• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2913-2929
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• 2014

Traditional vector quantization (VQ) schemes encode image blocks as VQ indices, in which there is significant similarity between the image block and the codeword of the VQ index. Thus, the method can compress an image and maintain good image quality. This paper proposes a novel lossless VQ indices compression algorithm to further compress the VQ index table. Our scheme exploits the high correlation of adjacent image blocks to search for the same VQ index with the current encoding index from the neighboring indices. To increase compression efficiency, codewords in the codebook are sorted according to the degree of similarity of adjacent VQ indices to generate a state codebook to find the same index with the current encoding index. Note that the repetition indices both on the search path and in the state codebooks are excluded to increase the possibility for matching the current encoding index. Experimental results illustrated the superiority of our scheme over other compression schemes in the index domain.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집C
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• pp.333-338
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• 2001

Fault tree is a widely used methodology for analyzing product reliability. The fault trees are usually constructed using the experiences of expert reliability engineers in top-down approaches and have different structures according to each expert's subjectivity. In this work it is tried to find a general method for the fault tree construction based on the function tree that is the result of product function deployment. Based on the function tree, the method has the advantage of resulting an objective fault tree since the faults are defined as the opposite concept of functions. The fault tree construction of this work consists of the following steps: 1) definition of product primary function with the viewpoints of product operation and configuration, 2) construction of functional relation chart using a grouping algorithm, 3) abstraction of functional block diagram according to operation sequences and configuration of a product, 4) construction of function tree for each viewpoint, and 5) construction of fault tree by matching the function tree and simplification of the result.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1527-1533
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• 2009

본 논문에서는 MVP 분포의 움직임 방향 치우침 특성을 이용한 방향성 탐색 패턴을 디자인하고, 탐색점의 이동 방향에 따라 탐색 패턴을 적응적으로 변화시키는 방향 적응적 십자형 다이아몬드 탐색 방법을 제안 한다. 제안한 방법은 이웃 매크로 블록으로부터 모션 벡터를 예측하고, 예측한 모션 벡터를 이용하여 초기 움직임 방향을 설정 한다. 탐색 과정에서 BMP의 이동 방향에 따라 제안한 탐색 패턴을 적응적으로 변화시킴으로써 탐색 효율을 향상시킨다. 실험 결과, 제안한 방법 은 움직임 추정에 소요되는 계산량을 기존의 십자형 다이아몬드 탐색에 비해 $0.43%{\sim}1.76%$ 감소시킴으로써 고속 움직임 추정이 가능함을 알 수 있었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.229-236
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• 2017

This paper presents an efficient object-based color image-retrieval algorithm that is suitable for the classification and retrieval of images from small to mid-scale datasets, such as images in PCs, tablets, phones, and cameras. The proposed method first finds salient regions by using regional feature vectors, and also finds several dominant colors in each region. Then, each salient region is partitioned into small sub-blocks, which are assigned 1 or 0 with respect to the number of pixels corresponding to a dominant color in the sub-block. This gives a binary map for the dominant color, and this process is repeated for the predefined number of dominant colors. Finally, we have several binary maps, each of which corresponds to a dominant color in a salient region. Hence, the binary maps represent the spatial distribution of the dominant colors in the salient region, and the union (OR operation) of the maps can describe the approximate shapes of salient objects. Also proposed in this paper is a matching method that uses these binary maps and which needs very few computations, because most operations are binary. Experiments on widely used color image databases show that the proposed method performs better than state-of-the-art and previous color-based methods.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.161-169
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• 1996

본 논문에서는 동영상 압축의 핵심 기술인 움직임 벡터 추정에 있어서 신경 회로망을 이용한 벡터 양자화에 의해 탐색 영역을 예측하는 방법을 제안한다. 훈련영상을 입력으로 하여 전역 탐색법 등에 의하여 구해진 움직임 벡터를 이용하여 움직임 벡터 코드 북을 생성하고 이를 예측 탐색 점으로 이용한다. 움직임 벡터 코드 북을 생성하기 위해서 병렬 처리 특성과 다양한 학습 알고리즘을 갖는 신경 회로망을 이용하였다. 제안된 방법은 움직임 벡터들의 높은 공간적 상관성을 이용하게 되고 결과적으로 적은 탐색 점으로 움직임 벡터를 추정할 수 있으므로 계산량을 줄일 수 있을 뿐 아니라 움직임 벡터를 표현하기 위해 소요되는 비트 수도 크게 줄일 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 고속 블록 매칭 알고리즘보다 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.712-717
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• 2013

