In order to reduce the complexity of SVC encoding, we introduce a fast mode decision method in the enhancement layers of spatial scalability by selectively performing the inter-layer residual prediction of SVC. The Inter-layer residual prediction coding in Scalable Video Coding has a large advantage of enhancing the coding efficiency since it utilizes the correlation between two residuals from a lower spatial layer and its next higher spatial layer. However, this entails the dramatical increase in the complexity of SVC encoders. The proposed method is to analyze the characteristics of integer transform coefficients for the subtracted signal for two residuals from lower and upper spatial layers. Then it selectively performs the inter-layer residual prediction coding and rate-distortion optimizations in the upper spatial enhancement layer if the SAD values of residuals exceed adaptive threshold values. Therefore, by classifying the residuals according to the properties of integer-transform coefficients only with SAD of residuals between two layers, the SVC encoder can perform the inter-layer residual coding selectively, thus significantly reducing the total required encoding time. The proposed method results in reduction of the total encoding time with 51.5% in average while maintaining the RD performance with negligible amounts of quality degradation.
Kim, Min-Sung;Jun, Do-Young;Yang, So-Jung;You, Hong-Yeon;Hong, Sung-Hoon
Proceedings of the KIEE Conference
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2008.04a
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pp.83-85
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2008
현행 지상파 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)에서는 최대 CIF급 해상도의 동영상을 384 Kbps 정도의 비트율로 압축하여 비디오 CD급의 화질을 제공한다. 따라서 큰 화면을 통해 DMB 방송을 시청할 경우 해상도 부족 등으로 인한 화질 열화를 느낄 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 계층적으로 부호화된 비트스트림을 서로 다른 채널로 전송하는 고품질 AT-DMB 시스템이 연구되고 있다. 더불어, 계층변조 기술을 이용하여 추가적인 전송대역폭을 확보하고, 계층적 비디오 부호화 기술을 이용하여 고품질 이동 멀티미디어 방송을 제공하는 고품질 T-DMB 방식이 개발되고 있다. 이와 같은 AT-DMB 방식으로 사용자에게 안정된 고품질 비디오 서비스를 제공하기 위해서는 계층적 비디오 부호화를 고려한 효율적인 AV다중화 및 동기화 구조에 대한 연구가 필수적으로 요구 된다. 본 논문에서는, 이와 같은 고품질 AT-DMB 시스템을 위해서 각 계층 ES(Elementary stream)을 MPEG-4 over MPEG-2 시스템과 Eureka-147 DAB 시스템을 통해 서로 다른 채널로 전송한다. 계층별 전송으로 인한 시간 지연에 대처하여 수신입력부에서는 각각의 계층으로 전송된 ES들이 동기화 되어 복호화 되도록 SVC의 계층적 비트스트림 구조와 적응적으로 동작되는 다중화 시스템구조를 제작하였다.
There are many types of clustering algorithms such as centroid, hierarchical, or density-based methods. Each algorithm has unique data grouping principles, which creates different varieties of clusters. Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) is a well-known density-based algorithm to analyze arbitrary shaped and varying density clusters, but the obtained clusters only correlate loosely. Hierarchical agglomerative clustering (HAC) reveals a hierarchical structure of clusters, but is unable to clearly find non-convex shaped clusters. In this paper, we provide a novel hierarchy generation framework and application which can aid users by combining the advantages of the two clustering methods.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.04a
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pp.261-270
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2000
개념 계층(Concept Hierarchy)은 데이터베이스 분야에서 사용되는 대표적인 배경 지식(Background Knowledge)으로써, 데이터베이스에 내재되어 있는 구조적인 정보, 데이터의 분포, 영역전문가(Domain Expert)에 의해 주어지는 외부 지식 등이 반영되어 있다. 개념 계층의 특성상 부모(parent)-자식(child) 관계가 있는 두 노드가 있을 때, 한 노드의 값으로부터 다른 노드의 값을 추정할 수 있다. 이 추정된 값을 기대치라고 하고, 한 노드의 값으로부터 추정된 기대치와 실제치가 상당히 상이한 값을 보이는 노드가 있을 때, 이를 흥미롭다(interesting)라고 할 수 있다. 그러나 아직까지 개념계층상에서의 흥미로운 부분 탐색에 대한 연구가 없었으며, 흥미로움(interestingness)의 척도(measurement)에 대한 연구로서는 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등이 있다. 그러나 이런 흥미도의 척도에 관한 연구도 연관규칙에 한정되어 이루어졌으므로 개념계층상의 데이터에 적용하기 위해서는 약간의 수정 및 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성에 따른 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층상에서의 흥미도의 척도를 제안하고 흥미로운 부분을 탐색하는 방법을 기술하고자 한다. 또한 데이터마이닝의 결과인 연관규칙을 개념계층에 적용하여 연관규칙을 통해 얻어질 수 있는 기대치를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.
