• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.5
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• pp.627-630
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• 2014

The latest video coding standard, high efficiency video coding (HEVC) achieves high coding efficiency by employing a quadtree-based coding unit (CU) block partitioning structure which allows recursive splitting into four equally sized blocks. At each depth level, each CU is partitioned into variable sized blocks of prediction units (PUs). However, the determination of the best CU partition for each coding tree unit (CTU) and the best PU mode for each CU causes a dramatic increase in computational complexity. To reduce such computational complexity, we propose a fast PU decision algorithm that early terminates PU search. The proposed method skips the computation of R-D cost for certain PU modes in the current CU based on the best mode and the rate-distortion (RD) cost of the upper depth CU. Experimental results show that the proposed method reduces the computational complexity of HM12.0 to 18.1% with only 0.2% increases in BD-rate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.595-597
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• 2005

본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안하고 그 효율성을 비교한다. 두 알고리즘들은 모두 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진(backtrack) 을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.222-231
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• 2005

본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 $DFS-RTA^{\ast}$와 $DFS-PHA^{\ast}$를 제안하고 그 효율성을 비교한다. 두 알고리즘들은 모두 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진(backtrack) 을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 $RTA^{\ast}$와 $PHA^{\ast}$를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.549-556
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• 2001

The general problems of recovering 3D for 2D imagery require the depth information for each picture element form focus. The manual creation of those 3D models is consuming time and cost expensive. The goal in this paper is to simplify the depth estimation algorithm that extracts the depth information of every region from monocular image sequence with camera translation to implement 3D video in realtime. The paper is based on the property that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth information. Full-search motion estimation based on block matching algorithm is exploited at first step and ten, motion vectors are compensated for the effect by camera rotation and zooming. We have introduced the algorithm that estimates motion of object by analysis of monocular motion picture and also calculates the averages of frame depth and relative depth of region to the average depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near object or a distant object is in accord with relative depth that human visual system recognizes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.125-128
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• 2005

이동 객체 데이터베이스 시스템에서 시공간 조인 연산은 이동 객체들의 결합을 위한 중요한 연산이며 수행 시간은 이동 객체의 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 증가한다. 그러므로 효과적인 시공간 조인 연산이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 공간 조인에서 활용되었던 기법들을 이동객체 조인에 적용하였다. 이동 객체의 궤적에 대한 정보를 잘 유지하고 있는 시공간 색인인 TB-Tree 를 이용한 깊이 우선 탐색 기반과 넓이 우선 탐색 기반 TB-Tree 조인에 대한 알고리즘들을 제시하고 구현한 알고리즘들의 성능 비교한 실험 결과를 제시한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.2
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• pp.23-31
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• 2004

This paper focuses on a boundary surface based ray casting. In general the boundary surface based ray casting is processed in two stages. The first stage finds boundary surfaces and stores them into buffers. The second stage calculates a distance from a viewpoint to the voxels of the interested area by projecting boundary surfaces on the view plane, and then starts to traverse a volume data space with the distance. Our approach differs from the general boundary surface based ray casting in processing the first stage of it. Contrast to the typical boundary surface based ray casting where all boundary surfaces of volume data are stored into buffers, they are projected on the planes aligned to the axis of volume data coordinates and these projected data are stored into 6 buffers. Such maneuver shortens time for ray casting, and reduces memory usage because it can be carried out independently from the amount of the volume data.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.5
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• pp.2400-2405
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• 2013

We detect the obstacle for the UGV(unmanned ground vehicle) from the compound image which is generated by stereo vision sensor masking the depth image and color image. Stereo vision sensor can gathers the distance information by stereo camera. The obstacle information from the depth compound image can be send to mobile robot and the robot can localize the indoor area. And, we test the performance of the mobile robot in terms of distance between the obstacle and the robot's position and also test the color, depth and compound image respectively. Moreover, we test the performance in terms of number of frame per second which is processed by operating machine. From the result, compound image shows the improved performance in distance and number of frames.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.186-187
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• 2017

스테레오 정합은 촬영된 스테레오 영상 속 화소들의 대응점을 탐색한 후 대응점 사이의 변위차를 계산하여 깊이정보를 예측한다. 스테레오 정합에서 변위값을 계산하기 위해서는 스테레오 영상간의 대응점 탐색이 우선적으로 수행되어야 한다. 스테레오 영상의 변위값 범위를 모르는 경우 동일한 탐색선상에 있는 모든 화소들의 유사도를 비교한 후 최적의 대응점을 선택한다. 반면에, 변위값 범위가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 할 경우 정해진 후보 화소들에 대해서만 대응점 탐색을 수행한다. 많은 스테레오 정합 논문들이 실험의 효율성을 위해 변위값 범위 정보가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 수행한다. 하지만 실제 스테레오 정합 환경에서는 이와 같은 정보를 얻기가 힘들다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 움직임 예측 및 주변화소의 변위정보를 이용한 고속 스테레오 정합 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.130-134
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• 2006

본 논문에서는 메타 테이블(meta table)을 이용한 광선(ray)과 삼각형(triangle)들의 교차검사를 할 수 있는 효율적인 레이트레이싱 알고리즘을 제안한다. 기존의 kd-tree 탐색은 깊이 우선 탐색을 하면서 이미 방문했던 노드들을 방문하지 않기 위해서 스택을 이용하는 방법을 택하고 있는데, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 스택을 사용하지 않고 읽기 전용으로만 쓰이는 메타 테이블을 둠으로써 기존의 트리 탐색 과정보다 효율적으로 트리의 리프 노드들에 접근할 수 있도록 하였다. 실험결과 제안된 레이트레이싱 알고리즘이 기존의 kd-tree의 트리 탐색보다 노드 방문을 5배 이상 적게 하였고, 이미지 렌더링 시간도 총 2배 정도 향상됨을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.476-477
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• 2011

본 논문에서는 홈 헬스케어 환경에서 위험 동작이 발생할 경우 이를 검지하는 방법으로, 물체 검출을 위해 입력받은 영상으로 부터 배경모델을 생성하여 이를 이용해 관심 물체를 검출한다. 검출된 물체 영역 내에서 중심점의 주변 탐색을 통해 관심 물체를 추적하며, 관심 물체의 모멘트 분석 정보와 깊이 정보를 활용하여 정상 동작이 아닌 낙상과 같은 비정상적인 위험 동작이 발생되었을 경우 검출할 수 있다. 기존 비전 센서 기반 방법들은 2차원 영상 정보를 이용하기 때문에 다양한 낙상 동작에 대해 낮은 검출율을 보이고 있다. 이에 대한 개선책으로 깊이정보를 활용하여 검출함으로써 신뢰성있는 검출율을 보여주는 실시간 비전 센서 기반을 둔 위험 낙상 검출기를 제안한다.