오늘날 통신 기술이 나날이 발전하고 있지만 디지털 영상신호가 방대한 데이터를 가지고 있기 때문에 데이터의 저장, 처리 및 전송을 위해서는 보다 많은 데이터 압축이 필요하게 되었다. 이에 따라 ITU-T에서는 디지털 영상신호의 압축 표준을 위해서 H.26x 등을 제정하였다. 일반적으로 영상처리에서는 픽쳐간 상관 관계를 이용하여, 픽쳐간의 움직임 예측을 통한 시간적 중복성을 제거하여 데이터를 크게 압축하는 것이 많이 사용되고 있다. 대부분의 비디오 코팅 시스템에서 움직임 예측/보상(Motion Estimation/Compensation)방법으로 블록 정합 알고리즘을 사용하는데 이는 특정한 비용 함수의 최소 값을 기반으로 사용되고 있다. 그러나 이 방법은 많은 수의 계산을 필요로 하여 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 H.26x에서와 같은 실시간 저비트율 부호화를 위해서는 전역 탐색법 보다는 효율적인 고속 탐색 알고리즘이 효과적이다. 본 논문에서는 움직임 예측에 소요되는 탐색 시간을 줄이기 위해서 고속 탐색 알고리즘 중에서 Nearest-Neighbors 탐색 알고리즘을 이용하여 움직임 예측기를 FPGA로 설계하였으며, VHDL로 코딩(Coding)하고, Xilinx Foundation을 이용하여 설계 및 검증하였다.
This paper presents an application of parallel Genetic Algorithm-Tabu Search (GA-TS) algorithm to search an optimal solution of a service restoration in distribution systems. The main objective of service restoration of distribution systems is, when a fault or overload occurs, to restore as much load as possible by transferring the do-energized load in the out of service area via network reconfiguration to the appropriate adjacent feeders at minimum operational cost without violating operating constraints, which is a combinatorial optimization problem. This problem has many constraints with many local minima to solve the optimal switch position. This paper develops parallel GA-TS algorithm for service restoration of distribution systems. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each processor. To prevent solutions of low fitness from appearing in the next generation, strings below the average fitness are saved in the tabu list. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper $10\%$ of the population to enhance the local searching capabilities. With migration operation, best string of each node is transferred to the neighboring node after predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC cluster system consists of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU and is connected with others through ethernet switch based fast ethernet. To show the validity of the proposed method, proposed algorithm has been tested with a practical distribution system in Korea. From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient for the distribution system service restoration in terms of the solution quality, speedup, efficiency and computation time.
This paper presents an application of parallel Genetic Algorithm-Tabu Search(GA-TS) algorithm to search an optimal solution of a reconfiguration in distribution system. The aim of the reconfiguration of distribution systems is to determine switch position to be opened for loss minimization in the radial distribution systems, which is a discrete optimization problem. This problem has many constraints and very difficult to solve the optimal switch position because it has many local minima. This paper develops parallel GA-TS algorithm for reconfiguration of distribution systems. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each processor. To prevent solution of low fitness from appearing in the next generation, strings below the average fitness are saved in the tabu list. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper 10% of the population to enhance the local searching capabilities. With migration operation, best string of each node is transferred to the neighboring node aster predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC-cluster system consisting of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium Ⅳ CPU and is connected with others through ethernet switch based fast ethernet. To show the usefulness of the proposed method, developed algorithm has been tested and compared on a distribution systems in the reference paper. From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient and robust for the reconfiguration of distribution system in terms of the solution qualify. speedup. efficiency and computation time.
기존의 전영역 탐색 방법의 많은 계산량으로 인하여 예측 화질 향상과 연산량 감축을 위한 연구가 진행되어 왔으며, 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 다중 문턱치 필터를 이용하여 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 여러 문턱치 필터에 적용하여 각 후보들을 영역별로 분류 또는 제거하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 부동 회수를 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 고속으로 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 움직임 벡터를 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측화질대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험결과에서 이를 검증한다.
벡터 양자화의 부호화에서 입력벡터에 가장 잘 정합되는 코드벡터를 탐색하는 과정에서 발생하는 계산의 복잡도는 코드북의 크기에 비례하여 지수직으로 증가하고 실질적으로 응용을 제한한다. 본 논문에서는 정합 가능성이 없는 코드벡터에 대한 왜곡의 계산을 제거하기 위한 조건의 시작 벡터로서 참조 벡터를 사용하는 단순, 고속의 효율적인 벡터 양자화의 부호화 알고리즘을 제안하였다. 이는 입력벡터에 정합 기능성을 갖는 참조 벡터를 선택하고 코드 벡터에 대한 왜곡의 계산을 제거하기 위한 조건을 결합하는 것이다. 제한된 방법은 전탐색 벡터 양자화에 비하여 단지 10~15%의 수학적 연산을 필요로 한다. 그리고 덧셈과 비교 연산의 수는 크게 줄어들지 않지만 곱셈은 벡터 양자화의 여러 고속부호화 방법의 70~80%까지 들었다.
