스트림 데이터는 끊임없이 고속으로 생성되는 데이터로써 최근 이러한 데이터를 분석하여 부가가치를 얻고자 하는 노력이 활발히 진행 중 이다. 본 연구에서는 스트림 데이터의 다차원적 분석을 위해 큐브를 고속으로 계산하는 방법을 제안한다. 스트림 데이터는 비즈니스 데이터와는 달리 정렬되지 않은 채로 도착하며, 데이터의 끝에 도달하지 않은 상태에서는 집계 결과를 낼 수 없어서, 고속으로 집계하는 과정에서 저장 공간의 낭비를 심하게 초래한다. 또한 큐브에 속한 집계 테이블들을 모두 생성하는 것은 시간/공간 측면에서 비효율적이라는 점이 지적되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기존 연구들과 마찬가지로 큐브에 포함시킬 집계 테이블들을 사용자가 미리 정하도록 하였고, 정렬되지 않은 스트림 데이터를 고속으로 집계하는 과정에서 배열과 AVL 트리들로 구성된 자료구조를 집계 테이블의 임시 저장소로 사용하였다. 제안한 알고리즘은 생성하려는 큐브가 메모리에 상주할 수 없을 정도로 큰 경우에도 집계 연산을 수행할 수 있다. 이론적 분석과 성능 평가를 통해 제안한 큐브 계산 알고리즘이 실용적임을 입증하였다.
본 논문에서는 연속제거 알고리즘(successive elimination algerian)을 기반으로 하여 H.264 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록에 대한 움직임 추정을 효율적으로 생략함으로써 고속으로 움직임 벡터를 탐색하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 7가지 모드의 가변 블록에 대하여 기존의 SEA를 계층적으로 적용한다. 즉, SEA를 사용해서 $4\times4$ 블록 단위로 SAD 또는 sum norm을 조합하고 이것을 각 모드의 최소 SAD 값과 비교 검색함으로써 불필요한 SAD 계산을 줄이는 방식이다. 그러므로 SEA의 SAD와 sum norm의 부등 관계에서 경계범위를 좁게 만들 수 있다. 단위 블록의 크기를 $4\times4$ 이하로 할 경우에는 경계 범위를 더욱 좁게 만들 수 있으나 계산량이 증가하는 단점이 있다. 제안된 기법을 적용했을 때에 각 실험영상에 따른 전체적인 계산량은 H.264의 고속 전역 탐색 방식에 비하여 약 $60\%\~70\%$의 일관된 감소가 있었다.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 코덱의 부화소 움직임 추정 연산을 효율적으로 줄일 수 있는 고속 부화소 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 부화소 움직임 추정 연산은 보다 정확한 움직임 벡터를 찾을 수 있어 비디오 코덱에 널리 사용되지만, 추가적인 보간 및 탐색 연산으로 인해 부호화기의 연산량을 증가시키는 문제점이 있다. 제안하는 고속 부화소 움직임 추정 알고리즘은 SASR(Simplified Adaptive Search Range)을 이용하여 부화소 움직임 추정 연산을 선택적으로 수행하며 MSDSP(Mixed Small Diamond Search Pattern)을 이용하여 부화소 탐색 지점을 감소시켰다. 제안한 알고리즘은 전역 부화소 탐색 알고리즘과 비교하여 탐색 지점이 최대 93.2% 감소하였으며, PDFPS(Prediction-based directional fractional pixel search) 알고리즘보다 탐색 지점이 최대 81% 감소하며 PSNR 감소는 최대 0.04dB로 화질의 열화는 매우 미비했다.
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.
Harmonic/inter-harmonic detection and analysis is an important issue in power system signal processing. This paper proposes a fast algorithm based on matching pursuit (MP) sparse signal decomposition, which can be employed to extract the harmonic or inter-harmonic components of a distorted electric voltage/current signal. In the MP iterations, the method extracts harmonic/inter-harmonic components in order according to the spectrum peak. The Fast Fourier Transform (FFT) and nonlinear optimization techniques are used in the decomposition to realize fast and accurate estimation of the parameters. First, the frequency estimation value corresponding to the maxim spectrum peak in the present residual is obtained, and the phase corresponding to this frequency is searched in discrete sinusoids dictionary. Then the frequency and phase estimations are taken as initial values of the unknown parameters for Nelder-Mead to acquire the optimized parameters. Finally, the duration time of the disturbance is determined by comparing the inner products, and the amplitude is achieved according to the matching expression of the harmonic or inter-harmonic. Simulations and actual signal tests are performed to illustrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.
