유비쿼터스 컴퓨팅 및 모바일 기술의 발달에 따라 위치 기반 서비스의 사용이 확대되어 가고 있고 모바일 전자 거래 환경에서 가장 주요한 서비스로 자리 잡고 있다. 하지만, 이와 함께 개인의 위치가 추적되고 노출됨에 의하여 사생활 침해와 같은 문제점들도 대두되고 있다. 본 연구는 개인의 위치를 노출시키지 않고도 시공간 질의를 처리하기 위한 새로운 시공 간 질의 처리 기법을 제안한다. 기존의 사용자 위치 은폐 기술은 사용자의 식별자를 감추거나 위치를 정적인 4분 트리나 격자 구조를 이용하여 은폐하는 방법을 사용하였다. 격자를 이용한 위치 은폐는 단순히 사용자의 식별자를 감추는 방법에 비해서는 우수한 방법이지만 미리 정해진 격자의 크기에 의해 위치를 은폐하므로 객체의 위치 분포에 따라 실제보다 불필요하게 많은 오차를 포함하게 되어 질의 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 본 연구에서는 시공간 질의 처리에 널리 사용되는 R-트리를 이용하여 위치 은폐를 수행하는 기법을 제안한다. R-트리의 노드는 기본적으로 최소 객체 개수를 보장하므로 R-트리의 MBR을 은폐된 위치로 직접 사용하면 위치 분포에 보다 능동적으로 대처할 수 있다. 본 연구는 다양한 실험 을 통하여 R-트리에 기반한 위치 은폐가 기존의 기법들에 비하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
최근 항공측량과 위성정보 기술의 급속한 발전은 방대한 지리정보 데이터의 신속한 취득을 가능케 하고 있다. 취득된 지리정보를 정확하게 표현하고 분석하기 위해서는 대용량 데이터를 실시간으로 시각화하는 기술을 필요로 하며, 실시간 시각화를 위해 LOD(Lovel of Detail) 알고리즘을 핵심 요소로 적용하고 있다. 본 연구는 다양한 지리정보 데이터 중 수치지형도에 포함된 등고선 데이터를 활용하여 정규화된 고도정보를 생성하는 방법으로써 TIN 생성기법을 적용하였고, 정규화 된 고도 정보를 생성하기 위해서 본 연구에서는 2단계의 작업으로 구분하여 생성하였다. 먼저 수치지형도를 활용하여 TIN 데이터를 생성하고, 생성된 TIN 데이터를 이용하여 정규화 된 고도정보를 생성하고자 하는 지역 크기의 2차원적 격자 배열을 생성하고, 격자 배열의 각 점과 생성된 불규칙 삼각망의 교차점을 구하여 정규화 된 고도정보를 생성할 수 있다. 본 연구에서는 각 단계 별로 제한된 딜로니 삼각분할(CDT, Constrained Delaunay Triangulation) 알고리즘과 생성된 TIN 데이터와 2차원적 격자 배열 각 점의 교차점을 구하기 위해 Ray-Triangle Intersection 알고리즘을 선택하였다. 또한, DirectX API 라이브러리, Quad-Tree LOD 알고리즘 그리고 프로그램 개발언어인 Microsoft Visual C++ 6.0을 이용하여 정규화된 고도정보를 3차원 지형 실시간 시각화를 통해 3차원 지형 시뮬레이션을 하였다.
수치해석을 수행할 경우 좀 더 정확한 수치모의를 위하여 해석영역의 특성에 따라 적절하게 요소를 배치하는 것이 필요하다. 본 연구에서 사용한 개별요소법(DEM)은 입자의 마찰력 및 항력을 제외한 반발력과 인장력만을 적용하였다. 초기 쿼드트리(Quad-tree)형식으로 충진된 입자들을 DEM을 이용하여 재배치할 경우 입자의 형상이 원형이기 때문에 입자사이에 존재하는 빈 공간을 최소화 할 수 있다. 결국 입자 중심점의 배치가 정삼각형에 가깝게 되는 특징을 보여준다. 이 재배치된 입자를 대상으로 Delaunay 삼각기법을 이용하여 삼각망을 구성하고, Laplace 보간을 수행하여 격자 품질을 향상시켰다. Laplace 보간 전 후의 형상비(Aspect Ratio: AR)를 비교한 결과 DEM을 이용하여 작성한 격자의 품질도 우수하지만, Laplace보간을 수행한 이후 보다 높은 품질의 격자가 생성되는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 기존의 삼각격자망 생성기법에 비해 다소 계산시간이 오래 걸리는 단점이 있지만, 복잡한 형상과 정확한 지형의 재현을 필요로 하는 파랑 해석용 유한요소 격자망 작성 및 다양한 수치모의 분야에서 그 적용 가능성이 매우 높다고 사료된다.
본 논문에서는 머신러닝을 기반으로 한 조기분할 결정 방법을 통하여 High Efficiency Video Coding (HEVC) Screen Content Coding (SCC) 부호화 기기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 쿼드트리 블록 분할 과정을 수행한다. 이 과정은 부호화기의 높은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 블록 구조를 조기에 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법으로 고속화 연구가 이루어져 왔다. 하지만 스크린 콘텐츠 부호화는 기존의 자연영상에 맞춰진 부호화 과정과 다른 블록 분할 특성을 보이기 때문에 기존의 조기분할 결정 연구를 적용하기 어렵다. 제안하는 방법은 먼저 스크린 콘텐츠 블록을 분류해 낸 다음 다시 블록분할을 결정하는 방법으로 문제를 해결하였고 SCC 공통 실험 조건에서 3.11%의 BD-BR 증가와 평균 42%의 부호화 시간 감소를 보였다.
