• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.155-162
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• 2013

기존의 블록 기반 압축 센싱은 고정 블록 크기를 사용하여 신호를 복원하며, 영역별 신호의 특성에 적합한 블록 크기를 사용하지 못하여 복원 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 블록 기반 압축 센싱에서 신호의 특성에 따라 블록 크기를 가변적으로 결정하여 복원 신호의 품질을 향상시키는 가변 블록 크기 기술을 제안한다. 제안한 방법은 여러 블록 크기로 신호를 복원하고, 프레임별로 각 복원한 신호의 자기 상관도를 측정하여 신호의 특성을 확인하고, 프레임의 블록 크기를 결정한다. 동일한 측정 데이터에 대하여 제안한 가변 블록 크기 방법이 기존의 고정 블록 크기 방법에 비하여 향상된 품질의 신호를 복원하는 것을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.39-47
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• 2017

깊이 화면을 부호화함에 있어서 깊이 화면의 일부를 평면으로 추정하여 부호화하는 평면 부호화 모드를 적용할 수 있다. 본 논문에서는 평면 부호화 모드를 통한 깊이 영상 부호화에서 가변 블록 부호화를 위해 가변 블록 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 깊이를 통해 블록 내 화소에 대해 제일 근접한 평면을 추정하는 방법을 통해 평면 부호화를 수행할 수 있다. 평면 부호화를 수행할 때, 가변 블록 부호화를 다음과 같이 적용할 수 있다. 먼저 최대 블록 크기에 대하여 추정 오차를 계산한 뒤 오차가 임계값 이하라면 해당 블록 크기가 선택 된다. 반면 오차가 임계값을 초과한다면 해당 블록이 분할되고 위 과정을 반복한다. 분할된 블록 크기가 최소 블록 크기 미만이 되면 해당 블록은 평면 부호화 모드로 선택되지 않는다. 제안된 방법을 실험한 결과, 부호화하여야 할 블록의 개수가 평면으로 이루어진 영상에서 고정 블록 크기를 이용한 방법에 비해 19%로 줄었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.423-429
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• 2001

본 논문은 JPEG/MPEG과 같은 영상 압축에 사용되는 DCT(Discrete cosine transform)의 DC 성분으로 영상을 검색하는 방법을 개선한 기법을 제시한다. 기존의 방법은 DCT의 블록 크기를 고정한 후 DC비교로 검색한다. 이 방법은 블록 크기를 늘리면 검색 속도는 빠르지만 정보의 정확성이 떨어진다. 반대로 블록 크기를 줄이면 정보의 정확성은 높아지나 검색속도가 느려지는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 가변블록 DCT를 제안한다. 이 기법은 우선 각 블록의 객체 영역 존재를 판단하여, 영상영역 패턴 테이블을 작성한다. 그 후 이 테이블을 이용하여 객체가 있는 영역에서 블록 크기를 줄이고, 그 밖의 영역에서는 블록 크기를 늘려 블록 크기를 가변한다. 제안한 가변 블록 DCT 영상 기법을 사용시 정확성이 15% 정도 향상되었다. 한편 동일 패턴의 영상이 거의 없는 경우에는 영상영역 패턴 비교만으로 빠르게 검색할 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권3호
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• pp.299-305
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• 2010

가변성형 공정에서 동일한 크기의 성형펀치 배열로 구성된 가변금형을 이용하는 경우 펀치의 크기가 일정하여 성형 가능한 곡률 반경이 제한되기 때문에 비교적 유연성이 낮다. 이에 본 연구에서는 가변금형의 유연성을 높이기 위하여 분할가변금형에 대한 개념을 제안하였다. 임의의 성형면을 형성하기 위하여 두 가지 크기의 펀치로 구성된 펀치 블록을 착안하였다. 상대적으로 큰 곡률 반경을 갖는 성형영역에 대해서는 크기가 큰 펀치 블록을 적용하였으며, 작은 곡률 반경을 갖는 성형영역에 대해서는 작은 크기의 펀치로 구성된 펀치 블록을 적용하였다. 해석적 연구를 토대로 성형된 제품의 단면 형상을 비교하였으며 이로부터 서로 다른 크기의 펀치 블록을 조합하여 구성한 분할가변금형을 이용한 판재의 성형공정이 비교적 복잡한 곡률 반경 분포를 갖는 곡면 가공에 적합함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.321-328
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• 2003

