인터 예측의 핵심 요소는 ME와 MC이다. ME는 SAD(Sum of Absolute Difference)와 같은 정합기준을 사용하는 것뿐만 아니라 비트스트림의 최종 비트수에 따라서 최적의 움직임 벡터를 찾는다. 인터 예측부호화는 고화질의 실시간 비디오 응용에 있어서 언제나 주된 병목을 초래한다. 따라서 실시간 비디오 응용에서는 인터 예측을 수행하는 고속의 전용 하드웨어를 필요로 한다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 움직임 추정기를 연구하였다. 설계된 움직임 추정기는 2-D 시스토릭 배열 기반으로 기본 처리기 요소를 병렬로 연결하여 SAD 값을 빠르게 계산한다. 참조데이터를 상위영역과 하위영역으로 나누어 각각의 연결선을 두고 입력 시퀀스를 조절하여 파이프라인 중지 없이 연속적인 연산을 수행한다. 데이터 재사용 기법을 통하여 메모리 엑세스를 줄였고 특별한 지연 없이 최소의 SAD를 갖는 파티션을 찾아내어 움직임 벡터를 생성하게 하였다. 설계된 움직임 추정기는 가변 블록 크기를 지원하며 하나의 매크로블록의 연산을 하는데 328 사이클이 소요된다. 논문 [6]이 로컬메모리를 사용하는 것과 달리, 본 논문은 로컬메모리를 사용하지 않는다.
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)로부터 산출된 기온과 이슬점 온도프로파일 자료는 5 km의 공간해상도로 연속적으로 지상을 감시하고 있으며, 2012년부터 기존의 산출 알고리즘(Collection 5, C005)을 개선한 Collection 6(C006) MODIS07_L2 대기프로파일 자료를 생산하고 있다. 이 연구에서는 두 가지 버전의 알고리즘으로 산출된 Aqua MODIS07_L2(MYD07_L2) 대기 프로파일 자료로부터 획득한 기온과 이슬점 온도에 대한 신뢰도를 평가하는 것으로, 전국 77 개소 정규기상관측지점을 대상으로 하였다. 또한 기온과 이슬점 온도를 이용하여 대기수증기압을 추정하여 미기상인자 산출에 대한 MYD07_L2의 적용 가능성을 살펴보았다. C006 기온은 지상 관측 자료와 비교에서 C005 기온의 오차(ME = -1.89 K, RMSE = 4.06 K)보다 개선된 결과를 보였다(ME = -0.76 K, RMSE = 3.34 K). 한편, 이슬점 온도의 경우에는 C006이 C005의 오차(ME = -0.39 K, RMSE = 5.65 K)보다 크게 나타났다. MYD07_L2 산출 고도와 지상 관측지점 간에 발생할 수 있는 고도 차이를 보정하기 위해 대기기온감률 방법을 적용한 결과, 기온의 경우 C005와 C006에서 모두 개선 효과를 확인할 수 있었지만, 이슬점 온도의 경우에는 C006에서 오차가 소폭 증가하였다(1.4%). 두 가지 버전의 MYD07_L2 자료를 이용하여 대기수증기압을 추정한 결과, C006 자료를 이용하였을 때 다소 개선된 결과를 보였다. 이 연구를 통해 한국에 대한 C006 MYD07_L2 산출물 중 기온의 신뢰도가 전반적으로 개선되었음을 확인할 수 있었다.
움직임 추정은 동영상내에 존재하는 중복된 데이타를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도로 인하여 실시간 영상 전송에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 추정 기법들이 필요한데, 본 논문에서는 현재 블록과 높은 시간적, 공간적 상관성을 가지고 있는 블록들의 움직임 벡터들, 즉 참조 프레임에서 동일한 위치에 있는 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임에서 현재 블록의 이웃에 있는 블록들의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록의 탐색 시작점과 탐색 패턴을 적응적으로 결정하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안된 기법을 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 벡터 필드 적응적 탐색 기법 (Motion Vector Field Adaptive Search Technique : MVFAST)과 예측된 움직임 벡터필드 적응적 탐색 기법(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique : PMVFAST)과 비교하였을 경우, 제안된 기법은 약 0.01~0.3 (dB) 정도의 화질 향상과 낮은 계산 복잡도로 인하여 약 1.12~l.33 배의 속도 향상을 보였다.
