본 논문에서는 H.264/AVC 인코더의 성능 향상을 위해 다중 참조 프레임 기법과 묵시적 가중 예측 기법을 이용하고 낮은 외부 메모리 접근율을 위해 이전 참조 프레임 데이터를 재사용하는 인터 예측기 하드웨어 구조를 제안한다. 참조 소프트웨어JM16.0과 비교하여 참조 프레임 접근율이 약 24%만큼 감소하고 참조 영역 메모리가 약 46%만큼 감소하였다. 통합 구조는 Verilog HDL로 설계되고 Magnachip 0.18um공정으로 합성한 결과 게이트 수는 약 2,061k 이고 91Mhz로 동작한다.
중간고조파는 주파수가 기본주파수의 정수배가 아니며 크기가 고조파에 비해 작으므로 중간고조파의 정확한 검출은 쉽지 않다. 본 논문에서는 필터뱅크 시스템과 적응 예측기를 이용하는 중간 고조파 검출 기법을 제안한다. 필터 뱅크 시스템에서는 입력신호를 부밴드로 분해한다. 적응 예측기에서는 분해된 부밴드 신호를 입력신호로, 오차신호를 출력으로 하여 중간고조파를 검출한다. 이럴 경우 적응예측기의 입출력 특성이 노치필터특성을 가지므로, 예측된 고조파신호가 오차신호에서 제거되므로 중간고조파 검출이 가능하다. 검출된 중간고조파의 크기와 주파수는 순환기법을 이용하여 추정한다. 제안 기법의 성능은 고조파와 중간고조파를 정현모델로 합성한 신호를 입력으로 사용하고, 시뮬레이션을 통해 중간고조파 검출결과를 평가한다. 그리고 중간고조파 검출 결과를 MUSIC, ESPRIT와 비교하여 제안기법의 타당성을 입증한다.
영상 내의 움직임 적응적인 효과적인 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 비선형 예측기를 토대로 움직임에 적응하는 단계와, 예측기에 의한 차분 데이터를 압축하는 단계로 구성된다. 제안한 비선형 예측기는 과거의 예측 오차로부터 화면간 혹은 화면내 예측치를 선택하며, 움직임 적응 단계를 진행되면서 주변 화소들의 예측 오차를 고려하여, 현재 화소에 대한 예측 오차를 줄이는 능력을 가진다. 예측 오차는 기존의 문맥 적응적인 코딩 기법에 의해서 압축된다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 FELICS, CALC, JPEG-LS와 같은 문맥 모델링에 기반을 둔 무손실 압축 기법보다 우수한 압축률을 보여준다.
Zhu, Fuquan;Wang, Huajun;Yang, Liping;Li, Changguo;Wang, Sen
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3295-3311
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2020
With the wide application of hyperspectral images, it becomes more and more important to compress hyperspectral images. Conventional recursive least squares (CRLS) algorithm has great potentiality in lossless compression for hyperspectral images. The prediction accuracy of CRLS is closely related to the correlations between the reference bands and the current band, and the similarity between pixels in prediction context. According to this characteristic, we present an improved CRLS with adaptive band selection and adaptive predictor selection (CRLS-ABS-APS). Firstly, a spectral vector correlation coefficient-based k-means clustering algorithm is employed to generate clustering map. Afterwards, an adaptive band selection strategy based on inter-spectral correlation coefficient is adopted to select the reference bands for each band. Then, an adaptive predictor selection strategy based on clustering map is adopted to select the optimal CRLS predictor for each pixel. In addition, a double snake scan mode is used to further improve the similarity of prediction context, and a recursive average estimation method is used to accelerate the local average calculation. Finally, the prediction residuals are entropy encoded by arithmetic encoder. Experiments on the Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) 2006 data set show that the CRLS-ABS-APS achieves average bit rates of 3.28 bpp, 5.55 bpp and 2.39 bpp on the three subsets, respectively. The results indicate that the CRLS-ABS-APS effectively improves the compression effect with lower computation complexity, and outperforms to the current state-of-the-art methods.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권2호
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pp.118-123
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2013
This paper proposes an efficient hardware architecture for high efficiency video coding (HEVC), which is the next generation video compression standard. It adopts several new coding techniques to reduce the bit rate by about 50% compared with the previous one. Unlike the previous H.264/AVC 6-tap interpolation filter, in HEVC, a one-dimensional seven-tap and eight-tap filter is adopted for luma interpolation, but it also increases the complexity and gate area in hardware implementation. In this paper, we propose a parallel architecture to boost the interpolation performance, achieving a luma $4{\times}4$ block interpolation in 2-4 cycles. The proposed architecture contains shared operations reducing the gate count increased due to the parallel architecture. This makes the area efficiency better than the previous design, in the best case, with the performance improved by about 75.15%. It is synthesized with the MagnaChip $0.18{\mu}m$ library and can reach the maximum frequency of 200 MHz.
