• 한국통신학회논문지
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• 제34권1C호
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• pp.37-47
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• 2009

본 논문은 무선망과 같이 패킷 손실이 많은 환경에 H.264 부호화 영상이 전송될 때 복호기 단말기에서 손실된 움직임 벡터를 효율적으로 에러은닉 방법에 대하여 2가지를 제안한다. 첫째, 손실된 블록(매크로블록)에 대하여 후보벡터집합(candidate vector set)을 선정하는 방법으로는 손실된 블록에 인접한 주변 블록의 움직임벡터들의 높은 상관성을 착안하여 후보벡터를 선정한다. 이때 제안한 알고리즘은 주변 블록의 움직임벡터들 간에 거리를 이용하여 클러스터한다. 클리스터된 움직임 벡터 집합(클러스터 집합)에서 최적의 후보벡터 선택방법은 중앙값을 선택한다. 둘째, 손실된 블록의 최종의 후보벡터를 선정하는 방법으로는 후보벡터집합에서 주변에 인접한 픽셀간의 방향성을 고려하여 왜곡 값이 최소인 벡터를 후보벡터로 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 기존 방법에 비하여 후보벡터 개수가 평균적으로 $23%{\sim}61%$까지 감소하였고, 디코딩 시간이 평균적으로 $3{\sim}4$(sec) 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.6838-6844
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• 2014

LTE-A 시스템은 고속 데이터 전송을 위해 다중안테나를 장착하고 있다. 일반적으로 공간다중화 다중안테나 시스템의 수신기 복잡도는 후보벡터의 개수에 따라 증가한다. 후보벡터의 개수가 증가함에 따라 연판정 값의 신뢰도가 향상된다. 많은 수의 후보벡터를 생성하는 최우도 신호검출방식을 사용하면 우수한 성능을 달성할 수 있다. 반면 적은 개수의 후보벡터를 생성하는 저복잡도 수신기는 신뢰도가 낮은 연판정 값을 생성한다. 본 논문에서는 적은 수의 후보벡터를 사용해서 얻게되는 연판정 값의 신뢰도를 향상시키는 새로운 기술을 제안하고 모의실험을 통해 개선된 성능을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권4A호
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• pp.394-402
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• 2008

본 논문에서는 공간다중화 방식을 사용하는 다중 안테나 시스템의 수신부를 위한 연판정 값 발생방식을 제안한다. 공간 다중화 MIMO 시스템의 수신기술의 복잡도는 일반적으로 생성하는 후보벡터의 수에 비례하여 증가한다. 모든 송신 가능한 벡터를 후보벡터로 하는 ML 신호검출 기법은 신뢰도가 높은 연판정 값을 발생하여 우수한 성능을 달성하나 연산복잡도가 매우 높다. 반면 적은 수의 후보벡터를 발생하여 낮은 복잡도를 갖는 검출기법은 연판정 값의 신뢰도가 저하되는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 적은 수의 후보벡터만 가용할 때, 연판정 값의 신뢰도를 향상시키는 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.29-37
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• 2008

무선채널과 같은 저 대역폭에 비디오 스트림을 전송하기 위해서 H.264와 같은 고압축 코덱이 등장하였다. 저 대역폭으로 고압축 비디오 스트림을 전송할 경우, 패킷 손실로 인하여 화질 열화를 초래한다. 본 논문에서는 H.264 부호화 영상이 전송될 때 손실된 움직임 벡터는 주변에 인접한 움직임 벡터와 높은 상관성을 갖는다는 사실에 착안하여 시-공간적 에러 은닉(temporal-spatial error concealment) 방법을 제안한다. 이때 손실된 블록의 후보 움직임 벡터들은 손실된 블록에 인접한 움직임 벡터들을 평균 연결 알고리즘의 단점을 보완하여 후보 벡터 군을 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 H.264 복호기에서 사용하는 기존 에러 은닉 방법에 비하여 후보 벡터 개수가 평균적으로 1/3정도 감소로 인하여 후보벡터에 대한 왜곡 측정 계산량이 크게 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.252-261
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• 2012

