동영상 압축 표준은 고해상도의 영상을 위한 처리 기술이 요구되면서 영상의 해상도 증가에 맞춰 부호화 크기를 증가시켰다. 정확한 움직임 예측과 증가된 부호화 크기는 높은 정확도와 압축률을 제공하지만 계산량 증가 문제가 발생한다. 본 논문에서는 복잡도를 줄이기 위해 주파수 영역에서 이동 행렬을 이용한 DCT 기반 움직임 예측을 사용한다. 하지만 일반적인 동영상 부호화기에 사용되는 DCT와 양자화 과정을 주파수 영역의 부호화기에 그대로 적용했을 때 스케일링 과정으로 인한 문제점이 발생함을 발견하였다. 따라서 본 논문에서는 DCT 단계에서 적용할 수 있는 스케일링 행렬을 추출하여 이를 해결하고, 증가된 부호화 크기를 이용해 움직임 예측의 성능을 높였다.
질의 최적화기의 중요 기능 중에 하나는 질의가 주어졌을 때 질의 조건을 만족하는 입력 레코드의 개수를 추정하는 일이다. 관계 데이터베이스와 마찬가지로 공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정은 입력 데이터 공간을 버켓으로 불리는 작은 영역으로 분할한 후 분할된 영역에 대해서 질의 결과 ■기를 추정한다. 추정의 정확도는 작은 영역으로 분할할 때 근사 계산한 데이터와 실제 데이터의 차이에 의해서 결정되며 이것은 공간 분할을 어떻게 분할하는가에 달려 있다. 기존의 방법은 일차원에 많이 사용되는 데이터의 범위를 균일하게 하는 너비 균등 방법과 빈도수의 합을 일정하게 하는 높이 균등 방법을 공간상의 이차원에 적용한 면적 균등 분할과 개수 균등 분할 방법에 기초를 두고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 공간을 분할할 때 데이터의 범위와 빈도수의 곱을 면적으로 나타낸 후 면적 값의 차이가 가장 큰 순서로 버켓을 정하는 방법으로 데이터 범위와 빈도수를 동시에 고려하여 최적의 버켓을 결정한다. 본 논문에서는 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위데이터를 사용하여 질의 크기, 버켓수, 데이터 개수, 데이터 크기의 변화에 대해서 질의 결과 추정에 대한 정확도를 비교, 분석하여 제안한 방법의 성능 우수성을 확인한다.
본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 적응적 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.
Motion estimation plays an important role for video coding. In this paper, we derive optimal search patterns for fast block matching motion estimation. By analyzing the block matching algorithm as a function of block shape and size, we can find an optimal search pattern for initial motion estimation. The proposed idea, which has been verified experimentally by computer simulations, can provide an analytical basis for the current MPEG-2 proposals. In order to choose a more compact search pattern for BMA, we exploit the statistical relationship between the motion and the frame difference of each block.
In this paper, an improved method RMBE (Resizable Model Based target size Estimator) is presented for SDIIR (Strap Down Imaging Infrared) seekers. At the target engaging scenario, the IIR target measurement is separated by various parts. In this case, target object changing is important to accurate target intercept. Therefore, we need robust target size estimator. Our proposed method resize estimated target size with MC-1 (Markov Chain I) for accurate target size estimation. The performance of proposed method is tested at IIR target tracking of target intercept scenario. The experiment results show that the proposed RMBE has improved performance than MBE.
We present an efficient block-based motion estimation algorithm with motion analysis. The motion analysis determines a size of search pattern and a maximum repeated count of search pattern. In case of large movement in large image, we reduce search points and the local minimum which caused by low performance. The proposed algorithm employs with searching step of 2. The first step determines an initial search point with neighbor block vector and a size of initial search pattern. The second step determines a size of search pattern and a maximum repeated count with motion analysis. We improve motion prediction accuracy while reducing required computational complexity compared to other fast block-based motion estimation algorithms.
