기존의 많은 논문에서는 병렬휴리스틱법(Parallel Heuristics) 또는 몇 개의 휴리스틱법을 결합하는 하이브리드 시스템(Hybrid system)이 보다 양질의 탐색 결과를 얻을 수 있음을 보고하고 있다. 그러나 단일 프로세스를 가진 범용 컴퓨터상에서의 병렬화와 하이브리드화는 지나치게 많은 탐색시간을 요구한다. 이러한 경우 탐색의 고속화를 위해서는 탐색법간의 보다 적절한 결합법이 요구된다. 이를 위한 방법론으로서 병렬프리스틱법의 고속화모델(Fast Model of Parallel Heuristics : FMPH)을 제안하고 있다. 유전적 알고리즘(Genetic algorithms)의 섬모델(Island Model)에 의거, 다양한 탐색 공간에서 선택된 우수한 엘리트해에 대해서만 선택적으로 국소탐색(local search)의 능력이 뛰어난 타부 탐색법을 도입한다. 본 논문에서는 NP-hard문제 중에서도 가장 어려운 문제로 평가되는 잡숍 스케쥴링 문제(Job-Shop scheduling Problem)에 대해 적용한 병렬프리스틱법의 고속화 모델을 소개하며 모델의 범용성을 입증하기 위해 유명한 벤치마크 문제에 적용하여 얻은 뛰어난 결과를 보고한다.
영상 시퀀스로부터 추정된 움직임벡터분산에 관한 연구에 기초하여 본 논문에서는 고속블록정합움직임 추정을 위한 구속조건을 적용한 다이아몬드탐색(DS) 알고리즘을 제안한다. 영상 시퀀스에서의 움직임벡터가 수직 또는 수평방향으로 2개화소이내의 거리에서 탐색되어지는 점을 고려하여, DS 알고리즘은 수직 또는 수평방향의 움직임벡터의 추정을 강조함으로써 새로운 3단계 탐색알고리즘에 비하여 오차율 면에서 유사한 결과를 나타내지만 계산량을 줄일 수 있었음을 확인하였다. 또한, DFD를 구속조건으로 DS 알고리즘에 적용함으로써 움직임이 없는 안정된 블록에서의 움직임벡터의 계산에 소요되는 계산 량을 줄일 수 있을 뿐 아니라 국부 해를 예측할 가능성을 감소시킬 수 있었다. 따라서 제안된 구속조건을 적용한 DS 알고리즘은 기존은 DS 알고리즘뿐 만 아니라 4단계 탐색, 블록기반 기울기-감소 탐색에 비해 평균자승오차 또는 필요한 탐색 점의 수에서 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
특징정보를 기반으로 한 유사화상 검색은 화상 데이터베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 화상 데이터의 특징정보를 각 화상을 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기조직화 맵기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기조직화 맵은 학습을 통하여 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑함으로서 위상 특징맵을 생성한다. 위상 특징맵은 입력 데이터의 특징공간의 상호간의 유사성을 가지고 있으며, 각 노드는 노드벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사화상이 분류된다. 이러한 자기조직화 맴에 의한 유사화상 분류결과에 대한 k-NN 탐색을 구현하기 위한여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제화상으로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사화상 검색에 유효한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 비디오 압축에서 성능의 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량 감축으로 인하여 프레임에 따라 심각한 예측화질 저하의 문제점과 여전히 많은 연산량의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포를 이용하여 탐색영역을 중요도 별로 나누고 적응적인 매칭기준을 이용하여 예측화질은 유지하면서 불필요한 계산만을 줄일 수 있는 방법이다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색방법과 비교하여 예측 화질의 저하가 0.01dB 이하이며, 사용되는 계산량은 3~5%이내이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-4 AVC 및 H.265를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문은 가장 최근의 동영상 국제표준인 H.264 비디오 코덱을 사용하여 QCIF 영상을 초당 10 프레임 정도의 속도로 실시간 부호화하는 것을 목적으로, 부호화 시 필요한 연산의 약 80%-90%를 차지하는 움직임 추정을 고속으로 처리할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 내용으로 하고 있다. 제안하는 고속 움직임 추정 알고리즘은 MPEG겨 등의 고속 움직임 추정에 사용되었던 기존의 알고리즘을 다중 프레임 레퍼런스 등 새로운 특징을 갖는 H.264 코덱에 적합한 형태로 개선하고, 움직임 추정의 정밀도가 1/4 화소 단위로 향상됨으로써 늘어난 부화소단위 움직임 추정의 상대적 부담을 함께 고려하면서, 모드 선택과정과 효과적으로 결합함으로써 보다 향상된 성능을 나타내고 있다. 모의실험 결과, 기존의 공식 JVT-AVC 레퍼런스 소프트웨어인 JM (Joint Model) 에 구현되어 있는 고속 움직임 추정 알고리즘에 비해서 최대 80%, 평균적으로 60%의 속도개선 효과가 있음이 입증되어, 최근 JM 의 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘으로 채택된 JVT-F0l7 알고리즘에 본 논문에서 제안하는 레퍼런스 프레임 탐색 제한 알고리즘을 결합시킴으로써 추가적으로 약 45%의 속도 개선을 얻을 수 있음을 확인하였다.
