To inspect the defects of printed markings on the surface of IC package, the OCV (Optical Character Verification) method based on NCC (Normalized Correlation Coefficient) pattern matching is widely used. In order to detect the micro pattern defects appearing on the small portion of the markings, a Partitioned NCC pattern matching method was proposed to overcome the limitation of the NCC pattern matching. In this method, the reference pattern is first partitioned into several blocks and the NCC values are computed and are combined in these small partitioned blocks, rather than just using the NCC value for the whole reference pattern. In this paper, we proposed a method to decide the proper number of partition blocks and a method to inspect and combine the NCC values of each partitioned block to identify the defective markings.
H.264/MPEG-4 AVC는 높은 부호화 효율을 재현하는 동영상 부호화 방식이나 부호화 처리가 많다는 문제점이 있다. 또한 많은 부호화 처리에서는 Inter예측에 관련된 처리가 대부분을 차지하고 있으며 특히 H.264/MPEG-4 AVC에서는 그 비율이 높게 나타나있다. 기존의 동화상 부호화 방식도 Inter예측이 차지하는 비율이 높으나 H.264/MPEG-4 AVC에서는 가변 블록 크기 움직임 보상, 2개 이상의 복수 참조 프레임에 더하여 1/4 영상 정도의 움직임 보상을 이용 할 수 있도록 하고 있으며 부호화 처리량 증가가 커다란 하나의 요인이 되어 있다. 따라서 본 논문에서는 부호화 대상 매크로 블록 크기와 탐색 중에 참조하는 매크로 블록의 pixel 수의 차분을 이용함으로서 움직임 보상 블록크기의 탐색을 유효하게 감소시키는 방법에 대해 제안하였다.
인터넷망을 이용한 정보 전달의 대표적인 수단인 이메일 서비스 등을 통한 보안위협이 급증하고 있다. 이러한 보안위협의 공격 경로는 첨부된 문서파일에 악성코드를 삽입하고, 해당 응용프로그램의 취약점을 이용하여 사용자의 시스템을 감염시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 파일 전송과정에서 위장악성코드의 감염을 차단하기 위해, 논리적 망 분리인 FTS(File Transfer System)를 이용한 무결성 검증 및 행위기반 탐지 시스템을 제안하고, 기존의 보안기법과의 비교 및 검증하고자 한다.
본 논문은 주기억장치의 사용자 공간이 컴파일 시간에 가변적 크기의 블록들로 분할된 상태에서, 준비상태 큐에 도착한 다중 프로세서들을 적절히 블록에 할당하는 문제를 다루었다. 기존의 할당법인 최초적합, 최적합, 최악적합과 다음 적합 방법들은 준비상태 큐에 도착한 모든 프로세서들을 할당하지 못해 특정 프로세서는 대기상태가 되는 단점을 갖고 있었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 분할된 블록(홀)의 크기와 준비상태 큐에 있는 프로세서 크기를 내림차순으로 정렬하여 가장 큰 크기의 블록에 가능한 많은 프로세서들을 할당하는 단순한 블록 채우기 알고리즘이다. 제안된 알고리즘을 9개의 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 분할 오류로 인해 대기상태 프로세서가 발생하는 1개 데이터를 제외한 8개 데이터 모두에 대해 최소의 내부 단편(IF)을 가지면서도 모든 프로세서들을 할당하는 성능을 보였다.
본 논문에서는 3차원 비트율-왜곡 최적화 기반 블록 부호화를 이용하는 새로운 임베디드 비디오 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 입력되는 비디오 프레임에 움직임 보상 시간적 필터링(Motion Compensated Temporal Filtering, MCTF)를 적용하여 비디오의 시간적 중복성을 제거한 후, 비디오 프레임에 2차원 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 공간적 중복성을 제거한다. 이러한 방법으로 생성된 3차원 웨이브렛 계수들은 비트율-왜곡비 기댓값에 따라 정렬되며 3차원 블록분할 부호화 방법을 이용하여 부호화된다. 또한 제안한 방법은 임베디드 특징을 유지하면서도 효과적으로 컬러 비디오를 부호화하는 방법과 효율적인 비트율 제어 방법을 사용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 임베디드 비트스트림을 생성하면서도 기존의 비디오 압축 방법과 비교하여 우수한 성능을 제공함을 보여준다.
