일반 적인 고속 블록 정합 알고리즘들은 현재 프레임의 탐색 블록과 참조 프레임의 탐색영역 내의 블록간 MAD(Mean Absolute Distance)를 구하여 그 값을 탐색 점으로 사용하므로 탐색 점 수만큼 MAD를 구해야 하는 단점이 있다. 이와 같은 고속 블록 정합 알고리즘들의 단점을 해결하기 위해 탐색 점 예측에 의한 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 "이웃 한 화소는 서로 간에 거의 같은 값을 지니고 있다"라는 성질을 이용하여, 이웃 한 탐색 점 두개의 MAD 평균값을 계산하여 그 값을 새로운 탐색 점으로 사용하여 탐객 하기 때문에 탐색 점 수는 DS(Diamond Search)알고리즘과 비교하여 비슷하지만, 최소 오차가 center일 때의 탐색 점을 예측에 의해 산출 하므로 총 연산량은 2Ep$N_2$만큼 크게 줄어든다. Ep는 예측 탐색 점 수를 나타내며, N은 블록의 크기를 나타낸다.
본 논문에서는 영상 압축에 있어서 사용되는 새로운 고속 움직임 추정 기법에 대해 소개한다. 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(FSBMA)은 최상의 PSNR을 갖는 화질로 움직임 벡터를 추정할 수 있지만 높은 계산량으로 인하여 실시간 구현에 부적합하다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 계산량을 낮추면서 유사한 화질을 유지할 수 있는 많은 고속 탐색 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 잘 알려진 고속 블록 정합 알고리즘을 수정 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 움직임 추정에서의 고속 블록 정합 알고리즘에 있어 변형된 다이아몬드(Diamond) 탐색 기법을 이용하여 영상이 갖는 서로 다른 움직임 패턴에 대해 움직임의 방향성에 따라 적응적으로 탐색 방향과 패턴을 달리하면서 움직임을 예측하여 다이아몬드(Diamond)탐색 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 보다 적은 계산량을 가지고 움직임 벡터를 추정학 수 있다. 또한 이를 PMVFAST(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique)와 결합함으로서 보다 좋은 화질을 가질 수 있다.
본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.
시 공간적으로 인접한 주변 블록들의 움직임 정보들을 이용하여 적응적으로 탐색 범위를 조절하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 기존의 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법들은 참조 프레임에 있는 모든 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최댓값을 이용하여 현재 블록의 탐색 범위 조절을 하기 때문에 움직임이 작은 블록들에 대해서는 최적의 탐색 범위 조절을 못할 수 있다. 본 논문에서는 참조 프레임과 현재 프레임에서 현재 블록과 인접한 주변 블록들의 움직임 정보를 동시에 고려하여 최적의 탐색 범위를 결정하여 움직임 추정을 고속으로 할 수 있는 움직임 추정 기법을 제안한다. 시간적으로 인접된 블록들 즉 참조 프레임에 있는 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하면 움직임이 작은 블록의 탐색 범위의 크기를 적절하게 작게 할 수 있어 고속의 움직임 추정을 할 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시 공간적 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하는 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법이 비트율과 움직임 추정 오차는 거의 비슷하게 유지하면서 기존의 방법인 Simple Dynamic Search Range(SDSR) 기법보다 탐색 점의 수를 약 15% 더 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 광대역 CDMA 무선 가입자망 시스템에서 초기 동기획득을 위한 단말기용 고속 탐색기의 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 고속 탐색기는 이중 적분 직렬 동기 획득 알고리즘을 사용하였고, 고속의 동기 획득을 위해 N개의 능동 상관기로 구성되었다. N개의 능동 상관기는 하드웨어 복잡도의 증가를 줄이기 위해서 하나의 에너지 계산기를 순차적으로 사용하는 파이프라인 기법으로 설계되었다. 제안된 무선 가입자망 시스템 단말기용 고속 탐색기는 광대역 무선 가입자망 규격에 맞게 VHDL로 설계되었고, JTC Wideband 채널 환경에서 검증되었다. 제안된 고속 탐색기의 평균 동기획득 시간은 상관기를 16개 사용하였을 때, 단말기가 처음 설치된 경우는 약 40초이었고, 단말기가 고정된 경우는 약 0.16초였다. 검증된 고속 탐색기는 LG의 0.6㎛ 라이브러리를 이용하여 게이트 수준으로 합성되었고, 합성된 탐색기의 게이트 수는 상관기가 16개 일 때 15.8K였다.
