• 월간포장계
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• 통권212호
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• pp.88-91
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• 2010

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-10
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• 2005

본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.372-379
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• 2000

본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 적응적 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.195-196
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• 2009

술폰화 폴리아릴렌에테르술폰 공중합체를 기본구조로 한, 6F OH를 알코올 단량체로 사용하여 블록 공중합체를 직접 중합법으로 합성하였다. 이때 각각의 소수성-친수성 소중합체들은 동일한 분자량을 이용하여 합성했으며 그때의 두 소중합체의 몰비는 1:1로 하여 블록 공중합체의 술폰화도를 50%로 고정하였다. N-메틸-2피롤리돈(NMP) 용매 상에서 연료전지용 고분자 전해질 막을 제조하여 이온전도도 및 메탄올 투과도등의 측정을 통하여 최종 블록 공중합체 전해질 막의 기본 특성을 파악했다. 소수성-친수성 소중합체의 분자량을 조절함에 따라 최종 전해질 막의 이온 전도도를 향상시킬 수 있음이 확인되었고, 연료전지 성능 테스트 결과에서도 나피온(Nafion 115)과 비슷한 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.259-266
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• 2003

본 논문에서는 블록 내의 움직임 정도에 따라 다단계의 블록 레벨을 설정하고, 각 블록 레벨에 따라 각기 다른 움직임 예측을 수행하는 다단계 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 이는 움직임이 없거나 적은 영역에서의 잉여 탐색 과정을 제거하여 계산적 효율성을 증대하고, 움직임 정도가 큰 영역에 대해서는 움직임 예측 과정을 심화시켜 예측의 정확성을 향상시킨다. 실험결과 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘과 Three-Step 탐색 알고리즘보다 MSE를 20% 정도 감소시켰으며 연산량은 전역 탐색 블록 정합 알고리즘과 비교하여 98%, Three-Step 탐색 알고리즘과 비교하여 56% 정도 절감하는 효과를 얼을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1112-1115
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• 2000

본 논문에서는 One-bit 변환을 기반으로 한 고속의 가변 블록 크기 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 이용하여 8bit 화소값을 1bit로 변환한 후 움직임 예측을 수행한다. One-bit 변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합과정을 심화시켜 보다 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과 한 프레임당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FSBMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균적으로 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다. 특히, 움직임이 많은 영상에서 뛰어난 효과를 나타냈다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.39-47
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• 2017

깊이 화면을 부호화함에 있어서 깊이 화면의 일부를 평면으로 추정하여 부호화하는 평면 부호화 모드를 적용할 수 있다. 본 논문에서는 평면 부호화 모드를 통한 깊이 영상 부호화에서 가변 블록 부호화를 위해 가변 블록 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 깊이를 통해 블록 내 화소에 대해 제일 근접한 평면을 추정하는 방법을 통해 평면 부호화를 수행할 수 있다. 평면 부호화를 수행할 때, 가변 블록 부호화를 다음과 같이 적용할 수 있다. 먼저 최대 블록 크기에 대하여 추정 오차를 계산한 뒤 오차가 임계값 이하라면 해당 블록 크기가 선택 된다. 반면 오차가 임계값을 초과한다면 해당 블록이 분할되고 위 과정을 반복한다. 분할된 블록 크기가 최소 블록 크기 미만이 되면 해당 블록은 평면 부호화 모드로 선택되지 않는다. 제안된 방법을 실험한 결과, 부호화하여야 할 블록의 개수가 평면으로 이루어진 영상에서 고정 블록 크기를 이용한 방법에 비해 19%로 줄었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.231-233
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• 2012

HEVC 비디오 코덱에서는 인터 예측을 수행할 때 고정된 지수 골룸 코드를 사용하여 차분 움직임 벡터를 부호화한다. 그러나 고정된 Exp-Golomb 코드를 사용하게 되면 영상의 움직임을 고려하지 않고 영상의 국지적인 특성을 반영하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 현재 블록의 MVP와 예측된 MV에 따라 적응적인 Exp-Golomb 코드를 결정하는 방법을 제안한다. 현재 블록의 MVP에 따라 현재 MV를 예측하는 MV모델링을 통하여 Exp-Golomb 코드를 결정한다. HEVC의 참조소프트웨어인 HM6.0을 이용하여 실험한 결과, Random Access 부호화 구조에서는 평균적으로 약 0.9%의 성능 향상을 얻을 수 있었으며, Low Delay 부호화 구조에서는 약 0.6%의 BD-rate의 감소를 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.22-29
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• 1989

본 논문에서는 고정부호화율을 갖는 효과적인 적응 변환 부호화 방법을 제시, 연구한다. 본 방식에서는 각 블록마다 그 ac 에너지 크기에 비례하여 분산치 분포가 스케일을 달리하도록 정보원을 모델화 하고 그에 따라 비트배정을 하여 블록 양자화 한다. 본 방식은 적응 방식이면서 부호화율을 조정할 수 있는 장점이 있으며, 그 부호화율의 가변도 손쉽게 이루어진다. 제시된 방식의 성능은 컴퓨터 모의 실험을 통해 잘 알려진 Chen&Smith 방식과 신호대잡음비 및 사진 비교를 통해 평가된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권11호
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• pp.1115-1122
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• 2000

기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.