• The Journal of Information Technology
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• v.6 no.1
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• pp.71-84
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• 2003

In this paper, it is presented the efficient system for data recognition using the proposed binary code images. The proposed algorithm finds the position of binary image. Through the process of the block region classification, it is classified each block with the edge region using the value of gray level only. Each block region is divided horizontal and vertical edge region. If horizontal edge region blocks are classified over six blocks in any region, the proposed algorithm should search the vertical edge region in the start point of the horizontal edge region. If vertical edge region blocks were found over ten blocks in vertical region, the code image would found. Practical code region is acquired from the rate of the total edge region that is computed from the binary image that is processed with the average value. In case of the wrong rate, it is restarted the code search in the point after start point and the total process is followed. It has a short time than the before process time because it had classified block information. The block processing is faster thant the total process. The proposed system acquires the image from the digital camera and makes binary image from the acquired image. Finally, the proposed system extracts various characters from the binary image.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.859-862
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• 2004

본 논문에서는 감시 장소의 기준 영상과 현재 영상의 블록별 특징 값만을 비교하여 영상을 검출하고 이 영상을 모바일 클라이언트로 전송하기 위해서 WAP 풀 기반 영상전송 방법을 사용하여 WIPI SDK로 구현함으로써 감시 영상의 변환과 전송을 실시간으로 구현할 수 있었다. 또한, 소형 화상 카메라를 이용하여 PC상에서 구현할 수 있도록 함으로써 저렴한 비용으로 시스템 구축이 가능하도록 하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.1
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• pp.15-27
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• 2017

CRA(Conditional Replenishment Algorithm) was proposed to improve the visual quality of SC-MMH(Service Compatible 3DTV using Main and Mobile Hybrid delivery) which is a kind of hybrid 3DTV system and has been standardized by ATSC. In SC-MMH system, reference view and additional view may have different resolutions and/or encoding methods. To reconstruct 3D view, additional view needs to be enlarged as same as reference view. Although the performance of CRA is quite satisfactory, there may exist some blocky artifacts in the enlarged view since it adopts block-shaped processing unit with quad-tree structure. In this paper, we analyze the main causes of blocky artifacts in CRA and show these artifacts can be successfully suppressed by applying the deblocking filter at receiver side.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.443-446
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• 2004

본 논문에서는 동작 검출 기법을 소형 화상 카메라에 적용하여 감hi 영상을 검출하고 검출된 감시영상은 모바일 환경에서 실시간 모니터링 할 수 있도록 함으로써 실시간 모바일 감시 시스템을 구축하고자 한다. 동작 검출 기법으로는 기존에 사용되던 차 영상의 화소 값을 이용한 검출 기법을 보완한 블록단위의 특징 값을 비교하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영상처리에서 프레임 메모리를 사용하지 않고, 기준 영상과 현재 영상의 블록별 특징 값만을 비교하기 때문에 처리 속도가 현저하게 향상되었다. 추출된 감시 영상을 전송하기 위한 모바일 클라이언트는 국내 모바일 표준 플랫폼 규격으로 사용하고 있는 WIPI SDK를 이용해 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.145-148
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• 2004

본 논문에서 제안한 실시간 모바일 감시 시스템은 소형 화상 카메라를 이용하여 PC상에서 구현할 수 있도록 함으로써 저렴한 비용으로 시스템 구축이 이루어 졌고, 동작 검출을 위한 영상처리에서 프레임 메모리를 사용하지 않고, 기준 영상과 현재 영상의 블록별 특징 값만을 비교하기 때문에 처리 속도가 현저하게 향상되었다. 검출된 영상을 모바일 클라이언트로 전송하기 위해서 WAP 풀 기반 영상 전송 방법을 사용하여 WIPI SDK로 구현함으로써 감시 영상의 변환과 전송을 실시간으로 구현할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.727-730
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• 2004

영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1532-1535
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• 2013

변환 블록은 영상 압축에서 데이터를 공간적 영역에서 주파수 영역으로 변환해줌으로써 압축의 효율성을 높이는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 고성능 HEVC를 위한 4개의 TU 모드($4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$)를 지원하는 변환 블록 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 변환 블록의 하드웨어 구조는 공통 연산기를 사용하여 각 TU 모드에 맞는 행렬 계수들 간의 연산을 수행한다. 또한 병렬적인 구조로 설계하여 $4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$ 크기 TU 모드의 행렬 연산을 처리하는 사이클수가 35cycle로 동일하게 처리된다. TSMC 180nm CMOS 공정 라이브러리를 통해 합성한 결과 $4k(3840{\times}2160)@30Hz$의 영상을 기준으로 최대 동작주파수는 400MHz이고 총 게이트 수는 159k이며, 10-Gpels/cycle의 처리량을 갖는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.560-565
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• 2007

본 논문에서는 H.264 동영상 표준의 가변 움직임 블록을 위한 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 움직임 예측은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 예측과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 부화소 단위까지의 움직임 추정은 실제 움직임 벡터를 찾아낼 수 있지만, 이를 구하기 위한 계산량이 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 기준점을 기준으로 기준점으로부터 $\pm1$ 화소 내에서 두 번째로 작은 오차 값이 있는 특성 및 부화소 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색점을 줄임으로써 연산 처리 속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법에서는 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SATD를 갖는 점과 참조 영상으로부터 추출한 PMV를 비교하여 기준점을 정한 후, 기준점 주위의 8개의 화소 위치 가운데 두 번째로 SATD값이 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 수행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SATD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존의 JM에서 사용한 고속 움직임 예측 알고리즘에 비해 PSNR값에 큰 변화가 없고, 움직임 벡터 예측 시간 면에서 약 18%의 시간을 줄이는 결과를 보였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.9
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• pp.1-6
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• 2019

One method for image recognition is template matching. In conventional template matching, the block matching algorithm (BMA) is performed while changing the two-dimensional translational displacement of the template within a given matching image. The template size and shape do not change during the BMA. Since only two-dimensional translational displacement is considered, the success rate decreases if the size and direction of the object do not match in the template and the matching image. In this paper, a variable is added to adjust the two-dimensional direction and size of the template, and the optimal value of the variable is automatically calculated in the block corresponding to each two-dimensional translational displacement. Using the calculated optimal value, the template is automatically transformed into an optimal template for each block. The matching error value of each block is then calculated based on the automatically deformed template. Therefore, a more stable result can be obtained for the difference in direction and size. For ease of use, this study focuses on designing the algorithm in a closed form that does not require additional information beyond the template image, such as distance information.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.6
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• pp.1121-1125
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• 2004

This paper is studied the fast block mode decision algorithm for H.264/AVC. The fast block mode decision algorithm is consist of block range decision and merge algorithm. The block range decision algorithm classifies the block over 8$\times$8 size or below for 16$\times$16 macroblock to decide the size and type of sub blocks. The block over 8$\times$8 size is divided into the blocks of 16$\times$8, 8$\times$16 and 16$\times$16 size using merging algorithm which is considered MVD(motion vector difference) of 8$\times$8 block. The sub block range decision reduces encoding arithmetic amount by 48.25% on the average more than the case not using block range decision.