본 논문에서는 스위치드 릴럭턴스 모터의 새로운 회전자 위치 검출법을 제안한다. 기존의 위치센서의 약점을 보완하기 위해 위치 검출 방법의 저 비용과 강인성에 관심을 갖고, 시변 쇄교자속에 의해 토로이달 SRM의 내부에 장착된 서치 코일에 유기되는 전압 파형을 이용하여 위치 검출을 시도하였다. 서치 코일에서 유기되는 전압 파형이 회전자의 위치정보를 포함하고 있으므로, 이를 이용해 회전자의 특정위치를 검출하고 적절한 상을 여자시킴으로써 SRM을 구동할 수 있게 된다. 실험을 통하여 서치코일만을 이용하여 토로이달 SRM을 구동시킨 결과와 엔코더를 사용하여 구동시킨 결과와 비교함으로써 본 논문에서 제시한 방법의 타당성을 검증하였다.
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.
동영상을 효율적으로 압축하기 위한 움직임벡터 예측에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 가장 일반적인 FBMA(Full search-based Block Matching Algorithm)는 화질은 좋지만 계산량이 많기 때문에 실시간 인코딩을 요구하는 시스템에서 사용하는데 문제가 있다. 좋은 화질을 유지하면서 인코딩 속도를 해결하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔지만 ASIC이나 소형 시스템에서 사용할 수 있는 방법이 계속 요구되고 있다. 본 논문에서는 계산량을 더욱 줄여 속도향상을 가져오면서 FBMA와 비숫한 SNR을 유지하는 방법인 NMS(New Fast Motion Estimation Search With Subsmapling Method)를 제안하였다. NMS는 서브샘플림한 값을 이용하여 SAD값을 구하고 또한 새로운 Search를 제안하여 기존 방법들이 제공하는 주관적 화질이나 PSNR을 높게 유지하면서도 속도를 10~15% 정도 개선시킬 수 있다.
본 논문에서는 벡터 양자화(VQ)의 탐색 복잡도를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 본 방법의 현재 부호화하려는 벡터의 특성을 효율적으로 이용함으로써 고속 탐색 효과를 가져온다. 벡터 크기가 16인 제안하는 VQ방식으로써 약 0.1-1.9dB의 미소한 성능 감소로 1/8-1/16의 복잡도 감소를 꾀할 수 있음을 보인다. 동시에 기존의 방식과 비교하여 더 성능이 우수함을 보인다.
움직임 추정 및 보상을 위한 방법 중 가장 많이 사용하는 블록 정합 방법은 어떤 평가 함수와 탐색방법(Search Procedure)을 사용했느냐에 따라 그 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 평가 함수로써 평균 제곱 오차(Mean Squared Error; MSE), 평균 절대값 오차(Mean Absolute Error; MAE), 화소 차분류(Pel Difference Classification: PDC)을, 탐색 방법으로써 전체 탐색 방법(Full Search Method : FSM), 3단계 탐색 방법(Three Step Search : TSS), 대각 탐색 방법(Cross Search Algorithm ;CSA)을 사용하여 이들의 성능을 각각 비교 분석하여 봄으로써 블록 정합 방법을 이용한 움직임 추정에 대한 전반적인 이해를 도모하고자 한다.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 코덱의 부화소 움직임 추정 연산을 효율적으로 줄일 수 있는 고속 부화소 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 부화소 움직임 추정 연산은 보다 정확한 움직임 벡터를 찾을 수 있어 비디오 코덱에 널리 사용되지만, 추가적인 보간 및 탐색 연산으로 인해 부호화기의 연산량을 증가시키는 문제점이 있다. 제안하는 고속 부화소 움직임 추정 알고리즘은 SASR(Simplified Adaptive Search Range)을 이용하여 부화소 움직임 추정 연산을 선택적으로 수행하며 MSDSP(Mixed Small Diamond Search Pattern)을 이용하여 부화소 탐색 지점을 감소시켰다. 제안한 알고리즘은 전역 부화소 탐색 알고리즘과 비교하여 탐색 지점이 최대 93.2% 감소하였으며, PDFPS(Prediction-based directional fractional pixel search) 알고리즘보다 탐색 지점이 최대 81% 감소하며 PSNR 감소는 최대 0.04dB로 화질의 열화는 매우 미비했다.
본 논문에서는 동영상 압축 방식에서 압축 효율을 증가시키는 움직임 벡터 추정 방식의 개선된 방법에 대해 제안한다. 움직임 벡터 추정 방식의 하나인 BMA(block matching algorithm) 중에 가장 좋은 성능을 보이는 FSA(full search algorithm)은 움직임의 정도를 예측하지 않고 모든 블록에 대해 고정적인 탐색 영역이 결정되어 있다. 이는 계산량을 상당히 크게 하는 원인이 된다. 제안된 방식은 블록 사이의 움직임이 유사한 특성을 이용하여 블록 단위의 동적인 탐색 영역을 결정하여 계산량을 효율적으로 줄이면서 FSA와 유사한 특성을 유지하게 된다.
Among the compression methods of moving picture information, a motion estimation method is used to remove time-repeating. The Block Matching Algorithm in motion estimation methods is the commonest one. In recent days, it is required the more advanced high quality in many image processing fields, for example HDTV, etc. Therefore, we have to accomplish not by means of Partial Search Algorithm, but by means of Full Search Algorithm in Block Matching Algorithm. In this paper, it is suggested a structure that reduce total calculation quantity and size, because the structure using Bit Plane select and use only 3bit of 8bit luminance signal.
This paper presents a fast block-matching algorithm based on the normalized cross-correlation, where the elimination order is determined based on the gradient magnitudes of subblocks in the current macroblock. Multilevel Cauchy-Schwartz inequality is derived to skip unnecessary block-matching calculations in the proposed algorithm. Also, additional complexity reduction is achieved re-using the normalized cross correlation values for the spatially neighboring macroblock because the search areas of adjacent macroblocks are overlapped. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the speed-up ratio up to about 3 times in comparison with the existing algorithm.
본 논문에서는 PNNI망에서 효율적인 full mesh 토폴로지 요약기법을 제안하였다. 제안된 full mesh 토폴로지 요약기법에서는 모든 경로를 찾는 대신 홉 카운트 기반의 깊이 우선 방식을 사용하여 효율적으로 다중경로를 탐색할 수 있도록 하였다. 이를 위해 토폴로지 요약 정보를 줄이고 다중링크 요약에 유연성을 부여하기 위하여 대역폭과 지연의 한 쌍으로 구성된 두 개의 라인 세그먼트를 이용하는 수정된 라인 세그먼트 기법을 제안하였고 이를 full mesh 토폴로지 요약에 적용하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 기존의 full mesh 기법과 호 성공율, 접근시간 및 크랭크백율에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교ㆍ분석하였다. 시물레이션 결과 제안된 기법이 기존의 기법에 비해 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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