• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.270-285
• /
• 2005

A joint design scheme is proposed to optimize the up/down scaler and the motion vector estimation module in the transcoder system. The proposed scheme first optimizes the resolution scaler for a fixed motion vector, and then a new motion vector is estimated for the fixed scaler. These two steps are iteratively repeated until they reach a local optimum solution. In the optimization of the scaler, we derive an adaptive version of a cubic convolution interpolator to enlarge or reduce digital images by arbitrary scaling factors. The adaptation is performed at each macroblock of an image. In order to estimate the optimal motion vector, a temporary motion vector is composed from the given motion vectors. Then the motion vector is refined over a narrow search range. It is well-known that this refinement scheme provides the comparable performance compared to the full search method. Simulation results show that a jointly optimized system based on the proposed algorithms outperforms the conventional systems. We can also see that the algorithms exhibit significant improvement in the minimization of information loss compared with other techniques.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.26 no.2
• /
• pp.184-196
• /
• 2021

This paper proposes statistics adaptive linear regression-based object size prediction method for object detection. YOLOv2 and YOLOv3, which are typical deep learning-based object detection algorithms, designed the last layer of a network using statistics adaptive exponential regression model to predict the size of objects. However, an exponential regression model can propagate a high derivative of a loss function into all parameters in a network because of the property of an exponential function. We propose statistics adaptive linear regression layer to ease the gradient exploding problem of the exponential regression model. The proposed statistics adaptive linear regression model is used in the last layer of the network to predict the size of objects with statistics estimated from training dataset. We newly designed the network based on the YOLOv3tiny and it shows the higher performance compared to YOLOv3 tiny on the UFPR-ALPR dataset.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.46 no.3
• /
• pp.68-74
• /
• 2009

In this paper, we propose an effective memory reduction algorithm to reduce the amount of reference frame buffer and memory bandwidth in video encoder and decoder. In general video codecs, decoded previous frames should be stored and referred to reduce temporal redundancy. Recently, reference frames are recompressed for memory efficiency and bandwidth reduction between a main processor and external memory. However, these algorithms could hurt coding efficiency. Several algorithms have been proposed to reduce the amount of reference memory with minimum quality degradation. They still suffer from quality degradation with fixed-bit allocation. In this paper, we propose an adaptive block-based min-max quantization that considers local characteristics of image. In the proposed algorithm, basic process unit is $8{\times}8$ for memory alignment and apply an adaptive quantization to each $4{\times}4$ block for minimizing quality degradation. We found that the proposed algorithm can obtain around 1.7% BD-bitrate gain and 0.03dB BD-PSNR gain, compared with the conventional fixed-bit min-max algorithm with 37.5% memory saving.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
• /
• v.41 no.7
• /
• pp.9-19
• /
• 2004

WLAN (Wireless Local Area Networks) needs error recovery and flow control schemes to support reliable multicast protocol. Limited wireless bandwidth, as well as queuing losses caused by the asymmetric wired/wireless interactions, demands more effective approaches for reducing packet losses. Moreover, since the wireless channel is a shared broadcast medium, if sender receives feedback information simultaneously from several receivers, the feedback delays data frame transmission of forward direction by introducing channel congestion and burden at the sender. Therefore, it is important to minimize the amount of feedback information from receivers. In this paper, we propose an ARS(Adaptive Redundancy Scheme) that combines FEC(Forward Error Correction) using channel state estimation and ARQ(Automatic Repeat Request) both to reduce the amount of feedback information and the number of retransmissions and to guarantee high data reliability in a WLAN multicast environment. Performance of the proposed scheme is evaluated by means of analysis and simulations in AWGN and Rayleigh fading channels. The results show that the proposed scheme reduces the amount of feedback information and the number of retransmissions and guarantees high data reliability, while keeping throughput efficiency similarly with the conventional FEC and ARQ scheme.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.233-236
• /
• 2004

다양한 처리능력을 가진 단말기들은 복잡한 네트워크, 환경의 호환성을 제공하기 위해서, 전송 네트워크 채널이 허용하는 범위내로 부호화 된 비디오의 비트 율을 적응적으로 맞춰 주어야 한다 트랜스코더는 특정 비트율로 부호화되어 있는 비디오를 원하는 비트율의 다시 변환하기 위해서 복호화 만 후 다시 부호와의 과정을 거쳐야 하기 때문에 이에 따른 계산량의 증가와 더불어 전송시간에 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 제안된 것이 프레임 건너뜀 기법 즉 시간적 해상도 변환 트랜스코딩이다. 비디오를 부호화하는 과정에서 계산량을 가장 많이 차지하는 움직임 추정과정의 계산량을 줄임으로써 트랜스코딩을 수행하는데 소모되는 시간과 노력을 크게 줄이고, 건너뛰지 않고 남아있는 프레임에 더 많은 비트를 할당하여 요구되는 화질을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 방향성을 고려한 움직임 벡터 재추정 기법과 정제 기법을 제안한다 제안된 기법인 E-FDVS(Efficient-Forward Dominant Vector Selection)는 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 매크로블록과 움직임 벡터의 차이를 이용하여 움직임 벡터를 재추정한다. 그리고 제안한 기법인 DOS(Direction Oriented Search)를 사용하여 재추정 된 움직임 벡터의 방향으로 강한 움직임 벡터 정제를 함으로써 기존의 기법에 비해 우수한 화질을 제공한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.33 no.7
• /
• pp.399-412
• /
• 2006

