최근 도로 네트워크 환경에서 범위 검색에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 대표적인 범위 검색 기법들은 POI(Point of Interest)의 개수가 많을수록 저장 공간이 증가하거나 비효율적인 검색 과정으로 인해 검색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존 범위 검색 기법들의 문제점을 해결하기 위해 QRMP(QR-tree using Middle Point)를 이용하는 범위 검색 기법을 제시하였다. 그리고 QRMP의 전체 저장 공간 크기를 구하는 수식을 산출하고, 또한 실제 도로 네트워크와 POI 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 범위 검색 기법의 우수성을 입증하였다.
In this paper, we propose new adaptive search range motion estimation methods where the search ranges are constrained by the probabilities of motion vector differences and a search point sampling technique is applied to the constrained search ranges. Our new methods are based on our previous work, in which the search ranges were analytically determined by the probabilities. Since the proposed adaptive search range motion estimation methods effectively restrict the search ranges instead of search point sampling patterns, they provide a very flexible and hardware-friendly approach in motion estimation. The proposed methods were evaluated and tested with JM16.2 of the H.264/AVC video coding standard. Experiment results exhibit that with negligible degradation in PSNR, the proposed methods considerably reduce the computational complexity in comparison with the conventional methods. In particular, the combined method provides performance similar to that of the hybrid unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search method and outstanding merits in hardware implementation.
라우터는 입력되는 패킷을 인터넷 주소 검색을 통하여 패킷의 목적지로 향하는 포트로 포워딩하는 역할을 하는데, 입력되는 속도와 같은 속도로 패킷을 포워딩하기 위해서는 매우 빠른 검색을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 이진 검색을 이용한 IP 주소 검색구조에 대해 연구하였다. 대부분의 이진 검색 알고리즘들은 균형 이진 검색을 진행하지 않아 과도한 메모리 접근을 야기함으로써 검색속도가 느린 단점이 있다. 한편 영역분할을 이용한 이진 검색 알고리즘은 매우 빠른 검색 성능을 보이지만, 메모리 요구량이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영역분할 이진 검색에서 불필요한 엔트리와 항목을 삭제함으로써 라우팅 테이블의 크기를 최적화하여 메모리 요구량을 감소시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이러한 최적화를 통하여 프리픽스의 개수와 비슷하거나 적은 수의 엔트리를 갖는 영역분할 이진 검색 라우팅 테이블을 구성할 수 있음을 보였다. 실제 사용되는 다양한 크기의 라우팅 테이블을 이용하여 영역분할 이진 검색의 원래 구조와 최적화된 구조의 검색 성능을 비교하였으며, 다른 여러가지 이진 검색 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
시 공간적으로 인접한 주변 블록들의 움직임 정보들을 이용하여 적응적으로 탐색 범위를 조절하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 기존의 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법들은 참조 프레임에 있는 모든 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최댓값을 이용하여 현재 블록의 탐색 범위 조절을 하기 때문에 움직임이 작은 블록들에 대해서는 최적의 탐색 범위 조절을 못할 수 있다. 본 논문에서는 참조 프레임과 현재 프레임에서 현재 블록과 인접한 주변 블록들의 움직임 정보를 동시에 고려하여 최적의 탐색 범위를 결정하여 움직임 추정을 고속으로 할 수 있는 움직임 추정 기법을 제안한다. 시간적으로 인접된 블록들 즉 참조 프레임에 있는 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하면 움직임이 작은 블록의 탐색 범위의 크기를 적절하게 작게 할 수 있어 고속의 움직임 추정을 할 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시 공간적 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하는 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법이 비트율과 움직임 추정 오차는 거의 비슷하게 유지하면서 기존의 방법인 Simple Dynamic Search Range(SDSR) 기법보다 탐색 점의 수를 약 15% 더 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we propose efficient motion vector refinement algorithm for frame-rate reduction transcoding. The proposed algorithm is to set the search range for motion refinement based on the incoming motion vector. The algorithm calculates the importance of motion vector of the skipped frame and then selects two motion vector to set search range. Through this process, we determine the accuracy of incoming motion vector and set the search range lot refinement adaptively by means of the accuracy. In experiments, we show efficiency of our algorithm to reduce the search points for refinement.
