• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.9
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• pp.85-91
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• 2012

When an image is reconstructed by the conventional compressed sensing with random measurement points, most degradation in the reconstructed image occurs in the transient regions. To solve this problem, in this paper, an adaptive compressed sensing that estimates the transient regions in the image and acquires more data at those regions is proposed, which can reconstruct an image with higher quality. The proposed method roughly analyzes the characteristics of image using the randomly-acquired data, acquires additional data at the adaptively-determined points based on the image characteristics, and reconstructs the final image. It is confirmed that with the same number of acquired data, the proposed method reconstructs the image of higher quality than the conventional method.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.11C
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• pp.929-939
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• 2010

The growth of multimedia technology forces the development of video detection for large database management and illegal copy detection. To meet this demand, this paper proposes a fast video detection method to apply to a large database. The fast video detection algorithm uses spatial features using the gray value distribution from frames and temporal features using the temporal similarity map. We form the video signature using the extracted spatial feature and temporal feature, and carry out a stepwise matching method. The performance was evaluated by accuracy, extraction and matching time, and signature size using the original videos and their modified versions such as brightness change, lossy compression, text/logo overlay. We show empirical parameter selection and the experimental results for the simple matching method using only spatial feature and compare the results with existing algorithms. According to the experimental results, the proposed method has good performance in accuracy, processing time, and signature size. Therefore, the proposed fast detection algorithm is suitable for video detection with the large database.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.98-99
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• 2016

최근 초고화질 해상도(UHD) 영상 서비스에 따른 기존의 비디오 압축 기술인 H.264/AVC 대비 두 배 이상의 압축 성능을 가지는 HEVC(High-Efficiency Video Codec)의 표준화가 완료되었다. 그러나 높은 압축 효과를 얻기 위하여 복잡한 연산이 필요한 기법들이 많이 도입되어 HEVC의 부호화 복잡도는 H.264/AVC보다 크게 증가되었다. 이에 본 논문은 HEVC의 복잡도를 줄이기 위한 정보로 입력 영상에 장면 전환 프레임을 전처리 과정을 통하여 검출하였다. 검출된 정보는 참조 픽쳐 리스트를 구성하는데 사용하여 HEVC 부호화기의 계산 복잡도의 큰 비중을 차지하는 ME(Motion Estimation)와 MC(Motion Compensation)의 횟수를 줄이도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.1017-1021
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• 2005

현대에 있어서 영상정보는 아주 큰 비중을 차지하고 있다. 따라서 이러한 영상정보를 얼마나 빨리 그리고 많이 압축 시킬 수 있는가가 핵심적인 관건이다. 본 논문에서는 공간적 압축 방식의 핵심인 DCT와 비교하여 블록킹 효과(Blocking Effect)과 없고, 우수한 압축 성능을 갖는 DWT(Discrete Wavelet Transform)알고리즘을 적용한 2차원 이산 웨이브렛 변환 필터를 설계하였다. 본 논문에서 구현한 DWT 필터는 FIR필터 방법으로 설계하였으며, Daubenchies-4 Tap을 이용하였고, 파이프라인 연산으로 승산기, 가산기를 병렬로 처리하여 고속연산을 수행하였다. 뿐만 아니라 메모리 맵핑 과정과 메모리 컨트롤 어드레스 발생기를 사용하여 메모리와 연산량을 최소화 하여 칩사이즈를 줄여 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.162-164
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• 2010

H.264/AVC(Advanced Video Coding) is a standard for video compression. H.264/AVC provides good video quality at substantially lower bit rates than previous standards. In this papers, we propose the efficient architecture of H.264/AVC decoder using GPGPU. GPGPU can process many of operation in parallel. IQ/IDCT is possible that parallel processing in H.264/AVC decoding algorithm.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.141-144
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• 2003