In TIG welding of pipe, back bead size monitoring is important for weld quality assurance. Many researches have been performed on estimation of the back bead size by heat conduction analysis. However numerical conduction model based on many uncertain thermal parameters causes remarkable errors and thermomechanical phenomena in molten pool can not be considered. In this paper, filler wire feeding force in addition to weld current, wire feedrate, torch travel speed and orbital position angle is monitored to estimate back bead size in orbital TIG welding. Monitored welding process variables are fed into an artificial neural network estimator which has been trained with the monitored process variables (input patterns) and actual back bead size (output patterns). Experimental verification of the proposed estimation method was performed. The predicted results are in a good agreement with the actual back bead shape. The results are quite promising in that estimation of invisible back bead shape can be achieved by analyzing the welding parameters without any conventional NDT of welds.
성공적인 프로젝트 수행을 위해서 개발초기 단계에서 소프트웨어 개발노력 등 자원을 예측하는 것은 매우 중요하다. 그리고 이는 소프트웨어 규모를 통해 가능하며, 소프트웨어 규모 산정 방식의 최근 동향은 프로그램 라인 수(LOC)와 같은 개발자 관점의 접근방식 보다는 사용자가치 중심의 산정방식인 기능점수 분석기법(FPA)을 보다 선호하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사례연구를 통해 실제 투입되는 개발노력을 측정하고, 완전기능점수 기법 매뉴얼에 따라 COSMIC Function Point를 직접 계산하였다. 그리고 산출된 데이터에 대한 회귀분석을 통해 COSMIC-FFP기반 소프트웨어 개발노력 추정 모델을 제안한다. 그리고, COSMIC-FFP 기법은 규모를 추정하는데 필요한 기능 요소들에 대한 가중치를 적용하지 않는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 제안된 모델의 정확성을 높이기 위해 시스템 복잡도를 가중치로 적용하며, 가중치 추정을 위한 모델도 제안한다.
무기체계 획득 사업에 있어서 소프트웨어의 비중이 높아감에 따라 비용추정의 중요성이 증대되고 있으나, 무기체계 내장형 소프트웨어의 비용에 대한 추정은 일반 소프트웨어 비용 추정 방법을 따르며 주로 PRICE S 모델을 도구로 사용하고 있다. 그렇지만, PRICE S 모델에서 내장형 소프트웨어에 대한 개발규모 산정에 따른 추정 비용의 타당성에 대한 검증 결과는 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 PRICE S 모델을 이용하여 무기체계 내장형 소프트웨어의 산정 규모를 통한 비용 추정 기법을 제안한다. 이를 위하여 PRICE S 모델의 규모 산정 도구를 이용하여 코드라인과 기능점수 방식으로 소프트웨어의 규모를 추정한다. 최종적으로는 제작사에서 제공하는 실제 비용 자료와 비교한다. 결과적으로 객관적으로 추정이 어려웠던 무기체계 내장형 소프트웨어의 규모 및 비용을 추정하는 방안을 제시함으로써, 앞으로 무기체계 획득 사업에서 소프트웨어의 비용 검증 및 협상에 활용할 수 있을 것이다.
In Korea, total sediment discharge of a river has been estimated simply by using certain sediment transport formulas including, among others, Einstein's formula. Those formular, however, are known not to be reliable enough for the result calculated by them to be used directly to river planning and management. Therefore, the study used the Modified Einstein Procedure to the estimation of total sediment discharge, because this method is reliable estimated by measurement. Here, measurement of sediment discharge used depth integrating method. The major results obtained from the study for estimation by depth integrating method of sediment discharge in Naeseong stream are as follow; 1 The sedeiment characteristics of Naeseong stream are; The distribution of sediment grain size shows that silt and clay are 55% and sand is 45%. and the bed load sediment grain size is constituted that sand contained with the grain size from O.062mm to 2.0mm is 80% 2. The sediment rating formulas derived from the regression analysis between the sediment discharge and flow discharge are; Seogpo-Gyo : Qs=$0.017 \times 10^{-4} Q^{2.352}$, where discharge is l0cms $0.074 \times 10^{-4} Q^{2.066}$, where discharge is l0cms
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[게시일 2004년 10월 1일]
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