• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.2
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• pp.242-260
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• 1999

실시간 데이터압축 기법은 저장 시스템의 용량과 저장 시스템간의 대역폭을 동시에 증가시킴으로써 프로세서-메모리, 메모리-디스크간의 성능 격차를 줄이기 위한 새로운 대안으로 연구되어 왔다. 하지만 압축데이타를 복원하는데 소요되는 시간은 압축 기법의 장점을 상쇄시킬 만큼 큰 오버헤드로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 복원 오베헤드를 줄이기 위해 선택적 압축 기법과 복원 오버헤드 감춤 기법들을 적용한 선택적 압축 메모리 시스템을 제안하고 선택적으로 압축된 데이터를 효과적으로 접근하기 위한 캐쉬 구조와 메모리 운용방법을 제시한다. 제안된 선택적 압축 메모리 시스템의 성능은 분석적 모델과 트레이스 구동 방식의 실험을 통해 평가된다. 실험 결과에 따르면 선택적 압축 메모리 시스템의 성능은 데이터의 압축율과 응용 프로그램의 데이터 접근 유형에 따른 압축 블록의 참조율 및 복원 오버헤드를 줄이기 위해 장착된 복원 버퍼의 접근 성공률에 따라 좌우됨을 알 수있다. 복원 버퍼는 대부분의 벤치마크 프로그램들에 대해서 기존의 복원 오버헤드를 70% 이상 줄여 주며 이 경우 일반적인 메모리 시스템에 비해 최대 20%까지의 성능 향상을 보인다. 뿐만 아니라 선택적 압축 기법은 평균 47% 의 데이터 이동시간의 감소와 10%의 온 칩 캐쉬 접근 실패 횟수의 감소 효과를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.229-232
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• 1996

본 논문에서는 공간적 보간을 응용하여 손상된 영상 구획의 데이터를 복원하는 기법을 제시한다. 이러한 기법은 손상된 영상을 부가 정보 없이 복원하는 오류 은폐의 핵심으로 Park[3], Wang[4], Sun[9], Lee[7], Hemami[8] 등에 의해서 여러 가지 기법들이 제안되었다. 그러나 이러한 기법들은 단순히 주변 구획과의 경계면에서의 연속성만을 고려하여 복원하므로 구획 내부의 데이터를 복원하는데 한계가 있으며 계산량도 많은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 기법들의 단점을 극복하기 위하여 Non-Unform Rational B-Spline(NURBS)을 응용한 복원 기법을 제안한다. 제시된 주변 구획의 오류 유무와 윤곽선의 방향에 따라 주변 구획의 화소 정보에 할당되는 가중치를 적절히 변경하여 NURBS를 적용한다. 따라서 윤곽선의 방향을 더욱 견실하게 복원함으로써 주관적, 객관적 관점에서 기존의 기법보다 우수한 영상 구획 복원 성능을 얻을 수 있다. 정지 영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과 제안하는 알고리듬을 기존의 기법보다 30% 구획 손실율에서 0.5 dB이상 성능 향상을 얻을 수 있음을 관찰하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.9
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• pp.2087-2093
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• 2014

In this paper, an orthogonal matching pursuit (OMP) method combined with genetic algorithm (GA), named GAOMP, is proposed for sparse signal recovery. Some recent greedy algorithms such as SP, CoSaMP, and gOMP improved the reconstruction performance by deleting unsuitable atoms at each iteration. However they still often fail to converge to the solution because the support set could not avoid the local minimum during the iterations. Mutating the candidate support set chosen by the OMP algorithm, GAOMP is able to escape from the local minimum and hence recovers the sparse signal. Experimental results show that GAOMP outperforms several OMP based algorithms and the $l_1$ optimization method in terms of exact reconstruction probability.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.175-176
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• 2019

보안 시스템의 중요성이 늘어남에 따라 열악한 CCTV 영상 환경에서의 범죄 예방 및 검거의 중요성이 늘어나고 있다. 본 논문은 CCTV의 제약 환경에 맞는 데이터 취득, 근적외선 및 가시영역 혼합 영상의 분리 및 복원 방법을 제안한다. 데이터 취득 및 학습시킨 데이터의 성능은 PSNR 방법을 이용해 비교하였고, 저조도 영역의 근적외선과 가시영역의 분리 성능은 34dB 이상이 나왔다. 색 복원은 PSNR 측면에서는 22.5dB가 나왔고, 저조도 영역의 분리 성능과 비교하여 낮은 성능을 기록하다. 색복원의 평가 정도는 원본 영상과 주관적 평가방법을 사용하여 비교하였다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.32 no.1
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• pp.36-39
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• 1995

