동영상 부호화에서 블록 정합 움직임 추정 기법은 움직임 추정 기법으로 가장 많이 쓰이고 있는 방법이다. 이 논문에서는 블록 정합 움직임 추정 기법의 하나로 최근에 제안된 공간적 상관 관계와 계층적 탐색방법을 이용한 고속 움직임 추정 알고리즘의 구현에 적합한 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 구조는 systolic array에 바탕을 둔 탐색 기본 단위와 두 개의 shift register array등으로 이루어지며 수평/수직 -32~+31 화소 크기의 탐색을 수행한다. 이 때 탐색 기본 단위는 반복하여 사용하게 함으로써 게이트 수를 최소화하였다. 탐색 기본 단위의 구조로는 전역 탐색을 수행할 수 있는 기존의 여러 가지 systolic array 들이 사용 가능하며, 그 선택에 따라 칩의 크기와 속도 사이의 절충이 가능하다. 본 논문에서는 PE(processing element)의 개수를 줄여 전체적인 칩 사이즈를 줄이는데 중점을 두고 탐색 기본 단위의 구조를 결정하였다. 제안된 구조를 이용하면 $352{\times}288$ 크기의 영상, 탐색 영역 수평/수직 -32~+31 화소에 대해서 클럭 주파수가 35MHz일 때 최대 30Hz까지 실시간 처리를 할 수 있는 움직임 추정 칩을 20,000 게이트 이하로 구현할 수 있다. 더 높은 전송률의 입력 영상($720{\times}480$, 30Hz)에 적용할 경우에는 단순히 PE 개수를 늘리 구조를 탐색 기본 단위로 선택함으로써 실시간 구현이 가능하다.
본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 방법은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동하면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 탐색 영역을 작은 영역으로 세분화한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행함으로써 움직임이 많은 영상을 효과적으로 탐색할 수 있다. 또한 움직임 벡터 판정시 영상의 복잡도에 따라 최적의 순서로 비용을 계산하여 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전역 탐색 방법에 비해 예측화질의 열화 없이 최대 99%까지 계산량을 감소시키는 것을 확인할 수 있다.
대부분의 고속 블록 움직임 추정 알고리즘은 탐색점의 수를 줄여서 연산량을 감소시킨다. 하지만 이러한 고속 움직임 추정 알고리즘들은 비정규화 데이터 흐름 때문에 멀티미디어 프로세서에서는 좋은 성능을 보이기 어렵다. 미디어 프로세서에서는 내부 메모리에서 데이터의 효과적인 재사용이 SAD 명령의 수를 줄이는 것보다 더욱 중요하다. 이는 수행 사이클의 성능이 외부 메모리 액세스의 횟수에 매우 의존적이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 내부 메모리로부터 데이터를 효과적으로 재사용 할 수 있는 라인 탐색 패턴과 라인 탐색 패턴에서 불필요한 SAD 연산을 줄이기 위한 서브 샘플링 방법을 적용한 Hexagon 모양 라인 탐색(Hexagon-shape line search, HEXSLS) 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 HEXSLS 기법의 MAE 성능은 전역 탐색 블록 정합(FSBMA) 기법과 비슷하고, Hexagon 기반 탐색 (Hexagon-based search) 보다 우수한 성능을 가짐을 보인다. 또한 HEXSLS는 Hexagon 기반 탐색이나 예측 라인 탐색(predictive line search) 기법보다 적은 외부 메모리의 액세스가 발생한다. 결과적으로, 제안한 HEXSLS 기법은 종래의 기법과 비교하여 미디어 프로세서에서 매우 낮은 수행 사이클 성능을 보인다.
기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.
