• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.1-8
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• 2008

이 논문은 다중참조 및 가변블록 움직임 추정의 연산량을 효율적으로 줄이기 위해 세 가지 참조영상 선택 방법들을 소개한다. 제안된 RSP (Reference Selection Pass) 방법은 참조영상 선택의 부가적인 연산을 최소화 할 수 있고 MFS (Modified Frame Selection) 방법은 참조영상 선택 과정 중 영상의 움직임을 고려하여 참조영상 선택 시 연산 횟수를 기존 방식에 비해 17% 감소시킨다. 또한 TPRFS (Two Pass Reference frame Selection) 방법은 H.264/AVC에서 요구하는 가변블록 움직임 추정을 지원하기 위한 부가적인 연산을 블록 크기에 따라 선택되는 참조영상의 특성을 이용하여 최소화 한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 화질의 열화 없이 50% 이상의 움직임 추정의 연산량을 감소시킬 수 있다. 또한 제안한 참조영상 선택 방법은 움직임 추정의 주된 연산인 블록정합 단계와 별개로 수행이 되기 때문에 기존의 어떠한 단일참조 고속 움직임 탐색 방법과도 같이 사용되어 효율적으로 다중참조 및 가변블록 움직임 추정 연산을 지원 할 수 있다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.109-118
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• 1994

We proposed new field/frame mode selection quantization and buffer control strategy for interlaced digital HDTV image coding system. The field/frame mode selection is performed based on the mean square error and number of generated bits for each superblock. The quantization factor for each superblock is determined by the characteristics of human visual system and buffer status. The statistical characteristics of the number of generated bits for basis block and the prediction of buffer status are used for buffer control. Simulation results show that the proposed field/frame mode selection and rate buffer control. Simulation results show that the proposed field/frame mode selection and rate buffer control strategy have good subjective image quality and have stable buffer status.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권11C호
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• pp.1066-1072
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• 2007

본 논문에서는 동영상 부호화 방식의 움직임 추정을 위한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 움직임 추정을 위해 다중 프레임을 참조하는 H.264 동영상 부호화 방식의 경우, 블록별로 선택된 최적의 참조 프레임들은 일정한 상관관계를 유지하는 특성이 존재한다. 제안 방식은 이러한 통계적 특성을 이용하여, 임의의 블록 크기의 움직임 추정 모드에서 선택된 최적의 참조 프레임 정보를 이용하여 하위 블록 크기의 움직임 추정 모드에서 사용할 참조 프레임을 예측한다. 실험 결과를 통해 5개의 참조 프레임 사용을 기준으로 제안하는 기법을 사용하였을 때, 움직임 추정에 소요되는 시간은 가용한 모든 참조 프레임에 대해 움직임 추정을 수행하는 방식 대비 평균 60% 감소되었으며, PSNR 및 발생 비트율 측면에서 거의 동일한 성능을 유지함을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.419-420
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• 2006

In the new video coding standard H.264/AVC, motion estimation (ME) is allowed to search multiple reference frames for improve the rate-distortion performance. The complexity of multi-frame motion estimation increases linearly with the number of used reference frame. However, the distortion gain given by each reference frame varies with the video sequence, and it is not efficient to search through all the candidate frames. In this paper, we propose a fast mult-frame selection method using all zero coefficient block (AZCB) prediction and sum of difference (SAD) of neighbor block. Simulation results show that the speed of the proposed algorithm is up to two times faster than exhaustive search of multiple reference frames with similar quality and bit-rate.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.512-522
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• 2002

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권8호
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• pp.735-743
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• 2002

