초저속 동영상 부호화에서 블록화 현상을 해결하기 위해 affine 변환을 이용한 움직임 보상 방법이 제안되었고 움직임 추정에서 정밀한 움직임 추정하기 위해 육각형 정합 알고리듬이 제안되었다. Affine 변환에서 영상을 삼각형 조각들로 나눌 때 삼각형 형태와 물체가 불일치할수록 보상 영상의 예측 에러가 증가하고 일그러짐 현상이 나타난다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상의 윤곽 정보에 따라 다른 형태의 삼각형 조각들로 나누고, 또한 윤곽 정보가 복잡한 부분은 삼각형을 세분화하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법에서 정밀한 움직밍 벡터를 추정할 때 이웃하는 삼각형 조각 형태 차이로 인하여 다각형 정합 알고리듬을 제안하고 H.263과 성능르 비교한다.
IGS (international gnss service)에서는 GNSS (global navigation satellite system) 위성의 항법메시지에 적용할 수 있는 RTS (real-time service) 궤도 및 시계 보정정보를 제공한다. 하지만, 인터넷 단절이 발생하면 RTS 값을 수신할 수 없으므로, 안정적인 PPP (precise point positioning)를 수행하기 위해 신호 단절이 발생한 경우 RTS 보정정보를 예측해서 사용해야 한다. 본 논문에서는 실시간으로 신호 단절 구간에서 LSTM (long short-term memory) 알고리듬으로 궤도 및 시계 보정정보를 예측하여 PPP를 진행하였다. 연산 처리 속도가 빠르지 않은 Raspberry Pi (RPI)에 LSTM 알고리듬을 구현하여 예측성능을 분석하였다. 다항식 예측기법과 비교하여 LSTM은 장기간 예측에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 IUS (Inertial Upper Stage)에 사용된 Gamma 유도 방식을 상단이 고체모터로 구성된 위성발사체 유도를 위해 적용해 보았다. 알고리듬의 수렴성 및 고체모터의 속도 오차 보상을 위해 RCS(Reaction Control System)가 최상단 연소 종료 후 작동하는 것으로 두었다. 알고리듬 계산 과정 중 최종 궤도 투입 오차 예측을 위한 적분과정을 Keplerian 궤적으로 단순화함으로써 수치 적분과정이 없도록 알고리듬을 구성하였다. 유도 알고리듬 평가를 위해 비공칭 비행 조건에 대한 3-DOF 컴퓨터 시뮬레이션을 수행해 주어진 상단 유도 방식은 개루프 명령을 적용한 경우 대비 궤도 투입 오차를 줄일 수 있음을 보였다.
1비트 변환 (one-bit transform) 및 2비트 변환 (two-bit transform)을 이용하는 이진 블록 매칭 움직임 예측 (motion estimation) 방법은 전역 탐색 (full search) 움직임 예측 방법에 비해 블록 매칭 연산의 복잡도를 감소시키지만 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)성능 저하를 야기한다. 이러한 이진 블록 매칭 움직임 예측 방법의 정확도를 개선하기 위해 조건부 국부 탐색 (conditional localsearch)이 더해져 보완된 1비트 변환 (modified one-bit transform) 및 보완된 2비트 변환 (modified two-bit transform) 방법이 제안되었다. 그러나 이와 같이 추가적인 국부 탐색은 움직임이 빠른 영상에 대한 $16{\times}16$ 블록 크기의 움직임 예측에 있어서 많은 수의 추가적인 탐색을 필요로 한다. 본 논문은 기존의 조건부 국부 탐색 방법 대신 탐색 영역내의 각 후보 블록들의 (candidate blocks) NNMP(Number of Non-Matching Points)를 기반으로 한 효율적인 탐색 방법을 제안한다. NNMP 기반 탐색 방법을 통하여 작은 NNMP 값을 가지는 후보 블록들을 쉽게 탐색하여 최종 움직임 벡터(motion vector)를 효율적으로 찾을 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 방법들보다 복잡도 및 정확도 측면에서 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
H.264 표준은 공간영역에서의 인트라 예측, 루프필터 등과 같은 새로운 부호화 도구를 사용한다. 이러한 부호화 도구들의 사용으로 인해 H.264 비트스트림은 이전의 부호화 표준들과 비교하여 보다 많은 정보를 가지게 된다. 본 논문은 H.264의 인트라 프레임에서의 공간적 에러은닉 기법에 관한 것으로 H.264 비트스트림 내에 포함되어 있는 인트라블록의 예측모드 정보를 이용하여 손실된 블록을 공간적으로 복원한다. 인트라 블록의 예측모드 정보는 해당 블록내의 에지방향과 상당한 관련이 있기 때문에 인트라 프레임에서의 손실된 매크로블록을 복원하는 데 효과적으로 사용될 수 있다. 제안하는 알고리듬은 먼저 주변의 예측모드정보를 사용하여 손실된 매크로블록의 에지방향을 예측하고, 손실된 블록을 에지영역과 평탄영역으로 구분한다. 이후 에지영역은 에지기반의 방향성 복원기법을 사용하여 복원하며, 평탄영역은 가중평균을 이용한 보간 기법을 사용하여 복원한다. 실험 결과 제안하는 알고리듬은 이전의 방법과 비교하여 적게는 0.35 dB 부터 많게는 5.48 dB까지의 화질 향상을 가져온다.
