본 논문에서는 텍스쳐 추출시 제한된 수의 참여 영상을 이용한 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하는 효과적인 알고리듬을 제안하였다. 기존의 알고리듬이 정규화된 물체 공간에서 X-Y 평면을 삼각패치로 나누고 아휜 변환에 기반한 변이 보상 모델을 이용하여 삼각패치의 텍스쳐를 추출하였다. 본 논문에서는 기존의 방법과 달리 텍스쳐 추출시 참여 영상의 수를 제한하여 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하였다. Dragon, santa, city 그리고 kid의 multi-view 영상세트에 대해 실험한 결과 제안된 알고리듬으로 텍스쳐를 추출한후 이로부터 복원된 영상의 신호 대 잡음비(SNR)는 기존의 알고리듬으로 처리된 후 복원된 영상의 신호 대 잡음비보다 평균 0.2dB 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상은 기존의 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상보다 영상의 화질이 개선됨을 관찰할 수 있었다.
DMB 2.0, Mobile IPTV 등 방송과 통신을 융합하는 서비스에 대한 관심이 최근 급증하고 있다. 유니캐스트는 수용량 제한 및 열악한 수신환경으로 인해 방송서비스를 하기 힘들기 때문에 WiBro는 MBS(Multicast Broadcast Service)를 제공하여 방송서비스를 지원한다. MBS는 MBS 존에 속한 모든 기지국이 방송서비스를 요구하는 모든 사용자에게 동일한 콘텐츠를 동시에 전송하는 방식이다. 단말은 다수의 기지국으로부터 자원을 받기 때문에 Macro diversity로 인해 SINR을 높일 수 있지만 존 외곽 셀의 경우 간섭으로 인해 여전히 SINR이 매우 낮으므로 보완책이 필요하다. 본 논문에서는 MBS 존의 내부와 외부의 성능차이를 줄이면서 전체적으로는 높은 MCS를 사용하여 전송률을 높이는 방안으로 MIMO(Multiple Input Multiple Output) STBC(Space Time Block Coding), Relay, FFR(Fractional Frequency Reuse)을 도입한다. 기본적인 시뮬레이션 환경은 SISO(Single Input Single Output)로 가정하고 transparent 중계기, MBS에서 적용가능한 FFR로 시나리오를 나누어 SISO와 MIMO STBC 환경에서 각각 성능을 평가하고 비교 분석한다.
본 논문에서는 고해상도 영상의 효과적인 처리를 위한 블록 버퍼 기반의 저 복잡도 무손실 프레임 메모리 (frame memory) 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 공간적 상관도를 제거하기 위하여 블록단위 MHT (modified Hadamard transform)를 사용하고, 엔트로피 부호화를 위하여 AGR (adaptive Golomb-Rice) 부호화 기법을 적용하여 저 복잡도 무손실 압축 및 효과적인 하드웨어 구현을 달성한다. MHT는 가산기와 1비트 오른쪽 시프트(1-bit right shift) 연산만으로 구성되어 있고, AGR은 별도의 메모리 공간 및 메모리 접근 동작(memory access operation)을 포함하지 않아 저 복잡도 구현이 용이하다. 기존의 저 복잡도 무손실 압축 방법과 비교하여 제안한 알고리즘은 압축률 측면에서 우수한 성능을 나타내고, 기존 코덱(codec)의 구조를 크게 수정하지 않으면서 화질의 열화없이 하드웨어 장치에 적용될 수 있음을 다양한 영상에 대한 실험 및 복잡도 분석을 통해 보인다. 또한 제안한 방법은 메모리 접근 동작을 필요로 하지 않아 하드웨어 구현을 위한 비용을 최소화 할 수 있어, Fill HD급 이상의 고해상도 영상을 효과적으로 처리하는데 유용하다.
본 논문에서는 고속 적응적 영상 복원 필터를 소개한다. 이 필터는 압축된 영상의 복원 과정에서 발생하는 블록화 현상을 효율적으로 제거하기 위해 블록 분류라는 방법을 사용한다. 각 블록의 에지 방향은 이산 코사인 변환(DCT) 계수를 사용하여 분류되고 각 방향에 대응하는 제한적 최소 제곱(Constrained Least Square:CLS) 필터는 블록의 본원에 사용된다. 이 복원 필터는, 일련의 코딩 과정에서 양자화 연산이 비선형이고 다대일 매핑 연산자라는 관찰에 근거한다. 다음으로, 비선형과 공간 가변적 열화 연산자를 제거하기 위해 제한적 최적화 기법을 소개한다. 그리고 본 논문에서 제안된 복원 필터는 실시간 처리를 위하여 생략형 FIR 필터의 형태로 구현된다. 이것은 HDTV, DVD 그리고 화상회의 시스템에서 복구 영상의 후처리 과정에 적합하다.
When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 오류에 강인한 영상 압축 기법을 제안하였다. 공간·주파수 영역에서 웨이블릿 계수들의 통계적 특성, 에너지 특성, 방향 특성을 이용한 제로트리 기법은 높은 압축 성능을 나타낸다. 하지만, 제로트리 부호와 기법은 부호에 따른 부호화 되는 계수의 수가 다르기 때문에 오류에 민감하게 반응하여 한 개의 오류가 전체 영상에 확산되어 영향을 미치게 된다. 제안 알고리듬에서는 SPIHT(Set Partitioning in Hierachical Trees) 알고리듬을 이용한 제로트리 기법으로 영상을 부호화한다. 그리고 부호화 계수들을 부밴드간 상관도를 이용하여 비트열을 다수의 블록으로 분리하고 비트 재구성 알고리듬을 이용하여 같은 크기의 블록으로 만든다. 이 과정으로 효율적인 비트 할당과 오류의 전파를 해당 블록으로 제한하여 오류가 없거나 적은 환경에서는 제로트리 압축 기법과 유사한 성능을 보이며 오류가 많은 환경에서는 제로트리 압축 기법 및 기존의 오류에 강인한 압축보다 더 효율적으로 부호화 할 수 있다.
