• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2080-2083
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• 2003

본 논문에서는 움직임이 존재하는 부분의 사선 방향 보간 성능을 개선하여 기존의 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화 알고리즘 기법을 개선한 순차 주사화 방법을 제안하였다. 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화를 위하여 밝기 형태 패턴(brightness profile pattern)을 이용하여 필드간의 움직임 정보를 좀 더 정확하게 추출할 수 있었으며 움직임이 있는 부분의 경우 에지의 방향 정보를 이용하여 사선 방향 보간을 수행함으로써 전체적인 순차 주사 변환 화질을 개선할 수 있었다. 제안된 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 다양한 동영상에 대해서 성공적으로 적용됨을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.129-133
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• 1997

카메라로부터 얻은 영상은 이를 얻는 과정에서 카메라의 떨림 및 추가되는 노이즈에 의하여 손상을 입을 수 있으며, 이런 과정으로 손상된 영상에는 움직임 번짐현상(motion blur)이 발생하며 이는 영상의 명확도를 현저하게 떨어지게 한다. 움직임 번짐현상은 주파수 영역에서 움직임의 방향으로 주기적인 영점을 발생시키며 그 주기는 움직임의 길이에 반비례한다. 이러한 영점은 원 영상에 의한 영점과 노이즈에 의하여 소실되므로 이들의 영향을 power 영역에서의 평균법으로 최소화시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 원영상과 노이즈의 영향인 최소화된 상태에서 2차원 cepstrum을 통하여 번짐현상을 주기와 방향을 계산해내는 알고리즘을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.328-331
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• 2015

본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬에서 움직임 벡터들의 방향과 크기를 고려한 알고리듬을 제안하였다. EBME는 높은 연산량을 요구하기 때문에 프레임 내의 x, y방향 각각의 평균 움직임 벡터크기를 이용하여 동적 프레임과 정적프레임을 판단하고, EBME 수행여부를 결정하여 연산량을 줄인다. 또한 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 비교하여 MVS(Motion Vector Smoothing)단계 수행여부를 판단함으로써 연산량을 줄인다. 제안하는 알고리듬을 적용한 실험 결과 기존의 EBME 알고리듬에 비해 수행시간은 단축되었으나 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 향상 되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1330-1336
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• 2004

본 논문에서는 동영상 부호화 기의 성능을 개선하기 위한 최소 자송 기반 적응 움직임 벡터 예측 알고리즘을 제안 하고자 한다. 적응 움직임 벡터 예측 방식은 동영상 움직임 벡터의 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특정지어 진다는 것을 바탕으로 최소 자승(Least Squared) 기반의 선형 움직임의 계수들을 통계적 특성에 따라 최적화하는 방식이지만 상기 방식은 애우 높은 계산 량을 요구하는 단정을 지니고 있다. 본 논문에서는 공간적인 움직임 변화 방향성을 가지는 최소 자승 최적화를 기반으로 움직임 예측기의 계수를 적응적으로 조절하여 움직임 예측 오류뿐만 아니라 계산 량도 감소시키는 방식에 대해 기술한다. 실험을 통해 제안된 방식의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권6호
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• pp.804-810
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• 1999

본 논문은 최근 연구가 고조되고 있는 지적 인터페이스에 대한 연구로서, 장애인 복지와 공학적인 일반성을 고려하여 수화를 인식하였다. 장애인의 수화를 인식한다는 입장에서 심리적 부담을주지 않고 최소한의 제한조건만을 설정하여 수화의 흑백동영상을 입력으로 하였다. 수화인식에서 손의 형상과 움직임 방향정보가 제일 중요함을 감안하여 각각 그 정보를 추출하고 인식에 적용하는 방법을 개발하여 그 유효성을 보였다. 즉 형상정보의 추출 및 인식에 대해서는 형상정보만이 중요한 수화 지문자 자음 14자를 대상으로 하여 인식하는 과저을 보였다. 또한 손의 움직임 정보에 대해서는 움직임 방향마이 중요한 정보가되는 간단한 수화 단어 9개를 대상으로 인식하여 그 과정과 방법을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.66-69
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• 2017

본 논문에서는 프레임율 향상 기법 (Frame Rate Up-Conversion, FRUC)에 사용되는 새로운 움직임 예측(motion estimation)알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 단 방향 움직임 예측(unilateral motion estimation)에 의해 순방향 및 역방향의 움직임 벡터(motion vector)를 독립적으로 추정한다. 움직임 벡터를 찾은 후, weighted motion vector smoothing(WMVS)가 적용된다. 다음으로, 보간 프레임 (interpolated frame)의 관점에서 현재 블록의 인접 블록들의 모션 벡터들을 후보들로 사용하여 현재 블록과 가장 잘 일치하는 움직임 벡터를 찾는다. 그 후, 선택된 움직임 벡터를 현재 블록의 유도 움직임 벡터 (guidance motion vector)로 정한다. 그런 다음 motion vector shifting error 를 없애기 위해 motion vector refinement (MVR)가 진행된다. 마지막 단계에서는 각 움직임 벡터의 신뢰도를 계산하여 순방향 및 역방향 움직임 벡터 중 최종 움직임 벡터를 선택한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.87-90
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• 1998