본 논문에서는 세 가지 문맥독립 화자식별방법을 제안한다. 먼저, 화자 식별시 성도의 특성을 충분히 표현하지 못한 프레임이 포함되지 않도록 하는 프레임선택 (Frame Selection; FS)방법을 제안한다. 이 방법은 각 프레임에서 가장 큰 유사도와 두 번째로 큰 유사도의 차이를 평가하여 중요 프레임을 선택한 후, 선택된 프레임만을 이용하여 유사도를 계산하는 방법이다. 두 번째로 제안하는 복합 (Hyrid)방법은 FS와 가중모델순위 (Weighting Model Rank: WMR)방법을 결합시킨 것으로, FS방법을 이용하여 중요 프레임을 선택한 후, 지수함수 가중치를 이용하여 식별화자를 결정하는 것이다. 마지막으로 제안하는 수정된 가중모델순위 (Modified WMR; MWMR)방법은 식별화자를 결정할 때 유사도의 상대적 위치만을 고려하였던 기존의 U방법과는 달리 유사도와 유사도의 상대적 위치를 함께 고려하는 방법이다. 화자식별 실험결과 제안한 방법들이 기존의 ML 방법보다 향상된 식별률을 보였으며, 복합 방법 및 MWMR방법의 경우에는 WMR방법보다 각각 약 2%와 3%의 향상된 식별률을 나타내어 제안한 방법들의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.23-29
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• 2020

This paper presents an approach for dynamic hand gesture recognition by using algorithm based on 3D Convolutional Neural Network (3D_CNN), which is later extended to 3D Residual Networks (3D_ResNet), and the neural network based key frame selection. Typically, 3D deep neural network is used to classify gestures from the input of image frames, randomly sampled from a video data. In this work, to improve the classification performance, we employ key frames which represent the overall video, as the input of the classification network. The key frames are extracted by SegNet instead of conventional clustering algorithms for video summarization (VSUMM) which require heavy computation. By using a deep neural network, key frame selection can be performed in a real-time system. Experiments are conducted using 3D convolutional kernels such as 3D_CNN, Inflated 3D_CNN (I3D) and 3D_ResNet for gesture classification. Our algorithm achieved up to 97.8% of classification accuracy on the Cambridge gesture dataset. The experimental results show that the proposed approach is efficient and outperforms existing methods.

• ETRI Journal
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• 제36권1호
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• pp.179-182
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• 2014

This letter presents a very simple yet very effective solution for fast reference frame (RF) selection in H.264/AVC. By efficiently making use of the correlation between the best RF indices in various inter modes, the proposed method significantly reduces the number of RFs to be examined at the expense of a very small miss rate. Simulation results show that the proposed method not only improves upon the coding performance of conventional methods but also reduces the encoding time significantly.

• 센서학회지
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• 제32권5호
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• pp.313-319
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• 2023

In this study, we propose a method to improve the accuracy of acoustic odometry using optimal frame interval selection for Fourier-based image registration. The accuracy of acoustic odometry is related to the phase correlation result of image pairs obtained from the forward-looking sonar (FLS). Phase correlation failure is caused by spurious peaks and high-similarity image pairs that can be prevented by optimal frame interval selection. We proposed a method of selecting the optimal frame interval by analyzing the factors affecting phase correlation. Acoustic odometry error was reduced by selecting the optimal frame interval. The proposed method was verified using field data.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1279-1290
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• 2021

차량 기술이 성장하면서 운전자의 개입이 필요 없는 자율주행까지 발전하였고, 이에 따라 차량 내부 네트워크인 CAN 보안도 중요해졌다. CAN은 해킹 공격에 취약점을 보이는데, 이러한 공격을 탐지하기 위해 기계학습 기반 IDS가 도입된다. 하지만 기계학습은 높은 정확도에도 불구하고 적대적 예제에 취약한 모습을 보여주었다. 본 논문에서는 IDS를 회피할 수 있도록 feature에 잡음을 추가하고 또한 실제 차량의 physical attack을 위한 feature 선택 및 패킷화를 진행하여 IDS를 회피하고 실제 차량에도 공격할 수 있도록 적대적 CAN frame 생성방법을 제안한다. 모든 feature 변조 실험부터 feature 선택 후 변조 실험, 패킷화 이후 전처리하여 IDS 회피실험을 진행하여 생성한 적대적 CAN frame이 IDS를 얼마나 회피하는지 확인한다.