This research presents an adaptive fast motion estimation (ME) computation on the stage of uneven multi-hexagon grid search (UMHGS) algorithm included in an unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search (UMHexagonS) in H.264 standard. The proposed adaptive method is based on statistical analysis and previously obtained motion vectors to reduce the computational complexity of ME. For this purpose, the algorithm is decomposed into three processes: skipping, terminating, and reducing search areas. Skipping and terminating are determined by the statistical analysis of the collected minimum SAD (sum of absolute difference) and the search area is constrained by the slope of previously obtained motion vectors. Simulation results show that 13%-23% of ME time can be reduced compared with UMHexagonS, while still maintaining a reasonable PSNR (peak signal-to-noise ratio) and average bitrates.
코발트 산소 운반체인 N,N''-ethylenebis(3-methoxysalycylideneiminato)cobalt(II), Co(3MeOsalen)을 $25{\circ}C$에서 합성하였다. 이 착물과 하이드라조벤젠의 자외선 및 가시부분 광스펙트럼은 파장 범위 200-600 nm에서 비수용매 메탄올을 사용하여 연구하였다. 하이드라조벤젠의 산소와의 산화반응은 메탄올에서 Co(3MeOsalen) 촉매로 사용하였다. 트라이페닐포스핀($PPh_3$) 존재하에서, 반응속도는 감소하였으며 이는 촉매가 리간드 트라이페닐포스핀과 배위화합된 것으로 추정되며 촉매가 비활성인 Co(3MeOsalen)$(PPh_3)_2$으로 되어 속도가 급격히 떨어지는 것으로 생각된다. 리간드 트라이페닐포스핀과 하이드라조벤젠의 초기산화속도는 이론속도식, Rate=$k_1+k_2K_1[P]/1+K_1[P]+K_1K_2[P]^2$으로 측정되었다. 이것은 리간드가 메탄올 분자보다 더 좋지않은 σ-주게일 것으로 간주된다.
MeV 영역의 속중성자분광을 위해 재래의 radiator system을 개량하여 ringshaped vertical radiator와 cone-shaped horizontal radiator를 공용한 특수한 recoil proton radiator assembly를 사용함으로서 energy 분해능의 저하없이 검출효율을 높이도록 recoil Proton telescope detector를 설계ㆍ제작하였다. 이 검출기에는 입사중성자속에 대한 Si(ti) 검출기의 직접노출을 피함으로서 background를 줄일수 있도록 입사중성자차폐부도 고안 내장되어 있다. 이 개량된 recoil proton telescope detector의 검출효율 및 energy 분해능을 중성자 energy 1-15 MeV에 대하여 radiator system과 Si(Li) 검출기사이의 거리변화에 따라 이론적인 계산치로 도출ㆍ표시하였으며, 실험적검증의 예로서 이 거리를 29cm로 하고 중성자 energy를 14.1 MeV로 하였을 때의 검출기의 제특성측정결과를 얻어 분석하였다. 측정결과의 분석에 의하면 이론에서 추정된것처럼 혼합형 radiator system을 사용하였을 때의 검출 효율은 단일 radiator system을 사용한 재래식 검출기의 검출효율의 2.2배의 증가를 보인데 반하여 energy 분해능의 저하는 불과 30%, background의 증가는 약40% 말만임을 알수가 있었다. 또한 측정에 의한 14.1 MeV 중성자에 대한 energy 분해능은 3.9% FWHM었는데, 이는 이논적인 3.7% FWHM와 거의 완전한 일치를 보이고 있음도 입증되였다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 PMVFAST는 움직임 벡터간의 연관성을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어낼 수 있었다. 이 논문에서는 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터에 기초하여 현재 매크로블록의 움직임 벡터를 예측하는 새로운 예측방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색기법보다도 높은 평균 PSNR을 보여주었다.
