한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.235-240
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2006
The paper will give an overview of the mission of GalTeC and then concentrate on two main aspects. The first more detailed aspect, is the analysis of the key performance parameters for the Galileo system services and presenting a technical overview of methods and algorithms used. The second more detailed aspect, is the service volume prediction including service dimensioning using the Prediction tool. In order to monitor and validate the Galileo SIS performance for Open Service (OS) and Safety Of Life services (SOL) regarding the key performance parameters, different analyses in the SIS domain and User domain are considered. In the SIS domain, the validation of Signal-in-Space Accuracy SISA and Signal-in-Space Monitoring Accuracy SISMA is performed. For this purpose first of all an independent OD&TS and Integrity determination and processing software is developed to generate the key reference performance parameters named as SISRE (Signal In Space Reference Errors) and related over-bounding statistical information SISRA (Signal In Space Reference Accuracy) based on raw measurements from independent sites (e.g. IGS), Galileo Ground Sensor Stations (GSS) or an own regional monitoring network. Secondly, the differences of orbits and satellite clock corrections between Galileo broadcast ephemeris and the precise reference ephemeris generated by GalTeC will also be compared to check the SIS accuracy. Thirdly, in the user domain, SIS based navigation solution PVT on reference sites using Galileo broadcast ephemeris and the precise ephemeris generated by GalTeC are also used to check key performance parameters. In order to demonstrate the GalTeC performance and the methods mentioned above, the paper presents an initial test result using GPS raw data and GPS broadcast ephemeris. In the tests, some Galileo typical performance parameters are used for GPS system. For example, the maximum URA for one day for one GPS satellite from GPS broadcast ephemeris is used as substitution of SISA to check GPS ephemeris accuracy. Using GalTeC OD&TS and GPS raw data from IGS reference sites, a 10 cm-level of precise orbit determination can be reached. Based on these precise GPS orbits from GalTeC, monitoring and validation of GPS performance can be achieved with a high confidence level. It can be concluded that one of the GalTeC missions is to provide the capability to assess Galileo and general GNSS performance and prediction methods based on a regional and global monitoring networks. Some capability, of which first results are shown in the paper, will be demonstrated further during the planned Galileo IOV phase, the Full Galileo constellation phase and for the different services particularly the Open Services and the Safety Of Life services based on the Galileo Integrity concept.
21세기 정보화사회에서 네트워크화된 멀티미디어 시스템의 증가는 디지털 정지영상과 비디오의 저작권 보호의 필요성을 대두시키고 있다. 저작권 보호는 영상 컨텐츠의 소유권 인증 및 영상의 불법적 복사물들의 식별을 위해 필요하다. 이것을 위한 하나의 접근방법이 영상에 디지털 워터마크로 알려진 보이지 않는 영상 정보를 삽입함으로써 영상을 마크하는 것이다. 디지털 워터마킹은 지금까지 공간영역(spatial domain)과 주파수 영역(frequency domain)의 특성에 따라 각기 다른방법들이 연구되어 왔다. 본 고에서는 워터마크의 정의, 조건, 응용분야들을 소개하고 현재까지 개발된 워터마트 방법들을 간략히 서술하며 이들이 갖고 있는 문제점들을 언급한다.
We propose a unique client-driven music genre classification solution, that can identify the music genre using a deep convolutional neural network operating on the time-domain signal. The proposed method uses the client device (Jetson TX2) computational resources to identify the music genre. We use the industry famous GTZAN genre collection dataset to get reliable benchmarking performance. HTTP live streaming (HLS) client and server sides are designed locally to validate the effectiveness of the proposed method. HTTP persistent broadcast connection is adapted to reduce corresponding responses and network bandwidth. The proposed model can identify the genre of music files with 97% accuracy. Due to simplicity and it can support a wide range of client hardware.
IPTV, DMB 등과 같은 방통융합 기반 멀티미디어 서비스에서는 고성능 비디오 인덱싱을 위한 썸네일 기술이 요구되므로 H.264/AVC 비트스트림으로부터 직접 썸네일을 추출하는 방법이 제안되었다. 그러나 화소 공간에서 정의한 일반화 수식을 주파수 공간으로 변환하는 과정에서 H.264/AVC에 정의된 변환 및 양자화, 그리고 인트라 예측의 반올림을 고려하지 않음으로써 썸네일 화질을 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 비트스트림에서의 새로운 썸네일 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 H.264/AVC 핵심 변환을 기반으로 주파수 공간에서의 썸네일 추출 방법을 이론적으로 정리하고 확률적 방법으로 인트라 예측의 반올림 보상 방법을 제시한다. 제안한 방법을 통해 얻은 썸네일은 참조 복호화기를 통해 얻은 썸네일과 주관적 화질은 크게 차이 나지 않으며 이전에 제안된 방법과 비교하여 주관적 화질 향상과 최대 8.66 dB의 PSNR 이득을 얻었다.
기존의 비디오 워터마킹 알고리즘은 실시간 처리가 대부분 불가능하였는데, 가장 큰 이유는 압축에 강인한 알고리즘을 개발하 기 위해 삽입과 추출과정이 계산량이 많은 주파수 공간에서 이루어지기 때문이다 보통 기존의 방법들은 비디오 압축처리 중에 워터마크를 삽입하는 과정을 첨가하여 실시간 처리를 지원토록 해왔다. 그러나, 본 논문에서는 공간영역과 주파수영역에서 모두 처리하는 과정을 거치도록 하여 실시간 처리가 가능한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 워터마크를 퓨리에 주파수 영역에서 변환하여 생성한 후, 이를 공간영역으로 역변환 한 후. 공간 영역에서 비디오에 직접 삽입한다. 이 과정은 계산량이 딴이 소비되는 주파수 영역에서의 작업을 따로 실행하지 않아 실시간 처리가 가능해진다. 또한 이 방법은 비디오 스트림에도 적용 가능하며 MPEG압축과 기하학적 변화등의 다양한 공격에도 매우 강인한 결과를 보여준다.