음성인식의 고속화를 위한 저자들에 의한 기존의 연구에서는 탐색이 진행함에 따라 시간방향의 탐색공간 문턱치를 가변적으로 적용하여 인식률의 저하없이 인식속도를 개선시켰다. 이 방법은 탐색 공간을 효과적으로 줄일 수는 있었으나 문턱치를 결정하기 위해서 여러 번의 사전 실험을 수행하여야 하는 번거러움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 이전 탐색구간에 대한 최대우도와 후보들의 우도를 이용하여 현재 탐색구간의 문턱치를 탐색이 진행하는 과정에서 자동적으로 구하는 적응 프루닝 문턱치 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 국내 행정단위 시 (도), 구 (군), 동 (읍, 면), 번지를 구성하는 단어로 구성된 주소 인식 시스템에 적용하여 기존의 방법과 제안한 방법을 비교 검토하였다. 인식실험 결과, 연결단어 인식률 96.0%, 단어 인식률이 98.7%인 경우를 기준으로 하였을 때 제안된 방법이 기존의 고정 프루닝과 가변 프루닝 문턱치에 비하여 인식률 저하없이 각각 14.4%와 9.14%의 탐색 공간을 상대적으로 줄일 수 있어 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
완전 탐색 블록 정합 알고리즘(FBMA)은 다양한 움직임 추정 알고리즘 중 최상의 움직임 추정을 할 수 있으나, 방대한 계산량이 실시간 처리의 적용에 장애 요소이다. 본 논문에서는 완전 탐색 블록 정합 알고리즘에 비해 더 낮은 계산량과 유사한 화질을 가지는 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 공간적인 상관성을 이용함으로써 적절한 탐색 영역의 크기를 예측할 수 있다. 현재 블록의 움직임 추정을 위하여 이웃 블록이 가지고 있는 움직임과 탐색 영역의 크기를 이용하여 현재 블록의 탐색 영역을 적응적으로 변화시키는 방법이다. 이 예측값으로 현재 블록의 탐색 영역 크기를 결정한 후, FBMA와 같이 이 영역 안의 모든 화소점들에 대하여 현재 블록을 정합하여 움직임 벡터를 추정한다. 컴퓨터 모의 실험 결과 계산량 측면에서 제안 방법이 완전 탐색 블록 정합 알고리즘보다 50%정도 감소하였으며, PSNR 측면에서는 0.08dB에서 1.29dB 정도 감소하는 좋은 결과를 얻었다.Abstract Full search block-matching algorithm (FBMA) was shown to be able to produce the best motion compensated images among various motion estimation algorithms. However, huge computational load inhibits its applicability in real applications. A new motion estimation algorithm with lower computational complexity and good image quality when compared to the FBMA will be presented in this paper. In the proposed method, The appropriate search area can be predicted by using the temporal correlation between neighbouring blocks. For motion estimation of the current block, it is the method changing adjustably search area of current block by using motion and search area size of the neighbouring block. After deciding search area size of the current block with this predicted value, we estimate motion vector that matching current block like the FBMA for every pixel in this area. By the computer simulation the computation amount of the proposed method can be greatly decreased about 50% than that of the FBMA and the good result of the PSNR can be attained.
본 논문에서는 이동물체의 변위 예측을 위한 시간솎음 탐색 방향 알고리즘 제안하여 고속이동물체의 추적과 속도 측정을 하였다. 제안된 알고리즘은 이동물체의 이동 방향을 예측하기 위하여 초기 방향은 시간적으로 연속하는 과거 두 프레임에서 이동물체를 검출하고 이동 각도와 이동 거리를 구하여 초기화하였다. 현재 프레임에서 이동물체의 이동 방향은 시간솎음 탐색 방향 마스크를 적용하여 이동물체의 이동 방향을 구하였다. 시간솎음 탐색 방향 마스크는 연속 프레임에서 프레임을 시간 솎음하여 이동물체를 검출하고, 이동물체의 진행방향의 예측은 8 방향 중에서 이동물체의 이동 각도를 구하여 탐색 마스크를 결정하고, 탐색 마스크에 의해 이동물체의 이동 방향을 예측하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여 고속으로 주행 중인 자동차의 추적과 속도를 측정하고, 성능을 평가하기 위하여 전역탐색기법과 제안된 방법을 비교 평가하였다. 그 결과, 제안된 방법에서는 이동물체 변위 탐색 횟수가 평균 91.8$\%$ 감소하였고, 추적 처리 시간은 평균 32.1ms 임을 보임으로서 이동물체 추적을 실시간적으로 실행할 수 있음을 보였다.
