공간정보를 전달하고 이해하는 과정에서 여러 가지 원인으로 의사소통의 불일치가 발생한다. 이 연구의 목적은 '맞은편' 이라는 공간언어를 통해 공간언어가 갖고 있는 의미의 모호성이 사람들 간 의사소통 문제를 일으키는 하나의 원인이 된다는 점을 실험을 통해서 증명하는 것이다. 단순화된 '사거리'를 활용하는 평가도구를 통해 실험 참가자들이 생각하는 '맞은편'은 어디이며, 그 방향이 맞은편을 얼마나 정확하게 의미하는지를 조사하였다. 본 실험은 대부분의 실험 참가자들이 한 방향 이상을 '맞은편'으로 적절하다고 판단하고 있음을 밝혔다. 이러한 결과는 '맞은편' 이라는 용어가 갖고 있는 의미의 모호성을 증명하는 것이다. 대부분의 실험 참가자들은 준거로 주어진 정사각형 건물의 수직과 수평 방향을 고르게 '맞은편'으로 고려하는 경향을 보였다. 준거가 되는 건물의 형태 변화, 준거가 되는 건물에 내재적 방향성 부여 등도 '맞은편' 의 방향을 결정하는데 의미 있는 영향을 주는 것으로 드러났다.
In low bit-rate video transmission, the payload of a single packet can often contain a whole coded frame due to the high compression ratio in both spatial and temporal domains of most modern video coders. Thus, the loss of a single packet not only causes the loss of a whole frame, but also produces error propagation into subsequent frames. In this paper, we propose a novel whole frame error concealment algorithm which reconstructs the first of the subsequent frames instead of the current lost frame to suppress the effects of error propagation. In the proposed algorithm, we impose a constraint which uses side match distortion (SMD) and overlapped region difference (ORD) to estimate motion vectors between the target reconstructed frame and its reference frame. SMD measures the spatial smoothness connection between a block and its neighboring blocks. ORD is defined as the difference between the correlated pixels which are predicted from one reference pixel. Experimental results show that the proposed algorithm effectively suppresses error propagation and significantly outperforms other conventional techniques in terms of both peak signal-to-noise ratio performance and subjective visual quality.
The steady evolution of mapping technology is leading to an increasing availability of multi-sensory geo-spatial datasets, such as data acquired by single-head frame cameras, multi-head frame cameras, line cameras, and light detection and ranging systems, at a reasonable cost. The complementary nature of the data collected by these systems makes their integration to obtain a complete description of the object space. However, such integration is only possible after accurate co-registration of the collected data to a common reference frame. The registration can be carried out reliably through a triangulation procedure which considers the characteristics of the involved data. This paper introduces algorithms for a multi-primitive and multi-sensory triangulation environment, which is geared towards taking advantage of the complementary characteristics of spatial data available from the above mentioned sensors. The triangulation procedure ensures the alignment of involved data to a common reference frame. The devised methodologies are tested and proven efficient through experiments using real multi-sensory data.
사람이 공간에 대한 표현이나 추론을 기술할 때, 정량적 정보 표현과 관련 추론이 어렵거나 불가능 할 때 정성적 표현과 추론을 사용할 수 있다. 2차원 공간에 대한 많이 알려진 정성적 방법 중에 RCC(Region Connection Calculus)-8이 있다. 지역(region)을 공간에 대한 온톨로지 기본 개체로 하는 RCC-8은 위상학적 의미에서 두 개의 지역에 관해 connection 기반의 논리식 및 개념적 이웃과 변환을 나타낸 것으로 각 지역의 이동이나 크기 변화를 전제로 하고 있다. 그러나 현실 세계의 공간 표현과 추론에는 몇 가지 측면들이 더 고려되어야 한다. 본 논문에서는 중력장내에서 일어나는 물리적 화학적 작용에 의해 변화하는 동적인 물질세계의 정성적 공간 표현을 위해 RCC-8의 수정 확장된 방법을 제안한다. 2D의 정성적 공간 표현 및 추론에서 전역적 참조 프레임(global reference frame)의 필요성을 기술하고, 전역적 참조 프레임을 사용하여 동적 물질세계의 물리적 화학적 변화를 표현하고 추론하기 위한 QSR-14을 기술한다. QSR-14는 RCC-8에서 불가능한 상황을 표현할 수 있어 실제 세계의 정성적 공간 표현 및 변화에 더 적합하다고 판단된다. 몇 개의 예제를 통해 정성적 표현과 추론에 대한 QSR-14의 유용성을 보인다.
본 연구는 정지장면의 연속영상간 각 픽셀위치에서 일어나는 통계적 특성을 활용하여 영상을 분할하는 기법을 제안한다. 공간정보의 획득과 분석에서 디지털 영상 처리 기법의 활용은 아주 중요한 의미를 가진다. 특히 디지털 영상의 영역 구분을 위해 다양한 영상 분할(image segmentation) 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 선행 연구한 연속프레임 영상의 분광학적 특성 분석의 결과를 바탕으로 연속 프레임 간 Randomness를 활용한 이미지 분할 방법을 제안하였다. 우선 연속 프레임 간 각 화소에 통계학적인 분석 방법을 적용하여 각 화소의 평균과 표준편차 값을 구하고, 이를 통하여 대상 영상에서 가장 신뢰할 만한 화소들을 찾아 씨앗 점(seed point)을 결정하였다. 그리고 이 씨앗 점들을 시작으로 이웃 화소 간 T-test를 실시하였으며, 이를 기반으로 영역 성장(region growing)의 개념을 적용하여 영상을 분할 할 수 있는 기법을 연구하였다. 제안방식의 성능을 검증하기 위하여 실험을 통하여 기존의 방식과 비교분석을 수행하였다. 이러한 실험의 결과 영상분할에서 영상의 단일 프레임을 활용한 것보다 연속 프레임을 활용한 경우가 유리함을 확인 할 수 있었다.
