• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.11-21
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• 2008

종래의 움직임보상 변환 부호화 기술은 부호화기가 복호화기에 비해 매우 복잡한 구조를 갖는다. 하지만 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화기의 필요성이 대두됨에 따라 부호화기 복잡도와 에너지소비의 대부분을 차지했던 움직임 예측/보상과정을 없애기 위한 새로운 부호화 구조에 대한 연구가 이루어져 왔다. Wyner-Ziv 코딩 기술은 이를 가능하게 하는 대표적인 기술로서 터보 코드와 같은 채널 코드를 이용하여 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 이때 부호화기는 단순히 현재 프레임에 대한 패리티 정보만을 생성할 뿐 프레임간의 유사성을 이용하는 어떠한 과정도 수행하지 않기 때문에 매우 간단한 구조를 갖게 된다. 하지만 Wyner-Ziv 코딩 구조에서는 잡음이 많은 보조영상을 이용하여 복호화 할 경우 터보 코드의 복호화 오류가 발생한다. 이러한 복호화 오류는 특히 영상 간 움직임이 많거나 occlusion이 존재하는 경우 더 많이 발생하여 마치 복원된 영상에 Salt & Pepper 같은 잡음이 나타난다. 이러한 잡음은 비록 그 발생빈도는 적지만 복원된 영상의 주관적인 화질을 상당히 떨어뜨린다. 본 논문은 심볼단위의 Wyner-Ziv 코딩구조하의 초경량 부호화 기술과, 잘못된 필터 적용으로 영상의 texture를 손상시키는 경우를 최소하기 위하여 복호화 시 각 화소에 터보 코드 복호화 오류가 있는지 여부를 판단하여 선택적으로 미디언 필터를 적용시키는 기술을 제안한다. 제안된 방법은 종래의 움직임보상 변환 부호화 기술과 비교하여 현저하게 연산량이 감소된 경량화 부호화 기술로서 터보 코드 복호화 오류로 발생하는 잡음과 영상의 texture를 구분하여 필터를 적용함으로써 복원된 영상의 주관적인 화질과 PSNR을 동시에 개선한다. 실험결과 PSNR의 경우 평균 최고 약 0.8dB에 달하는 성능이득 효과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.10-17
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• 2009

Wyner-Ziv 비디오 부호화 기술은 Slepian-Wolf와 Wyner-Ziv의 분산 정보원 부호화 (DSC : distributed source coding) 이론을 기반으로 한 새로운 비디오 압축 패러다임이다. Wyner-Ziv 부호화는 기존 부호화기 측의 복잡한 작업을 복호화기 측으로 이동시킴으로써 단순한 부호화기/복잡한 복호화기의 구조를 실현한다. Wyner-Ziv 복호화기는 원영상의 예측신호인 보조정보를 생성하기 위해 움직임 추정 및 보상을 수행하며, Wyner-Ziv 부호화기의 정보량은 이 보조정보에 직접적으로 의존하기 때문에 보조정보 생성효율은 전체 부호화 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 필드 부호화를 이용한 개선된 보조정보 생성방법을 제안한다. 우선 top 필드는 기존의 방식으로 부호화되고, bottom 필드는 이미 복호화 된 top 필드의 정보를 이용한 새로운 보조정보 생성방식으로 부호화된다. 실험결과를 통해 제안된 보조정보 생성방식이 기존의 방식과 비교할 때, 율-왜곡 성능 및 주관적 화질이 개선되었음을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권1호
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• pp.1-11
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• 1999

