MPEG-4 ER-BSAC decoder employes a full search method for maximum significance search and arithmetic decoding position search in spectral data decoding procedure. Then the search procedure have the most complexity. This paper proposes the new search method, the maximum significance tree structure, for the optimized implementation of BSAC decoder.
본 논문에서는 SEA (successive elimination algorithm) 기반의 고속 블록정합 움직임 추정 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 블록 움직임 벡터가 탐색영역의 중앙에 편향되어 분포한다는 특성에 기반 하여 기존의 SEA보다 탐색영역에서 탐색점의 수를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법이다. 또한 더 많은 연산량을 즐기기 위하여 제안된 기법은 블록정합에서 화소를 비교하는 연산량을 줄이는 RBMAD (reduced bits mean absolute difference) 정합기준과 블록정합에서 사용되는 화소의 수를 줄이는 부표본화 기법과 결합하였다. 제안된 기법은 완전탐색 (full-search, FS) 블록정합 알고리즘과 비슷한 성능을 유지하면서 기존의 고속 알고리즘보다 성능이 향상되었음을 실험을 통하여 확인하였다
본 논문에서는 NNVQ (nearest neighbor vector quantization)를 위한 고속탐색 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 입력 벡터 내 지정된 요소의 부호화 왜곡을 임계값과 비교해서 최적 코드워드가 될 가능성이 없는 코드워드를 탐색 대상 코드워드에서 제외함으로써 코드북 탐색의 범위를 줄인다. 이를 통해 기존의 풀서치(full-search) 알고리듬과 동일한 SD(spectral distortion) 성능을 얻으면서 부호화 과정에서의 처리시간과 복잡도를 감소시킨다. 제안된 알고리듬을 Gauss-Markov 소스에 대해 설계된 일반적인 벡터 양자화기와 3GPP에서 표준화된 AMR (adaptive multi-rate) 음성 코덱의 LSP 양자화기에 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과 제안된 알고리듬은 SD 성능감쇄 없이 탐색 대상 범위를 감소시킴으로써 부호화시 복잡도를 50%이상 줄일 수 있었다.
본 연구는 이용자가 필요로 하는 과학기술정보를 찾기까지 학술지 목록 데이터베이스, 학술지기사 데이터베이스, 원문 데이터베이스를 각기 개별적으로 검색하는 기존의 방식에서 벗어나 통합검색을 지원하는 학술지 원 클릭 서비스 체제를 구현하고자 수행되었다. 데이터베이스 간, 그리고 DB와 전자 저널을 통합하여 학술지 원 클릭 서비스 체제를 구현함으로써 이용자는 학술지 브라우징, 학술지 검색, 학술지 기사검색, 전자 저널 보기, Alert 서비스, My Favorite Journal및 Keyword 등록관리, 원문복사신청을 단일 인터페이스 상에서 이용할 수 있다. 이용자는 학술지 OPAC을 통하여 모든 정보원을 검색하고 학술지 원문까지 입수할 수 있다.
본 논문에서는 깊이영상의 특징을 이용하여 깊이영상에 보다 적합한 움직임 예측방법에 대한 방식을 제안한다. 기존 컬러영상 기반으로 제안되었던 대부분의 움직임 예측 방법들이 깊이영상에 적용할 경우 local minimum 에 빠지게 되어 이에 따른 압축 성능 저하가 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점들이 깊이영상의 오브젝트 경계 영역에서 나타나게 됨을 분석하며, 이러한 문제점을 해결하기 위해 깊이영상의 경계 영역에 대해 feature matching 방식을 이용한 full search 방식을 제안한다. 실험적인 결과는 제안방식이 기존 full search 방식과 비교하여 성능은 비슷하게 유지한 채 복잡도를 크게 개선할 수 있음을 보여준다.