본 논문은 에러 발생 가능한 예측 움직임 벡터를 제외한 후보 예측 움직임 벡터들 중 율-왜곡 관점에서 최적의 예측 움직임 벡터를 선택하고 그에 대한 인덱스 정보에 대해 모순 검증 기술을 적용한다. 이를 통하여 후보 예측 움직임 벡터 대상들 중 모순으로 판명된 일부를 대상 후보 집합에서 제외시켜 부호화 효율을 증가시키는 방법을 제안한다. 제안하는 모순 검증 기반 움직임 벡터 부호화 방법은 H.264/AVC 방법과 비교하여 최대 1.8%의 비트량을 절감시킨다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권3호
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• pp.273-281
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• 2004

동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 특성과 움직임 벡터의 가운데 중심 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.19∼0.46㏈ 개선되고 영상에 따라 최고 1.06㏈ 정도 우수한 결과를 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.331-334
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• 2005

움직임 추정은 비디오신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문은 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 움직임 벡터의 시간적, 공간적 유사성을 이용하였다. 벡터를 검색하기 이전에 움직임 벡터의 검색 범위를 크게 9개의 영역으로 나눈 후, 이전 프레임에서 동일한 위치, 현재 프레임의 현재 매크로블록의 상위, 상우와 좌측의 매크로블록에서의 움직임 벡터까지 총 4개의 움직임 벡터를 이용하여 9개의 영역 중 한 영역을 제 1 후보, 그를 둘러싼 영역을 제 2 후보라 정하고 극소점들(Local Minima)을 피하였다. 모의실험을 통한 결과 NDS(New Diamond Search) 알고리즘에 비하여 매크로블록 당 평균 탐색 포인트 수가 5.79 포인트 감소하고, MSE는 최대 104.23 감소한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.693-696
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• 2001

이동 통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오 스트림 전송시 발생된 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 준다. 본 논문에서 현재 널리 사용되고 있는 H.263의 복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 스트림의 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉할 수 있는 기법에 관하여 제안하였다. 특히 인터프레임 영상에서 손상되거나 손실된 움직임벡터에 대해 시간영역에서 관계가 깊은 이전 프레임에서 손실블록(매크로블록)과 같은 위치에 있는 블록의 움직임벡터와 현재 프레임에서 손실블록과 인접한 블록들의 움직임벡터 정보를 이용하여 손실 블록의 후보 움직임벡터를 구하게된다. 이러한 후보 움직임 벡터를 이용하여 통일한 움직임 벡터를 갖는 영역을 찾아 손실 블록이 어떤 움직임 영역에 속하는 지를 판단하여 손실된 블록을 복원하는 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.396-397
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• 2010

본 논문에서는 스테레오 비디오의 오류 복원 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시간적 시점간 상관관계를 동시에 고려하여 오류 블록을 복원한다. 시간적 상관관계가 있는 블록들의 디스패리티 벡터 유사성을 통해 움직임 벡터와 디스패리티 벡터를 예측하고, 시점간 상관관계가 있는 블록들의 움직임 벡터 유사성을 통해 디스패리티 벡터와 움직임 벡터를 예측한다. 예측된 벡터들로부터, 오류 블록의 인접 화소 값들과 가장 유사한 값을 갖는 시간 시점 후보 블록들을 찾고, 시간 시점후보 블록들을 조합하여 오류 블록을 복원한다. 제안하는 알고리즘이 스테레오 비디오를 위한 효과적인 오류 은닉 방법으로서 높은 복원 효율을 나타냄을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.359-361
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• 2012

본 논문에서는 깊이영상에서 상반신 포즈 분석을 위하여 원통좌표시스템을 제안한다. 깊이영상에서 포즈 후보 영역을 설정하고, 포즈 후보 영역을 이용하여 카메라로부터 신체 중심점까지의 거리와 신체 특징에 따라 원통좌표계를 설정한다. 그리고 밝기값으로 표현되는 깊이 정보를 이용하여 특징벡터를 추출한다. 추출된 원통좌표계의 특징벡터는 원형의 특징공간에 표현되고 포즈 패턴으로 분류된다. 그리고 포즈 패턴들은 특징벡터들의 평균값을 이용하여 학습되고 미리 정의된 포즈 패턴들과 유클리디언 거리로 비교하여 포즈로 분류된다. 본 논문은 상반신 포즈 후보 영역에 동적인 원통 모델을 적용하여 간단한 연산을 통해 머리와 몸통, 팔을 구분할 수 있도록 효과적인 포즈 정보 추출에 목적을 두고 있다.