This paper proposes the necessity of a walking period in footstep planning and details situations in which it should be considered. An optimization-based fast footstep planner that takes the walking period into consideration is also presented. This footstep planner comprises three stages. A binary search is first used to determine the walking period. The front stride, side stride, and walking direction are then determined using the modified rapidly-exploring random tree algorithm. Finally, particle swarm optimization (PSO) is performed to ensure feasibility without departing significantly from the results determined in the two stages. The parameters determined in the previous two stages are optimized together through the PSO. Fast footstep planning is essential for coping with dynamic obstacle environments; however, optimization techniques may require a large computation time. The two stages play an important role in limiting the search space in the PSO. This framework enables fast footstep planning without compromising on the benefits of a continuous optimization approach.
본 논문에서는 균일한 유전체 내의 복잡한 3차원 구조체에 대한 효율적인 기생(Parasitic) 임피던스 성분 추출을 위하여 반복법의 일종인 GMRES(Generalized Minimal RESidual Method)와 결합된 고속 멀티폴(FMM : Fast Multipole Method) 알고리즘을 구현하였다. 이 알고리즘은 준정적 기반 고속 멀티폴 방법으로 다중 도체들 간의 임피던스를 계산하는데 있어 기존의 모멘트법(MoM: Method of Moment)이 가지고 있는 계산량과 시간의 문제를 극복하기 위한 고속화 기술이다. 본 논문에서는 기존 MoM과의 비교를 통해 FMM의 정확성과 효율성을 입증하였다. 또한 멀티폴 알고리즘을 이용하여 기존 MoM으로는 해석이 불가능한 FC-PGA (Flip Chip Pin Grid Array) 패키지 핀에서의 기생 임피던스 성분들을 추출함으로써 신호간의 간섭에 의한 EMI/EMC 문제의 발생 가능성을 확인하였다.
클러스터링 알고리즘에서 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 효율적인 고속 탐색 알고리즘을 소개한다. 제안하는 방법은 클러스터링 적합도의 척도로 사용되는 클러스터 타당성 평가기준을 토대로 한다. 데이터 집합에 클러스터링 프로세스를 진행하여 최적의 클러스터 형상에 도달하게 되면 클러스터 타당성 평가기준은 최대 혹은 최소값을 가질 것으로 기대한다. 본 논문에서는 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 고속의 비소모적 탐색 방법을 설계하고 실제 클러스터링과 접목한다. 제안하는 알고리즘은 k-means++ 클러스터링 알고리즘에 적용하였고, 클러스터 타당성 평가기준으로써 CB 및 PBM 타당성 평가기준 방법을 사용하였다. 몇몇의 가상 데이터 집합과 실제 데이터 집합에 실험한 결과, 제안하는 방법은 정확도의 손실 없이 계산 효율을 획기적으로 증가시킴을 보여주었다.
움직임 추정은 동영상 압축에서 가장 많은 연산량을 차지하는 부분으로 막대한 연산량을 줄이기 위한 많은 고속 탐색 기법이 제안되어 왔다. 움직임 추정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 SAD (sum-of-absolute difference) 계산의 경우, 연산량을 줄이기 위해 SAD 계산 중간에 지금까지 계산된 중간값이 지금까지 찾아진 최소 SAD를 넘을 경우 더 이상의 SAD 계산을 중단하고 다음 탐색으로 넘어가는 조기 중단 기법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 고속 탐색 기법인 3단계 탐색기법을 변형하여 조기 중단이 자주 일어나도록 탐색 위치의 탐색 순서만을 적응적으로 재배열하는 움직임 추정 기법을 제안하였다. 모의 실험 결과, 제안하는 움직임 추정 기법은 추가 연산량이 거의 없이 기존의 3단계 탐색 기법에 비해 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 17~30% 감소시켰다.
In this paper we present a simple, efficient method for detection of sharp digital images. Recently many digital cameras are equipped with various autofocusing functions to help users take well-focused pictures as easily as possible. However, acquired digital pictures can be further degraded by motion, limited contrast, and inappropriate amount of exposure, to name a few. In order to decide whether to process the image or not, or whether to delete it or not, reliable measure of image quality to detect sharp images from blurry ones is needed. This paper presents a blurriness/sharpness measure, and demonstrates its feasibility using extensive experiments. This method is fast and easy to implement, and accurate. Regardless of the detection accuracy, existing measures are computation-intensive. However, the proposed measure in this paper is not demanding in computation time. Needless to say, this measure can be used for various imaging applications including autofocusing and astigmatism correction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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