• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.67-70
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• 2022

최근 딥러닝 방법의 발전하면서 영상처리 및 컴퓨터 비전의 다양한 분야에서 딥러닝 기반의 알고리즘들이 그 이전의 방법들에 비하여 큰 성능 향상을 보이고 있다. 손실 영상 압축의 경우 최근 encoder-decoder 형태의 네트웍이 영상 압축에서 사용되는 transform을 대체하고 있고, transform 결과들의 엔트로피 코딩을 위한 추가적인 encoder-decoder 네트웍을 사용하여 HEVC 수준에 버금가는 성능을 내고 있다. 무손실 압축의 경우에도 매 픽셀 예측을 CNN으로 수행하는 경우, 기존의 예측방법들에 비하여 예측성능이 크게 향상되어 JPEG-2000 Lossless, FLIF, JEPG-XL 등의 딥러닝을 사용하지 않는 방법들에 비하여 우수한 성능을 내는 것으로 보고되고 있다. 그러나 모든 픽셀에 대하여 예측값을 CNN을 통하여 계산하는 방법은, 영상의 픽셀 수 만큼 CNN을 수행해야 하므로 HD 크기 영상에 대하여 지금까지 알려진 가장 빠른 방법이 한 시간 이상 소요되는 등 비현실적인 것으로 알려져 있다. 따라서 최근에는 성능은 이보다 떨어지지만 속도를 현실적으로 줄인 방법들이 제안되고 있다. 이러한 방법들은 초기에는 FLIF나 JPEG-XL에 비하여 성능이 떨어져서, GPU를 사용하면서도 기존의 방법보다 좋지 않은 성능을 보인다는 면에서 여전히 비현실적이었다. 최근에는 신호의 특성을 더 잘 활용하는 방법들이 제안되면서 매 픽셀마다 CNN을 수행하는 방법보다는 성능이 떨어지지만, 짧은 시간 내에 FLIF나 JPEG-XL보다는 좋은 성능을 내는 현실적인 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 이러한 최근의 몇 가지 방법들을 살펴보고 이들보다 성능을 더 좋게 할 수 있는 보조적인 방법들과 raw image에 대한 성능을 평가한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.5
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• pp.33-41
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• 2011

In this paper, we propose a lossless compression scheme for cloud point data of the target construction by using doubleness and decreasing useless information of cloud point data. We use Hough transform to find the horizontal angle between construction and terrestrial LIDAR. This angle is used for the rotation of the cloud point data. The cloud point data can be parallel to x-axis, then y-axis doubleness is increased. Therefore, the cloud point data can be more compressed. In addition, we apply two methods to decrease the number of cloud point data for useless information of them. One is decimation of the cloud point data, the other is to extract the range of y-coordinates of target construction, and then extract the cloud point data existing in the range only. The experimental result shows the performance of proposed scheme. To compress the data, we use only the position information without additional information. Therefore, this scheme can increase processing speed of the compression algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.6
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• pp.114-121
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• 2013

BTC image compression is a simple and easy hardware implementation, is widely used in a video compression techniques required for LCD overdrive. In this paper, methods for reducing compression loss, a multi-level quantization BTC (MLQ-BTC) algorithm is proposed. The process of the MLQ-BTC algorithm is, a input image is compressed and decompressed by Quasi 8-level method and Advanced 2-level BTC method, and select the algorithm with the smallest compression loss. Simulation results show that the proposed algorithm is efficient as compared with PSNR and compression ratio of the existing BTC methods.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.7 s.104
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• pp.639-646
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• 2006

Data compression technologies enable us to store and transfer large amount of data efficiently, and become more and more important due to increasing data size and the network traffic. Moreover, as a result of the increase of computing power, volumetric data produced from various applied science and engineering fields has been getting much larger. In this Paper, we present a volume compression scheme which exploits Daubeches wavelet transform. The proposed scheme basically supports lossy compression for 3D volume data, and provides unit-wise random accessibility. Since our scheme shows far lower error rates than the previous compression methods based on Haar filter, it could be used well for interactive visualization applications as well as large volume data compression requiring image fidelity.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.107-108
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• 2008

본 논문에서는 8-bits의 그레이레벨 영상에서 그레이레벨(gray-level) 값들의 발생 빈도(frequency)에 따른 순위 변환(Ranking-Transformation)을 이용한 효율적인 무손실 압축을 제안한다. 제안한 기법은 서로 인접한 픽셀의 그레이레벨의 쌍에 대한 발생 빈도를 토대로 원 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 순위 값으로 변환시킨다. 이때 부가정보가 발생하지 않도록 입력영상의 픽셀들에 대하여 한 픽셀씩 순차적으로 지정한 순위로 재구성한다. 실험결과, 부가 정보 없이 입력 영상을 압축하게 되어 엔트로피 부호화기를 통한 디지털 영상들의 효율적인 압축 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.182-185
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• 2013