본 논문에서는 HEVC 부호화기의 속도를 향상시키기 위하여, 움직임 벡터의 군집화를 통한 코딩 블록의 최대 분할 깊이를 결정하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어 HM은 최적의 코딩 블록 구조를 찾기 위해 다양한 코딩 블록의 깊이들에 대한 율-왜곡 최적화 (RDO: Rate-Distortion Optimization)를 수행한다. 하지만 이는 부호화기의 높은 복잡도를 차지하는 요소 중 하나로 보고된다. 본 논문에서는 최적의 코딩 블록 구조를 움직임 벡터의 군집화 된 결과에 따라 결정함으로써, 부호화 과정에서 코딩 블록 구조를 찾기 위한 RDO의 복잡도를 줄임으로써 부호화기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 과정으로부터 원본 영상에 대한 움직임 벡터 계산, 이를 통한 계층적 군집화를 수행하여, 군집화된 경향을 기반으로 코딩 블록의 최대 깊이를 결정한다. 본 논문의 제안하는 방법은 HEVC 참조 소프트웨어 대비 평균 1.45% BD-rate 손실이 있었으며 평균 16%의 부호화 속도 향상을 보였다. 또한, 기존의 고속화 방법과 함께 적용한 경우 1.84% BD-rate 손실과 45.13%의 평균 부호화 속도 향상을 나타냈다.
This paper proposes a conditional replenishment algorithm (CRA) to improve the visual quality (where spatial resolutions of the left and right views are mismatched) of a hybrid stereoscopic 3DTV that is based on the ATSC-M/H standard. So as to generate an enhanced view, the CRA is to choose the better substitute among a disparity-compensated view with high quality and a simply interpolated view. The CRA generates a disparity map that includes modes and disparity vectors as additional information. It also employs a quad-tree structure with variable block size by considering the spatial correlation of disparity vectors. In addition, it takes advantage of the disparity map used in a previous frame to keep the amount of additional information as small as possible. The simulation results show that the proposed CRA can successfully improve the peak signal-to-noise ratio of a poor-quality view and consequently have a positive effect on the subjective quality of the resulting 3D view.
Real time fractal coding for successive QCIF 144*176 luminance images has been implemented on a 50MHz IBM 486 personal computer. To satisfy the frame encoding speed and data compression ratio, following algorithms are adopted. In order to minimize encoding time, extension SAS being not searching of domain blocks is used. for reducing the bits per pixel, conventioal 4*4 range block is extended to 8*8 range block. and range block extension decrease quality of decoded image. For improvement quality of decoded image, the paper apply quad-tree partition mothod. In order to divide **8 range block, self-simiarity is compared 8*8 range block with spatial contractive transformed 8*8 domain block. According to self-simiarity, the block is partitioned and owing to block partition, increased encoding time is minimized. According to self-simiarity of 8*8 range block and spatial contractive transformed 8*8 domain block, number of fractal factor is varied. Simultaneously with minimizing the decrement of decoded image's quality, transmittion rate and encoding time is shorted. The results enable us to process the real-time fractal coding. For the claire test image, the average PSNR was 32.4dB, 0.12 bit rates and 33ms coding time per frame.
안개가 낀 악조건의 날씨에서도 자율주행 및 지능형 CCTV가 정상적으로 동작하기 위해 안개 제거 기술이 필수적이다. 안개 제거 기술에서도 특히 대기강도 추정 방법이 중요하다. 본 논문에서는 불필요한 연산량을 줄이고 여러 가지 입력 영상에서도 효과적으로 대기강도를 추정할 수 있는 패치 기반 대기강도 추정 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다. 알고리즘은 대중적으로 널리 사용되는 쿼드트리 방식과 비교했으며, 하드웨어 설계는 국제 표준 4K 영상에 실시간 대응할 수 있는 구조로써 XILINX사의 xc7z045-ffg900 목표 보드를 사용하여 FPGA 검증을 했다.
본 논문에서는 안개가 제거된 영상의 색상 왜곡을 방지하기 위해서 영역 분할 방법이 적용된 대기값 추정 방법을 제안한다. 이때, 효과적인 영역 분할을 수행하기 위해서 문턱치 값을 이용하여 영역 분할을 수행할지 중단할지를 결정한다. 또한, 효율적인 전달량 맵을 얻기 위해서, 적응적 가중치 계수를 사용하여 픽셀 단위마다 적응적으로 전달량 예측을 수행한다. 이를 통해 색상이 안정적이면서 후광 효과가 발생하지 않는 안개제거 알고리즘을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4587-4605
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2019
High Efficiency Video Coding (HEVC) suffers from high computational complexity due to its quad-tree structure in motion estimation (ME). This paper exposes an adaptive search range decision algorithm for accelerating HEVC integer-pel ME on GPU which estimates the optimal search range (SR) using a MAP (Maximum A Posteriori) estimator. There are three main contributions; First, we define the motion feature as the standard deviation of motion vector difference values in a CTU. Second, a MAP estimator is proposed, which theoretically estimates the motion feature of the current CTU using the motion feature of a temporally adjacent CTU and its SR without any data dependency. Thus, the SR for the current CTU is parallelly determined. Finally, the values of the prior distribution and the likelihood for each discretized motion feature are computed in advance and stored at a look-up table to further save the computational complexity. Experimental results show in conventional HEVC test sequences that the proposed algorithm can achieves high average time reductions without any subjective quality loss as well as with little BD-bitrate increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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