• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권4호
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• pp.1851-1863
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• 2015

– In the paper, to handle the problem of traditional bag-of-features model ignoring the spatial relationship of local features in human action recognition, we proposed a Multiscale Spatial Position Coding under Locality Constraint method. Specifically, to describe this spatial relationship, we proposed a mixed feature combining motion feature and multi-spatial-scale configuration. To utilize temporal information between features, sub spatial-temporal-volumes are built. Next, the pooled features of sub-STVs are obtained via max-pooling method. In classification stage, the Locality-Constrained Group Sparse Representation is adopted to utilize the intrinsic group information of the sub-STV features. The experimental results on the KTH, Weizmann, and UCF sports datasets show that our action recognition system outperforms the classical local ST feature-based recognition systems published recently.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.273-277
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• 2009

A compressed video stream is very sensitive to transmission errors that may severely degrade the reconstructed image. Therefore, error resilience is an essential problem in video communications. In this paper, we propose novel temporal error concealment techniques for recovering lost or erroneously received macroblock (MB). To reduce the computational complexity, the proposed method adaptively determines the search range for each lost MB to find best matched block in the previous frame. And the original corrupted MB split into for $8{\times}8$ sub-MBs, and estimates motion vector (MV) of each sub-MB using its boundary information. Then the estimated MVs are utilized to reconstruct the damaged MB. In simulation results, the proposed method shows better performance than conventional methods in both aspects of PSNR.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.69-82
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• 2004

이동 객체는 시간이 변화함에 따라 공간적인 위치나 모양, 크기 등이 변화하는 특징을 가지고 있다. 이런 객체의 변화는 연속적인 움직임을 수반하고 있는데, 이것을 궤적이라 한다. 본 논문에서는 한번의 노드 접근으로 이동 객체의 궤적을 검색할 수 있는 색인구조를 제안한다. 또한 시공간 범위검색은 물론 궤적검색에 효율적인 다중복합 검색을 제안한다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 실험을 통하여 검색시간과 저장공간에 대한 성능을 여러 환경에서 비교 분석하여 기존의 색인구조들에 비해 이동 객체의 시공간 궤적검색이 우수함을 보인다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권48호
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• pp.69-84
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• 2017

멀티 디스플레이 환경에서 미디어아트를 비롯한 다양한 예술작품을 전시하기 위해서는 콘텐츠 배치에 대한 고려가 반드시 필요하다. 디스플레이와 콘텐츠간의 1:1 혹은 N:1 배치가 아니라 1:N 혹은 N:N의 배치에서는 다양한 연출이 가능하다는 장점이 있지만 멀티 디스플레이에서 공간적, 시간적 배치를 어떻게 할 것인가에 대한 보다 복합적인 계획이 요구된다. 콘텐츠 배치를 위해 기존에는 미디어서버 솔루션을 활용하거나 프로그래밍을 기반으로 하는 멀티미디어제작 전용 소프트웨어를 사용하였는데 콘텐츠를 재 배치 하거나 수정보완 시 많은 시간이 소요될 뿐 만 아니라 수정 하는 과정 또한 쉽지 않아 많은 아티스트들이 멀티 디스플레이 환경에서 콘텐츠를 배치하는 부분에 있어 큰 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이를 해결하기 위해서는 콘텐츠 배치 방식에 대한 연구부터 기존 방식을 개선시킨 콘텐츠 배치 소프트웨어 개발에 이르기까지 다양한 접근 방식이 필요하지만 이를 뒷받침하는 체계적인 콘텐츠 배치 유형에 대한 분석이나 이를 실제 전시공간에서 쉽게 활용하기 위한 인터페이스에 대한 접근 또한 부재한 상황이다. 본 연구에서는 기 분석된 콘텐츠 배치 유형을 멀티 디스플레이 환경에서 미디어아트를 비롯한 다양한 작품 활동에 잘 활용할 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 각 유형별로 인터페이스를 설계에 필요한 요구사항들을 정리하였다. 콘텐츠 배치 시 가장 크게 구분되는 공간적(spatial)배치와 시간적(temporal)배치 유형을 중심으로 각 유형별 인터페이스의 요구사항들을 도출하였으며 이와 같이 정리된 인터페이스 요구사항에 관한 내용들은 향후 인터페이스 설계와 통합적인 콘텐츠 배치 시스템 개발을 위한 초석이 될 것으로 기대하는 바이다.

