포인트 클라우드 콘텐츠는 3차원 포인트로 실제 객체를 나타내는 몰입형 콘텐츠이다. 포인트 클라우드 데이터를 획득하거나 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및 디코딩하는 과정에서 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 프레임 간 정합을 통해 순차적으로 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도를 점진적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘이 일반적으로 사용된다. 기존 ICP 알고리즘은 강체를 변환할 수 있지만 포인트 클라우드 콘텐츠와 같이 로컬에서 서로 다른 방향으로 모션 벡터를 갖는 비 강체에 대해서는 변환이 불가능하다는 단점이 있다. 현재 프레임의 포인트 클라우드와 이전 프레임 사이의 포인트를 쌍을 만들고 만들어진 쌍의 움직임양을 계산하여 보상해주는 방법으로 기존 ICP 정합에서의 한계를 극복하였다. 이러한 방식으로 프레임 사이에 포인트를 정합하는 과정을 통해 기하학적 움직임이 있는 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 MPEG-2 비트열로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-2로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다. 객체 추적 단계는 연속된 프레임 에서 객체를 추적하는 단계로 MPEG-2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다. 실험 결과 MPEG-2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속변환이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-1,2로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-4로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다 객체 추적 단계는 연속된 프레임에서 객체를 추적하는 단계로, MPEG-1,2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다 실험 결과 MPEG-1,2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEC-4로의 고속 변환이 가능함을 알 수 있었다.
비트율-왜곡 최적화 기법은 H.264/AVC(Advance Video Coding)의 부호화 효율을 높이기 위한 방법이긴 하나 모드 결정 과정 중 부호화기의 복잡도를 높아지는 단점이 있다. 많은 고속화 모드결정 연구들이 모드결정의 복잡도를 줄이기 위하여 제안되어져 왔었다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 모드결정의 전체적인 복잡도를 줄이기 위하여 다중 참조 영상 선택 고속화 알고리즘과 선택적인 인트라 모드 선택 알고리즘의 두 가지 고속화 알고리즘을 제안한다. 참조영상 선택 고속화 알고리즘은 인터 모드 결정에 효과적이며, 선택적인 인트라 모드 선해 알고리즘은 과도한 인트라 모드 결정의 계산량을 효율적으로 감소시켰다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과로 평균 44.63%의 부호화 시간 감소비를 보이면서 영상의 열화와 같은 부호화 효율 감소는 거의 눈에 띄지 않았다.
H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 높은 부호화 효율을 위해서 가변 블록 크기 부호화, 1/4 화소 정확도의 움직임 예측, 다중 참조 프레임 사용, 율-왜곡 최적화 등과 같은 기법을 도입하였다. 그러나 이러한 부호화 방법들은 움직임 예측에 필요한 복잡도를 크게 증가시키는 단점이 있다. 특히 다중 참조 프레임 움직임 예측을 수행함으로써 증가되는 계산량은 탐색되는 참조 프레임의 개수에 따라 선형적으로 비례하여 늘어난다. 따라서 본 논문에서는 다중 참조 프레임 움직임 예측에서 탐색되는 참조 프레임의 개수를 효율적으로 조절함으로써 복잡도를 크게 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 인터 $16{\times}16$ 모드와 인접 블록의 최적 참조 프레임 정보를 이용하여 나머지 화면간 모드들에서의 불필요한 탐색 과정을 생략한다. 실험 결과는 제안하는 방법을 적용함으로써 영상의 화질과 비트율의 큰 변화 없이 부호화 행 시간을 평균 58.54% 정도의 큰 폭으로 감소시킴을 보인다. 또한 이 방법은 다른 고속 움직임 예측 알고리듬을 같이 적용함으로써 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있는 확장성을 가진다.
본 논문에서는 H 264 인코딩 과정 중 모드 결정 및 움직임 예측 부분의 개선을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 H 264 모드 결정 과정 중 참조 프레임의 선택 과정 생략과 모드 결정 기준의 하나인 SAD 연산과정의 개선을 사용하여 인코딩 과정에서 수행되는 연산량을 감소시켜 인코딩 수행시간을 절감하는 방법이다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 H 264 표준에서 제공되는 QCIF 사이즈, YUV 4:2:0 포맷의 영상을 이용하여 실험 영상을 만들어 적용하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 알고리즘 1은 약간의 화질 열화를 보이며 수행시간은 10프레임씩 인코딩 하였을 때 평균 4.7% 감소하였으며, 알고리즘 2는 약 0.98dB정도의 화질 열화를 보이지만 인코딩 수행시간은 평균 9.6% 감소하였다.
