• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.489-490
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• 2015

객체의 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 안개와 비와 같은 기상이 좋지 않은 상황에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 악천후 환경에서 촬영된 영상으로부터 날씨 현상을 제거하는 기법들이 연구되고 있다. 빗줄기는 시공간적 무작위성으로 인하여 검출 및 제거가 어려운 현상이다. 또한 기존의 빗줄기 검출 및 제거 기법들은 대부분 고정된 카메라로부터 촬영된 영상을 대상으로 처리함으로써 자동차와 같은 움직임이 있는 촬영환경에서는 부적합하다. 최근에는 카메라나 객체의 움직임에 대응할 수 있는 빗줄기 검출 및 제거 알고리즘이 개발되고 있으나, 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간이 불가능하다. 본 논문에서는 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 환경에서 빗줄기 검출 및 제거 알고리즘을 DSP 환경에서 구현하고 내부 메모리 최적화와 EMDA 이용, 소프트웨어 파이프라인 등을 통해 최적화를 수행하여 실시간성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.103-106
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• 2004

본 논문에서는 PC 기반 지상파 DMB(Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting, T-DMB) 수신기를 위한 SW 최적화에 대해 설명한다. 이 수신기는 PC 외부에 지상파 DMB 신호를 안테나로 수신하여 복조하고 채널 복호하는 프론트 엔드(front-end) 수신 모듈을 이용, USB를 통하여 RS(Reed-Solomon) 부호화된 MPEG-2 TS(Transport Stream) 데이터를 읽어 들여 RS 복호, TS 역다중화, 비디오 복호, 오디오 복호 등의 SW 처리 과정을 거쳐 디스플레이 상에 수신 내용을 표시하게 된다. 본 논문에서는 저사양 PC에서도 T-DMB를 수신할 수 있도록 H.264/MPEG-4 AVC(Advanced Video Coding) 복호 과정을 최적화한 결과에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.43-44
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• 2014

본 논문에서는 사용자에게 동일한 경험과 최적화 된 웹 매거진의 디자인 서비스 설계 연구를 위해 해상도 혹은 디바이스에 따라 유연하게 변화되는 반응형웹 매거진의 표현방식에 따른 변화를 살펴보았다. 웹 매거진의 표현방식은 멀티미디어, 인터랙티브 환경, GUI 디자인으로 구성 되어 있다. 이를 토대로 점유율이 높은 대표 웹 매거진을 선정하여 표현 방식을 살펴본 결과 멀티미디어 요소에서는 동일한 디자인에 최적화 된 크기 변화를 주는 방법과, 협소한 해상도에서는 비교적 중요도가 떨어지는 디자인 요소를 숨기는 방식으로 설계 되었고, 인터랙티브 환경과 GUI의 변화에서는 요소들의 정렬의 변화로 동일한 시각적 이미지와 최적화된 이미지 배열의 형태를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.142-145
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• 2015

YUV 파일을 RGB 형태의 color space 로 변환하는 과정은 엄청난 연산으로 많은 시간이 소요된다. 이런 문제를 다양한 방법을 이용하여 속도 감소율을 확인할 것이다. 처음으로 기본 소스코드의 소요시간을 기준으로 삼기 위하여 최적화와 병렬프로그래밍을 사용하지 않고 프로그램을 설계하였다. 최적화와 병렬프로그래밍 단계를 진행하였을 때 C언어로 구현 된 최적화되기 전과 최종적으로 CUDA 기반의 병렬프로그래밍을 사용한 함수를 비교해보았을 때 속도의 증가율이 575%로 엄청난 속도의 차이를 확인할 수 있다. 이와 같은 기술을 영상을 다루는 모든 분야에서 처리속도가 증가함에 따라 효과적인 작업을 기대해 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.123-124
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• 2019

