• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권3호
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• pp.273-281
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• 2004

동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 특성과 움직임 벡터의 가운데 중심 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.19∼0.46㏈ 개선되고 영상에 따라 최고 1.06㏈ 정도 우수한 결과를 나타내었다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제13권5호
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• pp.430-442
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• 2013

This paper presents a fast multi-reference frame integer motion estimator for H.264/AVC. The proposed system uses the previously proposed fast multi-reference frame algorithm. The previously proposed algorithm executes a full search area motion estimation in reference frames 0 and 1. After that, the search areas of motion estimation in reference frames 2, 3 and 4 are minimized by a linear relationship between the motion vector and the distances from the current frame to the reference frames. For hardware implementation, the modified algorithm optimizes the search area, reduces the overlapping search area and modifies a division equation. Because the search area is reduced, the amount of computation is reduced by 58.7%. In experimental results, the modified algorithm shows an increase of bit-rate in 0.36% when compared with the five reference frame standard. The pipeline structure and the memory controller are also adopted for real-time video encoding. The proposed system is implemented using 0.13 um CMOS technology, and the gate count is 1089K with 6.50 KB of internal SRAM. It can encode a Full HD video ($1920{\times}1080P@30Hz$) in real-time at a 135 MHz clock speed with 5 reference frames.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.55-65
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• 2006

대부분의 고속 블록 움직임 추정 알고리즘은 탐색점의 수를 줄여서 연산량을 감소시킨다. 하지만 이러한 고속 움직임 추정 알고리즘들은 비정규화 데이터 흐름 때문에 멀티미디어 프로세서에서는 좋은 성능을 보이기 어렵다. 미디어 프로세서에서는 내부 메모리에서 데이터의 효과적인 재사용이 SAD 명령의 수를 줄이는 것보다 더욱 중요하다. 이는 수행 사이클의 성능이 외부 메모리 액세스의 횟수에 매우 의존적이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 내부 메모리로부터 데이터를 효과적으로 재사용 할 수 있는 라인 탐색 패턴과 라인 탐색 패턴에서 불필요한 SAD 연산을 줄이기 위한 서브 샘플링 방법을 적용한 Hexagon 모양 라인 탐색(Hexagon-shape line search, HEXSLS) 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 HEXSLS 기법의 MAE 성능은 전역 탐색 블록 정합(FSBMA) 기법과 비슷하고, Hexagon 기반 탐색 (Hexagon-based search) 보다 우수한 성능을 가짐을 보인다. 또한 HEXSLS는 Hexagon 기반 탐색이나 예측 라인 탐색(predictive line search) 기법보다 적은 외부 메모리의 액세스가 발생한다. 결과적으로, 제안한 HEXSLS 기법은 종래의 기법과 비교하여 미디어 프로세서에서 매우 낮은 수행 사이클 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권10호
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• pp.786-790
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• 2009

본 논문에서는 불완전한 인식과 비결정적 동작을 함께 포함한 조건부 계획문제를 풀기 위한 새로운 휴리스틱 탐색 알고리즘 HSCP를 소개한다. HSCP 탐색 알고리즘은 하나의 완전한 해 그래프가 구해질 때까지 AND-OR 탐색시도를 반복한다. HSCP 알고리즘의 AND-OR 탐색시도는, 기존의 휴리스틱 AND-OR 탐색 알고리즘들인 $AO^*$나 $LAO^*$와는 달리, 오직 하나의 후보 해 그래프를 확장하는데 집중한다. 또한, 실시간 동적 프로그래밍 알고리즘들인 RTDP와 LRTDP와는 달리, 모든 상태들의 가치 평가치가 수렴할 때까지 미루지 않고 바로 해를 구한다. 따라서 HSCP 탐색 알고리즘은 양질의 조건부 계획을 매우 효율적으로 구해줄 수 있다는 장점이 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.406-413
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• 2001

