이 논문은 MPEG 비디오 스트림에서 급격하거나 점진적인 장면전환을 검출하는 효과적인 방법을 제안하고 있다. 이 방법에서는 MPEG 압축 영역에서 DC계수를 통해 DC 영상을 복원한 다음 이전 영상과의 그레이레벨 값과의 차이를 구하여 평균값을 가지고 있고 현재 프레임의 그레이 레벨값과 비교하여 임계값이상의 차이가 나면 장면전환이 이루어졌다는 것을 검출하는 알고리즘이다. 을 이용하여 임계값을 구하여 실시간으로 적용함으로 높은 적중률을 가질 수 있게 된다. DC계수는 MPEG에서 가장 많은 정보를 포함하고 있으므로 속도 상승을 위해 AC계수의 값을 계산하지 않는다. 실험결과 고정 임계값을 적용한 다른 방법보다 높은 적중률을 나타났다.
기존의 예약시스템을 보게 되면 주로 웹을 이용한 정보 검색 및 예약을 하는 일이 많았다. 하지만 요즘 들어서는 사용자들이 웹과 더불어 모바일 디바이스 즉, 핸드폰, PDA(Personal Digital Assistant), 스마트 폰 등의 사용률이 급격하게 증가하고 사회가 급변하게 돌아가기 때문에 언제 어디서든지 접할 수 있는 모바일 디바이스를 이용한 예약 시스템이 필요로 하게 된다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 마이크로 소프트 사의 닷넷 프레임워크 중에서 모바일 닷넷 프레임워크 또는 컴팩트 프레임워크를 기반으로 한 예약 시스템을 설계 및 구현해보았다.
배터리의 용량이 제한적인 핸드헬드 시스템에서의 전력소비를 절감시키기 위한 동적전압변경 기법에 관련한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 프로세서나 LCD 같은 각각의 요소에 기반을 둔 저 전력 정책들은 전력절감에 있어 한계에 다다르고 있다. 이를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 전력관리의 대표적인 기법인 프로세서 DVS와 LCD 재생 프레임 빈도 제어를 통합한 다차원 전력관리를 시스템 전력관리 차원에서 제시한다. 실제 시스템에서의 구현 결과를 제시함으로써 다차원 동적전압변경 기법이 멀티미디어 응용에 있어서 단일 요소의 전력관리보다 시스템 차원에서의 부가적 전력 절감을 할 수 있음을 보인다.
IEEE 802.11 환경은 RTS/CTS(Request To Send/Clear To Send)을 지원한다. TS/CTS의 사용하면 Hidden Node Problem을 해결할 수 있지만 같은 셀안에 다른 노드를 대기상태로 만드는 False Node Problem이 발생하여 전송률을 감소시킨다. 따라서 본 논문에서는 체크포인트 방식을 사용하여 매체점유시간을 줄이는 제어프레임을 설계하고자 한다. 설계한 제어프레임의 OPNET을 사용하여 시뮬레이션하며, 기존의 제어프레임과 제안하는 제어프레임의 Delay를 비교함으로써 무선네트워크 환경에서 전송 효율을 비교 분석한다.
포인트 클라우드는 3 차원 물체를 표현하기 위한 점들의 집합으로, 동적인 3 차원 데이터를 정밀하게 획득할 수 있기에 이의 효율적인 압축의 필요성이 대두되고 있다. 기존 3D DCT(3D Discrete Cosine Transform)를 이용한 동적 객체의 포인트 클라우드 압축 방식은 Inter 프레임 압축을 고려하지 않아 압축시의 데이터 압축률에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 3D DCT 를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 압축하는 방식을 제안한다.
