Professor Daihyun Chung has recently presented an intriguing view of Ban-mal(non-honorific expressions) in Korean. He criticizes uses of Ban-mal, on the grounds that they presuppose the existence of hierarchical structures in human beings. Professor Chung also advocates ″a relational theory of Ban-mal″ according to which ascriptions of 'n-mal' should be relativized to the speaker-hearer relationship. He employs this view in showing that uses of Ban-mal indeed presuppose the existence of hierarchical structures in human beings I claim that Professor Chung has not shown the credibility of his relational theory of Ban-mal, and that this very view leads to an unintended and undesirable consequence. Moreover, 1 show that even if we assume that this view is true for the sake of an argument, he is not able to show that uses of Ban-mal indeed presuppose the existence of hierarchical structures. All he can show is rather that uses of 'Ban-mal'(a meta-linguistic expression) presuppose the existence of hierarchical structures. Finally, 1 conclude that what really presupposes the existence of hierarchical structures is the asymmetrical uses of Ban-mal and honorific expressions.
온톨로지는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 중요한 역할을 하지만 이를 구축하는 작업은 많은 시간을 필요로 한다. 그러므로 기존 웹의 데이터 중 많은 양을 차지하고 있는 관계형 데이터베이스로부터 온톨로지를 자동으로 생성하는 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 데이터베이스 스키마와 저장된 데이터 분석을 통한 온톨로지 생성에 대한 연구들이 주를 이룬다. 이러한 연구들은 데이터베이스 스키마 중 테이블과 제약조건만을 분석하여 온톨로지 스키마를 생성하며, 뷰 정의를 고려하지 않는다. 그러나 뷰는 데이터베이스 설계자가 데이터베이스를 사용하는 도메인을 고려하여 정의하므로, 뷰 정의를 고려할 경우 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성할 수 있다. 그리고 이렇게 생성된 클래스는 온툴로지에 대한 질의 처리와 통합에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 분석하여 클래스와 상하위 관계 생성을 정형화하였으며, 뷰 정의를 분석하여 기존의 방법을 통해 생성된 온톨로지에 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법을 이용해 예제 데이터베이스 스키마로부터 생성된 온톨로지의 결과 분석을 수행하고, 이를 통해 뷰 정의로부터 의미 있는 클래스와 상하위 관계가 추가적으로 생성되었음을 보인다.
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi 계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 최대 6.5(Kbps) 감소하였다.
소프트웨어 모델링 과정에서 생성되는 산출물들에 대한 모델의 재사용성을 향상시키기 위한 기법으로, MDA 모델 기반의 개발방법이 적용되고 있다. 아직도, UML을 이용한 MDA 기반의 개발에 대한 계층적이고 체계적인 기법은 미약한 상태이다. 이로 인해, MDA 메타모델에 기반한 일관성 있고 재사용성이 높은 MDA 모델링이 제대로 실현되지 못하고 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 2+1 View 통합 메타모델을 통한 MDA(PIM/PSM) 컴포넌트 모델링 기법을 제시한다. 먼저, 개발 프로세스 view와 MVC View를 표현할 수 있는 meta-architecture view 모델을 정의한다. 정의된 meta-architecture view 계층의 메타 레벨에서, 개발 프로세스 view와 MVC view별로 MDA 기반의 계층적 통합 메타 모델이 제시된다. 이 메타모델은 UML 모델과 GUI 모델이 갖는 모델링 요소들을 PIM과 PSM에 의해 계층적으로 표현한다. 제시한 메타모델을 ISMS 시스템에 적용하여 MDA 기반의 컴포넌트 모델링 사례를 제시한다. 이를 통해, 개발단계별 및 MVC 방식에 의해 일관성 있고 계층적인 MDA 컴포넌트 모델을 구축할 수 있다. 따라서, 모델에 대한 독립성과 재사용성의 향상을 기대할 수 있다.