일반 적인 고속 블록정합 알고리즘들은 현재 프레임의 탐색 블록과 참조 프레임의 탐색영역 내의 블록간 MAD(Mean Absolute Distance)를 비교하기 때문에 탐색점 수만큼 MAD를 구해야 하는 단점이 있다. 이와 같은 고속 블록정합 알고리즘들의 단점을 해결하기 위해 "이웃한 화소는 서로 간에 거의 같은 값을 지니고 있다"라는 특성을 이용한 MMAD 연산법에 의한 고속 DS알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 각 탐색 단계별로 새로운 탐색점의 MAD를 산출하는 기존의 MAD 연산법을 탈피하고, 이전 단계에서 연산된 MAD를 MMAD 연산법에 의해 현재의 탐색점의 MAD로 사용하기 때문에 불필요한 탐색점의 블록간 MAD 연산을 없앨 수 있었다. 움직임 추정 오차는 기존 고속 블록정합 알고리즘과 비교했을 때 비슷한 성능을 나타내었고, 총 연산량은 2F$N_2$Ep만큼 크게 줄어들었다. 크게 줄어들었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.1-8
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• 2020

본 논문에서는 시간 가중치를 적용하여 각 노드들 간의 중간지점까지의 최적 경로 탐색 기법을 제안한다. 중간지점을 이용하는 서비스들은 주로 사용자들의 위치를 기반으로 하여 제공한다. 위치 기반 탐색 방법은 단순히 위치에 대해서만 고려하기 때문에 시간의 측면에서 효율적이지 못하다는 문제점이 있다. 제안된 방법은 기존의 위치 기반 탐색 방법의 문제점을 해결하기 위해 사용자들의 위치와 중간지점까지의 소요시간을 반영함으로써 각 노드와 중간지점까지의 가중치를 설정하고, 이를 활용하여 최적의 경로를 탐색할 수 있다. 또한, 탐색의 효율성을 증대하기 위해 주어지는 정보들에 적응적으로 가중치를 설정함으로써 높은 정확성을 갖도록 한다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 중간지점까지의 최적 경로를 효과적으로 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권1호
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• pp.79-85
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• 2010

H.264/AVC와 같은 영상압축표준에서 움직임 추정 및 보상은 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 영상 코덱에서 일반적으로 사용되는 전역 탐색 기법(Full Search)은 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 NPDS(Normaized Partial Distortion Search)는 개선된 블록 정합 오류 연산을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어 낼 수 있었다. 본 논문에서는 움직임 예측 벡터를 이용하여 초기에 최소 정합에러를 결정하고, 새로운 탐색 순서를 적용한 알고리즘을 제안한다. 실험결과에 따르면 제안하는 알고리즘은 기존의 전역탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질 열화가 없고 계산량이 평균적으로 약 95% 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권1호
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• pp.34-39
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• 2004

Huffman coding which has been used in many data compression algorithms is a popular data compression technique used to reduce statistical redundancy of a signal. It has been proposed that the Huffman algorithm can decode efficiently using characteristics of the Huffman tables and patterns of the Huffman codeword. We propose a new Huffman decoding algorithm which used a multi way tree search and present an efficient hardware implementation method. This algorithm has a small logic area and memory space and is optimized for high speed decoding. The proposed Huffman decoding algorithm can be applied for many multimedia systems such as MPEG audio decoder.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권2호
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• pp.73-82
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• 2011

메타 휴리스틱 알고리즘을 이용해 TSP (Traveling Salesman Problem) 문제를 풀고자 하는 많은 시도가 이루어지고 있다. TSP 문제는 대표적인 NP_Hard 문제로 탐색 알고리즘이나 최적화 알고리즘을 실험하는데 많이 사용되고 있으며, 복잡한 사회의 많은 문제들의 표준 모델로 제시되고 있다. 본 논문에서는 2009년 제안된 MINE 알고리즘을 TSP 에 적용시켜 메타 휴리스틱 알고리즘으로서의 탐색성능을 알아보고자 하였다. 이에 S-MINE (Search - MINE) 알고리즘을 제안하였으며, TSP 에 적용하여 그 결과를 고찰하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제46권3호
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• pp.403-416
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• 2013

This paper describes new optimization strategy that offers significant improvements in performance over existing methods for geometry design of frame structures. In this study, an imperialist competitive algorithm (ICA) and ant colony optimization (ACO) are combined to reach to an efficient algorithm, called Imperialist Competitive Ant Colony Optimization (ICACO). The ICACO applies the ICA for global optimization and the ACO for local search. The results of optimal geometry for three benchmark examples of frame structures, demonstrate the effectiveness and robustness of the new method presented in this work. The results indicate that the new technique has a powerful search strategies due to the modifications made in search module of ICACO. Higher rate of convergence is the superiority of the presented algorithm in comparison with the conventional mathematical methods and non hybrid heuristic methods such as ICA and particle swarm optimization (PSO).