본 논문에서는 효과적인 홀로그래픽 비디오 서비스를 다양한 재생환경에서 제공하기 위한 스케일러블 코딩 방법을 제안한다. 이 방법은 홀로그램과 광원의 차영상을 사용하여 압축을 하는 방식으로 구성된다. 즉, 기존의 스케일러블 코딩방식인 홀로그램 해상도 스케일러블 코딩과 광원의 화질 스케일러블 코딩 방식을 조합하여 새로운 알고리즘을 제안한다. $1,024{\times}1,024$ 크기의 홀로그램의 차영상에 대해서는 손실압축, 광원의 차영상은 무손실 압축을 이용하여 스케일러블 코딩을 수행함으로써 적응적인 서비스가 가능하도록 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1177-1178
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• 2011

본 논문은 선형 압축기 구동용 시스템의 손실 저감을 위한 공진형 인버터의 설계에 대하여 연구 하였다. 공진형 인버터 손실 저감을 위해 선형 액츄에이터의 등가모델 파라메타를 유한요소해석으로 제시하고, 비선형 특성을 고려한 직렬 공진형 인버터의 손실을 추정하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.17 no.4 s.76
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• pp.65-74
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• 2002

멀티미디어 기술의 이용 증가와 더불어, 영상 압축은 새로운 기능과 보다 나은 성능을 필요로 한다. 정지영상 인코딩 분야에서 이 기술을 언급하기 위하여 JPEG2000이라 하는 새로운 표준이 최근 개발되고 있다. JPEG2000 기술은 기존의 표준기술보다 율왜곡, 영상성능 면에서 우수성을 제공할 뿐 아니라 또한 현재의 표준들이 언급할 수 없는 특징이나 기능들을 제공해준다. JPEG2000의 대표적 기술적인 특성으로는 무손실/손실 압축, 무손실 코딩에의 내포된 손실, 화소 정확성과 해상 등에 의한 진보적인 전달, 비트 에러 그리고 관심영역 부호화의 견고함 등이 있다. JPEG2000의 필요성이 강조되는 다양한 응용분야로는 인터넷, 컬러 팩스, 인쇄, 스캐닝, 디지털 사진, 원격 탐사, 이동식 적용, 의학 영상, 전자 도서관과 E-commerce 등이 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.5
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• pp.571-578
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• 2002

In this paper, we propose a video sequence coding scheme called AMV (Auxiliary Motion Vector) to minimize error propagation caused by transmission errors over the Internet. Unlike the conventional coding schemes the AMY coder, for a macroblock in a frame, selects two best matching blocks among several preceding frames. The best matching block, called a primary block, is used for motion compensation of the destination macroblock. The other block, called an auxiliary block, replaces the primary block in case of its loss at the decoder. When a primary block is corrupted or lost during transmission, the decoder can efficiently and simply suppress error propagation to the subsequent frames by replacing the block with an auxiliary block. This scheme has an advantage of reducing both the number and the impact of error propagations. We implemented the proposed coder by modifying H.263 standard coding and evaluated the performance of our proposed scheme in the simulation. The simulation results show that AMV coder is more efficient than the H.263 baseline coder at the high packet loss rate.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.6
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• pp.519-526
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• 2013

ECG signal has the feature that is repeated in a cycle of P, Q, R, S, and T waves and is sampled at a high sampling frequency in general. By using the feature of periodic ECG signals, maximizing compression efficiency while minimizing the loss of important information for diagnosis is required. However, the periodic characteristics of such amplitude and period is not constant by measuring time and patients. Even though measured at the same time, the patient's characteristics display different periodic intervals. In this paper, an adaptive multi-level coding is provided by coding adaptively the dominant and non-dominant signal interval of the ECG signal. The proposed method can maximize the compression efficiency by using a multi-level code that applies different compression ratios considering information loss associated with the dominant signal intervals and non-dominant signal intervals. For the case of long time measurement, this method has a merit of maximizing compression ratio compared with existing compression methods that do not use the periodicity of the ECG signal and for the lossless compression coding of non-dominant signal intervals, the method has an advantage that can be stored without loss of information. The effectiveness of the ECG signal compression is proved throughout the experiment on ECG signal of MIT-BIH arrhythmia database.