KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4795-4815
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2020
Drone detection can be considered as a specific sort of small object detection, which has always been a challenge because of its small size and few features. For improving the detection rate of drones, we design a Deeper SSD network, which uses large-scale input image and deeper convolutional network to obtain more features that benefit small object classification. At the same time, in order to improve object classification performance, we implemented the up-sampling modules to increase the number of features for the low-level feature map. In addition, in order to improve object location performance, we adopted the down-sampling modules so that the context information can be used by the high-level feature map directly. Our proposed Deeper SSD and its variants are successfully applied to the self-designed drone datasets. Our experiments demonstrate the effectiveness of the Deeper SSD and its variants, which are useful to small drone's detection and recognition. These proposed methods can also detect small and large objects simultaneously.
3차원 비디오 전송에 있어서, 렌더링에 사용되는 깊이 맵은 압축 효율을 위하여 일반적으로 낮은 해상도로 다운샘플링 되어 전송된다. 이때, 다운샘플링 과정에서 발생하는 오류는 디코딩 후의 적절한 업샘플링 기법을 통하여 효과적으로 복구할 수 있다. 하지만 기존의 연구들은 이러한 오류를 줄이기 위하여 여러 업샘플링 기법에 대해서만 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 사람의 인지적인 화질을 보다 제고시키기 위하여 동적인 객체와 정적인 배경에 서로 다른 다운샘플링 비율을 적용시키는 새로운 하이브리드 깊이 맵 다운샘플링 기법을 제안한다. 실험적인 결과는 제안하는 방법이 시각적인 품질과 PSNR 측면에서의 이득이 있음을 보여준다. 또한 제안하는 방법은 여러 업샘플링 기법들과 호환이 가능하다.
최근 단일 영상 초해상도에 깊은 합성 곱 신경망을 적용한 알고리듬이 많이 연구되었다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들은 네트워크의 후반부에 해상도를 업샘플링 하는 구조를 가진다. 이러한 구조는 저해상도에서 고해상도로 한 번에 매핑을 하기에 많은 정보를 예측하는 높은 확대율에서 비효율적인 구조를 가진다. 본 논문에서는 반복적인 업-다운 샘플링 구조를 기반으로 하여 채널 집중 잔여 밀집 블록을 이용한 단일 영상 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 저해상도와 고해상도의 매핑 관계를 효율적으로 예측하여 높은 확대율에서 기존의 알고리듬에 비해 최대 0.14dB 성능 향상과 개선된 주관적 화질을 보여준다.
This paper proposes an area-efficient FIR filter architecture for sampling rate conversion of hi-fi audio data. Sampling rate conversion(SRC) block converts audio data sampled at 96KHz down to 48KHz sampled data and vice versa. 63-tap FIR filter coefficients have been synthesized that gives 100dB stop band attenuation and 5.2KHz transition bandwidth. Time-shared filter architecture requires only one multiplier and accumulator for 63-tap filter operation. This results in huge hardware saving of up to 10~19 times smaller compared with traditional FIR structure.
HEVC 표준은 기존의 H.264 표준을 대체할 차세대 고효율 영상 압축 코덱이다. H.264 표준에 비해 약 50% 수준으로 비트레이트를 감소시켰지만 계산 복잡도는 약 1.4배 정도 증가하였다. 계산 복잡도를 낮추기 위해 다양한 고속화 알고리즘들이 제안되어 왔다. 인트라 코딩에는 rough mode decision(RMD) 기법이 적용되었다. 최적의 모드를 선정하기 위한 rate-distortion optimization (RDO) 과정은 복잡도가 높기 때문에 RMD를 사용하여 더 간소화된 방법으로 RDO 단계를 위한 후보 모드들을 선정한다. 그러나 큰 사이즈의 블록들의 경우 RMD 과정 역시 계산 복잡도를 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 RMD 과정에서 참조 픽셀을 가져오고, 예측 픽셀 생성하는 과정에서 다운 샘플링을 적용하였으며 참조 소프트웨어에 적용된 기존 RMD 방식에 비해 계산량을 70%가량 줄일 수 있었다. 이때 BDBR 증가는 0.04%로 미미한 수준이다. 제안한 다운샘플링 기법을 RMD 하드웨어에 적용하면 게이트 카운트는 약 33%, 버퍼의 크기는 약 66% 줄어든다.
