• 제목/요약/키워드: Inter Prediction

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적응적 움직임 벡터 해상도 고속 결정 기법 (Fast Decision Method of Adaptive Motion Vector Resolution)

  • 박상효
    • 방송공학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.305-312
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    • 2020
  • 기존 동영상 부호화 표준보다 더 높은 효율의 표준에 대한 수요가 커지면서, 최근 MPEG과 VCEG에서 Versatile Video Coding(VVC)이라는 차세대 동영상 부호화 프로젝트를 개발하고 표준화하고 있다. 압축 효율 증대를 위하여 다양한 화면간 부호화 기법이 등장하였으며, 특히 움직임 벡터의 적응적인 해상도 부호화가 등장하여 VVC의 압축 효율을 올리는데 기여하였다. 다만, 최적의 움직임 벡터 해상도를 결정하기 위해 부호화기에서 다양한 율-왜곡 비용을 계산해야 했기에, 부호화기 시간 복잡도가 높아지게 되었다. 실시간 동영상 방송 및 스트리밍 서비스를 위해서는 부호화기의 복잡도를 줄이는 것이 필요하나, 아직 적응적 움직임 벡터 해상도 결정기법에 대한 복잡도 감소 연구는 미개척분야이다. 따라서, 본 논문에서는 이 움직임 벡터 해상도 결정을 위한 부호화 복잡도를 줄이는 연구를 제안한다. 이를 위해, VVC의 특별한 트리 구조인 multi-type tree 구조 내에서의 부호화된 문맥을 활용한 고속 결정기법을 고안한다. 실험 결과, 본 고속결정 기법은 VVC 참조 소프트웨어 대비 약간의 압축효율 감소 내에서 10%의 전체 부호화 시간을 줄임을 확인하였다.

다시점 영상 부호화에서 전역 변이 벡터를 이용한 고속 모드 결정 (Fast Mode Decision using Global Disparity Vector for Multi-view Video Coding)

  • 한동훈;조숙희;허남호;이영렬
    • 방송공학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.328-338
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    • 2008
  • H.264/AVC기반의 다시점 영상 부호화 기술은 시점간 상관성을 이용한 새로운 예측 방법을 이용하여 여러 대의 카메라로부터 촬영된 영상을 효율적으로 부호화하는 기술이다. 그러나 다시점 부호화 기술은 시점의 증가와 시점간 예측의 사용으로 인해 부호화 시간이 크게 증가한다. 본 논문은 부호화 시간을 줄이기 위해 다시점 영상에서 시점간에 대응하는 마크로블록 (Macroblock) 기반 영역 분할 정보와 시점간의 전역 변이 벡터를 이용한 고속 모드 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다시점 영상 부호화 표준의 참조 소프트웨어인 joint multi-view video model (JMVM) 4.0에 비해 약 0.04dB의 화질 열화를 보이지만 전체 부호화 시간을 평균적으로 40% 단축할 수 있었다.

VVC에서 360 비디오를 위한 랩-어라운드 움직임 벡터 예측 방법 (Wrap-around Motion Vector Prediction for 360 Video Streams in Versatile Video Coding)

  • 이민훈;이종석;박준택;임웅;방건;심동규;오승준
    • 방송공학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.313-324
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    • 2020
  • 본 논문에서는 360 비디오의 특성을 이용하여 픽쳐 경계에서 코딩 효율을 증가시키는 움직임 벡터 예측 방법을 제안한다. VVC의 화면간 예측에서 움직임 벡터 후보군을 구성할 때 주변 블록의 위치가 픽쳐의 경계 바깥이면 후보군 구성 과정에서 제외되어 픽쳐 경계에서 코딩 효율이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해 360 비디오의 부/복호화를 위한 투영 방법의 특성을 이용하여 이미 복호화된 정보로부터 픽쳐의 경계에서 추가로 후보군을 구성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 JVET-360 CTC의 임의 접근 환경에서 VTM6.0 및 360Lib9.1와 비교한다. 그 결과로써 제안하는 방법은 추가 계산 복잡도 없이 휘도 성분에서 평균 0.02%, 색차 성분에서 각각 평균 0.05%, 0.06%의 비트율 감소를 보이고, 픽쳐의 경계에서는 비트율이 휘도 성분에서 평균 0.29%, 색차 성분에서 각각 평균 0.45%, 0.43% 감소하였다. 그리고 DSCQS (Double Stimulus Continuous Quality-Scale) 방법을 통해 제안하는 방법의 주관적 화질 평가를 수행하여 MOS (Mean Opinion Score)값을 얻는다. MOS값은 평균 0.03 향상되었고, MOS값과 비트량을 이용하여 BD-MOS를 구한다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 최대 8.78%, 평균 5.18% 향상하였다.

