3D 게임에서 충돌 탐지를 효과적으로 하기 위해 구성하는 공간 분할 트리는 분할 평면을 결정하는데 트리 밸런스와 분할 평면과 겹치는 폴리곤의 개수 등을 고려해야 한다. 본 논문에서는 3D 게임 공간 분할 트리에서 트리 빌드 조건에 대한 가중치를 제어하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 가중치의 변화에 따라서 트리 빌드 시간, 분할 평면과 겹치는 폴리곤을 쪼갤 때 시각적 불일치를 유발할 수 있는 T-junction 의 제거 시간, 트리 밸런스에 따른 렌더링 속도(frame per second) 등을 3D 게임 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.
기존의 프레임율 증가 변환 알고리즘의 경우 움직임 추정을 위해 정방형의 블록을 사용하며, 임의의 형태를 갖는 물체의 경계를 정확하게 구분할 수 없어 정확한 움직임 벡터를 찾는데 한계가 있었다. 이에 반해 제안하는 비정방형 블록 분할 알고리즘은 텍스처 정보를 이용하여 블록을 두 개의 비정방형 블록으로 분할하여 실제 물체의 경계를 찾는데 적합하다. 또한 주변 블록의 분할 방법에 따라 선택적으로 움직임 벡터를 참조하는 알고리즘을 제안함으로써, 아웃라이어(Outlier)를 방지하고 실제 움직임 벡터를 찾는데 탁월한 성능을 보인다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존대비 평균 20-40%의 연산량으로 최대 2.03dB 높은 PSNR 성능을 보이는 것을 확인하였으며, SSIM 비교에서는 최대 0.0214의 향상을 확인하였다.
이동 보상 예측과 DCT 기법을 이용하는 비디오 부호화에서 전형적인 데이터 분할 (data partitioning) 기법은 움직임 정보와 매크로블록 헤더를 texture 정보와 분리시키는 것이다. 이 방식은 에러가 있는 환경에서 비디오의 전송에 효율적이다. 그러나, 화면내 부호화 프레임 (Intra frame)의 경우에는 따로 분리시킬 움직임 정보가 없기 때문에 DCT 계수의 손실은 치명적이다. 그리고 화면간 부호화 프레임 (Inter frame)의 경우에도 DCT 계수 부분에 에러가 발생하면, 패킷 내의 모든 DCT 계수를 버리게 되므로 이로 인한 화질 저하가 발생한다. 본 논문에서는 비디오의 에러내성(error-resilient) 전송을 위한 DCT 계수의 효율적인 분할 기법과 부호화 기법을 제안한다. 양자화된 DCT 계수는 짝수-근사(even-value approximation) 부분과 그 나머지 부분으로 분리된다. 모의실험을 통해 제안 방식이 기존의 기법에 비해 우선순위 (선순위) 분할 데이터 부분에서 더 좋은 화질을 제공하고, 에러환경에서도 에러에 더 강인한 성능을 나타냄을 보였다
본 논문에서는 움직임 추정 기법을 적응적으로 사용하는 프레임율 증강 기법인 AME-FRUC (Adaptive Motion Estimation Frame Rate Up-Conversion)을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 움직임이 적은 영역에서 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation)을 활용하고, 움직임 벡터 정보를 활용하여 관심영역을 결정한다. 관심 영역에서는 제안하는 텍스쳐 정보에 기반한 블록 분할을 활용한 단방향 움직임 추정을 수행하도록 하여 정확도를 높였다. 최종적으로 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)기법을 움직임 추정 방법에 따라 적용하고 보간 하여 중간 프레임을 생성 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 FRUC 알고리즘에 비해 최대 68% 적은 SAD 연산으로 3dB 높은 PSNR 성능과 0.07 더 높은 SSIM 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.165-182
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2014
An RFID systems employ efficient Anti-Collision Algorithms (ACAs) to enhance the performance in various applications. The EPC-Global G2 RFID system utilizes Frame Slotted Aloha (FSA) as its ACA. One of the common approaches used to maximize the system performance (tag identification efficiency) of FSA-based RFID systems involves finding the optimal value of the frame length relative to the contending population size of the RFID tags. Several analytical models for finding the optimal frame length have been developed; however, they are not perfectly optimized because they lack precise characterization for the timing details of the underlying ACA. In this paper, we investigate this promising direction by precisely characterizing the timing details of the EPC-Global G2 protocol and use it to derive a precise-optimal frame length model. The main objective of the model is to determine the optimal frame length value for the estimated number of tags that maximizes the performance of an RFID system. However, because precise estimation of the contending tags is difficult, we utilize a parametric-heuristic approach to maximize the system performance and propose two simple schemes based on the obtained optimal frame length-namely, Improved Dynamic-Frame Slotted Aloha (ID-FSA) and Exponential Random Partitioning-Frame Slotted Aloha (ERP-FSA). The ID-FSA scheme is based on the tag set estimation and frame size update mechanisms, whereas the ERP-FSA scheme adjusts the contending tag population in such a way that the applied frame size becomes optimal. The results of simulations conducted indicate that the ID-FSA scheme performs better than several well-known schemes in various conditions, while the ERP-FSA scheme performs well when the frame size is small.
