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HEVC-기반 3차원 비디오 부호화에서 깊이 모델링 간소화 방법
송윤석,호요성,Song, Yunseok,Ho, Yo-Sung 한국스마트미디어학회 2013 스마트미디어저널 Vol.2 No.2
본 논문에서는 최근 3D-HEVC 표준화 작업에서 평가 중인 깊이 모델링 모드(DMM: depth modeling modes) 기술의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. DMM은 HEVC의 인트라 예측에 네 개 모드를 추가하여 깊이 영상에서 객체의 에지를 정확하게 표현하기 위한 기술이다. 특히, 모드 3은 이미 정의되어 있는 다수의 웨지렛(wedgelet) 후보들로부터 왜곡값을 계산해야 하기 때문에 복잡도가 높다. 제안하는 방법에서는 참조 블록의 각 변에서 인접 화소의 절대값 차를 이용해 화소값이 급격히 변화하는 위치를 찾는다. 이를 기반으로 웨지렛 후보의 수를 6개로 줄여 불필요한 웨지렛 왜곡강 계산은 생략했다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 부호화 성능은 유지하면서 평균 3.1%의 복잡도 줄임을 보였다. In this paper, we present a method to reduce complexity of depth modeling modes (DMM) that are used in the current 3D-HEVC standardization. DMM adds four modes to the existing HEVC intra prediction modes for accurate object edge representation in the depth map. Especially, Mode 3 requires distortion calculation of numerous pre-defined wedgelets, inducing high complexity. The proposed method employs absolute differences of neighboring pixels in the sides of the reference block to find high intensity changing positions. Based on such positions, the number of wedgelet candidates is reduced to six and distortion calculation is skipped for irrelevant wedgelets. Experimental results show complexity reduction by 3.1% on average, while maintaining similar coding performance.
정형준(Hyeongjoon Jeong),곽진홍(Jinhong Gwak),노찬우(Chanwoo Noh),백인규(InGyu Baek),송윤석(YunSeok Song),이성진(Sungjin Lee) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
자율주행 자동차는 기존 기계 자동차와는 달리 수많은 전자장치와 이를 구동시키는 소프트웨어들로 구성되기 때문에 다양한 요소기술들의 집약체라고 할 수 있다. 이런 자율주행 기술의 실현을 위해서는 여러 요소기술들을 종합적으로 분석하며 구현해봐야 하지만, 높은 비용구조와 안전성 이슈로 인해 현실적으로 어려움이 있다. 본 연구에서는 이런 어려움으로 스케일카를 통해 자율주행 자동차 구현에 대한 인사이트를 얻고자하였다. 특히 자동차 모터 스피드와 영상 인식 및 경로 판단 지연과의 상관성을 통해 트랙을 얼마나 안전하고 빠르게 완주할 수 있는지 알아보았다. 실험결과 엔비디아 젯슨 나노 기준으로 370 PWM (Pulse Wideth Modulation) 일 때 90° 곡선 경로를 안전하고 가장 빠르게 돌 수 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 훈련 영상 파일 역시 해당 속도와 유사한 데이터들이 요구된다는 것을 알 수 있었다. 이런 연구 결과들을 통해 교내 자율주행차 경진대회의 15m*9m 트랙에서 22.7초 기록으로 1등의 결과를 얻을 수 있었다.