본 논문에서는 영상의 움직임 정보를 반영한 계층적 삼각형 메쉬의 생성 방법과 이를 위한 노드의 수렴 고속화 방법을 제안한다. 영상의 차의 분산을 이용하여 세분화가 필요한 영역을 판단하고 적합한 삼각화 방법에 의해 연속적인 계층화가 가능하도록 한다. 또한 초기의 움직임 추정시 배경영역과 객체영역을 분리하고 쌍선형 보간법에 의해 메쉬 구조를 유지하도록 함으로써 노드의 수렴고속화를 위한 재정렬 방법을 사용한다. 실험을 통해 제한한 방법이 기존의 BMA이나 다른 메쉬 구조를 사용한 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보이고 메쉬의 크기가 작은 구조에 적합한 재정렬 방법임을 보인다.
홍채에서 자율신경환이 형성된 위치와 모양으로 환자들의 건강 상태를 파악할 수 있다는 특성 때문에 한의학에서 건강 진단의 한 방법으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 홍채에 존재하는 자율신경환을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원형 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 검출한 후 방사조사법 및 문턱치 설정을 통해 경계 후보점을 결정한다. 그리고 각 경계 후보점의 최단거리를 계산하여 경계 후보선을 생성하고 최종적으로 선형보간을 통해 자율신경환을 추출한다. 홍채 영상들에 대해 실험한 결과, 인체의 소화기관의 상태를 추정할 수 있는 진단 시스템의 도구로서 활용될 수 있는 수준의 추출 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 VHDL을 이용하여 MPEG-2 AAC 복호화기에 사용되는 필수 모듈을 구현하였다. AAC 복호화기에는 허프만 복호화기, 역양자화기, 고해상도 필터뱅크 등의 툴들이 필수적으로 사용된다. 8진 트리 검색 알고리즘을 사용하여 고속의 허프만 복호화기를 설계하였고, IFFT를 이용하여 필터뱅크의 연산량을 줄였다. 또한, 고정소수점 방식의 하드웨어에서 역양자화기의 지수연산을 위하여 미리 계산된 값을 테이블로 처리하였고, 테이블의 크기를 줄이기 위하여 선형보간법을 사용하였다. 최적화를 통해 하드웨어로 구현된 각 모듈은 낮은 클럭 주파수에서 실시간 동작할 수 있고, 시스템의 크기를 작게 할 수 있다.
Short-term load forecasting is essential to the electricity pricing and stable power system operations. The conventional weekday 24-hour load forecasting algorithms consider the temperature model to forecast maximum load and minimum load. But 24-hour load pattern forecasting models do not consider temperature effects, because hourly temperature forecasts were not present until the latest date. Recently, 3 hour temperature forecast is announced, therefore hourly temperature forecasts can be produced by mathematical techniques such as various interpolation methods. In this paper, a new 24-hour load pattern forecasting method is proposed by using similar day search considering the hourly temperature. The proposed method searches similar day input data based on the anomalous weather features such as continuous temperature drop or rise, which can enhance 24-hour load pattern forecasting performance, because it uses the past days having similar hourly temperature features as input data. In order to verify the effectiveness of the proposed method, it was applied to the case study. The case study results show high accuracy of 24-hour load pattern forecasting.
사고시 대기확산을 평가하기 위해서 USNRC Reg. Guide 1.145에 기초하여 개발된 PAVAN과 XOQAR 코드는 X/Q 값을 계산할 때, 누적빈도에 대하여 X/Q 값이 log-normal 용지에 그려진다. 이 그래프에서 가장 높은 X/Q 값으로부터 시작하여 이 점으로부터 10개의 X/Q을 포함하는 영역내의 모든 다른 점 사이의 경사를 비교하여 가장 작은 음의 경사를 갖는 선을 생성하는 계수들이 저장되며, 이 선의 끝점이 다음 영역의 시작점으로 이용되어 반복적으로 선이 그려진다. 이와 같이 그려진 선을 이용하여 누적빈도 0.5%, 5% 혹은 50%에 상응하는 X/Q 값이 계산되어, 사고 후 $0{\sim}2$ 시간의 X/Q 값으로 이용되며 매우 보수적인 경향을 갖게 된다. 본 논문에서는 퍼지 논리 추론계통을 이용하여 누적빈도에 대한 X/Q 값의 비선형 보간을 수행하였다. 퍼지 논리 추론계통은 비선형 보간을 위해 탁월한 방법으로 알려져 있다. 제안된 방법을 영광 원자력발전소의 잠재적 방사성물질 누출에 적용한 결과, 좀 더 현실적인 값을 제공하는 것으로 확인되었다.