본 논문에서는 워터마크 예측과 LDPC 코드를 이용하여 워터마크의 성능을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 워터마크 추출의 경우 삽입된 워터마크의 파워(power)가 원본 영상의 파워에 비해 아주 작기 때문에 워터마크의 추출 성능을 높이기 위해서는 워터마크의 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 잡음 제거 필터를 사용하여 워터마크의 예측을 수행하였다. 이렇게 예측된 워터마크에 에러가 발생할 경우 LDPC 코드를 사용하여 수정하였다. 에러 수정 시 삽입된 워터마크의 통계적인 특성을 사용하여 기존의 LDPC 코드의 성능보다 우수한 실험 결과를 도출하였다.
공간 영역에서의 움직임 예측은 이전 영상에서 지정된 크기의 탐색 영역을 검색하여 현재 블록과 최소 오차를 갖는 블록을 찾는 방법으로, 탐색 영역을 검색하는 과정에서 많은 부호화 시간이 소비된다. 이러한 문제점은 공간 영역에서의 움직임 예측을 주파수 영역에서의 이동 행렬을 사용함으로써 해결할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 이동 행렬을 새로운 재귀방정식으로 유도하여 계산량을 줄이는 동시에 영상의 화질은 기존 방식과 유사하게 유지하고자 한다. 또한 반화소 정밀도의 움직임 예측을 위하여 주파수 영역에서의 수직, 수평 이동 행렬을 간단히 수정함으로써 공간 영역에서의 양선형 보간법에 의해 더욱 증대되는 계산량 문제를 해결하고자 한다. 실험 결과 제안된 알고리듬에 의한 DCT 기반 주파수 영역에서의 움직임 예측이 공간 영역에 비하여 적은 비트량을 이용하여 보다 높은 PSNR을 제공함으로 증명한다.
H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 높은 부호화 효율을 위해서 가변 블록 크기 부호화, 1/4 화소 정확도의 움직임 예측, 다중 참조 프레임 사용, 율-왜곡 최적화 등과 같은 기법을 도입하였다. 그러나 이러한 부호화 방법들은 움직임 예측에 필요한 복잡도를 크게 증가시키는 단점이 있다. 특히 다중 참조 프레임 움직임 예측을 수행함으로써 증가되는 계산량은 탐색되는 참조 프레임의 개수에 따라 선형적으로 비례하여 늘어난다. 따라서 본 논문에서는 다중 참조 프레임 움직임 예측에서 탐색되는 참조 프레임의 개수를 효율적으로 조절함으로써 복잡도를 크게 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 인터 $16{\times}16$ 모드와 인접 블록의 최적 참조 프레임 정보를 이용하여 나머지 화면간 모드들에서의 불필요한 탐색 과정을 생략한다. 실험 결과는 제안하는 방법을 적용함으로써 영상의 화질과 비트율의 큰 변화 없이 부호화 행 시간을 평균 58.54% 정도의 큰 폭으로 감소시킴을 보인다. 또한 이 방법은 다른 고속 움직임 예측 알고리듬을 같이 적용함으로써 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있는 확장성을 가진다.
본 논문에서는 2 채널 MAIN 프로필 MPEG-2 AAC 복호화 시스템의 구조를 제안하고 구현하였다. 복호화 알고리듬의 구조적인 모듈화에 근거하여, 시스템 설계 과정에서 전체 시스템을 3 개의 하드웨어 모듈로 분할하였다. 전체 시스템은 허프만 복호화기, 예측기, 20 비트 고정소수점 DSP 코어로 이루어져 있다. 허프만 복호화기는 주어진 작업을 1 클럭 사이클 내에 수행할 수 있는 고속의 하드와이어드 모듈이고, 예측기는 높은 해상도를 가지고 다른 모듈들과 병렬처리가 가능한 구조를 가진 모듈이다. 구현된 시스템은 16.9 MIPS 로 2 채널의 MPEG-2 AAC 비트열을 고음질로 복호화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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