• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.12 no.3
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• pp.186-191
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• 2019

In this paper, we propose a implementation approach of the high-speed feature extraction algorithm. The proposed method is based on the block type classification algorithm which reduces the computation time when target macro block is divided to smooth block type that has no image features. It is quantitatively identified that occurs at 29.5% of the total image using 200 standard test images with $64{\times}64$ macro block size. This means that within a standard test image containing various image information, 29.5% can reduce the complexity of the operation. When the proposed approach is applied to the Canny edge detection, the required latency of the edge detection can be completely eliminated, such as 2D derivative filter, gradient magnitude/direction computation, non-maximal suppression, adaptive threshold calculation, hysteresis thresholding. Also, it is expected that operation time of the feature detection can be reduced by applying block type classification algorithm to various feature extraction algorithms in this way.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.28 no.2
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• pp.21-28
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• 2022

ASTC is one of the standard texture formats supported in OpenGL ES 3.2 and Vulkan 1.0 (and later versions), and it has been increasingly used on mobile platforms (Android and iOS). ASTC's most important feature is the block size configuration, thereby providing a trade-off between compression quality and rates. With the higher number of textures, however, it is difficult to manually determine the optimal block sizes of each texture. To solve the problem, we present a new approach based on PSNR values to automatically determine the ASTC block size. A brute-force approach, which compresses a texture on all block sizes and compares the PSNR values of the compressed textures, can increase the compression time by up to 14 times. In contrast, our three-step approach minimizes the compression-time overhead. According to our experiments on a texture set including 64 various textures, our method determined the block sizes from 4×4 to 12×12 and reduced the size of compressed files by 68%.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.4
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• pp.477-486
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• 2022

In this paper, we propose a novel intra-prediction method using convolutional neural network (CNN) to improve a quality of a predicted block in VVC. The proposed algorithm goes through a two-step procedure. First, an input prediction block is generated using one of the VVC intra-prediction modes. Second, the prediction block is further refined through a CNN model, by inputting the prediction block itself and reconstructed reference samples in the boundary. The proposed algorithm outputs a refined block to reduce residual signals and enhance coding efficiency, which is enabled by a CU-level flag. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves improved rate-distortion performance as compared a VVC reference software, I.e., VTM version 10.0.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.449-450
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• 2020

최근 블록체인이 많은 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 블록체인과 관련된 개발 도구에 포함된 보안약점을 분석하고 그 보안약점을 진단하기 위한 정보를 기반으로 분류한다. 또한 일부 보안약점의 예를 통하여 진단하기 위한 알고리즘을 llvm의 Clang 도구에 적용하기 위한 방법을 연구한다. 이를 통하여 블록체인과 관련된 보안약점을 분류하고 그에 대한 진단 방법을 연구하였다. 향후 기존 정적 분석 도구를 확장함으로써 진단 성능을 높일 수 있을 것이며, 줄리엣 코드와 같은 벤치마크 테스트를 통해 그 결과를 비교해볼 수 있을 것이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.1
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• pp.60-64
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• 2011

In this paper, we propose a new post-processing technique that removes blocking and ringing artifacts in Block discrete cosine transformation (BDCT)-coded images using bilateral filtering. The selection of filter parameters is a key issue in the application of a bilateral filter because it significantly affects the result. An efficient method of selecting the bilateral filter parameters is presented. The experimental results show that the proposed approach alleviates the artifacts efficiently in terms of PSNR, MSDS, and SSIM.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.641-644
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• 2019

블록체인은 탈중앙화된 신뢰 기반 분산 데이터베이스로 높은 신뢰성과 보안성을 제공하지만 기존의 블록체인들은 확장성이 떨어진다는 문제를 지닌다. 이 문제를 해결하기 위해 기존의 방법들은 소수의 대표노드들을 선출하여 합의 과정을 간소화 하려 하였다. 그러나 이러한 시도는 대표 노드를 선출하기 위해 지분 기반 투표 방식을 사용하기 때문에 많은 지분을 가진 노드들에게 권한이 집중될 수 있다는 한계를 갖는다. 본 연구는 이러한 한계점을 해결한 대표노드 선출/해임 모델을 소개한다. 제안 방법은 Raft 의 투표 알고리즘을 확장하여 대표노드의 공정한 선출과 대표노드의 부적절한 행위를 예방한다. 제안 방법은 모델 검증을 통해 도달 가능성, 안전성, 활동성이 확인되었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.5
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• pp.28-36
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• 2013

