최신 동영상 압축 표준인 H.264는 압축 효율을 높이기 위해 기존의 표준과는 다른 1/2 화소 생성 방법을 사용한다. 그러므로 기존의 동영상 압축표준으로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩(transcoding)하기 위해서는 추가적인 보정 작업이 필요하다 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩 할 때 두 표준 간 1/2 화소 값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 1/2 화소 보정 기법에서는 DCT 상태의 참조 프레임을 이용하여 두 표준 간의 차이 값을 구하여 입력으로 들어온 블록의 값에 더하여 보정한다. 픽셀 기반에서 보정하는 기법과 성능을 비교한 결과 제안하는 기법이 화질 면에서 우수하였다.
서로 다른 해상도의 좌, 우 영상으로 구성된 3DTV 시스템에서는 낮은 화질의 영상을 높은 화질의 해상도로 확대하여야 한다. 본 논문에서는 3종류의 보간기법을 실험 대상으로 하였으며 부호화기 및 부호화기에 각각 적용한 경우의 PSNR을 기준으로 성능을 분석하였다. 3종류의 보간 기법 중 SVC의 normative upsampling(JVT-R006) 보간기법의 성능이 우수함을 확인 하였다.
데이터 스트림은 시간이 경과함에 따라서 데이터의 패턴이 변화하는 특성이 있다. 데이터 스트림에 내재되어 있는 이러한 특성 (컨셉트 변화)은 분류 모델의 예측 성능을 감소시킨다. CVFDT와 IOLIN은 점진적인 분류모델의 갱신을 통해 컨셉트 변화를 해결하고자 하였다. 그러나 이러한 방법들은 작은 패턴의 변화가 전체 분류 결과에 영향을 주는 지역적 컨셉트 변화를 식별하지 못함으로써 모델을 재 구축하는 단점이 있다. 본 논문은 컨셉트변화 발생 시 지역적 컨셉트 변화를 찾음으로써 시스템의 예측성능을 향상시키는 적응형 IOLIN을 제안한다. 실험 결과는 제안 기법인 적응형 IOLIN기법이 IOLIN기법에 비해 정확률에서 약 2.8%, CVFDT기법보다 약 11.2%정도 우수하였다.
이동국에서 받은 되먹임 정보를 바탕으로 하는 차단 적응 전송 기법을 쓸 때, 여러 반송파 부호분할 다중접속/주파수분할 다중방식의(multi carrier code division multiple access/frequency division multiplexing: MC CDMA/FDM 내림 연결 성능을 알아본다. 셀이 하나일 때 직교 서명수열을 쓰면, 제안한 기법은 여러 반송파 직접 수연 부호분할 다중접속(direct sequence/code division multiple access: MC DS/CDMA) 방식과 적응 주파수 뜀/직접 수열(frequency hopping/direct sequence: FH/DS) 방식보다 성능이 더 좋다. 셀이 여럿일 때에도 직교 서명수열이나 확률 서명수열을 쓰면, 제안한 기법이 적응 주파수 뜀/직접 수열 방식보다 성능이 더 좋다.
이동 데이터베이스 체계는 이동 전산처리 환경에서 데이터베이스 체계를 기반으로한 정보처리이다. 이동 데이터베이스 체계에서 이동 거래 호스트가 거래를 처리하는 동안 다른 신호영역으로 이동할 때 새로운 데이터베이스 서버에 통신망 주소로 변경해야한다. 이러한 것을 거래 서비스 통화채널 변경이라고 한다. 본 논문에서는 이동 데이터베이스 체계에서 이러한 거래 서비스 통화채널 변경의 적당한 기능을 제공하기 위한 거래처리 기법을 제안한다 이 기법은 거래 처리 서비스 통화채널이 발생할 때 새로운 데이터베이스 서버에서거래를 처리하자는 조정자 이주 원리를 적용하였다. 결국, 제안된 기법은 이동 데이터베이스에 거래를 처리하기 위한 메시지 이동을 최소화함으로서 시스템 성능을 향상시킬 수 있다.
