본 논문에서는 다시점 동영상 부호화를 위한 참조 소프트웨어의 부호화기 성능을 높이기 위해 가변형 다시점GOP 예측 구조로 부호화 하는 방법을 제안한다. 다시점 동영상 부호화를 위한 참조 소프트웨어에서는 고정된 시공간 예측구조를 사용하여 다시점 동영상을 부호화한다. 그러나 다시점 동영상 부호화의 성능은 영상의 특성에 따라 예측 부호화 구조를 가변적으로 변경하는 것에 영향을 받는다. 따라서 다시점 동영상의 전역 변이를 이용하여 부호화의 기준 시점을 정하고 카메라 간의 간격을 고려하여 B-픽쳐의 개수를 조절하여 영상의 특성에 따라 다시점 동영상의 부호화 단위인 다시점GOP 예측 구조를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안된 가변형 다시점GOP 예측구조의 부호화 방법이 기존의 참조 소프트웨어보다 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다. 제안 예측 부호화 구조는 기존의 부호화 구조와 비교하여 7.1%의 비트량 감소를 보였다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.423-425
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1998
An optical system which can autonomously form and display an impression of a picture made up by many figures has been developed. This system consists of optical fuzzy-neurons which calculate the correlation between the input picture and the reference image by incoherent optics. The calculated signal is applied to an amplifier whereby the output signal increases, then decreases according to increase of the input signal . These outputs are synthesized, and are used for changing the position where the system gaze on a part of the input picture by light beam. In this system, the light intensity used for gazing changes chaotically, The attractor drawn from the change of light intensity corresponds to the impression of the picture. This paper shows the results that are calculated by the numerical simulation. The system has been simulated to express the impression for a picture formed by 4figures.
본 논문에서는 CNN과 Attention 기법을 통한 깊이 영상의 화면 내 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 예측하고자 하는 블록 내 화소마다 참조 화소를 선택할 수 있도록 한다. CNN을 통해 예측 블록의 상단과 좌단에서 각각 수직방향과 수평 방향의 공간적 특징을 검출한다. 두 공간적 특징은 예측블록과 참조 화소들에 대한 특징을 예측하기 위해 각각 특징차원과 공간적 차원으로 병합된다. Attention을 통해 예측 블록과 참조 화소간의 상관성을 입력된 공간적 특징을 통해 예측한다. Attention을 통해 예측된 상관성은 CNN 레이어를 통해 화소 도메인으로 복원되어 블록 내 화소 값이 예측된다. 제안된 방법이 VVC의 인트라 모드에 추가되었을 때 화면 예측 오차가 평균 5.8% 감소하였다.
Even though digital video coding techniques have been developed very rapidly, rate controlling is still an unsolved problem. This paper presents a new scene adaptive video encoding scheme for MPEG-1 and MPEG-2 video encoders. Degradation of picture quality at scene changes due to poor prediction of global complexity measure is addressed. The proposed scheme determines the picture types adaptively based on scene contents of each video frame. The effective placement of reference and inter-reference frames is studied at sudden scene changes and gradual scene changes respectively. Results show that the proposed scheme demonstrates a significant improvement in performance compared to TM5〔1〕.
A HEVC-based scalable 3D video coding system is proposed. The proposed system supports scalable transmission of multiview video data with depth maps. Key technologies in this system are reference picture management, reference picture list construction, and cross-layer dependency signaling. All the proposed technologies are used for the development of video coding system for UHD stereo display and glassless 3D display.
현재 행정정보 데이터세트 기록관리 실행방안은 마련되었으나 약 1.3%(EA 포털 등록 시스템: 16,199개, 컨설팅 시스템: 214개)의 사례를 적용하여 다양한 행정정보시스템에 대한 특수성을 분석하고 합리적 수준의 관리기준표를 작성하기에는 한계가 있다. 본 연구는 행정정보 데이터세트에 있어 기록관리 환경의 중요성을 인식하는 것에서 출발하였다. 의료영상저장전송시스템(PACS)의 관리기준표 6개 영역을 세 개의 그룹으로 나누고 기술(description)된 정보를 기초로 현재의 기록관리 환경을 분석하였다. 그 결과 현장에서 데이터세트 기록관리의 효과를 높이기 위한 체계적인 환경개선 모델을 제안하였다. 다양한 기관의 데이터세트 기록관리 환경 중 하나의 사례 분석이라는 한계는 있으나 기록관리 연구의 지평을 넓히는데 도움이 되고자 한다.
다시점 영상 부호화는 시점 간에 변이 정보를 활용하여 부호화 효율을 향상시키기 위해 개발되었다. 하지만 다시점 영상 부호화는 변이 예측 때문에 높은 계산복잡도를 가진다. 본 논문은 다시점 영상 부호화의 계산 시간을 감소시키기 위한 비기준 화면의 빠른 모드결정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2단계 과정을 수행한다. 계층적인 B 화면 구조의 기준 화면은 비기준 화면의 예측모드 선택과 높은 상관성을 가진다. 따라서 첫 번째 단계에서, 비기준 화면의 예측모드는 기준 화면의 매크로블록 영역을 이용함으로써 선택된다. 두 번째 단계에서, 우리는 7개 블록 크기의 Inter 예측모드의 참조 방향에서 높은 상관성을 이용하여 Inter 예측모드의 참조방향을 선택한다. 제안하는 기법으로 실험한 결과는 부호화 효율에 큰 손실 없이 부호화 시간에서 평균 약 44% 감소시킬 수 있었다.
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.
주제명은 이용자가 어린이 그림책을 효과적으로 접근하도록 지원한다. 그러나 어린이 그림책은 다른 자료에 비해 표제나 목차와 같이 자료 자체에서 주제명을 선정하기가 어렵다. 또한 텍스트 외에 그림이 주는 정보량이 큰 편이다. 따라서 그림책의 주제접근을 위해서는 별도의 주제명 목록을 작성할 필요가 있다. 그런데 어린이 그림책에 일반 도서용으로 개발된 주제명을 그대로 사용하기는 적절하지 않을 수 있다. 주제명의 유형과 수준이 상이할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 어린이 그림책에 적합한 주제명표를 개발하고자 하였다. 기본 주제명의 선정을 위해서는 영미권에서 발행된 그림책 주제명표를 참고하였는데, 이 과정에서 우리 문화와 언어에 맞도록 기존의 표목을 수정 추가하였다. 또한 그림책의 주요 독자층인 어린이에게 적합한 표목을 선정하기 위해 초등국어사전과 같은 참고자료도 활용하였다. 그리고 시범적으로 구축된 주제명표를 어린이 그림책을 대상으로 한 권장도서 목록에 적용하여, 주제검색이나 브라우징, 도서 추천 등에 활용하는 방안을 제시하였다.
수학 교과의 그림은 내용의 핵심을 잘 전달하면서 한편으로는 수학의 어려움을 완화시켜주는 복합적인 역할을 해야 한다. 본 연구는 그림과 글의 상호 보완적 관계, 그리고 그림의 감정 표현이라는 두 요소를 초등학교 수학 교과서 그림과 내용의 연계성을 보는 관점의 예로 제시하고, 중국, 일본, 인도, 미국 등의 외국 교과서를 이 관점에서 조사하여 우리나라 교과서 그림 제작에 대한 시사점을 얻었다. 이는 그림을 읽고 의미를 해석하는 과정을 수학 공부의 일부로서 다루어야 한다는 것, 등장인물이 가진 개성과 감정을 더욱 풍부하고 자유롭게 표현해야 한다는 것 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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