Motion estimation is one of the key components for high quality video coding. In this paper, a new motion estimation scheme for MPEG-like video coder is suggested. The proposed temporally adaptive motion estimation scheme consists of five functional blocks: Temporal subband analysis (TSBA), extraction of temporal information, scene change detection (SCD), picture type replacement (PTR), and temporally adapted block matching algorithm (TABMA). Here all the functional components are based on the temporal subband analysis. In this papre, we applied the analysis part of subband decompostion to the temporal axis of moving picture sequence, newly defined the temporal activity distribution (TAD) and average TAD, and proposed the temporally adapted block matching algorithm, the scene change detection algorithm and picture type replacement algorithm which employed the results of the temporal subband analysis. A new block matching algorithm TABMA is capable of controlling the block matching area. According to the temporal activity distribution of objects, it allocates the search areas nonuniformly. The proposed SCD and PTR can prevent unavailable motion prediction for abrupt scene changes. Computer simulation results show that the proposed motion estimation scheme improve the quality of reconstructed sequence and reduces the number of block matching trials to 40% of the numbers of trials in conventional methods. The TSBA based scene change detection algorithm can detect the abruptly changed scenes in the intentionally combined sequence of this experiment without additional computations.
A performance prediction method is presented for single(double) suction centrifugal pumps with a review of loss correlations given in the previous open literature. Most of the loss analyses mentioned in the present study are one dimensional and this paper investigates several modeling schemes and shows that a fairly good prediction can be achieved by a proper selection of the most important flow parameters resulting from a mean streamline analysis. Predictions of the trends of total head- capacity and pump efficiency-capacity curves agree well with the experimental data in almost the full range of operating conditions. The prediction method developed through this study can serve as a tool to ensure good matching between parts and it can assist the understanding of the operational characteristics of general purpose centrifugal pumps.
본 논문에서는 이웃 블록과 중첩된 탐색영역에서 현재 블록 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD)의 최소 및 최대 범위를 이용한 고속 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저, 이웃 블록과 중첩된 탐색 영역에서 MAD의 최소 및 최대 범위를 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합을 행하여야 할 탐색점 수를 줄임으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정 오차 측면에서 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)에 매우 근접한 성능을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 블록 MAD의 최소 및 최대 범위뿐만 아니라 블록 내 화소의 부표본화를 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정에 필요한 계산량을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컴퓨터 모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 FSBMA에 근접한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 우선순위와 문턱치를 가지고 최적 후보의 조기 탐지를 이용한 움직임 추정의 고속 블록 매칭 알고리즘을 제안한다. 전 영역 탐색(full search) 알고리즘의 계산량을 줄이기 위해 많은 고속 움직임 추정 알고리즘이 발표되었지만, 여전히 움직임 추정 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 보고되고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 부분 매칭 오류에서 우선순위가 높은 각 후보에 대한 블록 매칭 오류를 계산한다. 제안된 알고리즘은 대부분의 기존 고속 블록 매칭 알고리즘에 추가적으로 적용하여 속도를 높일 수 있다. 그렇게 함으로써 최소 오류 지점을 조기에 찾고 불가능한 후보에 대한 불필요한 계산을 줄임으로써 속도를 높일 수 있다. 제안된 알고리즘은 전 영역 탐색 알고리즘과 동일한 예측 화질을 가지면서 기존의 고속 무손실 탐색 알고리즘보다 적은 계산을 사용한다. 실험결과로서, 제안된 알고리즘은 예측 화질 저하 없이 PDE 및 전 영역 탐색 방법의 계산에 비해 30 ~ 70%까지 줄일 수 있으며, 다른 고속 손실 알고리즘을 사용하면 더욱 감소시키는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 임피던스 매칭 구조를 가진 소형 모노폴 안테나를 제안하고 그 특성들을 나타내었다. 안테나 매칭을 위해서 안테나 상단에 구성한 inductive 매칭 구조는 효과적으로 안테나의 capacitive 성분들을 보상하여 설계 대역에서 임피던스 매칭이 잘 이루어지는 효과를 보였다. 기존의 많은 소형 안테나들이 임피던스 매칭을 위하여 별도의 매칭 구조를 안테나의 입력부에 적용한 것과는 달리 본 논문에서 제안한 방법은 안테나의 상단에 매칭 구조를 위치시킴으로써 비교적 적은 공간을 이용하여 효과적으로 안테나의 임력 임피던스를 매칭할 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 안테나는 중심 주파수에 대하여 40 % 이상의 대역폭과 95 % 이상의 방사 효율을 보이며, $2.6{\sim}3$ dBi 정도의 높은 이득 특성을 보이므로 향후 단말기 혹은 여러 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
To transmit MPEG-2 video on an erroneous channel, a number of error control techniques He needed. Especially, error concealment techniques which can be implemented on receivers independent of transmitters are essential to obtain good video quality. In this paper, a motion adaptive boundary matching algorithm (MA-BMA) is presented for temporal error concealment. Before carrying out BMA, we perform error concealmmt by a motion vector prediction using neighboring motion vectors. If the candidate of error concealment is rot satisfied, search range and reliable boundary pixels are selected by the motion activity or motion vectors ane a damaged macroblock is concealed by applying the MA-BMA. This error concealment technique reduces the complexity and maintains PSNR gain of 0.3 0.7dB compared to the conventional BMA.