최근 비디오가 대화형 콘텐츠를 위한 타입으로 많은 각광을 받기 시작하면서 비디오 데이터에 포함된 객체들을 의미적으로 표현하고 검색하기 위한 시맨틱 어노테이션 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에 포함된 객체들은 시간의 변화에 따라 공간적 위치가 변화하기 때문에 매 프레임마다 상이한 위치 데이터가 발생한다. 따라서 모든 프레임의 객체에 대한 위치 데이터들을 저장하는 것은 매우 비효율적이므로 이를 부적절한 오차가 발생하지 않는 범위 내에서, 효과적으로 압축하여 표현할 필요가 있다. 본 논문은 컴퓨터 또는 에이전트가 직관적으로 객체에 대한 정보를 이해할 수 있도록 표현하기 위해 비디오 데이터가 포함하는 객체에 대하여 의미적 정보를 부여하기 위한 온톨로지 모델링 방법과 이동 객체의 위치 데이터를 압축하기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 의미적 정보와 함께 어노테이션 하는 방법을 제안한다. 제안한 어노테이션 방법의 효율을 검증하기 위한 대화형 비디오 시스템을 구현하고, 다양한 특징을 가지는 객체가 나타나는 비디오 데이터 셋을 이용하여 샘플링 간격에 따른 오차율과 데이터량을 비교하였다. 그 결과, 샘플링 간격이 15프레임 이하 일 때, 최대 80%의 데이터 저장 공간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 객체의 실제 좌표 대비 최대 31픽셀, 평균 4픽셀 미만의 오차 편차를 얻을 수 있었다.
움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 추정 과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 1/2 화소 (half-pixel)와 1/4 화소(quarter-pixel) 단위까지의 움직임 추정은 영상압축률을 높일 수 있지만, 계산의 복잡도가 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 각 블록간의 절대 오차 값인 SAD (Sum of Absolute Difference)가 최소 점을 기준으로 포물선 모양의 분포를 나타내는 특성 및 1/2 단위와 1/4 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색 점을 줄임으로써 처리속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는, 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SAD를 갖는 점을 기준으로 주위 8점 가운데 두 번째로 SAD가 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SAD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존 알고리듬에 비해 비교적 화질에 변화가 없고, 인코더 처리과정 에서 약 20%의 빠른 속도로 처리하는 결과를 보였다.
공간 영역에서의 움직임 예측은 이전 영상에서 지정된 크기의 탐색 영역을 검색하여 현재 블록과 최소 오차를 갖는 블록을 찾는 방법으로, 탐색 영역을 검색하는 과정에서 많은 부호화 시간이 소비된다. 이러한 문제점은 공간 영역에서의 움직임 예측을 주파수 영역에서의 이동 행렬을 사용함으로써 해결할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 이동 행렬을 새로운 재귀방정식으로 유도하여 계산량을 줄이는 동시에 영상의 화질은 기존 방식과 유사하게 유지하고자 한다. 또한 반화소 정밀도의 움직임 예측을 위하여 주파수 영역에서의 수직, 수평 이동 행렬을 간단히 수정함으로써 공간 영역에서의 양선형 보간법에 의해 더욱 증대되는 계산량 문제를 해결하고자 한다. 실험 결과 제안된 알고리듬에 의한 DCT 기반 주파수 영역에서의 움직임 예측이 공간 영역에 비하여 적은 비트량을 이용하여 보다 높은 PSNR을 제공함으로 증명한다.
역거리법에 포함된 지수 값을 제곱으로 고정하지 않고 변수로 취급하여 강수량 자료를 바탕으로 지수 값의 최적치를 산출하였다. 이를 위해서 한강 상류부, 한강 하류부, 금강 상류부, 낙동강 중류부 등 4개 Group으로 나누고 각 Group 내 7개 관측소에 대하여 총 52개의 Case를 분석하였다. 각 Group에서 기준 관측소 1개와 주변관측소 4개를 조합한 Case별로 거리 지수 값의 최적치를 구하였다. 이 최적치를 산출하기 위해서 황금비 분할조사법을 적용하였고 강수 자료는 10년(2004~2013년) 간의 시우량 자료를 사용하였다. 이와 같이 구한 최적치를 최근 3년(2014~2016년) 간에 대하여 검증하였다. 본 연구에서 구한 최적의 거리 지수 값은 4개 Group에서 평균적으로 각각 3.280, 1.839, 2.181, 2.005로 나타났고 전체 평균하면 2.326이었다. 그리고 최적의 지수 값을 적용한 역거리법은 지수 값을 제곱으로 한 기존 역거리법과 비교하여 우수함을 보였다.
DTV의 Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)기반 대형화와 고화질 요구가 급속도로 증대되고 있다. 이에 LCD의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간법(MCFI)이 사용되고 있다. 이때 움직임 예측 시 구현의 용이성 때문에 블록정합기법(BMA)이 가장 많이 사용되고 있지만 여러 가지 문제점을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 정보의 정확성을 높이고 움직임 예측의 계산량 감소를 위하여 움직임 형태 기반의 움직임 예측 기법을 제안 한다. 움직임 정보의 정확성 향상을 위하여 움직임 형태를 기반으로 움직임 예측을 수행한다. 그리고 계산양 감소를 위하여 움직임 영역에서만 예측을 수행하는데 제안한 방법은 전 영역 움직임 예측기의 평균 25% 계산양만으로 비슷한 성능의 결과를 보여주고 있으며 특히 빠른 움직임 영역에서는 다른 여러 가지 움직임 예측 기법들 보다 우월한 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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