본 논문에서는 경계점의 절대 오차 평균을 이용한 개선된 연속제거알고리즘을 제안 하였다. 움직임추정에서 탐색점은 경계점의 절대오차 평균을 이용하여 많은 연산량을 필요로 하는 정합 평가 없이 제거될 수 있다. 적응적 MAD계산 알고리즘을 적용하여 신속하게 탐색점을 제거한다. 따라서 제안된 알고리즘에서는 정합평가 횟수가 감소하게 되고 탐색점제거가 신속하게 발생하여 연산량이 감소하게 된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 실험결과로 증명하였다.
본 논문에서는 다중 참조영상에 적용을 위한 고속 움직임 추정 (motion estimation) 알고리즘을 제안한다. 우선 전역움직임추정방법(full search)의 고속 알고리즘인 연속 제거 알고리즘(successive elimination algorithm)을 다중 참조영상(multi-reference frames)에 적용하였을 때의 결과를 분석하고, 이를 바탕으로 계산량 감축 방안을 제안한다. 제안된 방법은 바로 이전 영상에 대한 움직임 벡터를 연속 제거 알고리즘을 적용하여 추출하고, 그 외의 참조영상에 대해서는 이전 영상에서 얻어진 움직임 벡터를 기반으로 외삽(extrapolation)을 수행함으로써 추정한다. 이 추정된 벡터를 중심으로 탐색범위를 적응적으로 제한함으로써 화질 저하를 최소화시키면서 계산량을 크게 감축하도록 제안하였다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능을 분석하고 검증하였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권2호
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pp.152-156
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2013
This paper presents a fast-lock dual-loop successive approximation register-controlled duty-cycle corrector (SARDCC) circuit using a mixed (binary+sequential) search algorithm. A wider duty-cycle correction range, higher operating frequency, and higher duty-cycle correction accuracy have been achieved by utilizing the dual-loop architecture and the binary search SAR that achieves the fast duty-cycle correcting property. By transforming the binary search SAR into a sequential search counter after the first DCC lock-in, the proposed dual-loop SARDCC keeps the closed-loop characteristic and tracks variations in process, voltage, and temperature (PVT). The measured duty cycle error is less than ${\pm}0.86%$ for a wide input duty-cycle range of 15-85 % over a wide frequency range of 0.5-2.0 GHz. The proposed dual-loop SARDCC is fabricated in a 0.18-${\mu}m$, 1.8-V CMOS process and occupies an active area of $0.075mm^2$.
온라인 탐색전략을 탐색이라는 문제해결을 위한 보다 근본적인 문제해결접근방안이라고 정의할 때, 탐색전략은 간략탐색, 블럭절정전략, 패싯수정전략, 점진분할전략, 인용문헌확대탐색등의 범주로 구분할 수 있다. 각 탐색전략에 관한 비판적인 고찰과 함께 실제탐색환경하에서의 적용을 통해 각 전략의 응용성을 고찰하였다. 특히 재현율탐색이나 정확률탐색등의 탐색목적에 융통성있게 대응할 수 있는 탐색전략을 제안하고 있다.
본 논문에서는 비디오코딩의 움직임 추정을 위한 빠른 움직임 추정알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 다단계 연속제거 알고리즘과 효율적인 다단계 연속제거 알고리즘에 기초하고 있다. 제안된 알고리즘은 계층적으로 탐색점을 추출하여 매우 많은 연산량을 필요로 하는 정합 연산량을 감소시키면서 최상의 움직임벡터를 얻을 수 있다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효율성을 확인하였다.
