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시각 특성을 고려한 스케일러블 비디오의 패킷 손실 최적화 기법
이현호(Lee, Hyunho),이광현 (Lee, Kwanghyun),이상훈(Lee, Sanghoon) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.7
본 논문에서 우리는 unequal loss protection(ULP) 알고리즘을 기반으로 패킷이 손실될 수 있는 망 환경에서 인지적으로 재구성된 영상의 왜곡을 최소화하는 방법을 제안한다. 알고리즘에는 2가지의 주요 요인이 있다. 첫째, 인간 시각 체계의 균일하지 않은 분포의 함수로 압축된 영상에 가중치를 준다. 둘째, 패킷은 오류 전파가 일어나지 않도록 하면서 각각의 group of picture(GOP)내에서 시간적인 중요성이 할당된다. 프레임의 인지적인 중요성과 GOP의 계층적인 중요성을 동시에 고려하여, 제안하는 ULP알고리즘은 인간 시각적으로 가장 중요한 지역의 크기를 식별하여 효율적인 forword error correction(FEC) 알고리즘을 수행한다.
이현호(Lee, Hyunho),김태완(Kim, Taewan),이상훈(Lee, Sanghoon) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.7
본 논문은 H.264/AVC에서 사용하는 기존의 SVC 알고리즘에 추가적으로 인간의 시각적 중요도 정보를 활용하는 기법을 제안한다. 이 접근방식에서 기존의 SVC 알고리즘을 수정하기 위해 사람의 시각 체계가 균일하지 않게 표본화를 하는 정보가 이용된다. 우리는 각각의 화질계층에서 가장 중요한 지역의 크기를 조절함으로써 효율성과 공정성 모두 강조하는 새로운 자원 할당 알고리즘을 제안하였다. 효율성은 제안하는 SVC의 낮은 화질계층에서, 공정성은 중요한 지역의 크기를 크게 하는 높은 화질계층에서 강조된다. 실험결과는 제안하는 SVC 알고리즘이 압축된 비디오의 주관적인 시각적 화질을 개선하는 것을 보여준다.
이현호(Hyunho Lee),경민호(Minho Kyung) 한국컴퓨터그래픽스학회 2015 컴퓨터그래픽스학회논문지 Vol.21 No.1
본 논문에서는 삼각형 메시의 스윕 볼륨 표면을 정밀하고 안정적으로 계산하는 GPU 알고리즘을 제안한다. 삼각형 메시의 기하 요소들을 스윕하여 근사적으로 삼각형 집합을 생성하고, 이 집합의 엔벨롭을 계산하면 스윕 볼륨의 최외곽 경계 표면을 얻을 수 있다. 엔벨롭을 찾기 위하여 우리는 삼각형 집합의 공간 분할을 계산하고 그 분할의 최외곽 경계를 추출하였다. 알고리즘의 안정성을 확보하기 위하여 우리는 스윕 정점들을 초기에 랜덤 섭동하는 방법과 다중 정밀도 구간 연산 기법을 적용하였다. 전체 알고리즘은 대부분의 계산을 GPU에서 처리하도록 구현되었고, 결과적으로 기존 알고리즘에 비해 수십~수백 배의 성능을 보여준다. We present a robust GPU algorithm constructing a sweep volume boundary for a triangular mesh model. Sweeping geometric entities of a triangular mesh object is first approximated to a set of triangles, the envelope of which becomes the outer boundary of the sweep volume. We find the envelope by computing the arrangement of the triangle set and extracting its outmost boundary. To ensure robustness of the algorithm, we adopt random perturbation of sweep vertices and the interval arithmetic using multi-level precisions. The algorithm is implemented to perform most computation on GPU, and as a result it runs two orders of magnitude faster than other algorithms.