현실세계의 복잡한 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI기반의 비용기반 휴리스틱 방법들이 많이 제시되어 왔다. 하지만 다양한 작업(job)을 대상으로 하는 작업간 비용 전파 알고리즘(CPA)에 관한 연구는 부족한 상황이다. 그러한 CPA없이 스케줄링을 한다는 것은 지역적이고 불충분한 정보에 기반하므로 전체 비용을 최소화 하는 목적을 달성하는데 많은 어려움이 있었다. 전체 비용을 최소화 하기 위하여는 작업내 CPA와 작업간 CPA, 두 종류의 CPA가 필요하다. 작업내에서 변화가 생긴 비용에 관한 정보는 작업간 CPA를 통하여 연결된 이웃 작업으로 전파된다. 작업내 CPA는 이전 연구 [7] 주제이고, 이번 연구에서는 작업간 CPA와 이러한 비용 정보를 기반으로 전체 비용을 최소화 하는 비용기반 휴리스틱 스케줄링 기법을 제안한다. 즉, 이번 연구에서는 탐색 과정에서 각 activity의 비용 함수를 만들고 개선하는 작업간 CPA를 개발하고, 비용 정보를 일시적인 제약조건하의 전체 네트워크에 전파하는 방법을 개발하였다. 이러한 비용 전파 알고리듬을 이용함으로써 전체 스케줄링 비용을 최소화하는 다양한 비용기반 휴리스틱 기법들을 제시하였다.
움직임 예측은 화질을 유지하면서 영상을 낮은 비트율로 부호화하는 중요한 기술이다. 일반적인 전역 탐색 방법을 사용하면 많은 계산량이 요구된다. 이전의 많은 고속 움직임 예측 방법들은 탐색점의 수를 줄이는데 초점을 두고 있기 때문에 움직임 백터 예측의 정확도가 낮다. 그러므로 본 논문에서는 주위 볼록간의 시공간적 상관관계를 이용하는 새로운 움직임 예측 방법을 제안한다. 신뢰할 수 있는 예측 움직임 벡터(Reliable Predicted Motion Vector : RPMV)를 정의한 후 전역 탐색 방법과 결과를 비교하여 RPMV의 성능을 검증한다. 검증된 RPMV 의 크기와 방향을 이용하는 새로운 움직임 백터 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 현재까지 제안된 방법 중 효율적인 것으로 알려진 Nearest Neighbor 방법과 비교하였을 때 약 l1∼14% 정도 속도 향상이 있었다.
A lane detection based on a road model or feature all needs correct acquirement of information on the lane in an image. It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of an image when it is applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two (other proper terms including"modes") for detecting lanes on a road. First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road. Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It allows to extract accurately and efficiently the edge candidate points of a lane without any unnecessary searching. By means of inverse perspective transform which removes the perspective effect on the edge candidate points, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plan-view image in the World Coordinate System(WCS). We define a linear approximation filter and remove faulty edge candidate points by using it. This paper aims at approximating more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.e fitting.
동영상을 고효율로 압축할 수 있는 중요한 기술 중의 하나가 움직임 추정 기술이다. 움직임 추정 기술에서 가장 널리 사용되는 탐색 방식과 정합오차를 판단하는 기준은 각각 전역 탐색(FS: Full Search)알고리듬과 Sum of Absolute Differences(SAD)이다. 하지만, FS와 SAD를 사용한 움직임 추정기술은 인코더 전체 계산량의 50%이상을 차지하게 된다. 무선 통신 및 인터넷 환경에서 사용되는 응용프로그램에 대해서는 많은 계산량이 실시간 전송을 어렵게 만든다. 이러한 이유로, 동영상 압축 기술에서 계산량을 줄이는 방법이 중요하게 되었다. 그 결과로, SAD대신 다른 정합 오차 기준을 사용하여 움직임 추정기술의 계산량을 줄이는 알고리듬들이 제안되었다. 본 논문에서는 계산량을 줄이면서 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 (One-bit Transform, 1BT)알고리듬과 1비트 변환의 성능을 향상시킨 제한된 1비트 변환(Constrained one-bit transform, C-1BT)을 소개하고 C-1BT방법에 있어서 기존 방식의 빠른 인코딩속도를 유지하면서 PSNR을 증가시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서는 기존 C-1BT에서 고정해서 사용한 파라미터 D값을 대신에 현재블록과 동일한 위치에 있는 참조영역의 블록과 그 주변블록의 움직임벡터 정보를 이용해서 블록의 움직임 정도를 판단하고, 블록단위로 D값을 적응적으로 결정한다. 실험결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬과 비교하여 평균 0.11dB PSNR 증가를 보여 준다.