움직임 열화(motion blur)현상은 카메라와 피사체간의 상대적임 움직임에 발생되는 영상의 번짐 현상으로, 본 논문에서는 새롭게 제시한, 노이즈의 분산을 산출해 내기 위한 노이즈 지배영역과, 움직임 열화와 각도와 길이를 추정해내기 위한 신호 지배영역을 통하여 움직임 열화의 파라메터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 새롭게 제안한 가변가중치(weight)를 적용한 최소자승법(Least Man Square)은 극점 자취의 방향 추정에 있어 정밀한 측정이 가능케 한다. 열화의 방향이 얻어지면, 1차원 셉스트럼(Cepstrum)방법으로 빠르게 움직임 열화의 길이를 구할 수 있게 된다. 이러한 방법으로 얻어진 정보들을 이용하여, 실제 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권4호
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• pp.239-245
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• 2010

기존의 회화적 렌더링은 영상 기울기(image gradient) 정보를 사용해 스트로크의 방향, 크기, 길이 등을 결정하였다. 영상 기울기는 객체의 모양을 표현하는데 있어서 유용한 정보이지만 풍경화에서 표현되는 객체(물, 나무 등)의 현재 움직임이나 흐름을 나타낼 수 없는 한계를 가진다. 실제 화가들의 그림에서, 객체의 실제 움직임에 기반한 브러시 스트로크는 관찰자에게 객체의 움직임을 보다 쉽게 인지할 수 있게 하며, 그림이 그려질 당시의 느낌을 보다 생동감 있게 전달할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 풍경화의 주 대상이 되는 객체들의 움직임 정보를 기반으로 동적인 객체의 움직임을 효과적으로 표현할 수 있는 회화적 스트로크 생성에 관한 연구를 제안한다. 이를 위해 동일한 시점을 가진 순차영상 집합으로부터 표현하고자 하는 장면의 움직임 정보(크기, 방향, 편차)을 추출한다. 그리고 움직임의 크기가 큰 영역은 움직임의 방향에 기반하여 스트로크를 생성하며 움직임의 정보가 작은 영역은 영상 기울기 값을 기반으로 방향을 결정한다. 우리의 알고리즘은 사실적인 움직임의 방향을 표현하는데 유용하며 이는 풍경화영상을 렌더링 하는데 유용하다.

• 방송과미디어
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• 제7권3호
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• pp.19-23
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• 2002

본 장에서는 H.26L 비디오 코덱에 적용되는 움직임 보상 기법(motion compensation) 및 B 픽쳐(Bi-predictive picture) 에 대해 다루기로 한다. 먼저 H.26L 비디오 코덱이 H.263 또는 MPEG-4 Part 2와 같은 종래 비디오 코덱들과 움직임 보상 관점에서 다른 점을 살펴보면, 복수개의 레퍼런스 픽쳐(multiple reference picture) 로부터 움직임 추정 (motion estimation) 밀 움직임 보상을 수행하고, 16x16 매크로 블록 크기부터 16x8, 8x16, 8x8블록 크기에서 매크로 블록 모드 타입이 결정되고 8x8 모드는 다시 8x4, 4x8, 4x4 단위에서 서브 모드 타입이 결정된다. 따라서 한 개의 매크로블록은 최대 16개의 모션벡터를 깆을 수 있다. 또한 복수개의 레퍼런스 픽쳐와 다양한 블록 타입을 적용함에 따라 모션벡터 예측(PMV: prediction of motion vector) 은 현재 블록과 이웃하는 블록들 사이의 레퍼런스 픽쳐 인덱스 비교 및 현재 블록 타입이 16x8또는 8x16 일 때 방향성 예측을 허용하는 새로운 기법들이 소개되어 있다. 그리고 코딩 효율을 높이기 위한 방법으로서 1/4 pel 단위의 움직임 보상을 하여 블록의 예측 정확도를 높이도록 하고 있다. 한편, H.26L에서의 B 픽쳐는 종래 비디오 코덱에 비해 확장된 정의를 갖고 있다. 예를 들어, 종래의 비디오 코덱에서는 B 픽쳐가 시간 스케일러빌러티(temporal scalability)에 사용됨에 따라 레퍼런스 픽쳐로서 사용될 수 없지만, H.26L은 B 픽쳐가 레퍼런스 픽쳐로서 사용되는 것을 허용하고 있다. 또한 종래의 B 픽쳐가 양방향에서 움직임 보상을 한 것과 달리 H.26L은 동일 방향에 존재하는 두개의 레퍼런스 픽쳐에서도 움직임 보상을 허용한다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.565-573
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• 2007

본 논문에서는 JVT에서 표준화가 진행 중인 다시점 비디오 부호화의 부호화 효율을 높이기 위해 다시점 비디오의 예측구조의 특성을 고려하여 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화에서 시간 방향과 뷰 방향의 예측을 수행하면서 서로 다른 성향의 움직임벡터가 발생된다. 또한 주변 블록에서 시간 방향과 뷰 방향 참조의 움직임벡터가 혼재하는 상황에서 동일한 성향의 움직임벡터가 선택되지 않는 경우가 발생되어 움직임벡터의 예측 효율이 저하된다. 이에 다시점 비디오 부호화의 예측구조에 따라 움직임벡터 예측값을 선택할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 움직임벡터 예측값 선택 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, JMVM 3.6에서 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 사용하는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약$0.03{\sim}0.1$ dB 정도 향상되었다.