이동 객체 추적 시스템을 위한 한 연구 분야로 차영상을 이용하여 움직임을 추정하는 기법이 있다. 움직임 추정을 위해 차영상을 이용하는 경우 임계값을 적용하여 배경 영역과 이동 객체 영역을 구분할 수 있도록 이진화를 수행하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 차영상에서 배경과 객체의 특성 변화에 적응적인 임계값 결정 기법을 제안하였다. 제안 기법은 차영상의 히스토그램 모양을 분석하여 적절한 임계값을 결정하도록 하였다. 그레이 스케일 영상의 이진화에 사용되는 일반적인 임계값 기법들과 성능을 비교 평가하였다. 60개의 실험 영상에 대해 평가한 결과 제안 기법이 수작업으로 확인한 최적의 임계값과 평균 오차 2.8로 성능의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 미세입자 계충 코딩 기법 등과 같은 망 상태 적응적인 계충적 스트리밍 코딩 기법에 적합한 새로운 스캔 방법을 소개한다. 제안된 스캔 방법은 사용자가 관심있는 영역의 영상정보 부호화를 최우선적으로 수행하여 전송하고 수신단에서도 해당 영상정보의 복호화을 최우선적으로 수행하도록 관리하여 복호된 비디오 영상의 주관적인 화질 향상을 보장하는 방법이다. 제안된 방법을 FGS 코딩 기법에 적용하면 특히 사용자가 관심 있는 영역의 주관적 화질을 약 1 dB ~ 3 dB정도 향상 시킬 수 있다.
최근 네트워크대역 및 수신단말기의 해상도의 다양화에 의해 One Source-Multi use의 영상 전송을 구현하기 위한 기술로서 영상 확장적응성 기능이 주목받고 있다. 현재 MPEG에서는 H.264/MPEG-4 AVC를 기본으로 하는 SVC(Scalable Video Coding)의 표준화가 진행되고 있으며 SVC에서는 공간 시간 SNR 확장적응성을 제공할 수가 있다. 그러나 일반적으로 확장적응한 부호화는 비 확장적응한 부호화에 비해 부호화 효율이 떨어진다고 알려져 있다. 그래서 본 논문에서는 시간, SNR 확장적응성에 착안하여 SVC에 의한 확장적응성의 입자크기의 정도와 부호화 효율 관계를 기초로 하는 SNR 스케일러빌러티를 제공하는 FGS(Fine Granular Scalability) 기능을 전환함으로서 주관 품질의 향상을 꾀하는 수법을 검토한다.
객체추적은 이전시간에서 추정한 위치와 현재 관측 데이터를 바탕으로 객체의 위치를 연속적으로 추적하는 신호처리 분야이다. 이 논문에서는 3개의 RNN을 서브모듈로 가지는 적응형 스케일조절 신경망을 이용해 입력 데이터의 스케일을 스스로 조절하여 추적할 수 있는 신경망을 제안한다. 객체 추적 성능을 평가하기 위해 객체가 조각별 등가속운동을 하는 1차원 객체 운동 모델에서 제안하는 시스템, 칼만 필터와 최대우도기법의 추적 성능을 비교한다. 그 결과 제안하는 알고리듬의 성능이 평균제곱근오차 기준으로 최대우도기법과 칼만필터보다 다양한 상황에서 전반적으로 우수하며 관측잡음이 커질수록 성능격차가 더 커지는 것을 보인다.
뉴미디어는 사회적 교류의 장을 인터넷으로 옮겨와 대규모 집단이 시공간의 한계를 뛰어넘어 한 곳에서 소통할 수 있게 만들었다. 최근 연구는 인간의 사회적 능력이 소셜 미디어를 통해 경험하는 확장된 집단 스케일을 따라가지 못하는 사례를 보고하기도 한다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 인간의 사회적 정보 지각이 인구 집단 스케일의 확장에 영향을 받는지 다수편향 맥락에서 확인하였다. 인터넷 기반 과제를 통해 구성원의 수로 나타낸 집단 크기와 전체에서 특정 집단이 차지하는 집단 비율이 개인에게 지각되고 다수편향적 사회적 정보 활용에 영향을 주는 심리적 과정을 조사하였으며, 전체 집단 스케일의 확장에 각 과정이 영향을 받는지 살펴보았다. 집단 비율은 다수편향에 정적 영향을 주고 있으며, 그 관계는 비율 지각에 의해 부분매개 되었다. 전체 집단 스케일은 집단 비율과 비율 지각의 관계를 조절하지 않았다. 반면, 집단 크기와 다수편향의 상관은 유의하지 않았다. 전체 집단 스케일은 집단 크기 지각을 조절하였다. 전체 집단 스케일이 작은 조건에서 집단 크기와 크기 지각은 양적 상관을 나타냈지만, 전체 집단의 스케일이 확장된 조건에서 지각된 집단 크기는 유의미하게 작아졌고, 두 변수는 상관을 잃었다. 이러한 결과를 통해 집단 크기 지각과 관련된 심리 기제가 전체 집단 스케일의 확장에 제대로 반응하지 못하고 있음을 확인하였다. 나아가 집단 크기 정보를 처리하는 전문화된 심리 기제가 존재할 가능성과 다수편향이 특이적으로 받아들이는 자극의 형태를 진화심리적 관점에서 논하였다.
