움직임 추정은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수행 시간을 요구한다. H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 수행 시간을 줄이면서 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소와 부화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 계층적인 탐색 기법을 사용하였고, 정확한 움직임 추정을 위하여 블록 크기에 따라 부화소 움직임 추정 패턴을 적응적으로 결정하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 대칭적 십자가-엑스 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 이 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 부화소 움직임 추정 탐색 기법은 부화소 움직임 추정을 위하여 기존의 전역 부화소 탐색 패턴, 중앙 편향적 부화소 탐색 패턴과 제안한 부화소 움직임 탐색패턴들을 사용한다. 그리고 블록의 크기에 따라 3가지의 부화소 탐색 패턴들 중 한 패턴이 부화소 움직임 추정을 위해 적응적으로 결정된다. 블록의 크기에 따라 적응적으로 부화소 탐색 패턴이 결정되므로 보다 정확하게 부화소 움직임 추정을 수행할 수 있다. 제안한 기법을 전역 탐색 기법과 비교하였을 때 약 5.2배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 약 0.01 (dB)정도 성능 저하를 보였다. 반면에, 비대칭 다중육각형 탐색 기법과 비교하였을 때 움직임 추정 속도와 화질에 있어서 각각 약 1.2배와 약 0.02 (dB)정도 향상을 보였다.
본 논문에서는 처리 구조, 계산량, 그리고 압축 성능 측면을 동시에 고려하여 head-and-shoulder 영상에 효과적으로 적용될 수 있는 움직임 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성되며, 첫번째 단계에서는 등간격 전역 탐색을 수행하고, 두번째 단계에서는 경계를 갖는 지역 탐색을 수행한다 제안 방법을 head-and-shoulder영상에 적용한 결과, 탐색 영역 8 인 경우 전역 탐색과 비교할 때 PSNR 은0.06 dB 이하로 차이가 나며, 부호화시 발생 데이터양도 103 % 이하로 거의 차이가 나지 않았다 그러나 계산량에 있어서는 전역 탐색과 비교할 때 91% 의 계산량 절감 효과가 있다. 이것은 부호화기 전체 계산량 대비 전역 움직임추정 계산량이 34.71% 를 차지한다는 사실을 고려해볼 때, 부호화기의 계산량을 31.6%줄이는 결과를 의미한다.
최적해 탐색 도구로 널리 알려진 유전 알고리즘을 이용하여 신경망의 학습을 위한 가중치를 탐색하는 방법은 신경망의 학습 방법의 하나로 사용되고 있다. 신경망의 가중치는 일정 시간의 유전자 연산을 수행하게 되면 최적화된 가중치의 값과 유사하게 되는 특징을 지닌다. 이는 유전자 연산 방법에 의해 가중치가 수렴되고 있음을 의미하며, 그 때의 가중치는 일정한 패턴을 지니는 특징을 발견할 수 있다. 이에, 본 논문에서는 탐색된 가중치의 패턴을 보존하기 위한 방법으로 유전자의 일정 부분을 고정한 후 유전자 연산을 수행하는 개선된 학습 방법을 제안하고자 한다. 이를 이용할 경우에 유전자 탐색의 문제점으로 제시되고 있는 탐색 시간을 효율적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 특정 주제에 관한 웹 문서들을 더욱 빠르고 정확하게 탐색하기 위하여 강화학습을 이용한 HIGH-Q 학습 알고리즘을 제안한다. 강화학습의 목적은 환경으로부터 주어지는 보상(reward)을 최대화하는 것이며 강화학습 에이전트는 외부에 존재하는 환경과 시행착오를 통하여 상호작용하면서 학습한다. 제안한 알고리즘이 주어진 환경에서 빠르고 효율적임을 보이기 위하여 넓이 우선 탐색과 비교하는 실험을 수행하고 이를 평가하였다. 실험한 결과로부터 우리는 미래의 할인된 보상을 이용하는 강화학습 방법이 정답을 찾기 위한 탐색 페이지의 수를 줄여줌으로써 더욱 정확하고 빠른 검색을 수행할 수 있음을 알 수 있었다.
대학의 게임개발 프로젝트에서 QA를 수행하기 위해 필요한 테스트 베이시스를 확보하기 쉽지 않다는 문제가 있다. 이렇게 테스트 베이시스가 부족한 경우 경험기반 테스트 기법이 대안이 될 수 있다. 탐색적 테스팅은 경험기반 테스트 기법 중에서도 체계화가 되어 있는 기법이다. 본 논문에서는 탐색적 테스팅을 활용할 경우에 필요한 탐색적 테스팅 수행 절차와 보고서 양식을 제시하였다. 본 논문에서 제안하는 QA 프로세스와 양식은 실제 게임개발 프로젝트에서 유용하게 적용할 수 있다.
