• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권5호
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• pp.323-330
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• 2004

In this paper, we propose a design method of PID controller using an improved Tabu Search. Tabu Search is improved by neighbor solution creation using Gaussian random distribution and generalized Hermite Biehler Theorem for stable bounds. The range of admissible proportional gains are determined first in closed form. Next the optimal PID gains are selected by improved Tabu Search. The results of Computer simulations represent that the proposed Tabu Search algorithm shows a fast convergence speed and a good control performance.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.53-61
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• 2011

This research presents an adaptive fast motion estimation (ME) computation on the stage of uneven multi-hexagon grid search (UMHGS) algorithm included in an unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search (UMHexagonS) in H.264 standard. The proposed adaptive method is based on statistical analysis and previously obtained motion vectors to reduce the computational complexity of ME. For this purpose, the algorithm is decomposed into three processes: skipping, terminating, and reducing search areas. Skipping and terminating are determined by the statistical analysis of the collected minimum SAD (sum of absolute difference) and the search area is constrained by the slope of previously obtained motion vectors. Simulation results show that 13%-23% of ME time can be reduced compared with UMHexagonS, while still maintaining a reasonable PSNR (peak signal-to-noise ratio) and average bitrates.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.781-783
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• 2001

동영상을 효율적으로 압축하기 위한 움직임벡터 예측에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 가장 일반적인 FBMA(Full search-based Block Matching Algorithm)는 화질은 좋지만 계산량이 많기 때문에 실시간 인코딩을 요구하는 시스템에서 사용하는데 문제가 있다. 좋은 화질을 유지하면서 인코딩 속도를 해결하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔지만 ASIC이나 소형 시스템에서 사용할 수 있는 방법이 계속 요구되고 있다. 본 논문에서는 계산량을 더욱 줄여 속도향상을 가져오면서 FBMA와 비숫한 SNR을 유지하는 방법인 NMS(New Fast Motion Estimation Search With Subsmapling Method)를 제안하였다. NMS는 서브샘플림한 값을 이용하여 SAD값을 구하고 또한 새로운 Search를 제안하여 기존 방법들이 제공하는 주관적 화질이나 PSNR을 높게 유지하면서도 속도를 10~15% 정도 개선시킬 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권3호
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• pp.1227-1232
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• 2015

Several works help make sliding window object detection fast, nevertheless, computational demands remain prohibitive for numerous applications. This paper proposes a fast object detection method based on three strategies: cascade classifier, selective window search and fast feature extraction. Experimental results show that the proposed method outperforms the compared methods and achieves both high detection precision and low computation cost. Our approach runs at 17ms per frame on 640×480 images while attaining state-of-the-art accuracy.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.63-71
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• 1988

In this paper, a fast matching method using hierarchical neighborhood search and subtemplate to reduce very heavy computational load of the conventional matching method, is presented. Some parameters of the proposed method are chosen so that an automatic target tracker to which it is applied can track one moving object well in comparatively simple background. Experimental results show that its performance is not so degraded in spite of high computational reduction over that of the matching method using 3-step search.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권2호
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• pp.162-165
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• 2010

본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포에 따라 탐색패턴을 달리하며, 블록매칭 기준의 비교값을 다르게 함으로써 예측화질을 유지하면서 계산량만 효율적으로 감축할 수 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색 기반인 H.264 PDE 고속 알고리즘과 비교하여 예측화질의 저하가 0~0.02dB이며, 소요된 계산량은 20%~30%정도이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2/4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.167-174
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• 2000

간단하고 점진적인 움직임 추정 알고리듬인 3단계 탐색 방법은 저비트율 영상 압축분야에서 널리 이용되어 왔다. 본 논문에서는 탐색 영역 내에서의 움직임 특성을 이용한 새로운 고속 블록 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 대부분의 움직임 벡터 영역의 중심 부분에 존재하며, 따라서 본 논문에서는 중심 부분의 움직임을 3단계 탐색 방법보다 훨씬 세밀하게 추정한다. 또한 각 단계에서 가능한 모든 움직임 방향을 고려하면서 이전 단계내의 탐색영역과 중첩되지 않는 국부 영역에 대해서만 움직임 추정을 행한다. 따라서 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 움직임 추정을 얻을 수 있으며, 계산 시간을 줄일 수 있다

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-14
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• 2011

본 논문은 움직임벡터차의 확률을 이용하여 움직임 탐색 범위를 결정하는 새로운 고속 움직임 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 일종의 적응적 탐색영역 방법이다. 움직임벡터차의 분포에 대한 조사하고 그 분포의 파라미터를 최대우도추정방법으로 추정한다. 이 추정된 분포를 이용하여 탐색 범위는 움직임벡터차의 지정된 확률에 의해 효과적으로 제한될 수 있음을 보인다. 실험적으로 제안된 방법의 성능이 화질면에서 전역탐색법과 유사하며 복잡도 면에서는 중대한 감소를 입증하였다. 뿐만 아니라, 제안된 방법이 기존의 적응적 탐색영역 방법에 비해 훨씬 더 효과적으로 탐색영역을 결정함을 보여주었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2S호
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• pp.638-648
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• 2000

This paper introduces a new technique for block is matching motion estimation. Since the temporal correlation of the image sequence, the motion vector of a block is highly related to the motion vector of the same coordinate block in the previous image frame. If we can obtain useful and enough information from the motion vector of the same coordinate block of the previous frame, the total number of search points used to find the motion vector of the current block may be reduced significantly. Using that idea, an efficient predicted direction search algorithm (PDSA) for block matching algorithm is proposed. Based on the direction of the blocks of the two successive previous frames, if the direction of the to successive blocks is same, the first search point of the proposed PDSA is moved two pixels to the direction of the block. The searching process after moving the first search point is processed according to the fixed search patterns. Otherwise, full search is performed with search area $\pm$2. Simulation results show that PSNR values are improved up to the 3.4dB as depend on the image sequences and improved about 1.5dB on an average. Search times are reduced about 20% than the other fast search algorithms. Simulation results also show that the performance of the PDSA scheme gives better subjective picture quality than the other fast search algorithms and is closer to that of the FS(Full Search) algorithm.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.300-307
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• 2012

When the volume of data grows big, some simple tasks could become a significant concern. Nearest neighbor search is such a task which finds from a data set the k nearest data points to queries. Locality-sensitive hashing techniques have been developed for approximate but fast nearest neighbor search. This paper introduces the notion of locality-sensitive hashing and surveys the locality-sensitive hashing techniques. It categories them based on several criteria, presents their characteristics, and compares their performance.