• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.328-330
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• 2011

본 논문에서는 OpenMP를 이용하여 HEVC 복호화기의 디블록킹 필터를 병렬화하는 것을 제안한다. 본 논문에서는 HEVC 디블록킹 필터를 병렬화하기 위하여 슬라이스를 병렬 처리가 가능한 코어의 개수만큼의 영역으로 균등하게 분할 한 후 각 영역에 코어를 할당하였다. 각 영역에 할당된 코어들은 자신의 영역 내의 LCU에 대해서 순차 주사 순으로 필터링을 수행하는데, 먼저 영역 내의 모든 LCU에 대하여 수평방향으로 필터링을 수행한다. 이러한 수평방향 필터링이 완료된 후 동일한 영역에 대하여 다시 수직 방향으로 필터링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 OpenMP를 이용한 HEVC 디블록킹 필터 병렬화를 통하여 4-Core 환경에서 복호화기에서 디블록킹 필터링의 수행 시간을 약 2.51배 감소 시켰다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.3
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• pp.75-83
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• 2007

Multithreaded model is an effective parallel system in that it can reduce the long memory reference latency time and solve the synchronization problems. When compiling the non-strict functional programs for the multithreaded parallel machine, the most important thing is to find an set of sequentially executable instructions and to partitions them into threads. The existing partitioning algorithm partitions the condition of conditional expression, true expression and false expression into the basic blocks and apply local partitioning to these basic blocks. We can do the better partitioning if we modify the definition of the thread and allow the branching within the thread. The branching within the thread do not reduce the parallelism, do not increase the number of synchronization and do not violate the basic rule of the thread partitioning. On the contrary, it can lengthen the thread and reduce the number of synchronization. In the paper, we enhance the method of the partition of threads by combining the three basic blocks into one of two blocks.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.342-347
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• 2000

새로운 칼라 영상 압축은 순간 포착과 블록절단 코딩에 기초로 두 개의 대표적인 칼라 중 하나로 할당된 각각의 블록 화소와 겹치지 않은 블록으로 분할된 입력은 블록에서 포착된 어떤 순간으로부터 유래된 해석방식으로 계산된다. 비트맵은 화소의 칼라를 묘사하기 위해 각각의 블록을 일반화하며 별개의 균일한 조건에 의해 설정된 대표적인 칼라는 동일하다고 간주되고 부호 비트를 저장하기 위해 이용된다. 본 연구에서 실험결과에 의해 13이상의 좋은 평균 압축률이 달성될 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.181-184
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• 2005

기존의 비디오 분할 방법은 밝기의 변화가 큰 영상이나 움직임이 큰 영상에 대해서는 정확한 분할이 이루어지지 않았다. 본 논문은 움직임 정보를 이용하여 움직임이 큰 영상에서 좀 더 정확하게 비디오를 분할할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 블록 정합 알고리즘을 이용하여 얻어진 움직임 벡터로부터 움직임 유사도를 찾는 방법을 제안한다. 또 연속된 프레임에서 픽셀의 차이 값을 계산할 때 motion blur 로 생기는 오차를 각 블록의 움직임 크기로 보상하여 좀 더 정확한 픽셀의 차이 값을 계산하는 방법을 제안한다. 이렇게 얻어진 두 가지 정보를 이용하여 discontinuity value 를 계산한다. 움직임이 많은 액션 영화 3 편에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 기존의 움직임 유사도와 픽셀 차이 값을 구하여 샷 경계 검출을 하는 방법보다 좀 더 정확한 샷 경계 검출을 하고 있다는 것을 보여준다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.14 no.6
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• pp.41-47
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• 2013

GP-GPUs are general purposed GPUs for numerical computation based on multiple threads which are originally for graphic processing. GP-GPUs provide cache memory in a form of shared memory which user programs can access directly, unlikely typical cache memory. In this research, we implemented the parallel block LU decomposition program to utilize cache memory in GP-GPUs. The parallel blocked LU decomposition program designed with Nvidia CUDA C run 7~8 times faster than nun-blocked LU decomposition program in the same GP-GPU computation environment.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.22 no.3
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• pp.39-47
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• 2017

