비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 전역탐색을 제외한 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.02~0.37[dB] 개선되고 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 14~24% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.
소프트웨어 재사용의 문제는 두 가지 측면에서 검토해 볼 수 있는 데, 하나는 이미 개발이 완료된 소프트웨어 컴포넌트를 조합하여 재사용하는 방법이고, 다른 한 가지는 소프트웨어들이 공통적으로 갖는 구조적인 패턴을 정의해서 재사용 하는 방법이다. 물론 이 두 가지가 소프트 웨어의 구조설계에 중요한 방법이긴 하지만, 이 두 방식의 차이점은 소프트웨어 컴포넌트는 프로그램 컨텐츠가 채워진 빌딩블록들을 재사용 하여 소프트웨어를 쉽게 구성하는 것인 반면, 소프트웨어 구조패턴은 빌딩블록의 내용보다는 빌딩블록의 틀, 즉 빌딩블록간의 연결을 통한 구조화에 더 관심이 있는 것이라고 하겠다. 논문은 후자의 경우와 같이 소프트웨어 응용에서 많이 발견되는 구조적인 소프트웨어 패턴을 분석하고 체계적으로 정의하여, 이 패턴들이 소프트웨어 구조 설계 시 유용하게 활용될 수 있도록 하는 데 목적을 두고 있다. 특히, 이제까지 소프트웨어의 구조적인 패턴을 설명하는 데 중요한 모델이 되어 왔던 소프트웨어 구조 스타일을 분석하고 정형화하여 다양한 응용의 소프트웨어 구조설계에 활용될 패턴형 컴포넌트를 정의하고자 한다.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 단위 다이아몬드패턴과 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 단위 다이아몬드패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 11∼51%의 높은 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.05∼0.74㏈의 향상을 보였다.
모바일 통신과 사물 인터넷(IoT) 환경에서 시간에 따른 데이터의 분석 기술은 주로 의미 있는 정보를 찾기 위해 수집 된 데이터에서 의미있는 패턴을 추출하기 위해 사용된다. 기존의 데이터 마이닝을 이용한 분석 방법은 데이터 수집이 어렵고 시간의 경과와 관련된 시계열 데이터의 변경을 반영하기 위해 완료 상태에 기초하여 해석되어야 한다. 이러한 패턴의 다양성, 대용량성, 연속성 등의 여러 가지 특성을 가진 데이터 스트림의 분석을 위한 방법으로 멀티 블록 스트리밍 데이터 분석(AM-MBSD) 방법을 제안한다. 의미 있는 데이터 추출을 위해 멀티 블록 스트리밍 데이터의 패턴을 추출하고 추출된 연속적 데이터를 여러 개의 블록으로 정의하고 제안 방법의 검증을 위해 각 데이터 블록의 데이터 패턴 생성 시간, 주파수를 수집하고 시계열 데이터를 분석, 실험하였다.
소비자 감성 분석에 근거한 블록 스트라이프 패턴(block stripe pattern)의 디자인 방법을 제안하고자 남녀 30명을 대상으로 명도, 폭, 간격이 조작된 서로 다른 27개의 블록 스트라이프 패턴의 자극물을 제시하여 감성평가를 실시하였다. Likert 척도에 의해 명도, 배열, 폭, 간격의 4가지 디자인 요소가 요인분석을 통해 도출된 12개의 감성차원에 미치는 영향을 측정하고, 물리량에 근거한 정량적 분석을 통해 감성과의 관계를 파악하였다. 이를 근거로 각각의 감성에 부합하는 명도, 배열, 폭과 간격의 디자인 요소별 물리량과 함께 디자인 요소의 물리적 변화에 따른 감성예측 회귀모형을 도출하였다. 디자인 요소 중 명도차, 간격, 폭의 순으로 디자인 요소의 물리량 변화가 유의적인 감성차를 유발하는 것으로 나타났다. 이 중 명도차는 "캐주얼한"을 제외한 모든 감성에서 감성차에 영향을 미치는 가장 설명력 높은 디자인 요소로 분석되었다. 이 결과를 토대로 각각의 감성에 부합하는 디자인 요소별 물리량과 함께 디자인 프로토타입을 제시하였다.
