• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.1036-1043
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• 2005

본 논문에서는 H.264 표준 동영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법에 대해 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정은 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 각기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되고, 이로 인해 움직임 벡터는 기존의 표준 부호화 방식에 비해 상대적으로 적은 영역을 대표하게 된다. 그러므로 이웃한 블록의 움직임 벡터간의 상관관계는 서브 매크로 블록의 크기가 작을수록 더 커지게 된다. 제안 방식에서는 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도에 따른 $\alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 움직임 벡터를 순차적으로 복구하는 움직임 벡터 오류 은닉기법에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존의 블록 경계 정합 방식 및 라그랑즈 보간 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.731-736
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• 2012

최근 디지털 시네마에 대한 관심이 많아지고 있다. 의자의 움직임 및 다른 물리적 효과와 시각적 3D영화의 결합으로 재미를 더해 준다. 이러한 디지털 시네마의 모션베이스 제어는 수동으로 제어되고 있는 실정이다. 디지털 시네마의 비디오 시퀀스를 분석하여 의자의 움직임을 자동으로 제어할 수 있다. 제안하는 방법은 먼저 모든 움직임의 초점을 객체와 배경으로 분류하고 9개의 검색 범위를 이용하여 모션벡터의 정보를 추출한다. 객체가 정지되는 동안 배경의 움직임에 따라 모션벡터는 결정된다. 디지털 시네마에서 추출된 움직임 정보는 움직임 제어에 사용된다. 실험결과 제안된 방법은 정확성 측면에서 기존의 방법을 능가하는 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.32-38
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• 1993

본 논문에서는 문자 인식을 위한 효율적인 대분류 방법을 제안하였다. 기존의 대분류 방법은 입력된 문자를 인식 대상문자마다 미리 작성된 표준 특징벡터와 유사와 계산에 의해 인식 후보문자들을 선정하는 것이었으나, 제안한 대분류 방식은 유사한 문자들을 같은 그룹으로 모아서 그 그룹에 속한 문자들의 평균 값을 대표값으로 사용하는 것이다. 문자의 영역을 몇개의 소영역으로 분할하고, 각 소영역에 해당되는 부분벡터로 ISODATA 알고리즘을 이용하여 적당한 수의 그룹을 형성한다. 입력분자의 부분정보에 해당되는 소영역의 부분특징벡터와 대응되는 그룹들과의 거리를 계산한 후, 부분과의 거리 값을 최종적으로 다시 모아서 전체 거리 정보로 이용한다. 이러한 대분류 방법은 일반적인 방법에 비해 처리속도 면에서의 향상과 분류면에서의 확실성을 갖게 되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.55-62
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• 2017

비음수 행렬 분해 기법(non-negative matrix factorization)은 대표적인 부분 영역 기반 표현 기법의 하나로 영상의 부분적인 특징을 나타내는 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 표현하는 기법이다. 본 논문에서는 여러 가지 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 얼굴 영상을 표현하고, 추출된 특징을 기반으로 학습 벡터 양자화를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 추출된 각 기법의 기저 벡터를 비교하여 각 기법의 특징을 분석하였다. 또한 NMF 기법들의 인식율 검증을 통해 비음수 행렬 기법의 얼굴 인식에 대한 활용 가능성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.10-16
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• 2010

XML은 점점 데이터 교환과 정보 관리에서 중요하게 여겨진다. 따라서 XML 문서들을 접근, 질의, 저장하는 효율적인 방법들을 개발하기 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 본 논문은 XML 문서들을 효율적으로 군집화 하는 새로운 기법을 제안한다. XML 문서를 군집화하기 위해 문서를 대표하는 비트 벡터를 제안한다. 두 XML 문서의 유사도는 대응하는 두 비트 벡터간의 bit-wise AND 연산에 의해서 측정된다. 실험 결과 XML 문서의 특징으로 비트 벡터가 사용되었을 때 군집화가 제대로 그리고 효율적으로 형성됨을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.133-135
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위 현상 중 하나인 크랙이 발생하는 영역을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 모델을 제안한다. 우선 변위가 존재하지 않는 정상으로만 구성된 학습 이미지는 사전 학습된 합성 곱 신경망을 통과하여 임베딩 벡터들을 추출한다. 그 이후 임베딩 벡터들을 가지고 정상 클래스에 대한 분포의 파라미터 값을 구한다. 실제 추론 과정에 사용되는 테스트 이미지에 대해서도 마찬가지로 임베딩 벡터를 구한다. 그런 다음 테스트 이미지의 임베딩 벡터와 이전에 구한 정상 클래스를 대표하는 가우시안 분포 정보와의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성하여 최종적으로 변위가 존재하는 영역을 감지한다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 임베딩 유사도 기반 모델이 목조 문화재에서 크랙이 발생하는 변위 영역을 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 크랙 현상에 대한 변위 영역 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2003년도 추계학회술표회 논문집
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• pp.19-23
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• 2003