장면 전환 검출은 대용량 비디오 데이터의 효과적인 관리를 위해서 사용되는 기술로서 현재까지 비디오 프레임의 크기를 대폭 축소시킨 환경에서의 연구는 미미하다. 따라서 본 논문에서는 비디오 프레임의 최소 화소를 이용한 장면 전환 검출 기술을 제안한다. 장면 전환 검출을 위한 특징값 추출 요소로 가중치 분산을 사용하였고, 가변 구간 참조를 통한 적응적인 임계값을 설정하였다. 실험을 통해서 기존의 방법들보다 precision에서 2~20.4%, recall에서 3~18.2%, F1에서 1.1~19.3% 향상된 것을 확인하였고, 비디오 데이터 화소수를 1/256로 축소하여 실험한 결과 기존의 방법들보다 검출률이 월등하게 향상된 것을 알 수 있었다. 제안하는 방법은 계산량 감소를 통한 고속 처리를 가능하게 하여 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼에서의 고속 장면 전환 검출에 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 전송률을 향상시키는 적응형 OFDM CP 길이 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 수신단의 CP controller에서 수신된 데이터 프레임과 지연된 동일 데이터 프레임을 상관 처리를 취함으로써 채널 지연 정보를 계산한 후, 즉시 그 정보를 송신단에 피드백 한다. 그 다음, 송신단에서는 다음 데이터 프레임에 대한 CP 길이를 조절하게 된다. Impulsive noise 모델로서, Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 성능은 패킷 전송률과 누적 패킷 전송률, 비트 오류율 측면에서 평가되었다. 모의실험 결과로부터 패킷 수가 증가할수록 데이터 이득(감소된 비트 양)이 커지지만, branch 수($N_{br}$)가 증가할수록 데이터 이득 폭은 감소한다는 것을 알 수 있었다. $N_{br}$ 이 3, 5, 10인 경우, 적응형 CP 길이 알고리즘과 고정된 CP 길이 기법의 BER 성능은 비슷하였다. 따라서 제안한 기법은 기존의 고정 CP 길이 기법과 비교하여 BER 성능 감소 없이 데이터 전송률 증가를 달성하였음을 확인할 수 있었다.
H.264/AVC 영상 부호화기의 비트율(Bitrate) 제어에 사람의 눈에 잘 인식되는 부분의 화질을 향상하고 인식률이 낮은 부분의 화질을 낮추어 상대적으로 향상된 화질을 얻기 위한 방법을 연구하였다. 먼저 H.264/AVC 영상 부호화기에서, 장면 변화로 인한 참조 프레임의 비트 낭비를 막기 위해 GOP(Group of Pictures) 단위로 장면 변화를 검출한 후, 검출된 장면 변화에 대해 GOP를 적용 시킨다. 해당 GOP 내에서 시각 인지도에 기초하여 물체의 움직임으로 인한 인식률이 높은 부분을 검출하고, 인식률이 높은 부분에 대해 QP(Quantization Parameter)의 재분배로 비트율을 높임으로써 화질을 향상시키고, 인식률이 낮은 부분에 대해서는 비트율을 적게 분배한다. 그 결과 한정된 대역폭을 갖는 전송 환경에서 영상을 향상된 화질로 이용할 수 있는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 무선 LAN 시장의 새로운 돌파구로 기대되는 VoWLAN의 투자 수익률 분석을 위해 구체적이고 실용적인 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 먼저 국내외 VoWLAN 시장의 동향을 분석한다. 다음으로는 투자수익률 분석을 위해 구축유형에 따라 VoWLAN에의 비용항목과 VoWLAN과 경쟁하는 대안서비스(유선랜과 유선전화서비스)의 비용항목을 산정한 후 대안서버스와 비교한 VoWLAN의 혜택 항목과 투자수익률 분석 시 필요한 기타 입력항목을 선정한다. 또한, 대상 기업의 다양한 상황에 맞는 구축 시나리오를 제시하고 각 시나리오 별로 비용/혜택 분석 프레임워크에 따라 경제성 분석을 실시한다. 본 연구에서는 개발된 투자 수익률 분석 프레임워크의 유용성을 검증하기 위해 VBA 프로그램으로 구현하여 실제 사례에 적용한다.
본 논문은 AMR(Adaptive Multi Rate)코더의 7.4kit/s 모드를 기반으로 화자 의존적인 환경에서 더욱 압축률을 높인 새로운 켈프(CELP)계열의 코더를 제안한다. 제안된 코더는 OGM(OutGoing Message)이나 TTS(Text-To-Speech) 등 한 사람의 음성만을 필요로 하는 시스템에서 유용하게 사용할 수 있다. 새로운 코더의 압축률을 높이기 위해서 무감독 학습 신경망인 Centroid Neural Networks(CNN)를 이용한 새로운 LSP 코드북을 생성하여 사용한다. 또한 고정 코드북 탐색 단계에서 AMR 7.4 kbit/s 모드에서는 4개의 펄스를 서브프레임 마다 사용하는 대신에 새로운 코더에서는 오직 2개의 펄스만을 사용하기 때문에 압축률을 더 높일 수 있다. 이로 인해서 스피치의 질이 감소하게 되는데, 각 서브프레임 마다 예상하는 펄스를 적용함으로써 보상받을 수 있다. 제안된 보코더는 기존 AMR 7.4Kbps모드와 비교해 27% 높은 압축률을 가지는 동시에, MOS( Mean Opinion Score)의 면에서 볼 때, 대등한 음질을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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