관찰 단위들간 특정한 공간 종속관계를 지닌 공간모집단에서 사각형의 칸들로 분할한 후 각 칸마다 하나의 표본점을 임의추출하여 관심 변수의 모수를 추정할 때 탐색 관찰조건을 만족하는 인접한 표본단위만을 추가 관찰하여 모수를 추정하는 적합탐색 추정 방법을 층화 공간표본설계에 적용시켜 보았다. 모의자료를 설정한 가상의 2차원 공간모집단을 층화 공간표본설계에 의해 층화시킨 후 적합 탐색 추정방법을 적용시켜 본 결과, 단순히 공간모집단을 분할하는 전통적인 공간표본설계보다 적은 수의 표본이 관찰되었으며, 효율성이 크게 감소하지 않는 결과를 얻음으로써 층화효과와 적합탐색 관찰효과가 동시에 존재하는 적절한 추정 결과를 얻을 수 있었다.
2차원의 공간모집단에서 모수를 추정하기 위하여 모집단내에서 존재하는 위치들간의 공간적 종속관계를 이용하여 표본단위를 관찰하는 적합탐색 관찰방법을 제안하고, 공간모집단에서 관심영역의 면적이나 비율을 추정하고자 할 때 적합탐색 관찰방법을 적용하여 얻은 추정량에 대하여 살펴본다. 각 표본점들 사이에 존재하는 공간종속관계를 이용한 적합탐색 관찰방법을 적용한다면 조사이전에 미리 정해지는 표본크기 n에 대하여 추출된 표본단위들을 모두 관찰하는 전통적인 표본설계에 비하여 보다 적은 수 $m(m \leq n)$개의 관찰로써 추정할 수 있을 것이다. 이로써 표본조사시 발생하는 비용과 시간 등의 절감효과가 기대되며, 추정하려는 관심영역의 형상에 대한 사전 정보가 존재하지 않더라도 적합탐색 관찰방법으로 그 형상을 파악할 수 있게 된다.
블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA) 중에서 가장 널리 알려진 3 단계 탐색(three-step search, 3SS) 알고리즘은 큰 움직임 추정에 적합하지만 고정된 탐색 점으로 인하여 작은 움직임 추정에는 계산 면에서 낭비가 심하고 탐색이 잘못될 경우가 대부분이다. 한편, 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS)은 중앙-편중된 움직임 추정을 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 알고리즘으로 보완하여 예측성과 탐색 속도를 향상시킨 알고리즘이다. 본 논문에서는 탐색 초기 단계에서 탐색 점을 최적 배치하고 E3SS 의 SDS 알고리즘을 변형시킨 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안된 탐색 알고리즘이 E3SS 와 비교하여 평균 22% 정도 계산량을 감소시키면서도 MSE(Mean Square Error)의 성능 저하를 거의 보이지 않는 것으로 나타난다.
동영상 부호화에서 블록 정합 움직임 추정 기법은 움직임 추정 기법으로 가장 많이 쓰이고 있는 방법이다. 이 논문에서는 블록 정합 움직임 추정 기법의 하나로 최근에 제안된 공간적 상관 관계와 계층적 탐색방법을 이용한 고속 움직임 추정 알고리즘의 구현에 적합한 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 구조는 systolic array에 바탕을 둔 탐색 기본 단위와 두 개의 shift register array등으로 이루어지며 수평/수직 -32~+31 화소 크기의 탐색을 수행한다. 이 때 탐색 기본 단위는 반복하여 사용하게 함으로써 게이트 수를 최소화하였다. 탐색 기본 단위의 구조로는 전역 탐색을 수행할 수 있는 기존의 여러 가지 systolic array 들이 사용 가능하며, 그 선택에 따라 칩의 크기와 속도 사이의 절충이 가능하다. 본 논문에서는 PE(processing element)의 개수를 줄여 전체적인 칩 사이즈를 줄이는데 중점을 두고 탐색 기본 단위의 구조를 결정하였다. 제안된 구조를 이용하면 $352{\times}288$ 크기의 영상, 탐색 영역 수평/수직 -32~+31 화소에 대해서 클럭 주파수가 35MHz일 때 최대 30Hz까지 실시간 처리를 할 수 있는 움직임 추정 칩을 20,000 게이트 이하로 구현할 수 있다. 더 높은 전송률의 입력 영상($720{\times}480$, 30Hz)에 적용할 경우에는 단순히 PE 개수를 늘리 구조를 탐색 기본 단위로 선택함으로써 실시간 구현이 가능하다.