본 논문에서는 물 공급량 예측을 위한 다양한 알고리즘 적용에 있어서 데이터 마이닝의 효용성을 검토하고자 하였다. 물 공급분야에 있어서, 물 이용 지역의 특성에 따라 공급량과 이용 시간이 매우 상이한 특성을 나타낸다. 물 이용 지역은 주택지역, 상업지역, 산업단지지역 등 다양한 형태로 분류할 수 있고, 이에 따라 물 이용 시간의 상이함에 따른 물 공급패턴이 일정하지 않게 된다. 특히, 주택지역과 상업지역이 복합적으로 이루어진 경우, 물 이용 단위인 블록 단위에서의 물 특성이 불규칙적인 패턴을 나타낸다. 따라서, 각 블록 단위 특성에 적합한 물 이용량을 예측하여 효율적 물 공급 방안을 마련할 필요가 있다. 또한, 물 이용량 데이터 중 이상 데이타 감지와 이상 데이터 보정을 통하여 물 이용량 예측의 정확도가 향상된다. 따라서, 블록 단위의 물 이용량에 대한 원시데이타의 효율적인 데이터 마이닝 방안이 요구된다. 본 연구에서는 물 공급지역의 특성에 따른 물 공급 패턴을 분석하고, 이에 적합한 데이터 마이닝 기법을 제시하고 비교 분석하였다. 제안된 데이터 마이닝 기법은 딥러닝 예측모델을 적용하여 적합성을 검증하고, 이를 물 공급량 예측알고리즘에 폭넓게 활용될 수 있음을 확인하였다.
동영상 압축을 위해서, 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질이라는 두 가지 성능이 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 동영상의 공간적 상관성과움직임 벡터(MV)의 중심지향적인 특성을 이용하여 개선된 고속블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 현재 프레임의 인접 매크로 블록으로부터 초기 움직임 벡터를 예측하고 크로스 패턴과 납작한 육각 탐색 패턴을 이용하여 정확한 움직임 벡터를 결정한다. 성능 평가를 통해, 제안된 알고리즘은 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질 측면 모두에서 비교대상인 육각 패턴 탐색 알고리즘(HEXBS)과 크로스-육각 패턴 탐색 알고리즘(CHS)에 비해 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 제안된 알고리즘을 이용하여 탐색 속도 측면에서는 약 31%의 성능 향상을 보였고, PSNR 측면에서도 약 0.5dB 향상되어 비디오 화질의 성능 향상을 나타내었다.
본 논문에서는 비디오 압축에 이용되는 블록 기반 움직임 예측을 위하여 육각 패턴을 이용한 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 3$\times$3 패턴을 이용한 BBGDS 알고리즘과 유사하게 계산 속도의 향상과 더불어 좀 더 강인한 움직임 예측을 할 수 있도록 패턴을 설계하였다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 적은 양의 탐색점(Search Point)을 이용하면서 확장된 탐색 영역(Search Area)을 이용할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능과 계산 속도의 향상이 실험 결과로 보여 진다.
본 논문에서는 디스크 입출력 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 버퍼 관리 기법을 제시한다. 본 기법은 사용자 수준의 정보 없이 블록의 속성과 미래 참조 거리간의 관계를 기반으로 각 응용의 블록 참조 패턴을 자동으로 발견하고, 발견된 참조 패턴에 적합한 최적 블록 교체 기법을 적용한다. 또한, 응용이 참조하는 블록이 버퍼 캐쉬에 없어 새로운 버퍼 블록이 요구될 때, 응용별로 블록 참조 패턴에 따라 버퍼 예상 적중률을 분석하여 이를 기반으로 전체 버퍼 캐쉬의 적중률이 극대화되도록 해 주는 버퍼 할당 기법을 제안한다. 이러한 모든 과정은 시스템 수준에서 자동으로 그리고 온라인으로 수행된다. 제시한 기법의 성능을 평가하기 위해 블록 참조 트레이스를 이용해 모의 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시한 기법은 적은 오버헤드로 기존의 블록 교체 기법들보다 캐쉬 블록의 적중률을 크게 향상시켜 주었다.
본 논문은 JPEG/MPEG과 같은 영상 압축에 사용되는 DCT(Discrete cosine transform)의 DC 성분으로 영상을 검색하는 방법을 개선한 기법을 제시한다. 기존의 방법은 DCT의 블록 크기를 고정한 후 DC비교로 검색한다. 이 방법은 블록 크기를 늘리면 검색 속도는 빠르지만 정보의 정확성이 떨어진다. 반대로 블록 크기를 줄이면 정보의 정확성은 높아지나 검색속도가 느려지는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 가변블록 DCT를 제안한다. 이 기법은 우선 각 블록의 객체 영역 존재를 판단하여, 영상영역 패턴 테이블을 작성한다. 그 후 이 테이블을 이용하여 객체가 있는 영역에서 블록 크기를 줄이고, 그 밖의 영역에서는 블록 크기를 늘려 블록 크기를 가변한다. 제안한 가변 블록 DCT 영상 기법을 사용시 정확성이 15% 정도 향상되었다. 한편 동일 패턴의 영상이 거의 없는 경우에는 영상영역 패턴 비교만으로 빠르게 검색할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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