A multimedia SoC often requires a large internal buffer, because it must store the whole search window to reduce the huge I/O bandwidth of motion estimation. However, the silicon area of the internal buffer increases tremendously as the search range becomes larger. This paper proposes a new method that greatly reduces the internal buffer size of a multimedia SoC while the computational cost, I/O bandwidth, and image quality do not change. In the proposed method, only the overlapped parts of search windows for consecutive macroblocks are stored in the internal buffer. The proposed method reduces the internal buffer. The proposed method reduces the internal buffer size to 1/5.0 and 1/8.8 when the search range is
${\pm}64{\times}{\pm}$64 and ${\pm}128{\times}{\pm}$128, respectively.
본 논문에서 적응적 탐색 영역(Adaptive Search Range)을 이용하여 개선한 제한된 1비트 변환 알고리즘을 제안하였다. 이 변환은 전역 검색 알고리즘 (Full Search Algorithm)을 사용한다. 그러나 이것은 매우 많은 연산량과 복잡도를 가진다. 제안된 알고리즘에서는 각 블록의 탐색범위를 결정하기 위한 움직임 벡터 (Motion Vector)와 함께 제한된 1비트 변환 알고리즘의 제한된 마스크 (Constrained Mask)를 사용한다. 실험결과를 통해 제안된 알고리즘은 움직임 예측의 정확도에 대한 성능을 비슷하게 유지하면서 평균적으로 Search Point의 수를 84% 줄일 수 있음을 보여준다.
본 논문은 움직임벡터차의 확률을 이용하여 움직임 탐색 범위를 결정하는 새로운 고속 움직임 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 일종의 적응적 탐색영역 방법이다. 움직임벡터차의 분포에 대한 조사하고 그 분포의 파라미터를 최대우도추정방법으로 추정한다. 이 추정된 분포를 이용하여 탐색 범위는 움직임벡터차의 지정된 확률에 의해 효과적으로 제한될 수 있음을 보인다. 실험적으로 제안된 방법의 성능이 화질면에서 전역탐색법과 유사하며 복잡도 면에서는 중대한 감소를 입증하였다. 뿐만 아니라, 제안된 방법이 기존의 적응적 탐색영역 방법에 비해 훨씬 더 효과적으로 탐색영역을 결정함을 보여주었다.
멀티미디어 데이터베이스에서는 검색 효율을 높이기 위해 다차원 공간에 기초한 색인 방법이 사용되고 있다. 그러나 이 방법은 거리 계산의 척도로 유클리드 거리를 이용하여야 한다는 전제가 있어 범용성이 떨어진다. 한편, 거리 공리의 성립을 전제로 하는 거리 공간에 기반한 색인 방법은 유클리드 거리 이외의 거리 척도를 이용할 수 있기 때문에 범용성이 높다. 본 논문에서는 거리 공간을 색인화하는 방법 중 하나인 VP-tree의 방법을 개선하고자 한다. VP-tree는 검색 시에 루트 노드로부터 검색 범위에 적합한 노드를 따라 최종에 이르는 리프 노드에 링크되어 있는 오브젝트와의 거리를 계산하고, 검색 범위에 적합한가를 검사한다. 그러나 리프 노드에서 거리 계산 횟수가 증가하면 검색 속도가 떨어지기 때문에 리프 노드에서 삼각 부등식을 이용한 범위 압축 방법에 주목하고 그 개량 방법으로서 질의 오브젝트에 대한 최근접점을 삼각 부등식의 기준점으로 이용하는 방법을 제안한다. 이 개량 방법에 의해 검색 범위를 크게 좁힐 수 있으며, 또한 거리 계산의 횟수도 꽤 줄일 수 있다. 실제로 10,000 건의 영상 데이터를 이용하여 시스템의 성능 평가를 진행해 본 결과 기존 방법에 비해 유사 영상의 검색 시간을 5%~12%까지 절감할 수 있었다.
