• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.184-196
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• 2021

This paper proposes statistics adaptive linear regression-based object size prediction method for object detection. YOLOv2 and YOLOv3, which are typical deep learning-based object detection algorithms, designed the last layer of a network using statistics adaptive exponential regression model to predict the size of objects. However, an exponential regression model can propagate a high derivative of a loss function into all parameters in a network because of the property of an exponential function. We propose statistics adaptive linear regression layer to ease the gradient exploding problem of the exponential regression model. The proposed statistics adaptive linear regression model is used in the last layer of the network to predict the size of objects with statistics estimated from training dataset. We newly designed the network based on the YOLOv3tiny and it shows the higher performance compared to YOLOv3 tiny on the UFPR-ALPR dataset.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.555-556
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• 2015

MPEG 의 Royalty-Free 비디오 코덱의 하나로 표준화 중인 IVC(Internet Video Coding)에서는 화면내(intra) 예측부호화에서 부호화 이득을 위하여 $4{\times}4$ 블록 예측 및 $4{\times}4$ 블록 변환을 포함하고 있다. 반면, 화면간(inter) 예측부호화에서는 $16{\times}16$ 블록에서 최소 $8{\times}8$ 블록까지의 가변크기 블록에 대한 예측만 가능하다. 보다 복잡한 영상의 경우 보다 작은 블록에 대한 화면간 예측을 통하여 부호화의 성능 개선을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 화면간 예측의 블록 크기를 $4{\times}4$ 블록까지 확장하여 화면간 예측부호화 성능을 개선한다. 실험결과 제안기법은 기존의 ITM 12.0 대비 다양한 테스트 시퀀스의 휘도성분에서 평균적으로 비트율 절감의 이득은 없으나 대부분의 클래스에서 성능개선을 보였고 추가적인 최적화가 필요함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.536-538
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• 2003

대량의 짧은 문자열들에 대해 부분 문자열의 발생 빈도를 예측하는 문제는 카운트 서픽스 트리를 미리 생성한 후 이를 이용함으로써 처리될 수 있다. 카운트 서픽스 트리는 모든 부분 문자열의 발생 빈도를 저장한 뒤 가지치기를 함으로써, 제한된 트리 크기와 발생 빈도 예측이라는 두 가지 목표를 처리한다. 하지만, 염기서열에서 처럼 저장된 문자열의 길이가 길어질 경우 카운트 서픽스 트리를 생성하기가 대단히 어려워진다는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 선삽입, 후가지치기 방식의 카운트 서픽스 트리 대신 처음부터 길이가 q 이하인 문자열들만을 삽입하는 큐그램 트리를 제안한다. 큐그램 트리는 제한된 트리 크기에 따라 저장할 부분 문자열의 크기를 미리 결정할 수 있으며, 데이타베이스에 저장된 문자열의 전체 길이가 N일 때 O(N) 시간에 생성 가능하다. 실험 결과 제한된 부분 문자열을 가지고 있음에도 불구하고 긴 부분 문자열의 발생 빈도를 매우 정확하게 예측할 수 있음을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.330-332
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• 2007

본 논문에서는 정수 단위 화소 움직임 예측(ME: Motion Estimation)을 위한 Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search (UMHexagonS) 알고리즘을 기반으로, CIF 크기의 영상을 실시간으로 부호화 하기 위한 정수 단위 화소 움직임 예측 모듈을 제안한다. 제안하는 정수 단위 화소 움직임 예측 모듈은 32 개의 1 차원 연산유닛(PE: Processing Element) 배열, 데이터 선택/재배열 유닛, 내부버퍼, 그리고 트리 구조의 덧셈기로 구성되며, CIF 크기의 영상 100 프레임을 부호화 하기 위한 클럭 사이클을 계산하여 실험결과로 제시하였다. 그 결과 제안하는 구조는 400MHz 의 클럭 속도에서 CIF 크기의 영상을 실시간으로 부호화 할 수 있다.

• Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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• v.33 no.2
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• pp.253-261
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• 2006

Estimating the size of unerupted teeth is an essential aspect of orthodontic diagnosis and treatment planning in the mixed dentition. Several methods were introduced and used for the prediction. The most common methods among these would be Moyers probability chart and Tanaka and Johnston equations. These are currently used widely, but they were developed for Caucasians. Because there are clear racial differences in teeth size, the objectives of this study were to produce correlation coefficients between the combined mesiodistal widths of the permanent mandibular incisors and those of the canines and premolars for each quadrant, and prediction tables with regression equations, specifically for Korean. 178 young adults (70 women, 108 men, mean age 21.63 years) were selected from the College of Dentistry, Yonsei University, Seoul, Korea. The mesiodistal crown diameters of the permanent teeth were measured with calipers. Significant sexual dimorphism was found in tooth sizes. The correlation coefficients between the total mesiodistal width of the mandibular permanent incisors and those of the maxillary and mandibular canines and premolars were found to be between 0.52 and 0.64. The standard error of the estimatation was better (0.60) for women and the ${\gamma}^2$ values ranged from 0.27 to 0.41 for both sexes Prediction tables were prepared for Korean. This study showed larger canine and premolar diameters than Tanaka and Johnston's and Moyers' studies which might be due to the racial differences. Further investigations with a larger sample size will be needed for more representative data on the Korean population.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.67-70
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• 2009

