• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.67-70
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• 2009

H.264/AVC 동영상 표준은 기존의 동영상 표준과 비교했을 때 뛰어난 압축률을 보인다. 특히 세밀한 움직임 예측을 통해 영상을 효율적으로 압축하지만 움직임 예측은 H.264/AVC 동영상 표준의 높은 복잡도의 원인 중 하나이다. 따라서 H.264/AVC의 부호화 시간을 단축하기 위해서는 고속 움직임 추정 기법이 필수적이다. 일반적으로 영상 신호는 인접한 화면과 매크로블록 사이에서 상관관계가 높고 부호화하고자 하는 매크로블록의 움직임벡터는 인접한 매크로블록에서 결정된 최적의 움직임 벡터와 유사한 방향성을 가진다. 그러므로 고정된 탐색 영역의 크기를 이용하면 불필요한 영역까지 움직임 예측 과정이 수행되어 계산량이 증가한다. 본 논문에서는 영상의 공간적, 시간적 상관도를 이용하여 탐색 영역의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 인접하는 블록들의 움직임 벡터의 표준편차를 이용하여 움직임이 작은 영역에서는 작은 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행하고 반대로 움직임이 큰 영역에서는 큰 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행한다. 또한 현재 화면과 참조 화면의 거리차가 클수록 참조 화면으로 선택되는 확률이 낮다는 사실을 이용하여 적응적으로 탐색 영역의 크기를 조절한다. 제안한 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 약 58.93% 감소하는 것을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권3호
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• pp.77-88
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• 1995

It is assumed in the block matching algorithm(BMA) that all the pels in a block have a same motion vector. Then, the motion vector of a block in the BMA is matched to only one or none of the objects in the worst case if objects in a block have different motion vectors. This is apparent in the motion estimation using the fast BMA which has the effect of reducing the computation time and hardware complexity, compared to the full search BMA. Although the motion vector in the motion estimation using small block size is accurate, the increased number of bits is required to represent motion vectors. In this paper, new motion vector segmentation with less additional information and hardware complexity than the conventional method is proposed. In the proposed method, a motion vector is derived from the block for motion vector segmentation and another motion vector is extracted from four neighboring blocks to consiture a motion vector pair. For the accurate motion vector of each subblock, the motion vector is assigned to each subblock by mean squared error measure. And the overlapped motion compensation using window is also applied to reduce displaced frame difference.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.96-105
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• 2004

2차원 이미지로부터 3차원 이미지 복원은 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문의 목표는 카메라가 이동하는 중에, 획득된 단안 영상에서 영역의 상대적인 깊이 정보를 추출하는 것이다. 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보에 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 전역 탐색 기법을 사용하여 획득한 움직임 벡터에서 카메라 회전과 배율에 관해서 보상을 한다. 움직임 벡터를 분석하여 평균 깊이를 측정하고, 평균 깊이에 대한 각 영역의 상대적 깊이를 구하였다. 실험결과 영역의 상대적인 깊이는 인간이 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.

• Ocean Systems Engineering
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• 제9권2호
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• pp.111-133
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• 2019

Flow through a scaled horizontal axis marine current turbine was numerically simulated after validation and the turbine design was optimized. The computational fluid dynamics (CFD) code Ansys-CFX 16.1 for numerical modeling, an in-house blade element momentum (BEM) code for analytical modeling and an in-house surrogate-based optimization (SBO) code were used to find an optimal turbine design. The blade-pitch angle (${\theta}$) and the number of rotor blades (NR) were taken as design variables. A single objective optimization approach was utilized in the present work. The defined objective function was the turbine's power coefficient ($C_P$). A $3{\times}3$ full-factorial sampling technique was used to define the sample space. This sampling technique gave different turbine designs, which were further evaluated for the objective function by solving the Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations (RANS). Finally, the SBO technique with search algorithm produced an optimal design. It is found that the optimal design has improved the objective function by 26.5%. This article presents the solution approach, analysis of the turbine flow field and the predictability of various surrogate based techniques.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.175-186
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• 2022

