본 논문에서는 광대역 코드분할 다중접속방식(W-CDMA : Wideband-Code Division Multiple Access)을 이용하는 전력제어된 이동통신 시스템에서 영상전송을 위한 채널모형을 설계하고, 영상 소스 데이터와 결합된 채널 부호화에 대한 설계를 하고 전송성능을 검증하고자 한다. 웨이브릿 변환 알고리즘을 이용하여 각 대역별 중요도에 따라 차등적인 크기의 블록 단위로 세분화하여 독립적으로 부호화 하였고, 영상정보의 전송에러에 대한 감응도를 고려하여 RS(Reed-Solomon)부호화시에 각각의 신호대역에 따라 분리된 RS 부호화율을 적용하여 W-CDMA 페이딩 채널 에러에 대하여 동일한 데이터율로서 더 나은 PSNR 이득을 얻도록 하였다. 또한 Truncated Hybrid Type I ARQ 방식에 의한 재전송과정에서 재전송 프레임간 Combine하여 성능을 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 시뮬레이션을 통해 차세대 영상전송 시스템으로서 기존의 독립적인 영상-채널 부호화방식에 비해 무선채녈의 열화에서도 성능의 감소가 크지 않아 효과적인 영상전송 방법임을 알 수 있었다.
초해상도 영상복원은 동일 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도의 영상으로 재구성하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 위성영상, 비디오 감시, 영상 강조 및 복원, 영상 모자이킹, 의료 영상과 같이 여러 장의 프레임 영상을 획득할 수 있는 분야에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 지상을 촬영한 비디오 영상 열에 공간영역 초해상도 기법을 적용하였다. 실험에 사용된 영상은 높은 중복도로 촬영된 연속적인 비디오 영상에서 부표본화되었으며, 저해상도 영상과 고해상도 영상간의 관측 모델을 구성하고 초해상도 영상복원 기법중의 하나인 MAP 알고리즘을 적용하였다. MAP 기법을 이용하여 여러 장의 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 복원하였으며, 그 결과를 기존의 영상보간 방법들과 비교하였다.
음성코딩 시 성도는 Linear Predictive Coding (LPC) 계수를 이용해서 모델링 한다. 일반적으로 LPC 계수는 양자화와 선형보간 관점에서 유리한 Line Spectral Frequency (LSF) 파라미터로 변경하여 사용한다. 10차 이상의 다차원 LSF 데이터를 벡터 양자화를 이용하여 직접 코딩하게 되면 벡터 내 상관관계 (intra-frame correlation)를 모두 이용할 수 있으므로 rate-distortion 관점에서는 높은 효율을 기대할 수 있다. 하지만, 계산량과 메모리 요구량이 높아져서 실제 코딩 시스템에서는 사용할 수 없게 되므로, 차원을 나누어 압축하는 Split Vector Quantization (SVQ)이 이용된다. 또한, LSF 데이터는 과거 벡터와의 벡터 간 상관관계 (inter-frame correlation)가 높으므로, 이를 이용한 Predictive Split Vector Quantization (PSVQ)이 사용되고 있다. PSVQ는 SVQ 보다 높은 rate-distortion 성능을 보인다. 본 논문에서는 음성 저장 장치를 위한 최적의 PSVQ를 구현하기 위해서 다수의 과거 프레임 정보와의 벡터 간상관관계 (inter-frame correlation)를 고려한 Multi-Frame AR-model 기반 SVQ (MF-AR-SVQ)를 제안하였다. 기존 PSVQ와 비교해 보았을 때, MF-AR-SVQ는 계산량과 메모리 요구량의 큰 증가 없이, 평균 spectral distortion 관점에서 약 1비트의 성능 향상을 보였다.
본 논문은 멀티 코어 프로세서 기반의 영상 감시 시스템을 위한 침입 탐지 처리의 가속화를 제안한다. 침입 탐지 처리의 가속화를 위해 병렬화를 진행하였고, 이를 위해 기존 침입 탐지 알고리즘을 분석하고 데이터 의존성을 고려하여 프레임 단위의 병렬화된 처리 구조를 설계하였다. 병렬화된 침입 탐지 처리의 유효성을 검증하기 위하여 다중 쓰레드 기반의 프로그램으로 구현하여 침입 탐지의 가속화 정도를 측정하였다. 구현한 침입 탐지 처리 프로그램의 탐지 속도는 논리적 쓰레드를 8개까지 구현할 수 있는 환경에서 기존 단일 쓰레드 처리 대비 최대 353.76%가 향상되었다.
ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication standardization sector)와 MPEG(Moving Picture Experts Group)에 의해서 최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 블록 크기 움직임 추정, 복수참조영상, 1/4화소 움직임 예측/보상, 4×4 정수 DCT(Integer Discrete Cosine Transform), 율-왜곡 최적화(Rate-Distortion Optimization) 등의 새로운 부호화 기술로 H.263, MPEG-4 등 기존 비디오 표준에 비해 더 좋은 부호화 효율을 제공하고 있다. 그러나 새로운 부호화 기술들은 H.264 의 전반적인 복잡도를 심화시키는 주된 요인이기도 하다. 따라서, H.254 의 실제 응용을 용이하게 하기 위해서는 이러한 기술에 대한 고속 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 율-왜곡 최적화를 통한 부호화 모드 결정시 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록 크기 움직임 추정 및 공간예측 부호화를 효율적으로 생략하여 부호화 모드 결정을 빠르게 수행하는 고속 모드 결정법을 제안한다. 실험결과, 제안된 방법은 부호화 효율의 손실이 거의 없으면서도 계산법을 약 4배 향상시킨다.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 비트스트림의 전송 에러 복원에 알맞는 선택적 시간축 에러 은닉 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 손실 매크로블록이 전경인지 배경인지 판단한 결과에 따른 해당 에러 은닉방법을 수행한다. 손실 블록이 배경으로 판단된 경우에는 단순 대체 기법으로 은닉하며, 손실 블록이 전경으로 선택되었을 경우에는 다중 참조영상에서 추정된 블록들의 유사성을 판단하여 추정블록들을 선택적으로 평균하여 은닉을 한다. 제안된 알고리즘은 CDMA2000 (UMTS)망의 무선(air) 인터페이스에서 발생하는 에러 모의실험을 통하여 H.264/AVC의 FMO 부호화에서 H.264/AVC의 테스트 모델상의 에러 은닉 알고리즘보다 평균 1.18dB 성능 향상이 있으며, N-Slice 부호화에서는 평균 0.33dB의 성능 향상을 나타내었다 또한 주관적 화질면에서도 제안된 방법이 다른 에러 은닉 알고리즘보다 우수함을 보인다.
기존의 예제기반 초해상도 복원은 다수의 외부영상을 이용한 사전 생성 방법과 단일 영상을 이용한 자기참조 예제기반 복원 방법이 있지만, 입력영상의 특성과 패치사전에 따라 복원 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 본 논문에서는 멀티 프레임의 움직임 정보를 이용하여 적응적 패치 선택을 통한 초해상도 영상복원 방법을 제안한다. 제안하는 초해상도 영상 복원 방법은 3가지 단계로 구성된다. i) 인접한 프레임간의 움직임 정보를 이용한 로컬 영역을 정의, ii) 단계적 열화를 이용한 적응적 패치 검색 방법, iii) 최적의 패치검색을 통한 패치 결합 및 초고해상도 영상복원이다. 결과적으로 제안하는 방법은 인접한 프레임간의 움직임 정보와 단계적 열화를 이용하여 패치를 검색함으로써 패치 검색의 정확성을 높여주고, 동영상에서 부자연스러운 현상이 제거된 초해상도 영상 복원이 가능하다. 실험결과에서는 기존의 초해상도 영상복원 방법과 비교할 때 복원 부작용이 감소되어 자연스럽게 복원된 영상을 제공하는 동시에, peak-to-peak signal noise ratio (PSNR)과 structural similarity measure (SSIM)를 사용한 객관적 성능 향상을 보인다.
철도차량에서 있어서 충돌 시 철도차량의 전두부가 운전자 및 승객의 공간을 침투하는 위험성을 항상 내포하고 있다. 이러한 위험성을 줄이기 위해서, 철도차량의 충돌에 관한 연구들이 전세계적으로 활발히 진행 중에 있다. 2010 년에 미국연방법규인 CFR (Code of Federal Regulations)은 단부 구조물 (end frame)의 구성요소인 충돌 기둥 및 모서리 기둥에 대한 압괴조건을 추가하여 개정되었다. 본 연구에서는 충돌 기둥에 대해서 CFR 법규에 명시된 조건에 대해서 압괴해석 및 압괴시험을 수행하였고, 법규에서 근본적으로 고려한 충돌체와의 충돌해석을 수행하여 그 결과들을 비교하였다. 이를 통하여, 단부 구조물의 압괴특성과 충돌특성을 파악하고 해석의 신뢰성을 검토하여 다양한 단부 구조물의 개발에 있어서 압괴해석의 유용성을 확인하는데 그 목적이 있다.
본 논문은 여러 가지 장면 검출 방식들 중 강인한 특징 변수들의 선별과 신경망을 이용하여 향상된 장면 전환점 검출 기법을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임 간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임 간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 강인한 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 본 논문에서 강인한 특징 변수들을 선택하기 위해, 데이터 마이닝 기법 중 대표적인 CART(classification and regression tree)를 이용하고, 다차원 변수에 따른 임계값을 선정하기 위해 역전파 신경망(backpropagation neural net)을 이용한다. 제안한 방식과 대표적인 특징 추출인 PCA(principal component analysis)기법을 비교하여 특징 변수의 추출 성능을 평가한다. 실험 결과에 따라 제안된 방식이 PCA 기법과 비교하여 우수한 성능이 나타남을 확인한다.
이 논문은 다중안테나를 이용한 무선전력전송에 기반한 인지무선(Cognitive Radio,CR) 네트워크에서 스펙트럼 활용방안을 다룬다. 무선 전력전송 기반의 CR 통신 시스템은 스펙트럼 사용효율을 높이기 위해 허가되지 않은 이차사용자(Secondary User,SU)가 기존의 일차 사용자(Primary User,PU)에 의해 사용되지 않는 스펙트럼을 활용하여 전력을 채집하고 정보를 보낼 수 있는 시스템이다. 본 논문에서는 스펙트럼 사용효율을 높이기 위해 이차 기지국이 다중 안테나(Multi-antenna)를 사용하여, PU에 대한 간섭 제거 및 에너지 빔포밍을 할 수 있는 전송기법을 제안하고, 이에 따른 정보전송량을 최대로 얻기 위한 프레임 스케쥴링 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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