영상 압축 기법에는 여러 가지 알고리즘을 적용되고 있다. 이런 알고리즘들에는 주파수 영역 중복을 제거하기 위한 DCT, 시간 중복성 제거를 위한 움직임 측정, 압축기법에 의해서 만들어진 정보를 부호화하는 VLC들이 있다. 이런 부호화 알고리즘들은 부호화기를 구현하는데 많은 시간을 요구하며 특히 움직임 추정은 부호화기의 절반에 가까운 시간을 소비한다. 움직임 측정 기술의 복잡도는 search algorithm, cost function, search range parameter의 요인으로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Full Search 알고리즘 대신에 three-step 알고리즘을 사용하여 움직임 측정 시간을 줄였다. Full Search 알고리즘은 search area에서 모든 지역에 대해 cost function을 사용하여 이전 블록과 얼마나 유사한지를 조사한다. 따라서 이전 블록과 가장 유사한 부분을 찾는 좋은 방법이지만 그만큼 시간이 많이 사용한다. Three-step 알고리즘은 search area의 일정 지역에 대해 cost function를 사용하여 이전 블록과의 유사성을 찾는 fast 알고리즘이다. Three-step 알고리즘을 사용한 경우 기존의 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 60% 정도의 시간이 단축되었다. 그리고 생성되는 압축 데이터의 크기는 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 많이 차지한다. 생성되는 H.263파일의 화질에서는 Three-step 알고리즘을 사용한 경우일지라도 full search 알고리즘을 사용한 경우와 거의 비슷한 화질을 보여준다.
The ocean has settled down in human mind as a territory and a leisure space from which anyone enjoys and takes a benefit under the national sovereignty, as the new era of Sea comes. In addition, because the population engaged in marine activities has rapidly increased, the number of marine accidents consequently has grown up as well. In this reason, currently it has been highlighted to devise safety measures to prevent large scale accidents or disasters on the oceans. Therefore, this thesis firstly points out issues and problems of current search and rescue operations, and secondly studies three primary factors of the search and rescue operations, which are decision of search range, decision of search asset, and decision of search duration. Finally, the thesis suggests a theoretical foundation of the search and rescue operations by applying the result of studies and the marine search theory through a theoretical approach to reasonable standards.
This paper presents a new architecture for full-search block-matching motion estimation. The architecture is based on linear systolic arrays. High speed operation is obtained by feeding reference data, search data, and control signals into the linear systolic array in a pipelined fashion. Input data are fed into the linear systolic array at a half of the processor speed, reducing the required data bandwidth to half. The proposed architecture has a good scalability with respect to the number of processors and input bandwidth when the size of reference block and search range change.
본 논문에서는 다차원 인덱스 기반 다단계 k-NN 검색의 성능 향상 문제를 다룬다. 기존 다단계 k-NN 검색에서는 고차원 객체의 저차원 변환으로 인한 정보 손실로 k-NN 질의 결과 매우 큰 허용치(검색 범위)가 결정되어 범위 질의 결과로 많은 후보가 검색된다. 또한, 많은 후보는 후처리 과정에서 매우 많은 I/O 및 CPU 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 고찰에 기반하여 범위 질의의 허용치를 줄여 후보 개수를 줄이고 이를 통해 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저, k-NN 질의 결과로 결정된 허용치를 고차원 및 저차원 객체간 거리 비율로 강제 축소하여 범위 질의에 사용하는 허용치 축소 (근사적) 해결책을 제안한다. 다음으로, k-NN 질의 계수 k 대신 c k 를 사용하여 얻은 보다 타이트(tight)한 허용치로 범위 질의를 수행하는 계수 제어 (정확한) 해결책을 제안한다. 실제 객체 데이터를 사용하여 실험한 결과, 제안한 두 가지 해결책은 기존 다단계 k-NN 검색에 비해 후보 개수와 검색 시간 모두를 크게 향상시킨 것으로 나타났다.
The goal of this study is simulation of optimal search pattern of ships based on performance surface which are reflected underwater environmental. The process is as follows. First, temporal and spatial environmental database are extracted in complex environment and input hull mounted SONAR system parameters. The environmental database and SONAR system parameters are substituted to SONAR equations, and calculate signal excess, detection probability, detection range. And then, the performance surface, which can be used to provide operational insight of SONAR detection performance, are pictorialized. Finally, optimal search pattern of ships are simulated using genetic algorithm based on performance surface. And then, we certify optimal search pattern in various ways.
기존의 High Efficiency Video Coding(HEVC)기반의 다시점 비디오 부호화 기법은 종속 시점의 픽쳐를 부호화 할 때, disparity compensation prediction(DCP)을 위해 추가적인 참조 영상을 사용하기 때문에 높은 부호화 복잡도를 가지고 있다. 본 논문에서는 MV-HEVC에서 변위 움직임 벡터 탐색 복잡도를 줄이기 위한 빠른 변위 움직임 벡터 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 어파인 변환을 이용한 초기 탐색 지점 결정 방법과 적응적인 탐색 영역 크기 결정 방법을 포함한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 부호화 효율의 저하가 거의 없이 변위 움직임 탐색 복잡도를 90.78%까지 줄일 수 있는 것을 보여준다. 또한, 실험 결과는 제안하는 방법이 다른 복잡도 감소 기술들 보다 효과적으로 복잡도를 줄이는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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