• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.91-98
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• 2005

본 논문에서는 영상의 에지성분을 이용하여 손실된 프레임에서의 오류를 은닉하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 손실된 블록의 주변에 존재하는 상, 하, 좌, 우의 일정 부분을 에지 추출을 위한 영역으로 정의하고, 정의된 네 부분의 영역은 방향에 따라 선택적인 에지 연산자를 적용시켜 에지 성분을 추출한다. 이 에지정보는 영상이 복잡한 부분과 단순한 부분에 대해 복잡도를 결정하는 판단 기준이 되며 경계정합을 위한 마스크 폭을 조절하게 된다. 즉, 제시된 방법은 경계정합 수행시 정확도를 높이기 위하여 네 부분에서 추출된 에지성분의 양에 비례하여 방향에 따라 경계정합 마스크의 폭을 조절하고, 이에 따라 영상의 윤곽을 나타내는 에지 특성에 가중치를 적용함으로써, 개선된 움직임 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법에 대한 오류은닉 결과를 비교함으로써 제안된 방법의 우수성 검증 및 장단점에 대해 분석한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1254-1259
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• 2010

본 논문에서는 영상 내의 움직임은 시간 공간적으로 높은 상관관계를 가지는 특성을 고려하여 움직임 추정을 실행하는 블록을 참조 프레임과의 상관관계에 따라 평균 움직임 블록(AMB)과 부분 움직임 블록(LMB)으로 구분한다. 수정된 고속 탐색 패턴을 통해 적은 연산량을 가지며 블록의 구분, 하위 블록 사용 및 정합도 계산 시 인접 블록을 포함하는 블록 확장(BE)으로 움직임 추정의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해서 제안된 알고리즘이 평균적으로 전역 탐색의 7.5%의 연산량으로 전역 탐색 보다 0.5dB, 다이아몬드 탐색 에서 보다 1.7dB의 화질의 향상을 가져오는 것을 확인 하였다. 제안한 알고리즘은 영상 압축이나 프레임률 변환(FRC)에 적용 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1663-1670
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• 2014

초경량 비디오 부호화기에 대한 이론적인 근거를 제공하는 분산 비디오 부호화기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 기존에 많이 연구되어온 분산 비디오 부호화기법은 기존의 국제 표준의 비디오 부호화기에 비해 성능이 우수하지 못한 특징을 갖는다. 이러한 성능 제한을 극복하기 위해 복호기에서 보조정보를 생성하는 과정에서 얻어지는 정보를 이용하여 피드백하는 채널 분리형 분산 비디오 부호화기법에 대한 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 복호기에서 보조정보를 생성하는 과정에서 적응적 가중치 기반의 움직임 보상 보간을 수행하고, 보상된 블록의 움직임 벡터 및 정합 특성을 분석하여 채널 분리하는 방법을 도입함으로써 효과적으로 채널을 구성 방안을 제안한다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 기존방식에 비해 낮은 비트율에서 우수한 성능을 보임과 동시에 일정한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.305-315
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• 2008

기제안된 적응형 계층 육각 탐색은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속의 계층형 블록 정합 알고리즘의 일종이다. 적응형 계층 육각 탐색은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 흔히 발생되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감시킬 수 있는 것이 특징이다. 본 논문은 적응형 계층 육각 탐색의 예측 화질을 개선하기 위해 이 탐색의 수평 편향 패턴과 수직 편향 패턴을 효과적으로 확장하는 방법을 제안함에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주었다. 제안된 방법은 육각 탐색 패턴의 확장 과정에서 추가적인 연산량 증가를 초래했지만 이 연산량의 증가에 상응하는 예측 화질 개선을 기할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권8C호
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• pp.712-719
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• 2007

본 논문에서는 $4{\times}4$ 단위의 하다마드 변환을 이용한 새롭고 효과적인 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 하다마드 변환은 덧셈과 뺄셈으로만 이루어져 있기 때문에 고속 알고리즘에 적합하다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있다. 먼저 하다마드 DC(Direct Current) 계수를 이용하여 움직임 추정의 조기종결여부를 블록의 특성에 적응적으로 적용하고 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용할지를 결정한 다음, 하다마드 AC(Alternating Current) 계수를 이용하여 영상의 복잡도를 구하여 정합 스캔 순서를 적응적으로 결정한다. 마지막으로 제안하는 알고리즘을 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 적용했다. 모의 실험 결과 제안하는 알고리즘은 계산 속도와 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 면에서 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 비해 매우 효율적임을 나타냈다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.1036-1043
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• 2005

본 논문에서는 H.264 표준 동영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법에 대해 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정은 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 각기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되고, 이로 인해 움직임 벡터는 기존의 표준 부호화 방식에 비해 상대적으로 적은 영역을 대표하게 된다. 그러므로 이웃한 블록의 움직임 벡터간의 상관관계는 서브 매크로 블록의 크기가 작을수록 더 커지게 된다. 제안 방식에서는 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도에 따른 $\alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 움직임 벡터를 순차적으로 복구하는 움직임 벡터 오류 은닉기법에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존의 블록 경계 정합 방식 및 라그랑즈 보간 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 정보학연구
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• 제3권2호
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• pp.39-47
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• 2000

