• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.559-561
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• 2001

본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 변위를 추정할 수 있는 다양한 방법들 중 특정 기반 방식과 영역 기반 방식의 각각의 장점들을 살리고 단점들을 보완하기 위한 방법은 제안한다. 영상의 경계선을 이루는 특징점들은 전체 영상의 5% 내외의 소수로 추출되면서도 많은 양의 영상 정보를 가지고 있으므로, 이 점들에 대해 일정한 매칭 과정을 통해 대응점을 구하고, 이 중 90% 이상의 정확성 매칭 확률을 가진 대응점들을 영상으로 기준점으로 설정한다. 그리고 이러한 기준점 이외의 점들에 대해서는 추출된 기준점들의 순서에 맞추어 Ordering Constraint를 적용시키고 기준점에 따라 블록의 크기가 달라지는 영역 기반 방식을 적용하여 조밀한 변위를 추정하였다. 이렇게 함으로써 영역 기반 방식과 특징 기반 방식의 각각의 장점들을 이용하면서도 특정기반 방식의 문제점인 보간법 문제를 해결하였고, 또한 블록의 크기 따라 계산 시간과 정합 오차가 많이 좌우되는 영역 기반 방식의 단점들을 해결하였다. 또한 기준점을 이용하여 Ordering constraint 기반하에 영역 정보를 이용하므로 좀 더 올바른 순서 조건에 맞추어 대응점을 찾을 수 있고 또한 폐쇄 영역 부분도 쉽게 찾을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.604-606
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• 2001

최근 들어 이미지 모자익은 가상현실과 웹 브라우저 상에서의 가상환경 구축, 관광, 광고 등, 많은 응용분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익을 위해 해결해야 할 주된 문제는 이미지들 간의 중복되는 영역에서 정확한 대응점을 찾는 것이다. 지금까지 이 대응점을 찾기 위한 노력은 시스템의 많은 계산량과 시간을 투자해야만 했다. 또한 대부분의 모자익이 여러 차례의 촬영에 의한 정지 화상들 간의 모자익에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용하여 프레임들 간의 중복되는 영역에서 일정한 비교 영역을 지정하고 그 비교 영역 안에서 대응점을 찾는 블럭 매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 시간을 줄이는 방법을 구현하였다.

• The Journal of Engineering Research
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• v.2 no.1
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• pp.5-11
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• 1997

The flow of granular materials is common to many industrial processes. This paper discusses a methodology which utilizes high speed digital imaging to measure velocity of dry granular solids flowing down an inclined chute under the action of gravity. Glass particles have been used as granular solids in our experiment. The proposed technique utilizes block matching for spatially averaged velocity measurements of the glass particles. The velocity measurements are refined to the subpixel resolution by the variance normalized correlation with interpolation.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.59 no.5
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• pp.314-322
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• 2022

During the shipbuilding process, many blocks are moved between shipyard workshops by block carrying vehicles called a transporter. Because block logistics management is one of the essential factors in enhancing productivity, it is necessary to manage block information with the transporter that moves it. Currently, because a large amount of data per day are collected from sensors attached to blocks and transporters via IoT infrastructure installed in shipyards, automated methods are needed to analyze them. Therefore, in this study, we developed an algorithm that can automatically match the transporter and the working block based on the GPS sensor data. By comparing the distance between the transporter and the blocks calculated from the Haversine formula, the block is found which is moved by the transporter. In this process, since the time of the measured data of moving objects is different, the time standard for calculating the distance must be determined. The developed algorithm was verified using actual data provided by the shipyard, and the correct result was confirmed with the distance based on the moving time of the transporter.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.7
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• pp.991-999
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• 2010

In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm for video encoding. Conventional fast motion estimation algorithms have a serious problem of low prediction quality in some frames. However, full search based fast algorithms have low computational reduction ratio. In the paper, we propose an algorithm that significantly reduces unnecessary computations, while keeping prediction quality almost similar to that of the full search. The proposed algorithm uses distribution probability of motion vectors and adaptive search patterns and block matching criteria. By taking different search patterns and error criteria of block matching according to distribution probability of motion vectors, we can reduces only unnecessary computations efficiently. Our algorithm takes only 20~30% in computational amount and has decreased prediction quality about 0~0.02dB compared with the fast full search of the H.264 reference software. Our algorithm will be useful to real-time video coding applications using MPEG-2 or MPEG-4 AVC standards.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.2 no.8
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• pp.317-326
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• 2013