본 논문에서는 움직임 벡터의 상관도와 참조 화면의 거리를 이용한 H.264/AVC 움직임 탐색 지점 제거 방법을 제안한다. 결정된 탐색 영역을 이용하여 전 영역 탐색 방법에서 정화소 단위의 탐색 지점을 제거하고 향상된 예측 지역 탐색 방법에서는 불필요한 예측 움직임 벡터를 제거한다. 또한, 현재 화면에서 멀리 있는 참조 화면은 최적의 참조 화면으로 선택되는 빈도가 낮다는 특성을 이용하여 현재 화면과 참조 화면 사이의 거리를 이용한 가중평균을 적용하여 거리가 멀어질수록 전 영역 탐색 방법의 탐색 영역의 크기를 줄여 움직임 예측에 소요되는 시간을 줄인다. 향상된 예측 지역 탐색 방법의 경우, 멀리 있는 참조 화면에서 개선 과정을 적응적으로 생략하여 움직임 예측 시간을 줄인다. 제안한 방법을 통해 전 영역 탐색 방법은 평균 57.13%의 움직임 예측 시간이 감소되었고, 향상된 예측 지역 탐색 방법은 평균 14.71%의 움직임 예측 시간이 감소되었다.
본 논문에서는 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용한 가변 탐색 스텝의 고속 움직임 추정 기법에 대해 제안한다. 인접 블록 움직임 벡터들 사이의 상관 관계를 이용하여 움직임 추정을 위한 탐색 영역을 적응적으로 결정하였으며, 이를 통해 불필요한 탐색 지점 수를 제거할 수 있었다. 이와 같이 결정된 탐색 영역을 기반으로 가변 탐색 스텝 움직임 추정을 적용하였으며 움직임 추정을 위한 연산량을 줄일 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안 방식이 H.264 JM의 고속 전 대역 spiral 탐색 기법과 기타 고속 움직임 추정 방식과 비교하여 부호화 성능의 저하 없이 움직임 추정을 위한 탐색 지점 수 및 연산 량이 급격히 감소됨을 확인할 수 있었다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권2호
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pp.152-156
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2013
This paper presents a fast-lock dual-loop successive approximation register-controlled duty-cycle corrector (SARDCC) circuit using a mixed (binary+sequential) search algorithm. A wider duty-cycle correction range, higher operating frequency, and higher duty-cycle correction accuracy have been achieved by utilizing the dual-loop architecture and the binary search SAR that achieves the fast duty-cycle correcting property. By transforming the binary search SAR into a sequential search counter after the first DCC lock-in, the proposed dual-loop SARDCC keeps the closed-loop characteristic and tracks variations in process, voltage, and temperature (PVT). The measured duty cycle error is less than ${\pm}0.86%$ for a wide input duty-cycle range of 15-85 % over a wide frequency range of 0.5-2.0 GHz. The proposed dual-loop SARDCC is fabricated in a 0.18-${\mu}m$, 1.8-V CMOS process and occupies an active area of $0.075mm^2$.
Lee, Samuel Sangkon;Shishibori, Masami;Han, Chia Y.
Journal of Information Processing Systems
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제9권2호
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pp.315-332
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2013
This paper presents an approach for improving the use of VP-tree in video indexing and searching. A vantage-point tree or VP-tree is one of the metric space-based indexing methods used in multimedia database searches and data retrieval. Instead of relying on the Euclidean distance as a measure of search space, the proposed approach focuses on the trigonometric inequality for compressing the search range, which thus, improves the search performance. A test result of using 10,000 video files shows that this method reduced the search time by 5-12%, as compared to the existing method that uses the AESA algorithm.
본 논문에서는 고성능 HEVC 부호기를 위한 적응적 탐색영역 할당과 제안하는 알고리즘에 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 움직임 벡터는 예측 성능을 향상하기 위하여 주변 블록의 움직임 벡터들을 예측 벡터 후보로 구성하고 현재 움직임 벡터와 최소의 차이를 가지는 하나의 움직임 벡터를 이용하여 일정한 크기의 탐색영역을 할당한다. 제안하는 알고리즘은 주변 네 개의 블록에 대한 움직임 벡터들의 구조에 따라 탐색영역의 크기를 직사각형과 옥타곤 형태로 할당함으로써 탐색영역의 크기를 축소하여 연산시간을 감소시켰다. 또한, 네 개의 움직임 벡터들을 모두 사용함에 따라 더 정확한 예측이 가능하며, 하드웨어에 적합한 형태로 구현함으로써 하드웨어 면적 및 연산시간을 효과적으로 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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