• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권3호
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• pp.209-215
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• 2014

Sequence tagging is the task of predicting frame-wise labels for a given input sequence and has important applications to diverse domains. Conventional methods such as maximum likelihood (ML) learning matches global features in empirical and model distributions, rather than local features, which directly translates into frame-wise prediction errors. Recent probabilistic sequence models such as conditional random fields (CRFs) have achieved great success in a variety of situations. In this paper, we introduce a novel discriminative CRF learning algorithm to minimize local feature mismatches. Unlike overall data fitting originating from global feature matching in ML learning, our approach reduces the total error over all frames in a sequence. We also provide an efficient gradient-based learning method via gradient forward-backward recursion, which requires the same computational complexity as ML learning. For several real-world sequence tagging problems, we empirically demonstrate that the proposed learning algorithm achieves significantly more accurate prediction performance than standard estimators.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.193-196
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• 2015

조건부대체 알고리즘(CRA: Conditional Replenishment Algorithm)은 좌우 영상의 해상도가 서로 다른 융합형 3DTV 서비스 환경에서 입체영상의 화질을 개선하기 위해 제안된 기법이다. 조건부대체 알고리즘에서는 비용함수를 도입하여 quad-tree 구조를 가지는 가변크기의 처리단위 (PU: Processing Unit)의 최적 모드를 결정하는데, 본 논문에서는 관심 PU 의 모드를 결정하는 단계에서 주변 PU 들의 모드를 함께 고려함으로써 모드가 고립되는 현상을 방지하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 통해 기존의 CRA 의 결과로 발생 가능한 특정 PU의 두드러짐 현상을 제거할 수 있기 때문에 합성된 입체 영상의 주관적 화질이 향상된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.98-100
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• 2012

본 논문에서는 좌우 해상도가 서로 다른 융합형 3DTV 시스템에서 합성된 3D 영상의 화질을 개선하는 방법인 조건부 대체 알고리듬에 적용하기 위한 비트율 제어기법을 제안한다. 조건부 대체 알고리듬에서는 쿼드트리 형태의 가변크기 블록마다 좌우 영상간의 양안시차 정보를 활용하되, 이 정보의 전송을 위해서 부가적인 대역폭이 요구되기 때문에 전송 대역폭의 상황에 따라 부가 정보의 양을 효율적으로 조절할 필요가 있다. 이를 위해 비용함수를 정의하고 가중치를 적용하여 최적의 모드를 결정하는 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.4-5
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• 2011

본 논문에서는 비대칭적 화질을 갖는 스테레오 3DTV 시스템에서 좌우 두 영상의 화질차이가 합성한 스테레오 3D 영상의 주관적 화질을 떨어뜨릴 정도로 현저한 경우, 이 화질 차이를 보상하기 위하여 조건부 대체를 포함한 양안시차 맵을 이용하는 방법을 제안한다. PSNR값 비교를 통하여 화질 개선 정도를 보았고 0.37~18dB 정도의 PSNR 개선을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.61-62
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• 2021

본 논문에서는 조건부 wavenet을 이용한 음성 신호의 잡음 제거 기술을 제안한다. 기존의 음성 신호 잡음 제거 기술은 스펙트로그램을 기반으로 발전되어 왔으나, 잡음으로 인해 변형된 원음의 위상 정보를 복원할 수 없는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 시간 영역에서 전 과정을 실행하는 기계학습 모델인 wavenet을 사용하여 음성 신호의 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 특히, 잡음 종류를 조건으로 입력하여 성능 향상을 얻도록 한다. 성능 평가를 통하여 제안 방법이 시간 영역에서 잡음을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한가정학회지
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• 제48권8호
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• pp.113-128
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• 2010

The purposes of this study were 1) to divide consumers into segments according to their consumption attitude and subjective knowledge about natural dyed products 2) to develop a profile for each segment with respect to the media types, the preferred media programs, the information sources, the lifestyle activities and the demographics. Data(n = 213) was collected using questionnaires via the internet. By cluster analysis of the consumers' attitude and their subjective knowledge about natural dyed products, four groups were identified 1) the loyal consumption group (20.1%), 2) the conditional/reluctant consumption group(36.6%), 3) the negative/reluctant consumption group(24.2%) and 4) the non purchasers(19.1%). Several characteristics of these four groups were then compared by ANOVA and chi-square statistics. The results indicated that the consumption attitude and subjective knowledge could be the criteria for segmenting the consumers and that the segmented groups had unique consumer characteristics. Implications of this study were discussed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.531-538
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• 2016

