• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.11
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• pp.2169-2177
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• 2015

This paper proposes a new pattern matching module to overcome the increased runtime of previous algorithm using RAM, which was designed to overcome cost limitation of hash-based algorithm using CAM (Content Addressable Memory). By adopting Merge FSM algorithm to reduce the number of state, the proposed module contains state block and entry block to use in RAM. In the proposed module, one input string is compared with multiple entry strings simultaneously using entry block. The effectiveness of the proposed pattern matching unit is verified by executing Snort 2.9 rule set. Experimental results show that the number of memory reads has decreased by 15.8%, throughput has increased by 47.1%, while memory usage has increased by 2.6%, when compared to previous methods.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.21 no.2
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• pp.55-60
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• 2020

In this paper, we propose a fast block matching algorithm of motion estimation using early detection of optimal candidate with high priority and a threshold. Even though so many fast algorithms for motion estimation have been published to reduce computational reduction full search algorithm, still so many works to improve performance of motion estimation are being reported. The proposed algorithm calculates block matching error for each candidate with high priority from previous partial matching error. The proposed algorithm can be applied additionally to most of conventional fast block matching algorithms for more speed up. By doing that, we can find the minimum error point early and get speed up by reducing unnecessary computations of impossible candidates. The proposed algorithm uses smaller computation than conventional fast full search algorithms with the same prediction quality as the full search algorithm. Experimental results shows that the proposed algorithm reduces 30~70% compared with the computation of the PDE and full search algorithms without any degradation of prediction quality and further reduces it with other fast lossy algorithms.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.515-524
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• 2013

In this paper, we propose a novel face authentication method based on LBP matching of individual major blocks in mobile environment. In order to construct individual major blocks from photos, we find the blocks that have the highest similarity and use different numbers of blocks depending on the probability distribution by applying threshold. And, we use multi-radius LBP histograms in the determination of individual major blocks to improve performance of generic LBP histogram based approach. By using the multi-radius LBP histograms in face authentication, we can successfully reduce the false acceptance rate compare to the previous methods. Also, we can see that the proposed method shows low error rate about 7.72% compare to the pervious method in spite of use small number of blocks about 44.59% only.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.3
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• pp.256-261
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• 2010

In this paper, a new nonlinear predictor using general regression neural network(GRNN) is proposed for the subband coding of moving pictures. The performance of a proposed nonlinear predictor is compared with BMA(Block Match Algorithm), the most conventional motion estimation technique. As a result, the nonlinear predictor using GRNN can predict well more 2-3dB than BMA. Specially, because of having a clustering process and smoothing noise signals, this predictor well preserves edges in frames after predicting the subband signal. This result is important with respect of human visual system and is excellent performance for the subband coding of moving pictures.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.225-228
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• 2009

본 논문에서는 인접블록간의 움직임 유사도를 이용하여 불필요한 후보블록을 보다 빠르게 제거하는 PDE기반의 고속 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 인접 블록간의 영상의 유사성에 기초하여 네 개의 인접 매크로블록 가운데 최대 복잡도를 가지는 서브블록의 누적 분포 함수(cumulative distribution function-CDF)와 서브블록별 복잡도가 집중되지 않도록 하기위하여 normalized스캔 방법에 사용하여 효율적으로 계산량을 감소하였다. 제안한 알고리즘은 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 55% 이상의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.4 no.3
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• pp.174-181
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• 2011

A new registration method for IR image and EO image is proposed in this paper. IR sensor is applicable to many area because it absorbs thermal radiation energy unlike EO sensor does. However, IR sensor has difficulty to extract and match features due to low contrast compared to EO image. In order to register both images, we used modified SIFT(Scale Invariant Feature Transform) and block processing to increase feature distinctiveness. To remove outlier, we applied RANSAC(RANdom SAample Concensus) for each block. Finally, we unified matching features into single coordinate system and remove outlier again. We used 3~5um range IR image, and our experiment result showed good robustness in registration with IR image.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.146-147
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• 2009

본 논문에서는 단일 프레임 내에서 인접한 매크로 블록 간의 움직임의 유사도를 이용한 개선된 PDE 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 후보 블록을 효율적으로 제거하기 위하여 인접한 매크로블록간의 유사도를 고려하여 인접 4개의 매크로블록 가운데 서브 블록간 최대 복잡도를 가지는 서브블록의 CDF(cumulative distribution function)와 개선된 매칭스캔 방법을 이용하여 효율적으로 계산량을 줄였다. 제안한 알고리즘은 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 55% 이상의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.401-403
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• 1999

본 논문에서 우리는 제약이 없는 배경화면에서 얼굴의 움직임을 이용한 응시점 추적을 위해 얼굴의 특징점(눈, 코, 그리고 입)들을 찾고 head orientation을 구하는 효？거이고 빠른 방법을 제안한다. 얼굴을 찾는 방법이 많이 연구 되어 오고 있으나 많은 부분이 효과적이지 못하거나 제한적인 사항을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 이진화된 이미지에 기초하고 완전 그래프 매칭을 이용한 유사성을 구하는 방법이다. 즉, 임의의 임계치 값에 의해 이진화된 이미지를 레이블링 한 후 각 쌍의 블록에 대한 유사성을 구한다. 이때 두 눈과 가장 유사성을 갖는 두 블록을 눈으로 선택한다. 눈을 찾은 후 입과 코를 찾아간다. 360$\times$240 이미지의 평균 처리 속도는 0.2초 이내이고 다음 탐색영역을 예상하여 탐색 영역을 줄일 경우 평균 처리속도는 0.15초 이내였다. 그리고 본 논문에서는 얼굴의 움직임을 구하기 위해 각 특징점들이 이루는 각을 기준으로 한 템플릿 매칭을 이용했다. 실험은 다양한 조명환경과 여러 사용자를 대상으로 이루어졌고 속도와 정확성면에서 좋은 결과를 보였다. 도한, 명안정보만을 사용하므로 흑백가메라에서도 사용가능하여 경제적 효과도 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.104-106
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• 2012

소프트웨어 버스마크 (Software Birthmark)는 프로그램 실행 파일로부터 프로그램의 고유한 정보를 추출하는 기법이다. 프로그램의 도용을 판별하기 위해 바이너리로부터 버스마크를 추출하여 원본 프로그램과의 유사도를 측정하거나 악성 코드 탐지에 사용된다. 본 논문에서는 그래프 기반 바이너리 구조 매칭기법을 기반으로 한 버스마크를 제안한다. 제안 기법은 원본 프로그램과 대상 프로그램 사이에서 함수와 함수, 기본 블록과 기본 블록의 매칭 방법을 개선함으로써, 기존 기법에 비해 강인성(Resilience)이 향상된 버스마크를 추출한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.5
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• pp.251-257
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• 2010

In this paper, we propose modified algorithm of motion vector detection for the pixel of image in the optical sensor. It is designed to reduce the amount of operation and have more accuracy in the motion detection than previous block matching algorithm. The proposed algorithm is implemented with Cyclone and fabricated using SEC 0.35um CMOS 1-poly-4-metal technology. The result of test with CARTESIAN ROBOT meets the desired performance.