본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8x8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 클래스 정보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 에지 블록으로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 측면에서는 유사하지만, 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.
골형성 유도 단백질(bone morphogenetic protein, BMP)은 성장이나, 골형성과정에서 중용한 역할을 한다고 입증되었고 그것의 운반체에 대한 연구가 이뤄져 왔다. 하지만 수직압이 존재하는 곳에서 골증대술에 적용할 수 있을 만큼 강한 공간유지능력이 있는 운반체에 대한 연구는 그리 많지 않았다. Macroporous biphasic calcium phosphate block (MBCP block)은 공간유지능력이 뛰어나며 강한 수직압을 견딜수 있는 골대체물질이다. 이 연구의 목적은 MBCP block을 골형성유도 단백질(rhBMP-2)의 운반체로 사용하여 백서 두개골 결손부에 적용하였을 때, 골 형성 효과를 평가하는 것이다. 36마리의 웅성백서에서 8mm 지름을 갖는 임계크기의 두 개부 결손을 형성하였다. 20마리씩 2개의 군으로 나누어 MBCP block만 이식한 군, MBCP block을 운반체로 사용하여 농도 0.025mg/ml rhBMP-2를 이식한 군으로 나누어 술 후 2주와 8주에 치유결과를 조직학적, 조직계측학적으로 비교 관찰 하였다. 조직계측학적 관찰 결과, rhBMP-2/MBCP block 군에서 MBCP block군에서 보다 2, 8주 모두 골밀도(bone density)가 유의성있게 증가하였다 (P<0.01). 각 군에서도 8주째가 2주째보다 골밀도가 유의성있게 증가하였다(P<0.01). 총조직 형성량 (augmented area)에서는 변화가 없었다. 이 연구 결과, 백서 두개골 결손부에서 MBCP block은 rhBMP의 운반체로 사용하였을 때 신생골 형성에 유의한 효과가 있을뿐 아니라 공간유지능력이 우수해서 수직압이 존재하는 골증대술(bone augmentation)시 rhBMP의 운반체로 가능성이 있다고 사료된다.
본고에서는 움직임 추정 성능을 개선하고 과도한 연산량과 전송 부담을 경감시키기 위해 HBMA에 기반한 가변 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 다음과 같이 네 단계로 구성된다. 우선, 연속된 두 프레임 간의 차영상 윤곡 정보에서 정의한 블록 활동도를 평균하여 현재 영상의 평균 블록 활동도를 산출한다. 두 번째로, 이렇게 산출한 평균 블록 활동도를 통해 카메라 패닝의 유무를 검출한 후, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 보상한다. 다음으로, 카메라 패닝 보상 후에 정의한 블록 활동도를 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 마지막으로, 제안된 가변 HBMA는 검색 테이블을 참조하여 블록 크기를 가변시키고 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다. 이상에서 설명한 각 단계에서 요구되는 비용함수는 차영상 윤곽정보를 통해 획득한 블록 활동도를 공통적으로 이용한다.
본 논문은 H.264/AVC를 위한 고속 블록 모드 결정 알고리즘에 대해 연구한다. H.264/AVC는 단일 크기의 블록을 이용하여 움직임 추정을 수행하는 기존 동영상 부호화 방식과는 다르게 16$\times$16, 16$\times$8, 8$\times$16, 8$\times$8, 8$\times$4, 4$\times$8, 4$\times$4의 7가지 서브 블록을 이용하는 가변 블록 움직임 추정을 채택한다. 이 방식은 효율적인 움직임 추정을 가능하게 하지만 동영상 부호화의 연산량을 크게 증가시키는 원인으로 작용한다. 고속 블록 모드 결정 알고리즘은 먼저 매크로블록에 존재하는 4개의 8$\times$8 블록을 기준으로 8$\times$8 보다 큰 블록 모드와 8$\times$8 보다 작은 블록 모드로 블록 영역을 예측한다. 여기서 8$\times$8 보다 큰 블록 모드로 예측되면 각 8$\times$8 블록간의 움직임 벡터 거리를 임계값과 비교하여 8$\times$8 이상의 블록 모드로 합병한다. 이는 8$\times$8보다 큰 블록 모드의 움직임 추정을 위해 RDO를 16$\times$16, 16$\times$8, 8$\times$16 8$\times$8에 대해 모두 수행하는 것이 아니라 각각의 8$\times$8 블록에 대해서만 수행하므로 블록 모드 결정을 위한 연산량을 효율적으로 감소시킬 수 있다.