본 논문에서는 엔트로피 복호화 과정을 부분적으로 수행하여 특징 벡터를 구성하는 새로운 JPEG-2000 압축 영상 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG-2000 엔트로피 부호화 과정을 통해 발생하는 다양한 문맥 정보를 이용한다. 엔트로피 부호화 기술은 주위 인접한 웨이블릿 계수들의 부호 및 중요 상태 계수의 구조적인 패턴을 분석하여 세 가지의 부호화 패스 및 네 가지의 부호화 기술을 통해 총 19가지의 문맥 정보를 발생한다. 문맥 정보는 산술 부호화 과정에서 부호화 하는 심벌의 확률을 예측하기 위한 모델을 제공한다. 그리고 문맥 정보는 영상의 국부적인 특징을 서술 할 수 있기 때문에 다양한 패턴 특성을 나타내는 질감 영상을 효율적으로 정의할 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 JPEG-2000 압축 영상에서 복호화 과정을 부분적으로 수행하기 때문에 영상 검색을 수행하기 위한 검색 시간에서 뛰어난 성능을 나타낼 수 있다. 실험을 위해 MIT VisTex 질감 영상을 이용하여 다양한 왜곡 영상 및 유사 영상 데이터베이스를 구성하였으며 기존 검색 알고리즘을 구현하여 제안하는 검색 시스템과 비교 및 평가한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 검색 방법보다 검색 성능에서 뛰어날 뿐만 아니라 검색 시간에서도 많은 이득을 얻을 수 있다.
A lane detection based on a road model or feature all need correct acquirement of information on the lane in a image, It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of a image when being applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two searching range of detecting lane in a road, First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road, Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It is allow to extract accurately and efficiently the edge candidates points of a lane as not conducting an unnecessary searching. By means of removing the perspective effect of the edge candidate points which are acquired by using the inverse perspective transformation, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plane-view image in the World Coordinate System(WCS). We define linear approximation filter and remove the fault edge candidate points by using it This paper aims to approximate more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.
본 논문에서는 실시간 응용을 위해 형판 정합 방법을 기반으로 하면서 동시에 외형 기반 (appearance_based) 방법에서 제시하는 학습 모델을 이용한 새로운 얼굴 검출 방법을 제안한다. 우선, 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위한 효과적인 전처리 과정으로 최소-최대 정규화(Min-max Normalization) 방법과 히스토그램 정규화 방법을 적용시킨다. 그런 뒤에 입력 영상과 형판을 PCA 변환하여 각각의 주성분(PC : Principal Component)을 생성하고 이를 LDA 변환한다. PCA 및 LDA 변환된 형판을 이용하여 입력 영상과의 거리 값을 구한 후 거리 값이 가장 작은 영역을 얼굴 영역으로 선택하고, 선택된 영역은 SVM을 이용하여 얼굴인지 아닌지를 검증하는 과정을 거친다. 또한, 본 논문에서는 실시간 얼굴 검출 방법을 위해 전체 영역이 아닌 $\pm$12 화소 크기의 탐색 윈도우를 이용하여 시스템의 속도 및 정확도를 고려하도록 하였다. 실제 환경과 같은 6개 부류의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA 변환만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었고, 또한 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 추가한 방법이 PCA 변환과 LDA 변환을 사용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.
