• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.15-18
• /
• 2000

ACELP는 우수한 음질을 제공하지만 최적의 코드 벡터를 찾기 위한 계산량이 상당히 많은 단점이 있고, 이로 인하여 모든 시스템과 단말기에서는 고성능 DSP칩을 사용하여 동작시킨다. 본 논문에서는 고속 ACELP 코드북 검색 방법인 펄스 교환 검색 방법을 G.729 음성 압축기에 적용시켜 G.729 음성 압축기의 계산량을 감소시키는 방법을 연구하였다. 적용된 방법은 두 단계 과정을 가지며, 첫 단계에서는 완전 순차적 검색 방법을 통하여 매우 빠르게 대략적인 코드 벡터를 찾는다. 두 번째 단계에서는 앞에서 선택된 코드 벡터의 각 펄스의 중요도를 계산하여 역할이 적은 펄스를 제거하고 새로운 펄스로 교환하는 펄스 교환 과정을 통하여 코드 벡터의 성능을 향상시킨다. 적용된 방법은 표준에서 사용하는 코드북 검색 방법보다 적은 계산량을 가진다. 적용된 방법의 성능은 표준보다 0.3-0.5dB 정도의 SNRseg 감소를 보이지만 Fast Algorithm인 G.729A보다는 우수한 음질의 코드 벡터를 찾으며, 다양한 음성신호를 이용한 모의 실험을 통하여 이 결과를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2002.12a
• /
• pp.365-369
• /
• 2002

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 핀다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 된 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.488-491
• /
• 2012

최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.293-298
• /
• 2003

In this paper. we propose a fast search algorithm for nearest neighbor vector quantization (NNVQ). The proposed algorithm rejects those codewords which can not be the nearest codeword and reduces the search range of codebook. Hence it reduces computational time and complexity in encoding process, while it provides the same SD performance as the conventional full search algorithm. We apply the proposed algorithm to the adaptive multi-rate (AMR) speech coder and a general vector quantizer designed by LBG. algorithm. Simulation results show effectiveness of the proposed algorithm.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.12 no.1 s.45
• /
• pp.261-267
• /
• 2007

The research about Intelligence Transport Systems(ITS) is actively studied for the traffic problem solution recently. Also, the various methods to detect vehicles moving in the roads are studied. This research using image processing technology is to give the drivers the road information quickly by developing Vehicle Detection System that detects through traffics. Purpose or this research is developing efficient algorithm to facilitate hardware composition. We use morphology method to extract corner points in the images captured by CCD camera. Also, the proposed algorithm detects vehicle's moving area by using motion vectors between corner points. The experiments of the proposed algorithm whose processing time was shortened show good results in vehicle detection on the live road images.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.158-165
• /
• 2003

Image similarity is often decided by computing the distance between two feature vectors. Unfortunately, the feature vector cannot always reflect the notion of similarity in human perception. Therefore, most current image retrieval systems use weights measuring the importance of each feature. In this paper new initial weight selection and update rules are proposed for image retrieval purpose. In order to obtain the purpose, database images are first divided into groups based on human perception and, inner and outer query are performed, and, then, optimal feature weights for each database images are computed through searching the group where the result images among retrieved images are belong. Experimental results on 2000 images show the performance of proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.67-70
• /
• 2009

H.264/AVC 동영상 표준은 기존의 동영상 표준과 비교했을 때 뛰어난 압축률을 보인다. 특히 세밀한 움직임 예측을 통해 영상을 효율적으로 압축하지만 움직임 예측은 H.264/AVC 동영상 표준의 높은 복잡도의 원인 중 하나이다. 따라서 H.264/AVC의 부호화 시간을 단축하기 위해서는 고속 움직임 추정 기법이 필수적이다. 일반적으로 영상 신호는 인접한 화면과 매크로블록 사이에서 상관관계가 높고 부호화하고자 하는 매크로블록의 움직임벡터는 인접한 매크로블록에서 결정된 최적의 움직임 벡터와 유사한 방향성을 가진다. 그러므로 고정된 탐색 영역의 크기를 이용하면 불필요한 영역까지 움직임 예측 과정이 수행되어 계산량이 증가한다. 본 논문에서는 영상의 공간적, 시간적 상관도를 이용하여 탐색 영역의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 인접하는 블록들의 움직임 벡터의 표준편차를 이용하여 움직임이 작은 영역에서는 작은 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행하고 반대로 움직임이 큰 영역에서는 큰 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행한다. 또한 현재 화면과 참조 화면의 거리차가 클수록 참조 화면으로 선택되는 확률이 낮다는 사실을 이용하여 적응적으로 탐색 영역의 크기를 조절한다. 제안한 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 약 58.93% 감소하는 것을 확인할 수 있다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.7 no.1
• /
• pp.1-10
• /
• 2006

To reduce the complexity of video transcoder, transcoding techniques generally use intermediate data such as macroblock types, motion vectors, DCT coefficients, which are extracted from incoming video bitstream. In this Paper, we Propose a new adaptive INTRA update scheme utilizing the importance of each macroblock in a given frame. The importance measure is calculated from the motion vectors which are extracted from the decoding procedure of a incomming video data.'rho ratio of the macroblock to be referred by the next frame is calculated by the motion vectors of the next frame and the macroblocks to be refered higher ratio has more effect on the next frame and the followed frames. The proposed scheme can obtain transcoded bitstreams which has better image quality and more improved resilience against transmission errors.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.23 no.3
• /
• pp.295-322
• /
• 2012

In this paper, we cluster similar word senses applying vector space model and HAL (Hyperspace Analog to Language). HAL measures corelation among words through a certain size of context (Lund and Burgess 1996). The similarity measurement between a word pair is cosine similarity based on the vector space model, which reduces distortion of space between high frequency words and low frequency words (Salton et al. 1975, Widdows 2004). We use PCA (Principal Component Analysis) and SVD (Singular Value Decomposition) to reduce a large amount of dimensions caused by similarity matrix. For sense similarity clustering, we adopt supervised and non-supervised learning methods. For non-supervised method, we use clustering. For supervised method, we use SVM (Support Vector Machine), Naive Bayes Classifier, and Maximum Entropy Method.

• Spatial Information Research
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.179-189
• /
• 1995

To make vector data from a map which has no negative plates by using vectoring tool, it is necessary that we can extract objects to be vectorized from a scanned map. In this paper, we studied on extracting vectoring objects from scanned color maps. To do this, we classified vectoring objects into three types : line type, filled - area type and character/symbol type. To make the extraction method effective, we analyzed characteristics of vectoring objects and color distribution in scanned color maps. Then, we applied these characteristics to designing process of the extraction method. To extract the line type object, our line tracing method was designed by using the masks which considered connectivity and geometrical characteristics of lines. By using the local thresholding method and the similarity function for comparing the color distribution between two NxN blocks, we extracted character/symbol and the filled-area objects effectively. The method proposed in this paper can be used for constructing the small scale GIS application economically using existing color maps.