본 논문에서는 인공위성으로부터 얻어진 다중스펙트럼영상의 부호화 방법을 다룬다. 위성영상의 공간 및 스펙트럼 해상도가 급속도로 향상되면서 처리해야 할 다중스펙트럼 영상의 데이터량은 엄청나게 증가하였다. 이에 따라 위성영상을 활용하기 위해서는 효율적으로 부호화하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 벡터양자화에 근거한 예측부호화, 영상의 quadtree 분할, 그리고 예측오차의 압축을 위한 DCT를 복합적으로 적용한 부호화 기법을 제시한다. 벡터양자화를 통해 대역영상간의 공간적인 특징이 동일하다는 점을 이용한 예측을 하고, 영상분할을 통해 영상의 공간적인 정보량에 따라 적응적으로 비트를 할당하며, DCT를 통해 예측오차의 공간적응적인 부호화를 수행한다. Landsat TM 영상을 대상으로 수행한 실험을 통해 제안 알고리듬의 위성영상 압축기법으로서의 타당성을 보였다.
본 논문에서는 generalized analysis-by-synthesis (AbS) 개념을 algebraic CELP 부호화기에 도입한 새로운 4kb/s 음성 부호화기를 설계하였다. 전체적인 구조는 G.729를 부분적으로 이용하였고, line spectrum pair (LSP) 양자화기와 적응코드북 및 여기코드북을 4kb/s 전송속도에 맞게 새로이 설계하였으며, 20㎳ 프레임 크기와 5㎳ lookahead를 고려해서 총 25㎳의 알고리즘 전송지연을 갖는다. 제안된 방식은 일반적인 AbS방식을 사용하는 CELP구조의 음성 부호화기가 4kb/s이하의 전송률에서 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 보완하기 위해 저속에서 좋은 특성을 보이는 generalized AbS구조를 사용하였다. 그리고 LPC 계수는 LSP 계수로 변환한 후 예측 2단 VQ를 통해서 양자화하며, 여기 신호는 음질 저하를 최소화하며 복잡도를 감소시킨 shift 방식의 대수적 고정 코드북 구조를 사용하고, 적응코드북과 여기코드북의 이득은 VQ로 양자화 하였다. 본 논문에서 제시된 4kb/s 음성 부호화기의 주관적인 성능을 시험하기 위해 고정률 8kb/s QCELP와 A-B 선택 시험을 실시한 결과 전체적인 음질 성능이 거의 비슷한 수준을 가지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 모델 기반 매크로블록 레이어 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 매크로블록 단위에서 비트율과 양자화 파라미터의 관계 및 화면간 영상 변화량에 따른 MAD 값을 선형회귀분석을 통해 예측한다. 예측된 데이터를 바탕으로 각 매크로블록의 양자화 파라미터를 라그랑지 곱수 방법을 이용하여 결정한다. 이 값은 다시 한 프레임에 할당된 비트량과 발생한 비트량의 차이에 따라 수정하여 한 프레임을 압축했을 때 결과 비트량이 목표치에 근접할 수 있게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 목표 비트량과 일치하는 결과 비트량을 생성하는 것을 보여준다.
3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 블록화 현상 제거 및 화질 개선을 위한 적응적 후처리 기법에 대해 제안한다. H.264의 루프 필터는 부호화기 내부에 위치함에 따라 부호화 복잡도를 증가시키곤 블록화 현상을 완벽히 제거하지 못하며, 영상을 과도하게 열화 시킨다. 따라서 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 낮추는 동시에 고화질의 영상을 복원하기 위해 Constraint Least Squares(CLS) 기법과 투영 기법을 결합하였다. 또한 인간의 시각 시스템을 반영하기 위해 가중치 norm CLS 기법을 사용하였으며, 이를 위해 블록 경계와 블록 내부에 위치한 화소들의 위치에 따라 각기 다른 국부 분산과 라플라시안 연산자를 새롭게 정의하였다. 국부 화소들은 높은 상관관계를 갖는다는 특성을 이용하여 투영 기법을 위한 투영 집합을 정의하였다. 끝으로 0.264의 양자화 인덱스(QP)를 완화도 조절을 위해 공통적으로 사용하였다. 실험 결과를 통해 제안된 후처리 기법이 H.264의 루프 필터보다 블록화 현상을 효과적으로 제거하는 동시에 CLS 기법보다 빠르게 수렴함을 확인할 수 있었다.