언어 모델은 음성 인식이나 필기체 문자 인식 등에서 다음 단어를 예측함으로써 인식률을 높이게 된다. 그러나 언어 모델은 그 도메인에 따라 모두 다르며 충분한 분량의 말뭉치를 수집하는 것이 거의 불가능하다. 본 논문에서는 N그램 방식의 언어모델을 구축함에 있어서 크기가 제한적인 말뭉치의 한계를 극복하기 위하여 두개의 말뭉치, 즉 소규모의 구어체 말뭉치와 대규모의 문어체 말뭉치의 통계를 이용하는 방법을 제시한다. 이 이론을 검증하기 위하여 수십만 단어 규모의 방송용 말뭉치에 수백만 이상의 신문 말뭉치를 결합하여 방송 스크립트에 대한 퍼플렉시티를 30% 향상시킨 결과를 획득하였다.
최근 거의 완벽한 3차원 영상정보를 갖고 있는 디지털 홀로그램에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있어 조만간 디지털 홀로그램의 서비스가 시작될 것으로 보인다. 따라서 본 논문에서는 이 서비스에 사용될 수 있는 디지털 홀로그램 동영상을 압축하는 기술을 제안한다. 이 방법은 가장 최근에 국제표준으로 제정된 2차원 동영상 압축 기술인 H.265/HEVC를 사용하는데, 디지털 홀로그램의 화소 간 상관성을 높이기 위하여 도메인 변환 방법을 사용한다. 또한 압축효율을 높이기 위해 H.265/HEVC의 다양한 압축 파라미터들을 고려한다. 본 논문의 목적은 다양한 도메인 변환 방법, 도메인 변환 단위, 압축 파라미터들 중 가장 압축효율이 좋은 최적의 압축조건을 실험을 통하여 구하는 것이다. 이렇게 구해진 조건을 만족하는 압축방법을 기존의 방법들과 비교하여 본 논문에서 제시하는 방법의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존의 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방법은 양자화 된 변환계수를 비트플레인 단위로 분해한 후 비트플레인별로 순차적으로 LDPCA 채널코드로 부호화함에 따라 전체 부호화 연산량에서 LDPCA 부호화가 평균적으로 60% 정도 차지하였고, 이러한 복잡도는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 본 논문에서는 이런 분산비디오부호화 방법의 복잡도 문제를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인들을 하나의 메시지묶음으로 묶어서 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 고속 LDPCA 채널코드 부호화하는 병렬화 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 순차적 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA 채널코드 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에서 LDPCA 채널코드 부호화의 상대적인 복잡도 비율을 평균 9%까지 낮출 수 있었으며, Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 QCIF 크기 영상을 2.5GHz 속도의 CPU를 가진 PC환경에서 GOP 길이가 64인 경우 초당 700 ~ 2,300장을 부호화 할 수 있음을 확인했다. 제안 방법은 LDPCA를 사용하는 화소영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에도 적용 가능하여 고속의 부호화가 요구되는 다양한 응용에 활용이 기대된다.
본 논문은 MPEG-2 시스템 스트림 영역에서의 접합(splicing)이 MPEG-2 비디오 화면의 손상 없는 재생을 보장할 수 있는 방법을 연구한다. 기존의 접합은 MPEG-2 시스템의 TS 영역에서 수행하고 있는데, 비디오 문제로 한정시킨 영상편집의 관점에서 보면, 화면의 깨짐이 없는 임의의 픽처에서의 접합을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-2 시스템의 PES 영역에서의 비디오 화면을 고려한 접합을 다룸으로서 상위의 TS와 PS에서 동일한 목적의 접합을 수행할 수 있도록 하는 연구의 기반을 마련하고자 하였다. 그러기 위해서 먼저, 자각 다른 두 PES 스트림의 접합 시 발생하는 문제와 이로 인해 비디오 화면에 미치게 되는 영향을 비교, 분석하였고. 이를 토대로, PES 영역에서 직접 비디오 화면의 재생시에 일어날 수 있는 문제의 원인을 해결하는 방안을 모색하였다. 그 결과, PES 패킷의 헤더 정보 중 PES 패킷 길이 필드 값을 이용하면, PES 패킷의 상태와 관계없이 GOP 단위의 접합을 보장할 수 있음을 확인하였다.
In this paper we propose an adaptive fast image restoration filter, which is suitable for reducing the blocking artifacts in the compressed image in real-time. The proposed restoration filter is based on the observation that quantization operation in a series of coding process is a nonlinear and many-to-one mapping operator. And then we propose an approximated version of constrained optimization technique as a restoration process for removing the nonlinear and space varying degradation operator. We also propose a novel block classification method for adaptively choosing the direction of a highpass filter, which serves as a constraint in the optimization process. The proposed classification method adopts the bias-corrected maximized likelihood, which is used to determine the number of regions in the image for the unsupervised segmentation. The proposed restoration filter can be realized either in the discrete Fourier transform domain or in the spatial domain in the form of a truncated finite impulse response (FIR) filter structure for real-time processing. In order to demonstrate the validity of the proposed restoration filter experimental results will be shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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