• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.11
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• pp.1474-1482
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• 2004

In this paper, we propose an approach for extracting and filtering block motion vectors using an adaptive weight function. We first extract motion vectors from a sequence of images by using size-varibale block matching and then process them by adaptive robust estimation to filter out outliers (motion vectors out of concern). The proposed adaptive robust estimation defines a continuous sigmoid weight function. It then adaptively tunes the sigmoid function to its hard-limit as the residual errors between the model and input data are decreased, so that we can effectively separate non-outliers (motion vectors of concern) from outliers with the finally tuned hard-limit of the weight function. The experimental results show that the suggested approach is very effective in filtering block motion vectors.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.262-265
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• 2010

본 논문에서는 그래픽 하드웨어와 그래픽 프로그램 기술을 이용하여 고속으로 스테레오 영상의 시차를 추정하는 기법을 제안한다. 우선, 컬러 스테레오 영상에 대하여 mean-shift 기법을 이용하여 컬러를 이용한 영역분할을 수행한다. 분할된 컬러 영역 단위로 가중치를 계산함으로써, 화소단위로 가중치를 계산하는 기존의 방식에 비하여 속도를 높일 수 있다. 블록정합함수를 계산하는 과정에서는 슬라이딩 윈도우 방식을 채택하여, 새로 블록안으로 들어오는 화소열과 빠져나가는 화소열의 정합함수값을 가감하여 화소마다 반복적으로 합산되는 정합함수의 계산량을 크게 줄인다. Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 실험 및 평가를 수행한 결과, VGA 급 스테레오 영상을 기준으로 10 프레임 이상을 처리하면서도 기존의 적응적인 가중치를 갖는 블록정합 방식의 성능과 유사한 결과를 확인하였다. 이러한 고속화 방법을 통하여, 기존의 적응적인 가중치를 이용한 블록정합 방식에 비하여 훨씬 고속으로 스테레오 정합을 수행할 수 있으며, 실시간 시차추정이 필요한 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.305-307
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• 2000

본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망에서 연결선 수를 최소로 하면서 일반화 성능을 향상시키기 위해 가장 널리 쓰여지고 있는 Optimal Brain Surgeon을 이용한 프루닝(pruning)을 기반으로 하여 오차 함수의 가중치 감소항을 추가시키는 방법을 사용한다. 이때 학습 및 프루닝의 성능에 많은 영향을 미치는 가중치 감소항의 방영정도를 베이시안 테크닉에 기반하여 적응적으로 최적화 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 벤치마크 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 순수한 OBS 방법과 고정된 반영정도를 가진 가중치 감소항을 추가시킨 OBS, 그리고 제안하는 적응적 가중치 감소항을 적용한 OBS 방법을 비교하여 제한하는 방법이 기존의 두 방법에 비해 신경망 구조의 최적화 능력이 뛰어남을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.800-802
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• 2003

이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.71-74
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• 2004

본 논문에서는 MAP(maximum a posteriori) 추정방식과 국부통계특성을 이용한 적응적 영상 향상 방법을 제안한다. 원 영상의 에지를 보존 할 수 있는 MAP추정 방식과 인간의 시각 특성을 나타내는 시각 함수를 이용한 가중치 행렬을 사용하였다. MAP 추정 방식은 컨벡스 함수를 최적화하여 원 영상의 에지를 보존하는 방법을 이용하였으며, 시각 함수는 국부 정보의 평균, 분산을 이용하여 정의하였다. 제안 방식으로부터 국부영역의 비용함수에 의해 발생되는 스무딩 정도를 다르게 하여 보간된 영상의 화질을 개선시킨다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인한 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.14 no.6
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• pp.15-29
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• 2018