인터 프레임 웨이블릿 부호화 기법의 복호화 과정에서 많은 연산량을 차지하는 모듈 중의 하나는 웨이블릿 변환이다. 복호기는 PDA, PC, 휴대폰등과 같이 다양한 단말기 상에서 동작 할 수 있어야 하기 때문에 복호기의 복잡도는 각 프로세서의 계산 능력에 맞게 설계되어야 한다. 따라서 스케일러블 부호화를 위한 코덱 역시 낮은 복잡도로 설계되어야 한다. 본 논문에서는 부호화 성능을 열화시키지 않으면서 공간 웨이블릿 변환의 복잡도를 조절하면서 줄이는 기법을 제안한다. 또한 이 기법은 천천히 변화하는 영상 시퀀스에 대해서는 웨이블릿 변환 시 발생하는 잔상 현상도 줄일 수 있다.
기후변화로 인해 기온, 강수량, 습도 등의 기후를 예측하고 변화하는 환경에 적응해가며 생활하고 있다. 또한 여러 가지 외부적인 요인들의 영향을 받아 상수도 시설에서의 에너지 사용량도 영향을 많이 받는다. 하지만 이러한 상수도 시설의 사용량 변화로 인해 상수도 수요량의 변화량을 예측하는데 있어서 국내 연구 및 방법이 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 다중스케일을 기반으로 하는 비선형 예측 모형을 개발하고자 한다. 다중스케일 분석에서도 가장 우수한 분해 능력을 가지는 Wavelet Transform을 적용하여 시계열을 분해한 후 패턴인식 기반의 비선형 예측모형인 Support Vector Machine(SVM)을 적용하였다. 상수도 수요량의 예측 과정은 다음과 같다. 첫째, 상수도 수요량 자료를 Wavelet Transform 기법을 통하여 단순화 시킨다. 둘째, Global Wavelet Spectrum을 통하여 통계적으로 의미 있는 성분만을 추출하고 이를 해석 대상으로 한다. 셋째, 특정 주기를 갖는 유의한 독립성분들에 대해서 최적 지체시간을 결정한 후 SVM모형을 통해 예측 모형을 구축한다. 넷째, 나머지 성분에 대해서도 SVM 모형을 적용하여 예측을 실시한 후 앞서 예측된 성분과 모두 결합하여 최종적으로 예측시계열을 구성한다.
본 논문에서는 고정부호화율을 갖는 효과적인 적응 변환 부호화 방법을 제시, 연구한다. 본 방식에서는 각 블록마다 그 ac 에너지 크기에 비례하여 분산치 분포가 스케일을 달리하도록 정보원을 모델화 하고 그에 따라 비트배정을 하여 블록 양자화 한다. 본 방식은 적응 방식이면서 부호화율을 조정할 수 있는 장점이 있으며, 그 부호화율의 가변도 손쉽게 이루어진다. 제시된 방식의 성능은 컴퓨터 모의 실험을 통해 잘 알려진 Chen&Smith 방식과 신호대잡음비 및 사진 비교를 통해 평가된다.
본 논문에서는 SVC(Scalable Video Coding) 및 MVC(Multiview Video Coding) 등의 다계층(miulti-layer) 비디오의 효율적인 적응 HTTP 스트리밍을 위한 MPEG-2 TS(Transport Stream) 헤더의 확장을 제안한다. 먼저 TS로 다중화한 SVC/MVC를 HTTP를 통하여 스트리밍할 경우 계층별 적응 스트리밍을 지원하기 위한 기존 TS의 한계점을 분석하고, TS 헤더의 확장을 통하여 TS 레벨에서 효율적인 적응을 제공하는 시그널링(signaling) 기법을 제시한다. 본 논문의 헤더 확장은 TS의 적응 헤더(adaptation header)의 사적 데이터 필드(private data field)를 이용하여 스케일러빌리티 및 뷰 정보를 기술함으로써 TS와의 호환성을 유지하면서 TS 레벨에서의 다양한 스케일러블 계층 단위로 적응(adaptation)을 가능하게 한다. 제안한 기법과 기존의 PID(packet ID)를 사용한 방법에 대하여 적응의 유연성 및 복잡도 등을 비교 분석한다. 또한 제안한 기법의 TS 오버헤드 증가를 분석하고 이를 최소화하기 위한 헤더 확장 기법을 제안한다.
무선 멀티캐스트 서비스는 동일한 콘텐츠를 다수의 사람들에게 동시에 전송함으로써 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 더 나은 무선 멀티미디어 스트리밍 멀티캐스트 서비스를 제공하기 위하여 Quality-Aware Rate Adaptation(QARA) 기법을 제시한다. QARA에서는 콘텐츠의 종류와 사용자의 채널 환경에 따라 멀티캐스트 프레임의 전송 속도가 결정된다. 기본 계층은 높은 신뢰성을 보장하기 위하여 낮은 속도를 이용하여 모든 사용자들에게 전송됨으로써 기본적인 서비스 품질을 제공한다. 반면, 향상 계층의 프레임 전송 속도는 무작위로 선출된 노드의 채널 환경 피드백 정보를 통하여 결정된다. 콘텐츠 전송 중에 이러한 과정을 반복함으로써 다양한 전송 속도를 사용하고, 각 노드들에게 채널 환경에 따라 차등적인 서비스를 제공할 수 있다. 결과적으로 QARA는 이동 노드들이 다양하게 분포되어 있는 환경에 사용될 수 있으며, 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 QARA가 기존 연구들에 비하여 높은 가능 전송 속도 활용률을 보임으로써 콘텐츠 전송 시간을 단축시킬 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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