In recent years, personal videos have seen a tremendous growth due to the substantial increase in the use of smart devices and networking services in which users create and share video content easily without many restrictions. However, taking both into account would significantly improve event detection performance because videos generally have multiple modalities and the frame data in video varies at different time points. This paper proposes an event detection method. In this method, high-level features are first extracted from multiple modalities in the videos, and the features are rearranged according to time sequence. Then the association of the modalities is learned by means of DNN to produce a personal video event detector. In our proposed method, audio and image data are first synchronized and then extracted. Then, the result is input into GoogLeNet as well as Multi-Layer Perceptron (MLP) to extract high-level features. The results are then re-arranged in time sequence, and every video is processed to extract one feature each for training by means of DNN.
This paper presents a new test data compression and low power scan test method that can reduce test time and power consumption. A proposed method can reduce the scan-in power and test data volume using a modified scan cell reordering algorithm and hybrid adaptive encoding method. Hybrid test data compression method uses adaptively the Golomb codes and run-length codes according to length of runs in test data, which can reduce efficiently the test data volume compare to previous method. We apply a scan cell reordering technique to minimize the column hamming distance in scan vectors, which can reduce the scan-in power consumption and test data. Experimental results for ISCAS 89 benchmark circuits show that reduced test data and low power scan testing can be achieved in all cases. The proposed method showed an about a 17%-26% better compression ratio, 8%-22% better average power consumption and 13%-60% better peak power consumption than that of previous method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.131-137
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2007
본 연구에서는 RLS(Rescursive Least Square) 추정 알고리즘을 이용하여 정전용량형 센서를 사용한 원격 RF 센서 시스템을 구현하고자 한다. IC 칩 형태의 원격 RF 센서 시스템이 가지는 구성의 복잡성 그리고 전력소모 문제를 해결하기 위해 보다 간단한 유도결합모델이 제안된다. 원격 RF 시스템은 페이저법을 이용하여 수학적으로 모델링되며, 모델기반의 RLS 알고리즘을 적용하기위해 시스템의 파라메타를 재배열한다. 오차 제곱합의 수렴특성을 가진 RLS 알고리즘을 이용하여 정전용량 파라메타를 추정한다. 실제 위상차를 측정하기 위해 Exclusive OR를 이용한 위상차 감지 장치를 제안한다. 센서로는 각종 환경 측정-습도, 압력 등-에 실제 활용되고 있는 정전용량형 센서를 채택한다. 잡음을 내포한 측정 데이터에 대한 추정 성능을 확인함으로써 그 유효성을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.266-268
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2020
본 논문에서는 dense point cloud 의 평면영역에서 발생하는 bump 을 줄이기 위한 방법을 제시한다. 이상적인 point cloud 의 평면영역에서 점의 위치의 차이가 균일하다는 특성을 이용하여 점의 위치를 재구성하는 방식을 제시한다. 또한 더 작은 개수의 점으로 물체를 나타낼 수 있으며, 더 작은 잡음이 나타나는 sparse point cloud 의 성질을 고려하여 dense point cloud 의 점의 개수 또한 감소시킨다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 dense point cloud 의 잡음을 감소시키면 평면영역의 bump 감소 및 점 개수의 감소를 통한 데이터 전송 시 더 작은 크기로 보낼 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.330-332
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2007
본 논문에서는 정수 단위 화소 움직임 예측(ME: Motion Estimation)을 위한 Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search (UMHexagonS) 알고리즘을 기반으로, CIF 크기의 영상을 실시간으로 부호화 하기 위한 정수 단위 화소 움직임 예측 모듈을 제안한다. 제안하는 정수 단위 화소 움직임 예측 모듈은 32 개의 1 차원 연산유닛(PE: Processing Element) 배열, 데이터 선택/재배열 유닛, 내부버퍼, 그리고 트리 구조의 덧셈기로 구성되며, CIF 크기의 영상 100 프레임을 부호화 하기 위한 클럭 사이클을 계산하여 실험결과로 제시하였다. 그 결과 제안하는 구조는 400MHz 의 클럭 속도에서 CIF 크기의 영상을 실시간으로 부호화 할 수 있다.
The efficient utilization of cache memories is a key factor in achieving high performance for computing large signal transforms. Nonunit stride access in computation of large DFTs causes cache conflict misses, thereby resulting in poor cache performance. It leads to a severe degradation in overall performance. In this paper, we propose a dynamic data layout approach considering the memory hierarchy system. In our approach, data reorganization is performed between computation stages to reduce the number of cache misses. Also, we develop an efficient search algorithm to determine the optimal tree with the minimum execution time among possible factorization trees considering the size of DFTs and the data access stride. Our approach is applied to compute the fast Fourier Transform (FFT). Experiments were performed on Pentium 4, $Athlon^{TM}$ 64, Alpha 21264, UtraSPARC III. Experiment results show that our FFT achieve performance improvement of up to 3.37 times better than the previous FFT packages.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.2
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pp.386-392
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2015
Data in a image compression codec are processed with a specific regular block size. The processing order of block sized data is changed in specific function blocks and the data is packed in memory and read by a new sequence. To maintain a regular throughput rate, double buffering is normally used that interleaving two block sized memory to do concurrent read and write operations. Single buffering using only one block sized memory can be adopted to the simple data reordering, but when a complicate reordering occurs, irregular address changes prohibit from implementing adequate address generating for single buffering. This paper shows that there is a predictable and recurring regularity of changing address access orders within a finite updating counts and suggests an effective method to implement. The data reordering function using suggested idea is designed with HDL and implemented with TSMC 0.18 CMOS process library. In various scan blocks, it shows more than 40% size reduction compared with a conventional method.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.2
no.2
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pp.79-86
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1999
This study was carried out to estimate the area of damaged forest and the volume of stand tree in burned area, Mt. Weol-A in eastern Chinju, Korea using digital maps derived from supervised classification of Landsat thematic mapper(TM) imagery as reference data. Criterion laser estimator and WinDENDRO$^{tm}$(v. 6.3b) system as a computer-aided tree ring measuring system were used to measure a volume and age of sampled tree. The sample site had been chosen in unburned areas having the same terrain condition and forest type of burned areas. The tree age, diameter at breast height, tree height and volume of the sample tree selected from sample site in unburned area were 27years, 20.9cm, 9.7m and $0.1396m^3$ respectively. Total stand volume of sample site was estimated $2.9316m^3$/0.04ha, Damaged stand volume evaluated to about $16,007m^3$ in the burned area of 218.4ha.
An inverted index structure is widely used for efficient string similarity search. One of the main requirements of similarity search is a fast response time; to this end, most techniques use an in-memory index structure. Since the size of an inverted index structure usually very large, however, it is not practical to assume that an index structure will fit into the main memory. To alleviate this problem, we propose a novel technique that reduces the size of an inverted index. In order to reduce the size of an index, the proposed technique rearranges data strings so that the data strings containing the same q-grams can be placed close to one other. Then, the technique encodes those multiple strings into a range. Through an experimental study using real data sets, we show that our technique significantly reduces the size of an inverted index without sacrificing query processing time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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