3D 영상에 이펙트를 표현할 수 있는 레이어 채널을 삽입함으로써 애플리케이션 렌더링에 효과적으로 이용하도록 한다. 현재의 이펙트 렌더링은 영상과 이펙트의 개별 처리 및 혼합의 방식을 사용하기 때문에 저장 공간과 영상 처리에 있어서 개별 소스를 필요로 하고 있다. 그러나 영상과 레이어 채널을 하나로 묶어 처리함으로써 비용 절약과 영상 처리 면에서 큰 효과를 볼 수 있다. 개발은 영상에 레이어 채널을 삽입하기 위해서 영상 포맷의 변경, 레이어 채널이 나타나지 않도록 숨김 기능 추가, 영상 로드시 영상과 레이어 채널을 동시 접근 가능하도록 제어, 영상과 레이어 채널이 쉽게 혼합될 수 있도록 간편한 알파 블렌딩 처리 등의 방법으로 영상 포맷을 변경하여 레이어 채널을 숨기는 기법, 일반 영상 뷰어에서도 변경된 포맷의 영상을 볼 수 있도록 개발, 레이어 채널과 영상을 같이 묶음으로써 재사용성을 높이고 모든 프로그램에 이용 가능하도록 만든다. 그러면 영상 로드시에 영상과 레이어 채널을 동시에 불러드림으로써 처리 속도 향상시키고 3D 영상에 레이어 채널을 삽입함으로써 레이어 채널 영상을 위한 소스 저장 공간을 줄일 수 있다. 또한 3D 영상과 레이어 채널의 영상을 한 번에 다룰 수 있게 되어 효과적인 이펙트 표현 가능하고 실제 애플리케이션이 될 수 있는 멀티미디어 영상 등에 효과적으로 이용이 가능할 수 있을 것으로 기대한다.
채널 배선은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 글로벌 배선을 수행한 후 각 배선 영역에 할당된 네트들을 트랙에 할당하여 구체적인 네트들의 위치를 결정하는 문제이며, 네트들이 할당된 트랙의 수를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 4-레이어 채널 배선 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 기존의 4-레이어 채널 배선 알고리즘과 비교, 분석하였다.
채널 배선은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 글로벌 배선을 수행한 후 각 배선 영역에 할당된 네트들을 트랙에 할당하여 구체적인 네트들의 위치를 결정하는 문제이며, 네트들이 할당된 트랙의 수를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 4-레이어 채널 배선 문제에 대하여 효율적인 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 기존의 4-레이어 채널 배선 알고리즘과 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 차세대 방송 표준 ATSC (Advanced Television Systems Committee) 3.0 기반 LDM (Layered Division Multiplexing) 및 스케일러블 비디오 코덱 (Scalable Video Codec) 을 활용한 지상파 방송시스템 기술을 살펴보고 그 성능을 비교 분석한다. 코어 레이어 (Core Layer)와 인핸스드 레이어 (Enhanced Layer)로 구성된 LDM 기반 PLP (Physical Layer Pipe)에, 스케일러블 비디오 코딩이 적용된 베이스 레이어 (Base Layer)와 인핸스먼트 레이어 (Enhancement Layer) 스트림을 각각 전송함으로써 하나의 RF 채널에 두 개 이상의 서비스를 전달할 경우 채널 효율을 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 이동 및 고정용 서비스, 즉 두 개의 서비스를 전송할 때 제안된 LDM 및 스케일러블 비디오 코덱을 사용한 기술과 TDM (Time Division Multiplexing) 및 Simulcast 를 적용한 기술과의 성능 비교를 통해 제안된 기술의 우수성을 검증하고자 한다.
터치스크린을 통한 유저의 입력은 미디신호로 변환되며 생성된 블록은 하나의 음표 또는 다수의 음표로 남게 되며 유저가 설정한 타임라인의 빠르기에 따라 입력된 블록 위치의 음계 값을 토대로 소프트웨어 신디사이저의 오실 레이터에서 생성된 소리를 스피커로 출력해 낸다. 블록은 서로 다른 색깔의 8개의 미디채널로 존재하여 각 채널을 레이어 시켜 다른 블록을 생성하여 사인파, 톱니파, 삼각파, 사각파등을 엔벨로프 변형을 통해 만든 10가지 다른 소리로 지정하여 넣을 수 있다. 미디의 멀티채널방식을 이용해 다중 레이어의 입력방식을 취했으며, 관객은 작곡 모드에서는 일정한 패턴을 가진 단음이나 화성을, 게임모드에서는 생성된 공이 블록을 부딪치며 예측하기 어렵게 생성된 단음이나 화성음을 만들 수 있다. 생성한 음이 재생될 때에는 생성된 음정의 주파수 값과 음량에 따라서 RGB LED 조명이 반응을 하며 유저가 생성시킨 독특한 음악 진행에 따라 조명의 밝기와 색깔이 바뀌게 된다.
