본 논문은 공평성 제한(fairness constraint)이 존재하는 재생(regenerative) 직교 주파수 분할 다중 접속 (OFDMA: Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 중계 네트워크(relay network)에서 새로운 적응 중계기 선택(adaptive relay selection) 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 K 개의 중계기 중 시스템 용량(system capacity)을 최대화하는 M 개의 중계기를 선택한다. 선택된 중계기 사이에서는 공평성 제한을 만족하면서 시스템 성능 열화(system performance degradation)를 최소화하도록 부반송파를 재할당(subcarrier reallocation)한다. 그런 다음 보다 향상된 성능을 얻기 위해 워터필링(water-filling) 방법을 통한 적응적 전력할당이 이루어진다. 시스템 용량과 공평성 사이의 트레이드오프(trade-off) 관계를 이용하여 제안된 기법의 개선 방법 또한 연구되었다.
영상 표시 장치에서 대조 이미지의 왜곡 현상을 보완하기 위해 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)와 플래토 평활화(Plateau Equalization)가 사용된다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 이용하여 명암대비를 증가 시킬 경우 과도한 이미지의 밝기 변화에 따른 과포화 현상이 발생하며 실시간 시스템에서는 물체 추적에 왜곡 현상이 발생한다. 특히, 적외선 영상(infrared image)과 같이 명암비가 한쪽으로 치우쳐 있는 영상들을 명암비를 개선하기 위해서는 플래토 평활화(Plateau Equalization)와 같은 영상 개선 방법이 필수적이다. 플래토 평활화에서는 임계값을 사용하는 방법이 제시되고 있지만 실험에 의한 최적 임계값을 찾아내는 방식이며, 이 방법은 입력되는 새로운 영상마다 임계값을 실험에 의해 매번 반복해서 도출해야 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 과포화 되는 이미지 영역의 문제를 해결하기 위해 제시하는 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)의 동적 분할하는 알고리즘에 근거하되, 입력 영상에따라 적응적으로 임계값을 설정하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 실시간 영상에서 기존의 동적분할 히스토그램에 비해 자연스럽게 명암비를 개선하여 과포화 되거나 중요한 정보를 누락하여 왜곡 되지 않게 자연스러운 화면을 재생하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서의 구조적 패턴 변화에 강인한 적응적인 보도 영역 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 다양한 패턴을 가지는 보도 환경에서 안정적으로 보도 영역을 분할하기 위해 첫 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출하여 보도의 후보영역을 분리하며, 두 번째 단계에서는 분리된 후보영역 내에서의 시드 영역 확장법(SRG)을 개선한 적응적 다중 시드 영역 확장법(A-MSRG)를 통해 구조적 패턴이 반복되는 보도 영역을 실시간으로 검출하는 방법을 수행한다. 성능평가를 위해 제안된 방사형 영역 분할법과 A-MSRG와의 결합에 의한 영역 검출 결과의 효율성을 측정한다. 기존의 SRG, MSRG 방법과의 비교 수행을 통해 제안된 방법의 타당성을 입증하였다.
유전 알고리즘은 확률에 기반한 매우 효과적인 최적화 기법이지만 지역해로의 조기수렴과 전역해로의 수렴 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 적응 분할법에 기반한 유전 알고리즘을 제안하였다. 유전 알고리즘이 전역해를 효과적으로 찾도록 하는 적응 분할법은 최적화의 복잡도를 줄이기 위해 탐색공간을 적응적으로 분할한다. 이러한 적응 분할법은 탐색공간의 복잡도가 증가할수록 더 효과적이다. 제안된 방법을 테스트 함수의 최적화 및 도립진자 제어를 위한 퍼지 제어기 설계 최적화에 적용하여 그 유효성을 보였다.
본 논문은 GPU(Graphics Processing Unit) 에서 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 실시간으로 객체를 분할하는 방법을 소개한다. 최근에 감시 시스템, 오브젝트 추적, 모션 분석 등의 많은 응용 프로그램들은 실시간 처리가 요구된다. 이러한 단계의 선행부분인 객체 분할 기법은 기존 CPU 기반의 시스템으로는 실시간 처리에 제약이 발생한다. NVIDIA에서는 Parallel Processing for General Computation 을 위해 그래픽 하드웨어 제약을 개선한 CUDA platform을 제공하고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 단계에 대표적인 적응적 가우시안 혼합 배경 모델링(Adaptive Gaussian Mixture Background Modeling) 알고리즘과 Classification 기법으로 사용되는 CCL (Connected Component Labeling) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 2.4GHz를 갖는 Core2 Quad 프로세서와 비교하여 평가하였고 그 결과 3~4배 이상의 성능향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서 외부 환경 변화에 강인한 적응적인 보도 경계선 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성되어 안정적으로 보도 영역을 분할한다. 첫 번째 단계에서는 복잡한 외부 환경에 강인하도록 적응적인 임계치를 이용하는 에지 검출 방법을 통해 소실선과 소실점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출한다. 성능평가를 위해서는제안된 에지 검출 방법과 케니 에지 검출기와의 비교를통해 제안된 방법이 외부 환경의 조명조건 변화에 강건함을 확인하였으며, VRay의 가상 광선의 길이 변화에 따른 영역분할 결과를 비교하여 방사형 영역 분할법의 타당성을 입증하였다.
