UHD 디스플레이의 보급과 UHD 케이블 시험방송이 송출되면서 HD를 넘어선 고화질 실감방송의 시대가 다가오고 있다. 하지만 방송 송출과 제작 시스템에서는 UHD의 많은 요구 대역폭과 용량으로 인하여 원활한 UHD 방송에 차질을 빚고 있는 실정이다. 위의 문제를 해결하기 위하여 2배 이상 압축율이 좋은 HEVC(High Efficiency Video Codec)이 등장과 클라우드 기반 편집 시스템의 등장으로 인해 문제가 해결될 전망이다. 또한 원활한 UHD영상, 색인 및 검색을 위해서는 영상의 장면전환 정보를 빠르게 검출하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 고효율 코덱으로 압축된 UHD 대용량 영상 색인과 검색을 위한 장면전환 정보를 빠르게 얻을 수 있는 방법을 제시한다. 제시한 이 알고리즘을 사용하여 다양한 UHD영상에서 빠른 장면전환 정보 검출을 하여 편집등 다양한 어플리케이션에 관한 응용에 대해서 고찰해 보고자 한다.
본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC) 부호화 속도 향상을 위하여 주변 CU들의 정보를 활용한 고속 병합모드 결정 방법을 제안한다. 표준화가 완료된 HEVC에서는 병합 후보 리스트(Merge Candidate List)에서 생성되는 동일한 후보 모드를 가진다. $2N{\times}2N$에 대하여 병합 모드와 병합 SKIP 모드(Merge SKIP mode)가 후보들을 공유하며 모드 검색을 수행한다. 이러한 병합과정은 후보 모드만큼 수행 후 병합 SKIP 모드 또한 필요에 따라 후보만큼 수행하는 검색과정은 반복 연산으로 복잡도를 가중시키고 있다. 이러한 부호화 복잡도를 감소시키기 위하여 제안된 방법에서는 이미 부호화된 시공간적 주변 블록들 및 상위 부호화 깊이 블록의 병합 (Merge) 정보를 활용하여 현재 부호화 블록의 모드를 조기에 결정한다. 주변 블록 정보가 모두 병합 SKIP 모드일 경우 조기에 병합 SKIP 모드만을 검색하도록 하고, 그렇지 않은 경우에는 기존의 병합 과정을 수행하도록 설계하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 HEVC의 부호화 시간보다 21.25%가 감소시킬 수 있으며, 화질 열화는 매우 적음을 보인다.
정전복구 문제는 배전계통에서 고장이 발생한 겨우 사고 구간 이후의 비 고장 정전구간내의 부하를 적절한 스위칭을 통하여 인접된 건전피더로 빠른 시간 내에 절체 시키는 것이며 이때 방사상 선로구성, 전압, 전류 등의 제약조건들이 만족되어야 한다. 본 논문에서는 건전피더들이 고장 발생 직후 계통으로 공급하여야 할 부하의 총량을 규정하는 함수와 순환적 최적우선탐색을 이용하여 사고 발생 시 단지 정전의 복구뿐만 아니라 부하의 균등화까지도 함께 수행되는 효율적인 정전복구 알고리즘을 제시한다. 제시되는 알고리즘은 건전피더들이 고장 발생 직후 계통으로 공급하여야 할 부하의 총량을 규정하는 함수로부터 각 피더들이 공급하여야 할 목표치를 제안하고 또한 지수의 목적 값을 만족하는 스위칭을 찾기 위하여 순환적 최적우선 탐색법을 이용한다. 본 논문에서는 제시한 알고리즘을 실제로 서울의 K지사에서 윤용하고 있는 108모선에 적용하여 결과를 도출 했으며 그 결과 제안된 알고리즘을 이용할 경우에 적은 탐색 횟수로 정전이 복구됨과 동시에 건전 선로간의 부하가 균등화되었음을 입증하였다.
우리 사회에는 많은 종류의 재해가 발생한다. 일반적으로 재해가 발생하면 귀중한 생명 또는 소중한 재산들을 보호하기 위해 즉각적인 조치가 필요하다. 재해 또는 사고가 발생하면 사고 내용을 즉시 재해 또는 사고 대책 본부에 보고되고 즉각적인 처리를 위한 명령들이 관할 기관에 전달된다. 이 논문은 먼저 능동 데이터베이스의 트리거 기능을 이용한 지능현 무인 비상대책 시스템을 소개한다. 무인 비상 대첵 싯쳄은 사람의 직접적인 참여 없이 저장하고 있는 지식을 이요하여 다양한 종류와 사고를 처리한다. 이 시스템의 핵심 기능 중 하나는 적절한 처리 명령이 전달될 위치를 신속히 찾아내는 기능이다. 본 논문에서는 무인 대책 시스템과 같은 능동 시스템에서의 명령이 전달될 위치를 신속히 찾기 취해서 전형화 방법인 Z-ordering 방법을 사용하여 희소 공간에서 효과적인 영역질의와 최근접 질의를 할 수 있는 새로운 방법을 제시ㅏ였다. 뿐만 아니라 최소 강간에 존재하는 위치 사이의 거리가 직선거리가 아닌 실제 상황을 고려한 경우에도 처리할 수 있는 방법을 제시하였다.