본 논문에서는 이동 통신 시스템에서 많이 사용되는 다양한 사양의 비터비 복호기를 자동으로 생성할 수 있는 가변적 비터비 복호기의 설계방법을 제안한다. 여기서 제안하는 가변적 비터비 복호기는 구속장, 부호율, 생성다항식 등의 길쌈부호기 사양, 프레임당의 비트 수, 전송 속도 등의 데이터 전송 사양, 그리고 복호기의 성능을 위한 연판정 비트수 등을 매개 변수화(parameterization)하여, 사용자가 제공하는 사양변수에 맞는 비터비 복호기를 최적으로 자동 생성하도록 설계되었다. 이를 위해 C 언어로 설계된 사용자 인터페이스 환경 모듈을 구현하였고, 또한 VHDL 언어와 generic 변수를 활용한 비터비 복호기의 기능 블록 모듈이 계층 구조적으로 설계되었다. 설계된 가변적 비터비 복호기의 검증을 위해, IS-95 CDMA 시스템의 규격에 맞는 비터비 복호기를 자동 생성하여 기존의 설계된 내용과 비교 검증하였다. 제안된 방식은 앞으로 사양이 조금씩 바뀔 때마다 비터비 복호기를 새로이 설계할 필요없이, 변경된 사양만 제공함으로써 매우 빠른 시간내에 변경된 하드웨어 설계를 얻을 수 있는 새로운 설계방식이라 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.931-934
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• 2019

Research using artificial intelligence to generate captions for an image has been studied extensively. However, these systems are unable to create creative stories that include more than one sentence based on image content. A story is a better way that humans use to foster social cooperation and develop social norms. This paper proposes a framework that can generate a relatively short story to describe based on the context of an image. The main contributions of this paper are (1) An unsupervised framework which uses recurrent neural network structure and encoder-decoder model to construct a short story for an image. (2) A huge English novel dataset, including horror and romantic themes that are manually collected and validated. By investigating the short stories, the proposed model proves that it can generate more creative contents compared to existing intelligent systems which can produce only one concise sentence. Therefore, the framework demonstrated in this work will trigger the research of a more robust AI story writer and encourages the application of the proposed model in helping story writer find a new idea.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.105-108
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• 2001

In this paper, we suggest more precise performance analysis method of turbo interleavers based on two criteria; performance bounds like Union Bound and weight frequency of codewords. In order to present our new method, we employ block, pseudo random, and so-called prime interleavers in compliance of 3GPP standard, respectively. 3GPP complied turbo encoder, decoder, and AWGN channel are implemented by using MATLAB for our performance analysis. According to our analysis, both criteria should be taken into account coincidently to predict the performance of newly designed interleavers.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권1호
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• pp.269-274
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• 2023

In this paper, we proposed a new UNet 3+ model for medical image segmentation. The proposed ensemble(E) UNet 3+ model consists of UNet 3+s of varying depths into one unified architecture. UNet 3+s of varying depths have same encoder, but have their own decoders. They can bridge semantic gap between encoder and decoder nodes of UNet 3+. Deep supervision was used for learning on a total of 8 nodes of the E-UNet 3+ to improve performance. The proposed E-UNet 3+ model shows better segmentation results than those of the UNet 3+. As a result of the simulation, the E-UNet 3+ model using deep supervision was the best with loss function values of 0.8904 and 0.8562 for training and validation data. For the test data, the UNet 3+ model using deep supervision was the best with a value of 0.7406. Qualitative comparison of the simulation results shows the results of the proposed model are better than those of existing UNet 3+.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.129-143
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• 2023

빅데이터 시대를 맞이하여 인공지능 분야는 괄목할만한 성장을 보이고 있으며 특히 딥러닝에 의한 이미지 분류 학습방법이 중요한 영역으로 자리하고 있다. 이미지 분류에서 많이 사용되어 온 CNN의 성능을 더욱 개선하기 위해 다양한 연구가 활발하게 진행되었는데, 이 중에서 대표적인 방법이 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 알고리즘이다. CRNN 알고리즘은 이미지 분류를 위한 CNN과 시계열적 요소를 인식하기 위한 RNN의 조합으로 구성되는데, CRNN의 RNN영역에서 사용하는 입력값은 학습 대상의 이미지를 합성곱과 풀링 기법을 적용하여 추출된 결과물을 flatten한 값이고, 이 입력값들은 이미지 내 동일 위상에 있는 픽셀값들이 서로 다른 순서로 나타나기 때문에, RNN에서 의도한 이미지 내 배열 순서를 제대로 학습하기 어렵다는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구는 인코더와 디코더의 개념을 응용한 CNN과 RNN의 새로운 하이브리드 방법을 제안하여, 이미지 분류 성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다양한 알고리즘 비교 실험을 통해, 새로운 하이브리드 방법의 효과성을 검증하였다. 본 연구는 인코더와 디코더 개념의 적용 가능성을 넓히고, 제안한 방법이 기존 하이브리드 방법에 비해, 복잡도가 크게 증가하지 않아 모델 학습 시간과 인프라 구축 비용 측면에서 이점을 있다는 점에서 학문적 시사점을 가진다. 또한, 정확한 이미지 분류가 필요한 다양한 분야에서 제공되는 서비스의 품질을 높일 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을 가진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.352-358
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• 2004