가장 최근의 동영상 압축 표준인 H.264는 매크로블록의 최적 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측을 수행하기 때문에 부호화 효율과 수행 성능 면에서 기존의 방식에 비해 좋은 결과를 보이지만, 움직임 예측 과정에서 많은 계산 시간을 필요로 한다는 것이 커다란 단점으로 지적되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 H.264에서 가변 블륵 단위의 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 다음 움직임 예측 모드의 사용 여부를 결정하는 블록 병합 알고리즘을 HEXBS(Hexagon-based Search) 고속 움직임 탐색 알고리즘에 적용하여 움직임 예측 시간을 효율적으로 절약하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.173-176
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• 2011

현재 표준화가 진행 중인 HEVC (High-efficiency video coding) 는 기존의 동영상 표준과 마찬가지로 여러 기술들이 혼합된 하이브리드 영상 부호화 프레임 워크 구조를 따르고 있다. 특히, 다양한 크기의 부호화 단위 (Coding Unit : CU), 예측단위 (Prediction Unit : PU), 변환 단위 (Transform Unit : TU) 의 사용으로 인해 HD 이상의 영상에 대하여 기존의 H.264/AVC 보다 약 40%의 압축률 향상을 보이고 있다. 하지만 그로 인하여 부호화기 복잡도가 약 3 배 이상 증가하는 것으로 나타났으며 이는 실시간 부호화가 요구되는 분야에서 큰 문제가 될 것이다. 본 논문은 HEVC 부호화기 복잡도를 낮추기 위하여 최적의 CU 를 결정하는 과정 중 조기에 CU 를 결정하는 고속 CU 결정 방법을 소개한다. 실험 결과, 제안된 방법은 HM과 비교하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) 의 손실이 거의 없이 최대 약 58%의 부호화 시간을 절약하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.425-427
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• 2012

H.264/AVC 는 움직임 예측/보상을 수행할 때, 하나 이상의 다중 참조영상을 허용하여 예측 정확성을 높임으로써 높은 압축효율을 얻을 수 있지만, 부호화기가 높은 복잡도를 갖는 단점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기의 높은 복잡도를 줄이기 위하여 이미 부호화된 주변 블록의 부호화 정보와 현재 부호화하는 매크로블록(MB)의 $16{\times}16$ 화면간 예측 결과를 적응적으로 이용하여 현재 부호화하는 매크로블록의 참조영상 후보의 수를 줄이는 고속 부호화 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘은 JM17.2 에 비해 평균 47% 정도의 부호화 시간을 감소시키며, 이때 평균 비트율은 1.4%로 부호화 효율의 감소가 미미함을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 2006.07a
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• pp.398-398
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• 2006

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2967-2969
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• 2005

2003년에 영상압축의 표준으로 제시된 H.264/AVC의 압축성능은 대부분 Context-based Adaptive Binary Arithmetic Codes (CAHAC)라는 새로운 엔트로피 코딩에 기인한 것이다. 그러나, CABAC의 뛰어난 성능에도 불구하고 복잡한 처리과정 때문에 하드웨어로 구현하기가 상당히 곤란하다. 곱셈기가 없는 알고리즘임에도 불구하고 영역(range), 오프셋(offset), 그리고 컨텍스트 변수들(context varivales)을 순차적으로 구해야 하기 때문이다. 이 논문에서는 한번에 최대 두 비트를 디코딩 할 수 있는 예측기법을 통하여 CARAC의 전체적인 디코딩 시간을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 한 비트를 디코딩하기 위해서는 두 개의 심볼(a set of binary symbols)에 대한 확률분포를 사전에 알아야 하지만, 제안된 방법에서는 두 비트를 동시에 디코딩할 수 있도록 네 개의 심볼(two sets of binary symbols)에 대한 확률 분포를 예측하여 디코더에 제공한다. 제안된 예측기법을 CABAC 디코더에 적용한 결과, 기존보다 10-13%의 복호시간을 단축하는 효과를 가졌다. 논문에서 제안된 예측기법을 통한 고속디코더의 구현은 확률을 기반으로 하는 신호처리에 사용되어 고속의 시스템을 구성하는데 효과적으로 적용될 수 있다.