• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.57-62
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• 2002

전송선로와 저장공간의 제약을 극복할 수 있는 영상압축기술이 발달함에 따라 인터넷과 멀티미디어 통신이 비약적으로 발전할 수 있었으며, 앞으로도 보다 높은 효율의 압축기술이 요구되고 있다. 현재 영상압축표준은 대부분 블록 DCT(Discrete Cosine Transform)를 기반으로 하고 있지만, 압축 이전에 영상을 블록으로 나누어 처리하게 되므로 블록효과가 발생하게 된다 본 논문에서는 이러한 블록효과를 제거하기 위해 확산을 이용한 방법을 제시한다. 확산의 정도를 자유로이 조절할 수 있는 새로운 형태의 이방성 확산 방정식을 제안하여 이를 블록효과를 제거하는데 적용한다. 이는 평탄한 영역에서의 경계에 대해서는 등방성 확산으로, 그렇지 않은 영역에 대해서는 경계에 수직인 방향으로만 확산이 일어나는 이방성 확산으로 자유로이 조절하여 적용할 수 있는 장점이 있다. 이를 이용하여 원 영상정보의 손실을 최소화하기 위해 영역에 따라 확산속도와 방향을 적응적으로 조절할 수 있는 알고리즘을 제안하고 기존의 블록효과 제거 알고리즘과 비교 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권8호
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• pp.369-374
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• 2006

Due to development of internet network environments and data compression techniques, the size and amount of multimedia data has greatly increased. They are compressed before transmission or storage. Dealing with these compressed data such as video retrieval or indexing requires decompression procedure in most cases. This causes additional computations and increases the processing time. In various applications a histogram is one of the most frequently used tools. Efficiency of extracting such histograms will drop down if decompression is involved. We propose a novel scheme for extracting histograms from images that are transformed into the compressed domain by 8x8 DCT(Discrete Cosine Transform). In this scheme an averaged version of original image is obtained by a simple linear combination of DCT coefficients with the sets of coefficients we designed.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.114-117
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• 2004

This paper proposes a novel algorithm for hybrid lossless audio coding, which employs integer discrete cosine transform. The proposed algorithm divides the input signal into frames of a proper length, decorrelates the framed data using the integer DCT and finally entropy-codes the frame data. In particular, the adaptive Golomb-Rice coding method used for the entropy coding selects an optimal option which gives the best compression efficiency. Since the proposed algorithm uses integer operations, it significantly improves the computation speed in comparison with an algorithm using real or floating-point operations. When the coding algorithm is implemented in hardware, the system complexity as well as the power consumption is remarkably reduced. Finally, because each frame is independently coded and is byte-aligned with respect to the frame header, it is convenient to move, search, and edit the coded data.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.19-22
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• 2000

In this paper, we propose a watermarking method for still images using Discrete Cosine Transform (DCT). Watermarking is a copyright protection technique for digital contents by hiding secret information into the contents. The proposed method embeds the watermark information into DCT coefficients. To obtain a watermarked image that is not only high quality but also has robustness for compression, we considered a method to change the degree of embedding by utilizing the activity of each DCT block. The simulation results show that the proposed scheme can obtain huh quality watermarked images and we can extract most of the embedded data even if they are compressed by JPEG scheme.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.359-360
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• 2006

Magnetic Flux Leakage (MFL) methods are widely employed for the non-destructive testing of gas pipelines. In the application of MFL pipeline inspection technology, corrosion anomalies are detected and identified via their leakage filed due to changes in wall thickness. This paper presents discrete cosine transform (DCT) based MFL signal analysis for defect feature extraction of natural gas pipelines. The original MFL signals are transformed into new ones based on the analysis. The usefulness of the approach has been shown by the experimental results.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.395-396
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• 2006

