Transmission of video over Internet or wireless network requires coded stream capable of adapting to dynamic network conditions instantly. To meet this requirement, various scalable video coding schemes have been developed, among which the Scalable Video Coding (SVC) extension of the H.264/AVC is the most recent one. In comparison with the scalable profiles of previous video coding standards, the SVC achieves significant improvement on coding efficiency performance. For adapting to dynamic network bandwidth, the SVC employs inter-layer switching between different temporal, spatial or/and fidelity layers, which is currently supported with instantaneous decoding refresh (IDR) access unit. However, for real-time adaptability, the SVC has to frequently employ the IDR picture, which dramatically decreases the coding efficiency. Therefore, an extension of SP picture from the AVC to the SVC for an efficient inter-layer switching is investigated and presented in this paper. Simulations regarding the adaptability to dynamic network bandwidth are implemented. Results of experiment show that the SP picture added SVC provides an average 1.2 dB PSNR enhancement over the current SVC while providing similar adaptive functionality.
인쇄문서를 전자문서로 자동변환하기 위해서는 문서영상 영역해석과 문자인식 기술이 필요하다. 이들 중 영역해석은 문서영상을 세부 영역으로 분할하고, 분할한 영역을 문자, 그림, 표 등의 형태로 분류한파. 그러나 문자와 그림의 일부는 크기, 밀도, 화소분포의 복잡도가 비슷하여 정확한 분류가 어렵다. 따라서 영역해석에서의 오 분류는 자동변환을 어렵게 만드는 주된 원인이 된다. 본 논문에서는 분서영상을 문자와 그림영역으로 분할하는 영역해석 방법을 제안한다. 문자와 그림의 분류는 1차원 메디안 필터링을 기반으로 한 방법을 이용하여 언급한 문제점을 해결한다. 또한 메디안 필터링에 의해 발생하는 볼드체 문자와 그래프나 표와 같은 그림영역의 오 분류 문제를 표피 제거 필터와 문자의 최대크기를 이용하여 해결한다. 따라서 상용제품을 포함한 기존의 영역해석 방법보다 그 성능이 우수하다.
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.
이 연구의 기본 목적은 학습자 변인, 지능, 과학 태도가 주변의 식물 이해에 어떤 영향을 미치는 지를 분석하는 것이다. 이를 위하여 고등학교 2학년 학생 276명을 대상으로 몇 가지 조사를 실시하였다. 거주 및 부모 직업, 생물 태도, 지능, 과학 성적과 교과목성적, 주변 식물의 이해 검사를 실시하였다. 그 결과, 가정 환경적 요인에 따라서 주변 식물 이해에 차이를 보이지 않았으나, 학습 환경 요인의 수준에 따라서는 차이를 보였다. 학생의 계열, 지능, 생물 태도, 과학 성적 및 교과 성적의 수준이 높은 학생이 낮은 학생에 비해 식물을 더 잘 이해하였다. 학습환경 요소와 주변 식물 이해와 상관관계를 보였으며, 계열과 교과총점이 주변 식물 이해를 예언하는 변인으로 나타났다. 지능과 생물 태도의 구인과 주변 식물 이해사이에 상관관계가 있었으며, 특히 지능의 하위 요소 중 어휘력과 과학 불안, 생물 직업이 주변 식물 이해를 예언하는 변인으로 분석되었다.
MPEG-2 비디오 부호화 과정에서 비트율 제어를 위해 MPEG-2 Test Model 5 (TM5) 알고리즘이 널리 사용되고 있지만, 실제로는 각 화면에 할당되는 목표 비트수와 실제 부호화된 비트수가 잘 맞지 않아 한 GOP의 마지막 부분에서 버퍼 넘침 현상과 화질의 급격한 열화 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 부호화하고자 하는 블록의 이전 블록에서 실제 발생된 비트수와 예측에 의한 비트수 사이의 관계를 이용하여 정확한 비트수를 할당함으로써, 각 화면의 목표 비트수와 실제 발생되는 부호화 비트수를 정합시키는 새로운 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 화면내에서 일관된 화질을 유지하며, 실시간 처리도 가능하다.
