비선형 적응백스텝핑 제어기법은 외부 환경에 의한 여러가지 파라미터의 변동에도 불구하고 강인한 특성을 가진다. 이를 사용하여 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)의 정밀한 속도제어기를 설계하기 위해서는 빠른 제어 주기를 가져야만 한다. 하지만 속도 측정을 위한 엔코더의 분해능의 제약으로 연산주기를 빠르게 가져가지 못하고, 결국 제어기의 성능을 높이지 못하게 된다. 본 논문은 빠르고 정밀한 속도 제어기를 설계하기 위하여 비선형 적응백스텝핑 제어기법을 적용한 센서리스 속도 제어기 설계 방법을 제안한다. 제어기는 EKF(Extended Kalman Filter)를 이용하여 추정된 속도정보를 이용하여 비선형 적응백스텝핑 제어기법을 사용하는 방식으로 IPMSM의 속도 제어를 수행한다. 제안된 제어기의 성능은 PSIM을 이용한 모의 실험을 통하여 검증하였다.
육상의 지표면 파라미터는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서는 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계일 원격 탐사 영상 시리즈를 어댑티브 피드백 시스템에 의해 복원한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모델을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 깁슨 랜덤 필드를 사용한다. 복원과정을 통하여 구성된 하모닉 모델과 어댑티브 계수에 의해 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일주일 간격으로 정적 합성하여 NOVI 시리즈를 구하고 하모닉 모델을 사용하는 어댑티브 복원 시스템을 이 NDVI 시리즈를 적용하여 한반도 지표면 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 어댑티브 복원시스템이 거의 실시간으로 지표면 변화를 감시하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.
본 연구에서는 적응적 분할격자기반 2차원 침수해석모형 K-Flood를 개발하였다. 분할격자기법은 흐름 특성을 기반으로 격자를 분할하여 흐름영역과 비흐름영역으로 구분하는 격자생성기법이며, 분할격자기법과 격자세분화기법을 동시에 활용하면 매우 적은 수의 격자로 복잡한 형상의 흐름영역을 표현할 수 있어 효율적인 모의가 가능하다. 특히 최근 도시홍수에 대해 매우 정밀한 해상도의 자료와 격자를 이용하여 보다 정확한 침수해석 또는 예보를 하고자 하는 시도가 늘어나고 있으며, K-Flood는 이러한 복잡한 흐름영역의 계산 시 적응적 분할격자를 활용하여 효율적인 격자생성이 가능하다. 공간 및 시간에 대해 2차 정확도의 유한체적 수치해법이 적용되었다. K-Flood의 검증을 위해 2차원 침수해석모형의 검증에 널리 사용되고 있는 1) 원형 실린더에 의한 충격파 반사 모의, 2) 도시홍수실험 모의, 3) Malpasset 댐붕괴 모의를 수행하였다. 모든 모의에서 관측자료 및 과거의 모의결과와 비교하여 성공적으로 K-Flood의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 다양한 재생환경에서 적응적으로 홀로그램 비디오를 서비스하기 위한 스케일러블 코딩 방법을 제안한다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 모두를 스케일러블 부호화 및 복호화에서 사용하는 방법으로, 복원된 영상의 해상도, 즉 영상의 크기를 스케일링하는 해상도-스케일러블 코딩 방법이다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 각각의 차영상을 압축하는 방식을 사용하고 있으며, 디지털 홀로그램의 차영상은 손실압축, 광원정보의 차영상은 무손실압축 방법으로 압축한다. 제안하는 방법을 실험한 결과 기존의 방법에 비해 압축률 대비 화질이 매우 우수하고, 특히 압축률이 증가할수록 기존방법보다 월등한 성능을 보였다.