고정 비트 율 채널을 통해 비디오를 전송할 때 잘 설계된 율 제어 방식은 전반적인 화질을 향상시킬 수 있으며, 율 제어 방식은 MPEG 비디오 표준에는 포함되어 있지 않기 때문에 어떤 율 제어 방식을 채택했는가에 따라 MPEG 비디오 코덱의 성능은 많은 차이를 나타낼 수 있다. MPEG에서 제안된 기존의율 제어 방식은 장면전환이 없을 때는 좋은 성능을 보이나, 장면 전환된 영상은 잘 처리하지 못하는 단점을 갖고 있다. 따라서 장면전환 후에는 화질이 열화 되고 버퍼 넘침이 발생할 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 국소분산을 이용한 새로운 장면전환 검출 방식을 제안한다. 또한, 장명전환 검출부에서 계산된 국소분산을 율 제어부의 비트 할당 및 적응적 양자화 단계에서 재사용하여 영상의 국소적인 특성을 고려한 양자화 변수, mqunt,를 결정하는 방식과 장면전환이 발생했을 경우 장면전환 발생 이전의 몇 프레임에서 절약한 비트 수를 장면 전환된 영상에 부가적으로 할당함으로써 장면전환을 효과적으로 대처하는 적응적 율 제어 방식을 제안한다. 제안된 방식을 검증하기 위해 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 제안된 검출방식은 장면전환을 정확하게 검출하였고, 제안된 율 제어 방식은 기존의 MPEG 방식보다 우수한 율 제어 성능을 보였다.
백터양자와를 위한 신경망을 사용은 그것의 적응적 설계 특성으로 더 좋은 코드북을 설계할 수 있을 것으로 기대되며, 또한 설계된 코드북의 코드워드는 자동정렬되어 실시간 탐색을 가능케 한다. 신경망의 이러한 장점을 살리기 위하여 본 논문에서는 KSFM(Kohonen`s Self-organizing Feature Map)을 수정하고, K-means 알고리즘을 결함한 새로운 코드북 설계 할고리즘을 제안한다. 실험결과로 부터 제안된 알고리즘의 성능향상과 실시간 처리를 위한 코드북의 부분탐색 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 온 디바이스 국방 AI를 위한 효율적인 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 전체를 재학습하는 대신 필요한 부분만 세밀하게 조정하여 계산 비용과 시간을 대폭 줄이는 PEFT 기법의 LoRa를 적용하였다. LoRa는 기존의 신경망 가중치를 직접 수정하지 않고 추가적인 낮은 랭크의 매트릭스를 학습하는 방식으로 기존 모델의 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 효율적으로 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 학습 파라미터 및 연산 입출력에 데이터에 대하여 32비트의 부동소수점(FP32) 대신 부동소수점(FP16, FP8) 또는 정수형(INT8)을 활용하는 경량화 기법인 양자화도 적용하였다. 적용 결과 학습시 요구되는 GPU의 사용량이 32GB에서 5.7GB로 82.19% 감소함을 확인하였다. 동일한 조건에서 동일한 데이터로 모델의 성능을 평가한 결과 동일 학습 횟수에선 LoRa와 양자화가 적용된 모델의 오류가 기본 모델보다 53.34% 증가함을 확인하였다. 모델 성능의 감소를 줄이기 위해서는 학습 횟수를 더 증가시킨 결과 오류 증가율이 29.29%로 동일 학습 횟수보다 더 줄어듬을 확인하였다.
비디오는 인접한 프레임들간에 유사성이 있는 연속된 프레임들로 구성된다. 만약 인접한 프레임들간에 유사성이 존재하는 영역, 즉 움직임이 없는 영역에 워터마크를 삽입한다면 워터마크는 인지되기 쉽다. 본 논문에서는 워터마크의 투영성과 강인성을 위하여 이와 같은 비디오의 특성을 고려한 3D-DCT 계수를 이용한다. 즉, 3D-DCT 압축을 위한 양자화 상수에서 민감도를 유도하고 전역적인 움직임에 비해 지역적인 움직임이 큰 영역의 민감도를 조절한 후 움직임의 크기에 비례해서 시각적으로 중요한 계수를 워터마크를 삽입한다. 실험을 통하여 비디오의 특성을 고려하지 않고 3D-DCT 계수를 이용하는 기존의 방법과 비교해서 PSNR은 유사하지만 JND를 기반으로 하였기 때문에 워터마크의 투명성을 보장하였고 MPEG 압축 및 시간적 공격에 대한 강인성은 약 5% 정도의 성능향상이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 고속 적응적 영상 복원 필터를 소개한다. 이 필터는 압축된 영상의 복원 과정에서 발생하는 블록화 현상을 효율적으로 제거하기 위해 블록 분류라는 방법을 사용한다. 각 블록의 에지 방향은 이산 코사인 변환(DCT) 계수를 사용하여 분류되고 각 방향에 대응하는 제한적 최소 제곱(Constrained Least Square:CLS) 필터는 블록의 본원에 사용된다. 이 복원 필터는, 일련의 코딩 과정에서 양자화 연산이 비선형이고 다대일 매핑 연산자라는 관찰에 근거한다. 다음으로, 비선형과 공간 가변적 열화 연산자를 제거하기 위해 제한적 최적화 기법을 소개한다. 그리고 본 논문에서 제안된 복원 필터는 실시간 처리를 위하여 생략형 FIR 필터의 형태로 구현된다. 이것은 HDTV, DVD 그리고 화상회의 시스템에서 복구 영상의 후처리 과정에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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