The Depth Picture can be Encoded by the Plane Coding Mode that is the Method for Coding Mode by Considering a Part of the Picture as the Plane. In this Paper, we Propose the Method of Determining the Variable-sized Block for Variable Block Coding in the Plane Coding Mode for the Depth Picture. The Depth Picture Can be Encoded in the Plane Coding Through Estimating the Plane Which is Close to Pixels in the Block Using Depth Information. The Variable-sized Block Coding in the Plane Coding can be Applied as Follows. It Calculates the Prediction Error between Predicted Depths by the Plane Estimation and the Measured Depths. If Prediction Error is Below the Threshold, the Block is Encoded by Current Size. Otherwise, it Divides the Block and Repeats Above. If the Block is Divided Below the Minimum Size, the Block is not Encoded by the Plane Coding Mode. The Result of the Simulation of the Proposed Method Shows that the Number of Encoded Block is Reduced to 19% as Compared with the Method Using the Fixed-sized Block in the Depth Picture Composed of one Plane.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.8C
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• pp.1159-1174
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• 2004

In this paper, we present an efficient algorithm for region analysis of business card images acquired in a PDA by using DCT and information pixel density. The proposed method consists of three parts: region segmentation, information region classification, and text region classification. In the region segmentation, an input business card image is partitioned into 8 f8 blocks and the blocks are classified into information and background blocks using the normalized DCT energy in their low frequency bands. The input image is then segmented into information and background regions by region labeling on the classified blocks. In the information region classification, each information region is classified into picture region or text region by using a ratio of the DCT energy of horizontal and vertical edge components to that in low frequency band and a density of information pixels, that are black pixels in its binarized region. In the text region classification, each text region is classified into large character region or small character region by using the density of information pixels and an averaged horizontal and vertical run-lengths of information pixels. Experimental results show that the proposed method yields good performance of region segmentation, information region classification, and text region classification for test images of several types of business cards acquired by a PDA under various surrounding conditions. In addition, the error rates of the proposed region segmentation are about 2.2-10.1% lower than those of the conventional region segmentation methods. It is also shown that the error rates of the proposed information region classification is about 1.7% lower than that of the conventional information region classification method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.137-142
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• 1998

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 무시된 한글 문서의 자동색인이나 문자인식에서 줄바꿈 문자에 대한 공백 삽입 문제 등을 해결하는데 필요하다. 이러한 문서에서 공백이 삽입될 위치를 찾아 주는 띄어쓰기 알고리즘으로 어절 블록에 대한 문장 분할 기법과 양방향 최장일치법을 이용한 어절 인식 방법을 제안한다. 문장 분할은 한글의 음절 특성을 이용하여 어절 경계가 비교적 명확한 어절 블록을 추출하는 것이며, 어절 블록에 나타난 각 어절들을 인식하는 방법으로는 형태소 분석기를 이용한다. 4,500여 어절로 구성된 두 가지 유형의 문장 집합에 대하여 제안한 방법의 띄어쓰기 정확도를 평가한 결과 '공백 재현율'이 97.3%, '어절 재현율'이 93.2%로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.271-273
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• 2005

유전자 분석기술의 발전은 지놈 프로젝트(genome project)와 햅맵 프로젝트(hapmap project)를 가능하게 하였으며 이제는 맞춤형 진단 및 신약 개발 등 실제 사업의 구체화를 가져오게 하였다. 실제 사업에 적용시키기 위해서는 비용 절감의 문제를 해결해야 한다. 그래서 대용량의 유전자형(genotype)데이터를 정확하고 빠르게 일배체형(haplotype)으로 재구성해 줄 수 있는 시스템이 생물 산업 및 제약 산업에서 제기되어 지고 있다. 기존의 연구에서 비록 정확성이 높은 알고리즘들이 개발되어 있지만 기존의 방법들은 계산에 필요한 양이 크기 때문에 대용량 데이터에 대한 처리가 불가능하였다. 우리가 제안하는 시스템은 대용량 데이터를 유동적인 크기로 블록을 분할하여 대용량 데이터 처리 문제를 해결하였다. 또한 나누어진 블록에서 나타나는 모호한 이형접합체(heterozygote)의 위상(phase)의 결정 과정에 LD기반의 블록 분할 방법을 이용함으로써, 추론된 결과의 정확률을 높였다. 구현된 시스템의 성능평가는 ms로 구성한 인공데이터를 사용하여 수행하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.119-126
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• 2005

We propose a new content-based image retrieval using a representative color histogram and directional pattern histogram that is adaptive to the classification characteristics of the image blocks. In the proposed method the color and pattern feature vectors are extracted according to the characteristics o: the block classification after dividing the image into blocks with a fixed size. First, the divided blocks are classified as either luminance or color blocks depending on the saturation of the block. Thereafter, the color feature vectors are extracted by calculating histograms of the block average luminance co-occurrence for the luminance block and the block average colors for the color blocks. In addition, block directional pattern feature vectors are extracted by calculating histograms after performing the directional gradient classification of the luminance. Experimental results show that the proposed method can outperform the conventional methods as regards the precision and the size of the feature vector dimension.