손실압축을 사용하는 대부분의 표준 동영상 압축방법은 양자화에 의한 블록화 현상이 생긴다. 이 현상을 없애주고 비트율을 줄여주기 위해서 루프필터링이 사용된다. 본 논문은 DCT 계수를 사용하여 수평과 수직으로 블록화 현상을 제거하고 H.26L 의 테스트 모델인 TML-9 의 루프필터와의 성능 비교를 하였다. PSNR은 비슷하고 제안한 루프필터의 속도는 평균 60%정도 빨라졌다.
VVC(Versatile Video Coding)는 H.264/AVC(Advanced Video Coding)와 H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)의 엔트로피 코딩 기술로 사용되었던 CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding)을 기반으로하여 압축율과 처리율을 향상시킬 수 있는 다양한 기술들이 채택되어 현재 CD(Committee Draft)가 완성되었고 참조 모델인 VTM6.0이 정식으로 배포되었다. 본 논문에서는 VVC Draft 6에 채택된 엔트로피 코딩 관련 기술들과 H.265/HEVC의 엔트로피 코딩의 차이점을 설명하고 엔트로피 코딩의 압축 성능과 엔트로피 코딩의 복잡도를 분석한다.
본 논문은 심리음향모델과 주파수변환을 이용하여 MP3 와 AAC 의 압축에서 강인하게 살아남을 수 있는 디지털 오디오 워터마킹 알고리즘에 관한 것이다. 워터마크를 의사난수열이나 이미지 등 외부 정보를 이용하지 않고 원본음악으로부터 생성시킨다는 것이 본 논문의 가장 큰 특징으로 원본 오디오로부터 생성된 워터마크는 음악과 융합되어 워터마크의 삽입여부를 일반인의 청각으로는 인식할 수 없다.
홀로그램 비디오는 획득 방식에 따라서 다양한 종류의 홀로그램이 존재한다. 이들은 서로 다른 특성을 가지고 있기 때문에, 홀로그램 비디오를 압축하기 위한 방법도 매우 다양하다. 다양한 홀로그램 중에서, 우리는 상용 phase-only-typed SLM에 바로 디스플레이 할 수 있는 phase-only 홀로그램 비디오를 압축하기 위한 코덱을 제안한다. 이때 스케일링 기법을 이용하고, 스케일링 다운과 업으로 인한 화질의 손실을 복원하기 위해 딥러닝 모델을 사용하는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 염해를 받은 콘크리트의 역학적 성능 평가를 수행하고, 실험 결과를 바탕으로 염소이온 농도에 따른 압축응력변형률 모델을 제시하였다. 염해를 모사하기 위해 콘크리트 배합 시 CaCl2 용액을 첨가하였으며, 염소이온의 농도는 결합재의 중량 대비 0, 1, 2, 4 %가 되도록 하였다. 콘크리트의 최대 압축응력 이후의 응력-변형률 곡선을 조사하기 위해 변위 제어를 통해 압축강도를 측정하였다. 염소이온 농도가 1 %인 경우에는 최대 압축응력이 증가하였으나, 염소이온 농도가 2 % 이상인 경우에는 최대 압축응력이 감소하였다. 최대 압축응력에서의 변형률의 경우 재령 7일의 시편에서는 염소이온 농도에 따른 경향이 나타나지 않았다. 재령 28일의 시편에서는 염소이온 농도가 증가함에 따라 감소하였다. 재령 28일의 최대 압축응력와 변형률의 변화를 이용하여 Popovics model에 기반한 응력-변형률 곡선 모델을 제시하였다. 염소이온의 농도 증가에 따른 역학적 성능 저하의 원인을 조사하기 위해 수화생성물 분석을 수행하였다. 염소이온의 농도가 증가함에 따라 Friedel's salt가 증가하고, portlandite가 감소하는 것을 확인하였다.
본 논문은 오디오의 masking특성을 적용한 심리음향 모델을 이용하여 오디오의 고음질을 보장하면서 잡음과 압축 등의 공격에 강한 오디오 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 방법은 심리음향 모델에 의해 생산되는 masking thresholds와 원신호의 power spectral density의 각 주파수별 차이 에너지를 이용하여 시간도메인에서 워터마크를 삽입하는 방법으로 오디오의 품질을 유지할 수 있다. 워터마크로는 자기상관성이 강한 PN-시퀀스를 이용하여 강인한 워터마킹을 구현한다. 그리고 PN-시퀀스와 같은 이진 시퀀스 워터마크의 검출을 위한 유사도 측정식을 제안한다.
본 논문에서는 HEVC 국제표준으로 압축된 비디오에서 움직임 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HEVC 비트스트림의 대부분을 차지하는 인터 프레임의 움직임 벡터 정보를 입력 데이터로 사용하는 ST-MRF(Spatio-Temporal-Markov Random Field) 모델을 기반으로 하며, ST-MRF 모델에서 발생할 수 있는 오차전파로 점진적으로 객체를 부정확하게 추적하는 것을 HEVC GOP(Group of Picture)마다 삽입되는 인트라 프레임만을 복호화 하여 픽셀 정보를 입력으로 하는 YOLO 모델과 융합시켜 보정함으로써 추적하던 객체를 잃지 않고 강건하게 추적하는 방법을 제안한다.
기계학습은 문제가 복잡하여 수학적으로 정의를 하는 것이 어려울 때 유용하게 쓸 수 있는 방법으로 최근 패턴 또는 영상을 인식하기 위하여 급속도록 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 모델과는 다르게 인간의 시각정보처리과정 중 망막의 특성과 시각피질의 특성을 고려한 모델을 제시하여 학습의 첫 단계인 원시 데이터를 가공하는 과정을 개선함으로써 좀 더 효율적인 인식모델을 제안하고자 한다.
질량가중평균의 완전 Wavier-Stokes 방정식, 압축성 난류유동에 대한 Morkovin의 가설, $\textsc{k}$-$\varepsilon$ 난류모델, 압력구배와 벽열전달과 압축성의 효과를 고려한 벽함수 모델, Karki의 수치해석기법 등을 사용하여 로켓노즐 내의 난류유동 및 열 전달을 수치해석하고 Back 등의 실험 결과와 비교하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권8호
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pp.1129-1140
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2008
Many turbulence models have been developed in order to analyze the flow characteristics in an engine cylinder. Watkins introduced k-${\varepsilon}$ turbulence model for in-cylinder flow, and Reynolds modified turbulence dissipation rate by applying rapid transformation theory, Wu suggested k-${\varepsilon}-{\tau}$ turbulence model in which length scale and time scale are separated to introduce turbulence time scale, and Orszag proposed k-${\varepsilon}$ RNG model. This study applied the models to in-cylinder flow induced by intake valve and piston moving. All models showed similar flow fields during early stage of intake stroke. At the end of compression stroke, ${\kappa}-{\varepsilon}$ Watkins, ${\kappa}-{\varepsilon}$ Reynolds and ${\kappa}-{\varepsilon}$ RNG predicted well second and third vortex, especially ${\kappa}-{\varepsilon}$ RNG produced new forth vortex near central axis at the lower part of cylinder which was not predicted by the other models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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