본 논문에서는 영상으로부터 블록 단위의 동작벡터를 추출하기 위해 가변적인 크기의 블록을 사용하는 정합 방법을 제안한다. 제안된 정합 알고리즘은 탐색영역의 크기를 적응적으로 조절하고, 보다 정확한 동작벡터를 추출할 때가지 블록의 크기를 동적으로 설정한다. 본 논문에서는 탐색영역의 중심위치를 결정하기 위해 시간의 경과에 따른 블록의 동작변화는 작다고 가정한다. 또한, 탐색영역의 범위는 공간적으로 인접한 블록들의 동작 균일성에 따라 조절된다. 블록의 크기를 결정하는 과정은 작은 크기의 블록에서부터 정합을 시작한다. 정합 정확도가 좋을 경우 블록의 크기를 조금 확대한 후 본 논문에서 정한 정합 기준이 만족될 때가지 정합 과정을 반복한다. 실험 결과는 제안한 가변적인 블록정합 방법이 보다 정확한 블록 단위의 동작벡터를 추출함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권11호
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• pp.855-863
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• 2001

본 논문에서는 실감 있는 3차원 얼굴모델 생성에 필요한 얼굴 텍스쳐를 생성하기 위해 실린더형 원형모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 실린더형 3차원 모델에 대한 2차원 영상을 영상의 상관관계를 이용하는 블록 정합 알고리즘을 사용해서 정렬하는 방법으로서 블록 정합을 수행 할 때 동일한 블록 크기를 사용하는 기존 방법과는 달리 모델의 곡률을 고려해 가변적인 크기의 블록을 사용한다. 그리고 영상 모자익 기법을 사용해서 정렬된 영상을 하나의 텍스쳐 영상으로 생성한다. 이 때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하면서 크로스디졸브 기법을 이용해 영상을 스티칭한다.

• 융합보안논문지
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• 제19권1호
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• pp.67-78
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• 2019

본 논문에서는 가변 크기 블록 기반의 새로운 얼굴 특징 표현 방법을 제안한다. 기존 외형 기반의 얼굴 표정 인식 방법들은 얼굴 특징을 표현하기 위해 얼굴 영상 전체를 균일한 블록으로 분할하는 uniform grid 방법을 사용하는데, 이는 다음 두가지 문제를 가지고 있다. 얼굴 이외의 배경이 포함될 수 있어 표정을 구분하는 데 방해 요소로 작용하고, 각 블록에 포함된 얼굴의 특징은 입력영상 내 얼굴의 위치, 크기 및 방위에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유의미한 표정변화가 가장 잘 나타내는 블록의 크기와 위치를 결정하는 가변 크기 블록 방법을 제안한다. 이를 위해 얼굴의 특정점을 추출하여 표정인식에 기여도가 높은 얼굴부위에 대하여 블록 설정을 위한 기준점을 결정하고 AdaBoost 방법을 이용하여 각 얼굴부위에 대한 최적의 블록 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 LDTP를 이용하여 표정특징벡터를 생성하고 SVM 기반의 표정 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 uniform grid 기반 방법보다 우수함을 확인하였다. 특히, 제안된 방법이 형태와 방위 등의 변화가 상대적으로 큰 MMI 데이터베이스에서 기존의 방법보다 상대적으로 우수한 성능을 보여줌으로써 입력 환경의 변화에 보다 효과적으로 적응할 수 있음을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.111-114
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• 2016

HEVC에서는 가변 블록 크기마다 각각 독립적으로 움직임 추정을 수행하기 때문에 단일 블록 크기일 때보다 몇 배의 탐색 영역 데이터가 필요하며 조기 중단 기법의 적용도 어렵다. 본 논문에서는 가변 블록 크기에서도 탐색 영역 데이터를 재사용하고 조기 중단 기법도 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 TZS 알고리즘에 적용한 결과, 화질 저하가 거의 없이 화소 비교 연산량과 탐색 영역 데이터 액세스를 1/3.7 ~ 1/2.9로 줄였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.215-218
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• 1998

본 논문에서는 가변블록에 대해 DCT와 VQ를 적용함으로써 복원시 영상의 품질을 원하는 수준으로 유지하면서 비트율을 감소시키는 방법을 제안한다. 각 블록에 대해 임계값에 따라 블록의 크기를 세분화 시켜 하위 블록에 대해 DCT와 VQ를 적용한다. 임계값 결정 방법은 원 화소의 최대군과 최소군의 편차를 이용하였다. 제안된 방법은 화소의 변화가 급격한 영상에서는 비트율이 0.34~0.47bpp가 감소하였고, 화소의 변화가 적은 영상에서는 0.74~0.79bpp정도 개선할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제17권8호
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• pp.78-81
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• 1998

본 논문에서는 가변블록에 대해 DCT와 VQ를 적용함으로써 복원시 영상의 품질을 원하는 수준으로 유지하면서 비트율을 감소시키는 방법을 제안한다. 각 블록에 대해 임계값 에 따라 블록의 크기를 세분화 시켜 최종적인 블록에 대해 DCT와 VQ를 적용한다. 제안된 방법에서 12개의 영상에 대한 PSNR과 비트율을 비교했을 때 기존의 방법보다 비트율이 크 게 감소함을 보여주고 있다.