SVC is an emerging video coding standard as an extension of H.264/AVC. This standard uses inter prediction, intra prediction and a new inter-layer prediction to improve coding performance of enhancement layers. However, it has high computational complexity. In this paper, we propose an efficient intra prediction mode decision method in the spatial enhancement layer to reduce the computational complexity. The proposed method consists of two phases. In the first phase, Intra_BL mode is selected using the RD cost of Intra_BL in advance. We exploit the fact that the RD cost and prediction mode are similar to those of neighbor macroblocks. In the second phase, we predict the enhancement layer mode using correlation between intra mode of enhancement layer and that of the base layer. Experimental results show that the proposed method could save from 48.15% to 56.32% in encoding time while degradation in video quality is negligible.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.2
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pp.71-75
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2013
Recently proliferating heterogeneous multimedia service environments should be able to deal with many different transmission speeds, image sizes, or qualities of video. However, not many existing video compression standards satisfy those necessities. To satisfy the functional requirements, the standardization of the H.264/AVC Scalable Extension (SE) technique has been recently completed. It is an extension of the H.264/AVC which can encode several image sizes and qualities at the same time as a single bitstream. To perform optimum mode decision, motion estimation is performed for all MB modes, and the RD costs are compared to identify an MB mode with the smallest RD cost. This increases computational complexity of H.264/AVC SE encoding. In this paper, we propose an early skip mode detection scheme to reduce candidate modes and suggest an algorithm of fast mode decision utilizing reference modes according to the mode history.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.3
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pp.229-234
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2018
Texture is one of the most useful features in classifying and segmenting images. The LBP-based approach previously presented in the literature has been successful in many applications. However, it's theoretical foundation is based only on the difference of pixel values, and consequently it has a number of drawbacks like it performs poorly for the images corrupted with noise, and especially it cannot be used as a multiscale texture descriptor due to the exploding increase of feature vector dimension with increase of the number of neighbor pixels. In this paper, we present a method to address these drawbacks of LBP-based approach. More specifically, our approach quantizes the range of pixels values and construct a 3D histogram which captures the correlative information of pixels. This histogram is used as a texture feature. Several tests with texture images show that the proposed method outperforms the LBP-based approach in the problem of texture classification.
In noise reduction method from noisy speech for speech recognition in noisy environments, conventional spectral subtraction method has a disadvantage which distinction of noise and speech is difficult, and characteristic of noise can't be estimated accurately. Also, noise reduction method in the wavelet transform domain has a disadvantage which loss of signal is generated in the high frequency domain. In order to compensate theme disadvantage, this paper propose spectral subtraction method in continuous wavelet transform domain which speech and non- speech intervals is distinguished by standard deviation of wavelet coefficient, and signal is divided three scales at different scale. The proposed method extract accurately characteristic of noise in order to apply spectral subtraction method by end detection and band division. The proposed method shows better performance than noise reduction method using conventional spectral subtraction and wavelet transform from viewpoint signal to noise ratio and Itakura-Saito distance by experimental.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.37-38
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2017
최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.14
no.3
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pp.115-122
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2004
When porous materials are dried, the particles flocculate into fish-net structure in gel phase. In order to exactly analyze the stress distribution of porous materials during drying process, the elastic tensor of microscopic gel structures has to be predicted considering pore shapes as well as porosities of porous materials. The elastic characteristics of porous materials associated with porosities were predicted analyzing microscopic gel structures with circular and cross pores via homogenization method and the drying processes of the electric porous ceramic insulator were simulated using finite element method (FEM). Comparing analysis results between consideration and negligence of pores, the deformed shape and distributions of temperature and moisture were similar but the residual stress was significantly different.
Functionally Graded Materials (FGM) as advanced heterogeneous composite materials have a higher performance than a conventional composite or bimaterial composite under some severe environments. As a heterogeneous material, FGM is commonly used in spacecraft, defense, nuclear and automotive industries due to its excellent properties. The purposes of this study are to evaluate the stress distribution and crack behaviors by the multiscale simulation. FGM contains two or more than two materials that the composition is structured continuously. Two types of FGM model are suggested, which are created by arbitrary prediction of the volume fraction and the exponential function. Aluminum as the metal matrix constituent and silicon carbide as the ceramic particle constituent are structured gradually by two types and the three point bending test also estimated. Moreover, two kinds of crack location were introduced in order to get the influences of material property distribution on the stress intensity factor. From the results we found that the stress intensity factors are increased in the case from softer to stiffer material, while vice versa.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.395-402
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2006
In analyzing the nano-scale phenomena or behaviors of nano devices or materials, it is often desirable to deal with more atoms than can be treated only with a full atomistic simulation. However, even now, it is advisable to apply the atomistic simulation to the narrow region where the deformation field changes rapidly but to apply the conventional continuum model to the region far from that region. This equivalent continuum model can be formulated by applying the Cauchy-Born rule to the exact atomistic potential as in the quasicontinuum method. To couple the atomistic model with the equivalent continuum model, continuum displacements are conformed to the molecular displacements at the discrete positions of the atoms within the bridging domain. To satisfy the coupling constraints, we apply the Lagrange multiplier method. The continuum model in the bridging model should be applied on the region where the deformation field changes gradually. Then we can make the nodal spacing in the continuum model be much larger than the atomic spacing. In the first step, we generate the atomic-resolution mesh with the nodal spacing equal to the atomic spacing, and then we eliminate the nodal degrees of freedom adaptively using the node deactivation techniques. We eliminate more DOFs as the regions are more far from the atomistic region. Computing time and computational resources can be greatly reduced by the present node deactivation technique in multi scale analysis.
The recent proliferation of multimedia data necessitates the effectively and efficiently retrieving of multimedia data. These research not only focus on the retrieving methods of text matching but also on using the multimedia data features. Therefore, this paper is a similarity measurement method of trajectory using indexing information of moving object in video, for similarity measurement. This method consists of 2 steps. Firstly, Video data is processed indexing for trajectory extraction of moving objects using CCTV. Finally, we describe to compare DTW(Dynamic Time Warping) to TSR(Tansent Space Representation) algorithm.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.2
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pp.91-97
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2007
Points of sharp variations in signals are the most important factors when analyzing the features of signals. And in the image, edges include diverse information such as the locations, shape and material. There have been a variety of researches on edge detections, among them, methods based on convolution in the spatial domain have been most popular. However at the early stage of the method, if the noise and many kinds of edges exist in the image, it is not easy to separate edges selectively from corrupted images by noise. In meantime, the wavelet transform for multiscale edge detection is being applied widely to analyze the properties of images in various fields. In this paper, we suggest a robust wavelet-based method, which selectively detects line-edge elements from images in the presence of noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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