서로 다른 프레임 율을 가진 영상매체 사이의 프레임 호환을 위해, 움직임 추정 (motion estimation, ME)과 움직임 보상을 이용한 중간 영상 삽입 (합성) 기법 (motion compensated interpolation, MCI)이 활용되는데, 본 논문에서는 MCI에 적합한 움직임 추정기법을 제안하고, 제안한 움직임 추정 기법을 종래의 MCI에 적용한다. 종래의 방법에선 움직임 추정 블록과 MCI 블록의 크기가 동일하나, 본 논문에서 사용된 움직임 추정 블록은 MCI 블록과 같은 중심 축을 가지고, MCI 블록보다 더 크기 때문에 인접 블록과 중첩된 특성을 가진다. 제안한 움직임 추정 블록에 의한 계산량 증가를 줄이기 위해, 제안한 움직임 추정 블록내의 화소를 샘플링 하여 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식을 검증하기 위해, 움직임 추정 블록을 다양한 샘플 계수로 샘플링 한 후 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식으로 추정된 움직임 벡터 (motion vector, MV)를 활용하여 MCI를 수행하였으며, 수행된 결과를 종래의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 최근에 가전 분야에서 비디오 정보원과 더불어 디스플레이 포맷의 폭발적인 증가에 힘입어 매우 많은 관심의 대상이 되었다. 대부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 효과적인 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 수신기의 후처리 분야와 같은 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해, 먼저, 본 논문에서는 움직임 보상 보간 프레임의 블록 단위로 신뢰도를 측정할 수 있는 비용 함수들을 도입한다. 그런 후에 이러한 함수들을 사용하여 움직임 보상 보간 프레임에서 얼마나 많은 잡음이 포함되어 있는지를 평가할 수 있는 두 가지의 왜곡 예측 모델을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 왜곡 예측 방식은 움직임 보상 보간 프레임의 잡음을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.671-675
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2011
DVC (Distributed Video Coding) and FRUC (Frame Rate Up Conversion) techniques need to have an efficient motion compensated frame interpolation algorithms. Conventional works of these applications have mainly focused on the performance improvement of overall system. But, in some applications, it is necessary to evaluate how well the MCI (Motion Compensated Interpolation) frame matches the original frame. For this aim, this paper deals with the modeling methods for evaluating the block-based matching cost. First, several matching criteria, which have already been dealt with the motion compensated frame interpolation, are introduced and then combined to make estimate models for the size of MSE (Mean Square Error) noise of the MCI frame to original one. Through computer simulations, it is shown that the block-based matching criteria are evaluated and the proposed model can be effectively used for estimating the MSE noise.
We propose a new frame rate up-conversion algorithm for high quality video. In the proposed scheme bidirectional motion estimation (ME) is performed to construct the motion vector. (MV) field for the frame to be interpolated. Unlike conventional motion-compensated interpolation (MCI) algorithms, the proposed technique does not produce any overlapped pixel and hole region in the interpolated frame, and thus can utilize the overlapped block motion compensation technique to reduce the blocking artifacts. The proposed algoritm is very simple to implement on consumer products when compared to conventional MCI methods. Computer simulation shows a high visual performance of the proposed frame rate up-conversion algorithm.
본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up Conversion)에 사용되는 대표적인 움직임 보상 프레임 보간 기술들에 사용되는 블록 기반의 왜곡 예측기법에 대한 성능을 비교한다. 기존에 제안된 블록 기반의 움직임 보상 보간에 대한 왜곡 측정 기법들에 대한 각각 특징과 차이점에 대하여 조사하고, 각각의 독립적인 제어와 결합된 통합 제어에 의해 실제 왜곡을 효과적으로 예측하는 모델에 대해 논한다. 특히, 블록 기반의 시간축 정합특성, 공간적 정합특성, 이웃블록과의 움직임 벡터 유사성, 공간 주파수 특성 등으로 세분화하고, 컴퓨터 모의실험에 기초하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제시된 결과들은 FRUC 기법에 효과적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 분산 비디오 부호화 기법에 효과적으로 사용되어 성능개선을 이룰 수 있음을 보인다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 가전 분야에서 매우 다양한 응용으로 인해 매우 많은 관심을 받아 오고 있다. 대 부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 몇 개의 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 위해 본 논문에서는 프레임 기반의 적응적 예측에 기초한 움직임 보상 보간 프레임의 왜곡 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대칭형 움직임 탐색 및 보상 보간 기법에 적용되며, 세 가지 다른 예측 기법 즉, 순방향, 역방향 그리고 적응적 양방향 예측 기법으로 분석된다. 모의 실험을 통하여 제안된 적응적 양방향 왜곡 예측 방식이 다른 두 방식에 비해 성능이 우수함을 보인다.
