• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.147-149
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• 2011

사용자에게 편리한 인터페이스를 제공하는 IT 기기가 널리 보급되면서 직관적인 인터페이스 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이미지 센서로 입력된 사람의 손 모양이나 움직임을 이용하는 인터페이스가 그 중 하나이다. 한 편 이미지 센서 영상을 저장하기 위하여 H.264/AVC와 같은 영상 압축 기술이 사용된다. 영상을 압축하기 위해 부호기는 모든 Macroblock에서 움직임 추정을 수행한다. 추정된 움직임 정보는 손 움직임을 인식하는데 사용될 수 있고 이를 통해 전자 기기에 명령을 내리는 인터페이스 기술의 한 부분을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문은 H.264/AVC 부호기의 Motion Vector를 이용하는 손 추적 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 손 움직임 추적의 정확도를 향상시키기 위하여 Motion Vector보다 신뢰도가 높은 Motion Density Map 정보를 사용한다. 이 정보를 이용하여 이동한 손을 포함하는 손 윈도우를 결정한다. 실험 결과를 통하여 제시된 알고리즘이 손의 움직임을 추적하는 것을 확인할 수 있다.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제13권6호
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• pp.278-282
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• 2012

Photovoltaic systems have emerged to be one of the cleanest energy systems. Therefore, many large scale solar parks and PV farms have been built to prepare for the post fossil fuel ages. However, due to their large scale, to efficiently manage and operate PV systems, they need to be visually monitored within the range of infrared ray through the Internet. To satisfy this need, the efficient implementation of a high performance video compression standard is required. This paper therefore presents an implementation of H.264 motion estimation, which is one of the most data-intensive and complicated functions in H.264. To achieve this, this work implements vector instructions in hardware and incorporates them in a generic RISC processor architecture, thus increasing the processing speed while minimizing hardware and software design efforts. Extensive simulation results show that this proposed implementation can process motion estimations up to 13 times faster.

• 대한전기학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.374-381
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• 1991

As a diagnostic image of hospitl, the utilization of digital image is steadily increasing. Image coding is indispensable for storing and compressing an enormous amount of diagnostic images economically and effectively. In this paper adaptive two stage vector quantization based on Kohonen's neural network for the compression of cardioangiography among typical angiography of radiographic image sequences is presented and the performance of the coding scheme is compare and gone over. In an attempt to exploit the known characteristics of changes in cardioangiography, relatively large blocks of image are quantized in the first stage and in the next stage the bloks subdivided by the threshold of quantization error are vector quantized employing the neural network of frequency sensitive competitive learning. The scheme is employed because the change produced in cardioangiography is due to such two types of motion as a heart itself and body motion, and a contrast dye material injected. Computer simulation shows that the good reproduction of images can be obtained at a bit rate of 0.78 bits/pixel.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3150-3152
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• 1999

The efficient representation and encoding of signals with limited resources, e.g., finite storage capacity and restricted transmission bandwidth, is a fundamental problem in technical information processing systems. Typically under realistic circumstances, the encoding and communication of message has to deal with different sources of noise and disturbances. In this paper, I propose a unifying approach to data compression by robust vector quantization, which explicitly deals with channel noise, and random elimination of prototypes. The resulting algorithm is able to limit the detrimental effect of noise in a very general communication scenario. In this paper, based on the robust vector quantization I have an experiment about speech coding.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.502-504
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• 1995

In video image compression, it is important to extract the exact notion information from image sequence in order to perform the data compression, the field rate conversion, and the motion compensated interpolation effectively. It is well known that the location of the smallest sum of absolute difference(SAD) does not always give the true motion vector(MV) since the MV obtained via full block search is often corrupted by noise. In this paper, we first classifies the input blocks into 3 categories : the background, the shade-motion, and the edge-motion. According to the characteristics of the classified blocks, multiple locations of relatively small SAD are searched with an adaptive search window by using the proposed method. The proposed method picks MVs among those candidates by using temporal correlation. Since temporal correlation reveals the noise level in a particular region of the video image sequence, we are able to reduce the search are very effectively.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권3호
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• pp.305-312
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• 1998

CR을 이용하여 PC를 기반으로 하는 PACS를 구현하였다. CR에서 디지털 데이터를 직접 받아들이기 위하여 의료영상표준안인 DICOM3.0에 맞추어 DICON Interface Unit(DIU)을 설계하였다. DIU를 통하여 들어온 CR 영상은 파일서버에 저장되며, 그 영상의 환자정보는 데이터베이스에 저장된다. PC의 효율을 높이고 사용자의 편이를 위해 웨이블릿 변환을 이용하여 다해상도의 영상을 만들고, 이를 순차적으로 나타내었다. 저장공간에 계층적으로 영상을 저장하기 위하여 웨이블릿 압축방법을 새롭게 적용하였다. 이 방법은 CR 영상을 저장하는 저장공간은 파일서버의 단기저장장치와 검색PC의 하드디스크로 나누인다. 일반적인 PACS에서 지원하는 영상처리도 PC를 기반으로 구현하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.390-398
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• 1996

