본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
멀티미디어를 비롯한 많은 스트리밍 어플리케이션은 에너지 소비의 상당한 부분을 데이터 접근 연산 실행 명령어에 의해서 소비된다. 이러한 어플리케이션에서는 데이터 재사용성을 이용하여 에너지 소모량을 절감할 수 있다. 빈번히 사용되는 데이터를 고속의 상위 계층 메모리에 상주시켜 메인메모리 접근 횟수를 줄인다. 결과적으로 메모리 서브시스템에서 에너지 소모를 절감할 수 있게 된다. 본 연구에서는 어플리케이션의 재사용성을 분석하여 해당 어플리케이션에 특화된 스크래치패드 메모리 서브시스템 구성을 탐색하는 기법을 제안하고자 한다. 제안된 기법을 사용하면 하드웨어 제어 캐시 메모리와 비교하여 약 49% 에너지 소모를 절감하는 것이 가능하다.
자율운항 및 무인선 등 새로운 선박의 도입을 위한 기술개발과 함께 선박중심직접통신(M-S2X)의 필요성이 확대되고 있으며, 고용량, 고속의 서비스 구현을 위해 광대역 기반의 선박중심직접통신(Mx-S2X) 기술개발이 진행되고 있다. Mx-S2X의 안정적 서비스 구현을 위해 활용 가능한 주파수를 탐색하고 적정 주파수를 식별하고자 한다.
본 연구에서는 능동카메라에서 취득된 영상에서 이동물체를 효율적으로 추적하기위한 실시간 Hausdorff 정합 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 이동물체의 윤곽선영상을모델로 사용하고, Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 동일성 판별을 위한 평가함수로 사용하였으며, 실시간 처리를 위하여 Hausdorff 거리를 고속으로 계산하기 위한 등가변환방법과 기존 탐색알고리즘의 탐색회수를 줄이고 성능을 개선할 수 있는 반 교차정합기법을 제안하였다. 실험영상에 대한 모의실험 결과 제안한 알고리즘은 이동물체의 위치를 정확히 탐색할 수 있으며, 실시간 처리가 가능하도록 처리시간을 단축시킬 수 있음을 입증하였다.
본 연구에서는 종래에 학습법으로 널리 이용되고 있는 역전파학습법의 문제점으로 지적되어 온 학습에 많은 시간이 걸리는 점과 국소적 최적해에 해가 수렴하여 오차가 충분히 작게 되지 않는 등의 문제점을 해결하기 위해, Hu에 의해 고안된 random tabu 탐색법을 이용하여 신경회로망의 연결강도를 최적화하는 학습알고리즘을 새로이 제안하였다. 그리고 이 방법을 배타적 논리합 문제에 적용하여 기존의 역전파학습법과 학습상수 $, $에 tabu탐색법을 이용한 결과와 비교 검토하여 본 방법이 국소적 최적해에 수렴하지 않고 수렴정도를 개선할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 블럭정합 알고리즘의 고속 처리를 위한 VLSI 어레이의 구조를 설계하였다. 완전탐색 블럭정합 알고리즘의 데이터 의존관계로부터 일차원 시스톨릭 어레이를 유도했다. 제안된 일차원 시스톨릭 어레이에 입력된 데이터와 제어신호는 인접한 처리요소를 통해서 전달되어 재사용된다. 따라서 제안된 시스톨릭 어레이는 시간 및 공간적 지역성을 만족한다. 데이터와 제어신호의 입출력 핀은 일차원 어레이의 시작과 끝의 처리요소에만 존재한다. 이 구조는 입력포트의 수가 적으며, 모듈러 확장성을 갖는다. 기준블럭과 최대탐색거리가 확장된 경우에 제안된 어레이를 연결하여 움직임 추정기를 구성할 수 있다.
본 연구의 목적은 기존의 Cell Transmission(1994, Daganzo) 교통류 이론을 기반으로 동적통행배정 모형을 개발하는 것이다. 이 모형은 동적 O-D 발생모듈, HOV 차선모듈, 분류부 분할모델, 링크비용함수 모듈, 최단경로 탐색 모듈등으로 구성된다. 이 모델에서 적용하는 교통류 모델은 각 링크를 동일한 특성을 가지는 셀로 구분하여 셀내의 진입시간과 진출시간을 계산하여 링크비용을 계산하는데 이것은 비용의 과대·과소 추정을 피할 수 있으며 교통지체 현상을 현실적으로 표현해 줄 수 있는 장점이 있다. 또한 HOV 차선 모듈에 의해 수단별 교통류 진행 및 비용고려가 가능하며 HOV 차선의 평가 및 분석이 가능하다. 기존의 동적통행배정모형은 매 시간대별 출발지에서 균형상태를 추구하는 통행배정기법을 사용하고 있지만 이 모델은 분류되는 노드를 가상의 출발점이라고 가정하여 각 시간대별로 최단경로를 탐색하여 균형상태를 추구해나가는 기법을 적용하고 있다. 각 셀별 차량을 목적지별, 차종별, 대기시간별로 추적하여 진행시키며 분류부에서는 최단경로를 탐색하여 배분된다. 또한 진행하고자 하는 셀의 용량과 현재 셀의 밀도를 고려함으로서 용량제약 하에서의 동적통행배정모형을 적용하고 있다. 이 모형은 고속로의 합류부 및 분류부의 교통특성을 세밀히 분석할 수 있으며, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으며, 고속도로 중·장기적인 계획에 이용될 수 있다.
본 논문에서는 해양 함정 환경에서 위성 신호를 수신하기 위한 위성 탐색 및 추적 방법을 제안한다. 빠른 시간 내에 위성을 탐색하기 위한 탐색 알고리즘은 위성 신호의 주엽 뿐아니라 부엽을 이용하는 방법을 제안하였으며, 안테나가 지향하고자 하는 목표 위성을 파도 등에 의한 외란에 상관없이 항상 추적하기 위한 방법으로 부반사판을 틸팅하여 고속으로 회전하여 위성 편차를 취득하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 주반사판과 부반사판으로 구성된 카세그레인 안테나를 기반으로 코니칼 스케닝을 구현하여 고가의 자이로 센서 등의 모션센서 없이 오차 신호를 취득하여 추적 기능을 구현하였으며, 실험을 통해 그 효용성을 보였다.
본 논문에서는 움직임 추정기의 하드웨어 자원이 유한하게 주어졌을 때, 동작 중에 적응적으로 작업량을 제어함으로서 주어진 경성 실시간 동작 조건 내에서 최적의 성능을 얻는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안하는 움직임 추정 기법은 작업량과 탐색 단계를 적응적으로 결정함으로서 경성 실시간 동작을 보장하는 범위 내에서 최대한의 탐색을 수행할 수 있다. 이 기법은 하드웨어 크기를 기존 기법의 1/4~1/400까지 줄이면서도 PSNR 저하는 0.02~0.44 dB에 불과하며, 하드웨어의 사용 효율도 기존 기법의 3.7~21.5배에 달하였다. 이 기법은 기존의 고속 탐색 기법에 쉽게 적용이 가능하므로 실시간 처리가 가능한 인코더 칩을 설계하는데 유용하다.
Motion estimation plays an important role for video coding. In this paper, we derive optimal search patterns for fast block matching motion estimation. By analyzing the block matching algorithm as a function of block shape and size, we can find an optimal search pattern for initial motion estimation. The proposed idea, which has been verified experimentally by computer simulations, can provide an analytical basis for the current MPEG-2 proposals. In order to choose a more compact search pattern for BMA, we exploit the statistical relationship between the motion and the frame difference of each block.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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