카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 움직임은 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확하게 추출하고 추적하는 것이 어렵다. 따라서 실시간으로 입력되는 영상에서 객체를 추출하고 움직임을 추적하기 위해서는 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 배경영상의 변화에 강인한 배경영상 갱신 방법과 가변적인 탐색영역을 이용한 객체추적의 빠른 알고리즘을 제안한다. 배경영상 갱신 방법은 임계값이 실험적 기준치 보다 작은 경우에는 배경영상을 갱신하고, 큰 경우에는 객체가 유입된 시점으로 판단하여 픽셀검사를 통해 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체 영역블록의 생성과 일정한 거리를 유지하는 탐색블록을 생성하여 정확하고 빠른 객체의 움직임을 추적한다. 실험결과, 제안한 방법은 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.
기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영 역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 각 대역별로 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에서 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 프랙탈 영상 압축방법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였고, 복호화 과정에서 각 레벨별로 서로 다른 스케일을 사용하여 화질을 개선하였다.
볼륨 렌더링은 3D 밀도 데이터를 가시화 할 때 활용되는 기술로써 이 알고리즘에서 중요한 것은 렌더링 시간 단축이며, 본 논문에서는 이 계산시간을 효율적으로 개선시킬 수 있는 방법을 제시한다. 렌더링의 처리시간은 탐색하는 횟수에 따라 결과 차이가 발생하지만, 탐색 횟수가 적을 경우 렌더링의 품질이 저하되고 반대인 경우에는 화질의 표현력은 높으나 많은 처리시간이 소요된다. 따라서 화질이 떨어지지 않는 최소의 탐색 방법이 요구되므로 본 논문에서는 밀도의 탐색 최적화와 시간별 밀도가 존재하는 위치를 예측하여 계산을 효율적으로 처리 할 수 있는 PyCUDA 프레임워크에 대해서 소개한다.
본 논문에서는 CDS(Cross-Diamond Search algorithm) 및 CDHSs(Cross-Diamond-Hexagonal Search algorithms)의 성능을 향상시키기 위하여 탐색 영역의 위치에 따라 최적의 탐색 형태를 적용하는 CDTS(Cross-Diamond-Triangle Search algorithm)를 제안한다. CDTS에서 탐색 영역의 위치에 따라 최적의 탐색 형태를 적용하기 위하여 다양한 실험 영상들의 움직임 분포를 먼저 분석하였다. 분석된 움직임 분포에 근거하여 CDTS 구현 시 탐색 영역 중심부에서는 십자 탐색 형태와 다이아몬드 탐색 형태를 적용하고, 나머지 탐색 영역에서는 삼각 탐색 형태와 다이아몬드 탐색 형태를 적용한다. CDTS에서 제안하는 삼각 탐색 형태는 기존 탐색 알고리즘에서 사용하는 대칭형 구조와는 다르게 비대칭형 구조를 가지고 탐색점을 더욱 감소시키는 효과를 제공하면서도 화질을 유지할 수 있다. CDTS를 CDS 및 CDHSs와 비교하였을 때 화질 열화 없이 각각 평균 16.22$\%$ 및 3.09$\%$ 정도의 탐색점 감소 효과가 나타났다.
본 논문에서는 라만 스펙트럼의 고속 탐색을 위해 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition)를 이용한 새로운 탐색 알고리즘들을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 SVD를 통해 얻은 특이벡터를 중요도에 따라 선별하여 실험에 사용함으로써 계산량 단축을 도모한다. 파일럿 테스트(Pilot test)를 수행하여 일부 데이터들을 미리 탐색 대상에서 제외시키고 부분탐색법(PDS, Partial Distance Search)을 적용하여 탐색을 수행함으로써 큰 폭으로 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 데이터베이스는 총 14,032종의 화학 물질 라만 스펙트럼으로 구성하였으며, 기존의 탐색 방법인 전체탐색법(Full Search), PDS와 평균피라미드탐색법(MPS, Mean Pyramid Search)를 1차원공간상의 신호에 적용하기 적절하게 변형한 1DMPS에 PDS를 적용한 실험(1DMPS+PDS), 데이터의 분산을 내림차순 정렬하여 !DMPS와 PDS를 적용한 실험(1DMPS Sort with Variance+PDS), 데이터의 250차원 성분만 SVD 변환하여 PDS를 적용한 실험(250SVD+PDS), 그리고 제안 알고리즘 PSP(Partial SVD with PDS)와 PSSP(Partial SVD with Sorted Pilot test)을 적용한 실험을 비교 분석하였다. 각 알고리즘의 성능은 곱셈 및 덧셈의 연산량 비교를 통해 이루어졌는데, 실험 결과에 따르면 250SVD+PDS에 비해 제안알고리즘 PSP는 15.7%, PSSP에서는 64.8%의 계산량 감소를 확인하였다.
