본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합(matching) 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임(frame)당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역탐색 블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균적으로 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.
본 논문에서는 참조 패턴에 따라 페이지 사상 정책과 블록 사상 정책을 선택적으로 사용하는 Janus-FTL을 제안한다. 일반적으로 플래시 메모리의 특성에 따르면, 순차 참조의 경우 블록 사상 FTL이 적당하고, 비 순차적인 참조의 경우 페이지 사상 FTL이 적당하다. 따라서 실용적인 FTL은 데이터의 특성에 따라 플래시 메모리 블록을 블록 사상 또는 페이지 사상 정책으로 선택적으로 사용하면서, 블록 사상 영역과 페이지 사상 영역의 크기를 참조 패턴에 따라 효율적으로 변화하여 할당하는 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 저장된 데이터가 블록 사상 영역에서 페이지 사상 영역으로 이동하는 퓨전(Fusion) 연산과 반대로 이동하는 디퓨전(Defusion) 연산을 통해, 블록 사상과 페이지 사상 기법을 동시에 활용하는 Janus-FTL을 설명한다. 또한 Janus-FTL을 구현하여 성능을 측정하였으면, 성능 측정 결과에 따르면 기존의 FTL에 비해 최대 50%의 우수한 성능을 보였다.
H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이면서 보다 나은 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 대칭적인 탐색패턴을 이용한 계층적인 탐색 기법을 사용하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 십자가 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 작은 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 제안한 움직임 추정 탐색 기법에서 사용한 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 기법의 성능을 전역 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정에 소요되는 시간에 있어서 약 4~5.5 배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 전역 탐색 기법의 화질과 같거나 약간의 화질 저화를 보였다. 반면에, 비대칭 다중 육각형 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정 속도면에 있어서 약간의 성능 향상과 화질에 있어서 비슷하거나 최대 0.05 (dB)정도 향상을 보였다.
비디오 압축에서 움직임 추정 기법은 영상 화질과 발생 비트량에 있어서 중요한 역할을 하지만 많은 계산 복잡도를 요구한다. 다수의 카메라로 촬영한 동영상인 다시점 비디오는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 움직임 추정에 많은 계산량을 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질과 비트량을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들의 분포 특성과 영상 블록들의 움직임 특성을 이용한다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 대칭형 멀티 마름모 패턴, 대각선 패턴, 사각형 패턴 그리고 정교한 패턴으로 구성되어 있다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들과 블록 움직임의 특성들을 이용하여 패턴들의 탐색 점들을 탐색 영역 내에 대칭적으로 배치하고 블록 움직임 크기에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법인 PBS (Pel Block Search)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질면에서와 발생 비트량면에서 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량을 각각 약 40~75%, 98%감소시킨다.
본 논문에서는 알려진 악성코드로부터 악의적인 행위 패턴을 정의하는 방법을 제안하고, 이를 기반으로 변형된 악성코드의 검출 방법을 제안한다. 악의적인 행위 패턴에 대한 정의는 Cross Reference를 기반으로 블록화 한 후 실행코드 블록의 호출 관계에 따른 그래프를 이용하여 정의하였다. 그리고 변형된 악성코드에 대한 검출은 실행코드 내부에서 악의적인 행동 패턴을 찾음으로써 판단한다. 제안된 방법에 대한 실험결과 변형된 악성코드의 검출이 가능함을 확인하였다.
현재 컴퓨터 시스템에서 대표적인 성능 저하가 발생되는 부분은 블록 I/O 시스템이다. 안드로이드와 같은 모바일 장치 또한 위와 같은 성능 이슈를 가지고 있다. 본 논문에서는 리눅스 블록 레이어의 I/O를 tracing 해주는 blktrace를 안드로이드 장치에 적용하여 SQLite를 사용하는 Web Browsing 시의 I/O 패턴 분석과 성능 개선 방안을 제시 한다.