This research article develops an Arabic books' recommendation system, which is based on the content similarity that assists users to search for the right book and predict the appropriate and suitable books pertaining to their literary style. In fact, the system directs its users toward books, which can meet their needs from a large dataset of Information. Further, this system makes its predictions based on a set of data that is gathered from different books and converts it to vectors by using the TF-IDF system. After that, the recommendation algorithms such as the cosine similarity, the sequence matcher similarity, and the semantic similarity aggregate data to produce an efficient and effective recommendation. This approach is advantageous in recommending previously unrated books to users with unique interests. It is found to be proven from the obtained results that the results of the cosine similarity of the full content of books, the results of the sequence matcher similarity of Arabic titles of the books, and the results of the semantic similarity of English titles of the books are the best obtained results, and extremely close to the average of the result related to the human assigned/annotated similarity. Flask web application is developed with a simple interface to show the recommended Arabic books by using cosine similarity, sequence matcher similarity, and semantic similarity algorithms with all experiments that are conducted.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권10호
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• pp.95-104
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• 2004

본 논문에서는 0.13㎛ 이하의 deep sub-micron 공정처럼 누설 전류가 심한 공정을 이용하여 멀티미디어 SoC를 설계할 때, 가장 전력 소모가 높은 움직임 추정 기법의 전력 소모를 줄이기 위한 저전력 움직임 추정기의 아키텍쳐를 제안하였다. 제안하는 아키텍쳐는 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조와는 달리 정적 전력 소모까지 고려하여 누설 전류가 심한 공정에 적합한 구조로, 효율적인 전력 관리가 필수적인 동영상 전화기 등의 각종 휴대용 정보기기 단말기에 적합한 형태이다. 제안하는 아키텍쳐는 하드웨어 구현이 용이한 전역 탐색 기법 (full search)을 기본으로 하며 동적 전력 소모를 줄이기 위하여 조기 은퇴(early break-off) 기법을 도입하였다. 또한 정적 전력 소모를 줄이기 위하여 전원선 잡음을 고려한 메가블록 전원 차단 기법을 사용하였다. 제안된 아키텍쳐를 멀티미디어 SoC에 적용하였을 때의 효용성을 검증하기 위해 시스템 수준의 제어 흐름과 저전력 제어 기법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 시스템 수준에서의 소모 전력을 계산하였다. 모의실험 결과 0.13㎛ 공정에서 전력 소모가 50% 정도로 감소함을 확인할 수 있었다. 선폭의 감소와 칩 내부 발열량의 증가로 인한 누설 전류의 증가를 고려할 때, 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조는 전력 감소 효율이 점점 나빠짐에 반하여 제안하는 움직임 추정기 아키텍쳐는 안정적인 전력 감소 효율을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.31-36
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• 2010

MPEG-2가 발표된 이후 Digital-TV나 DVD등 멀티미디어 분야에서 폭넓게 사용되어 왔다. 그 후 2004년도에 H.264가 발표된 이후 MPEG-2를 대체할 차세대 비디오 압축 표준으로 각광받으며 IPTV나 DMB등의 방송 표준으로 채택되었다. 그러나 지금까지 MPEG-2를 가장 많이 사용해 왔기 때문에 현재는 MPEG-2관련 장비들이 많이 사용되고 있으며 이 장비들로는 H.264방송을 시청할 수 없게 되었다. 본 논문에서는 효율적인 H.264 to MPEG-2 트랜스코더를 제안한다. 또한 화질의 열화를 줄이기 위해 기본적으로 직렬 화소 영역기반 트랜스코더(CPDT: Cascaded Pixel Domain Transcoder)구조를 이용하였고 변환속도를 높이기 위해 복호기에서 사용된 SKIP블록이나 INTRA 블록, 움직임벡터 등의 정보들을 재사용 한다. H.264의 가변블록의 움직임벡터들중 최적의 값을 선택하기 위해 수정된 경계정합알고리즘(BMA: Boundary Matching Algorithm)을 사용한다. 실험결과, MPEG-2 인코더의 'Full Search'와 비교하였을 때 PSNR측면에서는 0.1dB정도 감소되었지만, 부호화 시간에서는 약 66% 개선되었다. 제안한 방법은 기존방법과 비교하였을 때, 우수한 화질을 확보함과 동시에 연산시간을 단축할 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.420-426
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• 2022

