It is noteworthy that IMT -2000 communication network based on All-HP/AIN(Advanced Intelligent Network) should accomodate current and future wire/wireless AIN service easily through integration and gearing AIN construction elements. In this paper. Intelligent Farmer model(I-Farmer Model) and methodology are suggested in order to solve the several problems including standardization on implementation of Q3 interface in Telecommunication Management Network(TMN) agents which is caused by heterogeneous platform environment and future maintenance. Also this paper proposes ITI algorithm transforming the system which is designed by I-Farmer model to Interface Specification Model(ISM) applying the I-Farmer model. In addition to ITI algorithm. we suggest NTS(Node to SIB) algorithm converting entity node and ILB/OLB component in agent system designed by the I-Farmer model to SIB of AIN GFP(Global Functional Plane) and to ASIB for application program.
NTSS(New Three-Step Search Algorithm)는 대표적인 Fast BMA(Block Matching 시gorithm)인 TSS(Three-Step Search Algorithm)에 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 고려하여 향상시킨 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며 탐색영역이 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 맞는 탐색영역을 적용시킴으로써 탐색영역의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완하여 움직임이 큰 영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용 하였을때 움직임이 작은 영상에서는 기존의 방법과 동등한 결과를 얻었으며 움직임이 큰 영상에서는 최고 0.5db이상 성능이 개선되었다.
NTSS(New Three-Step Search Algorithm)는 대표적인 Fast BMA(Block Matching Algorithm)인 TSS(Three-Step Search Algorithm)에 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 고려하여 향상시킨 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며 탐색영역이 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 맞는 탐색영역을 적용시킴으로써 탐색영역의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완하여 움직임이 큰 영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용 하였을 때 움직임이 작은 영상에서는 기존의 방법과 동일한 결과를 얻었으며 움직임이 큰 영상에서는 최고 0.5dB이상 성능이 개선되었다.
NTSS 알고리즘 (New Three-Step Search Algorithm)은 대표적인 고속 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm: BMA)의 하나인 TSS 알고리즘 (Three-Step Search Algorithm)에 동영상이 갖는 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 반영한 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 동영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 동영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며, 탐색범위가 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 따라 적응적으로 탐색범위를 결정하여 탐색범위의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완함으로써 움직임이 큰 동영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용하였을 때 움직임이 작은 동영상에서는 기존 NTSS 방법과 동일한 화질을 유지하면서 움직임이 큰 동영상에서는 최대 0.5dB 이상 성능이 개선되었다.
본 논문에서는 기존 NTSS 알고리즘을 다중해상도(MR : Multiple Resolution)기법을 이용하여 NTSS-3 레벨 알고리즘으로 제안하였다. 고속 블록정합 알고리즘은 패턴 방식에 따라 속도에 많은 영향을 미치는데 본 논문에서는 기존 NTSS의 패턴 방식과 다른 다중해상도 기법을 이용한 레벨에 따른 블록정합 알고리즘을 제안하였다. 블록 정합알고리즘에서 국부최소화 문제(Local minima problem)로 발생하는 화질 저하를 개선하기 위해 MC(Multiple Candidate)라는 다중후보를 이용하였다. 실험 결과 제안한 기법을 FS와 비교하면 16배의 탐색 속도론 나타내었고 기존 고속 블록 정합 알고리즘인 NTSS 방식에 비교 할 때 PSNR값에 있어서는 0.11-0.12(dB) 화질이 개선되었으며 속도 면에서도 0.1배 향상되었고 탐색점 대비 화질개선이 우수함을 나타내었다.
본 연구에서는 이완형 물성방정식을 바탕으로 하며 프와송 비가 일정하다는 가정을 하지 않는다. 또한 점탄성 지배방정식에 변분원리를 적용하고 유도되어진 식 에 유한요소해법을 사용하여 시스템 기본해석을 위한 연립방정식을 유도한다. 이와 함께 점탄성 물성함수의 유도 및 응력계산을 위한 공식화 과정도 설명한다. 제시된 방법론의 타당성 및 정확성을 보이기 위해서 평면응력 및 평면변형 문제의 변위 및 응력을 수치해석하여 이론해와 비교 검토하며, 아울러 시간증분의 변화와 Gauss poi- nts수가 수치정확도에 끼치는 영향을 조사한다.
H.263을 화상 회의에 이용할 때, 압축율과 마찬가지로 중요한 것이 인코딩과 디코딩 시간이다. 특히 인코딩 시간을 줄이기 위하여 많은 방법들이 제안되었는데, 그 중 한 가지가 인코딩 시간의 상당 부분을 차지하는 움직임 추정에서 복잡도를 감소시키는 방법이다. 이러한 움직임 추정의 복잡도를 규정짓는 요소로 비용 함수, 탐색 영역 인수, 움직임 탐색 알고리즘이 있다. 인코딩 시간을 줄이기 위해서는 이 세 가지의 복잡도를 줄이면 된다. 특히 비용 함수가 H.263 인코딩 시간의 상당 부분을 차지하고 있는데, 이는 비용 함수가 호출되는 횟수가 매우 많기 때문이다. 본 연구에서는 움직임 탐색 알고리즘의 복잡도를 감소시킴으로써 비용함수의 호출 횟수를 줄여 전체 인코딩 시간을 줄이고자 한다. 움직임이 적은 경우 TSS(Three Step Search) 및 NTSS(New TSS)와 비교하여 더욱 빠른 움직임 탐색이 가능하도록 하고, TSS보다 많은 체크포인트를 요구하는 NTSS의 단점을 개선한 ITSS(Improved TSS)를 제안하였다. 그리고 본 알고리즘과 다른 알고리즘의 PSNR, 파일 크기, SAD 호출 횟수 비교로 실험하였다.
동영상 데이터를 효율적으로 압축하기 위해서는 입력 영상 데이터의 공간 및 시간적인 중복성 제거가 요구된다. 움직임 추정 및 보상방법은 시간적인 중성을 효과적으로 제거할 수 있지만 프래임간 예측 때문에 계산량이 증가된다. 따라서 계산량을 줄이면서 실시간 처리가 가능한 알고리즘의 연구가 요구된다. 본 논문에서는 인간 시각 특성을 고려하여 DCT 계수를 효과적으로 양자화할 수 있는 양자화기를 제안한다. 제안된 DCT-based H.263의 양자화기는 같은 전송 속도에서 TMN5보다 더 많은 프레임을 전송 처리함으로 화면 드롭현상을 줄일 수 있었다. 또한 객관적 화질 평가를 위한 평균 PSNR에서 TMN5보다 휘도 신호는 $-0.3{\sim}+0.65dB$의 차이를 보이고 색차 신호에서는 1.73dB 정도의 개선을 나타냈다. 계산량 비교에서는 NTSS에 비하여 $30{\sim}31%$, 4SS에 비하여 $20{\sim}21%$ 계산량의 감소를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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