본 논문에서는 초기 비트율 부호화(very low bit-rate coding)를 위한 새로운 움직임 예측 부호화를 제안한다. 움직임 추정 및 움직임 보상은 영역 기반으로 행해지며, 움직임 보상 후 예측 오차는 DCT(Discrete Cosine Transform)를 통해 변환되어 부호화 된다. 제안된 내용으로는 이전 영상을 이용하여 역방향(backward) 움직임 추정 후 얻어지는 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상된 영상을 구성하고, 여기에 보상되지 않은 영역은 순방향(forward) 움직임 추정을 선택적으로 행함으로써 영상을 재구성한다. 제안된 알고리듬은 모의 실험 결과 양질의 화질을 얻었다.
본 연구에서는 GARCH 모델과 이동평균법을 이용한 국내 외환 시장에 있어서의 변동성 척도가 비교 분석되었다. 즉 두가지 알고리듬을 통하여 정보의 내용과 외환시장 변동성의 변통성 예측력을 비교하였다. 그 결과 GARCH 모형에 의할 변동성 추정치는 예측력에 있어서는 이동평균 추정치 보다 낮은 수준이지만 정보내용의 측면에서 성과가 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 GARCH모형에 의한 추정치는 이동평균 추정치 보다 편의성(Bias)이 낮은 것으로 나타났다. 또한 변동성의 가치에 대해서 논의하고, 이러한 변통성 추정치를 통해서 실제 환율변동을 헷지하기 위한 옵션매매에 어떻게 적용할 수 있는지를 언급하였다.
LSIV (Large Scale Image Velocimetry)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 처리가 용이한 좋은 LSIV의 영상을 만들기 위해서는 높은 고도에서 내려다 보며 영상을 획득하는 것이 측정의 정밀도를 높이는 데 도움이 된다. 이를 위해 트럭에 장착된 기중기를 이용하는 이동용 LSIV를 개발하고 있다. 이 때 기중기의 흔들림에 따라 획득된 영상이 흔들리는 문제가 발생하며, 영상의 흔들림을 보정하여 유속을 측정할 수 있는 영상 처리 알고리듬이 필요하게 된다. 이 연구에서는 PTV(Particle Tracking Velocimetry)의 입자 추적 알고리듬과 LSIV의 좌표 변환 알고리듬, LSIV의 유속 산정 알고리듬을 조합하여 흔들리는 영상에서 표면 유속을 측정하는 알고리듬을 개발하였다. 입자 추적 알고리듬은 비디오 카메라로 촬영된 연속 영상의 참조점들의 움직임을 추적하여 카메라의 위치 변동을 파악한다. 영상 분석된 결과들을 이러한 참조점들을 기준으로 변환하였다. 개발된 알고리듬의 검증을 위해서 실험 수로에서 동일한 흐름에 대해 흔들리지 않은 영상과 흔들리는 영상의 두 가지 영상을 만들었다. 흔들림이 없는 영상의 처리결과를 기준으로 삼아, 흔들림이 있는 영상의 처리 결과를 검토하였다. 그 결과, 흔들림이 지나치게 커서 참조점들의 추적이 불가능한 경우를 제외하고는 두 자료의 처리 결과는 거의 동일하였으며, 유속 측정의 최대 오차는 약 5 % 내외로 나타났다. 이 오차는 흔들림 때문에 생기는 영상의 열화 때문으로 추정된다. 이 알고리듬은 이동용 LSIV 시스템에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.비용적 측면이나 생태 보존적 측면에서 유리할 것으로 판단된다.one)을 설치하는 대책이 필요하다. 저수지 관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 저수지 내부의 탁도 거동을 정확히 예측할 수 있어야 한다. 따라서 추후 동수역학 및 열역학에 기초한 3차원 수치모형 연구와 성층흐름에 정밀한 밀도류 실험연구 및 이에 대한 적용이 필요할 것으로 판단된다.함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.이용, 수자원의 지속적 확보기술의 특성에 따른 4개의 평가기준과 26개의 평가속성으로 이루어진 2단계 기술가치평가 모형을 구축하였으며 2개의 개별기술에 대한 시범적용을 실행하였다.하는 것으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익
High Efficiency Video Coding 비디오 표준은 다양한 분할방식 및 35가지 예측모드를 허용하기 때문에 최적의 분할 및 예측모드를 결정하기 위한 연산량이 많다. 이를 줄이기 위하여 본 논문에서는 CU분할의 결정에 있어 가설검정을 이용하여 early splitting 및 early pruning을 위한 임계값을 설정하고, early splitting의 경우 연산의 결과값이 임계값보다 클 경우, early pruning의 경우 연산의 결과값보다 임계값보다 작을 경우 CU의 분할을 조기에 결정하는 논문[1]의 방법을 차용하여 CU의 분할을 조기에 결정하며, 추가로 비트율 및 왜곡을 연산하는 예측모드의 개수를 줄임으로써 인코더의 성능을 향상시켰다. 또한 예측모드를 결정할 때 RDOQ를 수행하지 않음으로써 예측모드를 빠르게 결정하며, TU의 분할에 있어서도 CBF의 값 및 임계값을 이용한 early pruning 방법을 수행하여 인코더의 성능을 향상시켰다. 실험결과 5.9%의 luma BDRate의 증가가 있었으나, 63.7%의 인코딩 시간이 절감되었다.
