• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.868-874
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• 2007

본 논문은 영상 품질의 변화를 최소화하는 압축 알고리즘을 제안한다. 영상 품질의 변화를 일정하게 하기 위해서는 영상 트래픽의 가변적인 특성을 망에서 수용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 전송망이 토큰 버킷을 이용하여 가변적인 트래픽을 제어한다는 가정 하에서 영상의 품질 변화를 최소화 하였다. 제안하는 알고리즘은 반복적인 최적화 방법을 사용하지 않고 프레임 레이어에서 전송률을 제어하는 방법으로 영상 프레임간의 왜곡의 변화를 최소화한다. 그리고 전처리가 필요하지 않은 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하기 때문에 영상을 압축할 때 추가적인 지연을 발생시키지 않는다. 따라서 제안하는 알고리즘은 낮은 계산량을 필요로 하는 실시간 영상 코덱에 적당한 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘과 기존의 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권6호
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• pp.813-821
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• 2022

Intelligent monitoring, life entertainment, medical rehabilitation, and other fields are only a few examples where visual image technology is becoming increasingly sophisticated and playing a significant role. Recognizing Wushu, or martial arts, movements through the use of visual image technology helps promote and develop Wushu. In order to segment and extract the signals of Wushu movements, this study analyzes the denoising of the original data using the wavelet transform and provides a sliding window data segmentation technique. Wushu movement The Wushu movement recognition model is built based on the hidden Markov model (HMM). The HMM model is trained and taught with the help of the Baum-Welch algorithm, which is then enhanced using the frequency weighted training approach and the mean training method. To identify the dynamic Wushu movement, the Viterbi algorithm is used to determine the probability of the optimal state sequence for each Wushu movement model. In light of the foregoing, an HMM-based martial arts movements recognition model is developed. The recognition accuracy of the HMM model increases to 99.60% when the number of samples is 4,000, which is greater than the accuracy of the SVM (by 0.94%), the CNN (by 1.12%), and the BP (by 1.14%). From what has been discussed, it appears that the suggested system for detecting martial arts acts is trustworthy and effective, and that it may contribute to the growth of martial arts.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권12B호
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• pp.735-742
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• 2007

본 논문에서는 DiffServ 네트워크에서 비디오 스트리밍 서비스의 품질을 보장하기 위한 적용방법의 하나로서 채널변화에 적응적인 패킷 사전 마킹 알고리듬을 제시하였다. 전통적인 패킷 마커들이나 기존에 제안된 TMS(Two Marker System, ETBTCM)은 다수의 비디오 소스가 존재하는 네트워크 상황에서는 혼잡현상 발생 시 패킷내에 포함된 비디오 정보의 중요도에 대한 고려 없이 패킷이 드롭되는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응적 사전마킹 알고리듬을 제안하였다. 제안 알고리듬에서는 네트워크의 채널상태와 GOP내에서의 전송 프레임의 중요도를 고려하여 확률적으로 패킷 드롭 우선순위를 결정하여 이를 서버 단에서 사전에 마킹 하게 된다. 이를 통하여 다수의 비디오 트래픽간의 경쟁이 발생한 상황에서도 화질 저하를 최소화 되도록 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.1989-2011
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• 2019

Vehicle detection based on aerial images is an interesting and challenging research topic. Most of the traditional vehicle detection methods are based on the sliding window search algorithm, but these methods are not sufficient for the extraction of object features, and accompanied with heavy computational costs. Recent studies have shown that convolutional neural network algorithm has made a significant progress in computer vision, especially Faster R-CNN. However, this algorithm mainly detects objects in natural scenes, it is not suitable for detecting small object in aerial view. In this paper, an accurate and effective vehicle detection algorithm based on Faster R-CNN is proposed. Our method fuse a hyperactive feature map network with Eltwise model and Concat model, which is more conducive to the extraction of small object features. Moreover, setting suitable anchor boxes based on the size of the object is used in our model, which also effectively improves the performance of the detection. We evaluate the detection performance of our method on the Munich dataset and our collected dataset, with improvements in accuracy and effectivity compared with other methods. Our model achieves 82.2% in recall rate and 90.2% accuracy rate on Munich dataset, which has increased by 2.5 and 1.3 percentage points respectively over the state-of-the-art methods.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.27-45
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• 2001

데이터마이닝에서 시계열 데이터로부터 순차패턴을 발견하는 연구는 사건이나 아이템이 주로 연구되어왔지만, 최근에는 설비의 상태를 알 수 있는 센서와 같은 수치 값의 형태를 가지는 분야에 관심을 가지게 되었다. 그러나 수치 형태의 데이터는 패턴을 만드는 동안 동일한 값을 가지는 경우가 거의 없기 때문에 기존의 사건이나 아이템 등으로 변환될 수 있는 패턴요소의 특징을 만드는 것이 가장 중요하다. 이러한 패턴요소를 발견하는 지금가지 방법은 이동 윈도우와 클러스터링을 사용하는 방법을 적용하였는데, 이러한 방법은 다양한 윈도우의 크기와 클러스터 값을 적용하여 반복적으로 작업을 하며, 찾아진 결과를 해석하는데도 많은 문제가 있다. 본 연구는 수치 값을 가진 데이터를 벡터의 형태로 만들어 패턴요소를 만드는 방법을 제시한다. 이렇게 만들어진 패턴요소는 전체 데이터를 사용하는 것 보다 이해되기 쉽고 보다 빠르게 순차패턴을 찾을 수 있다. 벡터로 변환된 패턴요소는 각도와 크기를 가지는데 우리는 이들 벡터들의 상호 연관성을 정의하고, 이들 연관성을 이용하여 순차패턴을 찾는 방법을 제시한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권5호
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• pp.653-658
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• 2012

