The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.9B
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pp.602-609
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2005
In this paper, the performance of HCS (hierarchical cell structure), which consists of macro-cell and micro-cell, has been analyzed by assuming that the cells in HAPS (high altitude plat(on station) are tessellated to provide wide coverage, control the co-channel interference and give the higher spectrum efficiency. Since the outside-cell interference factor is well blown to analyze the effects of interference between cells, the effects of interference from the micro-cells into the macro-cells has been estimated using the factor as a performance estimation of HCS in HAPS. HCS served by HAPS can be realized by permitting the suitable power control and the proper number of users in micro-cell because the interference from the micro-cell into the macro-cell is not a function of the distance between cells but a function of the power control and the number of users.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.4
s.310
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pp.74-86
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2006
This paper proposes a robust and computationally efficient algorithm for automatic video object segmentation. For implementing the spatio-temporal segmentation, which aims for efficient combination of the motion segmentation and the color segmentation, an SOM-based hierarchical clustering method in which the segmentation process is regarded as clustering of feature vectors is employed. As results, problems of high computational complexity which required for obtaining exact segmentation results in conventional video object segmentation methods, and the performance degradation due to noise are significantly reduced. A measure of motion vector reliability which employs MRF-based MAP estimation scheme has been introduced to minimize the influence from the motion estimation error. In addition, a noise elimination scheme based on the motion reliability histogram and a clustering validity index for automatically identifying the number of objects in the scene have been applied. A cross projection method for effective object tracking and a dynamic memory to maintain temporal coherency have been introduced as well. A set of experiments has been conducted over several video sequences to evaluate the proposed algorithm, and the efficiency in terms of computational complexity, robustness from noise, and higher segmentation accuracy of the proposed algorithm have been proved.
In video compression, Motion Estimation(ME) limits the performance of image quality and generated bit rates. However, it requires much complexity in the encoder part. Multi-view video uses many cameras at different positions. Multi-view video coding needs huge computational complexity in proportion to the number of the cameras. To reduce computational complexity and maintain the image quality, an effective motion estimation method is proposed in this paper. The proposed method exploiting the characteristics of motion vector distribution and the motion of video. The proposed is a kind of a hierarchical search strategy. This strategy consists of multi-grid rhombus pattern, diagonal pattern, rectangle pattern, and refinement pattern. Experiment results show that the complexity reduction of the proposed method over TZ search method and PBS (Pel Block Search) on JMVC (Joint Multiview Video Coding) can be up to 40~75% and 98% respectively while maintaining similar video image quality and generated bit rates.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.2
s.302
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pp.151-160
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2005
In this paper, we propose a new fast motion estimation algorithm based on successive elimination algorithm (SEA) which can dramatically reduce heavy complexity of the variable block size motion estimation in H.264 encoder. The proposed method applies the conventional SEA in the hierarchical manner to the seven block modes. That is, the proposed algorithm can remove the unnecessary computation of SAD by means of the process that the previous minimum SAD is compared to a current SAD for each mode which is obtained by accumulating sum norms or SAD of $4\times4$ blocks. As a result, we have tighter bound in the inequality between SAD and sum norm than in the ordinary SEA. If the basic size of the block is smaller than $4\times4$, the bound will become tighter but it also causes to increase computational complexity, specifically addition operations for sum norm. Compared with fast full search algorithm of JM of H.264, our algorithm saves 60 to $70\%$ of computation on average for several image sequences.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.12
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pp.1528-1534
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2019
Recently, due to the popularization of 3D depth cameras, new researches and opportunities have been made in research conducted on RGB images, but estimation of human hand pose is still classified as one of the difficult topics. In this paper, we propose a robust estimation method of human hand pose from various input 3D depth images using a learning algorithm. The proposed approach first generates a skeleton-based hand model and then aligns the generated hand model with three-dimensional point cloud data. Then, using a random forest-based learning algorithm, the hand pose is strongly estimated from the aligned hand model. Experimental results in this paper show that the proposed hierarchical approach makes robust and fast estimation of human hand posture from input depth images captured in various indoor and outdoor environments.