수동소나를 위한 LOFAR/DEMON 그램 압축 기법 (LOFAR/DEMON grams compression method for passive sonars)

  • 안재균;조현덕;신동훈;권택익;김광태
    • 한국음향학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.38-46
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    • 2020
  • 로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이진맵과 예측 기법으로 구성된 새로운 로파 및 데몬 그램 압축 기법을 제안한다. 먼저 각 주파수 빈에 대한 예측을 결정하는 이진맵을 생성하고, 프레임을 몇 개의 매크로 블록으로 구분한다. 각 매크로 블록에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 적용하여 나머지를 계산한다. 그리고 이진맵에서 유효한 빈들에 대해 예측을 수행하고 엔트로피 부호화를 위해 나머지를 양자화 한다. 이진맵과 예측모드를 전송함으로써 복호기는 동일한 절차로 그램을 복원한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 로파와 데몬 그램 압축 결과가 기존의 데이터 압축 기법에 비해 우수함을 확인한다.

영상 부호화 효율 향상을 위한 화면내 예측 오프셋 보상 (Intra Prediction Offset Compensation for Improving Video Coding Efficiency)

  • 임성창;이하현;최해철;정세윤;김종호;최진수
    • 방송공학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.749-768
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    • 2009
  • 본 논문은 H.264/AVC 화면내 부호화에서 부호화 효율 향상을 위해 율-왜곡 최적화를 이용한 화면내 예측 오프셋 보상 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측 블록으로 활용함으로써 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 제안 방법은 화면내 부호화의 예측 오차를 감소시키기 위해, 율-왜곡 비용 관점에서의 최적 값을 갖는 화면내 예측 오프셋을 기존 화면내 예측 블록에 더하여 예측 블록의 정확도를 높인다. 따라서 예측 오차 신호의 양자화된 변환 계수를 감소시키며 원본 블록과 복원된 블록 간의 왜곡을 감소시켜 화면내 블록의 부호화 성능을 향상시킬 수 있다. 추가적으로, 휘도 성분의 부호화 성능 향상을 위해 화면내 예측 오프셋 보상이 사용되는 화면내 블록의 색차 성분에 JM 11.0에서 화면간 부호화에서 사용되는 계수 임계 처리 방법을 적용한다. 본 논문의 실험에서는 제안하는 방법이 JM 11.0과 비교 실험했을 때 High Profile 환경에서 평균 2.45%의 비트율 감소와 최대 4.41%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보인다.

Multi-dimensional extrapolation on use of multi multi-layer neural networks

  • Oshige, Seisho;Aoyama, Tomoo;Nagashima, Umpei
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.156-161
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    • 2003
  • It is an interest problem to predict substance distributions in three-dimensional space. Recently, a research field as Geostatistics is advanced. It is a kind of inter- or extrapolation mathematically. Some useful means for the inter- and extrapolation are known, in which slide window method with neural networks is hopeful one. We propose multi-dimensional extrapolation using multi-layer neural networks and the slide-window method. The multi-dimensional extrapolation is not similar to one-dimension. It has plural algorithms. We researched line predictors and local-plain predictors I two-dimensional space. The both predictors are equivalent; however, in multi-dimensional extrapolation, it is very important to find the direction of predictions. Especially, since the slide window method requires information to predict the future in sampling data, if they are not ordered appropriately in the direction, the predictor cannot operate. We tested the extrapolation for typical two-dimensional functions, and found an excellent character of slide-window method based on local-plain. By using the method, we can extrapolate the function until twice-outer regions of the definitions.