영상처리분야는 많은 데이터를 포함하는 고화질의 동영상을 고속으로 전송하기 위하여 압축기법을 필수적으로 사용하고 있다. 동영상 정보의 압축기법 중에서 시간적 중복성을 제거하는데는 움직임 추정기법을 사용한다. 본 논문에서는 완전탐색 블록정합 움직임 추정기를 설계하는데 있어서 DCT DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단하여 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 비트 플레인(bit Plane)을 이용하여 그 중에 3비트만 선택하는 비교선택기를 I-Picture에 적응적으로 적용하고, P와 B Picture에서도 같은 선택 비트를 사용하는 구조를 제안하였다. 이 제안된 구조를 기준블록 $8{\times}8$, 탐색영역 $23{\times}23$, $352{\times}288$ Grayscale 표준비디오영상에 C언어로 모델링하여 기존 완전탐색기법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이가 나타남을 알 수 있었고, 이렇게 검증된 움직임 추정기를 VHDL으로 설계하였다. 합성한 결과 본 논문에서 제안한 방법이 크기에서 기존구조 I에서는 38.3%, 기존구조II에서는 30.7% 줄일 수 있었음을 보여주었고, 메모리에서 기존구조 I, II보다 31.3% 줄일 수 있었음을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1058-1068
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• 2011

비디오 프레임 율 증가 변환은 최근에 가전 분야에서 비디오 정보원과 더불어 디스플레이 포맷의 폭발적인 증가에 힘입어 매우 많은 관심의 대상이 되었다. 대부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 효과적인 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 수신기의 후처리 분야와 같은 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해, 먼저, 본 논문에서는 움직임 보상 보간 프레임의 블록 단위로 신뢰도를 측정할 수 있는 비용 함수들을 도입한다. 그런 후에 이러한 함수들을 사용하여 움직임 보상 보간 프레임에서 얼마나 많은 잡음이 포함되어 있는지를 평가할 수 있는 두 가지의 왜곡 예측 모델을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 왜곡 예측 방식은 움직임 보상 보간 프레임의 잡음을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.55-58
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• 2006

차세대 방송서비스 개발의 일환으로 관심을 모으고 있는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding, MVC) 방식은 인접한 여러 대의 카메라로 동시에 획득한 영상을 효과적으로 압축하는데 그 목적이 있다. 이때, 중간시전 영상을 생성하여 부호화하는 과정의 참조영상으로 이용할 수 있으며, 이를 위해서는 다시점 비디오 특성에 맞는 영상보간 방법이 필요하다. 기존에 제안되었던 영상보간법은 변위의 검색범위를 초기에 설정하여 블록정합을 이용하여 화소 단위로 변위를 측정하기 때문에 카메라 사이의 거리가 크거나 객체의 움직임이 커서 변위의 변동이 심한 영상에서는 안정적인 화질의 영상을 얻기 어렵다. 또한, 고정된 크기의 블록을 이용하여 전체 변위를 측정하므로 객체의 변위차가 큰 영역에서 변위 오류가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하여 보다 개선된 화질의 중간시점 영상을 얻기 위한 새로운 영상보간법을 제안한다. 영역분할을 이용한 초기의 변위측정 과정에서, 처음부터 최대 변위의 범위를 설정하는 대신에 블록 단위로 대략적인 변위륵 측정한 후에, 가변 블록을 이용하여 보다 세밀한 변위를 측정한다. 이 방법은 변위차가 큰 객체의 경계 부분에서 보다 정확하게 변위를 측정 할 수 있으므로, 화소 단위로 변위를 측정할 때 이전에 추한 변위 정보를 바탕으로 각 화소별로 검색 범위를 설정한다. 적응적으로 설정된 검색 범위를 이용하여 화소 단위의 변위를 측정하면 보다 개선된 변위를 얻을 수 있다. 추가적으로, 변위측정 과정에서 발생하는 변위의 오류를 최대한 줄이기 위해 각 단계별로 미디언 필터를 이용하여 변위 오류를 수정하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과 기존의 영상보간 방법보다 화질이 약 $1{\sim}4dB$ 정도 개선되었다.필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.75-84
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• 2006

NTSS 알고리즘 (New Three-Step Search Algorithm)은 대표적인 고속 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm: BMA)의 하나인 TSS 알고리즘 (Three-Step Search Algorithm)에 동영상이 갖는 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 반영한 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 동영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 동영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며, 탐색범위가 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 따라 적응적으로 탐색범위를 결정하여 탐색범위의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완함으로써 움직임이 큰 동영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용하였을 때 움직임이 작은 동영상에서는 기존 NTSS 방법과 동일한 화질을 유지하면서 움직임이 큰 동영상에서는 최대 0.5dB 이상 성능이 개선되었다.