H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이면서 보다 나은 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 대칭적인 탐색패턴을 이용한 계층적인 탐색 기법을 사용하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 십자가 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 작은 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 제안한 움직임 추정 탐색 기법에서 사용한 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 기법의 성능을 전역 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정에 소요되는 시간에 있어서 약 4~5.5 배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 전역 탐색 기법의 화질과 같거나 약간의 화질 저화를 보였다. 반면에, 비대칭 다중 육각형 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정 속도면에 있어서 약간의 성능 향상과 화질에 있어서 비슷하거나 최대 0.05 (dB)정도 향상을 보였다.
순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 취급하였으나 Apriori-QSP에서는 새롭게 퀀터티 정보에 대한 처리의 개념을 도입하였다. 전채 순차 패턴을 찾는 알고리즘들은 너비 우선 탐색과 깊이 우선 탐색 기법으로 분류할 수 있는데, 이러한 분류에서 Apriori-QSP알고리즘은 너비 우선 탐색 기법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 퀀터티 정보를 처리하는 깊이 우선 탐색 기법을 제안하였다. Apriori-QSP에서 제안되었던 후보패턴 생성에 대한 필터링파 샘플링 기법을 깊이 우선 탐색의 탐색 기법으로 적용하였으며, 다양한 실험 결과들이 깊이 우선 탐색에서도 이러한 기법이 효율적임을 보여 주고 있다. 또한 길이가 긴 순차 패턴 마이닝의 경우 너비우선 탐색에 비해 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
이 연구는 하이퍼미디어 사용자의 정보처리 유형과 하이퍼미디어 정보탐색 패턴과의 관련성을 밝히기 위한 연구이다. 정보처리 유형은 Human Information Processing Styles(HIPS)로 측정되었다. 정보탐색 패턴의 세 가지 유형은(a) 정보탐색 폭에 관한 패턴(b) 정보탐색 경로에 대한 패턴, 그리고(c) 정보탐색 방법에 관한 패턴이다. 조사대상은 102명의 대학생들로 구성되었다. HIPS 결과에 따라 각각 34명의 학생들이 좌놔우위, 우뇌우위, 통합적뇌 정보터리자 집단에 선정되었다. 선정된 학생들은 하이퍼미디어를 활용한 정보탐색과제를 완성하기 위해 A.g.i.l.e Trainer$^{TM}$ 프로그램과 60분 정도 상호작용 하였다. 연구결과 하이퍼미디어 사용자의 정보처리 유형이 정보탐색 패턴에 커다란 영향을 주는 것으로 나타났다.
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 논문은 고속 블록 정합 알고리즘에 관한 것으로, 적응형 육각 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장하는 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 고속 움직임 추정의 국부 최소 문제를 경감하기 위해 적응형 육각 탐색의 최적 국부 정합점에 의해 형성된 기존의 탐색 패턴에 차순위 국부 정합점을 중심으로 새롭게 형성한 탐색 패턴을 추가하여 탐색패턴을 적응적으로 확장한다. 제안된 방법에 따르면, 육각 탐색 기반 블록 정합 알고리즘을 확장된 탐색 패턴에 적용하여 움직임 벡터를 추정함으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공하는 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다.
사용자가 다양한 디바이스를 통해 특정 사이트를 방문 했을 때 스크롤 없이 볼 수 있는 메인 영역에 위치 하고 있는 히어로 이미지는 다중의 슬라이드를 포함하면서 다양한 캐러셀 탐색 패턴을 가지게 되었다. 캐러셀 디자인은 숨겨진 슬라이드로 인해 사용자의 선택을 받지 못한다는 부정적인 인식이 있는 반면, 사용자가 방문한 사이트의 사용 목적 및 사용자의 컨텍스트에 따라 그 유용성이 달라 질 수 있음을 알 수 있었다. 또 캐러셀 디자인의 탐색 패턴은 사용자 경험에 영향을 가장 큰 영향을 미치는 요소로 좌우 화살표 탐색 패턴, 하단 페이지네이션 탐색 패턴, 아코디언 형태 탐색 패턴, 썸네일 형태 탐색 패턴, 분할된 슬라이드 형태 탐색 패턴, 그리고 마지막으로 좌우 슬라이드 탐색 패턴의 여섯 가지로 구분할 수 있었다.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 작은 육각패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 11~51% 이상의 높은 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.05~0.74dB 의 향상을 보였다.
본 논문은 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 육각 탐색과정에서 추출한 정합점에 대해 정합 검증 패턴을 이용하여 정합도를 검증함으로써 국부 최소 문제를 효과적으로 개선한 고속 움직임 벡터 추정 기법에 관한 것이다. 제안된 방법은 우선, 적응형 육감 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장한다. 이후 이렇게 확장된 탐색 패턴에서 추출한 임시 전역 정합점을 대상으로 정합 검증 패턴을 이용하여 정합도의 비교우위를 재차 검증한다. 이 검증 결과에 따라 추가 탐색 과정을 계속적으로 진행할 것인지 또는 현 임시 전역 정합점을 최종 전역 정합점으로 확정할 것인지 여부를 결정하는 과정을 반복적으로 수행함으로써 움직임 보상화질을 개선한 것이다. 제안된 방법에 따르면, 정합 검증 패턴을 적용한 검증 과정에서 추가적인 연산량 증가가 초래되지만 이를 상호타협적으로 보상할 수 있는 화질 측면에서의 성능 개선 효과를 기대 할 수 있다.
본 논문에서는 십자패턴과 육각패턴을 이용한 고속 블록 정합 동작 예측 기법을 제안한다. 블록 기반 탐색에서 전역 탐색방법이 가장 좋은 동작벡터를 찾지만, 탐색영역 내의 모든 전을 검색하기 때문에 많은 시간을 필요로 하게 된다. 본 방법은 대부분의 동영상에서 동작벡터가 블록의 중심 부근에 집중적으로 분포함을 착안하여 십자패턴으로 중앙을 우선 탐색한 다음 움직임이 큰 동작벡터를 육각패턴을 사용하여 찾는다. 실험결과, 본 방법은 기존의 탐색방법보다 화질과 탐색시간에서 대부분의 경우에 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 고속 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 새로운 고속 블록 정합 알고리즘 개발을 위해 기존의 다이아몬드패턴과 육각패턴의 단점을 해결할 수 있는 납작한 육각패턴을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 움직임이 큰 벡터에 대해서 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험 결과를 통해 제안된 납작한 육각패턴 탐색 알고리즘은 다이아몬드패턴 탐색 알고리즘이나 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 $0.4{\sim}21.3%$의 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 $0.009{\sim}0.531dB$의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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