본 논문은 H.264/AVC의 전체 부호화 과정의 큰 부분을 차지하는 블록 모드 결정의 연산량을 효율적으로 줄이면서도 영상의 화질을 감소시키지 않는 블록 모드 결정 알고리즘을 연구한다. 움직임 추정의 연산량 감소를 위해 매크로블록을 8$\times$8 보다 큰 블록 모드와 8$\times$8 보다 작은 블록 모드로 영역을 예측하여 모든 블록 모드 결정의 연산량을 줄인다. 여기서 8$\times$8 보다 작은 블록은 중요한 움직임 정보나 급격한 외각선의 경계를 포함 가능성이 높으므로 정확한 움직임 추정이 필요하다. 이를 위하여 8$\times$8 블록내 모든 블록 크기에 대해서 $RDC_{M\timesN}$를 구하고 가장 작은 $RDC_{M\timesN}$를 갖는 블록을 선택한다. 이때 $RDC_{M\timesN}$의 결정을 위하여 SATD와 이웃하는 탐색 블록의 화소값 평균의 차이를 이용한 움직임 강도를 사용하는 방식을 제안한다. 제안된 알고리즘은 매크로블록 내에서 블록 모드의 결정을 고속으로 수행하면서도 정확한 움직임 추정 및 보상을 가능하게 한다.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KByte 블록코기로 분리하는 인코딩 방법, 인코딩된 블록을 비구조적 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키는 방법, 분산된 블록을 검색하여 원본 데이터로 복구하는 방법을 제안하였다. 하지만 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 $600\sim700MB$의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니게 되었다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방에 의하여 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하였다. 셋째, 이용자의 데이터 검색방법에 있어 파일명을 키워드로 생성하는 방법을 제안했기 때문에 키워드 검색의 한계점이 들어났다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안 그리고 데이터 컨텐츠를 이용한 키워드 생성방안을 제안하였다. 따라서 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록생성을 1% 이내로 최소화하였고, 다면체의 구조적 위상에 인코딩된 블록을 전송하기 때문에 네트워크 부하를 감소시켰다. 그리고, 데이터의 컨텐츠를 키워드로 작성한 컨텐츠 기반 키워드 추출방법을 제안하였다.
지하공동 굴착현장에서 관찰되는 절리분포 양상에 대한 자료를 기반으로 굴착과정에서 형성될 수 있는 사면체 블록의 형상, 규모 및 붕락 가능성을 절리 영속성을 고려하여 예측하는 수치해석 기법을 개발하였다. 절리 영속성 분석결과를 이용하여 절리면의 확장성에 따른 개착면에서의 표출정도 및 블록형성 가능성 해석을 수행하는 기능을 고안하여 기존에 개발된 결정론적 3차원 블록해석모델에 접목시켰다. 개선된 수치해석모델의 신뢰성을 고찰하기 위하여 실제 블록 붕락이 발생된 굴착현장에 대한 해석을 수행하였다. 조사된 절리분포 양상에 의거하여 대표 방향성을 설정하고 잠재적 블록 형성을 분석하여 붕락된 블록 형상에 부합된 해석 결과를 도출하였으며, 이에 근거하여 굴착과정에서의 붕락 진행 미캐니즘을 블록형상을 고려하여 고찰하였다.
본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위한 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝의 인식 구조는 입력된 이미지의 멀티 블록화, 특징 수치 분석을 통한 멀티 블록 선정, 선정된 멀티 블록의 딥러닝 수행 등의 3가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력된 이미지의 멀티 블록화는 입력된 이미지를 4등분하여 멀티 블록화 시킨다. 두 번째로 특징 수치분석을 통한 멀티 블록 선정에서는 4등분된 멀티 블록들의 특징 수치를 확인하고 특징이 많이 부각되는 블록만을 선정하여 얼굴 인식에 방해가 되는 요소를 사전에 제거한 블록들을 선정한다. 세 번째로 선정된 멀티 블록으로 딥러닝 수행은 선정된 멀티 블록 부위가 학습되어진 딥러닝 모델에 인식을 수행하여 특징 수치가 높은 효율적인 블록으로 얼굴 인식의 결과를 도출한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 CAS-PEAL 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 제안하는 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조가 기존의 딥러닝 구조보다 평균 약 2.3% 향상된 얼굴 인식률을 나타내어 그 효용성이 입증됨을 확인하였다.
In this paper, we propose predictive motion estimatin algorithm which can predict motion without additional side information considering spatio-tempral correlatio of motion vector. This method performs motion prediction of current block using correlation of the motion vector for two spatially adjacent blocks and a temporally adjacent block. Form predicted motion, the position of searhc area is determined. Then in this searhc area, we estimate motion vector of current block using block matching algoirthm. Considering spatial an temporal correlation of motion vector, the proposed method can predict motion precisely much more. Especially when the motion of objects is rapid, this method can estimate motion more precisely without reducing block size or increasing search area. Futhrmore, the proposed method has computation time the same as conventional block matching algorithm. And as it predicts motion from adjacent blocks, it does not require additional side information for adjacent block. Computer simulation results show that motion estimation of proposed method is more precise than that of conventioanl method.
Lubrication characteristics between a cylinder block and a valve plate for high speed bent-axis type hydraulic pump play an important role in volumetric efficiency and durability of pump. In this paper, a finite element method is presented for the computation of the pressure distribution between a cylinder block and a valve plate for high speed bent-axis type hydraulic pump. Also, a Runge-Kutta method is applied to simulate the cylinder block dynamics of three-degrees of freedom motion. From the results of computation, we can draw two major conclusions. One is related to the fluid film characteristics between a cylinder block and a valve plate and the other is related to the average leakage that is determined by the pressure gradient and the clearance near the discharge port. The numerical results of cylinder block dynamics were compared with the experimental results using eddy-current type gap sensors those are fixed at a pump housing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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