 즉, 부-프레임 길이의 변경에 따라 쉽게 재설계 될 수 있다.
본 연구에서는 기존의 Viola-Jones 물체 검출 프레임워크를 개선하여 하나의 특징 당 더 높은 효율을 가지며 검출대상이 아닌 서브 윈도우들을 더 빠르게 제거하는 학습 알고리즘을 제안한다. 학습의 결과로 생성된 물체 검출기는 서브윈도우를 특정 임계값까지 빠르게 제거하기 때문에 서브윈도우당 계산수가 줄어든다. 기존의 Viola-Jones 물체 검출기와 동일한 프레임워크이므로 인식성능에는 영향을 주지 않는다. MIT-CMU 테스트 집합에 대해서 서브윈도우당 특징 계산 횟수를 측정하였으며 기존 계산 횟수의 57%로 줄어들어 검출 속도가 약 71% 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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