본 논문에서는 표준 비디오 부호화기를 위한 블럭 정합 방식을 제안하였다. 일반적으로 기존 방식에 사용되는 광역-협역 방식이 아닌 \"슬라이스 경쟁\`이라는 새로운 개념이 도입되었다. 기존의 SAD의 누적 방식인 순차 방식에서 확산 방식으로 변경함으로써 SAD증가 추이의 선형성이 확보되므로, 누적 초기에 움직임 벡터로서 가능성이 낮은 후보들을 미리 제거하여 불필요한 계산량을 줄이는 방식이다. 그리고 움직임 벡터 예측방식과 적응적 탐색 영역개념을 도입하여 블럭 정합 방식을 효율적으로 지원하였다. 이 두 방식의 도입으로 약 13%의 계산량 감소가 발생하였으며, 최종적으로 기존의 고속 블럭 정합 방식들과 비교하면 39%~77%의 SAD 누적 횟수가 감소되었다. 그리고 다양한 테스트 영상에 대하여, 평균 MAD는 항상 낮으며, 전역 탐색 블럭 정합 방식에 가장 근접한 결과를 얻었다. 얻었다.
본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 구하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 객체의 경계 정보를 고려하여 초기 변이를 예측한 후 획득된 변이 정보를 이용하여 탐색 범위를 줄임으로 써 효율적으로 변이를 예측한다. 또한 가변 블록을 사용하여 텍스쳐 정보가 부족한 영역과 경계부분에서 발생하는 오정합 문제를 줄일 수 있다. 획득된 변이 맵 정보를 이용하여 중간시점영상을 생성한 결과 기존의 블록기반 변이 추정방식과 화소기반의 변이 예측방식에 비해 $0.1dB{\sim}1.2dB$의 PSNR(Peak signal to noise ratio)이 향상되는 것을 확인하였다.
The layered coding structure of scalable video coding (SVC) with adaptive inter-layer prediction causes noticeable computational complexity increments when compared to existing video coding standards. To lighten the computational complexity of SVC, we present a fast algorithm to speed up the inter-mode decision process. The proposed algorithm terminates inter-mode decision early in the enhancement layers by estimating the rate-distortion (RD) cost from the macroblocks of the base layer and the enhancement layer in temporal, spatial, and inter-layer directions. Moreover, a search range decision algorithm is also proposed in this paper to further increase the motion estimation speed by using the motion vector information from temporal, spatial, or inter-layer domains. Simulation results show that the proposed algorithm can determine the best mode and provide more efficient total coding time saving with very slight RD performance degradation for spatial and quality scalabilities.
과거 자연현상에서 발생하는 복잡한 비선형성에 따른 문제를 해결하기 위해 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘들이 개발되었고 개발된 알고리즘의 적용성을 검토하기 위해 다양한 연구들이 진행되었다. Self-adaptive vision correction algorithm (SAVCA)는 수학 문제에서는 우수한 성능을 보여주었지만 복잡한 공학 문제들에 적용되지 않았을 뿐만 아니라 SAVCA의 적용과정에 대한 검토가 필요하다. SAVCA의 공학 문제에 대한 적용 및 적용과정에 대한 검토를 위해 최근 개발되어 우수한 성능을 보여주었던 advanced nonlinear Muskingum flood routing model (ANLMM-L)에 적용하였다. 먼저 SAVCA에 의해 초기 해집합을 생성한 후 ANLMM-L을 통해 적합도를 산출하였다. 국지탐색 및 전역탐색에 의해 선택된 새로운 값을 SAVCA에 넣고 새로운 해를 생성한 후 다시 ANLMM-L을 적용하여 적합도를 계산하였다. 새로운 해와 기존 해집합의 결과를 비교하여 개량하는 방법을 통해 마지막 연산이 진행되었다. 관측 유출량과 계산된 유출량과의 오차를 계산하기 위해 sum of squares (SSQ)가 사용되었으며 적용한 결과는 기존 방법들과 비교하였다. Muskingum 홍수추적에서 우수한 성능을 보여준 SAVCA는 다양한 공학 문제들에 적용되어 우수한 성능을 보여줄 것으로 예상된다.
