• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.60-79
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• 2022

The U-Net architecture-based segmentation models attained remarkable performance in numerous medical image segmentation missions like skin lesion segmentation. Nevertheless, the resolution gradually decreases and the loss of spatial information increases with deeper network. The fusion of adjacent layers is not enough to make up for the lost spatial information, thus resulting in errors of segmentation boundary so as to decline the accuracy of segmentation. To tackle the issue, we propose a new deep learning-based segmentation model. In the decoding stage, the feature channels of each decoding unit are concatenated with all the feature channels of the upper coding unit. Which is done in order to ensure the segmentation effect by integrating spatial and semantic information, and promotes the robustness and generalization of our model by combining the atrous spatial pyramid pooling (ASPP) module and channel attention module (CAM). Extensive experiments on ISIC2016 and ISIC2017 common datasets proved that our model implements well and outperforms compared segmentation models for skin lesion segmentation.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.489-491
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• 2002

The need for video diagnosis in medicine has been increased and real-time transfer of digital video will be an important component in PACS and telemedicine. But, Network environment has certain limitations that the required throughput can not satisfy quality of service (QoS). MPEG-4 ratified as a moving video standard by the ISO/IEC provides very efficient video coding covering the various ranges of low bit-rate in network environment. We implemented MPEG-4 CODEC (coder/decoder) and applied various compression ratios to moving ultrasound images. These images were displayed in random order on a client monitor passed through network. Radiologists determined subjective opinion scores for evaluating clinically acceptable image quality and then these were statistically processed in the t-Test method. Moreover the MPEG-4 decoded images were quantitatively analyzed by computing peak signal-to-noise ratio (PSNR) to objectively evaluate image quality. The bit-rate to maintain clinically acceptable image quality was up to 0.8Mbps. We successfully implemented the adaptive throughput or bit-rate relative to the image quality of ultrasound sequences used MPEG-4 that can be applied for diagnostic performance in real-time.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.953-958
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• 2013

본 논문에서는 고성능 HEVC 복호기를 위한 효율적인 $32{\times}32$ 역변환기 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC는 4k, 8k 이미지와 같이 기존의 이미지코덱에 비해 훨씬 더 큰 크기의 이미지를 처리할 수 있는 새로운 영상 압축 표준이다. 큰 이미지의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다양한 새 블록 구조를 채택하였으며, 이 블록들은 $4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$으로 구성되었다. 이 논문에서는 $32{\times}32$ 역변환기의 효과적인 구조를 제안하며, 역변환기의 구조는 $32{\times}32$ 행렬을 $16{\times}16$ 행렬로 재구성하고 쉬프트와 덧셈기로 구성된 곱셈기를 사용하여 연산을 단순화 하였으며 멀티 사이클 패스를 구현하여 낮은 주파수에서도 동작이 가능하도록 설계하였다. 또한 HEVC 코덱의 다양한 크기의 변환이나 순방향 변환 블록에 쉽게 적용할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권5호
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• pp.335-344
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• 2003

웨이블릿 변환에 기반을 둔 영상 압축은 기존의 JPEG과 비교했을 때, 블록 형태의 잡음이 나타나지 않고 화소 당 비트 수를 적게 압축할 때의 화질이 우수하므로 산업계에서 널리 사용되고 있다. 이산 웨이블릿 변환에 의해서 생성되는 계수들은 양자화 과정을 거쳐서 코드 비트 수를 줄이게 된다. 양자화 다음에는 무손실 부호화 과정을 통해서 코드 비트 수를 더 감소시킨다. 본 논문은 생성된 계수들의 통계적 특성을 바탕으로 양자화된 계수들에 대하여 효율적으로 무손실 부호화를 수행하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 이산 웨이블릿 변환과 양자화 과정을 결합하여 본 알고리즘을 0.5㎛ 표준 셀 방식의 영상 압축 칩으로 구현한 결과, 효율성과 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.618-627
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• 2002

2차원 이산 웨이블릿 변환(2D-DWT)을 이용한 영상처리에서 영상의 경계부분 화소들을 처리하는 방법은 영상의 화질과 구현비용에 영향을 미친다. 본 논문에서는 하드웨어 및 소프트웨어 구현에 적합하고 화질의 손실이 거의 없는 효과적인 경계화소 처리방법을 제안하였다. 이 방법은 2차원 영상을 1차원 배열로 처리하는 방법으로, DWT 진행방향에 따라 영상을 직렬의 연속적인 데이터구조로 간주하고 DWT를 수행(Serial-Sequential Processing)한다. 제안한 방법의 성능 및 구현의 용이성을 보이기 위하여 영상을 압축하고 복원하는 영상압축 코덱을 구현하여 실험하였다. 여기에는 로그-스케일의 고정 양자화기를 사용하였으며, 엔트로피 코더는 구현하지 않았다. 실험결과 압축률 2:1 이상의 경우(엔트로피 코딩을 제외한 압축율) 주기적 확장(Periodic Expansion, PE)방법과는 거의 동일한 SNR(Signal to Noise Ration)을 보였으며, 대칭적 확장(Symmetric Expansion, SE)방법에 비해서는 15.3%, 0-화소 삽입(Zero-Padding Expansion, ZPE)방법에 비해서는 9.6% 높은 SNR을 보였다. 또한 주기적 확장방법은 본 논문의 방법에 비해 12.99%의 메모리가 더 필요하였으며, 영상의 압축동작만을 고려할 때 제안한 방법에 비해 SE 방법과

