본 논문에서는 CDS(Cross-Diamond Search algorithm) 및 CDHSs(Cross-Diamond-Hexagonal Search algorithms)의 성능을 향상시키기 위하여 탐색 영역의 위치에 따라 최적의 탐색 형태를 적용하는 CDTS(Cross-Diamond-Triangle Search algorithm)를 제안한다. CDTS에서 탐색 영역의 위치에 따라 최적의 탐색 형태를 적용하기 위하여 다양한 실험 영상들의 움직임 분포를 먼저 분석하였다. 분석된 움직임 분포에 근거하여 CDTS 구현 시 탐색 영역 중심부에서는 십자 탐색 형태와 다이아몬드 탐색 형태를 적용하고, 나머지 탐색 영역에서는 삼각 탐색 형태와 다이아몬드 탐색 형태를 적용한다. CDTS에서 제안하는 삼각 탐색 형태는 기존 탐색 알고리즘에서 사용하는 대칭형 구조와는 다르게 비대칭형 구조를 가지고 탐색점을 더욱 감소시키는 효과를 제공하면서도 화질을 유지할 수 있다. CDTS를 CDS 및 CDHSs와 비교하였을 때 화질 열화 없이 각각 평균 16.22$\%$ 및 3.09$\%$ 정도의 탐색점 감소 효과가 나타났다.
영상 분석에서는 적절한 탐색 범위를 결정하는 것이 측정의 정확도에 큰 영향을 미친다. 탐색 범위는 흐름장의 상태에 따라 달라진다. 탐색 범위를 작게 잡을 경우 분석 시간이 절약되고 정확도를 높일 수 있으나, 지나치게 작게 되는 경우는 오히려 유속 분포 추정에 큰 오류를 범할 가능성이 있다. 반면에 탐색 범위를 크게 잡을 경우에는 유속 분포 추정에 큰 오류를 범할 가능성은 줄어들지만, 분석 시간이 길게 되며 전반적인 정확도는 낮아지게 된다. 따라서, 적절한 탐색 범위의 설정은 영상 분석의 정확도 향상에서 큰 관건이 된다. 실험실 수로의 경우 유속 분포에 대해 사전에 알고 있는 경우가 많으며, 유속이나 수위가 크게 변하지 않으므로, 적절한 탐색 범위의 선정이 어렵지 않다. 그러나, 현장 적용을 위한 고정식 표면영상유속계의 경우, 수위와 유량이 급변하고 또한 수위에 따른 유속 분포의 변화가 매우 심하므로 적절한 탐색 범위의 선정이 용이하지 않다. 본 연구에서는 고정된 탐색 범위를 설정하여 일차적으로 유속 분포를 추정하고, 여기서 얻은 유속 분포에 기반하여 탐색 영역을 보다 정밀하게 설정하고 재탐색을 하는 방법을 적용하였다. 이러한 유속 분포에 기반한 탐색 영역의 설정을 통하여 유속 분포 추정의 정확성을 크게 향상시킬 수 있다. 괴산댐 하류에 위치한 수전교에서 2008년 7월 $23{\sim}24$일 동안의 영상 자료를 이용한 추정 결과, 추정 유량의 오차를 절반 정도 줄여서 측정의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
이 논문에서는 추상 그래프 기반의 경로 탐색 알고리즘에서 탐색된 경로의 비용이 증가하는 문제점을 보완하기 위해 탐색 영역 확장 기법들을 제안한다. 제안하는 기법들은 버퍼링 셀을 추출하여 유효 셀과 함께 탐색 영역으로 설정하는 기법으로, 단순 버퍼링 기법, 속력 제한 버퍼링 기법, 거리제한 버퍼링 기법을 제안하고 성능 평가하였다. 단순 버퍼링 기법은 유효 셀의 인접 셀들을 버퍼링 셀로 추출하며, 속력 제한 버퍼링 기법과 거리 제한 버퍼링 기법은 단순 버퍼링 기법을 통해 추출된 버퍼링 셀을 속력과 거리에 대해 제한하여 임계값을 미치지 못하는 버퍼링 셀을 제외하는 기법이다. 성능 평가 결과 탐색 영역을 확장함으로써 탐색된 경로의 비용을 줄일 수 있었다. 제안한 기법은 경로탐색, 물류관리 등 텔레매틱스 응용 서비스의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 협조탐색을 위한 탐색영역에 대한 군집로봇의 최적배치을 제안한다. 먼저, 탐색영역에 대한 최적의 배치를 위해 보로노이 테셀레이션과 K-mean 알고리즘을 이용하여 탐색영역을 분할한다. 분할된 영역을 안전한 주행을 위해 전역경로계획과 지역경로계획을 한다. 전역경로계획은 A*알고리즘을 이용하여 전역경로계획을 하여 최적의 전역경로를 찾고, 지역경로계획은 포텐셜 필드방법을 이용하여 장애물 회피 통해 안전하게 목표점에 이르게 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘은 시물레이션을 통해 그 응용가능성을 검토한다.
움직임 추정 및 보상 기법은 비디오 코딩 응용 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 방법이나 많은 계산량으로 인하여 실시간 움직임 추정이 쉽지 않다. 본 논문에서는 낮은 비트율 비디오 코딩을 위한 전역 탐색 기법의 블록 정합 알고리즘의 복잡도를 줄이기 위하여 탐색 영역을 적응적으로 줄여주는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 연속한 비디오 프레임에서 변위된 블록의 차이(displaced block difference)와 블록 구분 정보(block classification information) 등과 같은 상관성을 이용하여 탐색 영역의 범위를 적응적으로 조정한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 전역 탐색 영역 기법과 비교하여 계산량에서 1/2의 계산량 이득이 있으며, 비슷한 MSE(mean square error) 성능을 가짐을 보인다.