Load modeling has a significant influence on power system analysis and control. In recent years, measurement-based load modeling has been widely practiced. In the load modeling algorithm, the model structure is determined and the parameters of the established model are estimated. For parameter estimation, least-squares optimization method is applied. The model parameters are estimated so that the error between the measured values and the predicted values is to be minimized. By introducing sliding window concept, on-line load modeling method can be performed which reflects the dynamic behaviors of loads in real-time. For the purpose of data acquisition, the measurement system including PMU is implemented in university level. In this paper, case studies are performed using real PMU data from Korea Univ. and Seoul National University of Science and Technology. The performances of modeling real and reactive power behaviors using exponential and ZIP load model are evaluated.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.451-453
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• 2011

본 논문에서는 챔퍼 디스턴스 매칭(chamfer distance matching)를 이용하여 위성 영상 상의 북한군 자주포진지(self-propellent artillery position)를 매칭하는 기법을 제안한다. 먼저 입력되는 위성 영상을 잡음환경에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 이용하여 에지(edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상의 각 픽셀에 대해 가장 가까운 에지까지의 거리를 나타내는 거리 변환(distance transform) 영상을 생성한다. 템플릿 영상은 다양한 자주포진지 영상에서 샘플링된 영상으로 에지를 추출한 후 거리 변환을 거친다. 마지막으로 템플릿 영상을 입력된 거리 변환 영상에 윈도우 슬라이딩(window sliding)하여 최소값의 가지는 위치를 구한다. 제안 기법은 잡음에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 사용하여 기상조건에 의한 입력 영상의 편차에도 효율적인 매칭이 가능하다. 또한 에지 기반의 챔퍼 매칭을 이용하기 때문에 비 균일 조명 환경에서도 강인한 매칭이 이루어진다. 전산 모의 실험에서 제안 알고리즘은 입력 위성 영상 상의 자주포진지를 적은 계산량으도 신뢰있게 매칭함을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.61-65
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• 2005

비트율 제어 알고리듬의 목적은 ‘비트율 제한조건을 만족하면서 화질을 일정하게 유지하는 것’이다. 그러나 통상적인 비트율 제어 알고리듬에서는 화질을 일정하게 유지시키는 것 보다는 버퍼의 오버플로우 및 언더플로우가 발생하지 않도록 비트를 분배하는 것이 주된 목적으로서 시퀀스가 진행함에 따라 불가피하게 시각적으로 바람직하지 않은 화질의 등락이 발생한다. 본 논문에서는 비트율 제어의 본질적인 목적에 부합하도록 버퍼 제한조건을 만족시키는 범위에서 화질을 가능한 한 일정하게 유지하는 방법을 제시한다. 제안방법에서는 먼저 일반적인CBR(constant bit rate) 알고리듬으로 부호화를 먼저 시작한 후, 일정 크기의 슬라이딩 윈도우 내에서 발생한 시퀀스를 분석하여 다음 단계에서 사용할 양자화 파라미터의 기준값을 결정한다. 마지막 단계에서는 다시 시퀀스의 처음으로 돌아가 얻어진 기준 양자화 파라미터를 사용하여 VBR(variable bir tate)의 부호화를 수행한다. 제안 방법은 실시간의 제한요소가 엄격하지 않은 응용분야에서 유용할 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5436-5458
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• 2017

Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제13권1호
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• pp.187-193
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• 2021

In order to solve the problem of false terrains caused by environmental interferences and tunneling effect in the conventional multi-beam seafloor terrain detection, this paper proposed a seafloor topography detection method based on fast two-dimensional (2D) Censored Mean Level Detector-statistics Constant False Alarm Rate (CMLD-CFAR) method. The proposed method uses s cross-sliding window. The target occlusion phenomenon that occurs in multi-target environments can be eliminated by censoring some of the large cells of the reference cells, while the remaining reference cells are used to calculate the local threshold. The conventional 2D CMLD-CFAR methods need to estimate the background clutter power level for every pixel, thus increasing the computational burden significantly. In order to overcome this limitation, the proposed method uses a fast algorithm to select the Regions of Interest (ROI) based on a global threshold, while the rest pixels are distinguished as clutter directly. The proposed method is verified by experiments with real multi-beam data. The results show that the proposed method can effectively solve the problem of false terrain in a multi-beam terrain survey and achieve a high detection accuracy.