매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 캐쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 현재의 주기억 데이타베이스 환경에서 가장 중요한 문제로 대두되었다. 최근 연구들에서는 R-트리의 변형 모델인 CR-트리와 같은 인덱스 구조들이 제시되었으나, 이는 손실 발생 가능한 압축 기법을 사용함으로써 검색 성능이 더 나빠질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MR-트리라고 이름 붙여진 캐쉬 동작에 민감한 R-트리의 새로운 변형 모델을 제시한다. MR-트리는 리프가 아닌 중간 노드 엔트리들을 100%에 가깝게 사용하여 결과적으로 트리의 높이와 중간 노드 엔트리의 MBR을 줄여주는 효과를 준다. 이를 위해 노드 분할 발생시 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 중간 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송하고, 존재하지 않을 경우 새롭게 생성된 노드는 분할된 노드의 자식 노드가 된다. MR-트리는 이와 같은 동작으로 인해 발생 가능한 트리 불균형 문제를 높이 균형화(HeightBalance) 알고리즘을 수행함으로써 해결한다. 한편, 본 논문에서는 MR-트리를 캐쉬 동작에 더욱 민감한 트리형태로 만들기 위해 CCMR-트리를 제안한다. 본 논문의 실험과 분석 결과, 2차원의 MR-트리는 약간의 개선된 수정 속도와 비슷한 메모리 사용량을 기록하며, 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다.
움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.
최근 컨테이너터미널에서 물량유치에 심혈을 기울이고 있으며, 선사가 컨테이너터미널을 결정하는 요소는 입지조건, 하역능력, 보관, 운송에 연계된 모든 요소들에 사항을 참조하여 선사에게 유리한 조건의 컨테이너터미널을 선별 선택한다. 컨테이너터미널의 On-Dock 서비스 가능 여부 또한 선사가 컨테이너터미널을 선택을 결정짓는 요소의 한 부분으로 중요하게 인식되고 있다. 본 논문에서 On-Dock 시스템의 업무적 알고리즘, 엠티 컨테이너 반출 알고리즘, 풀 컨테이너 알고리즘을 제시하고 On-Dock 시스템을 이용하여 작업 우선 순위 알고리즘, 반출입 작업 우선순위 알고리즘, 엠티 컨테이너 야드 장치 할당 규칙 알고리즘을 통해서 컨테이너를 자동 할당 방식과 수동 할당 방식을 이용해서 컨테이너 반출 시간 및 컨테이너터미널의 효율적인 운영 방안을 알아보고자 한다. 이를 통해 반출 컨테이너 우선순위 지정 및 장치장의 블럭을 지정하여 반출 컨테이너 할당을 제어 한다. 즉, 최적 컨테이너 선정 알고리즘을 통해서, 컨테이너터미널은 엠티 컨테이너 반출 시간을 줄이고, 야드의 컨테이너에 대해서 불필요한 리핸들링을 최소화 할 수 있으므로 장비의 효율을 높일 수 있다. Non On-Dock과 On-Dock 시스템의 작업 운영 결과는 실제 광양컨테이너터미널에서 운영되고 있는 반출 작업 운영(시나리오) 형태를 이용하여 결과를 도출하였다. 광양컨테이너터미널에서 On-Dock 시스템을 적용하게 되며, Non On-Dock 시스템을 적용 할 때 보다 시간이 약5분 정도 신속하게 반출이 가능하다. On-Dock 서비스를 이용하여 선사에서 수출 오더를 관리하기 위해서 엠티 컨테이너를 배정 하고, 수입 화물에 대해서는 D/O를 관리하며 반출 후 회수 관리와 컨테이너의 손상, 청소, 수리, 제어 등의 서비스를 지원하므로 대외 선사 서비스를 강화하여 컨테이너터미널 물량 유치 및 영업 증대를 꾀할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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