A clustering based wireless internet proxy server with cooperative caching has a problem of minimizing overall performance because some servers become overloaded if client request pattern is Hot-Spot or uneven. We propose a self-learning based adaptive clustering scheme to solve the poor performance problems of the existing clustering in case of Hot-Spot or uneven client request pattern. In the proposed scheme, requests are dynamically redistributed to the other servers if some servers supposed to handle the requests become overloaded. This is done by a self-learning based method based dynamic weight adjustment algorithm so that it can be applied to a situation with even various request pattern or a cluster of hosts with different performance. We performed experiments in a clustering environment with 16 PCs and a load balancer. Experimental results show the 54.62% performance improvement of the proposed schemes compared to the existing schemes.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2015.11a
• /
• pp.13-15
• /
• 2015

본 논문에서는 하나의 중계기가 하나의 송신기로부터 신호를 받아 증폭한 후에 수신기로 재전송하는 방식으로 송신기와 수신기 사이의 통신을 돕는 네트워크를 고려하였다. 중계기가 독자적인 에너지원이 없는 경우 일정한 양을 에너지를 확보하여 중계에 사용하기 위해서 송신기로부터의 신호를 에너지로 하베스팅하는 모델을 생각하였다. 또한, 나아가 현재의 다양한 무선통신 네트워크에서 사용중인 적응변조를 적용하여 항상 일정이상의 비트오율을 만족할 수 있는 더욱 현실적인 모델이 되도록 하였다. 이러한 모델에서 정해진 만큼의 시간을 하베스팅에 사용했을 경우 처리율을 구하였으며, 나아가 그 시간을 최적화하여 유도한 처리율을 최대화하는 문제를 만들었다.

• Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
• /
• v.1 no.2
• /
• pp.19-29
• /
• 2002

This paper deals with heterogeneous video transcoding, which is one of key technologies for the MPEG-21 digital item adaptation. It is noted that motion vector reuse Is necessarily required for computationally efficient implementation of the transcoder. But conventional transcoder employs the motion vector reuse methods only for P-pictures. In this paper, we propose two new motion vector reuse method for B-pictures. By using the proposed methods, we can produce the MPEG bitstream, which is encoded in a I/B/P picture mode. Computer simulation results show that the proposed methods can reduce the computational burden of the transcoder significantly, while allowing only a small amount of performance degradation.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.365-367
• /
• 2012

클러스터링 기법은 반복적인 setup phase와 steady phase의 반복으로 네트워크를 재구성하는 방법을 사용하며, 이 방법으로 일부 노드에 부가되는 부하를 네트워크에 분산하여 네트워크를 장시간 동안 안정적으로 유지시키는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법의 가장 큰 문제는 setup phase에서 소비되는 에너지가 간과할 만한 수준이 아니라는 데에 있다. 이에 몇 논문은 이러한 반복적인 setup을 제거하여 네트워크 성능 향상을 꾀하기도 하였다. 그러나 setup의 에너지 분산 효과를 고려하면, setup phase의 삭제는 바람직하지 않다. 본 논문에서는 고정 주기를 갖고 발생하는 setup phase의 반복을 네트워크 환경에 맞게 적응적으로 발생시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06b
• /
• pp.59-63
• /
• 2010

소프트웨어가 실행되는 인프라와 물리적인 환경이 바뀜에 따라 변경이 필요한 경우가 갈수록 많아지고 있다. 특히 사용자 인터페이스 방식이나 플랫폼이 바뀌는 모바일 소프트웨어의 경우 설계 과정에 쉽게 전환할 수 있는 융통성을 고려하지 않기 때문에 레거시 프로그램을 새로운 환경에 맞게 변환하거나 동적으로 적응시키기 위한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 분리된 관심사를 정의할 수 있는 AOP(Aspect-Oriented Programming) 기술을 이용하여 새로운 사용자 인터페이스 방식이나 새로운 플랫폼에 적응시키는 방안을 제안한다. 이 방법으로 적응이 어려운 레거시 시스템을 동적으로 적응시킬 수도 있으며 재사용할 수도 있다.