UWB(Ultra Wide-Band)통신 기술은 매우 짧은 펄스를 사용하기에 정밀한 동기 획득 제어가 필요하다. 고속 W-PAN 응용이나 저속 무선측위 응용 모두를 위해 정확한 UWB 신호의 동기 획득(Signal Acquisition)은 매우 중요하다. 본 논문에서는 UWB 다중경로 채널 환경에서 동기 획득을 위해 두 단계 신호 탐색기법을 이용하여 동기 획득 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계는 수신된 신호전체 시간을 두고 탐색 구간을 절반으로 나눠 각각 나눠진 창의 전력 값의 합을 비교하여 더 큰 전력 값을 가지는 구간을 다음 탐색 창으로 잡는다. 이러한 과정을 반복하여 다음 탐색 창을 구한다. 비교된 값이 임계값을 넘을 때까지 탐색을 반복한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서의 구해진 탐색 창을 Fine Search 하기 위하여 Linear 탐색 알고리즘을 적용하여 검색한다. 이 제안 알고리즘을 UWB 다중경로 채널 환경에서 모의실험 결과 병렬 탐색 알고리즘에 비해 고속 동기 획득이 가능하고 SNR의 변화가 심한 환경에 적합한 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 전형적인 실내 무선 채널 환경에서 초광대역 (Ultra Wide Band; UWB) 신호의 고속 동기 획득을 위한 두 단계 (Two-Step) 탐색 기법을 제안한다. 제안된 두 단계 탐색 기법은 Bit Reversal 탐색 알고리즘을 이용한 Single-Dwell 연속 동기 탐색 기법에 기초하고 있으며, 하나의 상관기에 연속적으로 두 개의 다른 임계값과 탐색창 (Search Window)을 적용한다. IEEE 802.15 Task Group 3a UWB 실내 무선 채널 환경에서의 모의실험 결과, 기존의 Single-Dwell Bit Reversal 탐색 알고리즘 뿐 아니라 두 개의 상관기를 이용하는 복잡한 구조의 Double-Dwell Bit Reversal 탐색 알고리즘보다도 제안된 두 단계 탐색 기법의 정규화된 평균 동기 획득 소요 시간이 은 폭으로 향상됨을 확인할 수 있었다. 특히, 제안 .기법은 잡음이 인가된 환경에서도 빠르고 신뢰성 있는 동기 획득 성능을 보임을 확인하였다.
MPEG-1/2/4, H.264/AVC와 같은 영상압축표준에서 사용되는 부호화 기술 중 움직임 추정 및 보상은 부호기의 복잡도에 가장 큰 영향을 끼친다. 영상 코덱에서 일반적으로 사용되는 전역탐색(Full Search) 방식은 최적의 정합블록을 찾기 위해 탐색 영역내의 모든 위치에서 SAD값을 비교하기 때문에 부호화 시간을 다량으로 소비하게 된다. 이런 문제를 개선하기 위해 초기에는 TSS, NTSS, DS, HEXBS 등 다양한 형태의 탐색 패턴을 활용한 고속 움직임 탐색 기법들이 개발되었고, 이후에는 움직임 벡터의 시 공간적 상관도를 이용한 DS기반의 MVFAST, PMVFAST, MAS, FAME 등이 개발되었다. 하지만 부정확한 움직임 벡터 탐색으로 인해 화질이 열화되는 문제와 알고리즘의 복잡도가 높아지는 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아있다. 본 논문에서는 움직임 벡터 탐색시작점을 보다 정확히 결정하고, 각 프레임들의 움직임 특성을 고려한 단순화된 일차원 탐색 패턴들을 사용하여 탐색속도를 극대화하고 화질열화를 최소화시키는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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