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.383-394
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• 2018

본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술에 대해 살펴본다. 딥 러닝 기반의 이미지 압축 기술은 심층 신경망에 압축 대상 이미지를 입력하고 반복적 또는 일괄적 방식으로 은닉 벡터를 추출하여 부호화한다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해 심층 신경망은 복원 이미지의 화질은 높이면서 부호화된 은닉 벡터가 보다 적은 비트로 표현될 수 있도록 학습된다. 이러한 기술들은 특히 저 비트율에서 기존의 이미지 압축 기술에 비해 뛰어난 화질의 이미지를 생성할 수 있다. 한편, 딥 러닝 기반의 비디오 압축 기술은 압축 대상 비디오를 직접 입력하여 처리하기 보다는 기존 비디오 코덱의 압축 툴 성능을 개선하는 접근법을 취하고 있다. 본 논문에서 소개하는 심층 신경망 기술들은 최신 비디오 코덱의 인루프 필터를 대체하거나 추가적인 후처리 필터로 사용되어 복원 영상의 화질 개선을 통해 압축 효율을 향상시킨다. 마찬가지로, 화면 내 예측 및 부호화에 적용된 심층 신경망 기술들은 기존 화면 내 예측 툴과 함께 사용되어 예측 정확도를 높이거나 새로운 화면 내 부호화 과정을 추가함으로써 압축 효율을 향상 시킨다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1C호
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• pp.63-75
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• 2012

본 논문은 1Mbps 이하의 전술통신망 환경에서 소프트웨어 방식의 화상회의 운용방안을 연구하였다. 전술통신망 환경은 대역폭이 제한될 뿐만 아니라 불안정한 네트워크 상태로 데이터 손실과 전송지연 현상이 빈번히 발생한다. 또한 전술통신망을 기반으로 하는 지상전술지휘통제체계가 대역폭 사용의 우선권을 갖고 있기 때문에 화상회의가 사용할 수 있는 대역폭은 더욱 제한될 수밖에 없다. 본 논문에서는 이와 같은 전술통신망의 제한사항을 분석하고, 전술통신망 기반의 소프트웨어 방식 화상회의 품질향상 방안과 이를 적용한 실제 운용실험 결과를 함께 제시하였다. 손실패킷에 대한 재전송기법과 데이터 용량을 줄이기 위한 영상크기 축소를 우선적으로 적용하였다. 화상회의 운용을 위해서는 사용자 대역폭 보장이 최선의 해결방안이나 제한된 대역폭의 전술통신망에서는 영상 데이터 압축률 조정, 전송되는 영상 프레임 수 조정, 음성코덱 변경, 음성보정 데이터 사용 등을 최적화하여 화상회의 품질을 향상시킬 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.591-601
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• 2002

동영상 압축에서 움직임 보상은 뛰어난 압축 효율을 보이는 반면에 어느 한 시점에서 오류가 발생할 경우 그 시점 이후로 계속해서 오류가 확산된다는 단점이 있다. 인트라 업데이트 방법은 이러한 오류의 확산을 차단하는 방법이다. 그러나 인트라 업데이트 방법은 압축의 효율을 떨어뜨린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 오류의 영향과 비트율 제어를 함께 고려하여 인트라 업데이트를 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비트율과 왜곡의 값을 추정하고 라그랑지안 최적화를 통해 부호화 모드와 양자화 파라메터를 선택하는 방법으로 MPEG-4 코덱에 적용하여 실험하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 패킷 손실과 같은 오류 환경에서 더 좋은 화질을 나타내는 것을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.258-262
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• 2009

In this paper, we propose an effective memory reduction algorithm to reduce the amount of reference frame buffer and memory bandwidth in video encoder and decoder. In general video codecs, decoded previous frames should be stored and referred to reduce temporal redundancy. Recently, reference frames are recompressed for memory efficiency and bandwidth reduction between a main processor and external memory. However, these algorithms could hurt coding efficiency. Several algorithms have been proposed to reduce the amount of reference memory with minimum quality degradation. They still suffer from quality degradation with fixed-bit allocation. In this paper, we propose an adaptive block-based min-max quantization that considers local characteristics of image. In the proposed algorithm, basic process unit is $8{\times}8$ for memory alignment and apply an adaptive quantization to each $4{\times}4$ block for minimizing quality degradation. We found that the proposed algorithm could improve approximately 37.5% in coding efficiency, compared with an existing memory reduction algorithm, at the same memory reduction rate.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1633-1638
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• 2013

휴대폰은 이제 단순한 통화 기능 이외에 PC와 함께 동영상 콘텐츠를 시청할 수 있는 효과적인 멀티미디어 기기로 발전하고 있다. 따라서 동영상 콘텐츠의 실효성은 스마트폰으로 스트리밍(Streaming) 할 수 있는지 여부와 목적한 내용을 효과적으로 전달 할 수 있는지 여부에 의해 결정된다. 여기서 목적한 내용을 효과적으로 전달 할 수 있는지 여부란 교재 영상과 발언자의 영상이 함께 제공되어야만 효과적인 내용 전달이 됨을 의미한다. 본 논문은 위 두 가지 요건을 충족하는 동영상 콘텐츠 인코딩(encoding) 시스템으로 멀티소스(Multi-Source)의 오디오-비디오를 입력받아 인터넷 상에 실시간 및 VOD 서비스 할 수 있는 비디오 통합 관리 시스템을 제안하였다.