대칭 영역 탐색은 대칭 정보를 이용하여 사전 정보없이 얼굴영역을 추출 할 수 있다. 그러나 눈, 코, 입등과 같은 얼굴의 특징 부위보다 탐색할 마스크의 크기가 커져야 함으로 이 방법은 계산 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 얼굴 영상에 대하여 사전 정보 없이, 적은 계산량으로 얼굴 영역 추출이 간으하도록 대칭 영역 탐색을 이용한 축소 영상에서의 얼굴 영역의 추출과 그 특징에서의 대칭값에 따른 영상을 이용하여 원영상에서는 영역 분할을 통한 얼굴 영역 추출 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 확인하였다.
모바일 로봇은 자신의 임무를 수행하기 위해 탐색 기능을 가지고 있어야 한다. 탐색은 감시 로봇, 구조 로봇, 자원 탐사 로봇 등에 사용될 수 있다. 로봇이 환경을 탐색하기 위해서는 지도와 같은 환경에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 그러나 기존에 많이 사용되는 그리드 지도는 용량이 너무 커서 모바일 로봇에 사용하기 힘들다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 저 사양의 모바일 로봇에서 사용할 수 있는 하이브리드 지도를 제안한다. 또한 제안하는 하이브리드 지도를 사용하여 모든 영역을 탐색하는 방법을 제안하고 있다. 제안하는 방법은 로봇의 작업 환경을 현재 처리할 수 있는 영역과 처리 할 수 없는 영역으로 나누고, 나누어진 영역을 탐색하는 동시에 지도를 업데이트하며 영역을 확장해 나간다. 탐색이 완료된 영역은 하이브리드 맵 형태로 저장한다. 생성한 하이브리드 맵을 사용하여 로봇은 장애물이 없는 영역으로 이동 경로를 생성할 수 있다. 실험결과에 따르면 기존 그리드 지도에 비해 약 6%의 메모리만을 사용해 환경 지도를 생성할 수 있었다.
완전 탐색 블록 정합 알고리즘(FBMA)은 다양한 움직임 추정 알고리즘 중 최상의 움직임 추정을 할 수 있으나, 방대한 계산량이 실시간 처리의 적용에 장애 요소이다. 본 논문에서는 완전 탐색 블록 정합 알고리즘에 비해 더 낮은 계산량과 유사한 화질을 가지는 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 공간적인 상관성을 이용함으로써 적절한 탐색 영역의 크기를 예측할 수 있다. 현재 블록의 움직임 추정을 위하여 이웃 블록이 가지고 있는 움직임과 탐색 영역의 크기를 이용하여 현재 블록의 탐색 영역을 적응적으로 변화시키는 방법이다. 이 예측값으로 현재 블록의 탐색 영역 크기를 결정한 후, FBMA와 같이 이 영역 안의 모든 화소점들에 대하여 현재 블록을 정합하여 움직임 벡터를 추정한다. 컴퓨터 모의 실험 결과 계산량 측면에서 제안 방법이 완전 탐색 블록 정합 알고리즘보다 50%정도 감소하였으며, PSNR 측면에서는 0.08dB에서 1.29dB 정도 감소하는 좋은 결과를 얻었다.Abstract Full search block-matching algorithm (FBMA) was shown to be able to produce the best motion compensated images among various motion estimation algorithms. However, huge computational load inhibits its applicability in real applications. A new motion estimation algorithm with lower computational complexity and good image quality when compared to the FBMA will be presented in this paper. In the proposed method, The appropriate search area can be predicted by using the temporal correlation between neighbouring blocks. For motion estimation of the current block, it is the method changing adjustably search area of current block by using motion and search area size of the neighbouring block. After deciding search area size of the current block with this predicted value, we estimate motion vector that matching current block like the FBMA for every pixel in this area. By the computer simulation the computation amount of the proposed method can be greatly decreased about 50% than that of the FBMA and the good result of the PSNR can be attained.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 제거하는 PDE(patial distortion elimination) 기반의 고속 블록 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 전영역 탐색을 적용하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 한 픽셀 건너 뛰어서 블록 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시켯다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 H.264에서 사용되고 있는 전역 탐색 알고리즘에 비해 P프레임의 경우 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 H.264를 이용하는 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
실제 전체 도로망을 하나의 그리드로 간주하며, 그리드는 여러 개의 고정된 셀로 나누어진다. 경로 탐색 기법은 2단계 탐색으로 나누어진다. 1차 탐색은 실제 도로 네트워크와 고정 셀로부터 생성된 가상 정점과 가상 간선으로 이루어진 추상 그래프에서 우선 탐색한다 추상 그래프에서 탐색된 가상 경로를 포함하고 있는 영역을 유효 셀이라 하며, 2차 탐색은 추상 그래프에서 제공하는 유효 셀 내에서 $A^*$ 알고리즘 탐색을 한다. 즉, 유효 셀을 제외한 무효 셀을 제거함으로서 탐색 비용을 줄일 가능성이 있다. 이 논문에서는 추상 그래프 생성 방법과 탐색 영역 추출을 위한 추상 그래프 경로탐색 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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