본 논문에서는 좌·우영상의 차영상 정보를 이용하여 3차원 입체영상의 변이(disparity)를 추정함에 있어서 계산량을 줄이는 변이 추정 방법을 제안하였다. 3차원 입체 영상의 변이를 블록 기반으로 추정하는 방법으로는 전체 탐색(Full Search)알고리듬이 있으나 탐색범위 안에 존재하는 모든 위치에 대하여 추정 오차를 계산하기 때문에 많은 계산량을 줄이기 위한 변이 추정 기술이 많이 연구되고 있다. 그러나 일반적으로 전체 탐색 알고리듬 보다 많은 화질열화를 초래한다. 본 논문에서 제안한 방법은 좌·우영상의 차영상을 이용하여 차영상의 블록 특성에 따라 추정하고자 하는 블록들을 분류하여 각각 그 특성에 맞는 적합한 탐색범위를 가지고 변이 추정방식 과정을 수행한다. 본 논문에서 제안한 변이 추정하는 기술은 기존의 변이 추정 기법들에 비하여 화질의 열화가 적으면서 계산량을 줄이는 결과를 보여준다.
본 논문에서는 다이아몬드 탐색(diamond search, DS)과 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS) 등의 블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA)들에서 이용된 작은 다이아몬드(small diamond) 패턴을 광역 탐색에 적합하도록 확장시킨 고속의 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 탐색 윈도우(search window)의 중앙으로부터 설치된 정사각형 패턴의 크기가 내부에서 대수적으로 감소되며 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 기법에 의해 탐색이 완료된다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 DS 보다 평균 3개의 탐색 점을 더 적게 사용하고 E3SS에 비하여 약 5개 정도의 탐색 점 수에 대한 이득을 보이지만 움직임 추정상의 정확도는 다른 고속 BMA들과 거의 동일한 수준을 유지하는 것으로 확인된다.
본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 전역탐색 기반의 움직임추정 알고리즘과 이에 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC 화면 간 예측에서의 움직임추정은 시간적 중복성을 제거하기 위하여 보간 된 참조 픽쳐에서 현재 PU와 상관도가 높은 예측 블록을 탐색하는 과정으로 전역탐색 알고리즘과 고속탐색 알고리즘을 이용한다. 전역 탐색 기법은 주어진 탐색 영역내의 모든 후보 블록에 대하여 움직임을 예측하기 때문에 최적의 결과를 보장하지만 연산량 및 연산시간이 많은 단점을 지닌다. 그러므로 본 논문에서는 Inter Prediction의 연산량 및 연산시간을 줄이기 위해 전역탐색에서 SAD연산을 재사용하여 연산복잡도를 줄이는 새로운 알고리즘을 제안하고 이에 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘은 HEVC 표준 소프트웨어 HM16.12에 적용하여 검증한 결과 기존 전역탐색 알고리즘보다 연산시간은 61%, BDBitrate는 11.81% 감소하였고, BDPSNR은 약 0.5% 증가하였다. 또한 하드웨어설계 결과 최대 동작주파수는 255 Mhz, 총 게이트 수는 65.1K 이다.
본 논문에서는 적응적 탐색기반 움직임 추정을 사용한 프레임 율 변환(FRC : Frame Rate Conversion) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 회귀탐색, 삼 단계탐색(3-SS : 3-Step Search), 그리고 단일예측탐색을 복합적으로 사용하며, 이 세 가지 탐색기법 중 블록 별 영역 특성에 가장 적합한 탐색 기법을 적용한다. 이러한 적응적 탐색방법을 적용함으로써 계산 량의 증가를 억제하면서 움직임 추정의 정확도를 향상시킨다. 이를 위해 제안된 기법에서는 시간적 예측을 통해 영상전체를 블록 별 움직임 종류에 따라 3가지 영역으로 분할한다. 제안된 움직임 추정기법을 사용한 프레임 율 변환 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.
블록 정합 움직임 추정 알고리즘은 국제 표준인 MPEG, H.26x등 대부분의 표준 비디오 압축 기법에 채택되어 시간적 중복성을 제거하여 압축률을 높이는 핵심적인 기술로 사용되고 있다. 이러한 블록 정합 알고리즘 중 전역 탐색은 탐색영역이 증가하는 경우 막대한 양의 연산이 필요하다는 단점을 갖고 있다. 반면에 고속 탐색 및 이진 연산 알고리즘은 전역 탐색보다 연산량과 속도는 개선할 수 있지만, 성능이 크게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 구현이 용이하고 움직임 추정을 고속으로 수행 할 수 있는 새로운 BCBM(Bit Converted Boolean Matching)알고리즘을 제안한다. BCBM 알고리즘은 움직임 추정 시 필요한 연산을 이진 연산으로만 수행하면서 전역 탐색에 근접한 성능을 나타낸다. 움직임 추정 성능은 CIF 포맷의 영상 100프레임을 이용하여 분석하였다. BCBM 알고리즘의 PSNR 성능은 전역 탐색 알고리즘보다 약 0.08㏈ 떨어지지만, 고속 탐색 알고리즘 및 기존의 이진 연산 알고리즘 보다 0.96∼2.02㏈ 정도 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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