This paper presents a method for feature based block motion estimation that uses multi -resolution image sequences to obtain the panoramic images in the continuous ultrasound image sequences. In the conventional block motion estimation method, the centers of motion estimation blocks are set at the predetermined and equally spaced locations. This requires the large blocks to include at least one feature, which inevitably requires long estimation time. In this paper, we propose an adaptive method which locates the center of the motion estimation blocks at the feature points. This make it possible to reduce the block size while keeping the motion estimation accuracy The Harris-Stephen corner detector is used to get the feature points. The comer points tend to group together, which cause the error in the global motion estimation. In order to distribute the feature points as evenly as Possible, the image is firstly divided into regular subregions, and a strongest corner point is selected as a feature in each subregion. The ultrasound Images contain speckle patterns and noise. In order to reduce the noise artifact and reduce the computational time, the proposed method use the multi-resolution image sequences. The first algorithm estimates the motion in the smoothed low resolution image, and the estimated motion is prolongated to the next higher resolution image. By this way the size of search region can be reduced in the higher resolution image. Experiments were performed on three types of ultrasound image sequences. These were shown that the proposed method reduces both the computational time (from 77ms to 44ms) and the displaced frame difference (from 66.02 to 58.08).
Kim, Jin-Young;Kwon, Duk-Soon;Bae, Deg-Hyo;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.5
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pp.383-393
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2020
The main objective of this study is to provide a robust model for estimating parameters of the Clark unit hydrograph (UH) using the observed rainfall-runoff data in the Soyangang dam basin. In general, HEC-1 and HEC-HMS models, developed by the Hydrologic Engineering Center, have been widely used to optimize the parameters in Korea. However, these models are heavily reliant on the objective function and sample size during the optimization process. Moreover, the optimization process is carried out on the basis of single rainfall-runoff data, and the process is repeated for other events. Their averaged values over different parameter sets are usually used for practical purposes, leading to difficulties in the accurate simulation of discharge. In this sense, this paper proposed a hierarchical Bayesian model for estimating parameters of the Clark UH model. The proposed model clearly showed better performance in terms of Bayesian inference criterion (BIC). Furthermore, the result of this study reveals that the proposed model can also be applied to different hydrologic fields such as dam design and design flood estimation, including parameter estimation for the probable maximum flood (PMF).
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.17
no.1
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pp.1-10
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2004
Adaptive finite element analysis, in which its solution error meets with the user defined allowable error, is recently used to improve the reliability of finite element analysis results. This adaptive analysis is composed of two procedures; one is the error estimation of an analysis result and the other is the reconstruction of finite elements. In the (p-method, an element size is controlled by relocating of nodal positions (r-method) and the order of an element shape function is determined by the hierarchical polynomial (p-method) corresponding to the clement solution error by the enhanced SPR. In order to show the effectiveness and the accuracy of the suggested rp-method, various numerical examples were analyzed and these analysis results were examined by comparing with those obtained by the existed methods.
This study aims to develop a rational evaluation system which consists of the selection of evaluation items and the estimation of its weight for the Enhancement Program of the Quality of Life for Farmers and Fishermen and Rural Development. This system has two hierarchical steps. The first step shows the evaluation goals which are relevance, efficiency and effectiveness of the program. The second step stands for the evaluation items which have 11 sub-items such as necessity and externalization for the program, rationality of procedures, feedback and monitoring system, budgetary allocations, information activities, impacts on the program, achievements of the goals and so on. A tentative evaluation system was proposed by brainstorming and Delphi method of expert-group. Weighting values of evaluation items were calculated through pair-comparison works of expert group using stepwise matrix sheets by AHP(Analytic Hierarchy Process).
Natural synthesis of real and virtual images is a key technology in mixed reality. For this purpose, we propose an efficient dense disparity estimation algorithm and a synthesis algorithm considering features of stereo images. Dense disparities are estimated hierarchically from the low to high resolution images. In the process, the region-dividing-bidirectional-matching algorithm makes matching process efficient and keeps the reliability of the estimated disparities, and dense disparities are assigned considering edge information. finally, mixed reality stereo images are synthesized by comparing depth data of real and virtual Images. Computer simulation shows that the proposed algorithms estimate very stable disparity vectors with sharp edge and synthesize natural stereo mixed reality images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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