본 논문에서는 블록정합 알고리즘을 영상 블록들의 상관도 함수로 모델링하여, 고속 블록정합 방법을 위한 탐색 패턴을 유도하였으며, 이는 고속 블록정합 방법에서 주로 사용되는 다이아몬드 형태의 탐색 패턴에 대한 이론적인 기반을 제공한다. 이와 더불어, 능동적인 탐색 패턴과 물체의 움직임에 따른 통계적인 특성을 사용하여 새로운 고속 블록정합 움직임 예측방법을 제안하였다. 적절한 움직임 탐색 패턴을 얻기 위해 움직임 벡터와 영상간 블록들의 차이값 사이의 통계적인 관계를 이용하였다. 제안한 방법을 움직임 탐색 패턴을 능동적으로 변화시키면서 다른 고속 블록정합 방법들과 비교해 보면, 요구되는 탐색점의 개수를 감소시키면서 움직임 예측성능을 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 멀티미디어 서비스들 중에서 음성 또는 오디오 신호를 저속으로 압축할 때 사용되는 G.723.1 부호화기의 line spectral frequency(LSF) 계수 양자화 방식을 고속으로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 고속탐색 방법은 LSF 계수의 순서성질을 이용하여 코드북의 탐색 범위를 줄임으로써 계산량을 크게 감소시킨다. 제안된 고속탐색 방법을 predictive split VQ(PSVQ) 구조를 갖는 G.723.1 에 적용한 결과 spectral distortion(SD) 성능 감쇄 및 추가적인 메모리 증가 없이 최적 코드벡터를 찾기 위한 코드북 탐색 과정에서 코드북의 평균 탐색 범위가 $20.1\%$ 감소했으며, 이는 additions, subtractions, multiplies 및 comparisons 수가 각각 $19.1\%$, $20.1\%$, $19.4\%$ 및 $12.2\% 감소하는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 기존의 고속 움직임 추정 방법과 새롭게 제안하는 고속 움직임 추정 방법들을 적응적으로 사용하는 기법을 제공한다. 이 알고리듬의 이름은 AUDC이며, 새롭게 제안하는 고속 움직임 추정 방법은 다이아몬드 탐색와 3단계 탐색 기법을 기초로 한다. 비록 많은 고속 움직임 추정 방법들이 각각 많은 장점을 가지고 있지만 단점도 가지고 있다. 그러므로 한가지의 고속 움직임 추정 방법을 사용하는 것보다는 적응적으로 고속 움직임 추정 기법을 선택하여 사용하는 것이 더욱 효율적이라 할 수 있다. 그래서 제안하는 움직임 추정 기법은 현재 블록에 이웃하는 블록의 Motion Vector의 길이, 탐색점의 수, SAD를 이용하여 다이아몬드 탐색 기법, 십자 3단계 탐색 기법 그리고 개량된 십자 다이아몬드 기법을 적응적으로 사용한다. 실험결과 AUDC는 많이 알려진 다른 고속 움직임 추정 방법보다 화질을 향상시킬 뿐만 아니라 탐색점의 수 또한 향상됨을 알 수 있다.
인터넷의 발달로 지식의 재사용이 폭발적으로 증가하였다. 이는 지식의 확산이라는 측면에서는 바람직하지만 지식의 도용이라는 문제점을 안고 있다. 따라서 문서의 전부나 일부분을 재사용한 것인지를 판단하고자하는 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 정보검색 기술을 이용하여 문서에서 부분 문서 재사용 및 표절을 탐색하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 대용량 문서의 고속 탐색을 위해서 원본 문서와 대상 문서를 색인하여 검색에 이용한다. 또한 한글의 언어적 특성을 맞게 어순 변경 비교, 기능어 생략 비교, 갭(gap) 비교 등의 다양한 처리 조건을 제공하여 문서 재사용을 탐색할 수 있다. 실험을 통해서 기존의 시스템보다 정확하게 고속으로 문서 재사용 탐색이 가능함을 보였다. 특히 비교 문서가 증가하더라도 비교 시간이 급격하게 증가하지 않으며, 정보검색 기법을 사용하는 경우 취약하다고 알려져 있는 부분 문서 재사용 탐색에도 견고하며, 처리 조건에 따라 유연하게 문서 재사용 탐색이 가능하다.
본 논문에서는 일반적인 비디오 압축에 사용되는 블록 움직임 예측 방법을 위한 육각형 탐색 형태를 이용한 적응형 블록 정합 탐색 알고리즘(Adaptive hexagon based search : AHBS)을 제안한다. 제한하는 알고리즘은 다이아몬드 형태를 이용한 초기 탐색 과정과 제안한 두개의 육각 형태를 이용하여 적응적으로 탐색하는 과정으로 이루어져 있으며, 육각형 탐색 형태의 중앙값에 블록 정합을 위한 목적 함수의 최소간이 발생할 때 그 과정을 종료하는 것으로 구성되어 있다. 또한, 탐색 과정에 있어 적용할 육각형 탐색 형태의 결정은 이전 탐색 과정에서 발생한 최소 값의 위치에 따라 이루어진다. 제안한 알고리즘의 성능측정은 전역탐색 방법을 포함 기존의 다양한 고속 탐색 방법들과 전역 탐색 방법의 결과와의 비교를 통하여 이루어졌다. 기존의 고속 탐색 방법에 비하여 본 논문에서 제안한 방법의 성능이 우수하고 그 수행 속도 또한 개선된 것을 실험 결과 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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