• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.331-334
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• 2005

움직임 추정은 비디오신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문은 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 움직임 벡터의 시간적, 공간적 유사성을 이용하였다. 벡터를 검색하기 이전에 움직임 벡터의 검색 범위를 크게 9개의 영역으로 나눈 후, 이전 프레임에서 동일한 위치, 현재 프레임의 현재 매크로블록의 상위, 상우와 좌측의 매크로블록에서의 움직임 벡터까지 총 4개의 움직임 벡터를 이용하여 9개의 영역 중 한 영역을 제 1 후보, 그를 둘러싼 영역을 제 2 후보라 정하고 극소점들(Local Minima)을 피하였다. 모의실험을 통한 결과 NDS(New Diamond Search) 알고리즘에 비하여 매크로블록 당 평균 탐색 포인트 수가 5.79 포인트 감소하고, MSE는 최대 104.23 감소한 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.393-396
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• 2001

영상 압축 분야에서는 데이터 압축이 필수적인데, 이때 가장 많은 데이터 중복성을 가지고 있는 시간적 중복성은 이전 프레임의 데이터를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상을 수행하고 추정된 움직임 벡터에 의해서 보상된 영상과 원 영상과의 차 신호를 부호화하여 데이터를 압축한다. 움직임 추정과 움직임 보상기법은 비디오 영상압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용이나 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 여러 가지 고속정합 알고리즘들과 하드웨어 기법들이 개발되었다. 특히 다이아몬드 탐색 기법은 계산량도 줄이고 안정된 복원 영상 화질을 유지하고 있다. 본 논문에서는 기존의 다이아몬드 탐색 기법의 문제점을 개선한 수정된 다이아몬드 탐색 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험에 의하여 제안된 기법은 기존의 다이아몬드 탐색 기법과 비교하여 화질 면에서나 속도 면에서 모두 좋은 결과를 가져왔다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11b
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• pp.199-201
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• 2007

This paper presents new contingency screen and ranking method using the time-domain simulation program and energy function. Since the suggested method is very simple and has fast computation time to calculate energy margin and list the contingency according to the its severity, it can be used in connection with the on-line TSA which has accurate binary search algorithm in parallel or distributed computing environment. The suggested method has been tested by appling to 3-machine and 9-bus system, and its effectiveness has been verified.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.172-173
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• 2013

최근 표준화가 완료된 HEVO(High Efficiency Video Coding)에서는 계층적 구조를 갖는 가변블록의 크기를 사용하고 재귀적으로 부호화를 수행사여, 최적의 부호화단위(CU: Coding Unit) 분할 구조와 예측단위(PU: Prediction Unit)를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 부호화 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위한 고속 부호화 알고리즘으로 고속 모드 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 상위 깊이(CU: Coding Unit)의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 즉, 상위 깊이 CU의 조건에 따라 화면간 예측 모드의 일부 또는 화면내 예측을 수행하지 않는다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0대비 0.2%의 비트 증가에 22.9%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.2
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• pp.216-226
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• 2000

This paper suggests a new access path, hashed B-tree which is an efficient access method for integrity checking. Hashed B-tree is based on the observation that most query patterns in enforcing integrity constraints are point queries. Hashed B-tree compresses the key by hashing procedure, which reduces the height of tree and results in fast node search. This method has the advantages such as it can be implemented easily and use the B-tree concurrency control and recovery algorithm with minor modifications.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.8 no.6
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• pp.455-461
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• 2002

Object-based image retrieval method is addressed. A new image segmentation algorithm and image comparing method between segmented objects are proposed. For image segmentation, color and texture features are extracted from each pixel in the image. These features we used as inputs into VQ (Vector Quantization) clustering method, which yields homogeneous objects in terns of color and texture. In this procedure, colors are quantized into a few dominant colors for simple representation and efficient retrieval. In retrieval case, two comparing schemes are proposed. Comparing between one query object and multi objects of a database image and comparing between multi query objects and multi objects of a database image are proposed. For fast retrieval, dominant object colors are key-indexed into database.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.11a
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• pp.617-620
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• 1999

In this paper, a new autofocusing technique which is resistive to noise generated by the CCD of video cameras is proposed. In the proposed scheme, the frequency selective weighted median (FSWM) filter is utilized to estimate the degree of focus and the fast hill-climbing search (HCS) strategy is exploited to determine the best focused image. Since the FSWM filter can not only extract high frequency components from the image, but also eliminate impulsive noise, the proposed autofocusing method employing the FSWM criterion function can estimate the degree of focus precisely. Furthermore, the proposed real-time HCS algorithm enables the video camera to continuously focus on dynamic images. Experimental results demonstrate that the proposed technique outperforms existing techniques by enhancing the accuracy of the focus value of the video camera without the influence of noise.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1932-1935
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.263 등에서 블록정합을 위해 사용되는 움직임 추정(Motion Estimation) 기법에서 적응적 탐색 범위를 기존의 알고리듬에 적용시킴으로써 계산량을 줄이고 화질도 개선하는 방법을 제안한다 제안된 알고리듬은 먼저 이웃한 움직임 벡터(Motion Vector)의 위치를 이용하여 예상된 움직임 벡터를 찾고 이 예상된 움직임 벡터의 X, Y 값의 크기를 작은 값, 중간 값, 큰 값, 세 가지로 분류해서 탐색범위를 적응적으로 변화시켜 움직임 벡터가 있을 확률이 큰 범위를 집중적으로 찾는다 그리고 각 분류에서 작은 값일 때는 전역 탐색을 적용하고 큰 값일 때는 기존의 알고리듬을 적용시키고 중간 값 일 때는 3단계탐색 기법을 적용시켜 더 적합한 움직임 벡터를 찾도록 하였다. 그리고 작은 값 일 때 구해진 움직임 벡터의 SAD(Sum of Absolute Difference) 값과 이웃한 움직임 벡터의 SAD값을 비교해 국소점에 빠졌다고 판단이 되면 다시 탐색 범위를 조정해서 움직임 벡터를 구함으로써 국소점에 빠지는 경우를 줄였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.3
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• pp.281-288
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• 2010

In the web search engines, the proximity is used to compute the relevance of a document to the given query. There exist various research results about the proximity problems and the ordered proximity problems. In this paper, we present O(n) time algorithms for the k-keyword ordered proximity problems where n is the total number of occurrences of the k keywords in a document. Experimental results show that the proposed algorithms are about 1.2 times and over 3 times faster than the previous results when k=2 and k=5, respectively.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.9 no.9
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• pp.3357-3376
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• 2015

Wireless sensor network is an important research topic that has attracted a lot of attention in recent years. However, most of the interest has focused on wireless sensor network to gather scalar data such as temperature, humidity and vibration. Scalar data are insufficient for diverse applications such as video surveillance, target recognition and traffic monitoring. However, if we use camera sensors in wireless sensor network to collect video data which are vast in information, they can provide important visual information. Video sensor networks continue to gain interest due to their ability to collect video information for a wide range of applications in the past few years. However, how to efficiently store the massive data that reflect environmental state of different times in video sensor network and how to quickly search interested information from them are challenging issues in current research, especially when the sensor network environment is complicated. Therefore, in this paper, we propose a fast algorithm for extracting key frames from video and describe the design and implementation of key frame extraction and sharing in Android for wireless video sensor network.