H.264 코딩시 Intra 모드는 다양한 모드 즉, 매크로블록(MB) 당 16개의 $4{\times}4$ 블록 각각에 대한 9가지의 $4{\times}4$ 모드와 4가지의 $16{\times}16$ 모드의 오류 값을 계산하여 최상의 모드를 선택하게 된다. 이와 같은 픽셀 기반의 예측 기법을 DCT 기반의 MPEG-2/H.264 트랜스코더에 적용할 경우 DCT 변환의 특성으로 인하여 모드 예측을 위한 계산량이 높아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 MPEG2 DCT를 H.264의 정수형 DCT로 변환한 후, DCT 계수의 특징을 이용하여 Intra 모드를 결정하는 기법을 제안한다. 이때, 계수의 특징이 모호하여 모드를 결정하기 어려운 경우는 몇 가지 모드를 선택하여 오류 값을 계산하여 모드를 결정한다. 현재 정밀한 실험은 진행 중이며, 여러 동영상의 첫 Intra 프레임에 대한 실험을 수행한 결과 MB의 모드 결정의 정확도는 프레임 내 이미지의 특징에 영향을 많이 받았다. 예를 들면 Mobile과 같이 프레임 내의 픽셀 간 에지가 많이 존재하는 프레임은 추가적인 모드 결정을 사용하지 않아도 93%정도의 정확도를 보였으며 Akiyo, Foreman과 같이 이웃한 픽셀간 유사도가 상대적으로 높은 경우는 약 80% 정도의 순수 정확성을 보였다. 그러나 모드 판단이 모호한 경우의 모드도 결정한다면 90%이상의 정확도를 보일 것으로 예상된다. 향후 이미지의 특성에 따라 모드를 결정하는 값을 유동적으로 설정하는 기법을 연구하여 정확도를 높이는 연구를 수행하도록 하겠다.
현재, Zigbee환경에서 센서 노드는 자원 제약적인 특성 때문에 효율성을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.[1] 계층적 구조를 가지는 클러스터링 기법은 정보의 중복 전달 방지와 네트워크 확장 용이성을 제공한다.[2] 그러나 클러스터 헤더 선출 시 오버헤드 발생하며 잘못된 클러스터 헤더 선출은 자원을 효율적으로 사용할 수 없다는 한계가 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 기법에서 노드의 위치나 에너지 정보를 싱크노드에서 알고 있는 중앙 처리식을 활용하여 거리와 노드의 밀도를 기반으로 하는 클러스터 헤더의 선출기법을 제안하고자 한다.
다수의 사용자가 자원을 공유하는 클라우드 센터에서는 자원 사용량 예측이 힘들기 때문에 지속적으로 가상머신의 자원 부족과 특정 물리 서버에 가상머신들이 집중되는 것을 방지하고자 클라우드 센터를 구성하는 다수의 물리 서버 사이에서 가상머신을 이주시키는 마이그레이션 작업을 수행한다. 가상머신 마이그레이션은 가상머신에게 할당된 자원의 규모에 따라 물리 서버에 가상머신을 균등하게 배치시킬 수 있지만 가상머신의 특정 자원에 따른 자원 집중 현상은 방지할 수 없다. 본 논문에서는 가상머신 마이그레이션 작업 시 자원 집중 현상을 방지하기 위한 기반 정보를 생성하는 가상머신 유형분류 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 가상머신 유형분류 기법은 물리 서버에서 실행 중인 가상머신의 자원 사용 정보를 기반으로 CPU, 메모리 유형으로 분류하여 가상머신 마이그레이션을 수행할 때 사용할 수 있는 기반 정보를 제공한다. 또한 본 논문에서 제안한 기법은 실험을 통해 무시할 수 있는 수준의 오버헤드를 발생시키는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 개정된 하천법에 의거하여 지방하천들 중에서 국가하천으로 지정하기에 적합한 하천들을 선별하여 이들의 관리등급을 조정하기 위한 방법론을 개발하였다. 대상 하천들 사이의 관리등급조정에 대한 우선순위를 결정하기 위하여 다기준의사결정법을 적용하였다. 개발된 하천평가지수에서는 세부기준을 하천중요도, 하천관리상태, 하천관리능력으로 구분하였으며, 지형 및 수문학적, 사회 및 경제적, 환경적 측면에서 각 세부기준들을 평가할 수 있는 지표들을 선정하였다. 또한, 수자원 분야 전문가들을 대상으로 설문조사를 실시하고 계층적 분석기법을 사용하여 평가기준들과 평가지표들의 상대적 중요도를 결정하였다. 국가하천지정 우선순위는 대상하천의 등급을 8개로 구분하고 각 등급 내에서 하천평가지수의 상대적 크기를 비교하여 결정하였다.
본 논문에서는 이동물체의 형태정보를 분석을 위한 이동물체의 특징파라미터를 추출하는 기법을 제안하였다. 이차원 영상에서 이동물체의 추출은 차영상 기법을 이용하였다. 이동물체의 특징 파라미터는 면적과 둘레, 면적과 둘레의 비(A/P ratio), 굴곡점(Vertex), 종횡비(X/Y ratio)로 하였다. 휘도 변화를 600 Lux${\sim}$1400 Lux로 가변시켜 휘도변화에 대한 각 특징파라미터의 오차 허용범위를 결정하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 모형 자동차를 이용하여 동일성을 판별한 결과 판정오류는 6%미만이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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