본 논문에서는 template matching을 이용한 PMMVD(Pattern Matched Motion Vector Derivation)기술에 대해 움직임 추정 방식에 따라 복잡도를 분석한다. PMMVD 기술은 HEVC의 화면 간 예측 기술과는 다르게 움직임과 관련된 정보를 부호화하지 않으며, 복호화기에서 움직임 벡터를 추정하는 방식이다. 따라서 종래의 기술 대비 높은 효율이 발생하지만 복호화기의 복잡도는 급격히 증가하게 된다. 이러한 이유로 다양한 움직임 추정 방식에 따라 성능을 분석하여 최적의 조합을 찾는 것은 매우 중요한 이슈임을 알 수 있다. 이를 위하여 현재 JVET(Joint Video Exploration Team)에서 FVC(Future Video Coding)를 위해 발표한 참조 소프트웨이인 JEM 2.0(Joint Exploration Test Model 2)을 이용하여 실험을 수행하고 향후 연구 방향을 논의한다.
본 연구에서는 한국종합주가지수 (KOSPI)의 예측을 위하여 사례기반추론에서의 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 자료편집기법을 제안한다. 사례기반추론은 복잡한 문제 해결에서의 편의성과 강점으로 인하여 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 사례기반추론은 다른 기계학습기법에 비하여 낮은 예측정확도를 나타내기에 비판을 받아 왔다. 일반적으로 사례기반추론으로부터 성공적인 성과를 도출하기 위해서는 주어진 문제에 유용한 선행 사례를 효과적으로 추출하는 것이 핵심이다. 그러나 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출방법을 설계하는 것은 여전히 논란이 있는 연구 주제이다. 본 연구에서는 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출을 위하여 유전자 알고리즘이 동시에 속성 가중치와 적합한 사례를 선택하는 것을 최적화한다. 본 연구에서는 제안된 모형을 주식시장분석에 응용한다. 실험결과는 유전자 알고리즘 접근법이 사례기반추론에서 유망한 사례편집기법이라는 것을 보여준다.
스마트 홈 분야에 대한 관심의 증가와 기술적인 발전은 상황인지 서비스와 베이시안 네트워크 알고리즘, 트리 구조 알고리즘 그리고 유전자 추측 알고리즘과 같은 예측 알고리즘에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 상황 인지 서비스는 개별적인 사용자의 패턴을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하는 것은 사용자의 삶의 질을 향상시키는 데 도움 주는 것을 의미한다. 하지만 상황인지 서비스를 구현 하는 것은 상황정보와의 부합성 문제와 예외적인 상황 처리가 고려하는데 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 지능형 순차적 매칭 방식 알고리즘(Intelligent Sequential Matching Algorithm : ISMA)을 제안하고, 페트리 넷에 시간 개념을 추가하여 시간 페트리 넷(Timed Petri-net : TPN)으로 모델링한다. 제안한 지능형 순차적 매칭 알고리즘의 유효성을 증명하기 위하여 시나리오를 제시하고, 그것을 모델링 한다. 또한 동일한 실험 조건 아래, 기존의 예측 알고리즘과 비교를 통하여 과 제안된 알고리즘의 예측 정확도가 4~6% 우수함을 보인다.
Mobility prediction is one of hot topics using location history information. It is useful for not only user-level applications such as people finder and recommendation sharing service but also for system-level applications such as hand-off management, resource allocation, and quality of service of wireless services. Most of current prediction techniques often use a set of significant locations without taking into account possible location information changes for prediction. Markov-based, LZ-based and Prediction by Pattern Matching techniques consider interesting locations to enhance the prediction accuracy, but they do not consider interesting location changes. In our paper, we propose an algorithm which integrates the changing or emerging new location information. This approach is based on Active LeZi algorithm, but both of new location and all possible location contexts will be updated in the tree with the fixed depth. Furthermore, the tree will also be updated even when there is no new location detected but the expected route is changed. We find that our algorithm is adaptive to predict next location. We evaluate our proposed system on a part of Dartmouth dataset consisting of 1026 users. An accuracy rate of more than 84% is achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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