CELP 타입의 보코더에서 가장 큰 단점은 계산량이 상당히 커서 실시간 구현에 어려움이 많다는데 있다. 이러한 계산량의 부담을 줄이기 위해서 본 논문에서는 음질의 저하없이 피치검색시간을 단축하는 간단한 방법을 제안한다. 음성신호의 상관함수에서 발견되는 몇 가지의 특성으로부터 피치검색은 상관함수의 양의 구간만으로 한정될 수 있다. 이러한 피치검색구간의 한정은 상관함수에서 음의 진폭구간을 앞선 양의 진폭 구간의 폭만큼으로 추정하여 건너뜀으로서 구현할 수 있다. 또한 검색되는 피치래그의 개수를 일정한 수로 제한할 수도 있는데 실험적으로 약 58로 제한된다. 따라서 제안된 수의 피치래그에서만 피치검색이 수행된다. 제안된 방법으로 피치검색을 수행한 결과 기존의 방법에 비하여 음질의 저하없이 약 51%의 시간단축이 되었다.
A band function model paired comparison method (BMPC method) is a kind of a paired comparison methods. Considering the human ambiguities, the BMPC method expressing the human judgment characteristics as a monotonous increase function with some width. Since function types are not specified in a BMPC method, the solution is obtained from inequalities, and the solution is given as a domain. To solve the simultaneous inequalities, the sequential renew method is used in the previous BMPC method. However, the sequential renew method requires much computational effort and memories. Generally, in BMPC method, it is able to solve only a paired comparison table which has less 12-13 samples. For that purpose, a new fast solution algorithm is required. In this paper, we proposed a new “search vector method” which renews the solution domain without creating new edge vectors. By using the method, it is able to decrease the necessary memory spaces and time to solve. The proposed method makes it able to solve more than 15 samples paired comparison inspections which are impossible to solve by previous method.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.27-38
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2017
Packet classification is one of the essential functionalities of Internet routers in providing quality of service. Since the arrival rate of input packets can be tens-of-millions per second, wire-speed packet classification has become one of the most challenging tasks. While traditional packet classification only reports a single matching result, new network applications require multiple matching results. Ternary content-addressable memory (TCAM) has been adopted to solve the multi-match classification problem due to its ability to perform fast parallel matching. However, TCAM has a fundamental issue: high power dissipation. Since TCAM is designed for a single match, the applicability of TCAM to multi-match classification is limited. In this paper, we propose a cost- and energy-efficient multi-match classification architecture that combines TCAM with a tuple space search algorithm. The proposed solution uses two small TCAM modules and requires a single-cycle TCAM lookup, two SRAM accesses, and several Bloom filter query cycles for multi-match classifications.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권6호
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pp.609-617
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2010
This paper is concerned with the use of a selforganizing map (SOM) to estimate the desired channel states of an unknown digital communication channel for blind equalization. The modification of SOM is accomplished by using the Bayesian likelihood fitness function and the relation between the desired channel states and channel output states. At the end of each clustering epoch, a set of estimated clusters for an unknown channel is chosen as a set of pre-defined desired channel states, and used to extract the channel output states. Next, all of the possible desired channel states are constructed by considering the combinations of extracted channel output states, and a set of the desired states characterized by the maximal value of the Bayesian fitness is subsequently selected for the next SOM clustering epoch. This modification of SOM makes it possible to search the optimal desired channel states of an unknown channel. In simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise, and both linear and nonlinear channels are evaluated. The performance of the proposed method is compared with those of the "conventional" SOM and an existing hybrid genetic algorithm. Relatively high accuracy and fast search speed have been achieved by using the proposed method.
이 논문에서는 비디오 영상에서의 블록 모션 측정을 위한 통계학적인 특징에 기반 한 알고리즘을 제안한다. 우선 참조 블록의 통계학적인 특징을 구하고, 이를 참조 블록의 통계적 특징과 정규 시작점 패턴 (SPP) 에 퍼져 있는 블록에서의 특징을 비교하여, SPP에서의 시작점 (SP) 후보를 선택하는 데에 적용한다. 최종적인 SP 들은 SP 후보 들에서의 평균절대차이 (MAD) 값으로 구한다. 마지막으로 기존의 고속탐색 알고리즘인 BBG나 DS 그리고 TSS중 하나를 이용하여 참조블록의 모션 벡터를 최종 SP를 시작점으로 하여 계산하였다. 실험결과는 기대 했던 바와 같이 최종 SP로부터의 시작점들이 전역최소값 (global minimum)에 근접함을 보여 주었다.
본 논문에서는 비디오 압축에서 사용되는 중요한 요소 중 하나인 움직임 예측 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 연산량 감축으로 인한 화질 저화와 같은 문제점과 연산량 증가로 인한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전 영역 탐색기반 예측 방법과 유사한 화질을 유지하면서 최적후보점을 이용하여 계산량을 줄이는 움직임 예측 방법을 제안한다. 실험결과에서 제안한 방법은 화질 저하가 전 영역 탐색 기반 예측과 비교하여 0.01dB 이하로 나타났으며, 계산량은 평균 3%~5% 정도이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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