• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.742-744
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• 2000

본 논문에서는 영상의 형태 정보를 이용하여 내용 기반 영상 검색을 수행할 수 있는 방법으로, 질의(query) 영상의 의사 저나이크 모멘트에서 영상내의 물체 형태에 대한 기여도가 가장 큰 모멘트를 추출하여 영상 전체의 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법과, 영상의 인터레스트 포인트에서 미분 불변치 벡터와 위치 특성 벡터를 계산하여 영상의 지역 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법, 그리고 두가지 방법을 모두 고려하여 영상 검색을 수행하는 방법을 제시한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스에 대해 영상 검색을 수행하여 기존의 영상 검색 방법과의 비교를 통하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.2
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• pp.43-49
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• 1998

본 논문에서는 고성능 CELP 음성 압축기를 위한 "Boaseline 코드벡터"와 "Implied 코드벡터"로 구성되는 새로운 구조의 코드북을 제안한다. Implied 코드벡터는 피치 주기 이 전의 합성음으로부터 구하여지며 여기(勵起)신호의 피치 구조를 강화하여 합성음의 음질을 향상시킨다. Implied 코드벡터는 전달되지 않고 인코더 및 디코더에서 각각 합성음을 이용 하여 독립적으로 구하여진다. 또한 펄스와 랜덤 성분을 모두 가지는 복합 여기방식을 이용 하여 음질을 더욱 향상시킨다. 제안된 코드북 구조를 이용하여 10msec프레임을 가지는 8kbps CELP 음성 압축기를 설계하여 하나의 DSP칩에 실시간 구현 하였고, 이것의 성능을 SNRseg와 MOS로 측정하였다. 평균 SNRseg는 12.14dB로 CS-ACELP의 SNRseg보다 6dB 높고, 조용한 환경에서의 MOS는 3.80으로 G.729 CS-ACELP의 MOS보다 0.02 높다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.251-255
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• 2008

최근 모바일 시스템의 성능이 향상되면서 다양한 형태의 동적인 메뉴 구성과, 메일 및 이차원 지도 등의 표현에 벡터 그래픽을 도입하고 있다. 모바일 기기에서 사용되는 벡터 그래픽 처리 기술은 Flash Lite, SVG(Scalable Vector Graphics)등이 널리 사용되고 있는데 두 가지 모두 소프트웨어 방식으로 사용되고 있다. 매크로미디어사의 Flash Lite는 연산에 많은 메모리를 필요로 하고, SVG는 웹 표준에 맞춘 스크립트 해석 기반으로 구동 속도가 느리다. 모바일 컴퓨팅 환경에서 벡터 그래픽스에 대한 필요성과 사용빈도가 증가함에 따라 메모리를 적게 사용하고 하드웨어 가속기를 지원 할 수 있도록 저 수준의 API(Application Programming Interface)인 OpenVG 1.0을 크로노스 그룹(Khronos Group)에서 제정하였다. 본 논문은 모바일 사용 환경에 맞추어 사용될 수 있도록 OpenVG 1.0에 기반한 API를 구현하고 실험하였다. 구현된 API는 느린 소프트웨어의 한계를 벗어나기 위해 하드웨어 가속기 설계에 적합하도록 각각의 API 블록 및 형태를 하드웨어 파이프라인 형태의 관점에서 설계하였고, 구현된 API를 윈도우즈 환경에서 기능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.233-234
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• 2009

본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.9 no.4
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• pp.303-310
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• 2004

In this paper, for compensating dynamic voltage sag and harmonic current, 3-phase hybrid series active power filter based on the space vector detection is proposed. The Space vector algorithm for detecting the voltage sag and the harmonic current in compared with conventional theory is a simple method for calculating the compensating reference without any coordinated transformation. The effectiveness of the proposed system is verified by the PSIM simulation in the steady state and the transient state, which the proposed system is able to simultaneously compensate harmonics and source voltage unbalance / sag.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.12
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• pp.322-332
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• 2007