일반적인 2집단 분류(2-class classification)의 경우, 두 집단의 비율이 크게 차이나지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 두 집단의 비율이 크게 차이나는 불균형 데이터(unbalanced data)의 분류 문제에 대해서 다루고자 한다. 불균형 데이터의 분류방법은 균형이 맞는 데이터(balanced data)의 경우보다 분류하기 어려운 경우가 많다. 이런 자료에서 보통의 분류모형을 적용하게 되면 많은 경우에 대부분의 관측치가 큰 집단으로 분류 되는 경우가 많은데 실질적인 어플리케이션에서는 이런 오분류가 손해가 더 큰 경우가 대부분이다. 우리는 sampling 기법을 이용하여 다양한 분류 방법론의 성능을 비교 분석 하였다. 또한 비대칭 손실(asymmetric loss)을 가정한 경우에 어떤 방법론이 가장 작은 loss를 생성하는 지를 비교하였다. 성능 비교를 위해서는 오분류율(misclassification rate), G-mean, ROC, 그리고 AUC(Area under the curve) 등을 이용하였다.
In this paper, a cosine-modulated filter bank with a modified synthesis part is proposed for arbitrary scaling of images, whereby down/up-sampling kernels based on a compactly supported sampling function (CSSF) are utilized. Also, an optimized adaptive interpolation technique is incorporated into the filter bank structure to compensate for quality degradation arising in scaled images. Finally, simulation results verify that high quality images with arbitrary sizes can be obtained by applying the proposed approach.
본 논문에서는, 고속의 필터링이 요구되는 IF 디지털 다운 컨버터를 위한 새로운 블록 FIR(Finite Impulse Response) 필터링 아키텍처를 제안한다 디지털 다운 컨버터는 디지털 믹서, 데시메이션 필터, 그 리고 다운 샘플러로 구성된다 본 논문이 제안하는 아키텍처는 블록 필터링의 병렬처리 구조를 이용하여 데시메이션 필터를 구성함으후서 블록 필터링 아키텍처에서 구조적으로 생겨나는 업 샘플링이 직렬로 연결되는 다운 샘플러와 상쇄되어 구조가 간략하게 되어짐을 보인다 이와 더불어 블록 FIR 구조를 이용하여 필터계수의 갯수가 블록의 크기의 역비례로 감소되어, 계산량이 그 만큼 감소되어짐을 보인다. 끝으로, 디지털 믹서의 0이 필터의 병렬입력을 0으로 만드는 것을 이용하여 아키텍처의 복잡도가 더욱 감소됨을 보이게된다.
본 연구에서는 IEEE 802.11 OFDM 수신기에 적용하기 위한 DDC(Digital Down Converter) 설계 방법에 대하여 연구하였다. 상용화 칩으로는 구현이 어려운 WiFi 응용서비스의 요구사항을 만족하기 위해서는 적절한 수신기 개발이 필요하다. OFDM 수신기에서 DDC는 AD 컨버터로부터 업 샘플링된 I/Q(Inphase/Quadrature) 신호를 수신하여 decimation을 위한 신호를 만들기 위해 CIC(Cascaded Integrator Comb) 필터블럭을 거쳐 다운 샘플링한 후 다시 이 신호를 보정하기 위한 FIR(Finite Impulse Response) 필터를 거쳐 출력하는 구조이다. 본 연구에서는 WLAN 규격에 적합한 DDC의 구조 및 설계방법 그리고 설계된 결과물의 시뮬레이션 결과에 대하여 분석하였다.
Water quality sampling surveys and continuous measurement of flow were conducted to identify wastewater flow characteristics for representative catchment of O and M treatment basins in A city. For HS-1 station representing commercial area, wastewater flow rises in the beginning of office-working hours, moves up and down within narrow range, and lasts till office-leaving hour, and falls gradually reflecting worker's returning home. However, in HS-2 station representing residential area, wastewater flow has two peaks, which are before office-going hour and after office-leaving hour. In residential area, the flow rate of weekends is higher than that of weekdays because it reflects population, being not contributed to generate wastewater during the working hours of weekdays, stay home and produce wastewater for weekends period. To determine the priority for rehabilitation of sewer system, infiltration rate was computed by dividing infiltration flow by mean diameter and total length of sewer, and HS-1 station ranked the first.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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