Breast cancer is among the cancers that may be healed as the disease diagnosed at early times before it is distributed through all the areas of the body. The Automatic Analysis of Diagnostic Tests (AAT) is an automated assistance for physicians that can deliver reliable findings to analyze the critically endangered diseases. Deep learning, a family of machine learning methods, has grown at an astonishing pace in recent years. It is used to search and render diagnoses in fields from banking to medicine to machine learning. We attempt to create a deep learning algorithm that can reliably diagnose the breast cancer in the mammogram. We want the algorithm to identify it as cancer, or this image is not cancer, allowing use of a full testing dataset of either strong clinical annotations in training data or the cancer status only, in which a few images of either cancers or noncancer were annotated. Even with this technique, the photographs would be annotated with the condition; an optional portion of the annotated image will then act as the mark. The final stage of the suggested system doesn't need any based labels to be accessible during model training. Furthermore, the results of the review process suggest that deep learning approaches have surpassed the extent of the level of state-of-of-the-the-the-art in tumor identification, feature extraction, and classification. in these three ways, the paper explains why learning algorithms were applied: train the network from scratch, transplanting certain deep learning concepts and constraints into a network, and (another way) reducing the amount of parameters in the trained nets, are two functions that help expand the scope of the networks. Researchers in economically developing countries have applied deep learning imaging devices to cancer detection; on the other hand, cancer chances have gone through the roof in Africa. Convolutional Neural Network (CNN) is a sort of deep learning that can aid you with a variety of other activities, such as speech recognition, image recognition, and classification. To accomplish this goal in this article, we will use CNN to categorize and identify breast cancer photographs from the available databases from the US Centers for Disease Control and Prevention.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1A호
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• pp.9-18
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• 2009

본 논문은 외부 긴장된 텐던의 장력추정에 대한 차분진화기법의 적용을 소개한다. 제안된 차분진화 알고리즘의 SI기법은 기존의 구배 기반의 최적화 기법과는 다르게 전역해 탐색이 가능하다. 수치실험은 인식변수에 대한 사전정보 없이도, 제안된 차분진화기법이 외부긴장 텐던의 정확한 장력 추정뿐 아니라 유효공칭직경 추정이 가능하여 1%미만의 추정 오차를 갖는 유용한 기법임을 보여준다. 또한 긴장력 손실 유무의 사용 상태를 고려한 축소실험 모델 실험을 이용하여 제안된 기법의 타당성이 실험적으로 검증되었다. 실험의 결과는 긴장력 손실과 무관하게 정확한 장력 추정과 유효공칭직경의 추정뿐 아니라 실험 모델의 감쇠비까지 추정되어 제안된 기법이 적합하고, 효과적인 방법임을 보여준다. 유효공칭 직경의 2% 추정 오차는 실제 꼬여진 단면을 갖는 텐던의 직경과 충실단면을 갖는 FE 모델의 직경의 차이 때문이다. 마지막으로, 기존이론과의 비교 분석으로 제안된 차분진화 기법의 정확성과 우월성이 검증되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.652-657
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• 2014

출발지와 도착지, 사용자가 방문해야 하는 POI(Point of Interest)유형들, 이 유형들 중 전체 혹은 부분에 대한 방문순서들이 주어질 때, 출발지에서 여러 방문순서를 만족시키는 순서대로 각 POI 유형별로 적어도 하나의 POI를 방문한 후 목적지에 도착하는 경로를 순차적 경로라 한다. 본 논문에선 이 경로 중 근사 최단 경로(Approximate Shortest Path)를 찾는다. 기존의 두 가지 기법은 방문한 POI(또는 출발지)와 방문해야 할 유형의 POI들과의 근접성 만을 보거나 후보군 선정 시 방문순서 및 네트워크를 고려하지 않고 출발지와 목적지를 이은 직선과 가까운 POI들로 경로를 찾는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 네트워크 탐색을 이용하여 출발지와 목적지 간 네트워크 경로에 근접한 POI를 후보군으로 선정하여 경로를 탐색하고, 이 경로 중 방문한 POI유형이 많은 경로에 적응적 우선순위를 주어 향상된 근사 최단 경로를 구하는 기법을 제안한다.