지역의 관광지 및 문화를 체험 콘텐츠로 개발하는 방법 중 고화질의 비디오 영상을 대형 디스플레이에 표시하는 게 일반적인 방식으로 체험자의 능동적 참여와 다른 지역의 영상 체험과의 특별한 차별성이 필요하게 된다. 본 논문은 단분자 OLED와 능동형을 사용하여 지역의 명소를 투명 OLED 듀얼 레이어 디스플레이 시스템과 확장형 영상 구현 및 증강형 인터렉션 기법을 융합하여 체험자에게 새로운 경험과 아름다운 명소에 직접 와 있는 것과 같은 현실감 있는 체험을 제공 한다. 본 논문에서는 영상의 레이어에 추가적인 영상과 UI 레이어를 입혀 관광지 정보, 날씨, 지도, 숙박, 축제, 사진 자료등을 영상과 함께 체험할 수 있도록 하였으며, 듀얼 레이어 시스템 외에 추가로 양단에 세로형 55인치 디스플레이를 보조적으로 각각 1대씩 추가 연동하는 멀티 디스플레이 시스템을 더해 체험자에게 웅장한 몰입감과 인터페이스 연동의 재미를 더할 수 있도록 구현하였으며, 투명 OLED 및 듀얼 레이어 패널과 3채널 멀티 영상 재생 기법을 활용하여 한국의 전라남도 지역의 명소를 시공간의 제약 없이 상시 체험 가능한 증강형 체험 콘텐츠을 개발하였다.
초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.
본 논문에서는 기존 AHDRNet에 channel attention 기법을 적용했을 때 성능에 어떠한 변화가 있는지를 평가하였다. 기존 모델의 병합 망에 존재하는 DRDB(Dilated Residual Dense Block) 사이, 그리고 DRDB 내의 확장된 합성곱 레이어 (dilated convolutional layer) 뒤에 또다른 합성곱 레이어를 추가하는 방식으로 channel attention 기법을 적용하였다. 데이터셋은 Kalantari의 데이터셋을 사용하였으며, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)로 비교해본 결과 기존의 AHDRNet의 PSNR은 42.1656이며, 제안된 모델의 PSNR은 42.8135로 더 높아진 것을 확인하였다.
최근 VLSI 회로 설계는 자동 레이아웃(automatic layout) 들을 사용하여 효과적으로 이루어지고 있다. 자동 레이아웃은 VLSI 칩 상에 모듈들의 위치를 결정하는 배치와 각 모듈간을 상호 연결하는 배선 두 가지의 중요한 기능으로 구성되어 있다. VLSI 칩의 성능과 면적은 이 두 가지의 기능을 수행하는 알고리즘의 성능에 따라 크게 좌우된다. 채널 배선은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 글로벌 배선을 수행한 후 각 배선 영역에 할당된 네트들을 트랙에 할당하여 구체적인 네트들의 위치를 결정하는 문제이며, 네트들이 할당된 트랙의 수를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 4-레이어 채널 배선 문제를 해결하기 위한 네트리스트 분할 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 여러 문제들에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘과 비교, 분석한 결과 최적, 최악 및 평균비용 측면에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
인지무선네트워크 (Cognitive Radio Networks) 환경에서 스펙트럼의 원소유주인 1차사용자가 전송을 개시하는 경우, 같은 채널을 사용하는 2차사용자의 TCP (Transmission Control Protocol) 는 전송 불능 상태가 되어 심각한 성능저하가 발생한다. 이러한 성능저하는 1차사용자의 등장으로 인해 채널이 사용 불가능 해지는 상태를 패킷 손실로 판단하여 재전송 타임아웃이 발생하기 때문에 발생된다. 우리는 이 문제를 링크 또는 물리 계층 (하위계층) 과 TCP간의 크로스레이어링을 통하여 해결하고자 한다. 하위 계층은 1차사용자의 전송이 감지되면, 이를 TCP에게 시그널링하고, TCP는 이를 통해 재전송 타이머와 혼잡 윈도우를 고정시키고, 패킷 전송을 중단하도록 한다. 또, 하위계층이 가용 채널을 감지하게 되면, 재차 TCP에게 시그널링을 함으로써, 전송이 신속하게 재개되도록 한다. 제안하는 방법은 실제 USRP(Universal Software Radio Peripheral)에 구현하여 성능의 향상을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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