인공 지능, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일을 중심으로 시작된 4차 산업혁명은 최근 메타버스(Metaverse)시대로 자연스럽게 확장되어 가고 있다. 메타버스 시대의 핵심 기술인 VR(Virtual Reality)/AR(Augmented Reality)/MR(Mixed Reality)과 이를 디스플레이 하기 위한 HMD(Head Mounted Display)나 글래스(glass) 장치들은 사용자에게 고품질 영상뿐만 아니라 3차원 공간에 대한 6DoF(Degrees of Freedom)급의 자유도를 제공해야 한다. 이에 발맞춰 MPEG에서는 최근 실사 및 CG(Computer Graphics)로 제작된 다시점 텍스쳐 및 깊이 영상에 대한 효과적인 압축 방법을 찾기 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준화를 진행중이다. 본 논문은 최신 2차원 압축 표준인 VVC(Verstitle Video Coding)를 기반으로 MPEG MIV 1.0 표준 프레임워크를 검증해본다. 특히 높은 압축율에 비해 복잡도가 높은 VVC 표준의 특성을 고려하여 HHI에서 개발한 최적화 코덱인 VVenC를 이용하여 압축 효율과 복잡도 관점에서 MIV 표준 활용을 위한 최적의 솔루션을 찾고자 한다.
본 고에서는 최근 표준화가 진행되어 2020년에 표준화 완성을 앞두고 있는 VVC의 표준 기술들 중에서 화면 정보를 구성하는 픽쳐의 부호화 단위 및 분할 구조에 대해 설명한다. 본 고에서 설명되는 내용들은 VTM 6.0을 기준으로 삼는다. 세부적으로는 한 개의 픽처를 분할하는 구조들인 슬라이스, 타일, 브릭, 서브픽처에 대해서 설명한 후, 이 구조들의 내부를 구성하는 CTU 및 CU의 분할 구조에 대해서 설명한다.
국제표준화 단체 MPEG과 VCEG이 연합하여 만든 기구인 Joint Video Explorer Team (JVET)은 Versatile Video Coding (VVC)/H.266 완성 이후, 새로운 표준을 준비하기 위한 차세대 코딩 기술을 연구하기 시작하였다. 두 가지 큰 연구 방향이 설정되어 스터디가 진행 중인데, 하나의 방향은 기존 코덱에서 많이 활용되었던 신호 처리 기반 기술 연구이고, 다른 방향은 신경망을 활용하여 새로운 코딩 기술을 연구하는 것이다. 신경망 기반 비디오 코딩은 표준화에서 공식적으로 연구된 적이 없으며, 해당 시도는 차세대 표준을 준비하기 위해서 처음으로 하는 시도이다. 본 기고에서는 비디오 코딩 표준의 새로운 방향에 대한 통찰력을 제공하기 위해 JVET에서 새롭게 시작되고 있는 신경망 기반 비디오 코딩 연구에 대한 동향을 리뷰하고자 한다.
Versatile Video Coding(VVC)에서 동영상 압축 효율을 증가시키기 위한 다양한 화면 간 예측(inter prediction) 기법 중에 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR) 기술이 채택되었다. 다만 AMVR을 위해서는 다양한 움직임 벡터 해상도를 테스트해야 하는 부호화 복잡도를 야기하였다. AMVR의 부호화 복잡도를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 가벼운 신경망 모델 기반의 AMVR 조기 판별 기법을 제안한다. 이에 따라 불필요한 상황을 미리 조기에 인지하여 대응한다면 나머지 AMVR 과정을 생략할 수 있기에 부호화 복잡도의 향상을 볼 수 있다.
본 논문은 딥러닝을 이용하여 예측 블록을 개선하는 화면 내 예측 기법을 제안한다. 컨볼루션 신경망 네트워크로부터 기존의 VVC의 화면 내 예측 모드를 통해 구성한 예측 블록과 주변 참조 샘플을 통과하여 보다 원본에 가까운 예측 블록을 생성한다. 따라서 예측 후 신호는 원본 블록과의 차분 신호를 줄여 비디오 부호화 성능을 향상하게 된다. 실험 결과, VTM-10.0 대비 휘도성분에 대해 약 1.16%의 BD-rate을 개선하였다.
