• Journal of Broadcast Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.136-145
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• 1997

As a 3D mesh model consists of a lot of vertices and polygons and each vertex position is represented by three 32 bit floating-point numbers in a 3D coordinate, the amount of data needed for representing the model is very excessive. Thus, in order to store and/or transmit the 3D model efficiently, a 3D model compression is necessarily required. In this paper, a 3D model compression method using PRVQ (predictive residual vector quantization) is proposed. Its underlying idea is based on the characteristics such as high correlation between the neighboring vertex positions and the vectorial property inherent to a vertex position. Experimental results show that the proposed method obtains higher compression ratio than that of the existing methods and has the advantage of being capable of transmitting the vertex position data progressively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.797-800
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• 2001

영상 압축 분야에서 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 가장 많은 중복성을 가지고 있는 시간적 중복성은 이전 프레임의 데이터를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상을 수행하고 추정된 움직임 벡터에 의해서 보상된 영상과 원 영상과의 차 신호를 부호화하여 데이터를 압축한다. 움직임 추정과 움직임 보상 기법은 비디오 영상압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점의 위치 및 탐색 패턴을 결정찬 수 있다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점의 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임 추정하는 새로운 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.151-154
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• 2002

모바일 환경등의 저대역 통신망에서 VOD 서비스를 제공하기 위해서는 영상 데이터의 크기를 줄이는 방법이 요구된다. 데이터를 줄이는 방법 중 가장 효율적인 방법이 영상 크기 축소 트랜스코더 (Resolution Downscale Transcoder)이지만 시스템의 리소스를 많이 소모하게 되므로 이를 줄이는 방법으로 움직임 예측을 최소화하는 움직임 벡터 병합 방법이 연구되었다. 하지만 이러한 방법들은 보다 정확히 움직임 벡터를 생성하지만 실제 영상에는 크게 적용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 움직임벡터를 병합하는 비율을 높여 움직임 예측을 줄이고 인트라 영역에서의 변환 과정을 간소화하여 전체적인 시스템 리소스의 소모를 줄이도록 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.7A
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• pp.705-710
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• 2002

In this paper, we present a method to find motion vectors in frequency domain for video data compression. The proposed algorithm is based on the Format Number Transform (FNT), and it declares the most correlated-block as the best matching block, as opposed to declaring the block with least sum of differences between blocks. We show that the proposed method is equivalent to declaring the block with the minimum L2-norm as the best matching block. Unlike other previous fast algorithms, the time requirement for the proposed algorithm does not defend on the image type for finding the optimum solution.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1286-1289
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• 2022

최근 영상 군집화 분야는 딥러닝 모델에게 Self-supervision을 주거나 unlabeled 영상에 유사-레이블을 주는 방식으로 연구되고 있다. 또한, 고차원 컬러 자연 영상에 대해 잘 압축된 특징 벡터를 추출하는 것은 군집화에 있어 중요한 기준이 된다. 본 연구에서는 자연 영상에 대한 Convolutional Auto Encoder의 특징 추출 성능을 평가하기 위해 설계한 실험 방법을 소개한다. 특히 모델의 특징 추출 능력을 순수하게 확인하기 위하여 Self-supervision 및 유사-레이블을 제공하지 않은 채 Naive한 모델의 결과를 분석할 것이다. 먼저 실험을 위해 설계된 4가지 비지도학습 모델의 복원 결과를 통해 모델별 학습 정도를 확인한다. 그리고 비지도 모델이 다량의 unlabeled 영상으로 학습되어도 더 적은 labeled 데이터로 학습된 지도학습 모델의 특징 추출 성능에 못 미침을 특징 벡터의 군집화 및 분류 실험 결과를 통해 확인한다. 또한, 지도학습 모델에 데이터셋 간 교차 학습을 수행하여 출력된 특징 벡터의 군집화 및 분류 성능도 확인한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.1B
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• pp.120-127
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• 2000

In this paper, we propose multispectral image compression using classified interband prediction and vector quantization in wavelet domain. This method classifies each region considering reflection characteristics of each band in image data. In wavelet domain, we perform the classified intraband VQ to remove intraband redundancy for a reference band image that has the lowest spatial variance and the best correlation with other band. And in wavelet domain, we perform the classifled interband prediction to remove interband redundancy for the remaining bands. Then error wavelet coefficients between original image and predicted image are intraband vector quantized to reduce prediction error. Experiments on remotely sensed satellite image show that coding efficiency of theproposed method is better than that of the conventional method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.162-165
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• 2003

본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM)이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.774-776
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• 1998

영상 압축의 표준인 MPEG은 대표적 비대칭 코딩방법으로 인코딩 시간이 디코딩 시간보다 훨씬 많은 시간을 소비한다. MPEG인코딩 과정은 크게 DCT, 양자화, 움직임 벡터 추출, 가변장 부호화로 구성된다. 이중에서 DCT와 움직임 벡터 추출 정도가 많은 계산량을 가지므로 병렬화의 관심이 되고 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 추출에 관해서 병렬화하는 기법을 제시한다 병렬화의 단위는 fine-grained이며, 통신 오버헤드를 보다 줄일 수 있는 기법을 제시하였다. 최소한의 초기 데이터 할당으로 계산을 시작하여, 계산을 위한 초기화 과정을 줄여 속도를 증대시킨다. 통신비용 즉, 메시지 전달 수 및 메시지 전달 홉(hop) 수를 비교하고, 기존의 기법에 대해 한 프레임에 대한 움직임 벡터 추출 시간을 요소로 할 때 보다나은 결과를 나타냄을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.33 no.12
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• pp.18-25
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• 2005

This paper presents a supercompact multi-wavelet scheme and its application to fluid simulation data. The supercompact wavelet method is an appropriate wavelet for fluid simulation data in the sense that it can provide compact support and avoid unnecessary interaction with remotely located data (e.g. across a shock discontinuity or vortices). thresholding for data compression is applied based on a covariance vector structure of multi-wavelets. The extension of this scheme to three dimensions is analyzed. The numerical tests demonstrate that it can allow various analytic advantages as well as large data compression ratios in actual practice.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.1
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• pp.12-18
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• 2001

SAR radar and FLIR images, which are taken from sensors on aircrafts or satellites, are compressed prior to transmission to facilitate rapid transfer through the limited bandwidth channels. In this case, it is important that it achieves compression ratio as high as possible as well as high target detection rate. In this paper a joint ATR-compression system based on the subband coding and VQ is proposed, which utilizes the encoder as a predictor or classifier for target detection. Simulation result shows that the proposed system achieves a relatively high level of target detection performance as well as a high compression ratio over 200:1.