• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.35-46
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• 1999

본 논문에서는 시간적 조건에서 실행시간을 개선한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 논리식을 DAG로 구성하여 각 노드를 검색한 후. 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 최상위 노드만을 복제(replication)하여 DAG를 팬 아웃 프리 트리로 재구성함으로써 지연시간과 CLB의 개수가 최소화되며 실행 시간도 개선하였다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 초기비용과 전체비용을 계산하여 CLB의 k-OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고. 주어진 소자의 CLB안에 있는 k-OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 실행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TMCPLD에 비해 실행 시간이 20.3% 감소되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.115-126
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• 2012

동영상에 포함되는 인공 캡션은 영상과 관계있는 의미정보를 포함한다. 이러한 영상을 표현하는 정보를 이용하기 위해 캡션을 추출하는 연구는 근래에 들어 활발히 진행되고 있다. 기존 방법들은 대부분 정지영상에서 캡션을 검출하였다. 하지만 동영상의 경우에는 유용한 시간정보가 있다. 따라서 본 연구는 이러한 시간정보를 사용한 캡션영역 검출방법을 제안한다. 먼저, 캡션후보영역 검출을 위해 문자출현맵을 생성하고, 후보영역 매칭 과정에서 지속후보영역을 검출한다. 검출된 지속후보영역의 소멸성 검사를 통해 캡션의 소멸 여부를 검출하고 소멸된 캡션 일 경우 시 공간정보에 의한 병합과정을 통해 캡션후보영역을 결정한다. 마지막으로 결정된 캡션후보영역을 검증하기 위하여 에지 방향 히스토그램을 이용한 신경망 인식기를 통하여 최종캡션영역을 검출한다. 실험을 위해 다양한 크기와 형태, 위치의 캡션을 포함하는 동영상에 대해 영역검출의 성능을 평가하고자 Recall과 Precision을 이용하여 제안하는 방법의 영역검출에 대한 효율성을 입증한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.53-64
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• 2000

본 논문은 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행함으로써 우수한 분할 성능을 얻을 수 있는 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들의 절대값을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로, 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정규화된 색차합 영상의 상위 6비트를 비트연산하여 Y/C 비트 평면합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 Y/C 비트 평면합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 정교한 분할 결과를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있다. 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성을 갖는 영상들에 전역적인 파라미터를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, Y/C 비트 평면합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.420-438
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• 2004

이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정의이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 자기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산 값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.