The reliable multicast MAC (Medium Access Control) protocol is needed to guarantee the recipients' nonerroneous reception of the multicast data frames, which can be transmitted by the AP (Access Point) in infrastructure mode IEEE 802.11 wireless LANs. Enhancing the BMMM (Batch Mode Multicast MAC) protocol, in the literature, the connectivity-based reliable multicast MAC protocol was proposed to reduce the RAK (Request for ACKnowledgement) frame transmissions and enhance the multicast MAC performance. However, the number of necessary RAK frame transmissions increases as the number of multicast recipients increases. To alleviate the problem of the larger number of RAK frame transmissions with the larger number of multicast recipients, we propose the clustering algorithm for partitioning the recipients into a small number of clusters, so that the recipients are connected each other within the same clusters. Numerical examples are presented to show the reliable multicast MAC performance improvement by the clustering algorithm.
The purpose of this study was to develop a method for estimating 3-D coordinates of lower trunk muscles using orientation angles during a motion. Traditional 3-D motion analysis system with DLT technique was used to track down the locations of eight reference markers which were attached on the back of the subject. In order to estimate the orientations of individual lumbar vertebrae and musculoskeletal parameters of the lower trunk muscle, the rotation matrix of the middle trunk reference frame relative to the lower trunk reference frame was determined and the angular locations of individual lumbar vertebrae were estimated by partitioning the orientation angles (Cardan angles) that represent the relative angles between the rotations of the middle and lower trunks. When the orientation angles of individual intervertebral joints were known at a given instant, the instantaneous coordinates of the origin and insertion for all selected muscles relative to the L5 local reference frame were obtained by applying the transformation matrix to the original coordinates which were relative to a local reference frame (S1, L4, L3, L2, or L1) in a rotation sequence about the Z-, X- and Y-axes. The multiplication of transformation matrices was performed to estimate the geometry and kinematics of all selected muscles. The time histories of the 3-D coordinates of the origin and insertion of all selected muscles relative to the center of the L4-L5 motion segment were determined for each trial.
본 논문에서는 동영상 복사본 검출을 위해 시공간 정보를 이용한 새로운 동영상 서명 방법을 제안한다. 제안된 동영상 복사본 검출 방법은 각 키프레임에 대하여 동심원 구획방법에 기반을 두고 있다. 우선 입력 동영상으로부터 일정한 간격으로 시간적 이중 선형 보간법을 이용하여 키프레임을 추출하고 각 프레임은 동심원 형태로 구획된다. 구획된 세부영역에 대하여 상대적인 관계를 이용하여 평균 픽셀값, 평균 픽셀값의 차분값, 대칭적 차분값, 원형 차분값 분포의 4 가지 특징 분포를 추출한다. 최종적으로 이 특징 분포들은 간단한 해시 함수를 이용하여 이진 수열 형태로 변형되고 순서대로 병합된다. 제안된 동영상 서명에 대한 유사도 거리는 간단한 해밍 거리를 이용하여 계산되고 따라서 매우 빠른 정합 속도를 보인다. 실험 결과로부터 제안된 방법이 다양한 변형에 대하여 평균 97.4%의 높은 검출 성공률을 보이는 것을 알 수 있다. 그러므로 제안된 방법이 동영상 복사본 검출분야에서 폭넓게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
The surface reconstruction problem from a set of wire-frame contours is very important in diverse fields such as medical imaging or computer animation. In this paper, surface triangulation method is proposed for solving the problem. Generally, many optimal triangulation techniques suffer from the large computation time but heuristic approaches may produce very unnatural surface when contours are widely different in shape. To compensate the disadvantages of these approaches, we propose a new heuristic triangulation method which iteratively decomposes the surface generation problem from a band (a pair of vertices chain) into tow subproblems from two sub-bands. Generally, conventional greedy heuristic contour triangulation algorithm, suffer from the drastic error propagation during surface modeling when the adjacent contours are different in shape. Our divide-and-conquer algorithm, called band partitioning algorithm, processes eccentric parts of the contours first with more global information. Consequently, the resulting facet model becomes more stable and natural even though the shapes are widely different. An interesting property of our method is hat it supports multi-resolution capability in surface modeling time. According to experiments, it is proved to be very robust and efficient in many applications.
영상의 이중 압축 검출은 영상의 위조여부를 판단하는 한가지 효과적인 방식이다. 이러한 이중 압축 검출 기술을 바탕으로 HEVC로 압축된 영상의 진위 여부를 판단하는 다양한 종류의 기존 기술들이 소개되었지만, 동일한 압축 환경에서 이중 압축된 영상의 진위 여부를 검출하는 것은 상당히 어려운 일로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 동일 압축 환경에서 HEVC의 이중압축 여부를 판단하는 기술로서, Intra모드로 압축된 영상의 분할 정보를 이용하여 판단하는 방식을 제안한다. Coding Unit (CU)와 Transform Unit (TU)의 분할 정보로부터 통계적 특징과 딥러닝 네트워크 기반의 특징을 우선 추출하고, softmax단에서 추출된 특징들을 통합하여 이중 압축 여부를 판단하는 기술을 제안한다. 실험결과를 통해서 제안하고 있는 기술이 WVGA 영상과 HD 영상에서 각각 87.5%와 84.1%의 정확도를 가지며 효과적으로 검출한다는 것을 보여준다,
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[게시일 2004년 10월 1일]
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