본 논문에서는 SEA (successive elimination algorithm) 기반의 고속 블록정합 움직임 추정 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 블록 움직임 벡터가 탐색영역의 중앙에 편향되어 분포한다는 특성에 기반 하여 기존의 SEA보다 탐색영역에서 탐색점의 수를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법이다. 또한 더 많은 연산량을 즐기기 위하여 제안된 기법은 블록정합에서 화소를 비교하는 연산량을 줄이는 RBMAD (reduced bits mean absolute difference) 정합기준과 블록정합에서 사용되는 화소의 수를 줄이는 부표본화 기법과 결합하였다. 제안된 기법은 완전탐색 (full-search, FS) 블록정합 알고리즘과 비슷한 성능을 유지하면서 기존의 고속 알고리즘보다 성능이 향상되었음을 실험을 통하여 확인하였다
This paper introduces a new technique for block is matching motion estimation. Since the temporal correlation of the image sequence, the motion vector of a block is highly related to the motion vector of the same coordinate block in the previous image frame. If we can obtain useful and enough information from the motion vector of the same coordinate block of the previous frame, the total number of search points used to find the motion vector of the current block may be reduced significantly. Using that idea, an efficient predicted direction search algorithm (PDSA) for block matching algorithm is proposed. Based on the direction of the blocks of the two successive previous frames, if the direction of the to successive blocks is same, the first search point of the proposed PDSA is moved two pixels to the direction of the block. The searching process after moving the first search point is processed according to the fixed search patterns. Otherwise, full search is performed with search area $\pm$2. Simulation results show that PSNR values are improved up to the 3.4dB as depend on the image sequences and improved about 1.5dB on an average. Search times are reduced about 20% than the other fast search algorithms. Simulation results also show that the performance of the PDSA scheme gives better subjective picture quality than the other fast search algorithms and is closer to that of the FS(Full Search) algorithm.
This paper presents a novel symbiotic organisms search (SOS) algorithm to optimize both real power loss (RPL) and voltage stability limit (VSL) of a transmission network by controlling the variables such as unified power flow controller (UPFC) location, UPFC series injected voltage magnitude and phase angle and transformer taps simultaneously. Mathematically, this issue can be formulated as nonlinear equality and inequality constrained multi objective, multi variable optimization problem with a fitness function integrating both RPL and VSL. The symbiotic organisms search (SOS) algorithm is a nature inspired optimization method based on the biological interactions between the organisms in ecosystem. The advantage of SOS algorithm is that it requires a few control parameters compared to other meta-heuristic algorithms. The proposed SOS algorithm is applied for solving optimum control variables for both single objective and multi-objective optimization problems and tested on New England 39 bus test system. In the single objective optimization problem only RPL minimization is considered. The simulation results of the proposed algorithm have been compared with the results of the algorithms like interior point successive linear programming (IPSLP) and bacteria foraging algorithm (BFA) reported in the literature. The comparison results confirm the efficacy and superiority of the proposed method in optimizing both single and multi objective problems.
본 논문은 다중 참조영상(multiple reference image)에 적용 가능한 새로운 고속 전역탐색 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 비트율을 고려한 연속제거알고리즘(rate constrained successive elimination algorithm: RSEA)을 다중 참조영상에 확대 적용하는 방법이다. 첫 번째 참조영상에 대한 움직임 추정의 계산량에 비해 그 이후 참조영상에 대한 움직임 추정의 계산량이 적어질 수 있음을 보일 것이다. 계산량 감축을 위해, 본 논문에서 최적 움직임 벡터의 후보 블록의 개수를 감소시킬 수 있는 새로운 조건을 소개한다. 실험 결과을 통해 제안된 방법이 기존의 RSEA과 동일한 움직임 추정오차를 가지면서도 계산량을 감소시킴을 보일 것이다.
본 논문에서는 블록 합 피라미드 알고리즘에 기초한 빠른 움직임 추정 알고리즘을 제안하였다. Efficient Multi-level Successive Elimination Algorithm의 Spiral Diamond Mesh Search 기법과 Partial Distortion Elimination 기법을 개선하여 이들을 블록 합 피라미드 알고리즘에 적용하였다. 제안된 알고리즘의 움직임 추정 정확도는 거의 100%이고 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 효과적으로 줄였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효율성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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