움직임 보상 보간 기법은 동영상 정보의 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템에서 부가 정보 생성에 사용된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 기법의 성능을 효율적으로 향상시키기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 혹은 LiftLT를 이용하여 영상의 크기를 두 배 확대 변환한 후 움직임 보상 보간을 수행하여 생성된 두 배 크기의 영상을 다시 축소 변환하여 원래 크기의 보간 프레임을 생성하는 기법을 제안한다. 또한 보간 필터를 사용하여 부화소 단위의 세밀한 움직임 보상 보간을 수행한 경우의 성능도 분석한다. 모의 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 보간 필터를 이용한 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation)알고리듬에서 가중치수를 개선시켜 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) MCI(Motion Compensated Interpolation)에서 고정된 확장블록을 대신하여 확장블록이 주변근처를 이동하면서 SOAD(Sum of Overlapped area Absolute Difference)를 통하여 향상된 가중치수를 찾는 알고리듬이다. 이 논문은 EBME알고리듬에 비해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)이 향상된 성능을 보였다.
옛부터 민간 약제로 사용했던 감나무 잎을 식품, 화장품 기능 생물 신소재로 활용하기 위해 감나무잎의 주성분으로 알려진 폴리페놀 화합물을 분리하고 생리활성 기능을 조사하였다. 감나무 잎을 60%의 아세톤으로 추출한 용액을 동결 건조시켜 농도별로 조제하고 glucosyltransferase, tyrosinase 효소저해를 관찰한 결과 glucoslytransferase는 $1.8{\times}10^{-1}$ mg/ml에서 82.84% 저해를, tyrosinase는 0.8 mg/ml에서 21,65% 저해 활성이 확인되었다. Sephadex G-50으로 gel filtration한 결과 fraction 1, 2, 3, 4, 5로 분획되었고 이중 fraction 1, 2에서 효소 저해 활성을 나타내었다. 활성 분획물의 물질군을 확인하기 위해 proteinase K 처리와 멸균처리한 결과 효소저해에 영향은 없어 활성물질군은 단백질군이 아니며, UV spectrum에서 자외선 영역에 최대 흡광치를 보여주므로 페놀링을 갖는 화합물로 추정하게 되었다. 추정화합물을 Sephadex LH-20, MCI-gel 및 Bondapak $C_{18}$ column에서 분리한 결과 F1 fraction에서 compound $1{\sim}4$가지 4종류의 화합물, F2 fraction에서는 compounds 5, 6, F3 fraction에서 compound 7, 8, 9를 순수 정제하여 재결정하였다. 분리된 화합물은 TLC 발색반응에서 flavan-3-ol 골격을 기본으로 하는 축합탄닌 반응을 보였고 전개정도에서 monomer가 2종류, dimer가 3종류, trimer가 1종류로 확인되었다.
토양에서 분리한 endo-inulinase 생산 균주인 Xanthomonas oryzae #5로 부터 11.5kb의 endo-inulinase 유전자를 포함하는 재조합 plasmid를 함유한 형질 전환주를 분리하였다. 11.5kb의 단편으로부터 8.6kb, 4.1kb의 단편을 포함한 pDI 2, pDI4 재조합 plasmid를 제작하여 활성을 확인한 결과 endo-inuliase 활성을 나타내었으며, 재조합 plasmid pDI 2를 이용하여 DNA sequence를 한 결과 endo-inulinase 유전자는 1,333개의 아미노산으로 구성된 ORF를 가지고 있었다. 또한 B. circulans MCI-2554의 CFTase와 아미노산 배열에 있어은 약 72%의 높은 homology를 나타냈었으며, 다른 fructan hydrolases, inulinase, levanase와의 아미노산 비교로부터 ${\beta}-fructouranosidase$ motif를 포함한 6개의 유사부위를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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