본 논문에서는 MPEG-2 multiview profile (MVP)를 이용한 스테레오 동영상 부호화기 구조를 제안한다. 제안한 부호화기에서 좌영상은 기저층에서 움직임 정보를 이용하여 부호화 되고, 우영상은 상위층에서 변이 정보를 이용하여 부호화를 수행한다. 그리고 변이 정보와 움직임 정보간의 관계를 이용하여 하위 계층의 움직임 정보와 변이 정보에서 상위 계층의 움직임 정보를 유도하여 영상 예측에 사용하였다. 이를 적용하기 위해서 상위 계층과 하위 계층의 부호화 순서와 예측 모드에 제약을 두었다. 제안한 스테레오 MPEG-2부호화기는 상위 계층의 부호화시 움직임 예측을 수행하지 않고 하위 계층에서의 예측 모드 제약으로 인해 부호화기의 구조가 간단하고 부호화 시간을 줄일 수 있었다. 실영상에 대한 실험 결과에서 상위 계층의 경우 움직임 예측과 변이 예측을 모두 수행했을 때와 거의 차이가 나지 않았으며 변이 예측만을 수행 경우보다 높은 SNR을 나타내었다.
다시점 동영상 부호화기의 성능을 향상시키기 위해서 본 논문에서는 평행식 카메라 구조에서의 효율적인 변이 벡터 예측을 이용한 부호화 방식을 제안한다 변이 벡터는 움직임 벡터와는 달리 다시점 카메라 구조 정보로부터 예측이 가능하다. 이러한 성질을 이용하여 예측하여 구한 예측 벡터와 직접 추정한 변이 벡터와의 차이값을 부호화한다. 그러므로 변이 벡터 부호화의 성능을 향상시키기 위해서 정교한 변이 벡터의 예측이 필요하다. 기존의 벡터 예측 방식은 미리 부호화된 주위 블록의 변이 벡터를 이용하여 현재 블록의 변이 벡터를 예측하지만 제안 알고리듬은 다시점 영상간의 상관성을 이용한다. 본 논문에서는 5시점 동영상에 대해서 차벡터의 엔트로피와 절대 평균값을 구하는 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해서 기존의 공간적인 상관성만을 이용하여 변이 벡터를 부호화하는 방식보다 제안 알고리듬이 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 제안 알고리듬은 기존알고리듬과 비교하여 영상의 화질을 유지하면서 $30{\~}40\%$의 부호화 효율을 증가시킨다.
본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 구하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 객체의 경계 정보를 고려하여 초기 변이를 예측한 후 획득된 변이 정보를 이용하여 탐색 범위를 줄임으로 써 효율적으로 변이를 예측한다. 또한 가변 블록을 사용하여 텍스쳐 정보가 부족한 영역과 경계부분에서 발생하는 오정합 문제를 줄일 수 있다. 획득된 변이 맵 정보를 이용하여 중간시점영상을 생성한 결과 기존의 블록기반 변이 추정방식과 화소기반의 변이 예측방식에 비해 $0.1dB{\sim}1.2dB$의 PSNR(Peak signal to noise ratio)이 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 MPEG-2 multiview profile (MVP)를 이용한 스테레오 동영상 부호화기 구조를 제안한다. 제안한 부호화기에서 좌영상은 기저층에서 움직임 정보를 이용하여 부호화 되고, 우영상은 상위층에서 변이 정보를 이용하여 부호화를 수행한다. 그리고 변이 정보와 움직임 정보간의 관계를 이용하여 하위 계층의 움직임 정보와 변이 정보에서 상위 계층의 움직임 정보를 유도하여 영상 예측에 사용하였다. 이를 적용하기 위해서 상위 계층과 하위 계층의 부호화 순서와 예측 모드에 제약을 두었다. 제안한 스테레오 MPEG-2부호화기는 상위 계층의 부호화시 움직임 예측을 수행하지 않고 하위 계층에서의 예측 모드 제약으로 인해 부호화기의 구조가 간단하고 부호화 시간을 줄일 수 있었다. 실영상에 대한 실험 결과에서 상위 계층의 경우 움직임 예측과 변이 예측을 모두 수행했을 때와 거의 차이가 나지 않았으며 변이 예측만을 수행 경우보다 높은 SNR을 나타내었다.
최근 SARS-CoV-2 백신들의 예방접종이 진행됨에 따라 코로나 19 팬데믹의 종결이 예상되고 있다. 하지만 계속해서 출현 중인 변종 바이러스들은 팬데믹 종결의 위험요소로 남아있다. 본 논문에서는 사전학습된 단백질 BERT와 단백질-단백질 상호작용 모델을 활용한 SARS-CoV-2 스파이크 단백질의 변이 예측 분석 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기술은 변이 단백질 서열의 예측과 변이 단백질과 human ACE2 수용체의 친화도에 따른 자연선택으로 이루어진다. 이를 통해 시간이 지나며 나타날 수 있는 변종 바이러스들을 시뮬레이션 할 수 있어 변종 바이러스들의 해결에 기여할 것으로 기대된다.
