비동기 OFCDM 시스템 환경에서 초기 동기을 위한 셀 탐색 방법이 다음과 같이 3단계 방법으로 수행된다. 셀 탐색 1단계에서 보호구간의 상관을 이용한 심볼동기 즉, FFT 윈도우 타이밍 추정과 탐색 2 단계는 주파수영역에서 CSSC(Cell Specific Scrambling Code) 위상 천이성질을 이용한 CPICH(Common Pilot Channel)의 상관을 획득함으로써 프레임 타이밍 및 CSSC 그룹을 검출하고 마지막으로 탐색 3 단계에서 그룹 안에 속한 CSSC 위상 즉, 최적의 CSSC를 얻게 된다. 본 논문에서는 탐색 2단계에서 기존의 CPICH만을 이용한 셀 탐색방법을 변형한 PCSSCG(partial cell specific scrambling code group)를 이용하여 성능을 거의 같은 수준으로 유지하면서 이동국의 복잡도를 줄이는 셀 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모의실험을 통하여 기존의 방법과 비교 검증하였다.
Efficient Global Optimization (EGO) method is a global optimization technique which can select the next sample point automatically by infill sampling criteria (ISC) and search for the global minimum with less samples than what the conventional global optimization method needs. ISC function consists of the predictor and mean square error (MSE) provided from the kriging model which is a stochastic metamodel. Also the constrained EGO method can minimize the objective function dealing with the constraints under EGO concept. In this study the constrained EGO method applied to the RAE2822 airfoil shape design formulated with the constraint. But the noisy CFD data caused the kriging model to fail to depict the true function. The distorted kriging model would make the EGO deviate from the correct search. This distortion of kriging model can be handled with the interpolation(p=free) kriging model. With the interpolation(p=free) kriging model, however, the search of EGO solution was stalled in the narrow feasible region without the chance to update the objective and constraint functions. Then the accuracy of EGO solution was not good enough. So the three-step search method was proposed to obtain the accurate global minimum as well as prevent from the distortion of kriging model for the noisy constrained CFD problem.
본 논문에서는 적응적 탐색기반 움직임 추정을 사용한 프레임 율 변환(FRC : Frame Rate Conversion) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 회귀탐색, 삼 단계탐색(3-SS : 3-Step Search), 그리고 단일예측탐색을 복합적으로 사용하며, 이 세 가지 탐색기법 중 블록 별 영역 특성에 가장 적합한 탐색 기법을 적용한다. 이러한 적응적 탐색방법을 적용함으로써 계산 량의 증가를 억제하면서 움직임 추정의 정확도를 향상시킨다. 이를 위해 제안된 기법에서는 시간적 예측을 통해 영상전체를 블록 별 움직임 종류에 따라 3가지 영역으로 분할한다. 제안된 움직임 추정기법을 사용한 프레임 율 변환 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.
본 논문은 모션 속도와 다수의 초기 중심점에 기반한 빠른 모션 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 시공간적 이웃 모션 벡터들에 의해 초기 탐색점을 예측한다. 모션벡터를 빠르게 구하기 위하여 모션 속도와 예측된 초기 중심점들에 기반한 동적인 탐색 패턴이 이용된다. 제안한 방법은 시공간 정보와 동적 탐색 패턴을 이용하여 탐색 속도를 매우 빠르게 할 뿐만 아니라 양질의 영상화질을 유지할 수 있다. 실험결과를 통해 제안한 방법이 완전 탐색, 새로운 삼단계 탐색, 사단계 탐색 방법들과 비교하여 검색시간을 줄이면서 PSNR 관점에서 양질의 영상화질을 제공함을 알 수 있다.
그래프는 현재 GIS, 네트워크, 인공지능 등과 같은 다양한 분야에 응용되고 있다. 우리의 일상에서도 여행등과 같은 상황에서 무의식중에 그래프의 개념을 사용하고 있다. 그래서 본 논문에서는 미로내에서 로봇이 서로다른 두 개의 정점간 최단경로를 탐색할 때, 그래프라는 개념이 어떻게 사용되는지에 대해서 알아보고자한다. 우리가 자료구조 과목에서 배웠던 내용처럼 이상적인 상황이 아니고 좀더 현실적인 상황이다. 로봇이 최단경로탐색이라는 미션을 수행하기 위해서는 미로순회, 그래프 생성, 최단경로탐색의 세 단계를 거친다. 미로순회 단계는 로봇이 직접 미로를 탐색해야하는 단계로서 가장 어려움이 많은 단계라고 볼 수 있다. 그래프 생성 단계는 로봇이 미로가 가지는 구조적인 정보를 그래프로 표현하고, 이를 2차원 배열에 저장하는 단계이다. 최단경로탐색단계는 서로 다른 두 개의 정점을 입력하여 로봇이 실제로 이동하도록 하는 단계이다. 아직 구현이 완료된 상황이 아니기 때문에 로봇의 최단경로탐색을 위한 전체 과정의 설계에 대해서만 기술하기로 한다.