본 논문에서는 저전력 및 고속의 특성을 갖는 MC-CDMA 시스템용의 동기획득 구조를 제안한다. 이를 위해 탐색핑거라는 새로운 구조를 설계하였다. 제안한 탐색핑거는 기존의 핑거를 수정한 구조로써, 원래의 핑거 기능 이외에 탐색기의 기능을 갖고 있다. 초기 동기획득시 탐색핑거는 탐색기와 함께 탐색기의 기능을 수행함으로써 초기 동기획득 시간을 단축시킨다. 그리고 초기 동기획득이 끝난 후에 본래의 핑거로 동작한다. 제안한 구조를 5㎒ MC-CAMA 시스템에 적용할 경우, 동기회득을 수행하는 블록에서 게이트카운트론 비교하였을 때, 약 63%의 하드웨어 복잡도 감소와 동시에 동기획득 시간을 5배 단축할 수 있었다.또한, 20㎒ MC-CDMA에서는, 약 75%의 하드웨어 복잡도를 감소시키면서 평균 동기 획득 시간을 최대 19배 단축할 수 있었다.
본 논문에서는 RACH(Random Access Channel) 구조에 적자한 WCDMA 역방향 링크 수신기용 고속 프리앰블 탐색기를 제안한다. WCDMA 시스템에서는 IS-95 시스템과 상이한 AISMA(Acquisition Indication Sense Multiple Access)방식을 적용하고 있으므로 UE에서 송신하는 RACH 프리앰블과 수신하는 AI(Acquisition indicators)의 시간 제한이 존재하며, 또한 RACH에 할당된 시그너쳐의 수가 제한적이므로 원활한 동작을 위하여 RACH 프리앰블에 대한 빠른 포착 확인이 요구된다. 본 논문에서 제안하는 프리앰블 탐색자는 2 안테나 기반의 구조로 빠른 포착(acquisition)을 위하여 radix-2 16 point FFT구조를 갖는 FHT(Fast Hadamard Transform)를 적용하였다. 본 논문의 FHT는 각 시그너쳐를 상관하는 일반적인 방식보다 최대 32배의 빠른 포착이 가능하다. 이러한 빠른 포착 능력을 기반으로 전체 프리앰블 4096칩에 대한 상관을 수행함으로써 포착 성능을 극대화하였다. 본 논문에서 제안한 프리앰블 탐색기는 WCDMA 기지국 모뎀 구현에 적용되었으며, 성능 분석은 Neyman-pearson 방식을 이용하였다.
카메라를 통하여 입력되는 객체의 움직임은 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확하게 추출하고 추적하는 것이 어렵다. 실시간으로 입력되는 영상에서 객체를 추출하고 움직임을 추적하기 위해서는 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 정확한 객체의 움직임을 추출하고 고속 추적을 위하여 배경화면의 변화에 강인한 배경영상 갱신 방법과 가변적인 탐색영역을 이용한 정확하고 빠른 알고리즘을 제안한다. 배경영상 갱신 방법은 임계값이 실험적 기준치 보다 작은 경우에는 배경영상을 갱신하고, 큰 경우에는 객체가 유입된 시점으로 판단하여 픽셀검사를 통해 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체 최소블록의 생성과 일정한 거리를 유지하는 탐색블록을 생성하여 정확하고 빠른 객체의 움직임을 추적한다. 실험결과, 제안한 방법은 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.
본 논문은 H.264 비디오 코덱에 적용할 수 있는 고성능 정수화소 움직임 예측 회로 구조에 대해 설명한다. 전역 탐색 알고리즘은 모든 가능한 블록에 대해 확인하기 때문에 가장 좋은 결과를 보장한다. 그러나 전역 탐색 알고리즘은 많은 양의 연산과 데이터를 요구한다. 연산 노력을 줄이기 위해 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 고속 탐색 알고리즘들의 단점은 데이터 접근이 불규칙하고 데이터 재사용이 어려운 것이다. 본 논문에서는 고성능 움직임 예측을 위하여 효율적인 정수화소 움직임 예측 알고리즘을 제안하고 있으며, 이를 구현하기 위한 처리 속도가 높고 외부 메모리 사용을 줄일 수 있는 회로 구조를 제안한다. 제안한 회로는 7가지 종류의 가변 블록 크기를 지원하면 41개 움직임 벡터를 생성한다. 구현된 고성능 움직임 예측 회로는 RTL로 구현하였고 FPGA가 탑재된 보드에서 동작을 검증하였다. 130nm CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성된 회로는 1초에 139.8장의 1080HD ($1,920{\times}1,088$) 영상을 처리할 수 있고 H.264 5.1 레벨까지 지원 가능하다.
움직임 예측의 전영역 탐색 (full search)에서 방대한 계산량은 실시간 비디오 압축에 큰 장애물이 되어왔으며, 이는 최근 MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding) 표준이 기존의 MPEG-2 보다 움직임 예측에서 더 많은 계산량을 요구하고 있다. 전영역 움직임 예측의 계산량을 줄이기 위해, 본 논문에서는 기존의 전영역움직임 예측에 비하여 예측 화질의 저하가 없는 새로운 고속 매칭 알고리즘을 제안한다. 가능한 후보의 움직임 벡터를 빨리 제거함으로써 예측화질의 저하 없이 계산량만 줄일 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 영상의 복잡한 영역의 효율적인 매칭 단위와 디더링 (dithering) 순서에 기초한 매칭 방식을 통하여 불가능한 후보 벡터를 더 빨리 제거한다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE (partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 부호화 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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