• 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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.459-462
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 자동차의 고유 마크와 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량 입력 영상에서 차량의 마크와 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 마크와 번호판 영역을 추출한다. 또한, 추출된 알고리즘으로부터 수평 수직 패턴을 적용해 자동차의 마크를 인식하고 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 번호판의 문자 및 숫자를 인식하도록 하였다. 제안한 자동차 마크 및 번호판 추출 과정에서는 마크와 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도수와 패턴 벡터를 사용하여 마크 및 번호판 영역을 추출, 인식하도록하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량의 종류와 번호를 실시간으로 처리할 수 있으며 차량번호판 추출 및 인식뿐 아니라 차량의 마크 추출 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3160-3162
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• 2000

변화 부호화는 기존에 부호화 되어있는 영상의 비트율을 더 낮은 비트율의 영상으로 재 부호화하거나. 다른 부호화 표준으로 재 부호화 하는 기법이다. 변환 부호화기의 설계에서 가장 중요시되는 문제는 화질 향상과 부호화 속도의 향상이다. 변환 부호화기의 많은 응용분야에서 실시간 변환을 필요로 하기 때문에 변환 속도를 향상시키면서 화질을 높이는 방법이 연구되어 왔다. 비트율 변환비가 매우 클 때에나 표준화 방법의 목적 영상 사이즈가 다를 때엔 비트율의 변환과 함께 영상의 크기를 함께 변환(1/2)해 주어야할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 경우에 적합한 변환 부호화기법을 제안한다. 우선 영상의 크기를 다운스케일링 해 준후, 기존 영상의 움직임 벡터들로부터 AWW기법을 이용해 1차 추정 벡터를 추출하여 속도를 향상시키고, 1차 추출 벡터 부근의 한정된 영역으로부터 움직임 벡터 추정과정을 거쳐 최종 추정 벡터를 정제하여 화질을 향상시킨다. 실험 결과 기존의 재 부호화 기법에 비해 속도가 향상됨을 확인 할 수 있었으며. AWW 기법에 비해 연산량은 조금 많아지나 정제 과정을 통하여 약 1dB 정도의 화질 향상이 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.189-192
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• 2000

벡터양자화는 신호의 압축에 이용되는 일반적인 방법이다. 그러나 유클리드 거리 등을 이용한 거리 계산량이 많아서 코드북 크기나 압축율의 제한이 있게 된다. 따라서 PDS(partial distance search)와 같은 벡터양자화 부호화의 계산량을 줄이기 위한 많은 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 이웃한 음성신호는 급격히 변하지 않고 서서히 변해가는 성질에 착안하여 현재의 벡터 다음에 발생되는 벡터를 조사하여 인덱스를 저장한 후 이를 다음 벡터의 벡터양자화 때 참고함으로써 불필요한 계산을 줄이는 방법이다. 제안한 방법으로 음성신호에 대해 실험한 결과 전탐색의 결과와 비교하여 빠른 시간에 큰 오차없이 벡터양자화 부호화를 할 수 있었다. 이 방법은 PDS와 같은 이미 제안되어 있는 많은 방법들과 같이 이용하면 더욱 효과적인 벡터양자화 부호화를 할 수 있을 것이다.

• Explosives and Blasting
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• v.19 no.2
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• pp.19-26
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• 2001

국토의 효율적 활용을 위한 각종 토목.건설공사나 석재 및 골재생산 등을 위해 암반을 굴착함에 있어 다양한 산업용 화약류가 이용되고 있다. 그러나 화약의 사용으로 인해 수반되는 발파진동은 인체 및 구조물 등에 피해를 발생시켜 인근의 주민과 마찰을 일으키고 있다.본 연구에서는 발파진동속도 data를 취합하여 분석 사용함에 있어서 V, T, L 성분의 최대 실벡터합을 사용하는 경우와 최대 벡터합을 사용하는 경우를 비교하여 실제 현장 기험시 적용성을 높이고자 하였다. 진동속도는 최대 실 벡터합에 비해 최대 벡터합에 의해 구해진 진동속도의 크기가 장승근에서는 24.6%, 삼승근에서는 26.1%가 증가하는 것으로 나타났으며, 단일성분의 최대치, 최대 실벡터합, 최대 벡터합의 안전율은 1 : 1.154 : 1.359로 나타났다

