최근 인터넷 상에서의 효율적인 영상/음성 시스템을 개발하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구중의 중요한 분야로는 인터넷의 대역폭을 효율적으로 사용하려는 즉 가변적인 인터넷의 사용가능한 대역폭을 예측하고, 예측된 대역폭에 알맞게 영상과 음성 정보를 압축하는 연구일 것이다. 본 논문에서는 사용 가능한 대역폭 예측에 알맞게 영상정보의 압축률을 조절하는 기법을 소개한다. 본 논문에서는 영상 압축 알고리즘의 하나인 H.261에서 압축률에 관련된 변수 값과 다양한 영상에서의 압축율 변화의 상관관계를 측정하였다. 또한 본 논문에서는 측정된 상관 관계를 수식화되고, 이 수식을 어떻게 전송량 조절 (flow control)알고리즘에 사용할 것인가를 제안한다.
기존 RDO(Rate Distortion Optimization) 기반 압축 방식은 압축 성능에 초점을 두기 때문에 영상 내 인지 특성이 무시될 수 있다. 따라서 RoI(Region of Interest)을 기반으로 압축률을 조절하는 연구가 고안[1, 2, 3, 4] 되었으며, HVS(Human Visual System) 관점에서 영상 내 중요한 부분에 대해 더 높은 품질로 영상을 압축하는 연구가 대부분이다. 최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 지능형 영상 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 머신 비전을 위한 영상 부호화 및 효율적인 전송에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 dQP(delta Quantization Parameter)를 활용하여 RoI(Region of Interest) 기반압축 방법을 제안하고, 두가지의 RoI 추출 방식을 소개한다. Detectron2 Faster R-CNN X101-FPN [5]의 첫번째 탐지기를 통해 후보 영역 기반 RoI 을 추출하고, 두번째 탐지기를 통해 객체 기반 RoI 을 추출하여, 영상 내 객체 부분과 비객체 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 압축을 수행하였으며, 이에 따른 성능을 비교하고자 한다.
본 논문에서는 심층 신경망 기반 점진적 다계층 오디오 코덱의 비트 전송률 효율 향상을 위한 엔트로피 모델 기반 양자화 방식을 제안한다. 최근 심층 신경망을 이용하여 전통적인 신호 처리 이론 기반의 상용 오디오 코덱들을 대체하기 위한 오디오 압축 및 복원 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 아직은 기존 상용 코덱의 성능에 도달하지 못하고 있으며 특히 종단 간 오디오 압축 모델의 경우, 적은 정보량으로 높은 품질을 얻기 위해서는 부호화기의 양자화 구조를 개선하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존에 제안된 종단 간 오디오 압축 모델 중 하나인 점진적 다계층 오디오 코덱의 벡터 양자화기를 엔트로피 모델 기반 양자화기로 대체하고 전송률-왜곡 트레이드오프 관계를 활용하여 전송률을 다양한 형태로 조절할 수 있음을 보임으로써 엔트로피 모델 기반 양자화기 도입의 타당성을 검증한다.
이 논문에서는 비통기식 데이터 압축의 국제 표준으로 되어있는 Lempel-Ziv-Welch 부호의 일종인 V.42bis 방식을 데이터의 고속 전송에 적용할 경우 압축 과정에서 나타나는 여러 현상들을 분석하고 이에 맞는 변형기법을 제안한다. 제안된 기법은 압축률을 결정하는 중요한 요인중의 하나인 부호책의 크기를 최적화하고, 부호책의 갱신 방법을 개선하여 압축률을 향상시킨다. 또 빈번한 압축 형식 전환에서 오는 문제점을 분석하고 형식 전환에 사용되는 문턱값 조절로 이를 어느정도 개선하여, 압축률의 시간에 따른 변화를 줄인다는 측면에서 성능 향상을 이루었다. 후자의 개선은 데이터의 고속 전송시에 완충기(buffer) 설계 및 제어에 중요한 기여를 한다.
본 논문에서는 시간에 따라서 변하는 삼차원 볼륨의 집합인 볼륨 비디오 데이터의 압축 기법을 제안하고 각각의 프레임을 실시간으로 압축 해제하며 가시화하는 방법을 설명하였다. 시변 볼륨 데이터는 한 프레임의 크기 조차도 매우 크기 때문에 그 크기를 줄이는 압축 기법을 수행할 필요가 있다. 그리고 실행 과정에서 일어나는 압축 해제는 시변 볼륨 데이터를 실시간으로 가시화 하는데 있어 병목 현상의 원인이 될 수 있다. 우리는 실행중의 압축 해제 속도와 데이터의 압축률을 높이기 위하여 삼차원 볼륨 데이터를 작은 블록으로 분해하고 충분히 많이 변하는 블록들을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이 방법을 구현한 결과 본 논문에서 제안된 압축 및 압축 해제 기법이 압축 해제 속도와 압축에서 복원된 데이터의 정확성, 그리고 압축률의 정도를 조절하여 대용량 시변 볼륨데이터의 대화형 가시화를 가능하게 함을 알 수 있다.