In this study, we present an approach to parallelizing OPF that is suitable for distributed implementation and is applicable to very large inter-connected power systems. The approach could be used by utilities for optimal economy interchange without disclosing details of their operating costs to competitors. It could also be used to solve several other computational tasks, such as state estimation and power flow, in a distributed manner. The proposed algorithm was demonstrated with several case study systems.
본 논문에서는 SHVC 부호화 성능 개선을 위하여 딥러닝 기반 계층간 예측을 위한 참조 픽처 생성 방법을 제안한다. 새로운 참조 픽처를 생성하기 위하여 DCT-IF기반 업샘플링 된 픽처를 VDSR 네트워크를 이용한 필터링을 진행하는 구조와 SHVC 계층간 참조 픽처를 생성하기 위한 트레이닝 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법은 SHM 12.0 기반으로 구현되어 있다. 성능 평가를 위하여 사전 학습을 이용하여 계층간 예측 픽처를 생성하는 방법과 비교를 진행하였다. 그 결과 상위 계층의 부호화 성능은 사전 학습을 이용한 방법 대비 최대 13.14%의 비트 감소, SHM 대비 최대 15.39%의 비트 감소율을 보였고, 평균 6.46%의 비트 감소율을 보였다.
The major purpose of the present research was to examine the effect of adolescents's perception of parents' marital relationship and attachment with their parents on school adjustment. This study also tried to investigate the inter-relationship among related variables, and the differences in the level of school adjustment according to adolescents' general characteristics. The participants were 355 middle and high school students who lived in Chollabuk-Do province. The major results of this research were as follows. First, there were significant differences in the level of school adjustment according to sex, age, and grade point. average That is, the level of school adjustment was higher for males, for older adolescents, and for those recording higher grade point, than for females, for younger, and for those recording relatively lower grade point. Second, parents' marital relationship was positively correlated with positive aspects of attachment with their parents(i.e., communication and trust), and with school adjustment. but negatively correlated with negative aspect of attachment(i.e., alienation from their parents). Finally, multiple regression analyses were performed to analyze the relative significance of the related variables influencing on school adjustment after controlling the effect of sex, age, and grade point. It was found that communication with fathers was the most powerful predictor of school adjustment, while attachment with mothers was not found to be a significant predictor of school adjustment.
본 논문은 영상처리용 SoC에서 외부 메모리 대역폭을 효과적으로 낮추기 위한 near-lossless 이미지 코더의 압축 성능을 향상시키는 새로운 예측 기법을 제안한다. 먼저, RGB 간 correlation을 고려하여 이미 복원된 G 성분을 기반으로 R과 B 성분을 효과적으로 예측하는 inter-color prediction을 수행한다. 다음으로 가변 블록 예측을 통해 예측 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이전 프레임에서 sampling된 템플릿 dictionary를 이용해 G 성분 예측 시 최소한의 내부 메모리만을 사용하여 시간 축 예측 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 자연 영상의 경우 기존 기법 대비 평균적으로 약 30%의 코딩 효율 향상을 보이고, CG 영상의 경우에는 평균 60% 정도의 성능 향상을 보임을 알 수 있다.
It is an interest problem to predict substance distributions in three-dimensional space. Recently, a research field as Geostatistics is advanced. It is a kind of inter- or extrapolation mathematically. Some useful means for the inter- and extrapolation are known, in which slide window method with neural networks is hopeful one. We propose multi-dimensional extrapolation using multi-layer neural networks and the slide-window method. The multi-dimensional extrapolation is not similar to one-dimension. It has plural algorithms. We researched line predictors and local-plain predictors I two-dimensional space. The both predictors are equivalent; however, in multi-dimensional extrapolation, it is very important to find the direction of predictions. Especially, since the slide window method requires information to predict the future in sampling data, if they are not ordered appropriately in the direction, the predictor cannot operate. We tested the extrapolation for typical two-dimensional functions, and found an excellent character of slide-window method based on local-plain. By using the method, we can extrapolate the function until twice-outer regions of the definitions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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