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.5A
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• pp.485-494
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• 2011

In this paper, novel sub-space interference alignment algorithms are proposed to boost the capacity in multi-cell environment. In the case of conventional sub-space alignment, arbitrary reference vectors have been adopted as transmitting vectors at the transmitter side, and the inter-cell interference among users are eliminated by using orthogonal vectors of the chosen reference vectors at the receiver side. However, in this case, sum-rate varies using different reference vectors even though the channel values keep constant, and vice versa. Therefore, the relationship between reference vectors and channel values are analyzed in this paper, and novel interference alignment algorithms are proposed to increase multi-cell capacity. Reference vectors with similar magnitude are adopted in the proposed algorithm. Simulation results show that the proposed algorithms provide about 50 % higher sum-rate than conventional algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.321-323
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• 1998

이 논문에서는 크기가 큰 III-Conditioned Matrices 정방행렬의 좌측 또는 우측 역행렬 계산시 계산상의 정확도를 향상시키는 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 대상 행렬의 행벡터들을 Input으로 하고 해당 Input 벡터가 몇번째 행 벡터인지를 나타내는 단위 벡터를 Target 벡터로 하며 초기 Weight 값으로 Pivoting을 겸한 Gauss소거법을 적용하여 얻은 역행렬을 사용하는 Single Layer 인공신경망에 적용하는 역전파 알고리듬과 흡사한 것이다. 각각의 Input 행 벡터에 대하여 역행렬의 열 벡터들이 점진적으로 직교가 되거나 평행이 되도록 근접시키므로써 모든 Input 행 벡터들이 열벡터들에 비교적 균일하게 직교 또는 평행이 되도록 학습시키는 알고리듬이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.3
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• pp.269-281
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• 2001

This thesis deals with a novel font-dependent Hangul recognition algorithm invariant to position translation, scaling, and rotation using circular pattern vectors. The proposed algorithm removes noise from input letters using binary morphology and generates the circular pattern vectors. The generated circular pattern vectors represent spatial distributions on several concentric circles from the center of gravity in a given letter. Then the algorithm selects the letter minimizing the distance between the reference vectors and the generated circular pattern vectors. In order to estimate performances of the proposed algorithm, the completed Batang Hangul 2,350 letters were used as test images with scaling and rotational transformations. Experimental results show that the proposed algorithm are better than conventional algorithm using the ring projection in the recognition rates of Hangul letters with scaling and rotational transformation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.778-780
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• 2004

본 논문에서는 오브젝트가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황 하에서도 오브젝트를 정확히 추적할 수 있는 칼라관계(color relationship)특징 벡터를 제안한다. 오브젝트의 정확한 추적경로와 이벤트 검출을 위하여 신뢰성 있는 특징 벡터 추출은 필수적이다. 향상된 오브젝트 추적을 위해 면적. 크기뿐만 아니라 본 논문에서 제안한 칼라관계 특징 벡터를 사용한다. 실험 영상에 적용한 결과 제안된 방법을 사용하였을 경우 멀티오브젝트의 영상에서 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 정확한 경로 추적이 이루어짐을 볼 수 있었다

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.3
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• pp.277-286
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• 2014

In this paper, we propose a texture feature-based language identification by fusion of Gabor, MDLC (multi-lag directional local correlation), and co-occurrence features. In the proposed method, for a test image, Gabor magnitude images are first obtained by Gabor transform followed by magnitude operator. Moments for the Gabor magniude images are then computed and vectorized. MDLC images are then obtained by MDLC operator and their moments are computed and vectorized. GLCM (gray-level co-occurrence matrix) is next calculated from the test image and co-occurrence features are computed using the GLCM, and the features are also vectorized. The three vectors of the Gabor, MDLC, and co-occurrence features are fused into a feature vector. In classification, the WPCA (whitened principal component analysis) classifier, which is usually adopted in the face identification, searches the training feature vector most similar to the test feature vector. We evaluate the performance of our method by examining averaged identification rates for a test document image DB obtained by scanning of documents with 15 languages. Experimental results show that the proposed method yields excellent language identification with rather low feature dimension for the test DB.