첨단의 자동화 시스템을 구축하기 위해서는 각 필드기기에서 생산되는 정보들을 적절한 형태로 가공하여 적시에 필요한 공정으로 제공하여 줄 수 있는 지능형 센서 및 필드기기의 도입이 필요하다. 이러한 필드기기들이 유기적으로 정보를 교환하고 공유하기 위해서는 통신망 시스템을 구축할 필요가 있다. 필드버스는 자동화 및 분산 제어 시스템의 컴퓨터 통신망 계층구조에서 최하위 계층 기기들 간에 실시간 통신을 제공하는 산업용 통신망이다. 본 연구에서는 통신용 프로세서인 Mc68360을 기반으로 하여 필드버스의 일종인 Profibus의 물리계층과 데이터링크계층 프로토콜을 구현하였다. 물리계층은 프로세서의 UART 통신 기능과 RS-485칩을 사용하여 구현하고, 데이터링크계층 프로토콜은 프레임 분석과 송수신, 에러처리, 흐름제어, 매체접속권한 관리 등의 기능을 소프트웨어로 구현하였다. 또한 지능형 센서 본래의 목적중의 하나인 원격관리 기능을 위하여 각 필드기기의 노드 주소, 타이머 값 등의 통신 파라미터를 원격 마스터에서 설정할 수 있도록 관리계층의 기능을 추가하였다. 본 연구에서는 각각 하나의 노드기능을 담당하는 여러 개의 보드들로 구성된 testbed를 구축하고, 다양한 통신환경에서 초기화, 정상, 비정상 상태 등의 동작을 실험하였으며, 이를 통하여 지능형 센서용 필드버스의 데이터링크계층 프로토콜이 정상적으로 동작됨을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.04b
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pp.1133-1136
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2001
ATM 포럼에 제시된 LR 기법에서는 위치 등록기를 각 계층별로 물리적으로 배치하고 있어 다수의 데이터베이스가 필요하고, 데이터베이스 액세스 회수가 증가하며 위치 관리를 위한 신호 트래픽이 많고 호 설정 지연이 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PNNI(Private Network to Network Interface) 기반의 무선 ATM 망에서 기존 LR 기법에서 사용하는 물리적인 계층 구조에서 각 계층마다 위치 등록기를 둠으로 인한 문제점을 보완하기 위해 PNNI 계층을 적용하여 논리적 계층에 의한 위치 등록기 구조를 제시한다. 논리적 계층 구조에서는 위치 등록기를 논리적인 그룹으로 묶고, 이 그룹들을 다시 그룹으로 묶어서 위치 등록기의 논리적인 트리 헝태로 만들어 상위 레벨의 위치 등록기의 역할을 하위 레벨의 위치 등록기 중 하나가 수행할 수 있도록 한다. 그리고, 위치 관리 비용 측면에서 성능을 비교 평가하여 제안된 논리적 계층 구조가 기존의 물리적 계층 구조에 비해 데이터베이스 수가 줄어들고, 위치 관리 비용을 줄이는 효과를 얻을 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.4B
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pp.695-703
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2010
In this paper, we propose an adaptive scalable encryption scheme for the layered architecture of SVC video. The proposed method determines an appropriate set of encryption algorithms to be applied for the layers of SVC by considering the importance and priority relationship among the SVC video layers. Unlike the conventional encryption method based on a fixed encryption algorithm for the whole video layers, the proposed method applies differentiated encryption algorithms with different encryption strength the importance of the video layers. Thereupon, higher security could be maintained for the lower video layer including more important data, while lower encryption strength could be applied for the higher video layer with relatively less important data. The effectiveness of the proposed adaptive scalable encryption method is proved by extensive simulations.
In order to fedice the computational complexity of the motion estimation for the spatio-temporal prediction of the higher layer, two estimation method are proposed. In the first one, the motion vector of the higher layer is estimated within the small search range by using the previously estimated motion vector in the lower layer as an innitial vector. Inthe second one, the notion vector is estimated by the spatio-temporally weighted search, which is combined with the previously estimated motion vector of the lower layer and the weight for spatial prediction. Simulation results show that the proposed methods give the smaller computational complexity without the degradation of the coding efficiency than the conventinal one.
개념 계층(Concept Hierarchy)은 데이터베이스 분야에서 사용되는 대표적인 배경 지식(Background Knowledge)으로써, 데이터베이스에 내재되어 있는 구조적인 정보, 데이터의 분포, 영역전문가 (Domain Expert)에 의해 주어지는 외부 지식 등이 반영되어 있다. 개념계층의 특성상 부모(parent)-자 식(child) 관계가 있는 두 노드가 있을 때, 한 노드의 값으로부터 다른 노드의 값을 추정할 수 있다 이 추정된 값을 기대치라고 하고, 한 노드의 값으로부터 추정된 기대치와 실제치가 상당히 상이한 값을 보이는 노드가 있을 때, 이를 흥미롭다(interesting)고 말할 수 있다. 그러나 아직까지 개념계층 상에서의 흥미로운 부분 탐색에 대한 연구가 없었으며, 흥미로움(interestingness)의 척도(measurement) 에 대한 연구로서는 신뢰도(confidence),리프트(lift),컨빅션(conviction)등이 있었다. 그러나 이런 흥미도 의 척도에 관한 연구도 연관규칙에 한정되어 이루어졌으므로 개념계층상의 데이터에 적용하기 위해 서는 약간의 수정 및 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성에 따른 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층상에서의 흥미도의 척도를 제안하고 흥미로운 부분을 탐색하는 방법을 기술하고자 한다. 또한 데이터마이닝의 결과인 연관규칙을 개념 계층에 적용하여 연관규칙을 통해 얻어질 수 있는 기대치를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용 가능하리라 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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