일반적으로 움직임 벡터는 한 카메라에서 촬영된 영상 속에서의 객체의 움직임 정보를 나타내고, 변이 벡터는 서로 다른 카메라에서 촬영된 영상 간 객체의 위치 차이를 나타낸다. 기존의 H.264/AVC에서는 단일 시점 영상을 위한 비디오 부호화 기술이기 때문에 변이 벡터를 고려하지 않는다. 하지만, 다시점 비디오 부호화 기술은 H.264/AVC를 기반으로 하여 시점 간 예측구조를 지원하기 때문에, 다른 시점에서의 영상을 참조할 때는 움직임 벡터 대신 변이 벡터가 고려된다. 따라서, 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화 기술을 위해 전역 변이 벡터 대체 방법과 확장된 주변 블록 예측 방법을 이용하여 개선된 움직임/변이 벡터 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해서 움직임 벡터 탐색 범위를 ${\pm}16$으로 설정하고, 전역 변이 벡터 탐색 범위를 ${\pm}32$으로 설정한 경우 평균 1.07%의 BD (Bjontegaard delta)-비트율 감소를 얻었으며, 전역 변이 벡터 탐색 범위를 ${\pm}64$로 설정한 경우 평균 1.32%의 BD-비트율 감소를 얻을 수가 있었다.
A vector space based augmented structural kinematic (VSASK) feature descriptor is proposed for human activity recognition. An action descriptor is built by integrating the structural and kinematic properties of the actor using vector space based augmented matrix representation. Using the local or global information separately may not provide sufficient action characteristics. The proposed action descriptor combines both the local (pose) and global (position and velocity) features using augmented matrix schema and thereby increases the robustness of the descriptor. A multiclass support vector machine (SVM) is used to learn each action descriptor for the corresponding activity classification and understanding. The performance of the proposed descriptor is experimentally analyzed using the Weizmann and KTH datasets. The average recognition rate for the Weizmann and KTH datasets is 100% and 99.89%, respectively. The computational time for the proposed descriptor learning is 0.003 seconds, which is an improvement of approximately 1.4% over the existing methods.
A vector timestamp is used to satisfy message ordering in a group communications. In this paper, we propose a new vector timestamp compression method which is applicable to a single process group environment where one process belongs to only one precess group. An existing compression method compares the fields of the previously sent vector timestamp with thouse of the currently updated vector timestamp, then sends only the modified fields of the vector timestamp. Unlike the previous one, a proposed compression method performs individual compression for each process using the locally maintained vector timestamp information on other processes. Also, we logicallyproved the causal ordering algorithm using the new compression method and compared the performance of the proposed method with one of the previous compression method by computer simulation. Using the proposed compression method, the message overhead required for causal ordering can be reduced.
A new hard problem called the vector decomposition problem (VDP) was recently proposed by Yoshida et al., and it was asserted that the VDP is at least as hard as the computational Diffie-Hellman problem (CDHP) under certain conditions. Kwon and Lee showed that the VDP can be solved in polynomial time in the length of the input for a certain basis even if it satisfies Yoshida's conditions. Extending our previous result, we provide the general condition of the weak instance for the VDP in this paper. However, when the VDP is practically used in cryptographic protocols, a basis of the vector space ${\nu}$ is randomly chosen and publicly known assuming that the VDP with respect to the given basis is hard for a random vector. Thus we suggest the type of strong bases on which the VDP can serve as an intractable problem in cryptographic protocols, and prove that the VDP with respect to such bases is difficult for any random vector in ${\nu}$.
This paper presents a novel hybrid carrier based space vector modulation for cascaded multilevel inverters. The proposed technique inherits the properties of carrier based space vector modulation and the fundamental frequency modulation strategy. The main characteristic of this modulation are the reduction of power loss, and improved harmonic performance. The carrier based space vector modulation algorithm is implemented with a TMS320F2407 digital signal processor. A Xilinx Complex Programmable Logic Device is used to develop the hybrid PWM control algorithm and it is integrated with a digital signal processor for hybrid carrier based space vector PWM generation. The inverter offers less weighted total harmonic distortion and it operates with equal electrostatic and electromagnetic stress among the power devices. The feasibility of the proposed technique is verified by spectral analysis, simulation, and experimental results.
