H.264/AVC는 부호화되는 잉여 데이터의 유형에 따라 3개의 변환을 사용할 수 있다. $4{\times}4$ DCT 변환은 항상 수행되며, $16{\times}16$ 인트라 모드인 경우에는 추가적으로 휘도 DC 계수에는 $4{\times}4$ 하다마드 변환을 수행하고, 색체 DC 계수에는 $2{\times}2$ 하다마드 변환을 수행한다. 변환 코딩을 완료한 이후에 한층 더한 데이터 압축을 위해 양자화가 수행된다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 중요한 역할을 하는 DCT 변환, 하다마드 변환 및 양자화에 대한 하드웨어적인 구현에 대해 연구하였다. 특히 파이프라인 기법을 적용하여 33클럭의 대기지연시간 이후에는 매 클럭 당 1개의 양자화된 결과를 출력할 수 있는 아키텍쳐를 제안하였다. 제안한 아키텍쳐는 Verilog HDL로 코딩되고, Xilinx 7.1i ISE툴을 사용하여 합성하고 검증하였다. 합성 결과 SPARTAN3S-1000 디바이스에서 동작 주파수는 106MHz이다. $1920{\times}1080$ HD 영상 프레임의 경우 최대 33프레임을 처리할 수 있다.
본 논문에서는 H.264의 정수 변환 모듈, 양자화 모듈, 역양자화 모듈, 정수 역변환 모듈에 대한 하드웨어 구조를 제안한다. 새로운 동영상 압축기술인 H.264의 전체 구성 중에서 핵심 부분인 동영상 데이터의 영역 변환 및 양자화 기능들을 하드웨어로 설계할 수 있도록 알고리즘을 기술하고, 저전력 설계를 위하여 하드웨어 사이즈를 최소화하도록 구조를 정하였다. 구현된 전체 모듈들은 PCI 인터페이스를 통한 Altera APEX-II FPGA 구성과 삼성 STD130 0.18um CMOS Cell Library를 이용하여 각각 합성하고 검증하였다. 이렇게 검증된 구조의 성능은 ASIC으로 구현하였을 경우 최대 동작 주파수가 100MHz이며, QCIF의 사이즈 기준으로 초당 최대 1295 프레임의 계산을 수행할 수 있으며, 이는 하드웨어 기반의 H.264 실시간 부호화기를 설계하기에 적합한 구조임을 보여준다.
컴퓨터 생성 홀로그램을 통해 생성된 디지털 홀로그램은 그 데이터량이 방대하기 때문에 저장, 전송 및 처리를 위해서는 데이터량을 줄일 필요성이 있다. 하나의 객체를 나타내기 위한 디지털 홀로그램의 데이터량을 줄이는 가장 효율적인 방법은 부호화를 수행하는 것이다. 본 논문에서는 효율적인 부호화를 위해 디지털 홀로그램을 Fresnel 변환을 도입하여 주파수 영역에서 분석하였다. 이 분석결과는 추후 디지털 홀로그램을 위한 부호화 기술의 개발 시 중요한 데이터가 될 것이다.
스펙트럼 센싱 기술은 차세대 무선통신 기술들 중 하나인 Cognitive Radio (CR) 시스템에서의 핵심 기술이다. 본 논문은 CR 기술 기반의 효율적인 스펙트럼 센싱을 위하여 대상 신호의 시간-주파수 측면의 분석을 위한 알고리즘인 Short Time Fourier Transform을 적용하는 방법을 제안하였다. STFT에 적용된 윈도우는 Kaiser Window이며, 그 중첩 정도는 50%로 규정하였다. 시뮬레이션을 위해 6MHz 대역폭을 가진 DVB-H 신호를 입력 신호로 하였으며, Modified Periodogram Method, Welch's Method와의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다. 또한, 임베디드 보드를 통하여 스펙트럼 센싱 모듈을 구현하였다.
Convolution neural networks (CNNs) show notable performance in image processing and are used as representative core models. CNNs extract and learn features from large amounts of train dataset. In general, it has a structure in which a convolution layer and a fully connected layer are stacked. The core of CNN is the convolution layer. The size of the kernel used for feature extraction and the number that affect the depth of the feature map determine the amount of weight parameters of the CNN that can be learned. These parameters are the main causes of increasing the computational complexity and memory usage of the entire neural network. The most computationally expensive components in CNNs are fully connected and spatial convolution computations. In this paper, we propose a Fourier Convolution Neural Network that performs the operation of the convolution layer in the Fourier domain. We work on modifying and improving the amount of computation by applying the fast fourier transform method. Using the MNIST dataset, the performance was similar to that of the general CNN in terms of accuracy. In terms of operation speed, 7.2% faster operation speed was achieved. An average of 19% faster speed was achieved in experiments using 1024x1024 images and various sizes of kernels.
Network and network functions virtualization (NFV) promise a number of attractive benefits and thus have driven mobile network operators to transform their previously static networks to more dynamic and software-defined networks. In this article, we share a mobile network operator's view based on implementation and deployment experiences in the wild during the past few years towards a software-defined 5G core network. More specifically, we present a practical point of view from mobile network operators and elaborate on why some of the virtualization benefits such as total cost of ownership (TCO) reduction are not easily realized as initially intended. Then, we describe 5G visions, services, and their requirements commonly agreed across mobile operators globally. Given the requirements, we then introduce desirable characteristics of 5G mobile core network and its key enabling technologies.
