본 논문에서는 비트율이 낮고 부호화 절차가 간단하여 근거리 영상 전송에 적합한 영상 부호화 방법을 제안한다. 먼저 현재 프레임과 이전 프레임 사이의 영상 DPCM을 행하여 시간적인 중복성을 제거하고, 이차영상을 웨이브릿 변환한다. 다중해상도 영상의 레벨간 중복성으로 인하여 기저 레벨과 중간 주파수 레벨계수를 이용해 동일 위치의 다른 레벨 계수들에 대해 선별적인 양자화를 행하며, 목표 비트율 및 계수의 평균 에너지와 레벨 값을 통해 양자화 함수를 생성하여 적응적인 양자화 계수를 정한다. 실험결과 제안한 방법은 움직임이 연속적인 동영상 및 장면 전환이 있는 영상에서 좋은 성능을 나타내었다.
이진 형태론적 골격(MS: morphology skeleton) 영상점들은 이들의 정보만으로 원영상을 그대로 복원시킬 수 있는 특징이 있기 때문에, 이 골격 정보를 패턴 인식 및 영상통신에 적용할 수 있다. 한편 기존의 MS는 처리시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 골격점들은 중복도가 높다. 이러한 결점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 중복도가 영(zero)인 골격영상을 얻는 새로운 직접 총체적 최소 골격화 방법을 제안하고 이를 DGMS(direct globally minimal sketeton)로 정의한다. 이 방법으로 $256{\times}256$ 이진영상 GIRL에 대한 실험 결과 기존의 총체적 최소 골격화(GMS: globally minimal skeleton)보다 처리 시간이 감축되고, 골격점의 수에서 1.5~6.5% 정도 감소하는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 최신 동영상 압축 표준 규격 H.264에서 화면 간 예측 부호화시 참조 화면 수가 제한되어 있을 때 부호화 효율을 최대화할 수 있는 적웅적 참조 화면 선택 기법을 제안하였다. 참조 화면 선택 시 시간적인 거리를 우선시 하는 현재 방식은 부호화 효율 측면에서 최적의 선택과는 거리가 있다. 따라서 참조 화면 선택에 있어서 실시간 온라인 상황을 가정하고 부가적인 계산을 최소화하는 것을 조건으로 했을 때 대표 화면과의 간접 비교를 통하여 현재 참조 화면들 간 상호 유사성이 가장 큰 화면을 제외하는 방법을 통해 문제를 해결하고자 하였다. 화면 간 예측 부호화 시 참조 화면 간 중복되는 요소를 최대한 줄이는 방향으로 참조 화면을 선택해 나감으로서 참조되는 샘플들을 다양화할 수 있다. 참조 화면 간 상호 유사성 판별은 대표 화면과 각 참조 화면 간 움직임 정보를 고려해 화면 간 부호화시 계산되는 8*8 블록의 R-D 비용함수 값을 사용하였다. 실험 결과 기존의 슬라이딩 윈도우 방식을 이용한 참조 화면 선택 방법에 비해 부가적인 계산이 거의 없이 부호화 효율의 개선이 있었으며 그 개선 정도는 기존의 방식에서 참조 화면을 $1{\sim}2$장 더 사용한 결과와 같았다. 이는 기존의 방법에 의해 참조 화면을 선택할 경우 나타나는 참조 화면 간 중복성을 줄였기 때문이다.
본 논문에서는 시간적 계층 개념을 활용하여 시계열 자료를 예측하는 방법을 소개한다. 횡단적 계층 자료 분석에서와 유사한 방법으로 중복되지 않는 시간적 계층을 시계열 자료에 구조화할 수 있다. 이러한 시간적 계층을 활용하여 조정된 예측은 기존의 계층별 독립적 기저 예측 및 상향식 예측보다 더 정확하고 강건한 예측값을 생성한다. 실증 분석으로서 국내 교통사고 발생건수를 시간적 계층 개념을 활용하여 예측한다. 분석 결과, 조정 예측이 기존의 다른 예측보다 예측 성능면에서 더 우수함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 비대칭적 화질을 갖는 양안식 3DTV 시스템에서 좌우영상간의 화질차이가 크게 발생하는 경우, 열화된 우영상의 화질을 보상하기위한 부가정보로 양안시차 벡터맵을 사용하는데, 이때 넓은 대역폭을 갖는 부가정보를 효율적으로 부호화하여 전송하기위한 방법을 제안한다. 공간적인 중복성을 피하기 위해 쿼드트리 분해방식을 적용하였고, 양안시차 벡터의 시간적 중복성을 고려하여 부호화 효율을 높였다. 제안된 압축 알고리듬인 가변블록 부호화 방안을 적용한 복원영상은 비슷한 전송률을 갖는 고정블록 복원영상에 비해 개선된 PSNR을 가짐을 실험을 통해 확인하였다.
광전달망(Optical Transport Network)에서 사용자의 서비스 요구는 종종 주기적인 특성을 보이므로 이러한 계획 연결 요구에 대하여 시간 중복성을 RWA 문제에 이용할 수 있다. 계획 연결 요구의 RWA 문제는 조합 최적화 방법(Combinatorial Optimal Solution)과 그래프 컬러링(Graph Coloring)의 조합으로 해결되거나, 경로 선택에 기반한 순차적(sequential) RWA(sRWA) 의해서 해결된다. 이와 같은 방법은 복잡하거나 많은 연산을 필요로 하므로 본 논문에서는 그룹화를 통해 계획 연결 요구들의 시간 중복성을 이용하여 효과적으로 경로 설정 및 파장 할당을 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 현재 실질적으로 효율적이라 알려진 sRWA 보다 같거나 작은 파장 수를 사용하여 $54\%$ 이상의 계산량의 성능 향상을 보인다.