We consider a deformation method suitable for fractal. In IFS fractal, the position of a point is characterized by its code as well as by its coordinates. Code has a meaning of address for fractal. If we move a point by changing its code, the resulting movement shows fractal behavior. We propose three deformation methods based on code information. For the deformation vector of a point in fractal, 1) we use the vector of a given vector field at the point obtained by code transformation, 2) we use the vector constructed by adding predefined displacement vectors according to the code information of the point. Both methods show a fractal-like character as well as an ordinary continuous deformation character. Also, 3) we can deform fern-fractal more naturally by restricting its deforming region using code form.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.3
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• pp.316-321
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• 2003

Recently, support vector learning attracts great interests in the areas of pattern classification, function approximation, and abnormality detection. It is well-known that among the various support vector learning methods, the so-called no-versions are particularly useful in cases that we need to control the total number of support vectors. In this paper, we consider the problem of function approximation utilizing both predetermined basis functions and a no-version support vector learning called $\nu-SVR$. After reviewing $\varepsilon-SVR$, $\nu-SVR$, and a semi-parametric approach, this paper presents an extension of the conventional $\nu-SVR$ method toward the direction that can utilize Predetermined basis functions. Moreover, the applicability of the presented method is illustrated via an example.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.1
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• pp.18-23
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• 2004

In this paper, we propose a new visual feature extraction method for content-based image retrieval(CBIR) based on wavelet transform which has both spatial-frequency characteristic and multi-resolution characteristic. We extract visual features for each frequency band in wavelet transformation and use them to CBIR. The lowest frequency band involves spacial information of original image. We extract L feature vectors using fuzzy homogeneity in the wavelet domain, which consider both the wavelet coefficients and the spacial information of each coefficient. Also, we extract 3 feature vectors wing the energy values of high frequency bands, and store those to image database. As a query, we retrieve the most similar image from image database according to the 10 largest homograms(normalized fuzzy homogeneity vectors) and 3 energy values. Simulation results show that the proposed method has good accuracy in image retrieval using 90 texture images.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.132-140
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• 2001

야외에서 인지되는 자연 경치는 다양한 개체, 빛의 산란, 또는 변화를 주는 많은 요소들 때문에 컴퓨터 영상처리에서 인식하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 다층 인지 신경망을 이용하여 도로가 포함된 야외영상에 나타나는 개체들을 인식하는 방법을 연구하였다. 자연 영상을 영역화한 후, 각각의 영역들에 대하여 색상과 기하학적인 특성에 근거하여 특성벡터를 추출하고 이를 신경망에 입력하여 각 영역을 구분하는 2단계의 알고리듬을 제안한다. 먼저 야외 영상들을 개선된 영역 확장법과 병합과정에 의하여 개체별로 영역화하였다. 영역화된 연상은 자연 영상과 함께 영상 데이타베이스에 저장되고, 이 자료들을 이용하여 각 영역의 특성벡터를 계산하였다. 이 특성 벡터를 구성된 신경망의 입력층에 전달하면, 각 영역은 27개의 개체 중의 하나로 출력층에서 인식된다. 제안된 방법은 학습에 사용된 데이타, 학스베 사용되지 않은 새로운 데이타, 그리고 모두 합하여 놓은 데이타의 세가지 데이타 군에서 무작위로 선별하여 인식률을 측정하였다. 학습된 데이타에서는 99.4%까지의 인식률을 보여주었고, 학습되지 않은 데이타에 대해서도 최고 89.1%까지의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법은 평균적으로 88.1%~97.9%의 인식률을 보여주어 자연 경치의 인식에 신뢰성이 있는 방법으로 사용될 수 있음을 증명하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.1
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• pp.69-72
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• 2002

We propose a modified splitting method to obtain an initial codebook, which is used to design a codebook. The principle of the proposed method is that the more representative vectors are assigned to the class, which has the mere member training vectors or a lower squared error. The conventional K-means algorithm and the method provided from reference (5) are used to estimate the performance of the designed codebook. In thin work, the proposed method shows better results than the conventional splitting method in all experiments.