• 한국음향학회지
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• 제29권2호
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• pp.133-140
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• 2010

연속 심음신호로부터 추출한 새로운 시간영역에서의 특징들을 추가하여 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 기존에 사용되고 있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로 구성된 새로운 3종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에 대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support rector machine (SVM), extreme learning machine (ELM)와 같은 신경회로망 패턴 분류기에 대하여 의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권5호
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• pp.499-512
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• 2022

Intervention measures have been implemented worldwide to reduce the spread of the COVID-19 outbreak. The COVID-19 outbreak has occured in several waves of infection, so this paper is divided into three groups, namely those countries who have passed the pandemic period, those countries who are still experiencing a single-wave pandemic, and those countries who are experiencing a multi-wave pandemic. The purpose of this study is to develop a multi-wave Richards model with several changepoint detection methods so as to obtain more accurate prediction results, especially for the multi-wave case. We investigated epidemiological trends in different countries from January 2020 to October 2021 to determine the temporal changes during the epidemic with respect to the intervention strategy used. In this article, we adjust the daily cumulative epidemiological data for COVID-19 using the logistic growth model and the multi-wave Richards curve development model. The changepoint detection methods used include the interpolation method, the Pruned Exact Linear Time (PELT) method, and the Binary Segmentation (BS) method. The results of the analysis using 9 countries show that the Richards model development can be used to analyze multi-wave data using changepoint detection so that the initial data used for prediction on the last wave can be determined precisely. The changepoint used is the coincident changepoint generated by the PELT and BS methods. The interpolation method is only used to find out how many pandemic waves have occurred in given a country. Several waves have been identified and can better describe the data. Our results can find the peak of the pandemic and when it will end in each country, both for a single-wave pandemic and a multi-wave pandemic.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.87-98
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• 2010

한반도 전역과 같은 상대적으로 넓은 지역의 정확한 분류를 위해서는 단일 영상 분류 후 영상정합 방식보다는 영상 정합 후 분류방법이 보다 정확하다. 또한 다중시기 정보는 분류에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 최적의 Landsat ETM+ 영상정합 방식을 제시하였다. 한반도 전역에 대해 2000년부터 2001년까지 획득된 총 65개의 Landsat ETM+영상을 이용하여 낙엽기, 이앙기, 개엽기 각각 정합 영상을 제작하였다. 이때 보다 정확한 영상정합을 위해 히스토그램 매칭, 중앙영상을 기준으로 한 1차 회귀식적용방법, Landsat 촬영 패스별로 적용한 1차 회귀식 적용방법, 총 세 가지 상대복사보정 방법을 적용하였다. 적용 결과, 패스별 상대복사보정한 결과가 그 보정 효과가 크면서, 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한 시기별 정합영상을 살펴보면, 개엽기의 정합영상이 타시기에 비해 상대적으로 인접한 영상 간 지표물의 변이가 다양하게 나타나는 것을 볼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.43-49
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• 2018

In this paper, we propose a displacement measurement method based on deep learning using image data obtained from tensile tests of a material specimen. We focus on the fact that the sequential images during the tension are generated and the displacement of the specimen is represented in the image data. So, we designed sample generation model which makes sequential images of specimen. The behavior of generated images are similar to the real specimen images under tensile force. Using generated images, we trained and validated our model. In the deep neural network, sequential images are assigned to a multi-channel input to train the network. The multi-channel images are composed of sequential images obtained along the time domain. As a result, the neural network learns the temporal information as the images express the correlation with each other along the time domain. In order to verify the proposed method, we conducted experiments by comparing the deformation measuring performance of the neural network changing the displacement range of images.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.495-502
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• 2013

영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권6C호
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• pp.471-479
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• 2008

본 논문에서는 인터넷과 같은 IP망에서 SVC 비디오를 RTP 패킷화하여 전송할 때 RTP 패킷의 헤더에 기록될 타임스탬프 정보를 자동으로 생성할 수 있는 새로운 알고리듬을 제안한다. H.263, MPEG-4, H.264 등의 단일 계층 비디오 압축 방식과는 달리 SVC는 하나의 비트스트림으로 시간적, 공간적, SNR 스케일러빌리티를 동시에 제공하기 위해 다중 계층 부호화에 의해 SVC 비트스트림을 생성하게 된다. 특히, 시간적 스케일러빌리티 제공을 위해 계층적 B-픽처 (hierarchical B-picture) 예측 구조를 채택하는 관계로 화면의 부호화 (또는 전송) 순서와 디스플레이 순서가 서로 일치하지 않는다. 따라서, 각 화면에 대한 RTP 패킷 헤더에 기록될 타임스탬프 값의 증가치가 불규칙적으로 나타나게 된다. SVC 비디오 전송 찬경에서 RTP 타임스탬프 값을 실시간으로 효과적으로 생성해 줄 수 있는 방법이 현재까지 제안된 적이 없다. 따라서, 본 논문에서는 SVC 비디오 전송 환경에서 NAL unit 헤더에 기록되는 TID (Temporal ID) 필드를 이용하여 RTP 타임스탬프 값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다.