Motion-compensated frame interpolation (MCFI) techniques in video signal processing have many application areas. Frame rate up-conversion (FRUC) or distributed video coding (DVC) technique needs an effective MCFI algorithm. For these applications, it is necessary to develop an effective post-processing technique to improve visual qualities or to reduce virtual channel noises, resulting in the reduced channel bit rate. This paper proposes a reliability evaluation method based on spatio-temporal characteristics for motion-compensated interpolated blocks. The proposed algorithm investigates the temporal matching characteristics for current frame and then is designed in such a way that it can measure temporal characteristics as well as the spatial ones. Through computer simulations, it is shown that the proposed method outperforms the conventional temporal matching method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.45-58
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• 1997

본 논문에서는 중요한 정보의 형태 중 하나인 영상 정보를 빠르고 정확하게 송수신하기 위하여 사용되는 영상 압축 방법 중 간단하면서도 좋은 성능을 가진 기존의 Block Truncation Coding(BTC)을 기반으로 하여 더욱 발전된 성능의 BTC를 구현하기 위한 방법을 제안한다. 인간의 시각적인 특성을 이용하여 각 블록을 명암에 따라 판단하여 차별된 양자화기를 사용함으로써 높은 압축에도 시각적인 측면뿐만 아니라 수치적인 측면에서 더욱 개선된 영상을 얻을 수 있었다. 또한, 모서리 부분의 특성이 잘 보존되도록 한 블록 안의 평균과 로그평균의 차를 이용하여 블록 안의 임계값을 결정하는 새로운 형태의 적응성 BTC 구현을 제안하여 BTC의 상반된 두 가지 특성인 압축률과 오차율을 개선시켰다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.73-81
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• 2011

In this paper, an improved block-based background modeling technique using adaptive parameter estimation that judiciously adjusts the number of model histograms at each frame sequence is proposed. The conventional block-based background modeling method has a fixed number of background model histograms, resulting to false negatives when the image sequence has either rapid illumination changes or swiftly moving objects, and to false positives with motionless objects. In addition, the number of optimal model histogram that changes each type of input image must have found manually. We demonstrate the proposed method is promising through representative performance evaluations including the background modeling in an elevator environment that may have situations with rapid illumination changes, moving objects, and motionless objects.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.75-78
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• 2004

H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 이전의 여러 동영상 부호화 표준에는 없던 새로운 부호화 도구들이 추가되었으며 이를 통하여 보다 높은 압축 효율을 보인다. 추가된 부호화 도구들로 인하여 H.264내의 매크로블록은 이전의 부호화 표준에서 보다 많은 정보를 포함한다. 하나의 매크로블록에 대해서 최대 16개까지의 서로 다른 움직임벡터를 가질 수 있으며 최대 4개의 서로 다른 참조프레임을 가질 수 있다. 또한 다양한 블록크기로의 움직임 추정하며 이는 매크로블록의 모드로서 정의된다. 따라서 H.264내의 매크로블록은 기존보다 많은 움직임벡터를 가질 뿐만 아니라 기존에는 없던 참조 프레임과 매크로블록모드의 정보를 새로이 포함하고 있다. 반면 현재의 H.264내의 시방향 에러은닉기법은 이전 부호화 표준에서 사용하던 방법과 유사한 방법으로 에러가 발생한 블록의 주변 매크로블록의 움직임 벡터만을 고려하여 에러를 은닉한다. 본 논문은 H.264 부호화 표준의 특성을 고려하여 매크로블록이 포함하고 있는 다양한 의기의 움직임벡터 및 참조 프레임 뿐 아니라 주변 매크로블록들의 모드를 이용하여 서로 다른 블록 크기로 에러를 은닉함으로써 매크로블록이 포함하고 있는 정보를 최대한 활용하고 이를 통한 효율적인 에러은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 H.264에서의 시방향 에러은닉 기법과 비교하여 적은 연산량만을 가지면서도 최대 2.17dB까지의 향상된 화질을 나타낸다.