본 논문에서는 움직임 벡터(motion vector)를 추정하는 새로운 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드 알고리즘의 움직임 추정 정확도를 유지하면서 연산량을 감소시키기 위하여 Efficient Multilevel Successive Elimination Algorithm의 diamond mesh기법을 개선한 후, 탐색점에서의 MAD추정기법을 적용하여 블록 합 피라미드 알고리즘에 적용한 것이다. 실험을 통하여 제안된 기법이 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 비선형 시스템에서 particle filter가 Kalman Filter보다 표적추적 성능이 뛰어나다고 알려져 있다. 그러나 particle filter는 많은 연산량을 요구하는 단점이 있다. 본 논문에서는 particle filter 보다 적은 particle의 수, 즉 적은 연산량으로 동일한 성능을 가지는 Rao-Blackwellized particle filter의 모델의 민감성을 줄인 Rao-Blackwellized Multiple Model Particle Filter(RBMMPF)의 알고리즘을 소개하고 이에 다중센서 정보를 융합하는 자료융합 기법을 적용하였다. 시뮬레이션을 통해 단일센서 정보를 이용한 RBMMPF 표적추적 성능과 다중센서정보를 융합한 RBMMPF의 표적추적 성능을 비교, 분석하였다.
다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.
최근에 스마트폰이 발달하고 대부분의 모바일 기기에 카메라가 달리면서 카메라를 이용한 애플리케이션 또한 늘어나고 있는데 기존의 PC상에서 로고 인식등을 위해 사용되는 SURF를 이용한 이미지 매칭에는 유클리드 거리 계산을 사용하고 있다. 그러나 이 방법으로는 PC보다는 사양이 낮은 모바일 기기에 적용하기에는 기존에 사용하고 있는 방법이 인식할 이미지마다 모든 특징점을 비교하는 방법을 사용하기 때문에 연산량이 높은 편이다. 본 논문에서는 미리 인식할 이미지를 뉴럴넷에 학습시킨 뒤, 뉴럴넷을 필터링으로 사용하여 일부의 특징점만을 비교해 연산량을 줄여서 속도를 향상시키는 방법을 제안하였으며 이를 이용하여 대략 30%가량의 성능 향상이 나타난 것을 알 수 있었다.
이 논문에서는 등간격 선배열 감지기를 사용하여 근거리 표적의 위치 추정을 하는 연산량이 적은 효과적인 대수적 경로 추종 알고리듬을 제안하였다. 원거리 표적의 방위각 추적 알고리듬으로 근거리 표적의 방위각을 추정하면 추정된 방위각은 실제 근거리 표적의 방위각과 거리의 대수적 관계식으로 주어짐을 보였다. 2차원 MUSIC스펙트럼의 극대값을 찾기 위하여 두 개의 결합된 2차원 다항식으로부터 구한 경로를 추종하는 기존의 방식대신 에 이 대수적 관계식을 경로로 사용한다. L개의 감지기에 M개의 표적 신호가 도달하는 경 우, 제안한 알고리듬은 대수적 경로를 따라 M번의 1차원 탐색을 하므로 2차원 다항식으로 부터 경로를 구하여 2L-2번의 1차원 탐색을 하는 기존의 경로 추종 알고리듬보다 연산량을 줄일 수 있다.
한국의 DMB 서비스는 이미 대중화되어 많은 이용자들이 편리하게 이용하고 있으나, 송출되는 DMB 컨텐츠의 해상도에 비해 현재 대부분의 디스플레이 장치들은 더 높은 해상도를 지원하고 있으며 따라서 다양한 방법의 영상 재표본화 기술을 채용하고 있다. 특히 휴대용 장비의 경우 연산량 문제로 저품질의 영상을 제공하게 되고 따라서 이용자들의 만족도가 떨어지게 되었다. 일반적으로 주관적인 영상의 품질은 영상 내 개체에 대한 인식률에 따라 결정되며 에지에서의 개체 간 구분이 명확할수록 증가한다. 본 연구에서는 H.264 동영상 부호화 방법에서 사용되는 인트라 예측 정보와 Total Coefficient 정보를 이용하여 에지 정보를 추출하고 이에 따라 선택적으로 보간법을 적용하여 최대한 연산량을 줄이면서 선명함을 유지할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 비디오코딩의 움직임 추정을 위한 빠른 블록 합 피라미드 알고리즘(FBSPA: Fast Block Sum Pyamid Algorithm)을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드 알고리즘, 블록 정합 움직임 추정을 위한 효율적인 다단계 연속 제거 알고리즘, 움직임 벡터 추정을 위한 빠른 알고리즘에 기초하고 있다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드알고리즘의 연산량을 감소시키기 위하여 블록 합 피라미드알고리즘에 부분 왜곡 제거 기법을 적용하였다. 제안된 방안이 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 최대 2.9% 감소시킬 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
본 연구에서는 다중 안테나 시스템 기반 반복 수신기의 동작 원리를 이해하고 연산량을 줄이기 위한 연구를 진행하였다. 기존의 반복 수신기는 고정된 횟수의 반복 수신을 하는 것에 비하여, 적응형 반복 결정 방법은 프레임의 상태에 따라 반복 횟수를 조절함으로써 수신기에서의 불필요한 동작을 제한하여 연산량을 절감시킬 수 있다. 모의실험 결과를 통하여, 제안된 기법이 시스템의 에러 성능은 유지시키면서 수신기의 평균 반복 횟수를 크게 감소시키는 것을 확인하였다.
물체 식별은 감시 시스템에서 중요한 역할을 수행한다. 특히 사람/차 식별은 해당 사물의 존재 유무를 파악하기 위해 다양한 어플리케이션에서 사용된다. 우리는 외곽선 정보를 이용하여 빠르게 물체 식별을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 감시 영상에서 움직이는 물체를 찾은 후, 외곽선 정보를 추출하여 미리 저장해 둔 사물의 모델과 비교하여 가장 가까운 거리값(유사도)을 찾는 방식이다. 2차원의 영상 처리에는 기본적으로 많은 연산량이 필요하지만, 주변 픽셀 정보를 최대한 유지할 수 있는 할버트 패스(Hilbert Path)를 사용하여 1차원의 배열로 변환한 후 비교하기 때문에 기존 알고리즘보다 빠르게 두 모델간의 유사도를 측정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 사람/차 식별에 매우 강인한 성능을 보여주었으며, 기존 템플릿 매칭 기법보다 연산량의 감소로 실시간 감시 시스템에서 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 MPEG-2 AAC 디코더를 고정소숫점 DSP 프로세서로 구현할 때 연산 구조에 따른 연산량 및 메모리 소요량 등의 측면에서의 최적 구현구조를 도출하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 AAC의 주요 기능블록들인 inverse quantizer, predictor, TNS, IMDCT/Windowing등을 대상으로 연산 비트수 및 데이타 표현 구조에 따른 디코더의 성능 변화를 시뮬레이션 한 후 이를 통해 얻어진 결과를 적용하여 16 비트 Teaklite DSP 프로세서 상에서 AAC 디코더를 구현하였다. 구현한 디코더는 일정수준의 음질을 유지하면서도 경제적인 메모리 소요를 보였으며 실시간으로 동작하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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