해안 퇴적 환경의 가장 기본적인 특징은 퇴적물의 입도 특성을 통해 파악할 수 있다. 퇴적물 특성을 정량적으로 표현하는 대표적인 방법은 입자 크기에 대한 값을 이용하여 평균입도(mean size), 분급도(sorting), 왜도(skewness), 첨도(kurtosis) 등의 퇴적물 입도 조직 변수를 구하여 표현하는 것이다. 퇴적 환경에서 입도 분포는 퇴적물의 이동과 퇴적의 동적 상태를 나타내는 기본적인 정보이다. (중략)

• 정보와 통신
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• 제29권7호
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• pp.8-15
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• 2012

스마트폰의 보급과 함께 터치 인터페이스는 가장 대중적인 사용자 인터페이스의 하나가 되었다. 본고에서는 다양한 터치 인터페이스의 기술 동향 개관을 위하여 스마트 TV, 스마트폰, 노트북 등의 세 가지 대표적인 소비자 상품의 관점에서 터치 인터페이스 기술의 연구 사례를 소개한다. 동시에 이러한 사례를 통하여 근접 감지, 벡터 힘 감지, 촉감 재현 등, 터치 인터페이스의 새로운 기술이 가능하게 할 새로운 터치 인터페이스 상호작용 방법을 소개한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권9호
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• pp.76-90
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• 1999

본 논문은 컬러 히스토그램과 ‘컬러 텍스쳐’을 이용하는 새로운 내용기반 영상 검색 기법을 제안한다. 제안한는 방법은 영상의 컬러 히스토그램을 k-means 군집화하여 얻은 컬러 벡터로 히스토그램을 대표하고, 각 대표 컬러 벡터를 중심으로 화소 색상과의 거리를 이용해 컬러 텍스처를 만든다. 그러므로, 컬러 텍스처란 영상의 컬러 히스토그램에 의해 두드러지는 텍스처 성분을 의미하며 본 논문에서는 컬러 텍스처를 Gaussian Markov Random Field (GMRF) 모델로 해석한다. 제안하는 알고리듬은 영역화와 같은 기하학적 정보를 추출하는 과정이 없으므로 고속의 검색에 적합하며, 기존의 컬러 히스토그램만을 이용한 기법이나 영상의 밝기 성분에서 나타나는 텍스처를 이용한 방법에 비해 효과적인 검색 결과를 나타낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.261-264
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• 2008

전력 회사의 효율적인 운용과 전력 시장에서의 경쟁을 위하여 고객의 전력 소비 패턴 분석 및 정확한 예측이 이루어져야 한다. 이를 위해서 이 논문에서는 원격 검침 시스템에 의한 전국의 고압 고객 데이터를 대상으로 고객의 전력 소비 패턴을 정확히 예측할 수 있는 마이닝 기법을 제안하였다. 먼저, 국내 계약종별 고객 특성에 맞는 부하 패턴의 정확한 구별을 위한 9가지의 특징 벡터를 추출하였고, 기대치-최대화 군집화 알고리즘을 사용하여 고객의 34개 대표 부하프로파일을 생성하였다. 마지막으로 추출된 특징 벡터로부터 각 대표 프로파일에 대한 출현 패턴 기반의 분류 모델을 구성하여 고객의 전력 소비 패턴을 분류하였다. 국내 원격 검침 시스템에 의해 측정된 총 3,895명의 고압 고객 데이터에 대한 실험 결과 약 91%의 분류 정확성을 보였다.