In this paper, we propose an adaptive multiview video coding scheme based on spatiotemporal correlation analyses using hierarchical B picture (AMVC-HBP) for the integrative encoding performances, including high compression efficiency, low complexity, fast random access, and view scalability, by integrating multiple prediction structures. We also propose an in-coding mode-switching algorithm that enables AMVC-HBP to adaptively select a better prediction structure in the encoding process without any additional complexity. Experimental results show that AMVC-HBP outperforms the previous multiview video coding scheme based on H.264/MPEG-4 AVC using the hierarchical B picture (MVC-HBP) on low complexity for 21.5%, on fast random access for about 20%, and on view scalability for 11% to 15% on average. In addition, distinct coding gain can be achieved by AMVC-HBP for dense and fast-moving sequences compared with MVC-HBP.
다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영 영상으로 다시점 비디오 부호화의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 예측 구조와 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 개선된 예측 구조는 B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi계층의 화면수를 고려하였다. 제안한 움직임 추정 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 점진적인 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 수정된 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 제안한 예측 구조와 움직임 추정 기법의 성능을 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조와 TZ 움직임 추정 기법을 사용한 JMVC 참조 모델의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생 비트량은 비슷하지만 다시점 비디오 부호화의 계산량을 40~70% 줄인다.
Efficient multi-view coding techniques are needed to reduce the complexity of multi-view video which increases in proportion to the number of cameras. To reduce the complexity and maintain image quality and bit-rates, an motion estimation method and temporal prediction structure are proposed in this paper. The proposed motion estimation method exploits the characteristic of motion vector distribution and the motion direction and motion size of the block to place search points and decide the search patten adaptively. And the proposed prediction structure divides every GOP to decide the maximum index of hierarchical B layer and the number of pictures of each B layer. Experiment results show that the complexity reduction of the proposed temporal prediction structure and motion estimation method over hierarchical B pictures prediction structure and TZ search method which are used in JMVC(Joint Multi-view Video Coding) reference model can be up to 45∼70% while maintaining similar video quality and bit rates.
본 논문에서는 삼차원 모델을 효율적으로 전송하기 위해, 삼차원 메쉬 모델을 계층적으로 표현하고 보는 사람의 시점에 따라 메쉬 모델의 해상도를 다르게 하여 전송하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 점진적 메쉬 전송과 순차적 메쉬 전송이 결합된 형태로 보는 사람의 현재 시점을 고려하여 삼차원 모델을 전송하는 것이다. 보는 사람의 시각 위치에 따라 전송할 때, 보이지 않는 부분보다 보이는 부분을 먼저 전송하여 제한된 전송대역 안에서 삼차원 모델의 품질을 최적화 할 수 있다. 먼저 주어진 삼차원 메쉬 모델을 계층적으로 메쉬 분할하고 최하위 레벨의 분할메쉬에 대해 다중계층을 구성한다. 메쉬분할을 위한 시작꼭지점은 K-means 알고리즘을 사용하여 선택하기 때문에, 메쉬분할 과정에서 균등한 분할메쉬를 얻을 수 있다. 보는 사람의 시점에 따라 최하위 레벨의 각 분할메쉬에 대해서 해상도를 계산한 후, 병합과 분리과정을 통해 삼차원 메쉬 모델을 전송한다. 분할메쉬 병합과정은 삼차원 메쉬의 정적시각 전송에 이용피고, 메쉬분할로 생기는 공통 경계 정보를 줄일 수 있다. 분할메쉬 분리과정은 삼차원 메쉬의 동적시각 전송에 이용되고, 보는 사람의 시점에 따라 새롭게 보이는 분할메쉬에 대해 추가적인 정보를 유동적으로 전송한다.
본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.
In this paper, we propose a new view synthesis technique for coding of multi-view color and depth data in arbitrary camera arrangements. We treat each camera position as a 3-D point in world coordinates and build clusters of those vertices. Color and depth data within a cluster are gathered into one camera position using a hierarchical representation based on the concept of layered depth image (LDI). Since one camera can cover only a limited viewing range, we set multiple reference cameras so that multiple LDIs are generated to cover the whole viewing range. Therefore, we can enhance the visual quality of the reconstructed views from multiple LDIs comparing with that from a single LDI. From experimental results, the proposed scheme shows better coding performance under arbitrary camera configurations in terms of PSNR and subjective visual quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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