주문형 비디오(Video On Demand)서버의 구현은 현재까지도 많은 부분에 한계를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 주문형 비디오 서비스의 한계는 대부분이 자원(디스크, 버퍼)의 제한 때문에 발생하고 있으며 디스크어레이(Disk Array)나, 메모리 뱅크(Memory Bank)와 같은 특수한 하드웨어를 사용하여 해결하고 있다. 또한 이와 아울러 그룹핑이나 버퍼 공유기법과 같은 소프트웨어적인 방법도 제안되었다. 본논문에서는 주분형 비디오 서버의 한계 중 디스크대역폭과 버퍼공간의 한계점에 의한 문제를 해결하기위하여 개선된 그룹핑 방법과 버퍼 공유 및 관리 방법을 제안한다. 제안하는 그룹핑 방법은 비디오의 인기도에 기반을 둔 방법을 사용하며 버퍼 공유방법은 버퍼의 크기 및 디스크의 대역폭 가용량에 따라 적응적으로 병합 분할하는 방법을 사용한다, 제안하는 병합 분할 방법은 피기백킹(piggy-backing)개념을 도입하였으며 시뮬레이션을 통해 제안하 방법의 우수성을 보였다.
본 논문에서는 시점 계위성(view scalability)을 고려한 다시점 비디오 부호화 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시점 간 분해(inter-view decomposition)를 통하여 시점 간 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이고, 한 번의 압축된 비트스트림에서 서로 다른 시점을 갖는 영상을 적응적으로 복원할 수 있다. 기준 시점은 기존의 H.264/AVC와 호환가능하며, 시점 측면에서 필터링을 통해 시점 계위성을 제공하여 수신단에서 보유하고 있는 디스플레이 장치에 적응적으로 다시점 비디오 서비스를 가능케 한다. 실험결과 제안 기법은 H.264 개별부호화보다 나은 부호화효율과 시점 계위성을 제공할 수 있었다.
본 논문에서는 ISF 계수의 순서화 성질을 이용하여 광대역 음성부화기의 분할구조 벡터양자화기의 단점을 보완함으로써 ISF 계수 양자화의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 음성 부호화기의 ISF 벡터양자화기는 계산량과 메모리 수요량을 줄이기 위하여 벡터분할 구조를 사용한다. 이러한 벡터 분할구조의 양자화기는 분할된 벡터 사이의 상관도를 이용하지 못하였다. 제안하는 알고리즘은 ISF 계수의 순서화 특징을 이용하여 정규화 코드북을 만든다. 그리고 양자화 된 분할 벡터로 정규화 코드북의 분포범위를 적응적으로 변화시킴으로써 양자화 하여야 할 분할 벡터의 코드북을 효율적으로 만들어 준다. 제안된 알고리즘은 분할 벡터사이의 저하된 상관도를 순서화 특징을 통하여 다시 이용하는 방법으로 표준화 코덱인 AMR-WB의 ISF 양자화기에 적용하여 1.5 bit정도의 성능 개선을 얻었다.
최근 3차원 영상의 압축 방법에 대한 연구가 여러 분야에서 활발히 이루어지고 있으며, 특히 MPEG에서는 이와 관련하여 Exploration Experiment를 통하여 효율적인 기법을 연구하고 있다. 본 논문에서는 EE3를 위하여 스테레오 비디오 압축을 위한 효율적인 블록기반 시차예측 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 스테레오 영상의 특성 중 주변 블록의 시차 벡터가 유사하다는 점을 이용하여 주변의 시차벡터를 예측 파라미터로 사용함으로써 계산량을 감소시킬 수 있었다. 또한, 예측 오차가 큰 객체의 경계면에서 블록의 크기를 4분할로 분할하여 시차 벡터를 재검색 하는 기법으로 경계 블록에 대한 예측 오차를 감소시킬 수 있었다. 모의 실험 결과 기존의 블록정합기법(BMA)에 비해 최대 75%의 계산량이 감소하였으며, PSNR 측면에서도 0.3dB이상 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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