Bassyouni, Rasha H.;Wegdan, Ahmed Ashraf;Abdelmoneim, Abdelsamie;Said, Wessam;AboElnaga, Fatma
Journal of Microbiology and Biotechnology
/
제25권10호
/
pp.1734-1741
/
2015
Few research had investigated the secretion of phospholipase and aspartyl proteinase from Candida spp. causing infection in females with type 2 diabetes mellitus. This research aimed to investigate the prevalence of vulvovaginal candidiasis (VVC) in diabetic versus non-diabetic women and compare the ability of identified Candida isolates to secrete phospholipases and aspartyl proteinases with characterization of their genetic profile. The study included 80 females with type 2 diabetes mellitus and 100 non-diabetic females within the child-bearing period. Candida strains were isolated and identified by conventional microbiological methods and by API Candida. The isolates were screened for their extracellular phospholipase and proteinase activities by culturing them on egg yolk and bovine serum albumin media, respectively. Detection of aspartyl proteinase genes (SAP1 to SAP8) and phospholipase genes (PLB1, PLB2) were performed by multiplex polymerase chain reaction. Our results indicated that vaginal candidiasis was significantly higher among the diabetic group versus nondiabetic group (50% versus 20%, respectively) (p = 0.004). C. albicans was the most prevalent species followed by C. glabrata in both groups. No significant association between diabetes mellitus and phospholipase activities was detected (p = 0.262), whereas high significant proteinase activities exhibited by Candida isolated from diabetic females were found (82.5%) (p = 0.000). Non-significant associations between any of the tested proteinase or phospholipase genes and diabetes mellitus were detected (p > 0.05). In conclusion, it is noticed that the incidence of C. glabrata causing VVC is increased. The higher prevalence of vaginal candidiasis among diabetics could be related to the increased aspartyl proteinase production in this group of patients.
오늘날 딥러닝 기술의 향상으로 영상 분류, 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 컴퓨터 비전 분야 또한 큰 발전을 이루고 있다. 지능적 감시, 로봇, 사물 인터넷, 자율주행 자동차 등 딥러닝 기술이 결합된 다양한 응용 기술들은 실제 산업에 적용되고 있으며, 이에 따라 사람의 소비를 위한 영상 데이터 뿐만 아니라 머신 비전을 위한 영상 데이터의 효율적인 압축 방식에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 머신 비전을 위한 열 적외선 영상의 객체 기반 압축 기법을 제안한다. 효율적인 영상 압축과 신경망의 좋은 성능을 유지하기 위해 본 논문에서는 신경망의 객체 탐지 결과와 객체 크기에 따라 입력 영상을 객체 부분과 배경 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 부호화를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 VVC로 영상 전체를 압축하는 방식보다 BD-rate 값이 최대 -19.83%로 압축 효율이 뛰어나다는 것을 확인할 수 있다.
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.
초단계형(Hyperabrupt) p-n접합에서 접합용량의 인가전압에 의한 변화률이 단순물분포에 따라 변화하는 성질을 이용하여 가변용량다이오드의 최적설계방법 유도하고 표준방송수신용 라디오의 동조용 가변용량실리콘 다이오드를 설계하였고 이다이오드의 제작방법에 관하여 연구하였다. 이때 도너 및 액셉터 불순물로서는 안치모니 및 알루미늅을 진공증착한 후 고온확산로에 넣어 처리하므로서 원하는 분포를 얻으려 하였다.
In the ongoing standardization of Versatile Video Coding (VVC), DCT-2, DST-7 and DCT-8 are designated as the vital primary transform kernels. Due to the effectiveness of DST-4 and DCT-4 in smaller resolution sequences, DST-4 and DCT-4 transform kernel can also be used as the replacement of the DST-7 and DCT-8 transform kernel respectively. While storing all of those transform kernels, ROM memory storage is considered as the major issue. So, to deal with this scenario, a unified DST-3 based transform kernel derivation method is proposed in this paper. The transform kernels used in this paper is DCT-2, DST-4 and DCT-4 transform kernels. The proposed ROM memory required to store the matrix elements is 1368 bytes each of 8-bit precision.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.