• Journal of Industrial Technology
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• v.15
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• pp.223-233
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• 1995

본 논문에서는 데이터 분포가 편재된 상황하에서 부하의 불균형과 버켓 오벌플로우 문제를 해결하기 위해 히스토그램 변환 기법을 이용한 데이터 분산 방법과 이를 기초로 한 병렬 결합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 시뮬레이션과 하이퍼큐브형 병렬 컴퓨터 상에서 실험적인 방법에 의하여 분석되었다. 그 결과 제안된 알고리즘이 기본의 해쉬 결합 방법보다 우수함을 보인다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.5
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• pp.861-872
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• 2011

Many fast block-matching algorithms (BMAs) in motion estimation field reduce computational complexity by screening the number of checking points. Although many fast BMAs reduce computations, sometimes they should endure matching errors in comparison with full-search algorithm (FSA). In this paper, a novel fast BMA for constrained one-bit transform (C1BT)-based motion estimation is proposed in order to decrease the calculations of the block distortion measure. Unlike the classical fast BMAs, the proposed algorithm shows a new approach to reduce computations. It utilizes the binomial distribution based on the characteristic of binary plane which is composed of only two elements: 0 and 1. Experimental results show that the proposed algorithm keeps its peak signal-to-noise ratio (PSNR) performance very close to the FSA-C1BT while the computation complexity is reduced considerably.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.10
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• pp.2443-2450
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• 2014

In the motion recognition system using depth image, the depth image is converted to the real world formed 3D point cloud data for efficient algorithm apply. And then, output depth image is converted by the projective world after algorithm apply. However, when coordinate conversion, rounding error and data loss by applied algorithm are occurred. In this paper, when convert 3D point cloud data to depth image, we proposed efficient conversion method and its hardware implementation without rounding error and data loss according image size change. The proposed system make progress using the OpenCV and the window program, and we test a system using the Kinect in real time. In addition, designed using Verilog-HDL and verified through the Zynq-7000 FPGA Board of Xilinx.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.801-804
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• 2001

LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성 신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다[1]. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 비교 평가한 알고리즘은 첫 번째, 기존의 real root 알고리즘, 두 번째는, LSP 파라미터의 분포 특성을 조사하여 이를 토대로 검객구간의 순서와 검색간격을 달리한 경우, 세 번째는 검색 시 mel scale을 사용한 알고리즘이다. 실험결과, 기존의 real root 방식에 비하여 두 가지 방식 모두가 변환시간의 40% 이상이 감소되는데 반하여 통일한 관을 찾음을 알 수가 있었고, 특히 분포특성을 이용하여 검색순서와 간격조절을 한 경우에 있어서, 기존의 방식보다 40%이상이 감소되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.3-5
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• 1999

나눗셈 알고리즘은 다른 덧셈이나 곱셈 알고리즘에 비해 복잡하고, 수행 빈도수가 적다는 이유로 그동안 고속 나눗셈의 하드웨어 연구는 활발하지 않았다. 그러나 멀티미디어의 발전 및 고성능의 그래픽 랜더링을 위한 보다 빠른 부동소수점연산기(FPU)가 필요하게 되었으며, 이에 따라서 고속의 나눗셈 연산기의 필요성이 증가하게 되었다. 특히, 전체의 수행 시간 향상을 위해서라도 고속 나눗셈 연산기의 중용성은 더욱 부각되고 있다. 그러나 고속 나눗셈 연산기는 연산 속도와 크기라는 서로 상반되는 요소를 가지고 있다. 즉, 연산 속도가 빠르면 크기는 늘어나고, 크기를 줄이면 연산 속도는 늦어지게 된다. 본 논문은 높은 자릿수(Very-High Radix) 나눗셈 알고리즘에서 영역변환상수를 구하는 방법으로 연산이 아닌 검색테이블(Look-up Table)을 이용한다. 그리고 검색테이블의 크기를 줄이는 방법으로 영역변환상수의 범위 분석 및 캐리 저장형을 이용한 검색테이블 분할 방법을 이용하였다. 전체적으로는 영역변환상수를 구하는 연산주기가 필요없게 되므로 나눗셈 연산기의 영역 크기의 변화가 적으면서 연산 속도는 빨라졌음을 알 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.5
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• pp.1357-1366
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• 1998

In this paper, we propose the method that extract shape features using the DCT(Discrete Cosine Transform) via simple invariant normalization. To retrieve effectively, we used measures, circularity and eccentricity, as filters to reduce the number of retrieved images. The experimental results show that our method is better than the methods of Fourier Descriptors and Moment Invariant for various leaf images.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.249-252
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• 2010

LPC 계수를 LSP 변환하는 방법에는 복소근, 실근, 비율 필터, 체비셰프 급수, 적응적 순차형 최소제곱 평균 방법(adaptive sequential LMS) 등이 있다. 이 방법들 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 실근 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 LPC에서 LSP로 변환하는 4가지 고속 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방식에서는 검색간격에 멜 스케일을 적용하였고, 두 번째는 홀수번째 LSP 파라미터의 분포도를 이용하여 검색순서를 조정한 방법이다. 세 번째 방식과 네 번째 방식에서는 각각, 모음 특성, LSP 분포특성과 해상도를 이용하여 계산시간을 단축하였다. LSP 변환시간은 4가지 방법 모두 35~50% 단축되었다. 또한 실험결과에서는 각 알고리즘의 고유한 특성에 대하여 분석한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.3
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• pp.672-682
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• 1996

In this paper, we propose an algorithm to transform an object calculus into an object algebra. The algorithm translates the calculus expression into an equivalent algebra expression, and it maps the object algebra expression to an object algebra operator graph. This translation algorithm not only generates an efficient access plan of queries, but also proves the equivalent expressiveness of queries.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.442-446
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• 2010

본 논문에서는 거리변환 기반의 정밀한 fiducial 마크 정렬 알고리즘을 제안한다. 거리변환은 물체의 중심에 가중치를 가지는 특성이 있는데 이는 AOI 공정에서 에칭, 이동과 같은 다양한 요소들로부터 획득되는 타겟영상에 대하여 강인하게 물체의 중심으로 매칭할 수 있도록 한다. 제안한 방법은 우선 입력 타겟영상에 대하여 이진화를 진행하고, 다음 모델과 타겟영상에 대하여 거리변환을 이용하여 거리특징을 추출하고, 추출된 모델과 타겟영상에 대한 거리특징을 NCC(Normalized Cross Correlation)를 이용하여 매칭한 후, 매칭 스코어에 대하여 Sub-pixel 분석을 진행하여 sub-pixel 레벨의 정확도를 가지도록 한다. 실험결과로부터 제안한 거리특징을 이용한 매칭 알고리즘이 기존의 픽셀 밝기 값을 이용한 매칭보다 강인하고 정확하게 매칭됨을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.1A
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• pp.71-79
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• 2010

The algorithm of multiple channel signal processing requires the flexibility of variable frequency band, efficient allocation of transmission power, and flexible frequency band reallocation to satisfy various service types which requires different transmission rates and frequency band. This paper proposes an improved multiple channel signal processing for converting the frequency band of multiple carrier signals efficiently using a window function and DFT in the time domain. In contrast to the previous algorithm of multiple-channel signal processing performing band-pass signal processing in the frequency domain, the proposed algorithm is a method of block signal processing using a window function in the time domain. In addition, the complexity of proposed algorithm of the window function is lower than that of the previous algorithm performing signal processing in the frequency domain, and it performs the frequency band transform efficiently. The computer simulation result shows that the perfect reconstruction of output signal and the flexible frequency band reallocation is performed efficiently by the proposed algorithm.