본 기술논문은 정지궤도위성의 탑재 궤도 생성 알고리듬 개발에 대하여 다루고 있다. 정지궤도위성 실시간 궤도 생성에 사용되었던 기존 알고리듬의 정밀도를 향상시키기 위한 연구 결과를 제시하였다. 여기서 제시한 알고리듬을 토대로 궤도 오차 요인들의 영향성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 초기 궤도 결정 오차가 50 m 이내이고, 지상시스템과 탑재 컴퓨터에서 사용되는 위성위치각 (sidereal oscillator) 오차가 ${\pm}0.0025deg$ 이내로 유지되어야만 궤도 요구조건을 만족함을 알 수 있었다. 본 알고리듬에 대한 탑재코드 개발이 이루어졌으며, 소프트웨어 기반 검증 시뮬레이터를 사용한 성능 검증이 수행되고 있다.
본 논문에서는 능동윤곽모델에 기반을 둔 스네이크 알고리듬을 움직임 추정과 결합하여 안정적인 객체 추적 기술을 제안하였다. 초기 영상에서 목표 객체의 초기 윤곽을 지정한 후 스네이크 알고리듬을 사용하여 객체의 경계 영역을 찾아내고, 동시에 움직임 추정 기술을 사용하여 객체의 이동 방향과 거리를 예측하여 초기값을 갱신한다. 연속되는 다음 영상에서는 스네이크 알고리듬을 같은 방법을 사용하여 객체 영역을 추정한다. 스네이크 알고리듬은 배경과 객체를 구분하는 역할을 수행하고, 움직임 추정 알고리듬은 객체의 이동 방향과 변위를 찾아낸다. 제안된 기술은 기존의 형태모델에 기반을 둔 추적 기술에 비해 상당히 계산량이 줄기 때문에 실시간 객체 추적이 가능하며 복잡한 배경에서도 추적의 정확도를 유지하는 장점이 있다.
본 논문에서는 적응적인 확장 블록을 사용하는 프레임율 증강 기법인 AEBME (Adaptive Extended Bilateral Motion Estimation)을 제안하고자 한다. 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬은 동일한 구역에 두 번의 움직임 예측을 수행함으로 인해 높은 계산량이 요구되었다. 본 논문에서는 영상의 edge 정보를 활용한 블록 유형의 일치 유무를 고려하여 EBME 수행여부를 결정함으로써 움직임 예측 과정을 보다 빠르게 수행하도록 하였다. 움직임 벡터 평활화 과정이 적용되어 움직임 벡터 필드 내의 이상 벡터를 찾아 수정한다. 최종적으로 OBMC (Overlapped Block Motion Compensation)와 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)이 프레임 움직임의 성질에 따라 적용되어 중간 프레임을 보간하게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬인 EBME에 비해 향상된 성능과 빠른 속도를 보임을 알 수 있다.
최근 단일 영상 초해상도에 깊은 합성 곱 신경망을 적용한 알고리듬이 많이 연구되었다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들은 네트워크의 후반부에 해상도를 업샘플링 하는 구조를 가진다. 이러한 구조는 저해상도에서 고해상도로 한 번에 매핑을 하기에 많은 정보를 예측하는 높은 확대율에서 비효율적인 구조를 가진다. 본 논문에서는 반복적인 업-다운 샘플링 구조를 기반으로 하여 채널 집중 잔여 밀집 블록을 이용한 단일 영상 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 저해상도와 고해상도의 매핑 관계를 효율적으로 예측하여 높은 확대율에서 기존의 알고리듬에 비해 최대 0.14dB 성능 향상과 개선된 주관적 화질을 보여준다.
폴리에스 섬유의 감량을 위한 가성소다 처리 시스템에서 감량정도를 알기 위해서는 가성소다의 농도 측정 장치가 필요하다. 감량공정에서는 여러번의 농도측정이 요구되므로 단위농도 측정 공정은 빠르고 정확하게 이루어져야 하며, 이에 따른 당량점 검출 알고리듬이 제시되어야 한다. 본 논문에서는 매 적정액 주입 후 측정되는 각 pH값들로써 적정곡선을 추정하였고, 정확한 당량점을 예측하기 위해서 카디날 스프라인 알고리듬을 사용하였다. 처리시간이 경과되는 동안의 여러 당량점들을 이용하여 섬유의 감량 직선을 자동적으로 추정하고 그래프로 나타낼 수 있게 하였으며 섬유감량 시스템의 감량종료 신호를 발생시킬 수 있는 자동적정 장치의 하드웨어와 소프트웨어를 설계하였다.
본 논문에서는 차세대 패킷 네트워크에서의 서비스 품질 기능 고도화를 목적으로 상대적 지연 차별화 기능을 제공하는 알고리듬을 제시하고 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 수행한다. 또한, 제안된 알고리듬을 XPC 860 CPU 기반의 시험 보드상에서 VHDL로 구현하여 실제 트래픽 입력 상황하에서의 성능 분석을 수행한다. 제안된 알고리듬은 매 시간 구간마다 입력되는 트래픽을 측정하고 이를 기반으로 다음 시간 구간 동안 입력될 트래픽의 양을 예측한 후 실제로 다음 시간 구간 동안에 입력된 트래픽과 비교하여 오차분을 도출하여 이를 다음 타임 슬롯의 지연 차별화 동작에 지속적으로 반영하는 것이 특징적 요소이므로 오차분을 고려하지 않는 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 우수한 적응성을 보여준다. 제안된 방식의 성능은 시뮬레이션과 실제 보드상에서의 시험을 통해 절대적 지연 목표를 충족시킴과 동시에 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 성능 개선 효과가 달성됨이 확인된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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