본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 새로운 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 영향을 끼칠 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행한다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 FSA 방법에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 유지하는 것을 볼 수 있었다.
항공기 탑재형 SAR에서 요동보상 후 남아있는 잔여 오차 및 공간 가변적 오차 등으로 인해 품질이 저하된 SAR 영상을 보상하기 위한 분할처리 기반 자동초점 기법을 제시한다. Spotlight SAR는 공간 분할하고, Stripmap SAR는 시간 분할한 뒤, 분할된 데이터에 대해 영상을 생성한 후, 추정된 오차의 적합성 분석과정이 포함된 구역 자동초점 기법(Autofocus)를 수행한다. 또한 분할된 영상에서 위상오차 추정이 되지 않아 보상이 되지 않는 경우에는 인접한 분할 영상의 위상오차에 가중치를 부여하여 보상하는 과정을 통해 전체 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 적응적 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 정방형의 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 비정방형의 적응적 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 시간적으로 움직임이 연속될 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행하여 탐색의 정확성을 높이고 탐색 시간을 줄일 수 있다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 탐색 방법들에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 보였다.
본 논문은 일생동안 한 개인이 느끼는 오감 정보를 모두 저장하는 데 필요한 기억 용량을 분석하고 저장공간을 추정하였다. 추정된 저장 공간은 현대 압축 기술을 사용하였고, 오감 정보는 입거나 이식 가능한 유비쿼터스 환경하에서 얻어지는 센싱 정보이다. 저장 공간의 약 76%가 일반 텔레비젼 수준의 화질인 비디오 시각 정보를 저장하는 데 사용되고 저장 공간의 나머지 부분은 인덱스 정보를 포함하는 음성, 미각, 후각, 촉각 정보를 저장한다. 한 개인의 태아기를 포함한 일생 동안, 약 100년간의 데이터 저장에는 약 600 tera bytes의 저장 용량이 필요한 것으로 분석되었다.
정합 블록의 모든 화소가 블록 정합에 동등하게 기여하지 않고, 정합 오차는 영상 복잡도의 영향을 크게 받는다. 이런 사실을 근거로 본 논문에서 영상의 복잡도에 의해 선택되는 일부 서브블록만을 이용한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제한한다. 제안된 알고리즘은 정합 블록을 16개의 서브블록으로 나누고, 각 서브블록의 영상 복잡도를 계산하고, 일부 복잡한 서브블록만을 사용하여 부분 블록 정합을 수행하여 움직임 벡터를 검출한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존 탐색 알고리즘과 비교하여 무시할 수 있을 정도의 화질 저하를 야기하지만 상당한 계산량을 줄여주는 것을 보여준다.
본 연구는 마케팅 분야에서 주로 사용되는 신제품확산모델(new product diffusion model)들이 기본적인 배스 모형(Bass model)에 기반하여 개별 소비자의 이질성(heterogeneity)을 반영하지 못하고, 제품이 시장에 출시되기 이전 단계에 시장수요를 예측하지 못하는 한계를 극복하기 위한 방법론을 제시하기 위해 진행되었다. 연구에 사용된 방법론을 살펴보면, 먼저 컨조인트(Conjoint) 분석을 통해 제품의 개별 속성들에 대한 소비자의 선호 구조를 파악하고, 이를 통해 추정된 정적(static)인 소비자 효용함수를 시장 및 기술 환경의 변화에 대한 적절한 예측자료와 결합하여 동적(dynamic)인 효용함수로 전환함으로써 시간에 따른 동적(dynamic) 시장 점유율(market share)을 예측하고, 그 결과를 신제품확산모델로부터 도출된 잠재시장(market potential) 추정치와 결합함으로써 신제품의 판매량을 예측한다. 또한 본 연구에서 제시하는 모델을 한국의 30인치 이상 대형TV 시장에 대해 실증적으로 분석하였으며, CRT TV, Projection TV, LCD TV, PDP TV에 대한 시장수요를 예측하였다. 분석 결과, 소비자들은 TV 선택시 화질과 가격에 민감한 반응을 보이는 것을 알 수 있으며, 이를 바탕으로 한 시장 예측 결과, 단기적으로는 가격 경쟁력이 있는 Projection TV가 높은 시장 점유율을 보이지만, 50인치 이상 LCD TV가 상용화될 경우, LCD TV가 다른 TV들보다 상대적으로 많은 판매량을 보일 것으로 예측되었다. 또한 TV 크기에 따른 소비자들의 선택을 살펴본 결과 50∼60인치대에 비해 40인치대 크기의 TV가 많이 판매될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.
다양한 처리능력을 가진 단말기들은 복잡한 네트워크 환경의 호환성을 제공하기 위해서, 전송 네트워크 채널이 허용하는 범위내로 부호화된 비디오의 비트율을 적응적으로 맞춰 주어야 한다. 트랜스코더는 특정 비트율로 부호화 되어 있는 비디오를 원하는 비트율로 다시 변환하기 위해서 복호화한 후 다시 부호화의 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 논문에서 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 제안한 기법인 E-FDVS (Efficient-Forward Dominant Vector Selection)는 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 매크로블록과 움직임 벡터의 차이를 보상하여 움직임 벡터를 재추정한다. 실험에서는 MPEG-2 영상에 대해서 제안한 방법을 적용하여 기존의 방법들에 비해서 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 프레임내의 정보를 이용하여 손실 블록을 복구하기 위한 공간 영역의 손실 블록 복구 방법을 제안한다. 손실 블록에 이웃하는 정확하게 수신된 블록들의 경계 화소의 차분값에 의해서 손실 블록이 에지 영역인지 평탄 영역인지를 판단하고 각각 다른 보간 방법을 적용한다. 에지 영역으로 판단되었을 경우 에지 방향을 추정하고 추정된 에지 방향에 따라 화소들 사이의 거리와 차분값을 가중치로 사용하여 적응적으로 손실 블록의 손실 화소들을 보간한다. 제안 방법은 이전 방법들에 비해 계산양은 적은 반면에 주관적 화질 비교에서 더 좋은 성능을 보이고 객관적 비교에서도 우수한 성능을 보인다.
HEVC에서는 가변 블록 크기마다 각각 독립적으로 움직임 추정을 수행하기 때문에 단일 블록 크기일 때보다 몇 배의 탐색 영역 데이터가 필요하며 조기 중단 기법의 적용도 어렵다. 본 논문에서는 가변 블록 크기에서도 탐색 영역 데이터를 재사용하고 조기 중단 기법도 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 TZS 알고리즘에 적용한 결과, 화질 저하가 거의 없이 화소 비교 연산량과 탐색 영역 데이터 액세스를 1/3.7 ~ 1/2.9로 줄였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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