본 논문에서는 다층 신경회로망의 일반화 특성을 이용한 새로운 영상 압축 알 고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 벡터 양자화방식을 이용하여 영상을 몇 개의 클래스로 분류하고 이들을 다층 신경회로망으로 학습한다. 이렇게 학습된 다층신경회 로망은 일반화 특성에 의하여 무 학습의 영상에 대해서도 압축과 복원을 수행 한다. 아울러 벡터 양자화방식에 있어서 벡터 양자화 오차와 수신측에서의 메모리를 감소시 킨다. 본 논문에서는 Lena 영상을 학습 영상으로 하여 이를 16개의 클래스로 나누고 각 클래스를 1개의 다층 신경회로망으로 학습하였다. 그리고 학습에 사용된 Lean 영상 및 무 학습 영상들에 대하여 압축과 복원을 수행하여 우수한 화질의 영상이 복원 되어 짐이 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권7호
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• pp.2572-2589
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• 2014

Reversible data hiding is a technique for recovering original images without any distortion after secret data are extracted from the image. The technique continues to attract attention from many researchers. In this paper, we introduce a new reversible data hiding scheme based on the adjacent index differences of vector quantization (VQ) indices. The proposed scheme exploits the differences between two adjacent indices to embed secret data. Experimental results show that our scheme can achieve a lower compression rate than an earlier scheme by Yang and Lin. Our scheme's average compression rate, 0.44 bpp, outperforms that of Yang and Lin's scheme, which averages 0.53 bpp. Moreover, the embedding capacity of our scheme can rise to 1.45 bpi, which also is superior to that of Chang et al.'s scheme [35] (1.00 bpi)Yang and Lin's scheme [27] (0.91 bpi) as well as Chang et al.'s scheme [26] (0.74 bpi).

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권2호
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• pp.72-78
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• 2011

본 연구의 목적은 토모테라피(Hi-ArtII, TomoTherapy, USA) 치료 시 Bodyfix system (Medical Intelligence, Ele-kta, Schwabmuchen, Germany)에서 진공압박(Vacuum compression)에 따라 환자 위치잡이오차(Patient's setup-errors)를 평가하고자 하였다. Bodyfix system와 진공압박을 적용한 토모테라피를 이용하여 치료를 시행한 흉복부 환자 21명을 선정하였으며, 모든 환자는 치료 전 촬영된 총 477개의 메가볼테이지 전산화단층촬영(Mega-voltage computed tomography, MVCT)영상을 얻었다. 이를 통하여 확인된 좌우방향(Medial-Lateral direction, ML), 앞뒤방향(Anterior-Posterior direction, AP), 상하방향(Superior-Inferior direction, SI)과 SI중심축 회전각(Rotational angle of SI axis direction, Roll)에 대한 오차를 기록하고, 분석하였다. 세 방향 및 Roll에 대한 상관관계와 진공압박 정도가 다르게 적용된 다섯 그룹에 대하여 setup-errors를 분석하기 위해 각각 Pearson's product-moment coefficient와 One-way ANOVA를 이용하여 통계적으로 분석하였다(p<0.05). 분석결과 Systematic errors의 평균은 AP에서 6.00 mm, 표준편차는 SI에서 5.95 mm로 큰 오차를 보였다. Random errors의 평균은 SI방향에서 4.72 mm로 큰 오차가 발생하였다. 관계분석에서는 상관계수가 ML-Roll과 AP-Vector는 0.485, 0.244이고, SI-Vector에서 관계가 제일 높았다(0.637). 또한, 진공압박 정도가 다르게 적용된 다섯 그룹(Pressure range: 30~70 mbar) 사이의 setup errors를 분석한 결과 ML, SI방향과 Roll에서 모두 p=0.00 (p<0.05)로써 유의한 차이를 보였으며, SI방향에서 진공압박에 따른 오차 평균은 40 mbar과 70 mbar그룹에서 4.78 mm, -0.74 mm였다. 본 연구에서는 진공압박과 setup-errors의 평가를 통계적으로 분석하였으며, 압박 정도에 따라 SI방향에서 setup-errors의 차이를 확인하였다. 최종적으로 setup-errors와 내부장기의 움직임을 고려하자면 Bodyfix system을 이용한 진공압박을 적용시 최소 50 mbar 이상을 사용해야 할 것이다. 본 연구결과를 토대로 진공압박의 정확성과 내부장기 및 종양의 움직임을 정량적으로 분석할 필요가 있다고 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권1호
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• pp.1-11
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• 2000

본 논문에서는 인공위성으로부터 얻어진 다중스펙트럼영상의 부호화 방법을 다룬다. 위성영상의 공간 및 스펙트럼 해상도가 급속도로 향상되면서 처리해야 할 다중스펙트럼 영상의 데이터량은 엄청나게 증가하였다. 이에 따라 위성영상을 활용하기 위해서는 효율적으로 부호화하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 벡터양자화에 근거한 예측부호화, 영상의 quadtree 분할, 그리고 예측오차의 압축을 위한 DCT를 복합적으로 적용한 부호화 기법을 제시한다. 벡터양자화를 통해 대역영상간의 공간적인 특징이 동일하다는 점을 이용한 예측을 하고, 영상분할을 통해 영상의 공간적인 정보량에 따라 적응적으로 비트를 할당하며, DCT를 통해 예측오차의 공간적응적인 부호화를 수행한다. Landsat TM 영상을 대상으로 수행한 실험을 통해 제안 알고리듬의 위성영상 압축기법으로서의 타당성을 보였다.