고속 움직임 추정을 위한 다 해상도 블록 정합 기법을 제안한다 최저 해상도 계층에서 전역 탐색을 통해 최소 정함 오치를 갖는 움직임 벡터를 선택하고, 공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최소 정합 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾는다 이 때, 주변 움직임 벡터들의 보다 정확한 탐색을 위해 저 해상도 계층에서도 움직임 벡터의 양자화 없이 탐색을 할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 이렇게 얻어진 2개의 움직임 벡터들은 중간 해상도 계층에서의 탐색을 위한 초기 탐색 중심점들로 사용된다 중간 계층에서, 각 초기점을 중심으로 훨씬 좁아진 영역에서의 지역 탐색을 수행한다. 최저 해상도 계층에서 주변 움직임 벡터 탐색을 위해 사용했던 방법을 이용하면, 각 지역 탐색을 정수 화소 단위로 수행할 수 있다 지역 탐색 영역 내에서 최소 정함 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾고, 이 벡터를 중심으로 마지막 계층에서의 마지막 탐색을 수행한다 그러나, 중간 해상도 계층에서 이미 정수 화소 단위의 정확한 움직임 벡터 추정을 수행했기 때문에, 마지막 최고 해상도 계층에서의 지역 탐색은 전체 성능에 미미한 영향을 주게 된다. 따라서 최고 해상도 계층에서의 탐색을 생략하더라도 성능 저하 없이 탐색 속도를 향상시킬 수 있다 모의 실험을 통해 최고 계층에서의 지역 탐색을 생략하더라도 제안한 블록 정합 기법이 전역 탐색 기법에 비해 보편적인 MPEG2 부호화 환경 하에서 최대 02dB의 PSNR 저하만을 보이며, 200배 이상의 계산 속도를 가점을 보인다 또한, 제안한 기법은 규칙적인 데이터 흐름을 가지am로 하드웨어 구현에도 적합하다.
정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0~0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3%, 기존 구조Ⅱ보다 30.7% 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3% 줄일 수 있었다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권5호
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pp.430-442
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2013
This paper presents a fast multi-reference frame integer motion estimator for H.264/AVC. The proposed system uses the previously proposed fast multi-reference frame algorithm. The previously proposed algorithm executes a full search area motion estimation in reference frames 0 and 1. After that, the search areas of motion estimation in reference frames 2, 3 and 4 are minimized by a linear relationship between the motion vector and the distances from the current frame to the reference frames. For hardware implementation, the modified algorithm optimizes the search area, reduces the overlapping search area and modifies a division equation. Because the search area is reduced, the amount of computation is reduced by 58.7%. In experimental results, the modified algorithm shows an increase of bit-rate in 0.36% when compared with the five reference frame standard. The pipeline structure and the memory controller are also adopted for real-time video encoding. The proposed system is implemented using 0.13 um CMOS technology, and the gate count is 1089K with 6.50 KB of internal SRAM. It can encode a Full HD video ($1920{\times}1080P@30Hz$) in real-time at a 135 MHz clock speed with 5 reference frames.
기존 비디오 압축 기술에 비해 높은 부호화 효율 덴 추가적으로 오류내성, 네트워크 친화성 등의 특성을 지닌 H.264 표준안 부호화 기술 가운데, 복수개 참조 영상을 이용하여 다양한 블록 크기로 움직임 보상하는 기법은 높은 부호화 효율을 갖게 하는 주 요인임과 동시에 높은 복잡도를 갖게 하는 원인으로 작용한다. 이러한 움직임 보상의 복잡도를 줄이기 위해 본 논문에서는 다양한 블록 크기에 대한 선택적 움직임 추정 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 기법에서는 먼저 다이아몬드 탐색 기법을 이용해 초기 위치 지점에 대해 SAD(Sum of Absolute Difference)를 구하고 이를 기반으로 움직임 추정을 추가적으로 수행할 것인가를 각 블록 크기 단위로 결정하게 된다. 실험 결과, 움직임 탐색 영역을 $\pm$32로 하였을 경우 제안 기법은 기존의 전역 탐색(Full Search)에 비해 약 5배 정도 속도 향상을 보였다.
In this paper, we present an application called Semantic Search which is built on different supporting technologies and is designed to improve traditional web searching. The Semantic Search is becoming crucial challenges on semantic web. The assessment and the implementation of the research on Semantic Search is not full-fledged whereas its research is highly interested. Also there exists only little research that offers a commercial use Semantic Search System that should be taken into the account in measuring the effectiveness of a Semantic Search System. This paper proposes an implementation and evaluation for the Semantic Search System. Firstly, we built Semantic Search System which includes a case of development and it's procedure. Secondly, We presented the measurement of our Semantic Search System's effectiveness. Finally, the evaluation offers useful implications to the researchers and practitioners to improve the research level to the commercial use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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