In this paper we introduce a discrete tangent vector of a polygon defined on each vertex by a linear combination of forward difference and backward difference, and show that if the polygon is originated from a smooth curve then direction of the discrete tangent vector is a second order approximation of the direction of the tangent vector of the original curve. Using this discrete tangent vector, we also introduced the geometric cubic Hermite interpolation of a polygon with controlled initial and terminal speed of the curve segments proportional to the edge length. In this case the whole interpolation is $C^1$. Experiments suggest that about $90\%$ of the edge length is the best fit for the initial and terminal speeds.
In the vector control methods of induction motor, the stator current is divided into the flux and torque component current. By controlling these components respectively, the methods control independently flux and torque as in the DC motor and improve the control effects. To apply the vector control methods, the position of the rotor current is identified. The indirect vector control use the parameters of the machine to identify the position of rotor flux. But due to the temperature rise during machine operation, the variation of rotor resistance degrades the vector control. To solve the problem, the q-axis is aligned to reference frame without phase difference by comparing the real flux component with the reference flux component. Then to compensate the slip, PI controller is used. The proposed method keeps a constant slip by compensating the gain of direct slip frequency when the rotor resistance of induction motor varies. To prove the validations of the proposed algorithm in the paper, computer simulations is executed.
최근 영상처리기술과 컴퓨터과학의 발달로 연령변화에 따른 얼굴형상 분류 방법은 일반적인 주제가 되었다. 사람의 연령별 얼굴분류는 생물학적 유전자와 오랜 생활의 식습관으로 인하여 얼굴 형상이 변하기 때문에 통계적 형상만으로 예측하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 Gobor 특징과 fuzzy SVM 기법을 이용하여 연령대별 얼굴분류 기법을 제안하였다. Gabor 웨이블릿 함수는 얼굴의 특징벡터를 구하기 위하여 사용되고 연령대별 얼굴형상 구분이 애매모호한 문제를 해결하기 위해 fuzzy SVM 기법을 이용하여 연령별 소속 함수를 정의하였다. 제안한 방법으로 연령별 소속함수에 따른 얼굴 분류 실험을 수행하였고 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.
본 논문은 소아 및 성인의 중이염을 자동 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 중이염 영상과 정상 영상 데이터베이스에서 HoG(histogram of oriented gradient) 기술자를 사용하여 특징을 추출한 다음 SVM(support vector machine) 분류기를 통하여 추출된 특징들을 학습시킨다. 여기서 SVM 입력 벡터의 추출을 위하여 입력영상은 영상크기를 사전에 정의된 일정크기의 영상으로 변환되고 변환된 영상을 16개의 블록과 4개의 셀로 분할하며 9개의 빈을 가진 HoG를 사용한다. 결과적으로 입력 영상에서 576개의 특징을 추출하고 이를 SVM의 학습과 분류에 사용된다. 입력 영상이 학습된 특징들의 모델을 기반으로 SVM 분류기를 통하여 중이염 여부가 판별된다. 실험 결과 제안한 방법은 정확도 90% 이상의 판별 성능을 나타내었다.
GPU는 저렴한 비용으로 쉽게 대규모 데이터 병렬성을 활용할 수 있는 장점을 갖고 있어 많은 고성능 컴퓨팅 응용 분야에서 사용되고 있는 추세다. 행렬의 고유벡터를 구하는 power method는 웹 페이지의 중요도를 계산하는 PageRank 알고리즘 등 여러 응용 분야에서 활용되고 있는 방법으로써, 본 연구에서는 power method를 GPU에서 병렬화하여 구현하였으며, 성능을 최적화하기 위한 개선 방법을 제시하였다. Power method는 행렬과 벡터의 곱셈 연산이 반복적으로 수행되며 GPU에서 쉽게 병렬화가 가능하다. 그러나, 고유벡터의 수렴 여부 판단을 위한 연산 등의 작업과 다음 곱셈을 위한 벡터 크기의 조정 등의 작업이 부가적으로 필요하며, 이러한 작업은 GPU 내의 커널 코드를 여러 차례 호출하고 불필요한 데이터 이동을 유발하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 커널 호출 회수를 줄이고 스레드 배치를 최적함과 동시에 수렴 여부 판단을 위한 연산을 최적함으로써 power method의 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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