본 논문은 이 기종간의 표준 압축형식을 변환하는데 있어 실시간 변환이 가능하도록 하며 프레임의 특성을 이용하여 압축률을 좀 더 높여 보는데 그 목적을 두고 있다. 이 기종간의 표준 압축형식 변환으로는 압축률이 낮은 MPEG2에서 압축률이 높은 H.263으로의 변환을 시도하였다. MPEG2에서 H.263으로 변환한 후 좀 더 압축률을 높이기 위하여 분석한 결과 MPEG2의 P 프레임내의 인트라 매크로블록 수가 H.263의 P 프레임의 인트라 매크로블록보다 많다는 것을 알 수 있었다. 인트라 매크로블록은 P 프레임을 생성하는 과정에서 움직임 예측 과정의 결과치가 임계치에 미치지 못했을 경우에 생성되는 것으로써 공간적인 압축 과정을 통하여 압축되기 때문에 P 프레임의 압축률에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 P 프레임의 압축률을 높이기 위하여 MPEG2 P 프레임에 생성된 인트라 매크로블록의 개수를 줄여 보았다. 이를 위한 해결방법으로써 P 프레임내의 인트라 매크로블록 변환 과정에 움직임 예측 과정을 삽입하여 변환하였다. 그리고 움직임 예측 과정의 복잡도를 줄이기 위하여 복원과정에서 알 수 있는 이웃하는 매크로블록의 정보와 움직임 벡터 정보를 이용하여 가이드 탐색 방법을 제안하였다. 실험 결과 MPEG2에서 H.263으로 변환이 실시간으로 이루어짐을 확인하였다.
Collaborative product commerce (CPC) is a newly emerging technology to support inter-enterprise collaboration through the product life-cycle. From the IT point of view, CPC is software technology to integrate product, process and resources of different enterprises using Web technologies. In this paper, we introduce a CPC framework for integrating product information across enterprises, which being developed as a part of the CPC project by ETRI. The product metadata represented by XML schema, which is compatible with ISO STEP PDM Schema standard, is presented to semantically and schematically integrate distributed product information. The web services technologies are discussed to support the interoperability of application systems related to the product development, such as CAD and PDM, where most of these applications run in a distributed environment. Finally, we implement the frame-work to integrate distributed product information.
This paper presents an optimization process using Genetic Algorithm (GA) for minimum weight by selecting suitable standard sections from a specified list taken from American Institute of Steel Construction (AISC). The stress constraints obeying AISC-LRFD (American Institute of Steel Construction-Load and Resistance Factor Design), lateral displacement constraints being the top and inter-storey drift, mid-span deflection constraints for the beams and geometric constraints are considered for optimum design by using GA that mimics biological processes. Optimum designs for three different space frames taken from the literature are carried out first without considering concrete slab effects in finite element analyses for the constraints above and the results are compared with the ones available in literature. The same optimization procedures are then repeated for the case of space frames with composite (steel and concrete) beams. A program is coded in MATLAB for the optimization processes. Results obtained in the study showed that consideration of the contribution of the concrete on the behavior of the floor beams results with less steel weight and ends up with more economical designs.
H.264|MPEG-4 AVC는 ITU-T와 ISO/IEC 공동으로 결성된 JVT (Joint Video Team)에 의해서 정의된 가장 최신의 영상 압축 표준이다. H.264|MPE6-4 AVC는 효율적 부호화를 위하여 여러 방법이 제안되었는데, 화면 간 프레임(P-frame)에서의 화면 내 예측(Intra Prediction)의 경우 매크로블록마다 후보 모드 결정 및 율-왜곡 비용 계산에 따른 부호화 시간의 급격한 증가를 초래하여 고속화 방법의 필요성이 대두되고 있다 본 논문에서는 $16{\times}16$과 $4{\times}4$ 화면 내 예측 부호화 결과를 바탕으로, 두 예측 결과의 통계적 상관관계를 규정한 후, 이를 활용한 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 후보 모드 수를 감소시키는 방법을 제안한다. 구체적으로는 화면 간 예측(Inter Prediction) 단계에서 결정된 움직임 벡터 정보를 이용하여 현재 매크로블록의 화면 내 예측이 필요한지를 미리 판정한 후, 매 화면 내 프레임(I-frame)의 $16{\times}16$ 화면 내 예측의 최종 후보 모드에 따른 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 최종 결정 모드들의 발생분포를 누적 확률 순으로 배열하여 특정 누적 확률에 도달하기까지 만의 후보 모드들만을 예측에 포함하는 참조 테이블을 부호화 과정 중에 생성한 후 동일 GOP 내에 위치하는 모든 화면 간 프레임의 화면 내 예측 시 활용하게 된다. 제안하는 방법은 H.264|MPEG-4 AVC의 참조 소프트웨어인 JM11.0을 사용하여 실험하였으며, 총 부호화 시간을 최대 51.24% 감소시킬 수 있었으며 PSNR 감소와 비트율 증가는 무시할 정도의 작은 변화만 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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