고속 움직임 추정을 위한 다 해상도 블록 정합 기법을 제안한다 최저 해상도 계층에서 전역 탐색을 통해 최소 정함 오치를 갖는 움직임 벡터를 선택하고, 공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최소 정합 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾는다 이 때, 주변 움직임 벡터들의 보다 정확한 탐색을 위해 저 해상도 계층에서도 움직임 벡터의 양자화 없이 탐색을 할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 이렇게 얻어진 2개의 움직임 벡터들은 중간 해상도 계층에서의 탐색을 위한 초기 탐색 중심점들로 사용된다 중간 계층에서, 각 초기점을 중심으로 훨씬 좁아진 영역에서의 지역 탐색을 수행한다. 최저 해상도 계층에서 주변 움직임 벡터 탐색을 위해 사용했던 방법을 이용하면, 각 지역 탐색을 정수 화소 단위로 수행할 수 있다 지역 탐색 영역 내에서 최소 정함 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾고, 이 벡터를 중심으로 마지막 계층에서의 마지막 탐색을 수행한다 그러나, 중간 해상도 계층에서 이미 정수 화소 단위의 정확한 움직임 벡터 추정을 수행했기 때문에, 마지막 최고 해상도 계층에서의 지역 탐색은 전체 성능에 미미한 영향을 주게 된다. 따라서 최고 해상도 계층에서의 탐색을 생략하더라도 성능 저하 없이 탐색 속도를 향상시킬 수 있다 모의 실험을 통해 최고 계층에서의 지역 탐색을 생략하더라도 제안한 블록 정합 기법이 전역 탐색 기법에 비해 보편적인 MPEG2 부호화 환경 하에서 최대 02dB의 PSNR 저하만을 보이며, 200배 이상의 계산 속도를 가점을 보인다 또한, 제안한 기법은 규칙적인 데이터 흐름을 가지am로 하드웨어 구현에도 적합하다.
본 논문에서는 H.264/AVC 표준 중에서 움직임 추정기의 고속 움직임 예측을 위한 알고리즘을 제안하였다. 움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 정화소 단위에서의 탐색에 비해서 부화소단위까지의 움직임 추정은 영상의 압축률은 높일 수 있지만 계산의 복잡도가 늘어나는 문제점이 있다. 제안하는 알고리즘은 정화소 움직임 벡터가 최종 움직임 벡터인 경우에 부화소 탐색을 생략하게 되며 그렇지 않은 경우 CBCDS (Center Biased Cross-Diamond Search)를 적용하여 부화소 움직임 탐색을 하여 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질에 변화가 없고 탐색 지점이 81.4% 감소하는 결과를 보였다
본 논문은 저전력 움직임 추정장치를 구현하기 위한 전역 탐색 및 고속 탐색용 데이터 재사용 스캔 방법을 제안한다. 제안하는 최적화된 소 구역 분할방법은 탐색 영역을 여러 개의 소 구역으로 나누어 기존의 smart snake scan 방법과 비교 하였을때 같은 양의 데이터 재사용에 필요한 재구성 가능한 레지스터 어레이를 반으로 줄일 수 있다. 또한 제안하는 중심 편향 탐색 스캔방법은 다양한 고속탐색 알고리즘의 데이터 재사용 가능성을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 탐색 순서는 기존의 래스터 스캔과 snake scan 방법에 비해 평균적으로 각각 26%와 16.1%의 반복된 데이터 로딩을 줄일 수 있다. 따라서 제안하는 스캔 방법은 메모리의 접근 횟수를 줄일 수 있기 때문에 저전력과 고성능의 움직임 추정 구현에 적합하다.
본 논문에서는 언제 어디서나(유비쿼터스) 빠르게 지정간 수송을 가능하게 해주며 현재 의 자동차를 대체할 수 있는 개인용 항공기, 즉 PAV(personal Air Vehicle)에 대하여 요구 조건을 살펴보고, 기존의 고속 회전익기 개념과 현재 진행 중인 고속회전익기 개발사업을 개괄적으로 검토하여, PAV 적용가능 플랫폼으로서 고속 회전익기 개념 및 기술적 이슈를 탐색하였다.
본 논문에서는 서브블룩 부분 계수 적응 제거를 통한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 초기 절대 오차의 합과 현재까지의 최소 SAD의 관계를 이용하여 각 서브블록별 임계치를 적응적으로 예측하며, 예측된 엄계치를 이용하여 기존의 부분 에러 제거(PDE: partial distortion elimination) 방법에서의 불필요한 계산을 효율적으로 줄인다.제안한 알고리즘은 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 60% 이상의 계산량을 줄였으며, 기존의 다른 고속 움직임 예측 알고리즘에 적용하여 불필요한 계산량을 효율적으로 줄일 수 있음올 보인다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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