본 논문에서는 상호 보완 관계에 있는 초고해상도 기법과 선명도 증강 기법을 통합하여 전체적인 화질을 향상시키는 새로운 초고해상도 기법을 제안한다. 먼저 학습 과정을 통해 선명도 증강의 세기에 따라 다중의 사전을 구성하고, 고 해상도 영상을 합성할 때 영상의 국부 영역 특성에 따라 서로 다른 사전을 적응적으로 참조하도록 한다. 또한, 추가적인 후처리 과정을 통하여 저해상도 영상에 내재되어 있는 아티팩트가 초고해상도 처리에 의해 증폭되는 현상을 감소시켜 화질을 극대화한다. 모의실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 객관적 화질 측면에서 비교 대상이 되는 알고리즘들에 비하여 우수함을 보였다. 특히, 영상의 선명도를 나타내는 CPBD 측면에서 bi-cubic 대비 0.3, Song 기법과 Fan 기법 대비 0.1 높게 나타났다. 또한, 주관적 화질 측면에서 영상의 질감 영역 및 경계 영역의 화질이 향상된 결과를 보이는 것을 확인하였다. 제한된 방법은 기존 방법 대비 17% 정도의 메모리만을 필요로 하므로 구현 관점에서도 장점이 있음을 알 수 있다.
본 논문은 개발자가 의도한 화면을 다양한 해상도의 모바일 기기에서 동일한 비율의 게임 화면 출력을 지원하기 위한 적응적 방법을 제안한다. 원하는 비율로 게임 화면의 일부만 출력하는 방식을 클리핑(clipping) 기법이라 하며 업계에서 기존에 쓰고 있는 기법이다. 다양한 해상도에 대응하기 위해 개발자들은 의도하는 게임 화면을 해상도에 따라 다양하게 제작해야하기 때문에 추가적인 개발 비용이 발생하게 된다. 그러나 하나의 설정 화면비율과 사용하는 기기의 화면 비율과의 관계에 맞춰 자동으로 배율을 계산하여 출력을 해준다면 개발시간을 절감할 것이다. 본 연구의 제안 알고리즘을 이용하면 다양한 해상도에서 게임제작화면을 자동으로 동일한 비율로 디스플레이가 가능하며 또한 모바일 기기의 해상도에 상관없이 미니맵이 자동 고정되도록 출력하는 것도 지원 가능하다.
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.
최근 초고속 인터넷, HDTV, 3차원 입체 고 선명 TV, 그리고 ATM backbone 망 등과 같은 광대역 통신의 요구가 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 무선망을 통한 광대역 데이터를 전송하기 위해 Ka 대역 주파수의 사용이 요구된다. 그런데 Ka 대역 주파수를 사용하면 강우에 의한 페이딩이나 대기손실에 의해 수신 데이터의 성능이 심각하게 영향을 받는다. 따라서 채널환경에 의한 성능 감소를 극복하기 위해 적응형 모뎀이 요구된다. 본 논문에서는 채널환경을 극복하는 155Mbps급 적응형 모뎀의 구조를 제시하고 설계한다. Ka 대역의 무선통신 채널에 대한 강우감쇠를 보상하기 위해 다양한 부호 율을 갖는 적응형 부호화 기법 및 TC-8PSK, QPSK, BPSK와 같은 다중 변조기법을 채택한다. 또한 본 논문에서는 다중 복조기에서 변조방식의 정보 없이 복조하기 위한 블라인드 복조방법을 제안하고, 빠른 위상모호성 해결 방법을 제안하며, SPW모델에 의해 적응형 모뎀의 설계와 시뮬레이션 결과를 제시한다. 본 155Mbps급 적응형 Modem은 $0.25\mu{m}$ CMOS 표준 셀 기술과 95만 게이트로 설계하고 구현하였다.
Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions
To reduce the bit-rate of video sequences by removing temporal redundancy, motion estimation techniques have been developed. However, the high computational complexity of the problem makes such techniques very difficult to be applied to high-resolution applications in a real time environment. For this reason, low computational complexity motion estimation algorithms are viable solutions. If a priori knowledge about the motion of the current block is available before the motion estimation, a better starting point for the search of n optimal motion vector on be selected and also the computational complexity will be reduced. In this paper, we present an adaptive block matching algorithm based on temporal correlations of consecutive image frames that defines the search pattern and the location of initial starting point adaptively to reduce computational complexity. Experiments show that, comparing with DS(Diamond Search) algorithm, the proposed algorithm is about 0.1∼0.5(㏈) better than DS in terms of PSNR and improves as much as 50% in terms of the average number of search points per motion estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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