본 논문은 움직임 벡터의 분포특성을 이용한 새로운 움직임 벡터 탐색 알고리즘과 정수 연산만을 필요로 하는 정수형 DCT(Discrete Cosine Transform)를 사용하여 H.263 환경에서 동영상 부호기의 성능향상에 대해 연구한다. 정수형 DCT는 Un(Walsh-Hadamard Transform)와 정수 lifting을 이용하여 정수의 덧셈 연산만으로 DCT연산을 수행하므로 부동소수점수의 곱셈을 포함하는 기존 DCT에 비하여 연산량은 줄이면서도 동일한 PSNR을 얻는다. 새로운 움직임 벡터 탐색 알고리즘은 기존의 움직임 벡터 탐색 알고리즘인 3SS(Step Search)나 4SS에 비하여 움직임 추정에 필요한 연산량을 감소시키면서 거의 비슷한 PSNR을 보인다. 또한 모의 실험에서 H.263 부호기 환경에서 정수형 DCT와 기존 DCT는 서로 호환됨을 보인다. 따라서 본 논문에서 제안한 부호화 방법은 H.263 부호화 과정에서 동영상 정보의 효율적인 실시간 처리를 가능하게 하며 다른 동영상 부호기에도 적용하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.167-176
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• 2005

본 논문에서는 멀티미디어 알고리즘이 갖는 처리단위 및 분포 특성을 활용하여 저전력 효과를 극대화 할 수 있는 새로운 형태의 Microscopic DVS(Dynmic Voltage Scaling) 기법을 제시하였고, MPEG 오디오 및 비디오를 대상으로 저전력을 위한 알고리즘 최적화 기법을 제시하였다. 통상적으로 긴 task 단위로 반영되는 macroscopic한 분포특성에 기반하여 저전력 제어가 이루어지는 기존의 DVS 기법과는 달리, 본 연구에서는 수십 밀리초(msec) 내외의 짧은 멀티미디어 신호 실시간 처리 단위, 즉 프레임 단위로 DVS 전력 제어를 수행하는 기법을 제시하고 이를 Microscopic DVS 기술이라 칭하였다. 특히 본 연구에서 제시한 microscopic DVS 기법은 멀티미디어 프레임별 연산량에 따라 단순히 전압-주파수를 가변 시켜주는 개념뿐만이 아니라, microscopic DVS에 의한 전력 절감 효과를 극대화 시킬 수 있도록 프레임별 연산량의 평균과 분산에 자유도를 확대 허용하는, 멀티미디어 알고리즘 자체에 대한 새로운 형태의 최적화 개념까지를 포함하였다. 제안한 전력절감기법의 타당성 검증을 위해 MPEG-2 video decoder와 MPEG-2 AAC audio encoder를 ARM9 processor 상에서 본 과제에서 제시한 전력절감기법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 video decoder의 경우 50$\%$, audio encoder의 경우 30$\%$ 정도의 전력 절감 효율을 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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• pp.5-9
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• 1998

In this paper, we propose an error-resilient transmission technique for the H.263 video data stream over wireless networks. The proposed algorithm employs bit rearrangement hierarchically, providing the robust and exact synchronization against the bit errors, without requiring extra redundant information. In addition, we propose the recovery algorithm for the lost or erroneous motion vectors. We implement the encoder and decoder, based on the H.263 standard, and evaluate the proposed algorithm through intensive computer simulation. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields good image quality, in spite of the channel errors, and prevents the error propagation both in the spatial and the temporal domain efficiently.