H.264/AVC 동영상 표준은 기존의 동영상 표준과 비교했을 때 뛰어난 압축률을 보인다. 특히 세밀한 움직임 예측을 통해 영상을 효율적으로 압축하지만 움직임 예측은 H.264/AVC 동영상 표준의 높은 복잡도의 원인 중 하나이다. 따라서 H.264/AVC의 부호화 시간을 단축하기 위해서는 고속 움직임 추정 기법이 필수적이다. 일반적으로 영상 신호는 인접한 화면과 매크로블록 사이에서 상관관계가 높고 부호화하고자 하는 매크로블록의 움직임벡터는 인접한 매크로블록에서 결정된 최적의 움직임 벡터와 유사한 방향성을 가진다. 그러므로 고정된 탐색 영역의 크기를 이용하면 불필요한 영역까지 움직임 예측 과정이 수행되어 계산량이 증가한다. 본 논문에서는 영상의 공간적, 시간적 상관도를 이용하여 탐색 영역의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 인접하는 블록들의 움직임 벡터의 표준편차를 이용하여 움직임이 작은 영역에서는 작은 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행하고 반대로 움직임이 큰 영역에서는 큰 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행한다. 또한 현재 화면과 참조 화면의 거리차가 클수록 참조 화면으로 선택되는 확률이 낮다는 사실을 이용하여 적응적으로 탐색 영역의 크기를 조절한다. 제안한 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 약 58.93% 감소하는 것을 확인할 수 있다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.12 no.1
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• pp.39-44
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• 2022

The purpose of this study is to extract the type, location, and absolute size of an object in an image using a deep learning algorithm, predict the relative distance between objects, and use this to detect contact between objects. To analyze the size ratio of objects, YOLO, a CNN-based object detection algorithm, is used. Through the YOLO algorithm, the absolute size and position of an object are extracted in the form of coordinates. The extraction result extracts the ratio between the size in the image and the actual size from the standard object-size list having the same object name and size stored in advance, and predicts the relative distance between the camera and the object in the image. Based on the predicted value, it detects whether the objects are in contact.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.11
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• pp.881-889
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• 2000

프로그램의 실행시간은 캐쉬메모리의 효율적 사용과 밀접한 관계가 있다. 특히 간섭 실패는 프로그램의 성능에 큰 영향을 미치지만 나타나는 형태가 불규칙적이므로 예측하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 직접 사상 캐쉬전략을 사용한 완전 중첩 루프 내 배열의 캐쉬 실패율(cache miss ratio)을 구하는 분석적 모델을 제시한다. 논문에서 제시한 모델을 임의의 캐쉬 위치에 각 배열이 접근한 시간을 기반으로 다음주기에서 캐쉬 실패의 발생 여부를 예측하는데, 간섭으로 발생한 캐쉬 실패 개수에 대해 기존에 제시된 모델보다 더 빠르고 정확한 예측이 가능하다. 특히, 한문장의 수행시간 예측시간은 배열의 크기와 독립적이기 때문에, 전체 프로그램의 수행시간 예측은 배열의 크기 및 문장의 반복 회수 배만큼 빠른 결과를 보여준다. 본 모델은 프로그램의 성능예측 뿐만 아니라 데이터 지역성의 최적화, 캐쉬 구성, 스케쥴링 등에서도 이용 가능하다.

• Journal of the KSME
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• v.28 no.2
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• pp.177-180
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• 1988

파괴안전설계를 하기 위하여 파괴역학원칙을 성공적으로 적용시키기 위해서는 주로 믿을 수 있는 크랙성장을 예측하는데 달려있다. 일정크기의 피로하중을 받는 구조물 구성요소의 경우 안전계수로 빈도수와 환경의 영향을 설명할 수 있다면 경험적인 데이터를 바탕으로 하여 그 피로거동은 상당히 쉽게 예상될 수 있다. 그러나 구조물 구성요소가 변화크기의 피로하중을 받는다면, 크랙성장예측을 위한 데이터를 마련하는데는 무엇보다도 그러한 변화크기의 피로하 중상태의 적용모델이 확실히 필요하며, 일어날 수 있는 여러 가지 상황들을 통합할 수 있는 모 델에 입각하여야 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.188-190
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• 1998

데이터 베이스 관리 시스템에서는 질의 결과의 크기(selectivity)를 미리 예측하는 것이 필요하다. 질의 결과의 크기는 데이터의 분포 상태에 의해서 결정된다. 이러한 데이터의 분포 상태를 정확하게 예측하는 것이 매우 중요하다. 대부분의 데이터 베이스 관리 시스템에서는 이를 위하여 주기적으로 저장하고 있는 레코드에 대해서 히스토그램을 만들고 이용한다. 이 방법은 히스토그램의 저장공간이 적게 필요로 하고 선택도를 추정하는데 있어서 선택도 추정시 부가적인 계산이 필요하지 않은 장점이 있지만, 일정한 크기의 버켓내에서는 데이터들이 균일하게 분포한다는 가정을 함으로써 선택도 추정에 있어서 에러율이 높았다. 이에 본 논문에서는 커널 방법을 사용하여 버켓 내 데이터의 분포에 대하여 추정 함으로써 이를 해결하는 방법을 제시하였다.