본 논문에서는 얼굴 인식의 성능을 효율적으로 향상시키기 위하여 Discrete Cosine Transform (DCT)와 Principal Component Analysis(PCA)에 기반한 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 얼굴 영상의 공간 영역은 DCT를 이용하여 주파수 영역으로 변환되며, DCT 도메인에서 얼굴 영상이 갖는 고유한 주파수 특성을 최적화 하는 주파수 밴드 영역을 추출한다. 차원이 축소된 데이터는 PCA 를 이용하여 데이터의 변별력에 가장 적합한 얼굴의 특징을 추출하고 Nearest Neighbor Classification 을 통해 본인여부를 확인 한다. 실험 결과 제안된 방법은 데이터의 차원을 효과적으로 축소하면서 기존의 얼굴 인식 방법에 비해 높은 인식률 향상을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.553-556
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• 2020

최근 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델의 경량화에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그중 양자화는 모델을 구성하는 가중치의 크기를 낮추는 방법이다. 기존의 CNN 모델에서 가장 큰 비중을 하는 Fully Connected Layer(FCL)는 내부적으로 32 Bit의 실수 행렬로 표현된다. 본 논문에서는 미리 학습된 실수 가중치를 더 작은 비트의 정수 행렬로 양자화한다. 양자화된 행렬에 대해서 영상 압축 등에서 사용하는 Discrete Cosine Transform(DCT)을 통해 주파수 영역으로 변환한 후 고주파 영역을 생략하는 손실압축 방법을 제안한다. 실험을 통해 그 과정에서 손실에 따른 정확도의 변화를 나타낸다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권11C호
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• pp.1053-1059
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• 2005

컴퓨터 생성 홀로그램(CGH, Computer Generated Hologram)은 광 홀로그램의 간섭 패턴 대신 3차원 영상을 재생하는데 필요한 정보만을 컴퓨터로 설계 및 제작하기 때문에 물리적으로 존재하지 않는 가상의 물체의 합성 및 생성이 가능하다. 하지만 CGH를 통해 생성된 fringe 영상은 그 데이터양이 방대하기 때문에 저장, 전송 및 처리를 위해서는 데이터양을 줄일 필요성이 있다. 하나의 객체를 나타내기 위한 Fringe 영상의 데이터양을 줄이는 가장 효율적인 방법은 부호화 과정이다. 본 논문에서는 효과적인 부호화를 위해 fringe 영상을 2차원 영상으로 가정한 후에 DCT(Discrete Cosine Transform)에 비해서 좋은 주파수 변환 특성을 보이는 DWT(Discrete Wavelet Transform)을 도입하여 Fringe 영상의 주파수 특성을 분석하였다. 그리고 분석된 주파수 특성을 기반으로 Fringe 영상을 웨이블릿 기반의 코덱들을 이용해 압축한 결과 Yoshikawa(2)나 Thomas(3)에 의한 방법에 비해 최대 약 2배의 압축율을 가질 수 있어 Fringe 패턴을 압축하는 좋은 방법이 될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.65-70
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• 2013

본 논문에서는 인간시각시스템을 고려한 칼라 영상 워터마킹을 제안하였다. 일반적으로 색상과 채도의 변화보다는 휘도의 변화에 더 민감한 인간의 시각의 특성을 고려하여 RGB 좌표계의 칼라 영상을 HSI 좌표계로 변환하여 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 삽입은 원영상과 워터마크를 이산 코사인 변환하여 계수들을 합함으로써 원영상에 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 추출은 워터마크가 삽입된 영상을 역 이산 코사인 변환하여 워터마크를 추출하였다. 실험을 위해서 원영상은 표준영상을 사용하고, 워터마크는 지문 영상을 사용하여 실험한 결과, 비가시성과 강인성을 만족하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제43권4호
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• pp.343-354
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• 2011

It is critically important to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor pressure vessel, since they may collide with and cause damage to internal structures. Mass estimation can provide key information regarding the kind as well as the location of loose parts. This study proposes a mass estimation method based on an artificial neural network (ANN), which can overcome several unresolved issues involved in other conventional methods. In the ANN model, input parameters are the discrete cosine transform (DCT) coefficients of the auto-power spectrum density (APSD) of the measured impact acceleration signal. The performance of the proposed method is then evaluated through application to a large-sized plate and a 1/8-scaled mockup of a reactor pressure vessel. The results are compared with those obtained using a conventional method, the frequency ratio (FR) method. It is shown that the proposed method is capable of estimating the impact mass with 30% lower relative error than the FR method, thus improving the estimation performance.