본 논문에서는 다중 깊이 및 RGB 카메라의 캘리브레이션 최적화 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 카메라의 자세 및 위치를 추정하는 것은 꼭 필요한 과정 중 하나이다. 기존의 방법들은 핀홀 카메라 모델을 이용하여 카메라 파라미터를 계산하기 때문에 오차가 존재한다. 따라서 이 문제점을 개선하기 위해 깊이 카메라에서 얻은 물체의 실제 거리와 함수 최적화 방식을 이용하여 카메라 외부 파라미터의 최적화를 진행한다. 이 알고리즘을 이용하여 카메라 간의 정합을 진행하면 보다 더 좋은 품질의 3D 모델을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.854-857
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• 2022

본 논문에서는 기존 이미지를 통해 위상 홀로그램을 생성하는 네트워크를 학습 및 최적화하여, 기존에 사용하는 알고리즘 방식인 GS 알고리즘(Gerchberg-Saxton algorithm)을 대체하는 것을 목표로 한다. GS는 반복 최적화 기법으로 한 장의 이미지에서 위상 홀로그램을 생성하는데 많은 시간이 걸리지만, 심층 학습 기반으로 학습된 모델을 통해 위상 홀로그램을 생성할 경우, 반복 최적화 과정 없이 짧은 시간 안에 위상 홀로그램을 생성할 수 있다. GS와 심층 학습 기반으로 각각 생성한 위상 홀로그램을 ASM(Angular Spectrum Method)을 통해 수치적으로 재복원하여 PSNR로 원본 이미지와 비교한 결과, 심층 학습 기반으로 생성한 위상 홀로그램에서 더 좋은 화질의 이미지를 짧은 시간 안에 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.361-364
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• 2007

본 논문은 유비쿼터스 홈에서 멀티 미디어 렌더러를 지원하는 UPnP AV 프레임워크 기반의 엔터테인먼트 시스템을 제안한다. 현 시스템은 컨트롤 포인터와 미디어 렌더러가 하나의 모듈로 구현되어 있어, 컨트롤 포인터 모듈이 있는 AV 디바이스에서만 홈 네트워크 내의 컨텐츠나 서비스 이용이 가능하였다. 이러한 시스템 구조로 인해 각각의 컨텐츠 특성에 맞는 최적화된 서비스를 제공함에 한계가 있었다. 본 연구에서는 홈 내의 AV 디바이스를 효율적으로 제어하고 이용할 수 있는 멀티 미디어 렌더러가 가능한 UPnP AV 프레임워크를 제안하고 구현하였다. 그 결과 시스템 사용자는 홈 내의 다양한 AV 디바이스에서 컨텐츠를 이용하고 최적화된 서비스를 제공받을 수 있게 되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.143-146
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• 2013

멀티미디어 시대에 있어 이미지 신호처리(Image Signal Processing, ISP) 기술의 중요성이 거듭 강조되고 있는 가운데, 디지털 신호의 해상도를 변경하기 위해 여러 가지 커널을 사용하여 영상을 scaling 하는 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서 는 cubic convolution scaler를 이용하여 영상을 확대 및 축소할 때 하드웨어 관점에서의 메모리 최적화를 주제로 다룬다. SoC 상에서는 라인 메모리 개념을 가지기 때문에 영상의 해상도를 변환할 때 많은 메모리를 사용하게 된다. 또한 scaling을 할 때 곱하기 연산이 들어가게 되면 그에 비례하여 복잡도와 그에 따른 비용이 증가하게 된다. 이에 메모리와 process단계를 최적화하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1354-1356
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• 2012

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.11
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• pp.1556-1564
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• 2005

Various optimization techniques are deployed in the compilation process of a source program for improving the program's execution speed and reducing the size of the source code. Of the optimization pattern matching techniques, the string pattern matching technique involves finding an optimal pattern that corresponds to the intermediate code. However, it is deemed inefficient due to excessive time required for optimized pattern search. The tree matching pattern technique can result in many redundant comparisons for pattern determination, and there is also the disadvantage of high cost involved in constructing a code tree. The objective of this paper is to propose a table-driven code optimizer using the DFA(Deterministic Finite Automata) optimization table to overcome the shortcomings of existing optimization techniques. Unlike other techniques, this is an efficient method of implementing an optimizer that is constructed with the deterministic automata, which determines the final pattern, refuting the pattern selection cost and expediting the pattern search process.