장기간 관측된 지하수위 자료를 시계열분석 중의 하나인 전이함수 모형(Transfer Function - Noise model)을 이용하여 분석하였다. 일반적으로 전이함수 모형은 입력 변수와 출력변수와의 관계가 선형적일 때 적용이 가능하며, 자료가 시간에 대해 연속적으로 존재해야 하는 제한이 있다. 강수량과 지하수위의 변동은 비선형적인 관계를 가지고 있어 이러한 전이함수 모형을 직접 적용하는데는 어려움이 있다. 이러한 비선형성의 정도를 감소시키기 위해 물리모형(HYDRUS)을 이용하여 침투량을 계산하고 이를 입력변수로 사용하여 전이함수 모형을 적용하였다. 침투량을 입력변수로 모형을 추정하였을 때, 강수량을 직접 입력자료로 사용했을 경우보다 ME(mean error), RMSE(root-mean-squre error), MAE(mean absolute error)에서 상대적으로 작은 값을 보여주고 있다. TFN 모형의 모수를 추정하기 위해서 Kalman 필터 알고리즘과 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였다. Kalman 필터 알고리즘을 이용하여 불규칙한 관측주기를 갖는 시계열이나 결측값이 있는 시계열에 대해서도 전이함수 모형을 구하였으며, 이를 통해 결측값에 대한 추정이 가능하였다.
비정질 합금 $Fe_{78}Si_{9}B_{13}$의 구조를 X-선 회절상을 분석하여 구하였다. 계산된 동경분포함수(RDF)의 첫번째 peak는 최인접 원자의 분포를 나타내는 것으로 Gaussian 함수형태를 나타낸다. 구조분석에서 본 시료의 최인접 원자배위수는 13.5이고, 최인접 원자간 평균거리 $r_{0}$는 $2.595{\AA}$, 인접원자들의 분포를 나타내는 Gaussian 함수의 변수 ${\delta}r$은 $0.27{\AA}$이다. 저온에서의 포화자화의 온도 의존성은 spin 파로 설명할 수 있으며, 이 때에 계산된 spin파 stiffness 상수는 $117.8\;meV\;{\AA}^2$ 이다. 또한, 포화자화의 온도 의존성을 Handrich의 분자장 이론식과 맞추어 얻은 변수는 각각 S=1/2 일때 ${\Delta}=0.32$이고, S=1 일때 ${\Delta}=0.23$으로 이론식과 실험결과가 전체적으로 잘 일치한다. 구조분석 결과와 분자장 이론식에서 구한 변수를 활용하여 spin파 stiffness 상수를 계산할 수 있으며, 이로써 구한 값은 S=1/2일때 $149\;meV\;{\AA}^2$ 이고, S=1 일 때 $138\;meV\;{\AA}^2$ 이다. 또한, 평균 교환결합상수 J($r_{0}$)는 S=1/2일때 17.9 meV이고, S=1일때는 J($r_{0}$)는 6.7 meV 으로 추정된다.
본 논문에서는 새로운 움직임 추정(motion estimation, ME) 방식을 사용한 프레임 비율 변환(frame rate conversion, FRC) 기법에 대해 제안한다. 기존의 프레임 비율 변환을 위한 움직임 추정 방식은 영상 압축에서 사용되고 있는 SAD를 사용하여 블록(block) 단위로 움직임 벡터를 추정하는 방식에 기초를 두고 있다. 그러나 잔여 신호(residual signal)를 저장하는 영상 압축과 달리, 잘못된 움직임 추정은 합성된 출력 영상에서 심각한 품질 저하를 가져올 수 있다. 이를 보완하기 위해 움직임 개선(motion refinement, MR)이 사용되고 있지만, 근본적인 해결을 위해서는 정확한 움직임 추정 알고리즘 사용이 필요하다. 특히 SAD를 통한 움직임 추정은 고르지 못한 움직임 벡터장(motion vector field, MVF)을 형성할 수 있으며, 종래의 연구에서 이를 해결하기 위해 SAD(sum of absolute difference)에 벡터의 공간제약(spatial constraint) 항목을 추가하여 비교적 고른 움직임 벡터장을 형성하는 방식이 제시되었다. SAD와 공간 제약 항목의 반영 비율에 따라 움직임 벡터의 중요성과 움직임 벡터장의 일관성이 서로 상충하는데, 기존의 방식은 이 비율을 일정한 상수(constant)값을 사용하고 있으며, 이러한 방식은 이미지의 특성에 따라 결과가 달라진다. 본 논문에서는 SAD와 공간 제약 항목 사이의 반영 비율을 이미지의 특성에 적응하는 방식을 사용하는 움직임 예측을 제시하고, 수행한 결과를 기존의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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