다시점 영상은 관찰자가 원하는 시점을 선택할 수 있고, 자연스러운 입체감을 제공한다. 하지만 카메라의 수가 증가함에 따라 데이터양이 늘어나는 단점이 있다. 본 논문은 시.공간적 상관성을 고려한 시점 간 움직임 벡터 예측 기법을 제안한다. 인접한 시점의 영상이 비슷한 움직임 정보를 가지는 특징을 이용해 현재 블록의 움직임 벡터의 예측간을 계산한다. 또한 시간적으로 연속한 프레임의 경우 비슷한 변이 벡터를 가지므로, 이전 프레임의 변이 벡터 정보를 현재 매크로블록의 변이벡터로 활용하는 방법을 제안한다.
다시점 동영상 부호화기는 서로 다른 카메라에 의해 영상을 획득하므로 카메라 내부 파라미터의 차이나 조명의 차이 및 변화 등에 의한 시점 간 명도 성분의 불균형을 가지고 있다. 이로 인해 잘못된 변이 추정이 이루어질 수 있으며, 따라서 전체적인 다시점 동영상 부호화의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 레지듀얼이 가지고 있는 밝기 차 정보를 이용하여 시점 간의 불균형을 해소하는 가중치 예측 알고리듬을 제안한다. 주변의 인과적인 블록의 레지듀얼 정보를 이용하여 현재 블록과 참조 블록의 밝기 차를 예측하고, 이 값을 이용해 시점 간 불균형을 보정 한 후 변이 추정을 수행한다. 변이 보상 후 계산된 현재 블록의 레지듀얼 평균값을 앞에서 예측된 밝기 차의 값에 누적하여 다음 블록의 밝기 차 예측에 사용한다. 제안된 방법을 실험 영상에 적용한 결과 평균적으로 약 0.2dB의 이득을 얻었다.
본 논문에서는 비선형 확장 칼만 필터를 이용한 양방향 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 비선형 칼만 필터를 사용하여 변이(disparity)를 예측하고 예측된 변이는 좌영상에서 우영상으로의 스테레오 정합에 적용된다. 변이 예측은 몇 번의 반복으로 구해지며 비선형 칼만 필터의 초기 상태 예측치에 큰 오차를 나타내는 단점을 극복하기 위하여 양방향 스테레오 정합 알고리즘을 사용하였다. 이웃 화소의 영향을 고려하여 선형 내삽법(intepolation)을 좌·우 영상에 적용함으로써 스테레오 정합에 강인한 결과를 나타내었다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해서 기존의 SSD방법과 비교 검토하였다. 비교 결과 제안 알고리즘이 매우 우수한 정합 성능을 가짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 동영상 CODEC (Coder and decoder)을 위한 효율적인 변이와 움직임의 동시추정 기법을 제안한다. 동시 추정 기법은 좌우 움직임 벡터와 이전 시점의 변이 벡터를 이용해서 현재 시점의 변이 벡터를 예측한다. 하지만 동시추정 기법은 추정 오류가 축적되고 가려진 영역으로 인해 벡터들이 잘못 추정될 경우 성능이 매우 떨어질 수가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 동시추정 기법과 별도로 공간적인 변이 벡터의 예측을 수행한다. 즉, 동시 추정과 공간적인 변이 벡터의 예측을 통해서 정확한 변이 벡터들을 구해내어 전체 부호화 효율을 높일 수 있다. 마지막으로 본 논문에서는 역방향 사진트리 분할 기법을 제안한다. 역방향 사진트리 분할 기법은 사진트리 분할 정보를 보내지 않고도 상세한 변이맵을 얻어낼 수 있기 때문에 변이 보상의 성능을 높일 수 있었다. 실험 결과를 통해서 제안 알고리듬이 기존 알고리듬과 비교하여 수행시간이 9배가량 감소하고 주관적 화질에서 좋은 결과를 보임을 확인하였고 객관적 화질 평가에서 0.5~1.5dB가량 PSNR이 높아짐을 확인하였다.
소성힌지 구역의 축방향변형률의 예측은 지진하중을 받는 철근콘크리트 기둥의 합리적인 연성 평가를 위하여 필요한 항목이다. 축방향변형률은 콘크리트의 유효압축강도를 저하시키고 층간 변위를 크게 할 수 있다. 기존 연구는 주로 소성힌지가 발생하는 보의 축방향변형률 예측에 국한되었지만 횡력을 받는 구조물에서는 저층부 기둥도 소성힌지가 발생한다. 이 논문에서는 기둥 부재에 작용하는 축력의 크기에 따라 변화하는 축방향변형률을 예측할 수 있는 모델과 평가식이 제안되었다. 단면 해석법을 이용하여 하중이력에 따른 축방향변형률의 변화와 철근의 변형률 변화를 고찰한 후, 해석과 실험 결과를 근거로 축방향변형률 예측 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 부재 축방향변형률을 3가지 경로(재하, 재하 후 반대하중이 하중이 가해지는 구간, 동일한 부재 회전각에서 반복하중을 받을 구간)로 구분하였다. 이 연구에서 제안된 기둥 부재의 축방향변형률의 계산식은 축력비가 다른 철근콘크리트 기둥의 실제 축방향변형률을 추적하였고, 축력비의 영향을 반영하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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