본 논문에서는 화면 내 블록 카피 (IntraBC: Intra Block Copy) 예측 기술의 압축 성능 분석과 향상된 해쉬 기법을 통한 HEVC (High Efficiency Video Coding) 스크린 콘텐츠 코딩 성능 기법을 제안한다. 현재 SCM (Screen Content Coding Test Model) 에 채택 된 화면 내 블록 카피 기술에서는 $16{\times}16$ 블록에는 1차원 탐색을 수행하고 $8{\times}8$블록에서는 해쉬기반 전역 탐색을 수행하여 해쉬가 일치하는 블록들과 RD-Cost를 수행한다. 현재의 해쉬기반 전역탐색에는 기울기 (Gradient) 위주의 해쉬 구성으로 인해 해쉬가 고르게 분포하지 않아, RD-Cost 수행횟수가 과도하게 많아지는 문제가 있다. 제안하는 방법은 전역적 화면 내 블록 카피의 해쉬 구성 방법을 개선함으로써, 기존 SCM-6.1 대비 0.46%의 BDBR 향상을 확인하였다.
최근 들어 인간과 컴퓨터 상호작용 분야에서 기존의 인지적인 측면 이외에 정서의 역할에 대한 관심이 증폭되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 사용자가 좁은 화면을 통해 정보검색을 수행 할 때 정서 상태에 따라 정보 검색 패턴이 다른지 알아보고자 하였다. 실험참가자들의 정서 상태를 인위적으로 유도하기 위해 검색과제를 수행하기 전에 긍정적인 정서와 부정적인 정서를 유발시킬 수 있는 음악을 듣게 하였고 동시에 자신의 과거 기역으로부터 긍정적인 정서 혹은 부정적인 정서를 유발 시킬 수 있는 과제를 수행하도록 하였다. 정서 유발 과정이 끝난 뒤 각 실험 참가자들은 좁은 화면을 통해 정보 탐색 과제를 수행하였다. 정보 탐색 과제는 주어진 시간 동안 제시되는 나라들에 대한 여행 정보를 검색하는 것이었고 정보 검색이 이루어지는 동안 소요된 시간 및 검색 페이지 링크가 기록되었다. 실험결과 긍정적인 정서상태에서는 중립 상태와 부정적인 정서 상태에 비해서 보다 광범위하고 빠른 정보검색이 이루어지는 것으로 나타났다.
그래프 데이터가 대용량화됨에 따라 데이터를 저장 및 유지하기 위한 비용이 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 대용량 그래프에서 최단경로를 탐색하는 것은 빈번한 디스크 I/O와 그래프의 높은 복잡도로 인해 매우 오랜 수행시간을 요구한다. 최근 그래프의 밀집도가 높은 부분그래프를 하나의 슈퍼노드로 표현하여 그래프 크기와 디스크 I/O를 줄이는 그래프 요약 연구가 수행되고 있다. 이와 같은 요약된 그래프에서 효율적으로 최단경로를 탐색하기 위해서는 요약그래프의 복원을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 요약그래프의 복원 성능을 분석하고, 이를 이용하여 오차를 최소화하며 빠르게 최단경로를 탐색하는 근사 기법을 제안한다. 또한 최단경로 탐색과정 중 복원이 요구되는 슈퍼노드가 포함된 경로를 사전에 색인으로 구축하여 정확한 최단경로를 효율적으로 탐색하는 기법을 제안한다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 요약그래프에서의 최단거리 탐색기법이 원본 그래프를 고려한 기법들보다 최대 70%로 수행시간이 향상되었음을 보인다.
본 연구는 대학생 250명을 대상으로 장독립-장의존 인지양식이 정보탐색행위에 미치는 영향을 분석하였다. 장독립-장의존 인지양식은 집단잠입도형검사(GEFT: Group Embedded Figure Test)로 검사하였으며, 정보탐색행위는 정보탐색 수행평가와 설문조사의 방법으로 조사하였다. 분석 결과, 장독립-장의존 인지양식은 본 연구에서 설정한 항목들 중에서 한 개의 항목을 제외하고는 전부 정보탐색 수행평가의 항목에 영향을 미친 것으로 분석되었다. 따라서 인지과정 도중에 작용하는 인지적 특성인 인지양식은 정보를 탐색하는 실제적인 행위에 영향을 미쳤다고 할 수 있다. 그리고 장독립-장의존 인지양식은 정보탐색행위의 영역적인 면에서는 탐색결과와 일반적인 정보탐색행위를 제외하고, 탐색과정에만 영향을 미쳤다. 그러므로 정보탐색행위의 탐색 과정적 영역에서는 인지양식의 연구가 효율적이라고 할 수 있다.
본 연구는 탐색자들이 탐색을 수행하는 과정에서 탐색질문에 내재하고 있는 탐색목적을 탐색과정에 반영하려고 노력하는지를 파악하고자 하였다. 54명 탐색자들을 선정하여 탐색질문을 제시하되 탐색목적을 정확률을 높이는 탐색과 재현율을 높이는 탐색으로 구분하여 두번 탐색하도록 요청하였다. 비록 동일한 탐색질문이라 할지라도 탐색목적이 다른 경우, 탐색자들은 탐색목적을 충족시키기 위해 노력하는지를 탐색자들이 투입하는 탐색노력 변수와 탐색결과 변수로 살펴보았다. DIALOG 정보 검색 시스템을 통해 ERIC ONTAP화일을 탐색한 결과 탐색자들은 정확률을 높이는 탐색과 재현율을 높이는 탐색에서 의미있게 재현율과 정확률로 측정했을 때 탐색자들은 두 종류의 탐색성취 요구수준을 의미있게 달성한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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