본 논문은 H.264/AVC 화면내 부호화에서 부호화 효율 향상을 위해 율-왜곡 최적화를 이용한 화면내 예측 오프셋 보상 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측 블록으로 활용함으로써 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 제안 방법은 화면내 부호화의 예측 오차를 감소시키기 위해, 율-왜곡 비용 관점에서의 최적 값을 갖는 화면내 예측 오프셋을 기존 화면내 예측 블록에 더하여 예측 블록의 정확도를 높인다. 따라서 예측 오차 신호의 양자화된 변환 계수를 감소시키며 원본 블록과 복원된 블록 간의 왜곡을 감소시켜 화면내 블록의 부호화 성능을 향상시킬 수 있다. 추가적으로, 휘도 성분의 부호화 성능 향상을 위해 화면내 예측 오프셋 보상이 사용되는 화면내 블록의 색차 성분에 JM 11.0에서 화면간 부호화에서 사용되는 계수 임계 처리 방법을 적용한다. 본 논문의 실험에서는 제안하는 방법이 JM 11.0과 비교 실험했을 때 High Profile 환경에서 평균 2.45%의 비트율 감소와 최대 4.41%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보인다.
최근 딥러닝 기술을 비디오 부호화에 적용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 차세대 비디오 코덱인 VVC(Versatile Video Coding)에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix-based Intra Prediction)를 확장한 완전연결계층(Fully Connected Layer) 기반의 다중 모델을 이용하는 화면내 예측 부호화 기법을 제시한다. 또한 다중 화면내 예측 모델을 위한 효율적인 학습기법을 제안한다. HEVC(High Efficiency Video Coding)에서의 성능검증을 위해 VVC의 MIP와 제안하는 완전연결계층 기반 다중 화면내 예측 모델을 HEVC의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하였다. 실험결과 제안하는 방법이 HM16.19와 VVC MIP 대비 각각 0.47%과 0.19% BD-rate 성능향상이 있음을 확인하였다.
HEVC는 H.264/AVC에 비해 압축 성능을 크게 개선시킬 수 있지만 부호화기와 복호화기 모두 복잡도가 크게 증가한다. 본 논문에서는 HEVC의 화면 간 예측 모드 결정 과정을 분석하고, 이 결과로부터 부호화기 및 복호화기의 복잡도를 효과적으로 감소시키기 위한 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 단방향 예측 모드의 결과로부터 양방향 예측 모드를 수행하지 않아도 되는 조건을 찾고, 이 조건을 만족하는 경우 미리 종료시킴으로써 부호화 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과 압축률 하락 폭이 각각 0.6%, 1.0%, 1.5%인 경우 부호화 복잡도를 12.0%, 14.2%, 17.2% 감소시킬 수 있었으며, 이 때, 양방향 예측 모드의 비율을 각각 6.3%, 11.8%, 16.6% 감소시킴으로써 복호화기의 복잡도도 함께 감소시킬 수 있었다. 마지막으로, 제안한 방법이 HEVC 참조 소프트웨어에 기 적용되어 있는 고속화 알고리즘과 함께 사용되는 경우에도 유사한 효과를 낼 수 있음을 검증하였다.
H.264/AVC High 4:4:4 Intra/Predictive profiles supports RGB 4:4:4 sequences for high fidelity video. RGB color planes rather than YCbCr color planes are preferred by high-fidelity video applications such as digital cinema, medical imaging, and UHDTV. Several RGB coding tools have therefore been developed to improve the coding efficiency of RGB video. In this paper, we propose a new method to extract more accurate correlation parameters for inter-plane prediction. We use a searching method to determine the matched macroblock (MB) that has a similar inter-color relation to the current MB. Using this block, we can infer more accurate correlation parameters to predict chroma MB from luma MB. Our proposed inter-plane prediction mode shows an average bits saving of 15.6% and a PSNR increase of 0.99 dB compared with H.264 high4:4:4 intra-profile RGB coding. Furthermore, extensive performance evaluation revealed that our proposed algorithm has better coding efficiency than existing algorithms..