본고에서는 고속선의 항행 안전성과 관련된 공통의 문제로서 파랑중 조종성능에 관해서 언급하 고자 한다. 파랑중 조종성능이 문제시되는 것은 선박이 추파(following seas) 또는 추사 파(quartering seas)를 받으면서 고속으로 항해할 때이다. 보통의 속도 범위에서 운항되는 일반 선박중에서도 컨테이너선, 어선 등과 같이 비교적 속력이 빠른 선박은 추사파중에서 선수 동 요가 크게 일어나며, 보침을 위한 조타량이 커짐과 동시에 힁동요가 심하게 일어나는 것으로 알려져 있다. 이러한 불안정 현상은 정도의 차이는 있을지언정 고속선에서도 마찬가지 경향을 보이고 있다. 파랑중 조종성능을 요약하면 추파 또는 추사파중에서의 복원성과 보침성 문제에 귀착된다, 추사파중에서의 복원성 문제는 선체 중심이 파정에 위치할 때 복원력 저하로써 설명될 수 있으며, 이러한 현상은 파장과 선체 길이가 거의 같고 선속이 파속과 거의 같은 조건하에서 일어난다고 알려져 있다. 이러한 조건을 만족하는 선속은 Froude수 0.4 정도로서 고속선의 운항 범위에 미달되는 속도이다. 추사파중에서의 보침성 문제는 브로칭(broaching-to) 현상으로써 설명될 수 있으며, 브로칭 현상은 파장이 선체 길이의 2배 정도이고, 선속과 파속이 거의 같은 조건하에서 일어난다고 알려져 있다. 이러한 조건을 만족하는 선속은 Froude수 0.56 정도로서 고속선의 운항 범위와 일치하는 속도이다. 따라서 본고에서는 고속선을 대상으로 하기 때문에 복원성 문제는 다루지 아니하고 브로칭 현상에 관해서만 간략히 기술하기로 한다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2018.06a
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• pp.44-44
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• 2018

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.8
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• pp.1784-1789
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• 2013

In this paper, parallel orthogonal matching pursuit (POMP) is proposed to supplement the orthogonal matching pursuit (OMP) which has been widely used as a greedy algorithm for sparse signal recovery. The process of POMP is simple but effective: (1) multiple indexes maximally correlated with the observation vector are chosen at the firest iteration, (2) the conventional OMP process is carried out in parallel for each selected index, (3) the index set which yields the minimum residual is selected for reconstructing the original sparse signal. Empirical simulations show that POMP outperforms than the existing sparse signal recovery algorithms in terms of exact recovery ratio (ERR) for sparse pattern and mean-squared error (MSE) between the estimated signal and the original signal.

• Journal of IKEEE
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• v.19 no.1
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• pp.33-40
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• 2015

Inverse problem in electrical impedance tomography (EIT) is highly ill-posed therefore prior information is used to mitigate the ill-posedness. Regularization methods are often adopted in solving EIT inverse problem to have satisfactory reconstruction performance. In solving the EIT inverse problem, iterative Gauss-Newton method is generally used due to its accuracy and fast convergence. However, its performance is still suboptimal and mainly depends on the selection of regularization parameter. Although, there are few methods available to determine the regularization parameter such as L-curve method they are sometimes not applicable for all cases. Moreover, regularization parameter is a scalar and it is fixed during iteration process. Therefore, in this paper, a novel method is used to determine the regularization parameter to improve reconstruction performance. Conductivity norm is calculated at each iteration step and it used to obtain the regularization parameter which is a diagonal matrix in this case. The proposed method is applied to human thorax imaging and the reconstruction performance is compared with traditional methods. From numerical results, improved performance of proposed method is seen as compared to conventional methods.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.4
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• pp.264-272
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• 2010

Example-based super resolution is a method to restore a high resolution image from low resolution images through training and retrieval of image patches. It is not only good in its performance but also available for a single frame low-resolution image. However, its time complexity is very high because it requires lots of comparisons to retrieve image patches in restoration process. In order to improve the restoration speed, an efficient patch retrieval algorithm is essential. In this paper, we applied various high-dimensional feature retrieval methods, available for the patch retrieval, to a practical example-based super resolution system and compared their speed. As well, we propose to apply the multi-phase candidate reduction approach to the patch retrieval process, which was successfully applied in character recognition fields but not used for the super resolution. In the experiments, LSH was the fastest among conventional methods. The multi-phase candidate reduction method, proposed in this paper, was even faster than LSH: For $1024{\times}1024$ images, it was 3.12 times faster than LSH.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.345-348
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• 2000

본 논문에서는 웨이브릿 변환과 유전자 알고리즘을 이용한 하이브리드 영상복원 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상복원을 위한 전처리로써 분해 및 합성 필터의 이상적인 직교 특성을 가지는 웨이브릿 변환을 이용하여 잡음훼손영상으로부터 고주파성 잡음의 일부를 우선 제거하고 나머지 영상에 대해서는 국부적 최적해로의 고립을 벗어나 전역해 탐색이 가능한 유전자 알고리즘을 적용한다 제안한 하이브리드 방법의 성능평가를 위하여 이진 문자영상과 Lenna 영상을 입력영상으로 인가하여 기존의 단일 유전자 알고리듬을 이용한 방법과 비교실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 하이브리드 영상 복원방법이 기존의 방법에 비하여 약 2dB 향상됨으로써 잡음훼손영상의 복원성능이 우수함을 확인하였다.