• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.11
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• pp.1635-1641
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• 2021

Portable systems with built-in active noise control is required low power operation. Excessive anti noise search operation can lead to rapid battery consumption. A method that can adaptively cancel noise according to the operating conditions of the system is required and the methods of reducing power are becoming very important key feature in today's portable systems. In this paper, we propose the method of active noise control(ANC) using binary search algorithm in noisy systems. The implemented architecture detects a frequency component considered as noise from the input signal and by using the binary search algorithm, the system find out an appropriate amplitude value for anti-noise in a much faster time than the general linear search algorithm. Through the experimental results, it was confirmed that the proposed algorithm performs a successful functional operation.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.11
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• pp.102-111
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• 1999

In this paper, we propose a fast full search block matching algorithm using the search region subsampling and the difference of adjacent pixels in current block. In the proposed algorithm, we calculate the lower bound of mean absolute difference (MAD) at each search point using the MAD value of neighbor search point and the difference of adjacent pixels in current block. After that, we perform block matching process only at the search points that need block matching process using the lower bound of MAD at each search point. To calculate the lower bound of MAD at each search point, we need the MAD value of neighbor search point. Therefore, the search points are subsampled at the factor of 4 and the MAD value at the subsampled search points are calculated by the block matching process. And then, the lower bound of MAD at the rest search points are calculated using the MAD value of the neighbor subsampled search point and the difference of adjacent pixels in current block. Finally, we discard the search points that have the lower bound of MAD value exceed the reference MAD which is the minimum MAD value of the MAD values at the subsampled search points and we perform the block matching process only at the search points that need block matching process. By doing so, we can reduce the computation complexity drastically while the motion compensated error performance is kept the same as that of full search block matching algorithm (FSBMA). The experimental results show that the proposed method has a much lower computational complexity than that of FSBMA while the motion compensated error performance of the proposed method is kept same as that of FSBMA.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.2
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• pp.117-128
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• 2001

In order to achieve optimal retrieval, i.e., to find the best match to a query according to a certain similarity measure, the exhaustive search should be performed literally for all the images in a database. However, the straightforward exhaustive search algorithm is computationally expensive in large image databases. To reduce its heavy computational cost, this paper presents a fast exhaustive multi-resolution search algorithm based on image database clustering. Firstly, the proposed algorithm partitions the whole image data set into a pre-defined number of clusters having similar feature contents. Next, for a given query, it checks the lower bound of distances in each cluster, eliminating disqualified clusters. Then, it only examines the candidates in the remaining clusters. To alleviate unnecessary feature matching operations in the search procedure, the distance inequality property is employed based on a multi-resolution data structure. The proposed algorithm realizes a fast exhaustive multi-resolution search for either the best match or multiple best matches to the query. Using luminance histograms as a feature, we prove that the proposed algorithm guarantees optimal retrieval with high searching speed.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.51-52
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• 2015

동영상에서의 객체추적을 위해 주파수변환을 적용하는 연구가 발표되고 있다. 주파수영역으로의 변환 방법은 FFT와 같은 고속변환을 적용하므로 실시간 객체 추적을 위해 좋은 방법이다. 동영상에서 이동 중인 객체는 인접 프레임에서 위치의 변화가 크지 않기 때문에 주파수영역으로의 변환 방법으로 고속 객체 탐색을 실현할 수 있다. 그러나 동영상에서 이동중인 객체는 형상이 조금씩 변할 수 있으므로 탐색기법은 이 점을 고려해야한다. 본 논문에서는 추적 대상 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 상황에 따라 필터갱신을 적응적으로 수행하고 이동경로와 주변정보를 사용하고 검출 객체에 비례대칭평균화 전처리를 적용함으로써 추적 대상객체가 가려지는 상황에서도 추적 실패를 줄일 수 있는 객체 탐색 기법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.102-109
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• 2001

In this paper, in order to reduce the computational complexity of codebook, we propose a fast search algorithm which takes advantage of the information generated in the process of the self-organizing map (SOM). In an attempt to demonstrate the influence of the ordering of codebook on the performance of the partial distance search (PDS), we present the results of computation savings for three cases of ordering of codebooks.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.211-214
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• 2011

비디오 압축 기법에서 움직임 추정 (Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법 (Full Search Algorithm, FSA)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 고속 탐색 알고리듬 중 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 알고리듬 (One-bit Transform-based Motion Estimation, 1BT)을 소개하고 1비트 변환 알고리듬의 방법에 있어서 기존의 1비트 변환 알고리듬의 PSNR을 유지하면서 좀 더 빠른 속도로 인코딩이 가능한 커널 및 알고리듬을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 기존의 1비트 변환 알고리듬과 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 향상된 것을 볼 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.13 no.4
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• pp.302-308
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• 1988

The paper describes a very simple algorithm for reducing the encoding complexity of vector quantization(VQ), exploiting the feature of a vector currently being encoded. A proposed VQ of 16(=4x4) vector dimension shows a slight performance degradation of about 0.1-1.9dB, however, with only 16-32 among 256 codeword searches, i.e., with just 1/16-1/8 search complexity compared to a full-search VQ. And the proposed VQ scheme is also compared to outperform tree-search VQ with regard to their SNR performance and memory requirement.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.603-606
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• 2005

오늘날 컴퓨터와 데이터 통신의 급속한 발달로 인해 멀티미디어 정보통신 기술이 비약적으로 발전하고 있다 .이러한 멀티미디어 데이터 중에서 동영상은 다른 데이터 형태에 비해 정보량이 매우 방대하다. 따라서 동영상을 처리하는 시스템에서는 압축 기법이 매우 중요한 역할을 차지한다. 이에 본 논문은 H.264 Intra예측을 기반으로 고속의 움직임 탐색 모드를 미리 결정하여 최적의 움직임 탐색 모드로 움직임 예측을 시행하였고, 기존의 4$^*$4, 8$^*$8, 16$^*$16 완전블록 탐색방식과 비교 평가하였다. 뿐만 아니라 이후 이를 바탕으로 움직임 예측 모듈을 VHDL로 구현한 후 성능평가의 기준으로 이용할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1297-1300
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• 2002

포워딩 엔진은 외부 인터페이스를 통해서 들어오는 패킷에 대해서 IP 주소를 기반으로 목적지로 향하는 다음 홉을 결정한다. 이러한 고속의 패킷 처리를 위한 포워딩 엔진을 설계함에 있어서 IP 주소 탐색은 중요한 요인이다. 본 논문에서는 검색경로 압축 트라이에 기반한 IP 주소 탐색 알고리즘을 병렬화 하는 기법을 제시한다. 제시된 병렬화를 통해서 IP 주소 탐색의 메모리 접근 횟수글 줄일 수 있으며, 고성능의 패킷 포워딩 엔진에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.183-185
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• 1999

주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.