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국내 고층 비내진 철근콘크리트 벽식 아파트의 지진취약도 평가 (Seismic Fragility Assessment for Korean High-Rise Non-Seismic RC Shear Wall Apartment Buildings)

  • 전성하;신동현;박지훈
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제24권6호
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    • pp.293-303
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    • 2020
  • Seismic fragility was assessed for non-seismic reinforced concrete shear walls in Korean high-rise apartment buildings in order to implement an earthquake damage prediction system. Seismic hazard was defined with an earthquake scenario, in which ground motion intensity was varied with respect to prescribed seismic center distances given an earthquake magnitude. Ground motion response spectra were computed using Korean ground motion attenuation equations to match accelerograms. Seismic fragility functions were developed using nonlinear static and dynamic analysis for comparison. Differences in seismic fragility between damage state criteria including inter-story drifts and the performance of individual structural members were investigated. The analyzed building had an exceptionally long period for the fundamental mode in the longitudinal direction and corresponding contribution of higher modes because of a prominently insufficient wall quantity in such direction. The results showed that nonlinear static analyses based on a single mode tend to underestimate structural damage. Moreover, detailed assessments of structural members are recommended for seismic fragility assessment of a relatively low performance level such as collapse prevention. On the other hand, inter-story drift is a more appropriate criterion for a relatively high performance level such as immediate occupancy.

CEOP Annual Enhanced Observing Period Starts

  • Koike, Toshio
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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    • pp.343-346
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    • 2002
  • Toward more accurate determination of the water cycle in association with climate variability and change as well as baseline data on the impacts of this variability on water resources, the Coordinated Enhanced Observing Period (CEOP) was launched on July 1,2001. The preliminary data period, EOP-1, was implemented from July to September in 2001. The first annual enhanced observing period, EOP-3, is going to start on October 1,2002. CEOP is seeking to achieve a database of common measurements from both in situ and satellite remote sensing, model output, and four-dimensional data analyses (4DDA; including global and regional reanalyses) for a specified period. In this context a number of carefully selected reference stations are linked closely with the existing network of observing sites involved in the GEWEX Continental Scale Experiments, which are distributed across the world. The initial step of CEOP is to develop a pilot global hydro-climatological dataset with global consistency under the climate variability that can be used to help validate satellite hydrology products and evaluate, develop and eventually predict water and energy cycle processes in global and regional models. Based on the dataset, we will address the studies on the inter-comparison and inter-connectivity of the monsoon systems and regional water and energy budget, and a path to down-scaling from the global climate to local water resources, as the second step.

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Hadley Circulation Strength Change in Response to Global Warming: Statistics of Good Models

  • Son, Jun-Hyeok;Seo, Kyong-Hwan
    • 대기
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    • 제26권4호
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    • pp.665-672
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    • 2016
  • In this study, we examine future changes in the Hadley cell (HC) strength using CMIP5 climate change simulations. The current study is an extension of a previous study by Seo et al. that used all 30 available models. Here, we select 18-23 well-performing models based on their significant internal sensitivity of the interannual HC strength variation to the latitudinal temperature gradient variation. The model projections along with simple scaling analysis show that the inter-model variability in the HC strength change is a result of the inter-model spread in the meridional temperature gradient across the subtropics for both DJF and JJA, not by the tropopause height or gross static stability change. The HC strength is expected to weaken significantly during DJF, while little change is expected in the JJA HC strength. Compared to the calculations with all model members, selected model statistics increase the linear correlation between the changes in HC strength and meridional temperature gradient by 13~23%, confirming the robust sensitivity of the HC strength to the meridional temperature gradient. Two scaling equations for the selected models predict changes in HC strength better than all-member predictions. In particular, the prediction improvement in DJF is as high as 30%. The simple scaling relations successfully predict both the ensemble-mean changes and model-to-model variations in the HC strength for both seasons.

가중된 예측 오차 파라미터를 사용한 화자 확인 성능 개선 (Speaker Verification Performance Improvement Using Weighted Residual Cepstrum)

  • 위진우;강철호
    • 한국음향학회지
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    • 제20권5호
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    • pp.48-53
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    • 2001
  • LPC분석 기반 화자 확인에서 잔여성분(residue) 예측은 보통 무시되고, LPCC(LPC-cepstrum)만이 특징 파라미터로 사용된다. 본 연구에서는 잔여성분으로부터 추출된 예측파라미터인 잔여 켑스트럼(residual cepstrum)을 LPCC와 함께 여러 환경에서 구축된 데이터 베이스에서 화자특징 파라미터로 사용하였다. 또한, 잔여 켑스트럼에 포함되어있는 화자 고유성분인 피치(pitch)성분에 큰 가중치(weighting)를 줌으로써 화자간 변이(inter-speaker variation)가 커지도록 하는 가중치 함수를 제안한다. 실험 결과, LPCC만을 특징 파라미터로 사용하였을 경우보다 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 약 6%가량의 인식 오류율이 향상 되었으며, 제안한 가중치 함수를 적용한 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 인식 오류율이 가중치를 주지 않은 경우보다 약 2.45%가량 개선되었다.

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