멀티미디어 정보는 다매체, 다특징, 다표현, 대용량성의 특징과 함께 그 양 또한 급속도로 증가하고 있다. 따라서 급격히 늘어난 방대한 정보로부터 필요한 정보를 검색하는 검색 시스템이 요구되고 있으며, 이러한 색인 및 검색 시스템이 실시간으로 처리되는 것이 필요하다. 동영상의 내용 기반 검색을 위하여 가장 일반적으로 사용할 수 있는 정보는 영상정보이다. 영상정보는 주로 비디오를 장면 분할할 때에 사용되며 이를 통하여 구조적인 비디오 브라우징을 할 수 있다. 비디오를 샷으로 구분하는 작업을 비디오 분할(video segmentation)이라고 하며, 비디오 분할을 위해 장면의 전환점인 컷을 검출하는 작업을 컷 검출(cut detection)이라고 한다. 본 연구에서는 MPEG-7 시각 기술자인 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램 기술자를 사용하여 동영상 분할을 하였다. HMMD 컬러 공간은 다른 공간에 비해 인간의 색 지각에 매우 밀접한 것으로 나타난다. 본 논문에서는 이러한 검색 시스템을 하드웨어로 구현하였다.
Two new marine gastrotrichs of the family Thaumastodermatidae are described from South Korea. Tetranchyroderma gracilium n. sp. bears pestle organs, tetrancres, and two pairs of large dorsolateral tubes. It seems most closely related to T. massiliense Swedmark, T. heterotubulatum Hummon, Todaro and Tongiorgi, and T. boreale Clausen. Thaumastoderma copiophorum n. sp. has five pairs of dorsal cirrata, the overall picture of which differs clearly from that of all known species. In the presence of accessory cirrata, it relates to T. appendiculatum Chang, Lee and Clausen.
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.
일반적인 동영상 처리에서 효과적으로 잡음을 제거하기 위해서는, 입력 동영상의 잡음 세기나 잡음 분산을 정확하게 찾아낼 필요가 있다. 그러나, 일반적으로 잡음 정보를 정확히 파악하기는 힘들다. 본 논문은 인접 잡음 영상간 움직일 보상에 기반한 정확한 잡음 분산 예측기법을 제안한다. 먼저, 입력 잡음 영상 내 각 블록에 대해 움직임 추정을 수행하고 최적의 움직임 보상 블록의 잔여 분산을 계산한다. 그리고, 구해진 최적 분산값과 근사한 분산값들을 적응적으로 평균화하고 적당히 스케일링함으로써, 그 영상에 대한 잡음 분산 예측치가 얻어진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 매우 정확하게 잡음 세기를 예측하고 안정적임을 보인다.
HD ProjectionTV에서 CRT의 전자총 및 투영되는 스크린 상에서의 빔 프로파일에 의한 화질의 열화를 개선시키기 위한 방법으로는 영상신호의 진폭 변화량에 따라 수평 편향 속도를 선형적으로 변조시키는 SVM(Scan Velocity Modulation)방식이 있다. 그런데, 선형 SVM방식에서의 화질 개선은 입력 영상신호의 진폭변화에 대해 균일하지 않다. 본 논문에서는 HD Projection TV에서의 빔 프로파일의 특성을 분석하여 모델링하고, 고역의 HD 신호가 입력될 때 SVM효과를 모의실험을 통해 해석하였다. 그리고, 이를 근거로 영상신호에 따라 SVM량을 비선형적으로 조절하는 비선형 SVM방식이 HD Projection TV에서도 필요함을 이론적으로 제시하였다. 이를 바탕으로 SVM 회로를 직접 하드웨어로 제작하여 실제 TV에 장착하여 실험하였다. 실험 결과 영상 신호의 진폭이 작은 영역과 큰 영역의 경계부분에서 발생하는 화질의 열화를 거의 일정하게 개선시킬 수 있음을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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