• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2732-2734
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• 2003

본 논문에서는 낮은 공간 해상도로의 디지털 비디오 변환 부호화기에 대한 움직임 벡터 추정 기법을 제안한다. 블록 정합 에러가 테일러 급수 전개에 의한 참조 블록의 복잡도에 비례한다는 사실에 근거하여 새로운 움직임 벡터 평가식을 유도하여 변환 부호화기에 대한 움직임 벡터를 이 평가식에 의해 추정한다. 제안한 방법에 의해 추정된 움직임 벡터들은 기존 방법에 의해 추정된 벡터보다 최적 벡터에 더 인접하였으며, 부호화된 영상은 더 좋은 화질을 보인다. 특히 빠른 움직임을 포함하는 영상에서 제안된 방법의 우수성은 더 두드러진다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.47-49
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• 2017

인공 신경망 기반 자연어 처리 시스템들에서 단어를 벡터로 변환할 때, 크게 색인 및 순람표를 이용하는 방법과 합성곱 신경망이나 회귀 신경망을 이용하는 방법이 있다. 이 때, 전자의 방법을 사용하려면 시스템이 수용 가능한 어휘집이 정의되어 있어야 하며 새로운 단어를 어휘집에 추가하기 어렵다. 반면 후자의 방법을 사용하면 단어를 구성하는 문자들을 바탕으로 벡터 표현을 생성하기 때문에 어휘집이 필요하지 않지만, 추가적인 인공 신경망 구조가 필요하기 때문에 모델의 복잡도와 파라미터의 수가 증가한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 위 두 방법의 한계를 극복하고자 Bag of Characters를 응용하여 단어를 구성하는 문자들의 집합을 바탕으로 벡터 표현을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 문자를 기반으로 동작하기 때문에 어휘집을 정의할 필요가 없으며, 인공 신경망 구조가 사용되지 않기 때문에 시스템의 복잡도도 증가시키지 않는다. 또한, 단어의 벡터 표현에 단어를 구성하는 문자들의 정보가 반영되기 때문에 Out-Of-Vocabulary 단어에 대한 성능도 어휘집을 사용하는 방법보다 우수할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권4A호
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• pp.394-402
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• 2008

본 논문에서는 공간다중화 방식을 사용하는 다중 안테나 시스템의 수신부를 위한 연판정 값 발생방식을 제안한다. 공간 다중화 MIMO 시스템의 수신기술의 복잡도는 일반적으로 생성하는 후보벡터의 수에 비례하여 증가한다. 모든 송신 가능한 벡터를 후보벡터로 하는 ML 신호검출 기법은 신뢰도가 높은 연판정 값을 발생하여 우수한 성능을 달성하나 연산복잡도가 매우 높다. 반면 적은 수의 후보벡터를 발생하여 낮은 복잡도를 갖는 검출기법은 연판정 값의 신뢰도가 저하되는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 적은 수의 후보벡터만 가용할 때, 연판정 값의 신뢰도를 향상시키는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.646-648
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• 2005

인터넷의 급속한 성장과 더불어 사용자들은 인터넷을 통해 많은 정보를 얻을 수 있게 되었으며 최신 뉴스를 실시간으로 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 방대한 정보 속에 사용자 관심사에 맞는 정보를 효과적으로 검색하기 위한 여러 방법들이 연구되어 왔다. 하지만 기존의 많은 선행 연구들은 단어 빈도 기반의 키워드 벡터 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 학습하고 있다. 이러한 키워드 벡터 모델은 사용자의 선호도를 명확하게 기술하지 못하고 키워드를 이용한 특징 벡터 (feature-vector)는 개념들 사이의 관계를 찾기 어려운 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에선 계층적 개념 인덱싱(Hierarchical Concept Indexing)을 이용한 온톨로지 형태의 개인화된 사용자 프로파일을 만드는 방법을 제안한다. 생성된 사용자 프로파일에 개념 간의 유사도와 개념에 대한 사용자의 관심도를 고려하여 보다 개인의 선호도에 맞는 기사를 제공한다. 실험에서는 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 기존의 키워드 벡터 모델의 학습 방법인 WebMate 시스템과 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 방법이 키워드 벡터를 이용한 학습 방법보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5A호
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• pp.457-463
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• 2011

본 논문에서는 다중 셀 환경에서의 부분공간 간섭 정렬에서 레퍼런스 벡터간의 직교성을 통해 여러 개의 직교 레퍼런스 벡터 조합을 제공함으로써 전체 생의 합 용량이 최대화되도록 레퍼런스 벡터를 선정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 전체 셀의 채널용량을 최대화시키는 하나의 벡터를 선정하고 나머지 셀에서는 선택된 레퍼런스 벡터와 직교하는 벡터를 생성하여 채널 용량이 가장 큰 벡터를 각 셀의 레퍼런스 벡터로 선정한다. 제안된 방법은 주어진 채널에 적합한 레퍼런스 벡터를 선정 시 선택의 자유도를 높임으로써 기존보다 전체 셀 전송 용량을 증가시킨다. 전산 모의 실험을 통해 기존의 방법에 비해 높은 셀의 합용량 증대 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.415-417
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• 2001

본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.145-148
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• 2003

움직임 벡터의 상관도, 움직임 벡터의 분포특성, 블록 정합 오류의 특성은 탐색 패턴과 탐색 방법을 결정하는 중요한 요소이다. 일반적으로 움직임 벡터는 주로 탐색영역의 가운데를 중심으로 수평 흑은 수직축에 주로 분포한다. 또한 탐색 영역 내의 정합 오류 값의 분포를 보면 움직임 벡터의 분포와 비슷한 형태로 정합 오류의 값들이 수평 혹은 수직 방향으로 최소 정합 오류 값의 위치로 단조 감소해 나간다. 본 논문에서는 이러한 블록 정합 오류의 특성을 이용한 새로운 탐색 방법을 제안하며 주변 블록의 움직임 벡터의 상관도를 이용하여 초기 탐색 지점을 선택하는 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 여러 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 PSNR 의 감소는 거의 없으면서 매크로블록당 평균 탐색포인트와 수행 시간의 향상을 얻을 수 있음을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.79-82
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• 2004

본 논문에서는 H.264 표준 통영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법을 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정이 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 자기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되므로 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. 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도는 $\alpha-trimed\;mean$ 필터를 이용한 부호기의 부호화 순서를 따르는 순차적 움직임 벡터 오류 은닉기법의 성능을 좌우하는 가장 중요한 부분이다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.782-784
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• 2015

본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.240-252
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• 2017

기존의 High Efficiency Video Coding(HEVC)기반의 다시점 비디오 부호화 기법은 종속 시점의 픽쳐를 부호화 할 때, disparity compensation prediction(DCP)을 위해 추가적인 참조 영상을 사용하기 때문에 높은 부호화 복잡도를 가지고 있다. 본 논문에서는 MV-HEVC에서 변위 움직임 벡터 탐색 복잡도를 줄이기 위한 빠른 변위 움직임 벡터 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 어파인 변환을 이용한 초기 탐색 지점 결정 방법과 적응적인 탐색 영역 크기 결정 방법을 포함한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 부호화 효율의 저하가 거의 없이 변위 움직임 탐색 복잡도를 90.78%까지 줄일 수 있는 것을 보여준다. 또한, 실험 결과는 제안하는 방법이 다른 복잡도 감소 기술들 보다 효과적으로 복잡도를 줄이는 것을 보여준다.