일반 적인 고속 블록정합 알고리즘들은 현재 프레임의 탐색 블록과 참조 프레임의 탐색영역 내의 블록간 MAD(Mean Absolute Distance)를 비교하기 때문에 탐색점 수만큼 MAD를 구해야 하는 단점이 있다. 이와 같은 고속 블록정합 알고리즘들의 단점을 해결하기 위해 "이웃한 화소는 서로 간에 거의 같은 값을 지니고 있다"라는 특성을 이용한 MMAD 연산법에 의한 고속 DS알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 각 탐색 단계별로 새로운 탐색점의 MAD를 산출하는 기존의 MAD 연산법을 탈피하고, 이전 단계에서 연산된 MAD를 MMAD 연산법에 의해 현재의 탐색점의 MAD로 사용하기 때문에 불필요한 탐색점의 블록간 MAD 연산을 없앨 수 있었다. 움직임 추정 오차는 기존 고속 블록정합 알고리즘과 비교했을 때 비슷한 성능을 나타내었고, 총 연산량은 2F$N_2$Ep만큼 크게 줄어들었다. 크게 줄어들었다.
멀티미디어 시스템이 발전함에 따라 멀티미디어 서비스 내에서 영상데이터 압축의 중요성은 점점 강조되고 있다. 그러나 영상을 압축한 비트스트림에 오류가 발생할 경우 영상을 복원할 때 심각한 왜곡이 발생하고, 이 때문에 멀티미디어 서비스에서 오류 은닉 방법은 더욱 중요한 기술로 대두되고 있다. 이러한 점을 해결하기 위해 Hsia는 1차원 경계면에서의 정합벡터를 이용하여 손상된 블록에 발생한 오류를 복구하는 오류 은닉 방법을 제안하였다. 그러나 정합벡터를 구하기 위해서 손상된 블록을 중심으로 상위와 하위에 있는 블록의 경계면에 있는 모든 픽셀에 대한 MAD (Mean Absolute Difference)값을 계산해야 하기 때문에 이 방법은 많은 연산량이 필요하다. 많은 연산량을 해결하기 위해서 본 논문에서는 계층 탐색 기반의 고속 오류 은닉 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 정합벡터를 찾기 위한 확인점을 줄여 계산량을 감소시킨다. 제안한 방법을 Hsia가 제안한 방법과 비교하였을 때 화질을 유지하면서 연산량을 약 3배 줄일 수 있었다.
NTSS(New Three-Step Search Algorithm)는 대표적인 Fast BMA(Block Matching Algorithm)인 TSS(Three-Step Search Algorithm)에 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 고려하여 향상시킨 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며 탐색영역이 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 맞는 탐색영역을 적용시킴으로써 탐색영역의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완하여 움직임이 큰 영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용 하였을 때 움직임이 작은 영상에서는 기존의 방법과 동일한 결과를 얻었으며 움직임이 큰 영상에서는 최고 0.5dB이상 성능이 개선되었다.
유전자 알고리즘은 초기 해 집합을 대상으로 해 집합의 평가와 유전자 연산자의 적용, 자연 선택 등의 과정을 반복하여 최적 해를 찾는 탐색 알고리즘이다. 유전자 알고리즘을 설계할 때 사용한 선택 전략, 세대교체 방법, 유전자 연산자 등은 유전자 알고리즘의 탐색 효율성에 영향을 준다. 본 논문에서는 시간 제약이 있는 상황에서의 로봇 경로 탐색을 위해 기존의 유전자 알고리즘보다 빠르게 수렴하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 로봇 경로 탐색 시 긴급한 상황에서 유전자 알고리즘은 연산을 위한 충분한 시간을 확보하지 못 하게 되고, 이는 최종적으로 찾아낸 경로의 질을 떨어뜨린다. 제안하는 알고리즘은 빠른 수렴을 위한 선택 전략, 세대교체 방법을 사용하였으며, 유전자 연산자로는 전통적인 교차, 돌연변이 외에 경로의 길이를 줄이기 위한 단축 연산자를 추가로 사용하였다. 이를 통해 제안하는 알고리즘은 적은 세대 수에도 빠르게 짧은 경로를 찾아낸다.
Generally, moving images contain the various components in motions, which reange from a static object and background to a fast moving object. To extract the accurate motion parameters, we must consider the various motions. That requires a wide search egion in motion estimation. The wide search, however, causes a high computational complexity. If we have a few knowledge about the motion direction and magnitude before motion estimation, we can determine the search location and search window size using the already-known information about the motion. In this paper, we present a local adaptive motion estimation approach that predicts a block motion based on spatio-temporal neighborhood blocks and adaptively defines the search location and search window size. This paper presents a technique for reducing computational complexity, while having high accuracy in motion estimation. The proposed algorithm is introduced the forward and backward projection techniques. The search windeo size for a block is adaptively determined by previous motion vectors and prediction errors. Simulations show significant improvements in the qualities of the motion compensated images and in the reduction of the computational complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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