• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.445-453
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• 2000

본 논문에 서 는 그룹화 블록 스네이크를 이용한 도로 영상 차선추출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 영상을 $8\times{8}$ 블록으로 나눈 후 전체 영상을 확률적 접근 방식에 의해 잡음을 포함한 블록들을 제거하였으며, 차선과 겹치는 배경 영상과의 분리를 위해 허프 변환을 사용하였다. 도로 영상에 포함된 차선추출을 위해 전영역 탐색 방법보다는 블록을 그룹화한 후 탐색하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법은 기존의 화소 단위의 스네이크에 비해 계산량의 감소와 화소 단위의 잡음을 제거하는 장점을 가진다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.628-635
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• 2018

본 논문에서는 비디오 부호화에서 중요한 고속 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 전영역 탐색 방법의 많은 계산량으로 인하여 예측화질향상과 연산량 감축을 위한 연구가 진행되어 왔으며, 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 무의미한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 안정성을 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 지점을 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측화질은 거의 유지하면서 계산량을 대폭 줄일 수 있으며, 실험결과에서 이를 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.335-343
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• 2001

기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법과 다중 스케일 인자를 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 기반 영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 치역 블럭에 대해 모든 정의역 블럭을 탐색하는 것이 아니라, 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨 블록을 정의역으로 선택한다 그래서 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 한다. 그리고 SAS 기법의 단점인 화질이 떨어지는 단점을 개선하기 위해, 각 레벨별로 서로 다른 스케일 인자를 사 용하여 화질을 개선한다. 그 결과 화질에는 영향을 미치지 않고 부호화 시간과 압축률이 개선되고, 점진적 전송이 가능한 알고리듬을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.811-814
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• 2003

본 논문에서는 십자패턴과 육각패턴을 이용한 고속 블록 정합 동작 예측 기법을 제안한다. 블록 기반 탐색에서 전역 탐색방법이 가장 좋은 동작벡터를 찾지만, 탐색영역 내의 모든 전을 검색하기 때문에 많은 시간을 필요로 하게 된다. 본 방법은 대부분의 동영상에서 동작벡터가 블록의 중심 부근에 집중적으로 분포함을 착안하여 십자패턴으로 중앙을 우선 탐색한 다음 움직임이 큰 동작벡터를 육각패턴을 사용하여 찾는다. 실험결과, 본 방법은 기존의 탐색방법보다 화질과 탐색시간에서 대부분의 경우에 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.419-421
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• 1999

본 논문은 자궁경부암 검사를 위한 전처리 과정인 자궁경부암 세포 영상분할 문제 연구의 결과이다. 자궁경부암 세포 영상은 배경과 세포질 및 세포핵의 구별이 어렵다. 게다가 자궁경부암 검사 시스템은 짧은 시간동안 많은 영상을 처리해야 하기 때문에, 영상의 분석 속도가 빠르고 강력한 영상 분할 기법이 필요하다. 이를 위하여 우리는 thresholding 기법을 연구하였다. 먼저 세포 영상의 각 화소의 명암의 분포를 조사하여 히스토그램을 구하였다. 히스토그램은 0~255 사이에 존재하게 되는데, 0~255의 전 영역에 존재하기 보다는 그 중 일부분에만 존재한다. 우리는 히스토그램이 존재하는 영역을 백분율로 나누고 세포핵 및 세포질이 존재하는 영역의 분포를 구하여 global threshold를 찾았고, 이를 기준으로 각 점을 thresholding 할 때에 주위의 평균값을 보정값으로 두어 local thresholding을 수행하였다. 결과 영상은 핵의 영역을 탐색하기 위한 seed로 사용하기에 적합하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.70-79
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• 2007