The mean-line method using empirical models is the most practical method of predicting off-design performance. To gain insight into the empirical models, the influence of empirical models on the performance prediction results is investigated. We found that, in the two-zone model, the secondary flow mass fraction has a considerable effect at high mass flow-rates on the performance prediction curves. In the TEIS model, the first element changes the slope of the performance curves as well as the stable operating range. The second element makes the performance curves move up and down as it increases or decreases. It is also discovered that the slip factor affects pressure ratio, but it has little effect on efficiency. Finally, this study reveals that the skin friction coefficient has significant effect on both the pressure ratio curve and the efficiency curve. These results show the limitations of the present empirical models, and more resonable empirical models are reeded.
HEVC is the high efficiency video coding standard, which provides better coding efficiency contrasted with the other video coding standard. But at the same time the computational complexity increases drastically. Thirty-five kinds of intra-prediction modes are defined in HEVC, while 9 kinds of intra prediction modes are defined in H.264/AVC. This paper proposes a fast rough mode decision (RMD) algorithm which adopts the smoothness of the up-reference pixels and the left-reference pixels to decrease the computational complexity. The three step search method is implemented in RMD process. The experimental results compared with HM13.0 indicate that the proposed algorithm can save 39.7% of the encoding time, while Bjontegaard delta bitrate (BDBR) is increased slightly by 1.35% and Bjontegaard delta peak signal-to-noise ratio (BDPSNR) loss is negligible.
Many new techniques have been adopted in HEVC (High efficiency video coding) standard, such as quadtree-structured coding unit (CU), prediction unit (PU) partition, 35 intra-mode, and so on. To reduce computational complexity, the paper proposes two optimization algorithms which include fast CU depth range decision and fast PU partition mode decision. Firstly, depth range of CU is predicted according to spatial-temporal correlation. Secondly, we utilize the depth difference between the current CU and CU corresponding to the same position of adjacent frame for PU mode range selection. The number of traversal candidate modes is reduced. The experiment result shows the proposed algorithm obtains a lot of time reducing, and the loss of coding efficiency is inappreciable.
Our prediction model is based on the development of "Semantic Location Model." It embodies geometrical and topological information which can increase the efficiency in prediction and make it easy to manipulate the prediction model. Data mining is being implemented to extract the inhabitant's location patterns generated day by day. As a result, the self-learning system will be able to semantically predict the inhabitant's location in advance. This context-aware system brings about the key component of the ubiquitous computing environment. First, we explain the semantic location model and data mining methods. Then the location prediction model for the ubiquitous computing system is described in details. Finally, the prototype system is introduced to demonstrate and evaluate our prediction model.
In this paper, a prediction system is proposed to control the brightness of smart street lamps by predicting the moving path through the reduction of consumption power and information of pedestrian's past moving direction while meeting the function of existing smart street lamps. The brightness of smart street lamps is adjusted by utilizing the walk tracking vector and soft hand-off characteristics obtained through the motion sensing sensor of smart street lamps. In addition, the motion vector is used to analyze and predict the pedestrian path, and the GPU is used for high-speed computation. Pedestrians were detected using adaptive Gaussian mixing, weighted difference imaging, and motion vectors, and motions of pedestrians were analyzed using the extracted motion vectors. The preprocessing process using linear interpolation is performed to improve the performance of the proposed prediction system. Fuzzy prediction system and neural network prediction system are designed in parallel to improve efficiency and rough set is used for error correction.
In these days, the reliability analysis and prediction are applied for many industrial products and many products require guaranteeing the quality and efficiency of their products. In this study reliability prediction for core units of machine tools has been performed in order to improve and analyze its reliability. ATC(Automatic Tool Changer) and interface Card of PC-NC that are core component of the machine tools were chosen as the target of the reliability prediction. A reliability analysis tool was used to obtain the reliability data(failure rate database) for reliability prediction. It is expected that the results of reliability prediction be applied to improve and evaluate its reliability. Failure rate, MTBF (Mean Time Between Failure) and reliability for core units of machine tools were evaluated and analyzed in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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