소스 코딩을 통해 얻어지는 대다수의 멀티미디어 데이터 정보는 여러 등급의 다른 비트에러민감도를 가지고 있다. 그러므로 효율적인 시스템 구현을 위해서는 데이터 고유의 비트에러민감도에 따라 서로 다른 수준의 에러 방지를 제공해야 한다. 이 논문에서는 다중안테나 (multiple-in multiple-out : MIMO) 기반의 OFDM시스템에서 효과적인 멀티미디어 정보를 전송하기 위한 차등 에러 방지 기법(Unequal error protection : UEP)을 제안한다. 차등의 에러 방지를 제공하는 시공간 코딩 기법을 설명하고 그 성능을 평가한다. MIMO 기법과 BICM (Bit-interleaved coded modulations) 기술은 보통 RCPC (Rate compatible punctured convolutional codes) 기법과 연계되어 구동된다. 이때 다중안테나 채널 이퀄라이저와 채널코딩 사이에 터보디코딩 기법을 적용하여 최상의 성능을 얻을 수 있는데 기존의 시스템에서는 동일한 에러방지기법(Equal Error Protection : EEP)을 사용하고 있다. 이 논문에서는 이런 시스템 구조에서 보통 사용되는 동일 에러 방지 기법(EEP)와 비교하여 차등 에러방지 기법(UEP)를 사용함으로써 얻을 수 있는 이득을 사용되는 전송파워와 채널밴드 측면에서 설명한다. 특히 제안된 알고리즘을 둘 또는 세 개의 전송 안테나와 두 개의 수신안테나를 갖는 다중안테나 시스템에 적용하고 8PSK 신호를 이용하여 플랫 페이딩 채널에서 성능을 평가하였다.
현대의 철도는 인력 및 물류 수송에 대한 요구의 급증으로 인하여 기존의 궤도 회로 기반의 제한적인 선로 용량 개선에 대한 방안으로 통신 기반 열차 제어(CBTC) 시스템이 제안되었다. CBTC에서는 열차와 승객의 안전을 위해 신뢰도가 높은 통신 시스템이 요구된다. 다양한 간섭 및 잡음 요인을 포함하는 무선 채널 환경에서 성능 향상을 위한 방안 중 하나인 다이버시티 기법은 다수의 송수신 안테나를 이용하여 데이터 전송의 신뢰도를 향상시킨다. 본 논문에서는 시공간 블록 부호화 기법을 철도 채널 환경에 적용하여 그 성능을 분석한다. 이를 위해 철도 환경에 적합한 채널 모델 적용으로 철도의 중요한 부분을 차지하는 교량 환경에 대해 라이시안 페이딩 모델을 가정하였다. 또한 이동 통신 시스템에서 성능 열화의 가장 큰 요인 중 하나인 도플러 현상을 고려하여 다양한 채널 환경에서 시공간 블록 부호화 기법의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 교량 환경에서는 위상오차에 대한 성능의 열화 정도가 다이버시티 차수에 무관하며, 변조 방식의 성상도에 관계됨을 알 수 있다.
점검 장비 S/W의 기존 방식 중에서 Visual C++등과 같은 RAD도구를 사용한 S/W 설계 기술은 간단한 메뉴의 변경 및 점검항목의 추가 등이 필요한 경우 매번 수많은 지휘단계와 코딩 및 플래시 디자인 수정, 재 컴파일, 배포 등과 같은 복잡한 단계를 거쳐야 하는 번거로움과 시간낭비를 초래한다. 또한 구현 시 수 많은 보안사항들이 포함되어 있어 작업자에 의한 기밀 유출이 우려되며 각종 무기체계 정비유지를 위한 점검 장비는 신속하고 정확하며, 효율적인 고도의 진단 능력이 요구되고 있다. 본 논문에서는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 상용의 RIA기술과 진단 지식 기반 XML데이터로 구현한 COTS 고장진단시스템 설계기술을 제안한다. 제안된 방식은 기존 방식의 문제점을 보완하고, 점검시간 단축 및 성능 향상, 사용성, 유지보수의 용이성을 향상시킨다.
동영상 부호화에서 움직임 추정은 참조 프레임으로부터 현재 프레임의 화소를 추정하는 처리로서 예측 화질과 부호화 시간에 직접적인 영향을 미친다. 본 논문은 고속 움직임 추정을 위해 시공간 움직임 활동도를 이용한 적응형 계층 육각 탐색에 관한 것이다. 제안된 방법은 현재의 매크로블록에 시공간적으로 인접한 매크로블록들의 움직임 벡터를 이용하여 시공간 움직임 활동도를 정의한다. 이렇게 정의한 시공간 움직임 활동도가 낮을 경우 기존의 적응형 육각 탐색을 수행하고, 그렇지 않을 경우, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 다단계 계층 공간상에서 계층 육각 탐색을 수행한다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석.평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주고 있다. 제안된 방법은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 야기되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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