네트워크 분할 문제는 주어진 네트워크를 여러 개의 블록으로 분할하되 절단집합의 크기를 최소화하는 동시에 블록들의 크기는 균일하도록 하는 문제이다. 많은 네트워크 분할 알고리즘들 중에서 반복 알고리즘 부류는 간단하면서도 효과적이라는 것이 알려져 있다. 대표적인 반복 알고리즘은 Fiduccia와 Mattheyses가 제안한 셀 단위의 이동을 하는 알고리즘, 이의 개량형인 Sanchis가 제안한 k-방향 분할 알고리즘이 있다. 이들 알고리즘은 '블록들의 균일한 크기'를 반드시 만족되어야 하는 조건으로 고정하고 있으며, 이 조건은 비효율적인 셀 이동을 유발하는 원인이 된다. Park과 Park은 블록들의 균일한 크기를 제한 조건으로 두는 대신 '균형 비용'으로 정하고, 균형 비용의 크기를 조절하는 균형 계수 R을 제안했다. 하지만 그 알고리즘은 셀 개수의 제곱에 해당하는 상당히 높은 시간복잡도를 가진다는 문제가 있다. 본 논문에서는 셀 개수의 선형에 해당하는 시간복잡도를 가지면서도 균형 비용의 장점을 이용하는 bucket 알고리즘을 제안한다. MCNC 테스트 셋을 통한 실험은 Sanchis가 제안한 알고리즘에 비해서 제안된 알고리즘이 만들어낸 분할에서의 절단 집합의 크기가 63.33%에서 92.38%로 줄어들었으며, 균형 조건을 명시하지 않았음에도 불구하고 결과 분할들은 균형 조건을 만족함을 보여준다.
본 논문에서는 MPEG-4의 텍스처 부호화시 변형된 경계 블록 병합 기법을 제안하였다. 경계 블록 병합 기법의 전처리 과정으로 VOP를 나누는 위치를 조절하여 병합 시 부호화해야 할 블록의 수가 최소가 되는 점을 찾아 이를 기준으로 VOP를 다시 분할하는 최적화된 영역 분할 방법을 제안하였다. 또한, 객체의 모양이 복잡한 경우에는 +90。 회전과 -90。 회전 병합을 추가함으로써 병합의 가능성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 180。 회전 병합, +90。 회전 병합 그리고 -90。 회전 병합의 순서로 병합을 하는 다중 회전 병합을 제안하였다. 기존의 경계 블록 병합 기법에서는 병합이 되는 두 블록이 상관성이 적다면 큰 패딩의 효과를 기대할 수가 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 병합을 해 준 후에 블록의 내용을 기반으로 패딩을 해 주었다. 제안한 방식은 기존의 경계 블록 병합 기법에 비해 동일 PSNR 하에서 약 5∼8(%) 정도 부호화 비트량을 감소시켰다.
많은 고분자 공정에서 고분자에서의 유기 용매와 같은 저분자 물질의 확산은 중요하다. 고분자에서의 저분자 물질의 이동은 중합 반응기의 효율성과 제조된 고분자의 특성을 결정한다. 공정을 설계하고 최적화하는데 중요한 물성값은 고분자/용매 상호확산 계수이다. 용매의 농도가 매우 낮은 무한희석 상태에서의 고분자/용매 계의 무한확산계수를 측정하기 위해서 capillary column inverse gas chromatography (CCIGC) 기법이 흔히 사용된다. 이 기법을 사용하면 비교적 짧은 시간에 확산계수와 분배계수를 측정하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 CCIGC 기법을 사용해서 styrene/butadiene/styrene (SBS) 블록 공중합체에서 환형 구조를 가지는 용매의 확산계수와 분배계수를 다양한 온도 범위에서 측정하였다.
MRF (Markov random fields)로 전후 관계가 모델링된 변형된 형태의 ICM 방식을 소개한다. 특징 추출을 위해 부합블록인접의 새로운 MRF 모델을 제시한다. 이 모델은 현재 고려중인 화소를 기점으로 지엽구조인 복수방향의 기하학적 인접화소군들을 발생시켜 집합을 형성한다. 전처리 작업을 통해 산출한 특정 영역 색도분포의 확률적 데이터를 근거로 매 인접화소군 화소들 사이의 색도분포와 인접화소군들 사이의 관련성 여부를 단계별로 확률적으로 비교 판별함으로 해당화소의 영역귀속을 결정한다. 귀속 영역이 판별된 화소에는 특정 색도를 부여하고 타영역의 원소와 차별한다. 이러한 과정을 전 화소들에 확대 적용하면서 관측영상은 영역별로 순차적으로 분류되며 정보가 추출된다. 대상 영상은 탁본영상으로서 바탕영역과 정보영역을 차별적으로 분류, 색도부여를 통해 문자만의 특징을 선별한다. 이 방식은 종래의 ICM 방식의 단점이었던 과/부족 평활 현상을 최소화하는 동시에, 벡터적 판별력 부가에 의한 특정영역 잡음 제거와 얼룩현상 극소화에 효과가 있음이 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 MICM 방식을 탁본영상의 문자인식에 적용하면 우수한 효과가 있으리라 기대한다.
In this paper we propose a method of detecting moving object in H.264/AVC bitstream by representing the $4{\times}4$ block partition units as nodes of graph. By constructing hierarchical graph by taking into account the relation between nodes and the spatial-temporal relations between graphs in frames, we are able to track small objects, distinguish two occluded objects, and identify objects that move and stop alternatively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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