• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.27 no.1
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• pp.51-56
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• 2024

In this paper, the vector gravity and gravity gradient tensor of an elliptical disk are derived. The vector gravity of an elliptical disk is defined by differentiating the gravitational potential due to the elliptical disk expressed by a double integral with respect to each axial direction. The vector gravity defined by the double integral is then transformed into a line integral of a closed curve along the elliptical disk boundary using the complex Green's theorem. Finally, vector gravity due to the elliptical disk is derived by 1D parametric numerical integration along the elliptical disk boundary. The xz, yz, zz components of the gravity gradient tensor due to the elliptical disk are obtained by differentiating the vector gravity with respect to vertical direction. The xx, yy, xy components are derived by differentiating the horizontal components of the vector gravity in the form of a double integral with respect to horizontal directions and then using the complex Green's theorem.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.95-99
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• 1998

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상 부호화에서 입력 영상의 통계적 성질에 관계없이 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기 설계법을 제안한다. 제안하는 벡터 양자화기에서는 대표벡터를 생성하기 위한 학습계열로 난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용한다. 제안한 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 코드북 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실제의 영상을 사용한 종래방식으로 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 비교하여 종래방식의 문제점을 명확하게 밝힌다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.188-191
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• 2011

본 논문에서는 시간적 움직임 벡터 성분 값을 절삭하여 시간적 움직임 벡터를 저장하는데 필요한 메모리 요구량을 감소하는 방법에 대해서 제안한다. HEVC 에서 시간적 움직임 벡터는 움직임 병합 모드와 향상된 움직임 벡터 예측 방법에서 부호화 효율 향상을 위해서 사용되고 있다. 하지만 부호화해야 할 원본 영상의 공간적 해상도 및 비트 심도가 증가함에 따라 메모리에 저장할 시간적 움직임 벡터의 데이터뿐만 아니라 메모리 접근 대역폭도 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 시간적 움직임 벡터 성분의 비트 심도를 조절한 후 메모리에 저장하는 방법에 대해서 제안한다. 제안하는 방법을 HM 2.0 에 구현하고 HEVC 표준화에서 사용되는 임의접근 및 저지연 실험 조건에서 실험했을 때, 평균 0.2%의 비트율 손실을 보이지만, 필요한 메모리 요구량을 약 반 정도 줄일 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.4 no.2
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• pp.487-492
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• 2000

This paper presents a novel method of slip-compensation for rotor time constant variation in indirect field orientation control of induction motor drives. In field oriented control due to variation of rotor time constant, decoupling between the flux and torque components of stator current is lost and hence, the performance of operation of the machine deteriorates. To solve the problem, the q-axis is aligned to reference frame without phase difference by comparing the real flux component with the reference flux component. Then to compensate the slip, PI controller is used. The proposed method keeps a constant slip by compensating the gain of direct slip frequency when the rotor resistance of induction motor varies. To prove the validations of the proposed algorithm in the paper, computer simulations and experiments are executed.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.465-468
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• 1998

본 논문은 천해 상에서 목표물로부터 방사되어 견인 이동되는 하이드로폰을 통하여 입사되는 광대역 신호에 대한 DOA (Direction-Of Arrival) 추정기법을 제안한다. 견인 배열 어레이를 이용하는 경우 고정된 위치의 배열 하이드로폰을 사용하는 경우와는 달리 움직임에 의한 도플러 주파수 천이 값이 발생하며 배열 상에 입사되는 광대역 신호는 각 주파수성분에 따라 서로 다른 고유 벡터 영역을 갖게 된다. 따라서 주파수 성분별로 처리하여 평균 공간 스펙트럼을 구하여 입사각을 추정하는 기존의 Incoherent 처리기법은 심각한 추정 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 각 주파수 성분에 대한 고유한 벡터영역들을 Coherent 변환과정을 거쳐서 통합된 벡터영역으로 변환하여 공간 스펙트럼을 추정하고 이를 통하여 입사각을 추출한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 Cherent 처리기법을 이용한 입사각 추정상의 우수한 성능을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.2
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• pp.40-45
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• 2000

In speech corpus generation and speech recognition, it is sometimes needed to segment the input speech data without any prior knowledge. A method to accomplish this kind of segmentation, often called as blind segmentation, or acoustic segmentation, is to find boundaries which minimize the Euclidean distances among the feature vectors of each segments. However, the use of this metric alone is prone to errors because of the fluctuations or variations of the feature vectors within a segment. In this paper, we introduce the principal component analysis method to take the trend of feature vectors into consideration, so that the proposed distance measure be the distance between feature vectors and their projected points on the principal components. The proposed distance measure is applied in the LBDP(level building dynamic programming) algorithm for an experimentation of continuous speech segmentation. The result was rather promising, resulting in 3-6% reduction in deletion rate compared to the pure Euclidean measure.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.42 no.5
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• pp.69-78
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• 2005

It is crucial to compute the Euclidean distance between two vectors efficiently in high dimensional space for multimedia information retrieval. In this paper, we propose an effective method for approximating the Euclidean distance between two high-dimensional vectors. For this approximation, a previous method, which simply employs norms of two vectors, has been proposed. This method, however, ignores the angle between two vectors in approximation, and thus suffers from large approximation errors. Our method introduces an additional vector called a reference vector for estimating the angle between the two vectors, and approximates the Euclidean distance accurately by using the estimated angle. This makes the approximation errors reduced significantly compared with the previous method. Also, we formally prove that the value approximated by our method is always smaller than the actual Euclidean distance. This implies that our method does not incur any false dismissal in multimedia information retrieval. Finally, we verify the superiority of the proposed method via performance evaluation with extensive experiments.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.3 no.2
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• pp.30-34
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• 1984

본 논문에서는 인코히어런트광 매트릭스-벡터곱셈기를 이용하여 입력 데이터를 광학적으로 DFT 할 수 있는 방법을 연구하였다. DFT의 웨이팅함수를 매트릭스로 나타내어 본 논문에서 제시한 2 개의 성분 분할 방법을 이용하여 마스크상에 부호화하고 광매트릭스-벡터곱셈기내에 고정시켜서 입력 데이터와 광학적으로 곱하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.577-579
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• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.3
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• pp.28-34
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• 1999

In this paper. we propose the method of Scene Change Detection for video sequence using the DC components and the moving vectors in the Macro Blocks in the DCT blocks. The proposed method detects the Scene Change which would not be related with the specific sequences in the compressed MPEG domain. To do this. we define new metrics for Scene Change Detection using the features of picture component and detect the exact Scene Change point of B-pictures using the characteristics of B-picture's sharp response for the moving vectors. In brief, we will detect the cut point using I-picture and the gradual scene changes such as dissolve, fade, wipe, etc. As a results, our proposed method shows good test results for the various MPEG sequences.