• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.819-821
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• 2018

본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 무의미한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 PDE 기반으로 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 안정성을 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 지점을 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.46 no.8
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• pp.86-94
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• 2009

An idea to improve the performance of error correction with the amplification of input symbol errors is proposed to ease the mismatching problem which occurs in the hardware implementation of the differential analog PRML decoder. The differential analog PRML decoder is the decoder with two blocks of trellis diagram one of which is without branches of "0" and the other one is without the branches of "1". Decoding is performed by comparing the outputs of two blocks. The decoding error is likely to occur when the difference of two outputs is very small and the hardware implementation is not precise due to mismatching. The proposed idea is to increase the discrimination margin for the output "0" and "1" by amplifying the symbol error while the larger path metrics are saturated. To show the performance improvement of decoding with the proposed idea, simulation results are included

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.19 no.4
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• pp.199-205
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• 2018

So many fast motion estimation algorithms for prediction quality and computational reduction have been published due to tremendous computations of full search algorithm. In the paper, we suggest an algorithm that reduces computation effectively, while keeping prediction quality as almost same as that of the full search. The proposed algorithm based on multiple threshold filter calculates the sum of partial block matching error for each candidate, selects the candidates for the next step, compares the stability of optimal candidates with minimum error, removes impossible candidates, and calculates optimal motion vectors by determining the progress of the next step. By doing that, we can find the minimum error point as soon as possible and obtain the better performance of calculation speed by reducing unnecessary computations. The proposed algorithm can be combined with conventional fast motion estimation algorithms as well as by itself, further reduce computation while keeping the prediction quality as almost same as the algorithms, and prove it in the experimental results.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.10
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• pp.949-955
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• 2005

In this Paper, we propose fast block matching algorithm by dividing complex areas based on complexity order of reference block and square sub-block to reduce an amount of computation of full starch(FS) algorithm for fast motion estimation, while keeping the same prediction quality compared with the full search algorithm. By using the fact that matching error is proportional to the gradient of reference block, we reduced unnecessary computations with square sub-block adaptive matching scan based image complexity instead of conventional sequential matching scan and row/column based matching scan. Our algorithm reduces about $30\%$ of computations for block matching error compared with the conventional partial distortion elimination(PDE) algorithm without any prediction quality, and our algorithm will be useful in real-time video coding applications using MPEG-4 AVC or MPEG-2.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.244-247
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• 2010

현대 사회에서 영상 콘텐츠 (contents)의 사용량이 급증함에 따라 영상압축 기술은 이동통신이나 DMB 등의 시스템에 필수적인 기술이 되었으며 이에 따라 MPEG-x와 H.26x 등 국제적인 표준들이 존재한다. 전역 탐색 알고리듬은 주어진 검색 범위(search range) 내에서 모든 후보들의 변위의 에러 기준에 따라 최솟값을 이용해 위치를 검색하는 알고리듬이다. 그러나 전역 탐색 알고리듬은 각 화소에 대해 엄청난 양의 계산 로드를 가지며 이로 인해 심각한 문제를 발생시키는 단점이 있다. 1비트 변환 (one-bit transform) 을 이용한 고속 움직임 추정 알고리듬은 참조 프레임과 현재 프레임을 1비트, 즉 0 또는 1만 갖는 값으로 변환하는데, 이에는 exclusive-OR 연산을 통해 블록 매칭 에러 (block matching error)를 계산하는 과정과 변환하는 과정이 포함된다. 본 논문에서는 다양한 커널 (kernel)들을 이용한 1비트 변환과 움직임 추정에 대해 다루었으며, 기존에 있었던 1비트 변환에 이용된 커널과는 다른 다양한 커널을 이용한 움직임 추정 결과들을 비교해봄으로써 화질열화를 최소로 하는 커널을 찾는 것에 대해 연구했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1843-1846
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• 2003

네트워크 기반의 공격 및 비정상 행위를 정확히 탐지하고 판단하기 위한 기존의 탐지 모델은 공격 룰셋의 패턴매칭 기반인 Misuse Detection System을 사용하고 있다. 그러나 이 시스템의 특성상 새로운 공격의 미탐지 및 공격 오인등으로 False Positive 가 높다는 단점이 있다. 본 논문은 전체 시스템의 성능을 판정하는 False Positve 에러율을 줄여 성능을 향상하기 위해 Meachine Learning기반의 Anomaly Detection System 을 결합한 새로운 탐지 모델을 제안하고자 한다. Anomaly Detection System 은 정상행위에 대한 비교적 높은 탐지율과 새로운 공격에 대한 탐지가 용이하다. 본 논문에서는 각 시스템의 탐지모델로 Snort 와 인스턴스 기반의 알고리즘인 IBL 을 사용했으며, 결합모델의 타당성을 검증하기 위해서 각 탐지 모델의 False Positive와 False Negative 에러율을 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.143-148
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• 2000

본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.18 no.2
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• pp.62-67
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• 2017

In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm which is important in performance of video encoding. Even though so many fast algorithms for motion estimation have been published due to tremendous computational amount of full search algorithm, efforts for reducing computations of motion estimation still remain. In the paper, we propose an algorithm that reduces unnecessary computations only, while keeping prediction quality the same as that of the full search. The proposed algorithm does not calculate block matching error for each candidate directly to find motion vectors but divides the calculation procedure into several steps and calculates partial sum of block errors for candidates with high priority. By doing that, we can find the minimum error point early and get the enhancement of calculation speed by reducing unnecessary computations. The proposed algorithm uses smaller computations than conventional fast search algorithms with the same prediction quality as the full search algorithm.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.11
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• pp.1586-1593
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• 2010

Vocabulary recognition error correction method has probabilistic pattern matting and dynamic pattern matting. In it's a sentences to based on key-word by semantic analysis. Therefore it has problem with key-word not semantic analysis for morphological changes shape. Recognition rate improve of vocabulary unrecognized reduced this paper is propose. In syllable restoration algorithm find out semantic of a phoneme recognized by a phoneme semantic analysis process. Using to sentences restoration that morphological analysis and morphological analysis. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.0% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.2
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• pp.88-95
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• 2011

Stereo matching is the research area that regarding the estimation of the distance between objects and camera using different view points and it still needs lot of improvements in aspects of speed and accuracy. This paper presents a fast stereo matching algorithm based on plane-converging belief propagation that uses message passing convergence in hierarchical belief propagation. Also, stereo matching technique is developed using GPU and it is available for real-time applications. The error rate of proposed Plane-converging Belief Propagation algorithm is similar to the conventional Hierarchical Belief Propagation algorithm, while speed-up factor reaches 2.7 times.