IPTV, DMB 등과 같은 방통융합 기반 멀티미디어 서비스에서는 고성능 비디오 인덱싱을 위한 썸네일 기술이 요구되므로 H.264/AVC 비트스트림으로부터 직접 썸네일을 추출하는 방법이 제안되었다. 그러나 화소 공간에서 정의한 일반화 수식을 주파수 공간으로 변환하는 과정에서 H.264/AVC에 정의된 변환 및 양자화, 그리고 인트라 예측의 반올림을 고려하지 않음으로써 썸네일 화질을 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 비트스트림에서의 새로운 썸네일 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 H.264/AVC 핵심 변환을 기반으로 주파수 공간에서의 썸네일 추출 방법을 이론적으로 정리하고 확률적 방법으로 인트라 예측의 반올림 보상 방법을 제시한다. 제안한 방법을 통해 얻은 썸네일은 참조 복호화기를 통해 얻은 썸네일과 주관적 화질은 크게 차이 나지 않으며 이전에 제안된 방법과 비교하여 주관적 화질 향상과 최대 8.66 dB의 PSNR 이득을 얻었다.
본 연구에서는 공동경로간섭계(common-path interferometer)에 기반한 회절위상현미경(diffraction phase microscopy)을 이용한 광섬유의 굴절률 프로파일(refractive index profile) 측정기술을 개발하였다. 투과형 회절격자를 이용하여 광섬유 시료를 통과한 빛으로부터 핀홀을 이용하여 영의 공간주파수 성분만을 갖는 기준광을 생성하고, 기준광을 다시 시료의 위상정보를 갖는 시료광과 간섭시키는 방법을 통해 시료의 위상정보를 가진 간섭무늬를 형성시켰다. 이렇게 얻어진 간섭 이미지로부터 수치적 처리과정을 거쳐 공간적 위상정보 곧, 위상 이미지를 획득하고 이 데이터를 역아벨변환(inverse Abel transform)을 통해 굴절률 프로파일로 변환할 수 있었다. 이때 클래딩과 광섬유 주변의 매질 사이의 굴절률차로 인해 발생하는 배경위상을 이론적으로 얻어진 함수형태에 맞춰 예측하고 이를 측정된 위상에서 제거하는 배경위상제거 방법을 개발하여 사용하였다. 이를 통해 광섬유 코어 부근의 위상정보만으로도 굴절률 프로파일을 성공적으로 이뤄질 수 있음이 입증되었다. 본 연구를 통하여 회절위상현미경 특유의 측정 안정성과 편의성을 가진 광섬유 굴절률 프로파일 측정장치를 개발하였고 광섬유 및 도파로의 굴절률 분포를 비파괴적으로 분석할 수 있어 광섬유 및 광섬유소자 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we propose an efficient architecture for a real-time image stitching engine for vision SoCs found in motor vehicles. To enlarge the obstacle-detection distance and area for safety, we adopt panoramic images from multiple telegraphic cameras. We propose a stitching method based on a fixed homography that is educed from the initial frame of a video sequence and is used to warp all input images without regeneration. Because the fixed homography is generated only once at the initial state, we can calculate it using SW to reduce HW costs. The proposed warping HW engine is based on a linear transform of the pixel positions of warped images and can reduce the computational complexity by 90% or more as compared to a conventional method. A dual-core SW/HW image stitching engine is applied to stitching input frames in parallel to improve the performance by 70% or more as compared to a single-core engine operation. In addition, a dual-core structure is used to detect a failure in state machines using rock-step logic to satisfy the ISO26262 standard. The dual-core SW/HW image stitching engine is fabricated in SoC with 254,968 gate counts using Global Foundry's 65 nm CMOS process. The single-core engine can make panoramic images from three YCbCr 4:2:0 formatted VGA images at 44 frames per second and frequency of 200 MHz without an LCD display.
Patel, Rajkumar;Kim, Sang Jin;Kim, Jin Kyu;Park, Jung Su;Kim, Jong Hak
Korean Chemical Engineering Research
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제52권2호
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pp.209-213
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2014
A graft copolymer of poly(vinyl chloride)-g-poly(oxyethylene methacrylate) (PVC-g-POEM) was synthesized via atom transfer radical polymerization (ATRP) and used as a structure-directing agent to prepare $Al@Fe_2O_3$ core-shell nanocomposites through a sol-gel process. The amphiphilic property of PVC-g-POEM allows for good dispersion of Al particles and leads to specific interaction with iron ethoxide, a precursor of $Fe_2O_3$. Secondary bonding interaction in the sol-gel composites was characterized by Fourier transform-infrared (FT-IR) spectroscopy. The well-organized morphology of $Al@Fe_2O_3$ core-shell nanocomposites was observed using scanning electron microscopy (SEM) and transmission electron microscopy (TEM). Energy dispersive X-ray (EDX) and X-ray diffraction (XRD) were used to analyze the elemental composition and crystallization structure of the composites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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