This paper proposes an enhanced object tracking algorithm to compensate the lack of temporal information in existing particle swarm optimization based object trackers using the trajectory of the target object. The proposed scheme also enables the tracking and documentation of the location of an online updated set of distractions. Based on the trajectories information and the distraction set, a rule based approach with adaptive parameters is utilized for occlusion detection and determination of the target position. Compare to existing algorithms, the proposed approach provides more comprehensive use of available information and does not require manual adjustment of threshold values. Moreover, an effective weight adjustment function is proposed to alleviate the diversity loss and pre-mature convergence problem in particle swarm optimization. The proposed weight function ensures particles to search thoroughly in the frame before convergence to an optimum solution. In the existence of multiple objects with similar feature composition, this algorithm is tested to significantly reduce convergence to nearby distractions compared to the other existing swarm intelligence based object trackers.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.11
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• pp.90-98
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• 2013

The stereo system based on local matching is very popular due to its algorithmic simplicity, however it is limited to apply to various applications because it shows poor quality with low matching rates. In this paper, we propose and design a realtime stereo system based on an adaptive support-weight and the system shows low error rates and realtime performance. Generally, in the adaptive support-weight algorithm the intermediate computing results can not be reused to reduce the number of computations. In this research we modify the scheduling to reuse the intermediate results for the better performance by processing rows and columns separately. The nonlinear functions such as exponential or arc tangent have been designed with piecewise linear and step functions by empirical simulations and error analysis. The proposed architecture is composed of 9 processing elements for realtime performance. The proposed stereo system has been designed and synthesized using Donbu Hitek 0.18um standard cell library and can run up to 350Mhz operation frequency (33 frames per second) with 424K gates.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.545-548
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• 2005

H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법으로 복원된 블록은 주변블록 픽셀들의 평균을 취하기 때문에 그로 인해 생기는 블러링 현상을 피할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 주변블록의 에지정보를 이용하여 인터폴레이션하는 방법이 제안되었으나 에지성분이 다양하거나 에지성분이 없는 경우, 블록을 복원하는 데 있어서 기존 H.264의 복원기법보다 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 주변블록의 정보를 이용하여 손실된 블록의 인터폴레이션의 에지방향을 추정하고 방해함수를 통해서 임계치를 결정하여 적응적으로 에지방향의 인터폴레이션과 가중치평균 인터폴레이션을 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향의 인터폴레이션에서는 선택된 전체에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들간의 상호 관계를 고려함으로써 최종적으로 최적에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5dB\;{\sim}\;2dB$ PSNR 향상을 보였고 주관적인 화질개선의 결과를 보였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.10 no.1
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• pp.49-59
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• 2009

In this paper a watermarking algorithm is proposed to optimize the capacity of the digital watermark insertion in an experimental threshold using the characteristics of human visual system(HVS), adaptive scale factors, and weight functions based on discrete wavelet transform. After the original image is decomposed by a 3-level discrete wavelet transform, the watermarks for capacity optimization are inserted into all subbands except the baseband, by applying the important coefficients from the experimental threshold in the wavelet region. The adaptive scale factors and weight functions based on HVS are considered for the capacity optimization of the digital watermark insertion in order to enhance the robustness and invisibility. The watermarks are consisted of gaussian random sequences and detected by correlation. The experimental results showed that this algorithm can preserve a fine image quality against various attacks such as the JPEG lossy compression, noise addition, cropping, blurring, sharpening, linear and non-linear filtering, etc.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.307-310
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• 2003

본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 띤 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 목표로 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 다음의 과정에 의해 만든다. 우선 상태 공간에 적용할 웨이브렛 기준 함수를 정의하고 나서 제어기로 들어오는 입력 값의 대략적인 범위와 특성을 파악해서 웨이브렛 이론에 근거해 신축(dilation)과 이동(traslation) 변수 값을 선택하여 초기 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 건설한다. 마지막으로 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가는 새로운 형태의 ENNC를 제안하여 연결 가중치(weight)를 조정한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시뮬레이터에 적용하여 제안한 제어기의 견실성 및 그 우수성을 입증하고자 한다.