기존의 비디오 구조화 기법은 주로 샷 또는 샷 그룹 레벨에서 이루어져 왔다. 그러나 이러한 샷 레벨 구조는 사용자에게 의미(semantics)를 충분히 전달할 수 없는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해, 최근 샷 보다 상위 레벨 구조인 비디오 씬 분할에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 샷 레벨 구조의 단점을 극복하기 위해서 칼라와 모션 특징을 기반으로 한 비디오 씬 분할 기법을 제안한다. 샷 내의 다양한 칼라 분포를 반영하기 위해서 각 샷을 sub-shot으로 재분할하고, 이를 이용해 대표 프레임을 추출한다. 샷 내의 모션 특징은 MPEG-1 비디오 내의 모션 벡터를 이용한다. 유사한 컨텐트를 가지고 있는 샷을 찾기 위해서 탐색 구간내의 모션 특성을 반영한 적응적 가중치를 칼라와 모션 특징에 적용한다. 실험 결과 비교를 통해 씬의 과다 분할이나 의미 반영 면에서 기존의 씬 분할 기법보다 우수함을 보였다. 제안된 기법은 비디오를 의미 있는 계층 구조로 분할해서, 사용자에게 의미를 반영하는 씬 단위로의 브라우징이나 검색을 가능케 한다.
항공기 능동 위상 배열(AESA) 레이더에 적용할 수 있는 레이더 안테나 부배열 채널 구성 및 보정에 대한 내용을 기술하였다. 설계된 부배열 채널 구조의 성능시험을 위하여 디지털 빔 형성이 가능한 12개 부배열 채널을 갖는 AESA 레이더 시연기(demonstrator)를 설계하고 제작하였다. 제작한 부배열 채널에서는 채널 간 크기 및 위상 오차가 필수적으로 발생하게 된다. 본 논문에서는 부배열 채널 간 발생하는 오차를 보정하는 방법을 제안하였다. 오차 보정후 채널의 신호 레벨과 모노펄스 기울기를 측정하여 보정된 효과를 확인하였다. 채널 보정 후 부배열 채널로 형성된 디지털 모노펄스 채널을 검증하기 위하여 별도로 구성된 아날로그 모노펄스 채널과 성능을 비교하였다. AESA 레이더 시연기의 성능 확인을 위하여 지상에서 원전계(far field) 시험을 수행하였다. 표적 모의 장치를 이용하여 단일 표적을 생성하고, 동일한 파형 및 탐색 조건하에서 탐지 및 추적시험을 수행하였다. 설계된 12개 부배열 채널 신호로 구성한 디지털 모노펄스 채널의 표적 탐지 추적 성능이 기존 아날로그 모노펄스 채널의 성능과 유사함을 확인하였다. 또한, 부엽으로 입사하는 재머 신호에 대하여 부배열 채널에서 적응 빔 형성(adaptive beam-forming) 기능이 효과적으로 동작함을 확인하였다.
해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈은 트랜스코더를 이루는 중요한 모듈이다. 본 논문에서는 트랜스코더 시스템의 이 두 가지 모듈을 공동 최적화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 주어진 움직임 벡터에 대해 해상도 변환모듈을 최적화한 후, 최적화된 해상도 변환모듈에 대해 최적의 움직임 벡터를 결정한다. 기존 해상도 변환 기법들은 한 영상에 대해 변환함수를 최적화하여 사용한다. 본 논문에서는 해상도 변환 최적화를 위하여 적응적 3차 회선 변환기를 제안한다 제안된 방법은 3차 회선 변환기의 인자값을 각 매크로블록 단위로 영상의 지역적 특성을 고려하여 적응적으로 조절한다. 움직임 예측모듈에서는 기존의 고속 트랜스코더 알고리듬에서 많이 연구된 움직임 벡터의 재사용 기법을 사용하였다. 입력 영상의 움직임 벡터를 재사용 함으로써 연산량을 줄일 수 있고 이를 기본 움직임 벡터로 사용해 작은 영역에서 재탐색해 움직임벡터를 결정할 경우 전역탐색기법과 거의 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈의 공동 최적화를 통해서 트랜스코딩된 영상의 화질 열화를 최소화할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 공동 최적화 기법이 기존에 연구 되었던 다른 기법에 비해 화질의 열화가 적은 것을 알 수 있었고, 이를 통해 다른 기법과 비교해 해상도 변환으로 인한 정보의 손실이 가장 적음을 알 수 있다.
본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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