논문은 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에서 중요한 과정인 움직임 추정에서 효율적인 전 영역 추정을 위해 인접 서브매크로 블록과 독립적인 새로운 움직임 예측 방식을 제안한다. H.264/AVC는 높은 압축 효율을 위해 H.264/AVC에서는 움직임 추정 과정에서 7가지의 다양한 가변 블록을 사용 한다. 그러나 다양한 가변 블록으로 인해 반복적인 연산이 많아지고 복잡해져 움직임 추정에 많은 시간이 소요된다. 이로 인해 실시간 인코딩이 어려워지게 되었다. 이를 해결하기 위해 많은 고속 움직임 추정 방식이 제안되었으나 전 영역 움직임 추정에 비해 영상의 품질(PSNR)이 떨어지고 비트 수가 증가하게 된다. 제안된 독립적 움직임 예측 방식과 SAD 값을 공유하여 움직임 추정을 수행할 경우 기존 전 영역 탐색에 비해 반복적인 연산 양이 80%정도 감소하게 된다. 또한 연산양이 감소됨에도 불구하고 시뮬레이션 결과 Y PSNR은 최대 0.04 dB 이하의 변화만을 가져왔고 인코딩된 Bit 수는 평균적으로 약 0.6% 정도만 증가하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.157-168
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• 2015

게임의 난이도는 게임의 재미와 깊은 연관이 있다. 하지만 게임 레벨의 난이도를 적절하게 결정하는 것은 쉽지 않다. 대부분의 경우 사람의 실제 게임 플레이를 통한 테스트가 요구한다. 또한 정량적인 평가도 어렵다. 따라서 게임 레벨 난이도의 정량적 평가를 자동으로 수행하는 것은 게임 개발에 많은 도움이 될 것이다. 이 논문에서는 경로 탐색 알고리즘을 사용하여 게임 레벨의 길 찾기 난이도를 평가하였다. 길을 찾는 것은 많은 게임들의 기본 속성으로 게임 레벨의 전반적인 난이도를 대표한다. 그리고 우리는 게임 레벨의 탐색 가능 영역이 동적으로 확장되고 다시금 탐색이 요구되는 경우 이전 경로 탐색 결과를 재사용하여 난이도 평가 알고리즘의 성능을 최적화하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.199-202
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• 2009

실제 도로망에서의 최적의 경로는 도로의 상황에 따라 수시로 변하게 된다. 따라서 경로 탐색 시스템에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 실시간적으로 변화하는 도로의 상황을 고려한 경로 탐색이 이루어져야 한다. 기존의 존재하는 대부분의 경로 탐색 기법들은 도로 상황을 고려한 경로 탐색 방법이 아니며, 도로 정보를 이용할 경우 효율적인 탐색을 수행하기 어렵다. 따라서 도로 상황을 반영한 새로운 탐색 기법이 필요하다. 이 논문에서는 TPEG와 같은 기술을 이용한 단말기 기반에서 경로 탐색이 이루어지기 위한 실제 도로망 추상화 기법을 제시한다. TPEG을 통해 전송된 교통정보를 이용하여 단말기 기반에서 보다 질 놓은 경로를 제공한다. 제시하는 기법은 실제 도로망을 간략한 그래프로 추상화하여 교통 정보를 이용하기 위한 기반을 제공한다. 실제 노드를 기반으로 경계 노드를 생성하며, 연결 정보가 같은 경계 노드들 간의 병합이 이루어진다. 실제 경로 탐색을 수행하기 전 추상 그래프 탐색을 통해 경로가 존재하는 탐색 영역을 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.43-52
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• 1998

인간의 시각의 물체를 구분할 수 있는 가장 큰 특징 중의 하나가 색상 정보이므로 본 논문에서는 칼라 정보를 이용하여 손영역을 획득한다. 카메라를 통하여 입력된 영상의 칼라 값은 동일한 물체에 대해서도 조명의 강도와 방향에 따라 변하기 때문에 사전 지식이 없이는 정확한 손영역을 획득하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 손영역을 획득하기 전에 학습단계를 통하여 손색상 모델을 생성한다. 뿐만 아니라 사용자의 움직임에 따른 칼라 값의 변화를 손색상 모델에 반형하기 위하여 칼만필터를 이용한다. 이때, 칼라필터는 다음 시점의 손영역을 예측하여 탐색 공간의 최적화 하므로 시스템의 처리 속도를 향상시킨다. 실험에서는 손영역 획득 모듈을 구현함으로써 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.