본 논문에서는 기존의 고속 움직임 추정 방법과 새롭게 제안하는 고속 움직임 추정 방법들을 적응적으로 사용하는 기법을 제공한다. 이 알고리듬의 이름은 AUDC이며, 새롭게 제안하는 고속 움직임 추정 방법은 다이아몬드 탐색와 3단계 탐색 기법을 기초로 한다. 비록 많은 고속 움직임 추정 방법들이 각각 많은 장점을 가지고 있지만 단점도 가지고 있다. 그러므로 한가지의 고속 움직임 추정 방법을 사용하는 것보다는 적응적으로 고속 움직임 추정 기법을 선택하여 사용하는 것이 더욱 효율적이라 할 수 있다. 그래서 제안하는 움직임 추정 기법은 현재 블록에 이웃하는 블록의 Motion Vector의 길이, 탐색점의 수, SAD를 이용하여 다이아몬드 탐색 기법, 십자 3단계 탐색 기법 그리고 개량된 십자 다이아몬드 기법을 적응적으로 사용한다. 실험결과 AUDC는 많이 알려진 다른 고속 움직임 추정 방법보다 화질을 향상시킬 뿐만 아니라 탐색점의 수 또한 향상됨을 알 수 있다.
In this paper, we present a fast algorithm for the motion estimation using the efficient selection of an initial search position. In the method, we select the initial search position using the motion vector from the subsmpled images, the predicted motion vector from the neighbor blocks, and the (0,0) motion vector. While searching the candidate blocks, we use the spiral search pattern with the successive elimination algorithm(SEA) and the partial distortion elimination(PDE). The experiment results show that the complexity of the proposed algorithm is about 2∼3 times faster than the three-step search(TSS) with the PSNR loss of just 0.05[dB]∼0.1[dB] than the full search algorithm PSNR. The search complexity can be reduced with quite a few PSNR loss by controling the number of the depth in the spiral search pattern.
본 논문에서는 3단계 블록 매칭 알고리즘을 위한 새로운 4-경로 파이프라인 구조를 제안한다. 4-경로 파이프라인 구조를 위하여 현재 블록과 탐색 영역을 각각 4개의 부영역으로 분할하여 병렬처리하는 방법을 개발하였다. 4개의 부영역으로부터 메모리 접근의 충돌 없이 픽셀 데이터를 동시에 읽어 들이기 위한 메모리 분할 방법을 개발하였다. 제안된 구조는 C언어와 VHDL로 설계하여 시뮬레이션을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 제안된 구조는 실시간 모션 추정 응용에 사용될 수 있는 높은 성능을 얻을 수 있었다.
In this paper we propose the adaptive scheme to place more search points as long as the operation tapability of the motion estimator in the video codec permits. And the proposed algorithm takes advantage of the intuitive fact that the quality of the decoded video is more degraded as the spatial frequency of the corresponding block is increased due to the augmentation of local minima per unit area. Thererore, we propose the scheme to enhance the quality by locating relatively more search points in the block with high frequency components by analyzing the spatial frequencies of the video sequence. As a result, the proposed scheme can adaptively place more search points possibly permitted by the motion estimator and guarantees better quality compared to the TSS and FS.
This paper presents a fast block-matching algorithm to improve the conventional Three-Step Search (TSS) based method. The proposed Comparison Fast Block Matching Algorithm (CFBMA) begins with DAB for adaptive search range to choose searching method, and searches a part of search window that has high possibility of motion vector like other partial search algorithms. The CFBMA also considers the opposite direction to reduce local minimum, which is ignored in almost conventional based partial search algorithms. CFBMA uses the summation half-stop technique to reduce the computational load. Experimental results show that the proposed algorithm achieves the high computational complexity compression effect and very close or better image quality compared with TSS, SES, NTSS based partial search algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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