비디오 데이터 자체가 시간적 구조와 공간적 구조로 이루어져 있기 때문에 비디오 데이터에 대한 내용 기반 검색은 두 관계를 중섬으로 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 비디오 데이터 구조가 시간의 흐름에 따라 논리적 계충 구조로 표현 가능하며, 각각의 계층은 각기 시간의 흐름에 따라 시간 관계성을 지닌다는 특성을 반영한 검색 기능을 설계하였다 그리고 비디오 데이터의 시간적 관계를 계승, 캡슐화, 함수 중복 등의 객체 지향 특성을 이용하여 객체 관계 DBMS로 구현하였다 기존의 제한적인 시간 함수가 아닌 본 논문에서 제시한 다양한 비디오 데이터의 시간 관계성에 따른 좀 더 확장되고 다양한 시간 함수를 제공함으로 써, 사용하기 편리한 인터페이스와, 여러 가지 시간 질의어를 제공한다.
본 논문에서는 서버로의 중복파일을 업로드 방지를 위하여 SA 해쉬 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 서버 시스템을 설계한다. SA 해쉬 값으로 동일한 파일이 서버에 있는 지 검사하고 존재한다면 클라이언트에게 업로드를 받지 않고 기존 파일을 이용하는 방법으로 효율적인 시스템 설계를 할 수 있게 되는 것이다. 중복파일 검사를 할 수 있는 SA 해쉬 알고리즘은 출력하고자 하는 비트 수 n을 한 블록으로 하고 원본 파일을 블록 단위로 나누게 된다. 원본 파일의 mod i 비트와 출력 해쉬 값의 i 비트를 XOR 연산을 하게 된다. 이렇게 반복적으로 원본 파일 길이까지 XOR연산을 하는 것이 SA 해쉬 알고리즘의 메인 루틴이다. 기존 해쉬 함수인 MD5, SHA-1, SHA-2보다 중복파일 업로드 방지 서버 시스템에 적합한 해쉬 함수인 SA 해쉬 알고리즘을 통해 시간 및 서버 스토리지 용량의 절약을 도모할 수 있다.
많은 산업 분야에서 사용되는 실시간 시스템은 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정확성을 요구한다. 그래서 실시간 시스템에서 동작하는 작업들은 항상 마감시간을 지키기 위해 작업에 대한 스케줄링이 매우 중요한 요소가 된다. 그리고 시스템의 신뢰도를 높이기 위해서는 고장 감내가 반드시 필요하다. 특히. 현대 기술의 발달로 일부 분야에서 사용되어 지던 실시간 시스템이 실시간 내장형 시스템 형태로 다양한 분야에 사용되어 진다. 내장형 시스템을 개발하는데 있어 자원의 절약 또한 하나의 중요한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 실시간 시스템에서의 작업들이 마감 시간을 만족하며 고장 감내를 보장하는 시간 중복 기법과 백업 기법을 혼합하여 주기적으로 동작하는 작업들의 신뢰도와 자원의 효율 및 절약을 높이는 스케줄링 기법을 제안하고 실험한다.
Ziv-Lempel 코딩 방식은 문자열이 반복해서 나올 때 뒤에 나오는 문자열을 앞에 나온 문자열에 대한 포인터로 대칭시킴으로써 압축을 한다. 따라서 이 방식을 위해서는 앞서 나온 문자열을 유지하는 사전과 문자열 매칭이 필수적이다. 그래서 이 두 가지에 효율적인 자료구조인 접미사 트리를 Ziv-Lempel 코딩 방식에 적용시키려고, 그 이후에 Fiala, Greene와 Larsson은 각각 McCreight와 Ukkonen의 접미사 트리 생성 알고리즘을 LZ77 코딩에 이용하였다. 접미사 트리를 이용한 Zv-Lempel 코딩에는 만들어진 사전, 즉 접미사 트리와 앞으로 압축될 문자열과의 가장 긴 매치는 찾는 과정이 있다. 이는 단순히 접미사 트리의 루트부터 차례로 검색해 나가도 되지만 이렇게 했을 때 걸리는 시간은 노드에서 자식을 찾는데 걸리는 분기 결정 시간에 의해 좌우된다. 즉 분기에 성형 시간 이상이 걸리면 가장 긴 매치를 찾는데도 역시 선형 시간 이상이 걸린다. 게다가 이 방법은 자기 중복(self-overlapping)의 이점을 살릴 수가 없다. Rodeh, Pratt와 Even은 McCreight의 생성 알고리즘을 이용할 때 가장 긴 매치를 바로 찾을 수 있다는 것을 발견했다. 그러나 Ukkonend의 알고리즘에 대해서는 아직 이러한 방법이 알려지지 않았다. 본 논문에서는 Ukkonen의 알고리즘에 몇가지 작업을 추가하여 전체적으로 선형시간안에 가장 긴 매치를 찾는 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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