In this paper, we propose a novel post-processing method of semantic segmentation from indoor scenes with RGBD inputs. For accurate segmentation, various post-processing methods such as superpixel from color edges or Conditional Random Field (CRF) method considering neighborhood connectivity have been used, but these methods are not efficient due to high complexity and computational cost. To solve this problem, we maximize the efficiency of post processing by using depth superpixel extracted from disparity image to handle object silhouette. Our experimental results show reasonable performances compared to previous methods in the post processing of semantic segmentation.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.28-34
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• 2021

드레이프는 의상의 외형을 결정하는 요인 중 하나로 섬유·패션 산업에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 코로나 바이러스의 영향으로 비대면 거래가 활성화되고 있는 시점에서, 드레이프값을 요구하는 업체들이 많아지고 있다. 하지만 중소기업이나 영세 기업의 경우, 드레이프를 측정하는 것에 대한 시간과 비용적 부담을 느껴, 드레이프를 측정하는 데에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구는 디지털 물성을 측정하여 생성된 3D 시뮬레이션 이미지를 통해 조건부 적대적 생성 신경망을 이용하여 입력된 소재의 물성값에 대한 드레이프 이미지 생성을 목표로 하였다. 기존 보유한 736개의 디지털 물성값을 통해, 드레이프 이미지를 생성하였으며, 이를 모델 학습에 이용하였다. 이후 생성 모델을 통해 나온 이미지 샘플에 대하여 드레이프 값을 계산하였다. 실제 드레이프 실험 값과 생성 드레이프 값 비교결과, 첨두수의 오차는 0.75개였으며, 드레이프값의 평균 오차는 7.875의 오차를 보임을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.647-656
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• 2011

1비트 변환 (one-bit transform) 및 2비트 변환 (two-bit transform)을 이용하는 이진 블록 매칭 움직임 예측 (motion estimation) 방법은 전역 탐색 (full search) 움직임 예측 방법에 비해 블록 매칭 연산의 복잡도를 감소시키지만 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)성능 저하를 야기한다. 이러한 이진 블록 매칭 움직임 예측 방법의 정확도를 개선하기 위해 조건부 국부 탐색 (conditional localsearch)이 더해져 보완된 1비트 변환 (modified one-bit transform) 및 보완된 2비트 변환 (modified two-bit transform) 방법이 제안되었다. 그러나 이와 같이 추가적인 국부 탐색은 움직임이 빠른 영상에 대한 $16{\times}16$ 블록 크기의 움직임 예측에 있어서 많은 수의 추가적인 탐색을 필요로 한다. 본 논문은 기존의 조건부 국부 탐색 방법 대신 탐색 영역내의 각 후보 블록들의 (candidate blocks) NNMP(Number of Non-Matching Points)를 기반으로 한 효율적인 탐색 방법을 제안한다. NNMP 기반 탐색 방법을 통하여 작은 NNMP 값을 가지는 후보 블록들을 쉽게 탐색하여 최종 움직임 벡터(motion vector)를 효율적으로 찾을 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 방법들보다 복잡도 및 정확도 측면에서 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.354-362
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• 2012

MPEG과 ITU-T에서 최근 표준화가 진행되고 있는 HEVC는 H.264/AVC에 비해, CU(coding unit), PU(prediction unit), TU(transform unit)의 다양한 형태 분할 단위를 갖는 것을 큰 특징으로 한다. 이 중, CU와 TU는 쿼드트리 형태의 재귀적 분할 구조를 가지도록 구성되는데, 압축 효율은 향상시키지만 높은 부호화 복잡도를 갖는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 재귀적 분할 구조에서의 rate-distortion cost를 조건부 확률을 이용한 통계적 분석 방법을 사용하여, 분할이 일어나는 경우와 그렇지 않은 경우로 분류하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 HEVC의 재귀적 CU 부호화에 적용한 결과, 부호화 복잡도를 32% 가량 감소시키면서 압축 효율하락은 0.4-0.5%로 억제할 수 있었다. 또한, HM4.0에 구현되어 있는 고속 탐색 알고리즘과 함께 사용하는 경우, 압축 효율 하락을 0.9%로 억제하면서 부호화 복잡도를 1/2로 감소시킬 수 있었다.