자동차, 항공기 혹은 로켓엔진 유동장의 불안정 파동은 음향모드와 와류모드 및 엔트로피 모드에 의해 복합적으로 발생한다. 본 연구에서는 이들 모드를 모두 포함하는 불안정 해석이론을 바탕으로 고체추진 로켓엔진 연소실의 내부유동을 대상으로 불안정 파동 증폭요인에 의한 영향을 고찰하였다. 연구결과 불안정 에너지 증폭계수의 증가에 따라 에너지 증폭율 관련변수들이 증가하며 에너지 증폭율 관련변수들은 층류보다 난류에서 더 크게 나타났다. 또한 고온의 측면-연소 로켓의 불안정 파동은 엔트로피 모드에 의해 지배되며 와류모드에 다소간 영향을 받고 음향모드에는 거의 영향을 받지 않았다.
응답의 분포는 변수의 분포에 따라 달라진다. 특히 변수의 분포가 두 개 이상의 모드를 가질 때, 대부분 응답의 분포 또한 두 개 이상의 모드를 갖는다. 이런 문제에 대해 기존의 신뢰성해석 기법은 변수를 하나의 모드를 갖는 특정 연속확률분포로 가정하고 신뢰성해석을 수행한다. 하지만 실제 문제에서 변수들은 이산정보이면서 두 개 이상의 모드를 갖는 경우가 많기 때문에 변수의 분포에 대한 가정을 하지 않고 두 개 이상의 모드를 고려한 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 두 개 이상의 모드를 갖는 분포를 추정할 수 있는 기법인 아카이케정보척도와 최대엔트로피법칙을 이용하여 신뢰성해석을 수행한다. 수학예제를 통해 두 기법의 특징을 파악하고 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교하여 정확도를 검증한다.
HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 뛰어난 압축 성능을 갖는 차세대 비디오 부호화 표준 기술 탐색을 하고 있는 JVET(Joint Video Exploratory Team)에서는 기술 검증을 위한 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)을 공개하고 있다. JEM 의 화면내 예측 부호화에서는 67 가지의 예측모드를 사용하고 6 개의 MPM(Most Probable Mode)을 이용하여 예측모드를 부호화 한다. 본 논문에서는 코딩블록에서의 화면내 예측모드의 선택 확률을 바탕으로 보다 효율적인 예측모드 부호화 기법을 제안한다. 실험결과 JEM 5.0 대비 MPM 을 포함한 예측모드 부호화 정보의 CABAC(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding) 엔트로피 부호화를 제외하고, AI(All Intra) 부호화 구조에서 0.23% 정도의 BD-rate 감소를 보임을 확일 할 수 있었다.
본 논문은 H.264/AVC 의 효율적 모드 결정을 위한 율 왜곡 예측 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서 모드 결정은 DCT 계수의 라플라시안 분포 모델링을 적용하여 비트율을 예측함으로서 양자화와 엔트로피 부호화의 과정이 불필요하다. 실험결과, 실제 율-왜곡치와 제안한 방식과의 율-왜곡치가 거의 일치하였고, 기존의 방식보다 0.02 dB의 PSNR 이득을 보였다.
정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG 알고리즘을 연구하여 허프만코팅 기반의 엔트로피 디코더의 불규칙적인 데이터 입출력타이밍의 효과적인 제어를 통해 Motion JPEG에서 동작 가능한 디코더를 C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하였다.
정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG압축 알고리즘을 연구하여 허프만 인코더의 메모리 사이즈를 줄인 엔트로피 인코더를 C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하여 향후 디코더나 Motion JPEG연구에 응용 가능하도록 연구 및 분석, 평가 하였다. 설계결과 11-bit 한 입력 데이터가 처리되는데 5-clock이 소요 되었고 Xilinx xc3s1000 환경에서 21,962개의 게이트 수와 74.212MHz의 동작 속도를 나타내었다.
고객 유형 분석에 쓰이는 다양한 데이터 분석 방법은 고객들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 기획하고, 보다 편리한 서비스를 제공하기 위하여 고객들의 유형과 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보의 손실을 줄이기 위한 일환으로 정보 엔트로피를 확장하여 속성의 불확실성을 이용한 k-modes 군집분석 알고리즘을 제안한다. 따라서 속성에 대한 유사도의 측정은 두 가지의 측면에서 고려되어진다. 하나는 각 분할의 중심에 대한 각 속성간의 불확실성을 측정하는 것이고, 다른 하나는 각 속성이 가지는 불확실성에 대한 확률적 분포에 대한 불확실성을 측정하는 것이다. 특히 속성내의 불확실성은 속성의 엔트로피를 확률적 정보로 변환하여 불확실성을 측정하기 때문에 최종적인 불확실성은 비확률적인 척도와 확률적인 척도에서 고려되어 진다. 여러 실험과 척도를 통하여 제안한 알고리즘의 정확도가 최적의 초기치를 기반으로 군집분석을 수행한 결과에 준수함을 보인다.
본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화기에서 RDO 모드 결정을 위한 효율적인 방식을 제안한다. DCT 계수와 RDO 모드 결정 과정의 특징에 기반하여 모든 DCT 계수들이 양자화 후에 '0'이 되는 오차 블록 (AZCB)을 검출하는 새로운 조건이 유도된다. 제안 알고리즘에서는 AZCB에 대한 (I)DCT, (역)양자화, 엔트로피 부호화 과정의 생략이 이루어진다. 이것은 RDO 모드 결정 과정에 요구되는 계산량을 감소시킨다. 모의 실험 결과는 기존 방식에 비하여 약 40% 이상의 계산량 감소가 제안 알고리즘에서 이루어짐을 보여준다.
항공기 탑재 SAR(Synthetic Aperture Radar)의 경우 요동의 발생은 필수적이며, 요동 보상 이후 완전히 제거되지 않은 잔여 오차에 의한 품질 저하를 개선하기 위한 자동 초점(Autofocus: AF) 기법은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 스포트라이트 모드(spotlight mode)로 획득한 실제 SAR 영상에서 견고한 성능 개선이 가능한 최소 엔트로피(Minimum-Entropy: ME) 기반의 자동초점 기법을 제시한다. AF의 반복 적용 시마다 위상 오차 추정치가 단조 감소 조건을 만족하는지를 확인하고 이를 어긋날 경우, 조건을 만족하도록 위상 오차 추정 크기를 조정하는 기법을 제안한다. 실제 SAR 원시데이터에 제안한 방식을 적용하고 성능 비교를 수행하여 제안한 방식의 우수함을 보이도록 한다.
HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 뛰어난 압축 성능을 갖는 차세대 비디오 부호화 표준 후보 기술에 대한 탐색과 검증을 진행한 JVET(Joint Video Exploration Team)은 기술 검증을 위한 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)을 공개하였다. JEM은 HEVC의 35개 보다 증가한 67개의 화면내 예측 모드를 사용하고 있으며, 이에 따른 예측 모드 부호화에 대한 부담으로 부호화 성능 개선에 제한이 따른다. 본 논문에서는 화면내 예측 모드의 선택 확률을 분석하고, 이를 바탕으로 보다 효율적인 화면내 예측 모드 부호화 기법과 그 기법의 효율적인 엔트로피 부호화를 위한 문맥 모델링 기법을 제안한다. 실험결과 제안 기법은 AI(All Intra) 부호화 구조에서 JEM 7.0 대비 0.02%의 BD-rate 이득을 보였으며, 향후 추가적인 성능 향상을 위한 문맥 모델링 최적화에 대한 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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