본 논문에서는 인간의 시각 특성(Human Visual System)과 3D-DCT(Three Dimensional Discrete Cosine Transform) 블록 특성을 이용한 적응적인 비디오 워터마킹 방법을 제안한다. 3D-DCT 계수들의 분포에 따라 3D-DCT 블록을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 블록, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 블록, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 블록 등 3가지 패턴으로 분류한다. 또한 분류된 3D-DCT 블록의 패턴 비율에 따라 영상을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 영상, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 영상, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 영상 등 3가지 타입으로 분류한다. 제안된 워터마크 삽입 방법은 분류된 3D-DCT 블록패턴과 영상 타입에 따라 적응적으로 학습된 민감도 테이블과 비례 상수를 이용하여 입력 비디오 영상의 3D-DCT 중간 대역 계수에 적응적으로 워터마크를 삽입한다. 실험 결과들은 제안된 방법이 투명성과 강건성에서 이전 방법보다 우수함을 보인다.
낸드 플래시 메모리는 블록에 새로운 데이터를 쓰고자 할 때 삭제 연산이 선행되어야 하며 일정 횟수 이상 지움 연산이 반복된 블록은 더 이상 사용이 불가능하다. 데이터의 갱신이 빈번한 핫 데이터는 블록을 빠르게 사용 불가능한 상태에 도달하게 만들 수 있고 이로써 낸드 플래시 메모리의 용량은 시간이 지남에 따라 감소할 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 접근 패턴을 고려해 핫 데이터와 콜드 데이터를 분류하는 알고리즘을 제시한다. 이렇게 분류된 데이터 정보를 이용해 삭제 횟수가 많은 블록에 갱신 확률이 적은 콜드 데이터를, 삭제 횟수가 상대적으로 적은 블록에 갱신 확률이 높은 핫 데이터를 맵핑한다. 입력 데이터 패턴을 이용한 핫/콜드 데이터 분류 기법이 기존의 분류 기법을 사용했을 때보다 플래시 메모리의 블록 사용이 균일한 것을 실험을 통해 확인하였다.
일반적으로 선박공정에서 작업자는 완성된 블록을 레이저 계측장비를 이용하여 제작된 선박블록의 3차원 좌표를 측정한다. 그런데 제작된 선박블록의 좌표측정은 수작업으로 이루어졌으므로 이에 의한 측정된 좌표는 설계단계에서 작성된 도면의 설계좌표와 편차가 발생한다. 이로 인해 작업자는 육안으로 직접 선박블록의 측정좌표와 설계좌표의 일치정도를 확인해야 하며, 이는 선박불록의 정도관리에 대한 인적 및 시간적 비용을 크게 증가시킨다. 본 논문에서는 선박공정의 선박블록의 정도관리에 있어서 이러한 단점을 해결할 수 있는 자동화된 3차원 좌표의 패턴매칭 알고리즘을 제안하고, 제안한 3차원 좌표의 패턴매칭 알고리즘의 성능은 자체적으로 개발한 3차원 좌표 시뮬레이션 프로그램에 의해 분석하였다. 단일 및 다수 선박블록의 측정좌표 데이터에 대한 좌표매칭율은 거리오차 허용범위가 20~25cm에서 약 90.2%가 됨을 확인하였다.
동영상 프레임의 블록 정합에 있어서 현재 프레임의 블록들 사이에는 공간적 상관성이 존재한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 중심 지향적 특성과 동영상 내의 공간적 상관성을 이용한 개선된 고속 블록 정합 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 현재 프레임의 인접한 매크로 블록들에서 예측된 움직임 벡터와 크로스-육각 탐색 패턴을 이용하여 정확한 움직임 벡터를 결정한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 예측 탐색 알고리즘 (NNS)과 고속 블록 정합 알고리즘 (CHS)에 비해 탐색 속도와 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다. 제안하는 알고리즘을 사용하였을 때 탐색 속도 측면에서는 약 $0.1{\sim}38%$ 정도의 향상을 보였고, 화질 측면에서도 PSNR (Peak Signal Noise Ratio) 값이 약 $0.05{\sim}2.5dB$ 정도 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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