• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.5_1
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• pp.885-901
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• 2021

This paper illustratesthe impact of the temporal gap between satellite images and targetsize in mesoscale atmospheric motion vector (AMV) algorithm. A test has been performed using GEO-KOMPSAT-2A (GK2A) rapid-scan data sets with a temporal gap varying between 2 and 10 minutes and a targetsize between 8×8 and 40×40. Resultsshow the variation of the number of AMVs produced, mean AMV speed, and validation scores as a function of temporal gap and target size. As a results, it was confirmed that the change in the number of vectors and the normalized root-mean squared vector difference (NRMSVD) became more pronounced when smaller targets are used. In addition, it was advantageous to use shorter temporal gap and smaller target size for the AMV calculation in the lower layer, where the average speed is low and the spatio-temporal scale of atmospheric phenomena is small. The temporal gap and the targetsize are closely related to the spatial and temporalscale of the atmospheric circulation to be observed with AMVs. Thus, selecting the target size and temporal gap for an optimum calculation of AMVsrequires considering them. This paper recommendsthat the optimized configuration to be used operationally for the near-real time analysis of mesoscale meteorological phenomena is 4-min temporal gap and 16×16 pixel target size, respectively.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.153-156
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 차량 입력 영상에서 전처리 과정을 거쳐 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 번호판 영역을 추출하고 하이브리드 패턴을 적용해 더 정확한 번호판 문자 및 숫자를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 번호판 추출 과정에서는 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 번호 판 영역의 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도 수를 추하여 입력된 차량영상에서 번호판 영역을 추출한다. 또한 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화(Thinning)를 적용해 문자 및 숫자를 하이브리드 패턴 벡터를 적용하여 문자의 크기, 문자와 문자 사이의 밀집도의 특성, 이동에 무관한 특성을 이용해 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴 벡터 보다 훨씬 계산 속도가 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량 번호를 실시간으로 처리할 수 있는 가능성을 제시하였고, 번호판 영역이 불규칙한 조명 상태에서도 더 정확한 차량 번호를 인식 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.79-82
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• 2004

본 논문에서는 H.264 표준 통영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법을 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정이 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 자기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되므로 움직임 벡터는 기존의 표준 부호화 방식에 비해 상대적으로 적은 영역을 대표하게 된다. 그러므로 이웃한 블록의 움직임 벡터간의 상관관계는 서브 매크로 블록의 크기가 작을수록 더 커지게 된다. 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도는 $\alpha-trimed\;mean$ 필터를 이용한 부호기의 부호화 순서를 따르는 순차적 움직임 벡터 오류 은닉기법의 성능을 좌우하는 가장 중요한 부분이다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.6
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• pp.880-887
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• 2015

In this paper, frame rate up conversion (FRUC) algorithm considering the direction and magnitude of identical motion vectors is proposed. extended bilateral motion estimation (EBME) has higher complexity than bilateral motion estimation (BME). By using average magnitude of motion vector with x and y direction respectively, dynamic frame and static frame are decided. We reduce complexity to decide EBME. also, After we compare the direction and magnitude of identical motion vectors, We reduce complexity to decide motion vector smoothing(MVS). Experimental results show that this proposed algorithm has fast computation and better peak singnal to noise ratio(PSNR) results compared with EBME.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.245-248
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• 2002

OCR 시스템에서 feature는 인식성능에 상당히 중요한 역할을 한다. gradient feature는 현재까지 개발되어진 여러 가지 feature들 중에서 폭넓게 사용되고 있는 것 중의 하나이다. 본 논문에서는 변형이 심한 인쇄체 숫자를 실험대상으로 하고, Kirsch mask를 이용한 방향성을 가지는 edge를 추출하여 신경망의 입력벡터로 사용할 때 압축의 크기에 따른 인식성능의 차이를 비교하고, 최적의 벡터크기를 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.321-328
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• 2003

This Paper Proposes a size-variable block matching algorithm for motion vector extraction. The Proposed algorithm dynamically determines the search area and the size of a block. We exploit the constraint of small velocity changes of a block along the time to determine the origin of the search area. The range of the search area is adjusted according to the motion coherency of spatially neighboring blocks. The process of determining the sire of a block begins matching with a small block. If the matching degree is not good enough, we expand the size of a block a little bit and then repeat the matching process until our matching criterion Is satisfied. The experimental results show that the proposed algorithm can yield very accurate block motion vectors. Our algorithm outperforms other algorithms in terms of the estimated motion vectors, though our algorithm requires some computational overhead.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.419-422
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• 2024

본 논문에서는 다항식 보간법의 일종인 이동최소자승법(Moving least squares, MLS)을 네트워크로 학습하여, Divergence-constrained MLS 벡터장을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 벡터장을 구성하기 위해 MLS는 스칼라가 아닌 벡터 보간을 해야 하므로 행렬과 벡터의 크기가 더 커지며, 이는 계산량이 커짐을 나타낸다. 고차 보간(High-order interpolation)이 가능한 특징은 장점이 되지만, 계산량이 매우 크기 때문에 시뮬레이션에는 활용이 어렵다. Divergence-constrained MLS를 유체 시뮬레이션에 적용한 경우가 있지만, 실제로 슈퍼컴퓨터(Supercomputer)를 해야 장면 제작이 가능하므로 효용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 네트워크 학습을 통한 Divergence-constrained MLS 벡터장을 표현할 수 있는 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.159-161
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• 2017

In this paper, we propose an adaptive search range allocation algorithm for high-performance HEVC encoder and a hardware architecture suitable for the proposed algorithm. In order to improve the prediction performance, the existing motion vector is configured with the motion vectors of the neighboring blocks as prediction vector candidates, and a search range of a predetermined size is allocated using one motion vector having a minimum difference from the current motion vector. The proposed algorithm reduces the computation time by reducing the size of the search range by assigning the size of the search range to the rectangle and octagon type according to the structure of the motion vectors for the surrounding four blocks. Moreover, by using all four motion vectors, it is possible to predict more precisely. By realizing it in a form suitable for hardware, hardware area and computation time are effectively reduced.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.308-309
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• 2008

본 논문에서는 추적하고자 하는 관심객체를 일정한 크기의 블록으로 나누어 각 블록이 독립적으로 추적을 수행한다. 나누어진 각 블록들은 NCC(Normalized Cross Correlation)를 사용하여 통계적인 특성을 고려하여 움직임을 추정한다. 추정된 블록들의 움직임 벡터 중 평한 벡터보다 일정 값 이상 큰 블록은 관심객체 움직임 벡터 추정 시 제외시킴으로써 잘못된 추정으로 인한 에러를 줄인다. 선택된 블록들의 추정 에러값에 따라 추정값이 높은 블록의 움직임 벡터는 높은 가중치를 적용하고 추정값이 낮은 블록의 움직임 벡터는 낮은 가중치를 적용하여 추적 신뢰도를 높였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 강건한 실시간 추적이 가능함을 보여준다.