본연구의 목적은DP가공에 의한 가교화를 통해 텐셀의 피브릴화를 조절할 때 DP가공 방법 및 NaOH전처리 효과를 물성, 표면형태, 역학적 성질 및 태의 변화의 관점에서 고찰하는데 있다. SEM 분석결과DP가공에 의해 피브릴 발생 정도는 감소하였다. DP가공 방법에 있어 서 WF법과 PDC법에 따른 물성의 차이는 나타나지 않았다. 역학적특성의 경우 DP가공은 DP가공 방법에 상관없이 효소처리한 직물의 인장선형성에는 큰 영 향을 주지 않았으나 인장에 너지, 굽힘 강성, 압축선형성, 압축 레질리언스, 기하학적 거칠기는 감소시켰고 인장 레질리언스, 굽힘이력, 압축에너지는 증가시켰다. 전단특성은 WF법에서는 증가한 반면, PDC법에서는 감소하여 DP가공 방법에 따른 차이를 나타내었다. WF법이 PDC법보다 더 높은 Koshi, Numeri, Fukurami 값을 보였으며, 종합태 값은 비슷하게 나타났다. NaOH 전처 리에 의해 수지부착량은 감소하였으나 감량률은 증가하였으며, DP성/물성은 더 낮게 나타났다. NaOH 전처리에 의해 인장선형성, 인장에너지, 압축 레질리언스, 전단 및 굽힘특성은 증가하였으나 인장레질리언스와 압축선형성, 압축에너지, 표면특성은 감소하였다. NaOH 전처리한 경우 Koshi는 증가하였고, Numrei와 Fukuramil는 감소하였으며, 종합태 값은 가장 낮았다. 처리한 시료들은 각각 다른 감성과 촉감을 나타냈다.
JPEG 알고리듬은 같은 크기의 영상이라도 영상의 복잡도에 따라 다른 크기의 압축된 파일이 생성된다. 따라서, 디지털 카메라와 같은 제한된 저장용량을 갖는 기기에서 추후에 저장될 수 있는 영상의 개수를 추정하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 대표적인 JPEG 비트율 조절알고리듬은 양자화표를 조절하는 방식이다. 기존의 연구가 영상의 복잡성과 양자표의 관계를 선형적으로 보는 반면, 본 연구에서는 복잡성과 양자표의 조절에 정교한 통계적 모델을 적용하여, 목표가 되는 비트율을 얻을 수 있는 함수관계를 추출하여, 기존의 방식보다 개선된 비트율 조절결과를 얻을 수 있었다. 모의실험결과 제안한 방식이 목표 비트율과의 오차의 표준편차가 2배 이상 감소하는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 전송 대역폭에 따라 손실을 최소화하며 적응적으로 압축률을 조절하는 준무손실 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 슬라이스 부호화 간격으로 부호화된 비트량과 목표 부호화 비트량을 이용하여 적응적으로 허용 오류 범위를 변경한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 알고리즘들에 비하여 효과적으로 전송 대역폭에 맞추어 압축률을 조절할 뿐만 아니라 화질 또한 향상됨을 알 수 있다.
콘크리트는 압축강도가 증가할수록 취성적인 성질이 두드러지는데, 이를 보완하기 위해 강섬유를 혼입하여 콘크리트에 연성을 부여하는 강섬유 보강 콘크리트에 대한 연구가 진행되고 있다. 강섬유 보강 콘크리트는 섬유 혼입률에 따라 역학적 특성이 달라지며, 일반적으로 1.5%의 혼입률이 가장 효과적인 것으로 알려져 있다. 섬유 혼입률 2%를 초과하게 되면 섬유 뭉침현상이 발생하는데, 이로 인해 역학적 특성이 저하된다. 본 연구에서는 2% 이상의 높은 혼입률에서 섬유의 분산성을 향상시키기 위해 굵은 골재 크기를 변수로 재령에 따른 강섬유 보강 콘크리트의 압축거동에 대해 평가하였다. 굵은 골재 크기에 따른 굳지 않은 성상, 압축강도, 탄성계수 및 압축인성 등을 평가한 결과 섬유 혼입률이 증가할수록 공기량은 증가하였으며, 공기량이 증가함에 따라서 슬럼프는 감소하였다. 또한 골재 크기가 압축강도 및 탄성계수에 미치는 영향은 미소하였지만, 섬유의 분산성을 향상시켜 압축인성 및 최대하중 이후 거동에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한 강섬유 보강 콘크리트의 압축인성은 재령이 지날수록 감소하게 되는데, 굵은 골재 크기가 감소할수록 압축인성의 감소율이 줄어들어 보다 안정적인 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 나타난 것과 같이 강섬유 보강 콘크리트의 굵은 골재 크기를 조절하여 높은 혼입률을 갖는 강섬유 보강 콘크리트의 섬유 분산성과 연성적인 거동을 부여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 저전송률 환경에서 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 모델 기반 매크로블록 레이어 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 저전송률 환경에서 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 먼저 한 프레임의 모든 매크로블록에 대한 MAD 값을 예측하고 이를 바탕으로 각 매크로블록 압축 전에 목표 잔여 비트량을 설정한다. 설정된 목표 잔여 비트량과 실제 잔여 비트량의 차이가 임계치보다 크면 두 값의 차이가 감소하도록 양자화 파라미터 값을 조절하여 한 프레임에 대한 결과 비트량이 목표 비트량과 비슷하게 발생되게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 한 프레임에 대한 목표 비트량과 실제 비트량의 차이를 66% 이상 감소시키고 있으며 동시에 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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