본 논문에서는 향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기를 제안한다. 제안한 방법은 부분적으로 가려진 물체로부터 요소영상을 픽업하고 서브영상으로 변환하고 영역 매칭 알고리즘 방법을 이용하여 서브영상으로부터 장애물로 가려진 영역을 검출하고 제거한다. 그 다음 픽셀 복원 방법으로 각 서브영상에서 제거된 물체의 픽셀을 복원한다. 마지막으로, 재생된 참조영상과 재생된 영상 사이의 비선형 상호상관을 통하여 3D 물체의 인식 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.27-34
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• 1998

본 논문에서는 움직임 벡터와 빛의 세기를 이용하여 비디오의 인덱싱과 검색 기법에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특징과 빛의 세기를 계산하여 각 샷 당하나의 대표프레임을 추출하였다. 각각의 대표프레임은 빛의 흐름을 계산하였다. 즉 움직임벡터의 특징은 빛의 흐름으로부터 얻어냈고, BMA 는 움직임 벡터를 찾기 위해 사용했다. 그리고 빛의 세기 값을 히스토그램으로 변환 한 후 컷 검출에 사용하였다. 비디오 프레임의움직임 벡터와 빛의 세기 특징을 기반으로 비디오 데이터를 구성하고 인덱싱 하였다. 비디오 데이터베이스는 비디오의 접근을 위해 내용기반을 제공하고, 인덱스 특징은 B+ 트리 검색을 사용했고, 내부적으로 구성되어 단 노드 방식으로 저장되어 컴퓨터 저장장치에 직접 접근할 수 있게 했다. 본 논문에서는 비디오 데이터 모델을 기반으로 한 비디오 인덱스의 문제를 정의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.743-746
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• 2001

멀티미디어 정보 중 비디오 데이터는 정보량이 많기 때문에 자동화된 비디오 영상 처리 기술이 필요하다. 시청자의 이해와 시청의 편의성을 제공하기 위하여 대부분 비디오에 자막을 삽입하게 된다. 외국 방송물 및 영화에 삽입된 다른 언어 자막을 편집 과정에서 자막으로 교환 할 필요성이 종종 있게 된다. 기존의 방법들은 자막 부분을 충분히 포함하는 일정 영역에 특정 색상을 채운 후 새로운 자막을 삽입하게 된다. 기존 방법의 문제점은 많은 영역에 대해 비디오 영상 정보를 손실 시킴으로써 시청자에게 시청의 불편을 초래하고 자막 교환의 비 효율성과 부 자연스러움을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 극복하기 위하여 자막 영역을 원영상으로 복원한 후 다른 자막으로 교환하는 방법을 제안하고자 한다. 원영상 복원을 위하여 비디오 정보와 BMA(Block Matching Algorithm)를 이용한 원영상 복원 방법을 제안하고, 복원된 영역에 다른 자막으로 교환함으로써 효과적인 자막 교환 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과 원영상 복원을 이용한 자막 교환 방법은 기존 방법에 비해 자연스럽고 효과적인 교환 방법임을 볼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.357-360
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• 2011

모자이크는 여러 개의 작은 영상들을 모아서 하나의 큰 영상을 만드는 것을 말한다. 본 논문에서는 모자이크 방법 중 하나인 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 방법을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하는 기술 제안을 한다. 이미지를 원하는 사이즈의 타일로 나눈 다음, 나눠진 타일을 16등분을 한다. 16등분된 이미지 각 요소들에 대하여 RGB 평균값을 계산하여 총 48개 특징값을 추출하여 데이터베이스에 저장해둔다. 그리고 타일과 비교가 될 이미지들은 이미 똑같은 작업을 통하여 데이터베이스에 저장이 되어 있다. 이렇게 저장된 값들을 통하여 유클리드 거리를 통하여 두 이미지의 유사도를 측정하게 된다. 최적의 값을 찾으면 바로 대입하는 것이 아니라 이전에 있던 타일 이미지의 명암값을 새로 삽입되는 타일에 부여를 하여, 부드러운 영상을 만들게 된다. 그리고 타일을 삽입할 때 이전에 사용된 이미지는 배열의 마지막으로 옮겨지게 되며 사용횟수를 체크하여 반복적 사용을 제한하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.539-548
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• 2001

본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.