In this paper, we present an effective method for comparing control flow graphs which represent static structures of binary programs. To compare control flow graphs, we measure similarities by comparing instructions and syntactic information contained in basic blocks. In addition, we also consider similarities of edges, which represent control flows between basic blocks, by edge extension. Based on the comparison results of basic blocks and edges, we match most similar basic blocks in two control flow graphs, and then calculate the similarity between control flow graphs. We evaluate the proposed edge extension method in real world Java programs with respect to structural similarities of their control flow graphs. To compare the performance of the proposed method, we also performed experiments with a previous structural comparison for control flow graphs. From the experimental results, the proposed method is evaluated to have enough distinction ability between control flow graphs which have different structural characteristics. Although the method takes more time than previous method, it is evaluated to be more resilient than previous method in comparing control flow graphs which have similar structural characteristics. Control flow graph can be effectively used in program analysis and understanding, and the proposed method is expected to be applied to various areas, such as code optimization, detection of similar code, and detection of code plagiarism.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.149-152
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• 2007

비전 연구에 있어서 객체 추적은 무엇보다도 중요시 되어 왔다. 특히 비디오 감시 시스템에서의 객체 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상 내에서 움직이는 객체를 추출하고 객체내의 다중 후보블록의 통계적 특징을 이용한 추적 시스템을 구성하였다. 객체를 추적하기 위해서는 먼저 움직이는 객체 추출이 선행되어야 한다. 객체 추출은 영상 내에서 배경 프레임과 매 프레임에서의 현재 프레임간의 차 연산에 의한 가중치를 이용하여 객체의 움직임을 판단하고 추출하였다. 움직이는 객체는 본 논문에서 제안한 다중 후보 블록 알고리즘을 수행하여 추적에 필요한 통계 값을 획득한다. 통계 값으로는 방향성에 필요한 블록의 중심 좌표 값과 객체추적에 필요한 객체간의 매칭 정도를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 민감한 빛의 변화에도 강건하였으며, 특정 블록에 대해서만 연산 수행을 수행하므로 컴퓨터의 연산을 줄여 실시간 추적도 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.855-858
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• 2001

본 논문에서는 교통 정보 제공 시스템에서 기본적으로 필요로 하는 신뢰성 있는 교통데이터 획득을 위한 교통 영상검지기를 ASIC을 이용하여 효과적으로 구현할 수 있는 구조를 제안한다. 본 논문의 교통 영상검지기에서는 먼저 저가의 CMOS 이미지 센서를 이용하여 영상을 획득한다. 그 다음에 영상을 여러 개의 블록으로 분할하고 블록 매칭 기법을 이용하여 각 블록의 모션 벡터, 즉 각 블록이 다음 프레임에서 어느 방향으로 얼마만큼의 거리를 이동했는지를 추적한다. 그 다음에는 블록들의 모션 벡터로부터 자동차의 속도와 크기를 추출한다. 본 논문의 교통 검지기는 실시간으로 시내 도로나 고속도로에서 실시간으로 교통 정보를 검지할 수 있을 뿐만 아니라 보정이 필요 없어 설치가 매우 간편하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.233-234
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• 2009

본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.8
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• pp.47-54
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• 1998

With the increasing popularity of the use of large-volume image database in various application, it becomes imperative to build an efficient and fast retrieval system to browse through the entire database. We present a new method for a content-based image retrieval by using a variable block size and block matching algorithm. Proposed approach is reflecting image features that exploit visual cues such as color and space allocation of image and is getting the fast retrieval time by automatical convergence of retrieval times which adapt to wanting similarity value. We have implemented this technique and tested it for a database of approximately 150 images. The test shows that a 1.9 times fast retrieval time compare to J & V algorithm at the image retrieval efficiency 0.65 and that a 1.83 times fast retrieval time compare to predefined fixed block size.