This paper proposes a spatio-temporal correlation algorithm that takes advantage of the spatial and temporal correlations in video streams for error concealment. The spatio-temporal correlation algorithm sets the neighborhood area of the damaged part as a reference window, then finds the area that best matches the reference window in the previous frame. The best-matched area in the previous frame replaces the damaged part in the current frame. The results of ten variations of the proposed algorithm are compared with conventional error concealment methods. These methods include the ones applicable to P-frames as well as I-frames. The comparison results show that the proposed algorithm is very efficient for l-frame error concealment with a large motion between frames.
High-strength steel composite Y-eccentrically braced frame (Y-HSS-EBF) is a novel structural system. In this study, the spatial substructure hybrid simulation test (SHST) method is used to further study the seismic performance of Y-HSS-EBF. Firstly, based on the cyclic loading tests of two single-story single-span Y-HSS-EBF planar specimens, a finite element model in OpenSees was verified to provide a reference for the numerical substructure analysis model for the later SHST. Then, the SHST was carried out on the OpenFresco test platform. A three-story spatial Y-HSS-EBF model was taken as the prototype, the top story was taken as the experimental substructure, and the remaining two stories were taken as the numerical substructure to be simulated in OpenSees. According to the test results, the validity of the SHST was verified, and the main seismic performance indexes of the SHST model were analyzed. The results show that, the SHST based on the OpenFresco platform has good stability and accuracy, and the results of the SHST agree well with the global numerical model of the structure. Under strong seismic action, the plastic deformation of Y-HSS-EBF mainly occurs in the shear link, and the beam, beam-columns and braces can basically remain in the elastic state, which is conducive to post-earthquake repair.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호화 속도 향상을 위한 최대 부호화깊이 및 참조영상 고속결정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 계산 복잡도 감소와 속도향상을 위하여 크게 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 LCU(Largest Coding Unit)내 각 CU(Coding Unit)의 최대 부호화 깊이를 제한하며, 이때 공간적인 상관성을 기반으로 주변 LCU에서 사용된 최대 부호화 깊이와 율-왜곡 비용을 이용한다. 두 번째 방법에서는 각 CU의 다양한 PU(Prediction Unit) 중, 화면간 예측을 수행하는 PU에 대해서 참조영상을 제한하며, 이때 상위 깊이 PU의 움직임 정보를 이용한다. 제안하는 방법은 항상 최대 깊이까지 부호화를 수행하는 것을 적응적으로 제한하고, 상당한 복잡도를 요구하는 움직임 예측을 수행하는 PU의 참조영상 수를 제한함으로써 계산 복잡도를 감소시킬 수 있으며, 기존의 HEVC 참조 소프트웨어인 HM6.1 대비 약 1.2% 정도의 비트율이 증가하면서 약 39%의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있었다.
Kim, Hee-Sung;Li, Binghao;Choi, Wan-Sik;Sung, Sang-Kyung;Lee, Hyung-Keun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제7권5호
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pp.789-796
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2012
Fingerprinting is a widely used positioning technology for received signal strength (RSS) based wireless local area network (WLAN) positioning system. Though spatial RSS variation is the key factor of the positioning technology, temporal RSS variation needs to be considered for more accuracy. To deal with the spatial and temporal RSS characteristics within a unified framework, this paper proposes an extended signal propagation mode (ESPM) and a fingerprint generation method. The proposed spatiotemporal fingerprint generation method consists of two algorithms running in parallel; Kalman filtering at several measurement-sampling locations and Kriging to generate location fingerprints at dense reference locations. The two different algorithms are connected by the extended signal propagation model which describes the spatial and temporal measurement characteristics in one frame. An experiment demonstrates that the proposed method provides an improved positioning accuracy.
시 공간적으로 인접한 주변 블록들의 움직임 정보들을 이용하여 적응적으로 탐색 범위를 조절하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 기존의 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법들은 참조 프레임에 있는 모든 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최댓값을 이용하여 현재 블록의 탐색 범위 조절을 하기 때문에 움직임이 작은 블록들에 대해서는 최적의 탐색 범위 조절을 못할 수 있다. 본 논문에서는 참조 프레임과 현재 프레임에서 현재 블록과 인접한 주변 블록들의 움직임 정보를 동시에 고려하여 최적의 탐색 범위를 결정하여 움직임 추정을 고속으로 할 수 있는 움직임 추정 기법을 제안한다. 시간적으로 인접된 블록들 즉 참조 프레임에 있는 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하면 움직임이 작은 블록의 탐색 범위의 크기를 적절하게 작게 할 수 있어 고속의 움직임 추정을 할 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시 공간적 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하는 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법이 비트율과 움직임 추정 오차는 거의 비슷하게 유지하면서 기존의 방법인 Simple Dynamic Search Range(SDSR) 기법보다 탐색 점의 수를 약 15% 더 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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